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Amélioration de la maîtrise des risques dans les projets par l'utilisation des mécanismes de retour d'expérience

Manotas Niño, Vanessa Patricia. Amélioration de la maîtrise des risques dans les projets par l'utilisation des mécanismes de retour d'expérience. PhD, Génie industriel, Institut National Polytechnique de Toulouse, 2017

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Abstract

Pour améliorer l’analyse des risques dans les projets et renforcer son efficacité, les gestionnaires de projet devraient réutiliser les expériences et les bonnes pratiques acquises au cours de projets antérieurs. Le retour d’expérience constitue une source de connaissances importante pour réduire les niveaux d’incertitude et donc les risques dans les projets. Les méthodologies de retour d’expériences sont ainsi devenues réellement reconnues dans de nombreuses entreprises. Toutefois, ces entreprises se sont souvent contentées de recueillir des informations en fin de projet en pensant que cela suffirait à générer les connaissances nécessaires pour améliorer leur performance. Malheureusement, la capitalisation de ces expériences est traditionnellement une étape statique à la clôture du projet qui permet simplement la capture de quelques événements mémorisés par les experts impliqués. En outre, l’information capitalisée est difficile à réutiliser directement dans une nouvelle analyse des risques. Nos efforts se sont concentrés sur l’élaboration d’une méthode ayant pour but d’améliorer le processus de gestion des risques dans les projets en utilisant un système de retour d’expérience et, ainsi, de contribuer à une logique d’amélioration continue. La méthode envisagée est basée sur un système d’exploitation des connaissances qui permet de développer des compétences clés comme : la résolution des problèmes, la capacité à prendre des décisions collectivement, la réflexion, l’apprentissage et la capacité prospective (envisager). Le modèle proposé est défini sur la base de l’étude de la contribution de trois domaines centraux : le Management de Projets, le Management des Risques et le retour d’expérience. La singularité de nos travaux réside dans le fait d’intégrer explicitement un mécanisme de retour d’expérience en continu afin d’améliorer la performance des processus de gestion des risques dans les projets. Nous proposons de mettre en oeuvre une démarche de modélisation des connaissances orientée retour d’expérience. Nous définissons un modèle permettant de caractériser les projets, les risques et les expériences en vue du repérage, de la capitalisation et de l’exploitation des connaissances. La modélisation de ces éléments permet également de disposer d’une structuration facilitant une lecture plus rapide du projet ou de ses processus. Nous avons donc développé un modèle qui permet de représenter les éléments clé utilisés lors du processus de management des risques et ainsi de faciliter la capitalisation les expériences et la recherche des expériences antérieures similaires. Cela permet ensuite de standardiser et d’améliorer la démarche de management des risques. Du point de vue de la recherche des expériences antérieures, nous définissons : D’une part, un algorithme de recherche des expériences similaires fondé sur les comparaisons entre des graphes étiquetés orientés. Cela consiste en l’établissement d’une correspondance entre deux graphes (le graphe 1 étant le contexte du projet actuel et le graphe 2 le contexte d’un projet passé enregistré sous forme d’expérience) par une factorisation par paire de la matrice d’affinité qui découple la structure des noeuds et des arcs similaires (Zhou et De la Torre, 2012). D’autre part, un algorithme pour trouver la correspondance optimale entre ces graphes, de sorte que la somme de la compatibilité des noeuds et des arcs soit maximisée. Pour ce faire, nous avons utilisé un algorithme génétique. Enfin, nous proposons une démarche d’exploitation des expériences passées similaires. De cette manière nous pouvons obtenir un ensemble de risques associés à ces objets similaires afin d’alimenter le système d’aide à la décision dans la gestion du projet.

Item Type:PhD Thesis
Uncontrolled Keywords:
Institution:Université de Toulouse > Institut National Polytechnique de Toulouse - Toulouse INP (FRANCE)
Laboratory name:
Research Director:
Geneste, Laurent and Clermont, Philippe
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Deposited On:10 Jan 2018 14:07

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