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Gestion documentaire et Knowledge management pour...

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1 Gestion documentaire et Knowledge Management pour le secteur pétrolier et para-pétrolier: de la veille technologique à l’intelligence économique PFE 2004-2005 ABID Amine
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Gestion documentaire et Knowledge Management pour le secteur pétrolier et para-pétrolier: de la veille technologique

à l’intelligence économique

PFE 2004-2005ABID Amine

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Environnement• IXIS

• IXIS Securities

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La banque d’investissement• Position de la recherche

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Focus sur l’analyse financière

• Aide• Fonction de support indispensable• Recherche permanente d’information• Spécialisation obligatoire pour éviter la dispersion• Nécessité de se focaliser sur un secteur

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L’analyse financière dans le secteur pétrolier

• L’un des différents secteurs: le pétrole• Suivi de quatre sous-secteurs:• Pétrolières intégrées, Raffineurs/Distributeurs, Gaziers,

Entreprises de services• Nécessité de comprendre les fondamentaux du secteur

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Fondamentaux

• L’industries pétrolière est divisée en 3 parties: Upstream, Midstream, Downstream

Upstream Midstream Downstream

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A la recherche de l’or noir

• Les activités de géophysique

• La sismique: marine, terrestre, aéroportée

• Les centres de traitement de données (images CGG)

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Le champ• Le champ est à l’origine de l’exploration• Champ offshore/onshore• Sociétés de développement, Services au puits

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De nombreux champs• Caractéristiques d’un champ• Opérateur / Partenaires• Types de contrats• De très nombreux champs de par le monde

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La production

• Différents types de forages

• Différentes unités de mesure

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Midstream• Pipelines• Tankers• De nombreux pipelines• Grand nombre de tankers

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Downstream

• Les raffineries• Nombreuses, problématique des arrêts• Les stations-services

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Saturation

• 1 octet = 8 bits = 1 byte = 1 caractère pris parmi 256• 1 kilo-octet = 1024 caractères = 10^3 octets = 1/2 page de livre• 1 méga-octet = 1024 kilo-octets = 10^6 octets

– = un livre d'un million de caractères (500 pages de 2000 caractères)

– = une minute de son de qualité moyenne (compression MP3)

– = une photo couleur de qualité moyenne• 1,4 méga-octet = une disquette 3.5" (floppy disk)• 10 méga-octets = une minute de son haute-fidélité

– = une ou deux minutes de vidéo basse qualité (DivX)– = un numéro d'un magazine avec images en qualité

moyenne• 200 méga-octets = 2´10^8 octets

– = ce qu'un humain mémorise pendant sa vie d'après Landauer

• 650 méga-octets = un CD– = 500 livres de taille moyenne sans images– = 10 heures de son de qualité moyenne (compression

MP3)– = une heure de son haute-fidélité– = une ou deux heures de film vidéo basse qualité (DivX)– = une encyclopédie illustrée

• De 4,7 à 17 giga-octets = 1 DVD en 2002• 200 giga-octets = un disque dur d'ordinateur en 2005

Une quantité de données importanteTrès difficile à gérer

• 1 téra-octet = 1024 giga-octets = 10^12 octets– = un disque dur d'ordinateur vers 2007– = une cartouche numérique vers 2007– = la bibliothèque d'Alexandrie (?)– = texte (sans images) du million de livres publiés chaque

année– = enregistrement des toutes les conversations d'une

personne durant sa vie (20000 h MP3)

• 20 téra-octets = espace nécessaire pour stocker la version numérisée et comprimée du million de livres publiés chaque année (images comprises)

– = la bibliothèque du Congrès à Washington (en ne retenant que le texte de ses 20 millions d'ouvrages)

• 100 téra-octets = les archives du net en 2001• 500 téra-octets = plus grosse banque de données

en 2003 (University Corporation for Atmospheric Research)

– = espace nécessaire pour enregistrer le film-vidéo d'une vie

• 1 péta-octet = 1024 téra-octets = 10^15 octets– = capacité stockage au CERN à Genève prévue pour 2004.

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Les étapes de la gestion d’information

• L’ère du papier• L’ère de l’informatique• L’ère du Web• Le futur ?

