Thème 2 : Numérique et intelligence collective

 

Question de gestion 4 : En quoi les technologies transforment-elles l’information en ressource ?

 

Chapitre 8 : Les données et le système d’information (SI)

 

Cours de management, sciences de gestion et numérique (SES,STMG, BTS, BUT tertiaire, Licence de gestion, Ecoles supérieures de Commerce et de Management, Master, chef d’Entreprise, Entrepreneur, gestion des administrations, gestion des associations, Formation professionnelle...) avec www.SuperProfesseur.com et l’application mobile de Super Professeur : mobile.superprofesseur.com , http://mobile.ronningagainstcancer.xyz, https://www.instagram.com/superprofesseur © Ronald Tintin, Ronning Against Cancer

 

Objectifs du cours

 

Que dois-je savoir faire ?

Repérer l’origine d’une information et les étapes de sa transformation (de la donnée à l’information, de l’information à la connaissance et à sa transmission).

Identifier les données à caractère personnel et les contraintes de leur utilisation.

Manipuler des données ouvertes pour créer de l’information.

Distinguer données, informations et connaissances.

Utiliser les données ouvertes (Open data) comme ressources informationnelles.

Reconnaître le rôle des mégadonnées (Big data) et du système d’information (SI).

 

 

Quelles sont les notions que je dois connaître (comprendre, maîtriser) ?

Donnée, information et connaissance ; données à caractère personnel ; mégadonnées (big data), données ouvertes (open data) ; rôles, accessibilité et valeur de l’information ; système d’information (SI).

Donnée, information et connaissance.

Données à caractère personnel.

Mégadonnées (Big data) et données ouvertes (Open data).

Rôles, accessibilité et valeur de l’information.

Système d’information (SI).

Programme

 

Thème 2 : Numérique et intelligence collective
Le numérique se réfère à la fois à des technologies (automatisation, robotique, intelligence artificielle, …) et aux processus de transformation qu’elles engendrent. Pour l’organisation, il contribue à faciliter la communication, à améliorer la coordination et à diffuser la connaissance, tant dans les relations internes que dans les relations avec les clients, les usagers et les partenaires. Le système d’information, par exemple, structure l’organisation et prend en charge la diffusion et le partage des informations entre les acteurs. L’environnement de travail numérique offre des opportunités nouvelles de collaboration par l’intégration des compétences, la production et l’utilisation d’informations et de connaissances, constitutives d’une véritable « intelligence collective ». L’étude du thème vise à appréhender les contributions du numérique aux divers processus de l’entreprise (gestion, de production, de logistique, …) et à mettre en évidence les opportunités et les risques qu’il génère.
Questions de gestion	Notions	Contexte et finalités
Question de gestion 4 : En quoi les technologies transforment-elles l’information en ressource ?	Donnée, information et connaissance.   Données à caractère personnel.       Mégadonnées (big data), données ouvertes (open data).   Rôles, accessibilité et valeur de l’information.   Système d’information (SI).	Dans les activités de gestion, l’information est à la fois source et résultante de l’action individuelle et collective. Les systèmes d’information (SI) concourent à en faire une ressource stratégique pour toute organisation. À partir de l’utilisation d’un environnement numérique et de l’observation d’un système d’information, l’élève est capable de : - repérer l’origine d’une information et les étapes de sa transformation (de la donnée à l’information, de l’information à la connaissance et à sa transmission) ; - distinguer les données à caractère personnel et les contraintes de leur utilisation ; - manipuler des données ouvertes pour créer de l’information.

Introduction

 

Le système d’information (SI) permet de transformer les données en informations qui sont aujourd’hui une ressource pour les entreprises. En plus de permettre le fonctionnement quotidien des processus de l’entreprise, ces données transformées peuvent être analysées pour fournir des nouvelles informations capables d’améliorer la prise de décision et de permettre le développement de nouvelles activités.

 

Avec l’usage des réseaux sociaux et la numérisation grandissante de l’économie, ce sont de nouvelles données auxquelles l’entreprise est confrontée et qu’elle doit gérer : données à caractère personnel, open data et big data.

