Chapitre 1

La notion de système d’information

« Un système d’information est un ensemble d’acteurs sociaux qui mémorisent et transforment des représentations via des technologies de l’information et des modes opératoires. »

R. REIX et F. ROWE, « La recherche en systèmes d’information : de l’histoire au concept », in ROWE F. (coordinateur), Faire de la recherche en systèmes d’information, Vuibert-FNEGE, 2002, p. 11.

« Le système d’information de l’entreprise est la partie du réel constituée d’informations organisées, d’événements ayant un effet sur ces informations, et d’acteurs qui agissent sur ces informations ou à partir de ces informations, selon des processus visant une finalité de gestion et utilisant les technologies de l’information. »

D. BERTHIER, C. MORLEY, M. MAURICE-DEMOURIAUX, Systèmes d’information et management, vol. 10, no 3, 2005, p. 26.

Au terme de ce chapitre, vous devez être en mesure :

de définir la notion de système d’information

d’identifier ses trois grandes dimensions et les ressources qui le composent

de comprendre les liens qui permettent de passer des données à l’information et à la connaissance

de comprendre comment le système d’information constitue une représentation collective

de comprendre en quoi la technologie qui supporte un système d’information suit un processus qui doit être planifié et évolue de façon émergente

de comprendre comment les interactions entre acteurs et avec la technologie reproduisent et transforment l’organisation

Dans le vocabulaire du management, l’expression « système d’information » est très souvent utilisée avec des acceptions diverses ; et trop souvent l’accent est mis sur l’aspect technologique, pour évoquer des réalisations à base d’ordinateurs et de réseaux. En réalité, la notion de système d’information est beaucoup plus riche que celle sous-entendue par ces définitions approximatives, qui privilégient généralement l’aspect spectaculaire des technologies de l’information. La description du SI sera l’objet de ce premier chapitre. Nous proposerons tout d’abord une définition des termes systèmes d’information (section 1), puis nous montrerons que tout système d’information est un système multidimensionnel pouvant être caractérisé selon trois dimensions principales : une dimension informationnelle (section 2), une dimension technologique (section 3), une dimension organisationnelle (section 4).

1. Approche de la notion de système d’information. Une proposition de définition

Un système d’information peut d’abord être vu comme un ensemble organisé de ressources (personnes, données, procédures, matériels, logiciels) permettant d’acquérir, de traiter, de stocker des informations (sous forme de données, textes, images, sons), dans et entre des organisations.

Cette première approche nous permet de considérer qu’un système d’information, organisé à partir de différentes ressources (1.1), est un ensemble finalisé autour d’objectifs (1.2) et susceptible d’être défini à différents niveaux (1.3), même si, au final, il a toujours un caractère organisationnel et même social.

Si toutefois on met en avant que le système d’information aide l’acteur à former des représentations et donc que le système ne peut le faire sans l’acteur, alors c’est bien l’interface environnement/acteur qui est le véritable générateur de l’information (cf. section 2, la dimension informationnelle du SI). D’où la définition proposée par Reix et Rowe (2002) et amendée à la suite d’une discussion avec Jean-Louis Le Moigne : un système d’information est un système d’acteurs sociaux, qui mémorise et transforme des représentations, via des technologies de l’information et des modes opératoires.

1.1 Un système organisé à partir de différentes ressources

Pour S. Alter (1991) « un système d’information est une combinaison de pratiques de travail, d’informations, de personnes et de technologies… organisée pour atteindre des objectifs dans une organisation ».

Un système d’information regroupe différentes ressources :

des acteurs (1) : il n’y a pas de système d’information sans des personnes, sans des acteurs. Ce sont soit des utilisateurs du système (en interne : employés, cadres, dirigeants… ou en externe : clients, fournisseurs…), qui, pour la réalisation de leurs tâches, utilisent l’information produite par le système ou alimentent le système en données nouvelles, soit des spécialistes de la construction des systèmes d’information (analystes, programmeurs…) dont le travail consiste à concevoir, développer, implanter les bases technologiques du système et assurer son fonctionnement ;

des données (2) : sous des formes variées (chiffres, textes, images, sons), ces ressources essentielles matérialisent l’information détenue ou utilisée par l’organisation. Ces données traduisent soit des événements nouveaux (par exemple, une commande client) soit des informations conservées pour être réutilisées (par exemple, un compte client). Ces données constituent la matière première des traitements ; elles concrétisent des connaissances de l’organisation et elles sont un véritable actif, indispensable à son fonctionnement (par exemple, le fichier des clients) ;

des matériels et logiciels (3) : le système d’information repose, dans la plupart des cas, sur des technologies numériques : réseaux et différents types de terminaux. L’utilisation de logiciels, programmes enregistrés, commande le fonctionnement du matériel : le choix ou l’élaboration de ces programmes est un aspect majeur de la construction des systèmes d’information, car les programmes conservent les connaissances opératoires de l’organisation ; ils constituent un répertoire de modèles pour l’action.

On notera cependant que la définition de la notion de système d’information n’implique pas obligatoirement le recours à de telles technologies et qu’on peut fort bien définir un système d’information construit avec un crayon et des feuilles de papier. Un système d’information ne se confond pas avec un système technologique et il ne se réduit pas à lui.

des pratiques de travail (4) : les pratiques réelles de travail, individuelles ou collectives, imbriquent des tâches automatisées et des tâches confiées aux personnes ; la définition des rôles respectifs de l’homme et de la machine est décrite, de façon formelle ou informelle, par des procédures, qui constituent la partie dynamique du système d’information.

Mais un système d’information ne découle pas de la simple juxtaposition de ces différentes ressources. Il est le résultat d’un travail de construction qui a pour but de répondre au mieux à des objectifs (5) assignés au système. Ce point très important est repris dans le paragraphe suivant.

Figure 1. Un système fondé sur des ressources et des pratiques de travail

1.2 Un système finalisé pour répondre à des objectifs

Les objectifs d’un système d’information peuvent être classiquement présentés comme opérationnels (délai, qualité, coûts…) ou stratégiques (différenciation, stratégie de niche…), même si cette distinction commode n’est pas toujours évidente dans les faits (une décision vis-à-vis d’un client peut par exemple se révéler stratégique a posteriori).

a. Les objectifs opérationnels du système sont définis par rapport aux tâches à accomplir : l’automatisation des tâches, l’aide à la décision, la communication et la diffusion d’informations. Un système d’information est conçu, par nature, pour exécuter des fonctions élémentaires appliquées aux données. Il s’agit :

de saisir des données, c’est-à-dire d’acquérir, sous une forme adaptée, des données qui sont très hétérogènes (entrées en stock par un lecteur ou un clavier, localisation d’objets connectés par des capteurs, données géographiques par extraction sur le Web, transactions par les réseaux financiers…) ;

de stocker des données, c’est-à-dire de les conserver sous une forme exploitable et d’être capable de les retrouver rapidement et sans erreur (fichiers des utilisateurs, bases de données internes, organisation des données sur le cloud, mise à jour, historisation…) ;

de traiter des données, c’est-à-dire de transformer les données primaires en résultats par des opérations de transformation, de sélection, de calcul, d’agrégation, de croisement, de mise en forme… sur des ordinateurs personnels, centraux ou externes ;

de communiquer des données, c’est-à-dire de les transmettre à d’autres utilisateurs (hommes ou machines) : messageries, documents, échanges de données EDI, site Internet…

Les technologies de l’information offrent des possibilités considérables pour réaliser ces opérations de base dans des conditions remarquables de coût et d’efficacité.

L’objectif opérationnel de tout système d’information est donc d’apporter un soutien aux processus de travail dans l’organisation, selon trois modalités principales (pouvant être combinées) : fournir ou partager de l’information ; assister ou coordonner le travail humain ; automatiser ou intégrer le travail. Les systèmes de travail peuvent être individuels (mono-utilisateurs) ou collectifs (pluri-utilisateurs). Pour les utilisateurs, l’usage du système d’information peut être obligatoire, recommandé ou discrétionnaire.

L’ensemble de ces objectifs peut être défini sous une forme hiérarchisée (par exemple : faciliter le travail d’un magasinier, accroître la sécurité de la tenue des stocks, améliorer la gestion du stock… pour améliorer le service au client, augmenter la compétitivité face à la concurrence). C’est pourquoi, comme nous le montrerons par la suite (cf. chapitres 6 et 7), la définition des objectifs et des contraintes du système, ce qui constitue son cahier des charges, est une opération déterminante pour son succès futur.

