Prédiction des échecs de processus métier – Approche basée sur le process mining / Mamadou DIAHAME (2026)

Public ISBD Titre : Prédiction des échecs de processus métier – Approche basée sur le process mining Type de document : texte imprimé Auteurs : Mamadou DIAHAME, Auteur Editeur : Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Ecole Doctorale Mathématiques et Informatique Année de publication : 2026 Importance : ................................. Format : 29 cm Note générale : Thèse provisoire Langues : Français (fre) Mots-clés : Business Process Management  Data mining  Process mining  Supervised Learning  Deep Learning  Machine learning  Intelligence artificielle  Prédiction  Echec  Processus métier  Gestion  Processus d’entreprise  Enterprise Resource Planning  Workflow  Relation client  Boucle  Apprentissage automatique Résumé : Ce document se concentre sur l’utilisation du process mining et de l’intelligence artificielle pour pr´edire les ´echecs dans les processus m´etier. Il explore les concepts de gestion des processus d’entreprise, int´egrant des syst`emes informatiques comme les Enterprise Resource Planning (ERP), les syst`emes de gestion de workflow, et la gestion de la relation client. En effet, la repr´esentation des ´echecs ne prend pas en compte les boucles qui peuvent entrainer un impact n´egatif sur les performances d’un processus m´etier. C’est dans cette optique que ces boucles peuvent ˆetre consid´er´ees comme des ´echecs. Contrairement aux mod`eles de pr´ediction d’´echecs faits dans la litt´erature, la pr´ediction des boucles dans une processus m´etier est tr´es peu, voire pas, trait´ee. Dans ce document, nous utilisons des techniques avanc´ees de data mining et d’apprentissage automatique pour analyser les donn´ees de processus et pr´edire les potentiels ´echecs d’une instance du processus m´etier. Pour ce faire, nous devons tout d’abord propos´ee une d´emarche ad´equate ainsi qu’une impl´ementation appropri´ee pour le mod`ele de pr´ediction. Permalink : https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=3365 Prédiction des échecs de processus métier – Approche basée sur le process mining [texte imprimé] / Mamadou DIAHAME, Auteur . - Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Ecole Doctorale Mathématiques et Informatique, 2026 . - ................................. ; 29 cm. Thèse provisoire Langues : Français (fre) Mots-clés : Business Process Management  Data mining  Process mining  Supervised Learning  Deep Learning  Machine learning  Intelligence artificielle  Prédiction  Echec  Processus métier  Gestion  Processus d’entreprise  Enterprise Resource Planning  Workflow  Relation client  Boucle  Apprentissage automatique Résumé : Ce document se concentre sur l’utilisation du process mining et de l’intelligence artificielle pour pr´edire les ´echecs dans les processus m´etier. Il explore les concepts de gestion des processus d’entreprise, int´egrant des syst`emes informatiques comme les Enterprise Resource Planning (ERP), les syst`emes de gestion de workflow, et la gestion de la relation client. En effet, la repr´esentation des ´echecs ne prend pas en compte les boucles qui peuvent entrainer un impact n´egatif sur les performances d’un processus m´etier. C’est dans cette optique que ces boucles peuvent ˆetre consid´er´ees comme des ´echecs. Contrairement aux mod`eles de pr´ediction d’´echecs faits dans la litt´erature, la pr´ediction des boucles dans une processus m´etier est tr´es peu, voire pas, trait´ee. Dans ce document, nous utilisons des techniques avanc´ees de data mining et d’apprentissage automatique pour analyser les donn´ees de processus et pr´edire les potentiels ´echecs d’une instance du processus m´etier. Pour ce faire, nous devons tout d’abord propos´ee une d´emarche ad´equate ainsi qu’une impl´ementation appropri´ee pour le mod`ele de pr´ediction. Permalink : https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=3365

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607	607	Thèse de doctorat d'Etat	Thèses mathématiques et informatique	Informatique	Disponible

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