 

 

 

I. Le système d’information

 

Le système d’information est un ensemble de composantes (moyens humains, moyens matériels, procédures et logiciels) qui a pour but de collecter, traiter, stocker et diffuser des informations.

 

Grâce à ces composantes, les données brutes sont transformées en informations (données qui ont du sens ; « informer » = mettre en forme).

 

II. L’importance de l’information dans l’entreprise

 

Le rôle de l’information est fondamental dans le fonctionnement de l’entreprise.

 

Les informations permettent :

– d’aider à la prise de décision : si on sait ce que l’on consomme sur une période, on peut prévoir ce que l’on va consommer sur une période future et donc prendre une meilleure décision quant aux commandes que l’on doit passer ;

– de coordonner l’action entre les acteurs des processus : pour savoir quel nom mettre sur une facture, le service commercial a besoin des coordonnées du client, qui ont été collectées par le service technique ;

– de communiquer : les partenaires (clients, fournisseurs, salariés), l’État, les administrations…

 

L’utilisation de l’information par les individus de l’entreprise permet de développer leurs connaissances, c’est-à-dire autant leurs savoirs que leurs savoir-faire.

 

 

III. Les nouvelles sources de données

 

    A. Les données à caractère personnel (DCP)

 

Les données à caractère personnel désignent toute information relative à une personne physique permettant de l’identifier, directement ou indirectement.

Exemple : nom, photo, empreinte, adresse mail, numéro de téléphone, enregistrement vocal.
Peu importe que ces informations soient confidentielles ou publiques.

 

Plusieurs informations prises individuellement peuvent ne pas paraître être des données à caractère personnel. Pourtant, elles le sont si leur recoupement ou l’utilisation de moyens techniques divers permet d’identifier une personne.

Exemple. : 18 ans ; titulaire d’un bac STMG ; lieu de résidence Paris, adhérent au club de foot « Stade olympique ».

 

Prise de façon isolée, chaque donnée paraît anodine et n’identifie personne en particulier. En les recoupant, il s’avère qu’il existe bien une personne physique qui correspond à l’ensemble de ces données.

Ce sont donc des données personnelles car elles désignent une personne physique existante (peu importe que l’on sache son nom, on a identifié la personne en question).

 

Une donnée à caractère personnel se rapporte à une personne physique. Elle peut être directement identifiée : nom, prénom, photo, données biométriques… ;

Comme les données à caractère personnel peuvent mettre en danger la vie privée des citoyens si elles sont abusivement utilisées, l’Union européenne a mis en place des règles pour encadrer leur usage :

– le consentement : aucune donnée ne peut être collectée sans un accord explicite et positif ;

– la transparence : droit de savoir à quoi servent ses données ;

– le droit d’accès, de rectification et d’opposition aux traitements de ses données ;

– le droit à l’oubli : suppression et limitation de conservation des données dans le temps ;

– la portabilité : droit de récupérer ses données pour les transférer ailleurs ;

– la minimisation : les données ne doivent servir qu’à la finalité pour laquelle elles sont collectées ;

– la sécurité : les données doivent être protégées informatiquement et physiquement.

 

    B. Le big data (mégadonnées)

 

Les réseaux sociaux à vocation professionnelle ou non (Instagram, Facebook plus récemment Meta, LinkedIn…) regorgent d’informations qui sont susceptibles d’être utilisées par les entreprises à des fins professionnelles.

 

Certains réseaux sociaux l’ont bien compris et revendent les données qui leur sont confiées après les avoir analysées.

Exemple. : sur un réseau social, le nombre de « like » sur la page de présentation d’un film permet d’anticiper le succès et de savoir s’il faut sortir ce film dans un nombre plus ou moins important de salles de cinéma : c’est une donnée très importante pour un distributeur de films.