Dans tous les cas, les caractéristiques du système d’information sont déterminées par ses finalités, c’est-à-dire par ses liens avec les objectifs stratégiques de l’organisation, auxquels il doit contribuer.

b. Les objectifs stratégiques du système d’information doivent être en phase avec la stratégie générale de l’entreprise, ce point important sera développé dans le chapitre 5. On dira juste ici qu’une stratégie générale repose sur la recherche d’un avantage durable : soit par un positionnement sur un marché (avantage par les coûts ou avantage par la différenciation), soit par une combinaison interne et unique de ressources et de compétences distinctes. Les objectifs stratégiques du système d’information doivent avoir le plus fort potentiel pour l’organisation, par exemple :

assurer l’interopérabilité du SI avec ceux de ses partenaires tout en le sécurisant ;

augmenter la réactivité en mettant en place un workflow ;

maîtriser l’intégration de systèmes sur le cloud pour avoir une architecture unifiée ;

articuler l’e-commerce avec le réseau de détaillants ;

mettre en place des outils d’intelligence artificielle explicables et dignes de confiance ;

diminuer le cycle de développement des applications pour réduire les délais de mise en marché…

1.3 Un système d’information défini à plusieurs niveaux

La notion de système d’information renvoie toujours à celle d’un usage pour une entité, et il importe toujours de bien préciser quelle est l’entité de référence. Le tableau ci-dessous présente différentes catégories de systèmes d’information, en fonction de l’entité de référence, donc en fait en fonction du nombre et du type d’utilisateurs qui partagent l’usage de l’ensemble des ressources qui composent le système.

Entité de référence

Caractéristiques

Exemples de SI

Individuel

Système utilisé par un seul individu, à son poste de travail (cependant, cela ne veut pas dire qu’il le conçoit seul, ni au plan sémantique, ni au plan de l’architecture)

Suivi de tableaux de bord par un contrôleur de gestion, équipé d’un tableur sur micro-ordinateur

Démonstration devant un client, par un commercial équipé d’un ordinateur portable

Application de gestion pour une profession libérale (commerçant, médecin, notaire…)

Organisationnel

Plusieurs individus dans l’organisation : concerne une fonction, un service, un groupe ou

Accessible à l’ensemble des membres de l’organisation

La plupart des applications classiques : gestion de la paie, des commandes…

Système d’aide à la décision de groupe…

Système de messagerie électronique

Système de consultation de documents

Portail Intranet

Interorganisationnel

Des organisations différentes s’entendent pour échanger et traiter des informations, automatiquement ou non

Échange de données informatisées (EDI) entre client et fournisseur

Site d’une communauté de pratiques

Catalogue électronique

Extra-organisationnel

Ouvert sur l’extérieur : permet la communication ou les transactions avec les tiers (clients, usagers, public…)

Plateforme d’e-commerce, d’e-administration

Site institutionnel d’une entreprise

Pages sur les médias sociaux

Attention

Cette distinction en différents niveaux, commode sur le plan pédagogique, ne signifie pas qu’il y a séparation étanche, en pratique, entre les niveaux. Un micro-ordinateur connecté sur un réseau peut, selon les moments où il est utilisé, être une ressource d’un système d’information individuel (gestion de données locales) ou organisationnel (traitement de dossiers partagés avec d’autres personnes), ou interorganisationnel (échange avec des individus appartenant à d’autres organisations par téléconférence). Bien au contraire, l’évolution actuelle tend à renforcer l’interconnectivité entre les systèmes de différents niveaux (un site d’e-commerce en ligne relié au système interne de gestion des stocks, par exemple).

Pourquoi personne ne pourra jamais « voir » un système d’information ?

Beaucoup de réalités existent sans avoir de substance concrète, aussi bien des représentations (comme l’histoire de France…) que des réalités physiques (Léonard de Vinci prenait l’exemple de la surface de l’eau : elle existe bien, pourtant ce n’est pas une chose). De la même manière, personne ne verra jamais un système digestif ou un système économique… car l’analyse de système n’est qu’une modélisation, qui définit d’abord une frontière utile à l’analyse, puis décrit ensuite des interactions bouclées entre les éléments et avec l’extérieur. Un système d’information existe donc bien, même s’il n’a pas de substance concrète, et on peut le modéliser suivant différentes dimensions : il est à la fois un objet, un outil et un langage.

a) Le SI est un objet qu’il faut gérer (définition fonctionnelle)

« Ensemble organisé de ressources : matériel, logiciel, personnel, données, procédures… permettant d’acquérir, de traiter, de stocker, de communiquer des informations (sous forme de données, textes, images, sons…) dans des organisations » (Reix, 2000), « Une combinaison de pratiques de travail, d’informations, de personnes et de technologies… organisée pour atteindre des objectifs dans une organisation » (Alter, 1999).

Ici le SI est d’abord vu comme un ensemble d’objets, liés aux technologies d’information et communication, pour la modélisation des systèmes de travail (objet, processus…), la conception d’applications (méthodes, projets, urbanisation, externalisation…) et la gestion de la technologie (logiciels, matériels, réseaux…). Les questions pratiques concernent par exemple la modélisation (BPM, UML, outils AGL, méthodes agiles…), les applications (ERP, CRM, SCM, Entrepôts…) ou le réseau Internet (mobiles, cloud…).

b) Le SI est un outil pour les utilisateurs et pour l’organisation (définition utilitaire)

« Tout système d’information concerne un individu, pourvu d’un profil psychologique donné, confronté à un problème précis, dans un contexte organisationnel déterminé » (Mason et Mitroff, 1973), « Les systèmes d’information ne doivent pas être simplement considérés comme une ressource de support, mais comme une ressource stratégique capable de donner un avantage concurrentiel durable à l’entreprise qui saura les utiliser » (Porter, 1985).

Ici le SI est d’abord vu comme un outil, lié à la prise de décision, que ce soit au niveau des opérations, à celui du pilotage ou à celui de la stratégie. Cet outil est utilisé par des individus (usage, acceptation, appropriation, structuration…), géré dans des organisations (pouvoir, structure, coordination, changement, performance…) et il transforme la société (légitimité, confiance, éthique, consensus, biens communs, marchés…). Les questions pratiques concernent par exemple le travail (évaluation, collaboratif, intelligence artificielle…), le contrôle (alignement stratégique, risques, qualité, audit…) ou les marchés (normalisation, brevets, open source, développement durable…).

c) Le SI est un langage de représentation (définition sociocognitive)

« Un système d’information est un système d’interactions sociales, destiné à créer, échanger et interpréter des significations » (Hirschheim, Klein et Lyytinen, 1995) ; « Un système d’information est un ensemble d’acteurs sociaux qui mémorisent et transforment des représentations via des technologies de l’information et des modes opératoires » (Reix et Rowe, 2002).

Ici le SI est d’abord vu comme un langage, de transmission des données, de représentation des informations et de gestion des connaissances. C’est une interface entre un environnement interne de projets (savoirs, identité, feed-back, échange, apprentissage…) et un environnement externe de contextes possibles. Le SI mémorise, transforme et communique des représentations individuelles et collectives (modèles, images, habitus, culture, sens, connaissances…), via des technologies et des modes de travail (canal, codage, richesse des médias…). Les questions pratiques concernent par exemple la standardisation, l’interopérabilité, les ontologies, le multimédia, le Web sémantique, les communautés de pratiques, les agents intelligents, les réseaux socionumériques…

Conclusion

Cette rapide analyse préalable de la définition du concept de SI montre que plusieurs perspectives sont à prendre en compte pour comprendre ce qu’est réellement un système d’information. Tout d’abord, vision sans doute la plus immédiate, un système d’information est un système qui manipule et produit de l’information à partir de données (un tableau de bord, un ordre de réparation…), ensuite, c’est un système qui utilise des technologies de l’information au sein d’une architecture (des ordinateurs, des réseaux, des logiciels) et, enfin, c’est un système qui supporte le processus et la structure d’une organisation (liens étroits entre les processus de travail et le système d’information).

