Cours d’analyse des organisations








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Objectifs de l’analyse


Les définitions montrent qu’un système :

L’analyse systémique permet de :

résulte d’un découpage arbitraire effectué par l’observateur

Clarifier les finalités, les objectifs de l’étude

n’est jamais totalement isolé

Caractériser les relations entre le modèle et son environnement (ses partenaires, son cadre réglementaire et juridique)

forme un tout cohérent caractérisé par sa structure, par l’ensemble des éléments qui le composent.

Délimiter les frontières du système, rechercher les sous-systèmes qui composent le système.

Un système a un but, il transforme des éléments

Décrire, pour le système et pour chaque élément, ses finalités, ses activités, les entrants, les extrants, les transformations.

Se modifie par des tensions, des oppositions qui sont les moteurs de son évolution.

Rechercher les interactions entre les sous-systèmes et les individus. Qualifier les liaisons, les échanges, la communication par la recherche et l’analyse des liens hiérarchiques, fonctionnels. le recueil des normes, régles (officielles et officieuses), procédures.

Est régulé

Rechercher les responsabilités, les processus de prise de décisions, leurs effets et le (les) pilote(s).

Nécessite des ressources

Déterminer les moyens matériels et financiers, les lieux, les flux.

  1. Le modèle


         - possède trois propriétés :

               - la figuration : les figures sont mises à la place de concepts généraux

               - l'imitation : il copie sur un support des relations perçues sur l'environnement
               - la formalisation : il propose de mettre de l'ordre dans la diversité observée ;
         - sert :
               - à communiquer : voir si on a bien compris la même chose que les utilisateurs
               - à préparer la réalisation. Un modèle peut dire deux choses :
                                        - ce que l'application devra faire (une spécification)
                                        - comment elle est organisée du point de vue de l'ordinateur (une réalisation).

  • Un modèle est une abstraction de la réalité. L'abstraction est un des piliers de l'approche objet.

    • Il s'agit d'un processus qui consiste à identifier les caractéristiques intéressantes d'une entité, en vue d'une utilisation précise.

    • L'abstraction désigne aussi le résultat de ce processus, c'est-à-dire l'ensemble des caractéristiques essentielles d'une entité, retenues par un observateur.

  • Un modèle est une vue subjective mais pertinente de la réalité

    • Un modèle définit une frontière entre la réalité et la perspective de l'observateur. Ce n'est pas "la réalité", mais une vue très subjective de la réalité.

    • Bien qu'un modèle ne représente pas une réalité absolue, un modèle reflète des aspects importants de la réalité, il en donne donc une vue juste et pertinente.

Ce qu'il faut aimer pour arriver à modéliser :
       - être à l'écoute du monde extérieur
        - dialoguer et donc communiquer avec les gens (qui utiliseront le système informatique)
        - observer et expérimenter : une conception n'est jamais bonne du premier coup
        - travailler sans filet : créer quelque chose avec très peu de recettes toutes prêtes
        - l'abstraction : une carte routière est un modèle du territoire ; ce n'est pas le territoire lui-même
        - le travail à plusieurs : contribuer à l'intérieur d'un projet collectif
        - aller au résultat : en plus il faut que ça marche !


  • Caractéristiques fondamentales des modèles

Le caractère abstrait d'un modèle doit notamment permettre :

    • de faciliter la compréhension du système étudié
      > Un modèle réduit la complexité du système étudié.

    • de simuler le système étudié
      > Un modèle représente le système étudié et reproduit ses comportements.

Un modèle réduit (décompose) la réalité, dans le but de disposer d'éléments de travail exploitables par des moyens mathématiques ou informatiques :
modèle / réalité ~ digital / analogique

Pourquoi modéliser ?


Modéliser un système avant sa réalisation permet de mieux comprendre le fonctionnement du système. C’est également un bon moyen de maîtriser sa complexité et d’assurer sa cohérence. Un modèle est un langage commun, précis, qui est connu par tous les membres de l’équipe et il est donc, à ce titre, un vecteur privilégié pour communiquer. Cette communication est essentielle pour aboutir à une compréhension commune aux différentes parties prenantes (notamment entre la maîtrise d’ouvrage et la maîtrise d’œuvre informatique) et précise d’un problème donné.

Dans le domaine de l’ingénierie du logiciel, le modèle permet de mieux répartir les tâches et d’automatiser certaines d’entre elles. C’est également un facteur de réduction des coûts et des délais. Par exemple, les plateformes de modélisation savent maintenant exploiter les modèles pour faire de la génération de code (au moins au niveau du squelette) voire des allers-retours entre le code et le modèle sans perte d’information. Le modèle est enfin indispensable pour assurer un bon niveau de qualité et une maintenance efficace. En effet, une fois mise en production, l’application va devoir être maintenue, probablement par une autre équipe et, qui plus est, pas nécessairement de la même société que celle ayant créée l’application.

Le choix du modèle a donc une influence capitale sur les solutions obtenues. Les systèmes non-triviaux sont mieux modélisés par un ensemble de modèles indépendants. Selon les modèles employés, la démarche de modélisation n’est pas la même.