 

Les mégadonnées (big data) sont des regroupements de données tellement volumineuses que l’on ne peut les traiter avec les outils informatiques traditionnels (tableur, base de données) : il faut mobiliser des nouveaux outils comme le data mining (forage de données).

 

Le big data (les mégadonnées) représente une source nouvelle d’information pour beaucoup d’entreprises.

 

 

    C. L’open data (données ouvertes)

 

Une donnée ouverte (open data) est :

– librement accessible d’un point de vue juridique (« libre » ne veut pas dire « gratuite ») ;

– exprimée dans un format suffisamment répandu pour être exploitée par une machine (par exemple, le format « pdf » ne le permet pas car un ordinateur ne « comprend pas » le contenu d’un pdf puisqu’il considère le contenu comme une image formant un tout indissociable = données non structurées) ;

– réutilisable par tous, même si cette réutilisation est soumise à des conditions précisées dans une « licence » (par exemple, « la licence ouverte » établie par l’État français).

 

La plupart des données ouvertes (open data) sont des données publiques provenant de l’État ou des collectivités territoriales. Mais des données privées provenant d’entreprises existent aussi sous ce format.

 

Comme le big data (on peut d’ailleurs considérer que les données ouvertes font partie des mégadonnées), l’open data ouvre des perspectives aux entreprises qui sauront les exploiter.

Exemple : Tranquillien est une application utilisant les données d’affluence de la SNCF (open data) afin de permettre aux voyageurs franciliens d’opter pour un itinéraire alternatif.

 

Exemple : VroomVroom utilise les taux de réussite au permis de conduire de chaque auto-école (open data) afin de proposer un comparateur d’auto-écoles et un service de mise en relation entre les candidats et les auto-écoles.

 

 

 

La transformation de l’information en ressource

Toute organisation collecte des données qui sont transformées en informations puis en connaissances indispensables à son bon fonctionnement. Structurées dans le système d’information (SI), ces données, ces informations et ces connaissances servent ensuite à prendre des décisions.

 

Conclusion 

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 Sciences de gestion et numérique  - Fais le point/ Synthèse/ pour la révision -Les données et le système d’information (SI)

 

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Les données ont plusieurs sources : les entreprises, les individus (données à caractère personnel), les administrations (données ouvertes, open data).

 

Lorsque ces données représentent une masse énorme que les outils informatiques classiques d’analyse (tableur) ne peuvent pas traiter, on parle de mégadonnées (big data).

 

Grâce aux systèmes d’information (moyens techniques, humains et procédures), les données sont transformées en informations (utiles pour prendre de bonnes décisions, pour communiquer et pour coordonner le travail), puis en connaissances (savoirs et savoir-faire).

Ces connaissances permettent de créer de la richesse, ce qui en fait une ressource importante pour les organisations.

 

 

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 Page d’ouverture du chapitre

Questions d’ouverture (p. 105)

1.      Quelle est la principale cause du gaspillage dans un supermarché ?

Le gaspillage provient essentiellement des produits non vendus ayant dépassé la date de consommation.

2.      Sachant que le supermarché Chochan réalise un bénéfice de 5 centimes sur une bouteille de sirop de menthe qu’il achète 1 € (il la revend donc 1,05 €), combien de bouteilles faut-il vendre pour que le bénéfice réalisé compense le fait de jeter une seule bouteille achetée ?

Il faut calculer combien il faut de « 5 centimes » (bénéfice) pour faire 1 euro.

1 / 0,05 = 20 bouteilles. Il faut donc vendre 20 bouteilles pour compenser une seule bouteille jetée.

1. Comprendre l’utilité d’un SI (p. 107)

Avant la classe

·         Dans le supermarché où vous faites vos courses, grâce à quel outil et/ou par quelle personne les données de vente sont-elles collectées ?

