Conception et réalisation d’un outil de traitement et analyse des données spatiales pour l'aide à la décision : application au secteur de la distribution

Design and implementation of a spatial data processing and analysis tool for decision support : application to the retail industry

• Auteur / Autrice : Gautier Daras
• Direction : Bernard Penz, Bruno Agard
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie Industriel : conception et production
• Date : Soutenance le 20/12/2017
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes (ComUE) en cotutelle avec Polytechnique Montréal (Québec, Canada)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Ingénierie - matériaux mécanique énergétique environnement procédés production (Grenoble ; 2008-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Sciences pour la conception, l'optimisation et la production (Grenoble)
• Jury : Président / Présidente : Martin Trépanier
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Catherine Morency
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Luc Lebel, Marino Widmer

Mots clés

Mots clés contrôlés

Exploration de données

Spring (environnement de développement d'applications)

Problèmes de localisation (programmation)

Mots clés libres

Recherche opérationelle

Datamining

Système d'information Géographique

Operations Research

Datamining

Geographic Information System

Résumé

L'outil conceptualisé et développé au cours de cette thèse aspire à: (1) Tirer profit des récentes évolutions des Systèmes d'Information Géographique (SIG) en proposant de nouvelles approches pour le traitement de problème ayant un aspect spatial. (2) Appliquer des approches théoriques dans des problématiques industrielles réelles afin de proposer des approches pour les phases qui ne sont pas abordées dans la recherche théorique. Dans cette optique, trois modules ont été développés, un module d’intégration et de visualisation des données spatiales, un module de pré-traitement des données et un module d’optimisation de la couverture.- La première partie de la thèse aborde le sujet de la mise en place du premier module, et propose un framework conceptuel pour le développement d'outil similaire. Le module d'intégration et de visualisation développé permet l’accès aux données de ventes via une interface web dédiée. La plateforme permet la mise en contexte des données de ventes en affichant les détaillants sur une carte, et en donnant accès à la visualisation d’autres données (ex. : socio-démo graphique, concurrentielle). Les détaillants affichés sur la carte sont filtrables suivant leurs caractéristiques et colorables suivant de multiples critères (ex. : comparaison aux années précédentes, comparaison aux objectifs, etc.). La sélection des éléments présents sur la carte permet d’avoir accès à leurs informations détaillées. L’ensemble des différentes fonctionnalités permet une meilleure compréhension du marché, et autorise l’exploration des résultats de ventes sous un nouvel angle.- La seconde partie traite de l’outil de pré-traitement des données spatiale. Notre approche permet de rendre accessible l’analyse de données spatiales aux utilisateurs ne disposant pas de connaissances en SIG. En plus de cela, la réalisation des étapes de prétraitement peut être réalisée plus rapidement, et avec des choix guidés quant à la sélection des relations spatiales à prendre en compte. Une implémentation fonctionnelle de l’approche a été mise en place, basée sur des outils open sources pour permettre l’implémentation à coûts réduits de notre solution. L’utilisation de notre implémentation permet des gains de temps conséquents lors du prétraitement des données spatiales pour les analyses des données géospatiales.- La troisième et dernière partie se concentre sur l’outil d’optimisation de la couverture qui s’appuie sur la structure et les outils mis en place précédemment. Il prend en entrée les jeux de données correspondant aux potentiels des zones et ceux correspondant aux points de vente et à leurs zones de chalandise. À partir de ces données, l’outil propose des solutions d’amélioration de la couverture qui tiennent compte des aspects liés à la zone de chalandise de chaque magasin et à la captation collaborative de la demande.

The tool conceptualized and developed during this thesis aims to: (1) Take advantage of recent evolutions of Geographic Information Systems (GIS) by proposing new approaches for the treatment of problems having a spatial aspect. (2) Apply theorical approach in real industrial issues to propose approaches for phases that are not addressed in theoretical research. With this in mind, three modules have been developed, a spatial data integration and visualization module, a data pre-processing module and a coverage optimization module.- The first part of the thesis addresses the subject of the implementation of the first module, and proposes a conceptual framework for the development of similar tools. The integration and visualization module allows access to sales data via a dedicated web interface. The platform allows the contextualization of sales data by displaying retailers on a map and giving access to the visualization of other data (eg socio-demographic, competitive). The retailers displayed on the map can be filtered according to their characteristics and colorable according to multiple criteria (eg comparison with previous years, comparison with objectives, etc.). The selection of the elements present on the map allows to have access to their detailed information. All the different functionalities allow for a better understanding of the market, and allow for the exploration of the sales results in a new angle.- The second part deals with the spatial data pre-processing tool. Our approach makes it possible to make spatial data analysis available to users who do not have GIS knowledge. In addition to this, the realization of the pre-processing steps can be carried out more quickly, and with guided choices for the selection of the spatial relations to take into account. A functional implementation of the approach has been implemented, based on open source tools to enable cost-effective implementation of our solution. The use of our implementation allows for significant time savings when pre-processing spatial data for geospatial data analysis.- The third and final part focuses on the coverage optimization module that is based on the structure and modules previously implemented. It takes as input the datasets corresponding to the potentials of the zones and those corresponding to the distributors and their catchment areas. From this data, the module proposes solutions to improve the coverage that take into account the aspects related to the catchment area of ​​each distributors and the collaborative capture of the potential.