IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/p/hal/journl/hal-04247025.html
   My bibliography  Save this paper

Gestion croisée des risques dans les industries orientées Big Data grâce à l'utilisation des cartes cognitives floues

Author

Listed:
  • Samia Gamoura

    (Humanis - Hommes et management en société / Humans and management in society - UNISTRA - Université de Strasbourg)

  • Ridha Derrouiche

    (Humanis - Hommes et management en société / Humans and management in society - UNISTRA - Université de Strasbourg)

  • David Damand

    (Humanis - Hommes et management en société / Humans and management in society - UNISTRA - Université de Strasbourg)

  • Dzmitry Kucharavy

    (Humanis - Hommes et management en société / Humans and management in society - UNISTRA - Université de Strasbourg)

  • Marc Barth

    (Humanis - Hommes et management en société / Humans and management in society - UNISTRA - Université de Strasbourg)

Abstract

Avec la prolifération de systèmes d'information pilotés par les données à l'ère du Big Data et du Cloud Computing, les industries d'aujourd'hui sont, plus que jamais, touchées par les catastrophes. Les causes de ces catastrophes sont les mêmes mais les industries impactées ne partagent pas forcément leurs efforts pour les contrer. Par conséquent, elles n'ont plus le choix que de collaborer dans l'élaboration de nouvelles approches robustes pour la gestion des risques. Pour aider à mettre en place une plateforme robuste et collaborative, cet article propose une technique de gestion transversale basée sur l'outil plan de reprise d'activité (PRA) et la technique des cartographies cognitives floues (CCF) comme base préparatoire à l'intégration de l'intelligence artificielle (IA). La solution proposée repose sur une technique d'agrégation augmentée des cartographies floues avec une dimension d'évaluation des paramètres de l'ensemble des parties prenantes impliquées dans le réseau industriel. L'approche exploite la plateforme Big Data pour connecter les différents plans d'activités des industriels, ensuite superpose une couche de cartographies avec agrégation pour préparer l'analytique via l'intelligence artificielle. En outre, l'article décrit et discute le positionnement de la littérature académique en proposant un cadre d'analyse structuré et argumenté sur le sujet. Les principaux résultats de ce travail de recherche pourraient aider les industriels à réduire leurs coûts affectés aux risques et à accroître leurs capacités de reprise d'activité aprés sinistres. L'article conclut avec un ensemble de points d'ouverture que nous proposons avec les lignes directrices des perspectives de ce travail de recherche, ainsi que d'autres points indiquant des pistes à explorer pour la communauté des chercheurs dans le sujet.

Suggested Citation

  • Samia Gamoura & Ridha Derrouiche & David Damand & Dzmitry Kucharavy & Marc Barth, 2019. "Gestion croisée des risques dans les industries orientées Big Data grâce à l'utilisation des cartes cognitives floues," Post-Print hal-04247025, HAL.
  • Handle: RePEc:hal:journl:hal-04247025
    DOI: 10.1080/12507970.2019.1686437
    as

    Download full text from publisher

    To our knowledge, this item is not available for download. To find whether it is available, there are three options:
    1. Check below whether another version of this item is available online.
    2. Check on the provider's web page whether it is in fact available.
    3. Perform a search for a similarly titled item that would be available.

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:hal:journl:hal-04247025. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: CCSD (email available below). General contact details of provider: https://hal.archives-ouvertes.fr/ .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.