Les données de vente (quantité d’articles, type d’article, chiffre d’affaires, etc.) sont collectées :

– par des hôtes ou hôtesses de caisse au moment du passage en caisse ;

– par le client lui-même : les supermarchés mettent en place des systèmes où le client scanne lui-même ses produits et passe directement en caisse (boîtier de self scanning ou « zappette » nommée Scan’Achat chez Leclerc, Scan’Express chez Géant, Scan’Lib chez Carrefour, Rapid’Auchan chez Auchan…) ;

– par le site Web du supermarché lorsque celui-ci propose le « drive », qui consiste à récupérer ses courses commandées au préalable sur Internet.

·         Que deviennent ces données, selon vous ?

Ces données sont sans doute utilisées par le magasin pour connaître les produits vendus : savoir ce qui se vend le mieux, le moins bien, connaître le chiffre d’affaires du magasin, l’état des stocks…

Remarque : à ce niveau du cours, les élèves risquent de ne pas trop savoir ce que le magasin peut faire de ces données. Leur proposer des réponses et leur demander d’y réfléchir.

Complément : il peut être intéressant d’expliquer aux élèves qu’un supermarché se divise en rayons (regroupement d’un ensemble de produits), chacun dirigé par un chef de rayon dont les missions se concentrent principalement sur l’achat, la vente et la mise en valeur des produits commerciaux dont il a la charge.

Dans un supermarché, un rayon peut contenir plusieurs linéaires (ce que l’on appelle abusivement « rayon » dans le langage courant, c’est-à-dire l’endroit où sont exposés les produits).

Dans certains supermarchés, l’activité se divise d’abord en secteurs (dirigés par des chefs de secteur), eux-mêmes divisés en rayons (dirigés par des chefs de rayon).

Exemples : secteur : produits frais ; rayons : fromagerie, boucherie, poissonnerie, fruits et légumes.

Itinéraire 1

1.      Quelles données sont collectées au moment du passage en caisse ? Quelles informations sont obtenues au soir du 15/01 ?

Au moment de chaque passage en caisse, les données collectées sont les noms des articles, les prix de vente, le nombre d’articles achetés. (3 points)

Au soir du 15/01, on obtient la quantité totale d’articles vendus et le chiffre d’affaires réalisé pour chaque article. (2 points)

2.      Quelle connaissance peut-on tirer de ces informations ?

En analysant ces informations, on peut savoir quels sont les produits qui se vendent le mieux, le moins bien, ceux dont les ventes évoluent à la hausse ou à la baisse. On en tire donc des connaissances sur les habitudes de consommation des clients et sur l’impact des pratiques commerciales du magasin sur les ventes (promotion, mise en avant de produits…). (4 points)

3.      Indiquez les composantes du SI du supermarché Chochan.

Le SI est composé de :

– moyens humains : hôtes et hôtesses de caisse, chefs de rayon ;

– moyens matériels : caisses enregistreuses, réseau informatique, serveur informatique, ordinateur des chefs de rayon ;

– règles de traitement : logiciel de gestion des caisses (qui additionne et classe les données), « clôture de caisse » (qui envoie aux chefs de rayon les informations de vente de la journée). (3 points)

4.      Repérez les fonctions du SI de Chochan en donnant des exemples. (4 points)

Le SI permet de :

– collecter : chaque hôte ou hôtesse de caisse scanne les articles sur sa caisse au passage du client. La collecte correspond donc au fait d’alimenter le SI en données nouvelles ;

– traiter : le logiciel de gestion des caisses additionne et classe les données. Le traitement correspond au fait de transformer les données en informations ;

– stocker : le serveur informatique mémorise et conserve les données de vente. Le stockage correspond au fait de mémoriser les données en attendant d’en avoir besoin ;

– diffuser : réseau et procédure de clôture de caisse qui envoie aux chefs de rayon les informations de vente de la journée. La diffusion consiste à fournir la donnée à ceux qui en ont besoin.

5.      Démontrez l’utilité de ce SI : en quoi permet-il de limiter le gaspillage ? (2 points)

En permettant de connaître les ventes, les responsables repèrent les produits qui se vendent le moins et ont surtout une idée assez précise (statistiques de vente) de la quantité qui sera vendue. Ils peuvent alors commander une quantité plus adaptée aux prévisions de vente, ce qui évitera le gaspillage.