  1. Le modèle de la boîte noire


Le modèle le plus connu est celui de « la boîte noire » :

jpeg - 34.3 ko

Ce modèle simple peut ne pas suffire pour représenter le système dans sa globalité. Le recueil d’informations, et la construction du modèle sont liés aux objectifs de l’étude. Il formalise les conclusions de cette approche globale d’un système à partir des qui lui ont été assignés, comme par exemple :

  • mettre en évidence son fonctionnement (limite, sous-systèmes, inter-relations)

  • expliquer comment il atteint ses objectifs,

  • montrer ses capacités d’adaptation aux contraintes

Exemple de modélisation : une formation en alternance


jpeg - 89.6 ko

Un modèle dérivé de Shannon : la boîte noire  

 
En tant que discipline, l'informatique ne s'est intéressée à la question de la communication que depuis peu d'années. Il a en effet fallu que l'on sache :
- connecter des machines entre elles
- que ces machines disposent toutes de mémoires centrales (dotées d'un comportement indépendant des autres machines auxquelles elles sont reliées).

Il a donc fallu attendre l'arrivée des réseaux informatiques.
Une étape intermédiaire a été celle du raccordement de plusieurs terminaux "passifs" à la même unité centrale, à laquelle on a donné le joli nom d'informatique "déportée". La suivante a consisté à faire du transfert de fichiers entre machines indépendantes.
La question de la communication en tant que telle est devenue aujourd'hui essentielle : par exemple dans ce qu'on appelle les architectures "client-serveur" et évidemment le phénomène World Wide Web (cfr Histoire de l'informatique).

Pourtant, tout se passe comme si la technologie avait largement devancé la compréhension que l'on peut en avoir. Nous vivons toujours avec cette définition de l'Académie des Sciences (en date du 20/4/1967) :

"L'informatique est la science du traitement rationnel, notamment par machines automatiques, de l'information considérée comme support de connaissances et de communications dans les domaines technique, économique et social" 

On reconnaîtra ici l'idée de l'information comme quantité de substance (qui "supporte" les connaissances ...). La mission spécifique de l'informatique dans cette affaire est celle de la transformation rationnelle ("traitement") de cette substance. L'analogie avec la physique est ici très claire : on traite l'information (la "donnée") comme on transforme les solides (glace) en liquides (eau) ou en gaz. En tant que science l'informatique s'intéresserait évidemment au caractère "rationnel" (les lois) de cette transformation.

Le schéma suivant résume cette vision de l'information par l'informatique : boitnoir

Le paradigme de la boîte noire

 
Le principe de la boîte noire repose sur 2 idées importantes :
- celle du système fermé : ce qui compte est l'opération interne telle qu'elle fonctionne. Celle-ci est indépendante de l'environnement dans lequel elle puise et auquel elle restitue une "substance" éventuellement transformée.
- l'hypothèse de la stabilité de la transformation : pour une entrée donnée, la loi de la transformation impose que la sortie soit la même : il s'agit d'un système déterministe (pour ne pas dire mécaniste). Toutes choses égales par ailleurs (conditions de pression par ex.), l'élévation de la température au-dessus de 0°C conduira la glace à se transformer en eau.

Un tel cadre de pensée prépare mal à la prise en compte des niveaux logique et sémiotique de la communication (pertinence et intelligibilité du message). On peut encore y voir l'influence du behaviorisme : les entrées sont des stimuli pour un organe qui fournit des réponses-résultat.
Il servira cependant de base aux modèles de communication que nous allons voir plus loin.
 
Ce cadre de pensée a enfin justifié les méthodes d'analyse des systèmes d'information de la 1ère génération : l'Analyse des systèmes d'information y consistait à :
1°) spécifier les résultats demandés,
2°) en déduire les données nécessaires,
en faisant apparaître au passage les règles de gestion (i.e. de transformation-calcul).

Pour aller plus loin dans la réflexion, emprunter à la bibliothèque le livre de Violaine Prince "Vers une informatique cognitive dans les organisations. Le rôle central du langage" (Masson, 1996) dont nous extrayons le schéma suivant (p.36) :

prince

A comparer avec le schéma de la boîte noire :

"Ainsi le modèle quaternaire et circulaire de passage entre données, informations, connaissances et savoir-faire peut-il être employé sous différentes formes. Soit de manière dynamique pour rendre compte des mécanismes d'acquisition ou de production de données, soit de manière plus interne, où ces données devenues informations, viennent enrichir le patrimoine cognitif et le savoir-faire des agents, qu'ils soient naturels ou artificiels" (V. Prince, p. 35).

  1. Finalités de ce modèle

  • mettre en évidence les points de fragilité du système à partir des inter-relations.
    Analyse

  • De nombreux acteurs

  • Des liens variables (dans un seul sens ou dans les deux)

  • Un fort investissement des services

  • Un lien ténu entre MOA et services déconcentrés …



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