C’est pourquoi, pour mieux cerner le contenu de la notion de système d’information, nous devons le considérer comme un système multidimensionnel, susceptible d’être caractérisé selon trois dimensions principales : une dimension informationnelle construite à partir de données et fournissant des représentations, une dimension technologique caractérisée par une architecture, une dimension organisationnelle supportant des processus et des structures.

Figure 2. Le système d’information, un système multidimensionnel

Ces trois dimensions feront l’objet, respectivement, des trois sections suivantes. Si l’on considère que l’architecture d’un objet est la structure de l’objet conçu, on réalise ainsi que tout système d’information (Markus, 2000 ; de Corbière et Rowe, 2013) peut être conceptuellement décrit par des types de données (par exemple, privées vs publiques, textes vs images, mises à jour vs historisées, personnelles vs professionnelles…), des types d’architectures (par exemple, bases de données centralisées pour les ERP vs connectées pour l’EAI, relations one-to-one pour l’EDI vs many-to-many pour les places de marché…), des types de processus (par exemple, flux parallèles vs séquentiels, bouclés vs linéaires, supervisés vs autonomes, planifiés vs agiles…).

Les encadrés nombreux dans la suite de cet ouvrage croiseront les problématiques actuelles avec une ou plusieurs de ces trois dimensions.

2. La dimension informationnelle du SI

La vocation première du système d’information est de fournir de l’information à des utilisateurs. Cette information, pour être utilisable par l’être humain, doit être matérialisée sous forme de signaux accessibles à nos sens (la vue et l’ouïe, principalement). Cela conduit à construire des représentations, des « images » qui vont être utilisées par les acteurs dans leur processus de travail. Bien entendu, la qualité de ces représentations est susceptible d’influer de manière importante sur le comportement de leur utilisateur ; c’est pourquoi, après avoir défini la notion de représentation (2.1), nous préciserons ce qu’il faut entendre par pertinence d’une représentation (2.2).

2.1 La notion de représentation par des modèles

Le concept de « représentation » est loin d’être stable au niveau théorique. En psychologie, une « représentation mentale » désigne une structure mentale construite par un sujet, sur la base d’opérations cognitives appliquées à un discours ou à une situation particulière : on parle de mythes, d’idées, de pensées… Ce qui nous intéresse ici, dans une approche plus sociologique, ce sont les représentations proches de connaissances plus stabilisées : des modèles, des énoncés, des paradigmes, des visions du monde… On peut dire avec J.-C. Abric (2001) que « la représentation est un système de prédécodage de la réalité, car elle détermine un ensemble d’anticipations et d’entente ».

a. Certes le réel est toujours perçu. Mais dans nos activités professionnelles, nous travaillons en plus en utilisant souvent de l’information qui a déjà été recueillie par d’autres puis matérialisée sur un support (papier, écran) : un comptable enregistre des opérations à partir de pièces comptables ou de relevés de temps, éléments du modèle comptable, et non à partir d’une observation directe. Ces supports, sur lesquels apparaissent des signes, des signaux, sont déjà issus d’une représentation du monde réel, d’un modèle. Une représentation est une image du monde réel donnée par un modèle ; cette image est composée de signaux pouvant être perçus par nos sens.

Exemple

Une photographie, un dessin ou une peinture constituent une représentation d’une personne ; mais l’enregistrement sur support numérique qui décrit cette personne dans le fichier Personnel de l’entreprise en constitue une autre ; et son curriculum vitae présenté sur deux pages en est une troisième représentation. Pour une entreprise un bilan et un compte de résultat sont des représentations possibles ; une photographie aérienne de ses installations en est une autre, les pages de son site Internet en constituent une troisième.

Ces exemples nous permettent de mettre en évidence les caractéristiques essentielles de la notion de représentation par des modèles.

b. Une représentation est une « représentation de quelque chose ». Selon les cas, ce qui est représenté peut être une personne physique (suivant le modèle client, fournisseur, salarié, CV…), un objet physique (par le modèle stock, vente, photo…), un événement (suivant le modèle commande, recrutement…) ou un concept abstrait (une statistique des parts de marché, un classement des universités…). Représenter signifie d’ailleurs, à l’origine, rendre présent, rendre sensible (ce qui rend obligatoire la représentation par le langage de toutes les abstractions que nous utilisons). Il est essentiel de bien distinguer le monde à représenter (que l’on désigne aussi par le monde « réel ») et la représentation qui en est fournie : la photographie n’est pas la personne, le bilan n’est pas l’entreprise, la carte n’est pas le territoire.

c. Une représentation est une « représentation pour quelque chose ». Les représentations ne sont pas des « copies dormantes » du réel, elles sont créées dans une intention d’utilisation, pour assurer différentes fonctions :

une fonction de conservation de l’information à laquelle on n’aura plus directement accès (on prend une photographie pour se souvenir du paysage que l’on vient de voir) ;

une fonction de communication qui permet l’échange d’informations entre individus par l’échange de représentations (un ordre de réparation permet la communication entre chef d’atelier et mécanicien, un message de commande EDI assure la communication avec le fournisseur de pièces détachées) ;

une fonction de concrétisation en rendant accessibles, par des modèles, des concepts non directement perçus par nos sens (la représentation par une carte géographique rend accessible à notre vue un territoire ne pouvant être perçu directement, le bilan rend possible une perception du patrimoine de l’entreprise).

On notera que, pour que la concrétisation permette une communication efficace, il est indispensable que les différents individus partagent des connaissances communes quant aux modèles, aux concepts et aux langages utilisés pour la représentation. Pour J. Rumbaugh (1997), « un modèle est une abstraction de quelque chose de réel qui permet de comprendre avant de construire ». Un modèle est donc à la fois descriptif et prescriptif, il est exprimé dans un langage de représentation, lequel peut être formel (syntaxe et sémantique totalement définies comme dans une ontologie) ou semi-formel (utilisant par exemple une convention graphique avec des « boîtes » et des flèches).

Dans les organisations où règne la division du travail, les activités de construction des représentations (et donc la création de données) sont en général séparées des activités utilisant l’information résultante. C’est pourquoi il est important de distinguer les problèmes relatifs à la construction des données (2.1.1) de ceux tenant à l’utilisation des informations (2.1.2).

2.1.1 La construction des représentations et des « données »

Une représentation est construite par des individus au cours d’un processus. Selon les cas, ce processus est plus ou moins complexe : prendre la photographie de l’usine peut être très simple ; élaborer une cartographie des connaissances ou, comme le montre la figure suivante, résumer la situation comptable d’une entreprise, supposent un langage et un savoir-faire spécifiques. De manière schématique, volontairement simplifiée, le problème consiste à passer du réel à représenter (x) à la représentation (y), vue comme un ensemble de signaux perceptibles. Les données ne sont en fait jamais « données », au sens où elles ne sont jamais brutes : elles sont « choisies » à travers une représentation. Ainsi, on ne peut se satisfaire de l’accès à une masse de données toujours plus importante, les fameuses big data. Pour être éthique et intelligente, l’intelligence « artificielle » doit être construite et explicable, et les données d’entraînement soigneusement sélectionnées (cf. chapitre 2).

1. Du « réel » au symbole : la création de données

En entreprise, la source principale d’informations est constituée par des données (numériques, alphabétiques, multimédia) décrivant des objets ou des événements, considérés comme dignes d’intérêt car représentant une information potentielle pour les utilisateurs. La question essentielle est ici celle de la correspondance entre ce que l’on veut décrire (l’objet ou l’événement du monde réel) et les symboles utilisés pour le décrire (la représentation obtenue) ; il existe en effet des risques de biais pouvant compromettre gravement l’utilisation ultérieure de ces données.

Figure 3. La construction de représentations

Ce passage de l’observation d’un signal à la donnée peut s’opérer selon au moins trois différentes modalités.

a. La dénomination : l’objet ou l’événement du monde réel se voit attribuer un nom et des propriétés permettant de reconnaître son existence et son appartenance éventuelle à une ou plusieurs classes. Toute erreur ou tout oubli lors de cette opération a des conséquences difficilement repérables par la suite (l’objet, ou l’événement, n’existe pas pour l’organisation !).

b. Le classement, mesure ordinale : cette opération permet de comparer le rang de plusieurs objets dans un groupe, sans que l’étendue de la différence soit mesurée quantitativement : classement d’employés selon leur compétence observée ; mesure de la satisfaction des passagers d’une compagnie de transport par un questionnaire à questions fermées… La validité de la donnée dépend très directement de la façon dont sont définis les échelles et les intervalles.

c. Les valeurs, mesure cardinale : c’est le cas fréquent dans les systèmes de gestion où des représentations numériques peuvent être utilisées. Les opérations mathématiques et statistiques peuvent alors être effectuées sur les données. Même dans ce cas, a priori le plus favorable, les risques de distorsion ne sont pas nuls (problèmes posés par le choix d’unité, les conditions de mesure).