 

 Applications

1. Testez vos connaissances (p. 115)

·         Cochez la ou les bonnes réponses.

1.      Quel est le rôle d’un système d'information ?

R Transformer les données en informations.

£ Transformer les connaissances en informations.

£ Transformer les informations en connaissances.

2.      L’investissement dans un SI est intéressant pour l’entreprise car elle obtient de la valeur en retour. Quelle est cette valeur ?

£ Des matériels informatiques onéreux                       R Un travail plus efficace

R Des décisions plus pertinentes

3.      Les DCP se rattachent :

R aux personnes physiques.

£ aux personnes morales (sociétés, associations, établissements publics…).

£ aux deux.

4.      Le big data et l’open data sont deux concepts qui font référence à des informations en grande quantité à partir desquelles on extrait de la connaissance.

R Vrai               £ Faux

5.      L’open data se caractérise par le fait que :

R les données sont réutilisables par d’autres personnes que celle qui les produit.

£ les données et leur réutilisation sont toujours gratuites.

R les données proviennent en grande partie de l’État et des collectivités territoriales.

2. L’information en tant que ressource : le cas de Facebook (p. 115)

1.      À l’aide d’une recherche sur Internet et du document 1, expliquez ce qu’est un data center et à quoi sert le data center de Facebook à Luleå, en Suède. Combien de personnes y sont employées ?

Un data center, ou centre de données, est un réseau d’ordinateurs et d’espaces de stockage réunis dans un grand bâtiment. Cette infrastructure peut être utilisée par les entreprises pour organiser, traiter, stocker et entreposer de grandes quantités de données. Elle est en général partagée par le propriétaire entre tous ses clients. Les data centers sont les supports du cloud computing.

Le data center de Facebook à Luleå permet de traiter une part importante des requêtes des 310 millions d’utilisateurs européens du réseau social (sur un total mondial de 1,65 milliard). C’est aussi là que sont stockées leurs données (textes, photos, vidéos…).

Pour assurer une présence humaine 24 heures sur 24, le centre emploie près de 150 personnes.

2.      Facebook et ses produits sont-ils payants pour leurs utilisateurs ?

Facebook et ses produits sont gratuits pour les utilisateurs.

3.      À partir des documents 1 et 2, expliquez d’où proviennent, selon vous, les ressources financières de Facebook pour bâtir et gérer les data centers dont le réseau social est propriétaire.

Facebook vend des espaces publicitaires ciblés à partir de l’analyse des données et des comportements des utilisateurs sur le réseau. Une grosse partie de ses ressources provient donc de la publicité.

4.      Quelles informations sont transformées en ressources pour Facebook grâce aux technologies utilisées dans ses data centers ?

Ce sont les informations que les internautes postent : commentaires, photos, likes…

3. Repérer l’origine de données structurées et non structurées au sein d’un SI (p. 116)

1.      Dans le fichier « leboncoin.xlsx », consultez les avis des particuliers et des professionnels. Indiquez l’origine des données. Ont-elles subi une quelconque transformation ?

L’origine des données provient du site Internet. Les avis sont « bruts » et n’ont subi aucune transformation.

2.      Combien de particuliers sont contents des prix pratiqués ? Combien de professionnels trouvent difficile de déposer une annonce ?

9 particuliers sont contents du site (sans pour autant dire qu’ils sont contents du prix, mais on peut le supposer).

29 professionnels trouvent difficile de déposer une annonce.

3.      Sachant que des milliers de professionnels déposent leurs avis chaque jour, on souhaite trier ces avis en regroupant ceux qui sont identiques. Utilisez la fonctionnalité de tri du tableur pour trier les avis des professionnels selon le prix pratiqué.

Sur Excel : Données ® Trier et filtrer ® Trier

4.      Indiquez pourquoi on ne peut pas en faire autant avec les particuliers.

On ne peut pas en faire autant avec les données des particuliers car l’information sur le prix n’est pas accessible en tant que colonne. L’information sur le prix n’est pas identifiée en tant que telle dans le texte proposé par l’internaute.

