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Bonjour et bienvenue sur ce nouveau tour d’horizon qu’est l’intelligence économique.

Avant d’entrer dans les divers aspects de ce module, nous allons commencer par le définir.
L’intelligence économique est un état d’esprit. C’est une discipline qui requiert d’énormes compétences et potentiels dans la science de l’information.
La définition de l’intelligence économique a longtemps fait l’objet d’intenses débats tant sur le plan théorique que pratique. Toutefois la première définition théorique moderne vit le jour 1967 en Harold Wilensky, dans un ouvrage intitulé : « L’intelligence organisationnelle ». Selon Harold W.:  » L’intelligence économique est une activité de production de connaissances servant les buts économiques et stratégiques d’une organisation, recueillie et produite dans un contexte légal et à partir de sources ouvertes. »

En France cette définition a été travaillé par la Commission Intelligence Économique et Stratégie des Entreprises du Commissariat Général au Plan en 1993, sous la présidence d’Henri Martre.

Ainsi le rapport d’Henry Martre, œuvre collective du Commissariat du Plan intitulée Intelligence économique et stratégie des entreprises, stipule que : « L’intelligence économique peut être définie comme l’ensemble des actions coordonnées de recherche, de traitement et de distribution, en vue de son exploitation, de l’information utile aux acteurs économiques. Ces diverses actions sont menées légalement avec toutes les garanties de protection nécessaires à la préservation du patrimoine de l’entreprise, dans les meilleures conditions de délais et de coûts. L’information utile est celle dont ont besoin les différents niveaux de décision de l’entreprise ou de la collectivité, pour élaborer et mettre en œuvre de façon cohérente la stratégie et les tactiques nécessaires à l’atteinte des objectifs définis par l’entreprise dans le but d’améliorer sa position dans son environnement concurrentiel. Ces actions, au sein de l’entreprise, s’ordonnent autour d’un cycle ininterrompu, générateur d’une vision partagée des objectifs de l’entreprise. »

Cycle de l’Intelligence Economique: Cycle QCAD

En France
Officiellement introduite dans les années 1992 (plus précisément en début d’été) après les travaux de quelques pionniers en la matière tels : Philipe Baumard et Henri Dou pour n’en citer que ceux-là. L’IE vit le jour par la création de la branche française SCIP (Society of Competitive Intelligence Professionnals) qui réunit en ce jour plus de 4000 membres.

Quelques dates :

• 1994 : Rapport du Commissariat général du Plan « Intelligence économique et stratégie des entreprises », apporte la légitimité de l’État à ces nouvelles pratiques.
• 1995 : Création du comité pour la compétitivité et la sécurité économique, comprenant 7 membres élus pour deux ans. (Comité tombé en désuétude en 1997 sous le gouvernement de Lionel Jospin, qui ne renouvellera pas ses membres).
• 2000 : Deux fonds d’investissement américains à savoir Texas Pacific Group et Spectrum Equity Investors, cherchent à prendre le contrôle de la société Gemplus.
• 2003 : Le premier ministre reçoit un rapport intitulé Intelligence économique, compétitivité et cohésion sociale » qui la présente comme une politique publique destinée à garantir la cohésion sociale en assurant le développement économique.

Aux USA
L’IE est pratiqué depuis la seconde guerre mondiale. C’est à la fin des années 80 que l’administration américaine lança la politique d’ « advocacy » (stratégie offensive permettant de soutenir les entreprises)

La business intelligence, résumé sous la traduction française par informatique décisionel, est vraisemblablement la clé de voûte de l’entreprise intégrée par les technologies. La BI conceptualise un changement radical de l’usage des technologies de l’information en entreprise.

Quelques briques de la BI : Collecter, Stocker, Exploiter
Outils d’analyse de la BI:

• Analyse prédictive
  Les méthodes et techniques de l’analyse prédictive pour construire des modèles comportementaux plus précis.
• Les arbres de décision
• Le Data Mining
  Présentation du data mining, un outil particulièrement efficace pour étudier de grandes quantités de données.
• Le Text Mining

Pour clôturer cette séance de sur l’IE, nous vous proposons une études de cas.
Travail à faire:Achat électronique
Problématique: Déterminer la taille des données clientes à stocker par les SGBDs pour un site de e-commerce tel E-bay.
Solution le 2 Avril 2010.
Bon taf! 😉