Figure 4. Problème de la construction des données

Remarques

1. Dans la pratique quotidienne des entreprises, on utilise des représentations codifiées pour les différents événements, objets et abstractions à représenter (langages de représentation formels ou semi-formels) : un client sera représenté par un certain nombre de données qui caractérisent chaque enregistrement du fichier client ; la réparation à effectuer sur un véhicule sera traduite par un ordre de réparation indiquant la liste des opérations à exécuter ; le règlement à demander au client sera explicité en une facture. Ces documents, messages, fichiers, bases de données… sont des ensembles de représentations prédéfinies, utilisées de manière répétitive dans les procédures de l’organisation ; leur constitution obéit à des règles strictes et stables (contenu et présentation).

2. Mais ces représentations codifiées n’empêchent pas une interprétation construite par des individus : par une sélection (rétention ?), par une définition (de certaines valeurs ?) ou par une perte (plus ou moins volontaire ?) de certaines données. De même que le photographe, le peintre ou le caricaturiste interprètent, à des degrés divers, la personnalité de l’individu à représenter, le comptable, dans le respect des règles légales, peut donner une représentation plus ou moins prudente de la situation de l’entreprise ; l’expert qui rédige un rapport sur la situation du marché peut, en choisissant les termes utilisés et en mettant en évidence certains éléments plutôt que d’autres, aboutir à des conclusions plus ou moins optimistes quant aux possibilités de développement des ventes de l’entreprise.

Exemple

On souhaite présenter un tableau décrivant l’évolution des ventes d’un produit dans différentes régions pendant deux mois consécutifs. Pour la région A, la variation est de 50 unités (50 unités en janvier, 100 unités en février) ; pour la région B, la variation est de 500 unités (5 000 unités en janvier, 5 500 unités en février). On peut présenter le tableau des variations en utilisant une donnée en valeur absolue (50 pour A et 500 pour B) ou en pourcentage (100 % pour A et 10 % pour B). Fournit-on la « même information » au futur lecteur du tableau ?

Sur un document comptable concernant un client, on lit : montant de notre créance : 25 652 euros ; provision requise : 10 000 euros. La première donnée est relative à un constat, non contestable ; la seconde est une évaluation du risque lié au règlement de la créance. Bien que ces nombres soient combinés ensemble, leur validité n’est sans doute pas de même niveau.

Ces deux exemples montrent que les risques de distorsion existent dans le processus de construction des données.

2. Les représentations et les risques de distorsion :
des bruits et des biais probables

La construction des représentations suppose que soit définie une correspondance entre les éléments à représenter (le monde réel) et les signaux constitutifs de la représentation utilisée. La notion de fonction d’information permet de mieux comprendre certains problèmes liés aux bruits et biais probables dans les représentations.

D’une manière schématique, une fonction d’information exprime la relation entre les états du réel à représenter (x) et les signaux qui le représentent (y). Elle peut donc être décrite sous forme d’un tableau, où un « 1 » à l’intersection d’une ligne et d’une colonne signifie : « Si l’état du monde xi est réalisé, alors le signal yj est perçu. » Une telle représentation de la fonction d’information correspond à une fonction sans bruit : la relation entre l’état du monde à représenter et le signal est stable et non ambiguë (le signal apparaît ou n’apparaît pas). Un état du monde réel peut être ignoré (d’où l’inexistence de la valeur 1 sur certaines lignes : aucun signal n’est perçu). Un état du monde peut aussi être distingué par la présence simultanée de plusieurs signaux (d’où la présence possible de plusieurs 1 sur la même ligne).

Mais assez souvent, une fonction d’information peut comporter du bruit ; ce bruit traduit des influences variées sur la production des signaux, qui ne représentent plus alors seulement l’état du monde qu’ils sont censés traduire mais également d’autres phénomènes.

La représentation de la fonction d’information peut alors être donnée par le même tableau, où les valeurs Pij traduisent la probabilité d’apparition du signal yj lorsque l’état du monde réel est xi.

Exemple

Un exemple concret de fonction d’information pour une automobile ; on suppose que le moteur est caractérisé par deux états distincts : x₁ température normale de fonctionnement, x₂ température anormalement élevée. Le tableau de bord de cette automobile est équipé d’une lampe témoin qui reste éteinte quand le moteur est à l’état x₁ (lampe éteinte est le signal y₁) ; cette lampe s’allume lorsque la température moteur devient anormale (signal y₂). La fonction d’information sans bruit est donc la suivante :

On peut supposer maintenant que, en raison d’anomalies techniques (lampe défectueuse, mauvais contacts), on ne peut exclure le fait que la lampe reste éteinte alors que le moteur est anormalement chaud ou, inversement, que la lampe s’allume alors que le moteur est dans son état normal. Cela signifierait par exemple que, lorsque le signal y₁ est reçu (lampe éteinte), la probabilité que le moteur soit dans son état normal est de 0,95 mais qu’il existe une probabilité de 0,05 que le moteur soit anormalement chaud. De même, lorsque la lampe s’allume (signal y₂), il existe une probabilité de 0,10 que le moteur soit dans son état normal. La fonction d’information avec bruit aurait alors la forme suivante :

L’exemple ci-dessus correspond à une représentation extrêmement simple, mais il met cependant en évidence les risques importants liés à l’introduction de bruit dans la représentation et donc l’intérêt pratique considérable de la qualité dans la saisie des données. Ces risques sont dus soit aux erreurs humaines (involontaires), soit aux limites des capteurs utilisés, soit à la volonté de certains acteurs de produire des représentations biaisées, soit à des erreurs lors du traitement de représentations existantes (sélection, calcul, communication) pour établir d’autres représentations.

Exemple

Lors de l’établissement de l’échéancier (nouvelle représentation), le comptable a omis l’enregistrement d’une facture (représentation existante) adressée par un fournisseur ; cela a eu pour conséquence la production d’un état erroné et des difficultés ultérieures avec le banquier de ce fournisseur.

Il est fondamental de bien comprendre que nous décidons, travaillons, jugeons, dans la plupart des cas, sur la base de représentations établies par d’autres personnes et non sur une perception directe, exhaustive et sans déformation du monde réel. La présence de biais ou de bruit peut avoir des conséquences considérables lors de l’utilisation d’informations non pertinentes.

2.1.2 L’utilisation des représentations : de la donnée à l’information, de l’information à la connaissance

Dans de nombreuses situations de notre vie quotidienne, nous décidons d’agir à partir de la perception directe, par nos sens, d’un signal jugé significatif (par exemple, en situation de conduite automobile, décision de s’arrêter quand le feu passe au rouge : le lien entre signal et action est direct). Dans la mesure où la perception du signal, son interprétation, son utilisation sont réalisées quasi simultanément par le même individu, la distinction entre « signal », « donnée », « information » et « connaissance » n’a que peu d’intérêt pratique.

En revanche, dans les organisations où les activités de construction et d’utilisation des représentations sont très souvent séparées, il est nécessaire de comprendre comment nous utilisons les représentations pour améliorer nos connaissances, pour agir ; autrement dit, comprendre comment nous passons des signaux aux données (mesure), des données aux informations (interprétation), des informations aux connaissances (cognition) et quelles sont les conséquences attachées à ces processus d’interprétation.

1. Signal, donnée, information, connaissance : le processus cognitif

Pour les spécialistes de la psychologie cognitive, les processus cognitifs peuvent être définis à plusieurs niveaux (Rowe et Ziti, 2000) :

un niveau infrasémantique, qui correspond à l’analyse du signal physique et à son codage sensoriel (par exemple, distinguer les caractères du fond de la feuille) ;

un premier niveau sémantique correspondant à l’identification des objets physiques ou symboliques (les mots, les images) ;

un deuxième niveau sémantique de traitement des significations et de l’élaboration des décisions d’actions : c’est le niveau de l’interprétation, où il y a intégration des significations, compte tenu des savoirs ou savoir-faire du sujet.