5.      À partir des explications fournies par votre responsable (document 3), expliquez à quel type de données appartiennent les avis des particuliers collectés par le site Leboncoin.fr.

Les avis des particuliers sont des données non structurées. En effet, l’ordinateur ne peut pas les traiter facilement (par exemple, trier les données selon un critère précis).

6.      En quoi l’accessibilité de l’information pose-t-elle problème pour ces données non structurées ?

Le problème d’accessibilité est technique. En effet, les données ne peuvent pas être analysées par un programme classique.

Remarque : il existe des outils de « text mining » qui permettent d’extraire de la connaissance à partir de textes écrits par des humains pour des humains.

4. Les contraintes liées à l’utilisation des DCP (p. 117)

•     Par groupes de 3 ou 4 élèves, analysez les situations pratiques présentées dans le document et répondez aux questions suivantes, posées par Mme Terragno.

– Le dirigeant de l’entreprise Argel a-t-il raison ?

Les DCP ne se limitent pas au nom car on peut identifier une personne de façon indirecte. En l’espèce, la localisation (adresse), l’âge, le goût permettront d’identifier de façon indirecte une personne. Ce sont des DCP qui sont soumises à des contraintes pour leur utilisation. Le dirigeant a tort.

– Quelle contrainte enfreint M. Soral ?

La contrainte qu’enfreint M. Soral est la transparence : l’opinion politique des clients n’a aucun rapport avec son activité de pièces automobile.

– Quelle contrainte enfreint l’entreprise Buyour ?

Elle enfreint la contrainte de consentement. Les clients devraient être au courant et donner leur consentement pour pouvoir revendre les données.

– La société Netflix est-elle dans son droit ?

Toute personne dispose d’un droit d’accès et de rectification. Netflix ne peut s’opposer à la demande de Mme Mira.

– Quelle contrainte enfreint la pizzeria Pronto ?

Elle enfreint la contrainte de sécurité. Toute entreprise qui traite des DCP doit mettre en œuvre des dispositifs de sécurité adaptés pour les protéger. En l’espèce, le cahier papier ne présente pas cette sécurité.

5. Manipuler des données ouvertes pour créer de l’information (p. 118)

1.      Pour plus de lisibilité du fichier, effectuez un tri des données par ordre alphabétique croissant des départements puis ajoutez un niveau de tri par communes (par ordre alphabétique décroissant).

Sur Excel : Données ® Trier et filtrer ® Trier

2.      Filtrez les données pour ne faire apparaître que le département du Vaucluse puis uniquement la commune de Sorgues. Combien de monuments apparaissent ? Cette commune vous semble-t-elle intéressante pour l’activité de M. Aijaune ?

Il y a 6 monuments. Cette commune ne semble pas la plus intéressante car le nombre de monuments est très réduit.

3.      À partir des données filtrées sur le département du Vaucluse, utilisez la fonctionnalité « Sous-total » pour compter le nombre de références (monuments) par ville. Indiquez la ville où M. Aijaune a intérêt à prospecter (chercher des clients).

C’est la ville d’Avignon, où 160 monuments sont recensés. Les autres villes qui arrivent en 2^e et 3^e positions (Carpentras et Pernes-les-Fontaines) n’ont respectivement que 25 et 24 monuments.

4.      Expliquez en quoi la technologie a amélioré l’accessibilité technique de l’information dont a besoin M. Aijaune et en quoi l’information transformée par cette technologie est une ressource pour lui.

À partir d’un fichier brut de données, la technologie lui permet d’obtenir facilement des informations traitées. Pour bien comprendre en quoi cette technologie améliore l’accessibilité, il faut imaginer faire le même travail « à la main » à partir du fichier de départ.

L’information transformée est une ressource car elle va lui permettre de cibler les communes à prospecter. Il va donc réaliser des économies sur ses moyens de prospection en se focalisant sur les communes les plus intéressantes pour lui.