ÉDITORIAL

Les systèmes d’information (SI) tiennent plus que jamais une place cruciale dans les entreprises et les organisations tant au niveau social qu’économique. Pour répondre à une demande stratégique et accrue, le développement et l’exploitation de ces systèmes doivent bénéficier des résultats de la recherche dans différentes disciplines. Entre ingénierie des méthodes et exploitation des masses de données, les retours d’expérience sont alors un élément fondateur à la validation de ces avancées et à leur exploitation dans les SI. 

Dans ce numéro spécial de la revue « Ingénierie des Systèmes d'Information » nous avons choisi de présenter quatre articles qui, dans des domaines différents, mettent en avant des retours d’expériences. Ces articles sont des versions étendues des travaux présentés lors des congrès INFORSID 2016 et RCIS 2016 qui se sont tenus conjointement à Grenoble du 31 mai au 3 juin 2016. Le cinquième article fait état de quelques travaux choisis de jeunes chercheurs dans les SI donnant ainsi un aperçu des pistes suivies par la communauté.  Ils ont été sélectionnés parmi les présentations du forum Jeune Chercheur à INFORSID.  

Dans un contexte d’hostilité a priori aux méthodes agiles, la mise en place des paradigmes de développements agiles est-elle possible et plus facilement acceptée si l’intégration est réalisée progressivement ? L’article « Intégration progressive de composants des méthodes agiles : retour d’expérience » écrit par E. Kornyshova et al. relate deux expériences menées en entreprise et analyse les résultats de ces expériences dans une approche d’ingénierie des méthodes situationnelles. 

L’exploitation croisée de différentes sources de données internes à l’entreprise ou externes, issues notamment des données ouvertes doit permettre d’améliorer la prise de décision donnant ainsi un avantage concurrentiel aux entreprises. Dans l’article intitulé « Vers un modèle unifié de données entreposées et de données ouvertes liées : concepts et expérimentations », F. Ravat et al. proposent le concept de cube unifié et la mise en œuvre d’un processus en deux phases pour passer des données multi-formats à cette représentation unifiée sur laquelle des analyses décisionnelles multiples sources peuvent être effectuées. Ce travail est étayé par des jeux de données réelles portant sur un cas d’étude relatif à la vente. 

Les techniques de « machine learning » sont un outil puissant de fouilles de données ; leur utilisation dans un contexte d’aide à la saisie de diagnostiques secondaires avec un double objectif de simplification et de qualité des saisies est étudiée dans ce troisième article « Predicting the encoding of secondary diagnoses: An experience based on decision trees » écrit par G. Chahbandarian et al. La partie expérimentation permet en particulier d’évaluer la méthode suivie sur plusieurs scénarios et propose différents indicateurs de qualité.  

Justifier la construction d’un produit est un corollaire aux étapes de validation et vérification (V&V) qui doivent donner lieu à une certification. En adaptant, au contexte industriel, les résultats issus de recherches autour de l’argumentation, T. Polacsek propose dans « Diagramme de justification : un outil pour la validation, la certification et l’accréditation » de documenter correctement les étapes de V&V et l’illustre par trois cas d'étude tirés de projets pris dans le domaine de l'aéronautique.

Le dernier article, coordonné par C. Favre réunit les meilleures présentations de travaux de jeunes chercheurs donnant ainsi un aperçu des travaux en cours autour des systèmes d’information. 

En tant qu’éditrices invitées, nous souhaitons que ce numéro améliore la compréhension des recherches en SI qui conjuguent à la fois la spécificité d’un cadre propre, la synergie des travaux connexes à différentes disciplines et un vaste champ applicatif. Nous remercions chaleureusement tous les auteurs pour leur participation et les membres du comité de lecture pour la qualité de leurs évaluations.