Figure 5. Des symboles à l’information

Passer du monde des signaux à celui des significations n’est pas automatique, mais se réalise par l’intermédiaire de processus spécifiques de dénomination-mesure (cf. paragraphe précédent) puis d’interprétation et d’apprentissage.

Exemple

L’annonce d’une baisse du taux d’intérêt directeur de la Banque centrale européenne constitue, pour un gestionnaire de portefeuilles, une information dans la mesure où il va réviser à la hausse la probabilité de voir monter le cours des actions à la Bourse de Paris.

L’arrivée, sur le bureau du responsable des achats, d’un tableau des commandes à livrer aux clients dans les trois mois à venir va le conduire à effectuer la réservation d’une certaine quantité d’un composant essentiel auprès de son fournisseur habituel.

Ces deux exemples montrent :

a. tout d’abord que l’idée de donnée est liée à l’utilisation (des données pour « faire quelque chose »). Par exemple, dans le cas ci-dessus du responsable des achats, alors que le tableau des commandes à livrer peut contenir d’autres données importantes, seule la quantité du composant essentiel devant être disponible à une certaine date constituera pour lui l’« information » (on notera que l’obtention de cette information a pu conduire l’utilisateur à sélectionner des données, à effectuer des calculs, donc des opérations de traitement de données) ;

b. ensuite, que le passage des données à l’information n’est possible que grâce à un modèle interprétatif propre au récepteur. Les données (mots, nombres, images, sons, etc.) constituent la matière première de l’information ; elles deviennent de l’information par un processus d’interprétation qui leur attribue de la signification, du sens. On comprend facilement que ce qui constitue une information pour l’un ne constitue pas obligatoirement une information pour l’autre ;

c. enfin, que c’est l’existence d’une connaissance préalable qui a permis d’extraire l’information contenue dans les données et de les interpréter. Comprendre le sens de l’annonce de la baisse du taux directeur de la Banque centrale européenne suppose que le gestionnaire de portefeuilles maîtrise un modèle économique liant les variations du taux d’intérêt et celles du cours des actions. De la même manière, un cliché radiographique (image aux rayons X) est interprétable par un médecin qui possède les connaissances de référence (modèles anatomiques, modèles de maladie). Le passage des données à l’information est lié à la connaissance, apprise et maîtrisée par les individus.

Nous appellerons ici connaissance une croyance, une conviction justifiée qui accroît le potentiel d’une entité pour l’action. Cette entité peut être un individu mais ce peut être aussi un groupe d’individus ou une organisation. La connaissance apparaît donc comme de l’information qui a été traitée (dans le cerveau d’individus ou dans la mémoire d’une organisation) par un processus d’interprétation, de mémorisation, d’apprentissage ; c’est ici un « stock » de connaissances maîtrisées par une entité (cf. chapitre 4).

Cette connaissance, à la fois individuelle et collective, est toujours relative à des actions (les expériences qu’a connues l’entité, son histoire) et à des schémas interprétatifs accumulés. Selon Harris (1994), la connaissance est constituée, pour l’essentiel, d’un ensemble de schémas : « le schéma est une structure cognitive dynamique concernant des concepts, des objets et des événements […], utilisée pour re-cadrer et interpréter les données de manière efficiente. Les schémas guident la recherche pour l’acquisition de l’information, son traitement, et orientent le comportement en réponse à cette information ; ils fournissent un système de connaissances prêtes à l’emploi ».

Cette connaissance est composée de « programmes » ou schèmes (séquences d’action que l’on sait exécuter), associés à des « principes d’utilisation » et à des « modèles » (indiquant quand et comment utiliser ces schèmes ou programmes).

On verra qu’il y a lieu de distinguer deux formes de connaissance (nous reprendrons cet aspect important, de manière plus détaillée, dans le chapitre 4 consacré à la gestion des connaissances) :

la connaissance formalisée ou explicite, qui peut se transmettre par le biais d’un discours, s’apprendre « dans les livres » (par exemple, apprendre les fondements de la comptabilité, apprendre à calculer une moyenne ou un écart-type, savoir décomposer un produit en ses composants) ;

la connaissance tacite, qui ne se communique pas par le biais du discours mais qui va s’acquérir par la pratique ou la socialisation (par exemple, savoir nager, rouler à bicyclette, se comporter au travail…).

Bien entendu, ces deux formes de connaissance ne sont pas mutuellement exclusives et existent simultanément dans les différents schémas d’action.

Les mégadonnées, un nouvel eldorado ?

Les succès des « GAFA » (Google, Apple, Facebook, Amazon) comme de nombreuses start-up qui viennent contester des marchés traditionnels (Uber, BlaBlaCar, Airbnb…) semblent bien relever de modèles d’affaires fondés sur la maîtrise de données. L’engouement actuel pour le big data est en général justifié par les possibilités vertigineuses de nouvelles analyses, mais pour comprendre « comment » et « pour qui » cela permet une nouvelle création de valeur, il faut s’appuyer sur les distinctions entre signal, donnée, information et connaissance.

a) au niveau du signal, une création de valeur par les capteurs de données

Un signal doit être mesuré par un capteur avant de générer une donnée (thermomètre pour mesurer une chaleur, compte pour mesurer une activité financière, mots-clés pour mesurer un texte…). Dans l’évolution actuelle autour de la saisie massive, l’Internet des objets ouvre en particulier de nouvelles perspectives de valorisation : compteurs intelligents, terminaux mobiles, objets portables, lecteurs RFID… mais aussi traçabilité ADN dans l’agroalimentaire, nanotechnologies, surveillance des environnements sensibles ou stratégiques… L’innovation technologique nécessite ici des collaborations entre recherche et industrie (souvent dans le cadre de start-up) et une prise en compte des problèmes de sécurité et de confidentialité.

b) au niveau de la « donnée brute », une création de valeur par l’échange de données

Une donnée n’est jamais « brute », puisqu’elle a toujours un contexte et qu’elle dépend du capteur (exemple : 39 oC est la donnée issue du thermomètre). Ce sont les évolutions actuelles au niveau du stockage massif qui permettent d’envisager la donnée comme une « matière première » pouvant donc donner lieu à une monétisation sur un véritable marché des données. Les capacités techniques nécessaires (data center) sont ici l’apanage de grandes sociétés (big data = big business) ou de nouveaux intermédiaires (courtiers en données, data brokers), mais une création de valeur par le partage peut s’étendre avec l’open data (qui ne se restreint pas strictement au domaine public).

c) au niveau de l’information, une création de valeur par le croisement de données

Une information résulte de la représentation que l’on se fait d’une donnée (dans l’exemple : 39 °C semble très anormal pour la température d’une personne). Ce sont les évolutions actuelles au niveau de l’analyse massive qui permettent une création de valeur par de nouvelles représentations : par des croisements complexes (nouvelles méthodes statistiques de recherche de régularité ou de singularité) et par une grande variété de données complexes et hétérogènes (Web mining, text mining, image mining, données historisées, géolocalisées, en temps réel…). Les capacités sont ici très liées à la maîtrise des outils : bases de données NoSQL, traitements en parallèle sur des calculateurs en grappes, représentations cartographiques SIG… Profiler, localiser, prédire : la création de valeur dépend donc de « pionniers » que l’on trouve aussi bien dans les laboratoires de multinationales, dans de petites structures au sein des entreprises, que dans des collectifs au sein d’écosystèmes sectoriels ou territoriaux.

d) au niveau des connaissances, une création de valeur par de nouveaux usages des données

Une connaissance est à la fois tacite et explicite, individuelle et collective, toujours liée à l’action et à l’apprentissage (dans l’exemple : 39 oC n’implique pas un appel au SAMU, si j’ai reconnu, par mon expérience et mes connaissances, une poussée dentaire chez mon jeune enfant). Au niveau des connaissances, les nouveaux usages et apprentissages liés aux données massives vont notamment concerner les objets connectés (traçabilité, domotique, e-santé, énergies, robotique…) et les données partagées en ligne (transport, hôtellerie, commerce, banque, assurance, recrutement…). Et ces apprentissages nécessaires renouvellent aussi bien les questions éthiques (données personnelles, surveillance, droits de propriété…) que les questions techniques (nouvelles standardisations nécessaires : Hadoop, Ipv6…) ou stratégiques (quelle sera la place de ces « nouveaux barbares » qui utilisent leurs plateformes pour offrir de nouveaux services en contournant les barrières à l’entrée, les coûts salariaux et les fiscalités ?).

