Méthode de valorisation comptable temps réel et big data : étude de cas appliquée à l'industrie papetière

par Amaury Gayet

Thèse de doctorat en Sciences de gestion

Sous la direction de Pierre Féniès.

Le président du jury était Slimane Haddadj.

Le jury était composé de Slimane Haddadj, Olivier de La Villarmois, Marc Bidan, Christophe Benavent.

Les rapporteurs étaient Olivier de La Villarmois, Marc Bidan.


  • Résumé

    Contexte: La société IP Leanware est une start-up en pleine expansion. Créée en 2008, son C.A. a quadruplé en 4 ans et elle a implantée deux filiales (Brésil et Etats-Unis). Depuis, sa croissance est à deux chiffres (2015). Elle optimise la performance d’entreprises industrielles par un logiciel (BrainCube) qui identifie les conditions de sur-performance. La thèse, réalisée en CIFRE au sein du service R&D dirigé par Sylvain Rubat du Mérac, se situe à l’interface du contrôle de gestion, de la gestion de production et des systèmes d’information. Objectif : BrainCube gère des données descriptives massives des flux des processus de ses clients. Son moteur d’analyse identifie les situations de sur-performance et les diffusent en temps réel par des interfaces tactiles. BrainCube couple deux flux : informationnels et physiques. La mission est d'intégrer la variable économique. Une étude de la littérature montre qu’une évaluation simultanée en temps réel des flux physiques, informationnels et financiers, couplée à une amélioration continue des processus de production, n'est pas réalisée. Résultat : Une revue de la littérature étudie les pratiques et les méthodes du contrôle de gestion pour proposer une méthode temps réel adaptée aux spécificités de BrainCube. L'étude de cas, basée sur une recherche-ingénierique, propose une méthodologie de modélisation générique de la variable économique. Des modèles génériques décisionnels paramétrables sont proposés. Ils doivent faciliter l'usage d'une information temps réel à forte granularité. Les apports, limites et perspectives mettent en relief l'intérêt des travaux pour l'entreprise et les sciences de gestion.

  • Titre traduit

    Real time accounting and big data valuation method : case study applied to the paper industry


  • Résumé

    Context: IP Leanware is a growing start-up. Created in 2008, its consolidated sales has quadrupled in 4 years and established two subsidiaries (Brazil and the United States). Since then, its growth has been two digits (2015). It optimizes the performance of industrial companies with software (BrainCube) that identifies overperformance conditions. The thesis, carried out in CIFRE within the R&D service led by Sylvain Rubat du Mérac, is located at the interface of management control, production management and information systems.Aim: BrainCube manages massive descriptive data of its customers' process flows. Its analysis engine identifies overperformance situations and broadcasts them in real time through tactile interfaces. BrainCube couples two flows: informational and physical. The mission is to integrate the economic variable. A literature study shows that simultaneous real-time evaluation of physical, informational and financial flows coupled with continuous improvement of production processes is not realized.Result: A literature review examines the practices and methods of management control to propose a real-time method adapted to the specificities of BrainCube. The case study, based on an engineering-research, proposes a generic modeling methodology of the economic variable. Configurable generic decision models are proposed. They must facilitate the use of real time information with high granularity. The contributions, limits and perspectives highlight the interest of works for the company and the management sciences.


Il est disponible au sein de la bibliothèque de l'établissement de soutenance.

Consulter en bibliothèque

La version de soutenance existe

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université Paris Nanterre. Service commun de la documentation. Bibliothèque virtuelle.
Voir dans le Sudoc, catalogue collectif des bibliothèques de l'enseignement supérieur et de la recherche.