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Knowledge Management

• Définition• Implantation et principes• Vers la création de bases de données

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Gestion des actifs

Gestion des projets

Gestion des acteurs

Gestion des données

Gestion du news-flow

Champs/blocs

Raffineries

Pipelines

Compagnies

Entreprises de services

Fabricants de matériel

Développements de champs

Unités en projet

Upstream

Reuters

RSS

Données brutes

Données chiffrées

Points de détail

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Acheter

Vendre

RN / Pays

Pétrolier

Champ Onshore

Prod. / Région

Produire / Maintenance

Plateforme / FPSO

Prod. / RégionProjet /

Produire / Maintenance

Déplacer

Capacité

Tanker Pipeline

Volumes

Transporter

Upstream Midstream Downstream

Vendre

Taille

Réseau Distribution

Produire / Maintenance

Produit / Capacité

Unité Pétrochimique

Produire / Maintenance

Capacité

Raffinerie

Compagnie de Services

CA / Pays

Etudier / Réaliser

Champ Offshore

Prod. / Région

Produire / Maintenance

Transformer / Distribuer

AcheminerProduire

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Système

Connexion

Page d’accueil

Choix: Liste champs

Affichage: Liste champs

Choix d’un champ

Informations sur le champ

ModifierSauvegarder

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La base de données

• Définition• Principe de

fonctionnement d’une base de données relationnelle

• Choix de MySQL

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L’application

• Couple PHP/MySQL• Raisons de ce choix (Portabilité, open-

source, légèreté)

Principe de fonctionnement

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Champs

Compagnie

Qualité

Etat

Raffinerie

Projet

M&A

MCD

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Capture d’écran 1

• Insérer des données sur les champs• Sur les raffineries• Sur les compagnies

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Capture d’écran 2

• Modifier les données• Mettre à jour• Supprimer

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Capture d’écran 3

• Rechercher des données• Parler de la recherche Fuzzy Logic de

MySQL

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La veille stratégique

• Gestion de contenu• Obtenir le contenu, autrement que par l’intervention humaine: les

robots• Définition d’un robot: programme informatique destiné à effectuer

une tâche précise (automatisation d’une tâche)

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Différents niveaux d’information

• Information Blanche• Information Grise • Information Noire• Pour la finance, en raison des règles financières (AMF, SEC, délit

d’initiés), l’information grise suffit• L’information est disponible sur internet

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RSS

• RSS: Real Simple Syndication• Développement avec les blogs• Evolution exceptionnelle sur le

Web

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XML

• XML: eXtended Markup Language• Avantages par rapport au HTML• Schéma XML, DTD, grammaire• Les Méta-données• Exemple de programme (Lecture informatique, mais aussi lecture

directe)

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Exemples XML

<?xml version="1.0" encoding="iso-8859-1"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="test.xsl"?><poeme> <auteur>Victor Hugo</auteur> <titre>L'âme en fleur</titre> <date>1856</date> <strophe> <ver>Mon bras pressait ta taille frêle</ver> <ver>Et souple comme le roseau;</ver> <ver>Ton sein palpitait comme l'aile</ver> <ver>D'un jeune oiseau.</ver> </strophe> <strophe> <ver>Longtemps muets, nous comptemplâmes</ver> <ver>Le ciel où s'éteignait le jour.</ver> <ver>Que se passait il dans nos âmes ?</ver> <ver>Amour ! , Amour ! ..</ver> </strophe></poeme>

<?xml version="1.0" encoding="iso-8859-1"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="test.xsl"?><petroliere integree> <nom>Total</nom> <pays>France</pays> <RNPG>9777</RNPG> <champ> <region>Mer du Nord</region> <type>Offshore</type> <nom>Volve</nom> <production>100000</production> </champ> <raffinerie> <nom>Antwerp Prime G</nom> <paysr>Belgique</pays> <complexite>17,53</complexite> <capacite>120000</capacite> </raffinerie></petroliere integree>

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Flux RSS (Exemple)

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Application

• Liste de flux RSS• Affichage sur une page• Stockage

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Capture d’écran 1

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Capture d’écran 2

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Vers le web sémantique

Champs

Compagnie

Qualité

Etat

Raffinerie

Projet

M&A

RSS

RSS_feed

?

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Vers le web sémantique

• Analyseur syntaxique• Programmé en Java• Tentative de lecture de textes

OWL

RDF schéma

RDF

XML schéma

Unicode

Règles

Ontologies

Modèle de métadonnées

Métadonnées

Données brutes

Documents structurés

Modèles de documents

XML

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Vers le Web sémantique

• Capture d’écran de l’analyseur syntaxique

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Vers le Web sémantique

• Objectif: faciliter la recherche de l’information• Enrichissement des contenus du web de méta-données, qui le

décrivent (ontologies, grammaires, XML, RDF)• Exemples de premières applications

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L’analyste reste indispensable, mais…

• Une application de gestion de connaissances ne vient pas remplacer l’humain

• Risque offshore (http://www.businessworldindia.com/Nov2403/indepth01.asp)


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