2. Les différents processus cognitifs : des conséquences majeures

La distinction entre données, informations et connaissances, ainsi que la reconnaissance de l’existence de processus cognitifs, a de fortes conséquences sur plusieurs plans.

a. Le caractère relatif de la notion d’information. Ce qui est information pour l’un n’est pas obligatoirement information pour l’autre ; tout dépend des connaissances maîtrisées par chacun. Les différents exemples cités ci-dessus le montrent. Il faut cependant noter que, très souvent, l’existence de connaissances communes partagées par plusieurs individus permet d’attribuer à un ensemble de données la même signification : l’information ainsi partagée a un caractère relativement général (ainsi, l’annonce d’une hausse du prix du baril de pétrole est comprise par tous les automobilistes comme devant entraîner rapidement une hausse du prix du carburant payé à la pompe). Inversement, en raison des différences de connaissances, les mêmes ensembles de données (et les mêmes représentations) peuvent conduire à des interprétations différentes (par exemple, les résultats annuels publiés par une société cotée ne seront sans doute pas interprétés de la même manière par un analyste financier et par un actionnaire peu au fait de l’activité réelle de l’entreprise).

b. La manière d’utiliser les représentations varie selon les individus. Selon Rowe et Ziti (2000), on caractérise les différences de comportement des individus au cours du processus cognitif par la notion de style cognitif. C’est une dimension qui permet de distinguer la façon dont les individus appréhendent, organisent et traitent l’information. Par exemple, on distinguera des managers préceptifs ou réceptifs (selon qu’ils collectent les informations d’après un modèle préconçu ou non), des « réflexifs » ou des « impulsifs » (ces derniers souvent tentés de suivre une idée en négligeant des éléments d’information), des « systématiques » ou des « intuitifs » Il existe une quarantaine de styles classés en plusieurs catégories. Une des dimensions les plus importantes est la notion d’indépendance à l’égard du champ qui « permet de distinguer les individus selon leur capacité à percevoir un élément séparé de son contexte et à adopter une attitude analytique dans la résolution des problèmes » (Rowe et Ziti, p. 39). Dans beaucoup de situations de résolution de problèmes, l’adoption d’une attitude analytique (indépendance à l’égard du champ) se révèle avantageuse. L’existence de différents styles cognitifs montre l’intérêt que l’on peut avoir à trouver des formes de représentation bien adaptées aux caractéristiques de l’utilisateur ; l’aide apportée par les systèmes d’information doit chercher à correspondre au style cognitif d’un utilisateur : il n’y a pas de solution optimale universelle.

c. L’aspect récursif de la définition des données. Malgré son nom, la « donnée » n’est pas donnée de manière automatique, spontanée, elle découle d’un processus de choix, de construction. Si, pour décrire une entité dans un modèle, certaines caractéristiques sont retenues, c’est qu’il existe des utilisateurs de données capables de leur attribuer du sens, c’est-à-dire disposant de connaissances permettant de les interpréter :

le médecin demande la mesure d’un certain nombre de paramètres : température, tension artérielle, taux de cholestérol… qu’il peut utiliser dans son modèle de diagnostic (processus d’interprétation) ;

le banquier demande à l’entreprise sollicitant un crédit un certain nombre de données relatives à ses résultats, son patrimoine, l’état de ses dettes… pour formuler un jugement sur son aptitude à rembourser le crédit demandé : ces données sont des variables de son modèle de définition de la solvabilité.

Dans une certaine mesure, ce sont les connaissances des utilisateurs qui déterminent le choix des données ; la donnée n’existe que si elle est destinée à s’intégrer dans un traitement apportant de l’information. On prête cette phrase à A. Einstein : « c’est la théorie qui décide de ce que nous sommes en mesure d’observer ».

d. Le processus d’interprétation est soumis à des risques de biais. Il est assez commun d’observer des interprétations différentes des mêmes ensembles de données. Ces différences peuvent s’expliquer, comme nous l’avons indiqué ci-dessus, par des différences de niveau de connaissances ou des différences de style cognitif. Elles peuvent s’expliquer également par des dysfonctionnements dans le déroulement du processus cognitif, par l’existence de biais de différentes natures :

tendance de l’utilisateur à retenir les informations confortant un modèle connu au détriment de celles révélant un changement. En particulier, on observe assez souvent que le décideur se fait une première idée sur la solution à partir de quelques données et qu’il sélectionne, de manière peu consciente, les données qui confortent ce premier jugement en négligeant celles qui pourraient éventuellement le contester ;

tendance à privilégier les informations quantitatives au détriment des informations qualitatives, ou les premières informations fournies par rapport aux suivantes ;

tendance à privilégier l’information concrète issue d’un cas, au détriment d’une information d’ordre statistique, calculée sur un échantillon plus large mais plus abstraite ;

tendance à attribuer à certains événements une probabilité plus élevée parce qu’ils sont en fait souhaités.

Les conséquences importantes en matière de management seront développées dans le chapitre 4, mais toutes ces remarques suffisent à montrer : 1) que l’être humain a des limites dans ses capacités à utiliser l’information pour résoudre un problème ; 2) que la définition du système d’information proposée ci-dessus, comme englobant l’acteur dans un système qui mémorise et transforme des représentations, est justifiée lorsqu’on cherche à évaluer la performance d’un système « en usage ».

2.2 Les représentations et les informations pertinentes

Après avoir défini et décrit les principaux déterminants de la pertinence d’une représentation (2.2.1), nous montrerons comment la notion de valeur de l’information peut être prise en compte dans la recherche de cette pertinence (2.2.2).

2.2.1 Les déterminants d’une représentation pertinente

La notion de pertinence est directement liée à l’utilisation de l’information : est pertinent ce qui « convient », ce qui « est approprié à une action ». Une représentation sera pertinente si elle répond aux desseins de son utilisateur. La pertinence est donc une qualité relative à un utilisateur et à un contexte d’utilisation.

Si on applique la notion de pertinence au contexte de la prise de décision (cf. chapitre 2), on peut dire ici :

est pertinente l’information qui permettrait de prendre la « bonne » décision (cela suppose que l’on soit capable de définir ce que l’on entend par « bonne » décision : par optimisation, par satisfaction ou par mimétisme) ;

est pertinente la représentation qui permettrait un « bon » déroulement du processus de décision (cela suppose notamment qu’on puisse revenir, aussi souvent que nécessaire, à la phase d’intelligence du problème).

Ces deux remarques permettent de repérer les huit déterminants majeurs de la pertinence des représentations : leur caractère exhaustif ou non, l’absence de bruit, le degré de finesse, la ponctualité, l’actualité, la fiabilité, la richesse, et bien sûr leur accessibilité.

Figure 6. Les déterminants majeurs de la pertinence des représentations

1. Exhaustivité des représentations

Tout utilisateur aimerait disposer d’une information « complète », c’est-à-dire de représentations traduisant tous les événements ou tous les changements d’états significatifs dans le domaine concerné. Cela permettrait une meilleure identification des problèmes, une modélisation plus précise et un processus de choix prenant en compte l’ensemble des alternatives utilisables. Mais en pratique, l’exhaustivité des représentations n’est bien sûr jamais atteinte (cf. chapitre 2) et certains événements importants peuvent ne pas être retenus par la fonction d’information :

Exemple

Dans un atelier de fabrication, les appareils de contrôle utilisés ne permettent pas de repérer, dans tous les cas, des « microfissures » dans les structures métalliques. Certaines pièces, mauvaises, sont acceptées comme bonnes en raison des limites de l’appareillage de mesure.

Dans un rapport sur les ventes du mois écoulé, la directrice commerciale d’une entreprise n’a pas signalé le fait que deux clients importants n’avaient pas renouvelé leurs commandes. Il s’agit sans doute d’un événement significatif qui n’a pas été pris en compte ; il aurait sans doute entraîné une vision différente de la situation.

