• Soutenance de thèse,

MÉTHODE DE VALORISATION COMPTABLE TEMPS RÉEL ET BIG DATA ÉTUDE DE CAS APPLIQUÉE À L’INDUSTRIE PAPETIÈRE

Publié le 27 octobre 2016 Mis à jour le 14 janvier 2018

Soutenance de thèse en Gestion de M. Amaury GAYET

Date(s)

du 10 janvier 2018 au 11 janvier 2018

à 10h00 le 10 janvier 2018
Lieu(x)
Bâtiment B (Pierre Grappin)
Université Paris Nanterre
Batiment B Salle Paul Ricoeur (B016)


M Amaury GAYET, présente ses travaux de recherche en vue de l'obtention du Doctorat de Sciences de Gestion.

CNU : 06- Sciences de gestion

Directeur de thèse :
M. Pierre FENIES,


Membres du Jury :

M. Marc BIDAN, Professeur des Universités, Université Nantes
M. Olivier DE LA VILLARMOIS, Professeur des Universités, Institut d'Administration des Entreprises
M. Christophe BENAVENT, Professeur des Universités, Université Paris Nanterre
M. Slimane HADDADJ, Professeur des Universités, Université Dijon
M. Pierre FENIES, Professeur des Universités, Université Paris Nanterre


Résumé :
La société IP Leanware est une start-up en pleine expansion. Créée en 2008, son C.A. a quadruplé en 4 ans et elle a implantée deux filiales (Brésil et Etats-Unis). Depuis, sa croissance est à deux chiffres (2015). Elle optimise la performance d’entreprises industrielles par un logiciel (BrainCube) qui identifie les conditions de sur-performance. La thèse, réalisée en CIFRE au sein du service R&D dirigé par Sylvain Rubat du Mérac, se situe à l’interface du contrôle de gestion, de la gestion de production et des systèmes d’information.


BrainCube gère des données descriptives massives des flux des processus de ses clients. Son moteur d’analyse identifie les situations de sur-performance et les diffusent en temps réel par des interfaces tactiles. BrainCube couple deux flux : informationnels et physiques. La mission est d'intégrer la variable économique. Une étude de la littérature montre qu’une évaluation simultanée en temps réel des flux physiques, informationnels et financiers, couplée à une amélioration continue des processus de production, n'est pas réalisée.

Une revue de la littérature étudie les pratiques et les méthodes du contrôle de gestion pour proposer une méthode temps réel adaptée aux spécificités de BrainCube. L'étude de cas, basée sur une recherche-ingénierique, propose une méthodologie de modélisation générique de la variable économique. Des modèles génériques décisionnels paramétrables sont proposés. Ils doivent faciliter l'usage d'une information temps réel à forte granularité. Les apports, limites et perspectives mettent en relief l'intérêt des travaux pour l'entreprise et les sciences de gestion.
 

Mots Clés

Contrôle de Gestion, Cas industriel, Mégadonnées, Temps Réel, Management de la connaissance, Régulation des opérations.


Mis à jour le 14 janvier 2018