Thèse soutenue

Méthode de valorisation comptable temps réel et big data : étude de cas appliquée à l'industrie papetière
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Auteur / Autrice : Amaury Gayet
Direction : Pierre Féniès
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Sciences de gestion
Date : Soutenance le 10/01/2018
Etablissement(s) : Paris 10
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Économie, organisations, société (Nanterre)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre d’Etudes et de Recherches sur les Organisations et la Stratégie (Nanterre). Université Paris Nanterre
Jury : Président / Présidente : Slimane Haddadj
Examinateurs / Examinatrices : Slimane Haddadj, Olivier de La Villarmois, Marc Bidan, Christophe Benavent
Rapporteurs / Rapporteuses : Olivier de La Villarmois, Marc Bidan

Résumé

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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.