2. Exactitude, absence de bruit

La notion de bruit a été définie dans le paragraphe précédent. Beaucoup de représentations utilisables dans les systèmes de gestion font considérer comme événements significatifs des variations en fait aléatoires dues aux imperfections de la fonction d’information :

Exemple

En reprenant l’exemple de l’atelier de fabrication cité ci-dessus, on observe qu’un mauvais fonctionnement de l’appareil de contrôle peut entraîner le rejet, à tort, de pièces considérées comme impropres alors qu’elles sont bonnes.

La comparaison des résultats de deux exercices d’une entreprise peut être faussée s’il y a eu un changement de méthodes comptables dans l’intervalle. Le changement apparent (au bilan, dans le compte de résultat) ne découle pas d’un changement de la situation réelle mais est lié à la fonction d’information.

3. Précision, degré de finesse

La représentation utilisée peut être plus ou moins précise, plus ou moins fine. La finesse de la représentation traduit le « pouvoir séparateur » de la fonction d’information, son aptitude à considérer comme distincts deux événements ou deux états faiblement différents. Cette aptitude est fondamentale dans certains domaines (sciences physiques, astronomie, médecine) où les progrès de la modélisation sont souvent dépendants du degré de précision de la mesure. En matière de gestion, cet impératif est souvent moins strict et les problèmes découlant d’un excès de finesse sont aussi à considérer. Sur le plan strict de l’informativité (connaissance apportée par la représentation), une représentation plus fine est certes au moins aussi informative qu’une représentation moins fine du même phénomène. Toutefois, la pertinence ne s’accroît pas obligatoirement avec le degré de finesse de la représentation. Celui-ci correspond au niveau de détail, à l’intervalle de variation inclus dans la représentation (c’est pourquoi les tableaux de bord intègrent des fonctions zoom ou drill-down, cf. chapitre 2) :

Exemple

Une carte géographique constitue une représentation du terrain. Une carte au 1/500 000 ne représentera pas les mêmes détails qu’une carte au 1/25 000 utilisée.

4. Ponctualité

Le processus d’utilisation de l’information est un processus dynamique, qui s’inscrit dans des contraintes de temps ; il concerne généralement des phénomènes évolutifs. Ces deux raisons imposent des contraintes particulières aux représentations, tant pour leur production que pour leur utilisation. Tout d’abord, pour être utilisée, une représentation des données doit être disponible dans un intervalle de temps limité ; la phase de choix dans le processus de décision limite cet intervalle utile. Après ce choix, l’information additionnelle n’a plus d’intérêt que pour l’implémentation de la solution adoptée :

Exemple

Une entreprise doit répondre à un appel d’offres avant le 15 mai. Toute information permettant d’améliorer sa proposition lui parvenant au-delà de cette date ne présente qu’un intérêt limité, lui-même conditionné à l’obtention de l’appel d’offres.

5. Actualité

Lorsque les données décrivent des situations évolutives, la qualité de la représentation obtenue est fonction de son délai d’obtention. Le caractère d’actualité de la représentation est un facteur essentiel de sa pertinence. Cette qualité d’actualité découle directement de deux éléments : le délai de production de la représentation (le temps pour saisir des données, les mettre en forme, les communiquer) et la fréquence d’observation du phénomène évolutif (l’information est recueillie et traitée à des intervalles plus ou moins rapprochés). Fréquence et délai ne sont pas indépendants ; en particulier on n’accroît pas l’actualité de la représentation en accroissant la fréquence d’observation sans tenir compte du délai de production de l’information. La pertinence diminue généralement avec l’âge de l’information :

Exemple

Lors du lancement d’un nouveau produit, il peut être important de prendre des décisions rapides concernant le prix de vente, la politique de communication. Si les données nécessaires sont connues avec plusieurs semaines de retard, on peut avoir une image totalement faussée de l’évolution des ventes et prendre des décisions non appropriées.

Si la situation comptable d’un client est connue avec beaucoup de retard, il est possible que le service commercial continue à accepter ses commandes, alors que la dégradation de sa situation financière imposerait de ne plus lui faire crédit.

6. Fiabilité, confiance

La fiabilité perçue de l’information est très souvent liée à sa source. Lorsqu’une information est communiquée par d’autres personnes, la vraisemblance attribuée dépend du jugement que l’on porte sur l’émetteur. Ainsi, si l’on reçoit une information d’une source que l’on connaît déjà, qui a fourni dans le passé des informations qui se sont révélées exactes par la suite, on lui attribue un coefficient de vraisemblance plus élevé qu’à celle provenant d’une source nouvelle ou moins réputée. (Voir, dans la presse, l’expression : « selon une source généralement bien informée ».) Le manque de confiance dans une information conduit habituellement à lui attribuer une pondération plus faible dans l’espace de représentation du problème :

Exemple

En raison de la suppression du rôle des community managers et des modérateurs, l’information dans les réseaux sociaux se trouve vite confrontée à un problème de crédibilité de la source : qui a écrit cette page, un « expert », un scientifique ou un étudiant ?

7. Forme et richesse de la représentation

Les signaux constitutifs de la représentation peuvent être de différentes natures : données sous forme numérique ou alphabétique, dessins ou images fixes, sons, vidéos… La richesse de la représentation, son aptitude à traduire les aspects du réel, dépend du nombre et de la variété des signaux simultanément fournis à nos organes sensoriels (cf. chapitre 3) : une vidéo est a priori plus riche qu’une photographie, une perception directe est a priori plus riche qu’une vidéo.

En se limitant aux domaines classiques des systèmes de gestion, de nombreux travaux ont tenté de mettre en évidence des relations générales entre la forme de la représentation utilisée et la qualité du processus de décision (pertinence et vitesse de décision en particulier).

Il n’est pas possible de définir, de manière générale, la « meilleure forme » d’une représentation. La pertinence formelle dépend des conditions d’utilisation et des caractéristiques du décideur, en particulier de son style cognitif (cf. 2.1.2). Indépendamment de ces caractéristiques on peut dire que l’information présentée sous forme de graphiques est plus rapidement perçue dans sa globalité que l’information présentée sous forme de tableaux (en règle générale, « un bon dessin vaut mieux qu’un long discours »). Par ailleurs, les risques de perception erronée sont plus grands lors de l’utilisation de graphiques que lors du recours aux tableaux de chiffres (forte sensibilité au choix des échelles dans les graphiques).

8. Accessibilité des données

Dernier critère, mais bien sûr primordial : les données doivent être accessibles. La notion d’accessibilité fait intervenir des questions d’espace (où se trouve l’information ?), de temps (combien de temps faut-il pour trouver l’information ?) mais aussi de difficultés dans le processus de recherche (quelles sont les opérations nécessaires pour extraire l’information recherchée ?).

L’accessibilité est une qualité de l’information déterminante pour son utilisation : une donnée sera souvent préférée à une autre, moins en raison de sa fiabilité, de son exactitude, de son actualité… qu’en raison de son accessibilité. C’est donc en fonction de l’accessibilité que l’on doit alors reconsidérer les problèmes de finesse, d’actualité et de forme : la forme des données, son support, le langage utilisé rendent en effet l’accès plus ou moins facile.

Un des aspects particulièrement importants de l’accessibilité est lié au volume des données fournies à l’utilisateur. Augmenter ce volume n’accroît pas systématiquement la pertinence de l’information ; au contraire, au-delà d’un certain seuil, nous nous heurtons à nos capacités limitées de traitement des données (cf. chapitre 2) : les difficultés de sélection accrues au sein d’un ensemble plus vaste diminuent l’accessibilité aux données véritablement utiles. Dans certains cas, « plus de données, c’est moins d’information » :

Exemple

L’accès au Web par les moteurs de recherche, les flux RSS, les messageries instantanées, les médias sociaux… sont bien sûr « faciles d’accès », mais peuvent souvent entraîner une surcharge informationnelle.

Une discussion avec un ingénieur sur un incident de fabrication pourra être considérée comme une information plus accessible qu’un rapport écrit sur cet incident stocké dans une base de documents.

Doit-on adresser un rapport d’étude détaillé en cinquante pages ou un rapport résumé en deux pages, si l’on veut que ses propositions soient retenues par un directeur fortement sollicité ?

Systèmes d’information comptable : un dilemme entre représentation pertinente et image fidèle ?

Le plan comptable définit la comptabilité comme un système d’organisation de l’information financière permettant :

de saisir, classer, enregistrer les données de base chiffrées ;

de fournir, après traitement, un ensemble d’informations conforme aux besoins de divers utilisateurs, en particulier des documents de synthèse (bilan et compte de résultat).

Dans la mesure où les utilisateurs et les utilisations de l’information comptable ne sont pas définis avec précision, le plan comptable n’utilise pas l’expression de « représentation pertinente » mais le concept d’« image fidèle ».

Malheureusement, ce concept n’a pas fait l’objet d’une définition rigoureuse. Le plan comptable précise simplement que « les documents de synthèse doivent, en toutes circonstances, donner une image fidèle du patrimoine, de la situation financière ainsi que des résultats de l’entreprise ». Quelques principes généraux sont énoncés ; leur respect doit permettre d’améliorer le degré de fidélité de l’image comptable :

prudence (appréciation non optimiste) ;

régularité (respect des règles) ;

sincérité (application de bonne foi de l’esprit des règles) ;

permanence (utiliser toujours les mêmes règles comptables ou, au minimum, signaler le changement).

En définitive, l’application de ces principes garantit une certaine stabilité des conventions qui sont à la base des représentations comptables ; elles en garantissent surtout la fiabilité (fiabilité renforcée éventuellement par l’intervention des commissaires aux comptes).

En revanche, il n’est pas possible de qualifier, d’une manière générale, la pertinence des informations comptables ; celle-ci dépend de l’utilisation envisagée (par exemple, pour une décision d’octroi de crédit ? pour la signature d’un contrat de partenariat ? pour la souscription à une augmentation de capital ? pour l’acceptation d’un plan de licenciement ?).

Il est évident que, selon les cas, les représentations comptables « fidèles » seront mal adaptées à la résolution du problème de l’utilisateur et qu’il y aura lieu de retraiter les données comptables ou le plus souvent de rechercher des données plus « pertinentes » :

les règles financières se sont imposées pour l’évaluation des sociétés cotées : la valeur d’un actif ne dépend plus de son prix « historique » compte tenu de différents amortissements, mais de son évaluation sur les marchés financiers ;

les tableaux de bord uniquement financiers sont supplantés par des tableaux de bord prospectifs ou stratégiques qui intègrent de nombreuses données que la représentation comptable ignore.

2.2.2 La recherche d’une représentation pertinente : la valeur de l’information

La valeur d’une information est liée à sa pertinence générale, comme nous venons de le voir, mais aussi à son rôle dans le processus de décision et au coût engagé pour l’obtenir.

1. La valeur de l’information, suivant les trois niveaux d’utilisation

D’une manière très générale, et si l’on reprend l’ensemble des déterminants de la pertinence (figure 6), on peut indiquer que :

la valeur de l’information s’accroît avec son actualité, son exhaustivité, son exactitude, sa fiabilité ;

la valeur de l’information peut s’accroître avec la finesse jusqu’à un certain seuil (au-delà, elle peut décroître par effet de volume) ;

la valeur de l’information diminue au cours du temps et atteint une valeur nulle à la date limite d’utilisation ;

la valeur de l’information est liée à sa forme, par une relation subjective, contingente à l’utilisateur et au contexte.

D’une façon plus précise, la valeur d’une information dépend en fait de son rôle à chaque phase d’un processus de décision : « Dois-je choisir maintenant avec l’information disponible ? Dois-je rechercher des représentations plus pertinentes ? Dois-je redéfinir le problème ? » L’information peut en effet apporter une surprise intéressante (une différence qui était improbable, une dissonance), ou elle peut être utile (pour atteindre un objectif), ou elle peut réduire une ambiguïté (pour partager du sens). Il faut alors, comme l’ont proposé J.-L. Le Moigne (1978) ou R. Escarpit (1976), décomposer le « problème informationnel » en trois niveaux.

a. Le premier niveau est celui de la communication, vu comme un problème technique de transmission efficace d’un signal à travers un canal. La théorie sur la mesure de l’information (cf. chapitre 3) évalue ainsi la « quantité d’information » transitant dans un canal en fonction de la probabilité d’apparition des signes. Une information se définit alors comme une improbabilité (physique et quantitative) par rapport au bruit de fond aléatoire. C’est l’improbable, l’imprévu, l’écart, qui importe et qui donne ici de la valeur à l’information. Pour l’entreprise qui veut résister à des tendances naturelles d’immobilisme ou d’inertie, l’information devient une condition à la survie et à l’adaptation, en augmentant le nombre des états possibles (la variété) : un système d’information ne doit pas être un filtre des conflits ou des différences, l’information devant au contraire stimuler la curiosité et déstabiliser des comportements trop rigides. On dira que la valeur d’une information s’accroît avec son improbabilité.

b. Le deuxième niveau est celui de l’utilité, vu comme un problème technique d’effectivité sur le récepteur par rapport au projet de l’émetteur d’information. Articulés autour du concept de feed-back, les schémas de la cybernétique (cf. chapitre 3) permettent ici une description des interrelations bouclées entre les différents sous-systèmes de l’entreprise : la finalité presque « biologique » du système est d’assurer sa capacité à se réguler, par feed-back, par alerte ou par anticipation sur l’environnement. On dira que la valeur de l’information s’accroît quand elle porte sur un élément essentiel vis-à-vis du projet.

c. Le troisième niveau est celui de la signification, vu comme un problème cognitif de compréhension, de précision avec laquelle le contenu des messages est interprété. La valeur de l’information tient ici à ses possibilités de réduire cette incertitude. Les récepteurs sont aussi des émetteurs, ils ne sont pas « informés »… mais ils s’informent, ils vont chercher des informations et ils redonnent une signification aux signaux qu’ils sélectionnent. Ici il n’y a donc pas de lien direct entre une information et ses effets sur le résultat. Mais avec la parole et le langage, imposant une réciprocité, l’information devient inséparable de l’apprentissage. On dira que la valeur de l’information s’accroît quand elle permet de s’accorder sur les significations, de réduire l’ambiguïté.

2. La valeur de l’information, suivant le coût pour l’obtenir

Pour une entreprise, l’obtention de données nécessite une observation, une récolte et une transmission des signaux, éventuellement un stockage. Ces différentes opérations entraînent des coûts, et le coût d’obtention est une fonction :

souvent croissante du volume des signaux traités (et par conséquent fonction croissante du degré d’exhaustivité, de finesse des représentations, de la fréquence d’observation) ;

souvent décroissante du délai d’obtention (réduire le délai entraîne des coûts additionnels).

La généralisation des technologies d’information a pratiquement supprimé (au moins de façon apparente) le lien entre le coût d’obtention et la distance des sources, comme le lien entre le coût d’obtention et les formes de présentation.

Au niveau d’un utilisateur, le coût d’obtention peut être lié à l’effort requis pour obtenir une information. Les concepts d’effort, d’effet et de pertinence sont caractérisés par les spécialistes des sciences cognitives. Ainsi D. Wilson et D. Sperber (1995) caractérisent-ils la notion comparative de pertinence à partir des notions d’effet et d’effort de la façon suivante :

a. Toutes choses étant égales par ailleurs, plus grand est l’effet cognitif produit par le traitement d’une information donnée, plus grande sera la pertinence de cette information pour l’individu qui l’a traitée.

b. Toutes choses étant égales par ailleurs, plus grand est l’effort requis pour le traitement d’une information donnée, moins grande sera la pertinence de cette information pour l’individu qui l’a traitée.

Dans une analyse plus économique, la valeur de l’information pose de redoutables problèmes, car l’information n’est pas un bien « comme les autres » : c’est un bien indivisible, non rival (ne se détruisant pas à l’usage) et largement non exclusif (reproductible à coût faible, voire nul). Il faut alors interpréter la valeur de l’information (cf. chapitre 2) :

soit dans une modélisation sophistiquée, en termes de fonction de coût associée au parcours d’un réseau « bayésien » (l’arbre des probabilités conditionnelles) ;

soit en matière de pouvoir, notamment fondé sur le concept d’asymétrie d’information et du coût de surveillance dans une relation entre un mandant et un agent mandataire.

Composition de la couverture : Nathalie Dudek
Composition de l’intérieur : PCA

ISBN : 978-2-311-41252-9

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