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Elaboration d'une Solution Décisionnelle pour l’ATB

Institut Supérieur de Gestion
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Minist re de lEnseignement Sup rieur

Et de la Recherche Scientifique

Universit de Tunis

Institut Sup rieur de Gestion

RAPPORT DE STAGE DE FIN D TUDES

Pour lobtention du dipl me de

La Licence Appliqu e en Informatique D cisionnelle

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| ELABORATION DUNE SOLUTION DECISIONNELLE POUR LATB |

Entreprise daccueil :

Arab Tunisian Bank (ATB)

Elabor par

Kdous Mohamed Amine & Sammouda Chirine

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| Encadrant p dagogique | Encadrant professionnel |

| Mme. Rejeb Lilia | Mr. Sahraoui Aymen |

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| Ann e universitaire 2017 2018 |

Remerciements

Dans un premier temps, nous tenons remercier Dieu le tout puissant, qui nous a donn la force et la patience daccomplir ce modeste travail.

Cest avec une grande gratitude et respect que nous tenons exprimer nos sinc res remerciements notre encadrante acad mique Madame Lilia REJEB pour ses pr cieux conseils, sa qualit dencadrement ainsi que le savoir quelle nous a transmis.

Nous adressons, par la m me occasion nos vifs remerciements et nos profondes reconnaissances l gard de Monsieur Aymen SAHRAOUI, notre encadrant professionnel pour nous avoir encadr et orient durant notre projet de fin d' tudes ainsi que pour ses remarques judicieuses, sa sympathie et son amiti .

Nos remerciements s tendent galement tout le personnel de lATB pour leur chaleureux accueil.

Nous ne manquerons pas loccasion de remercier tous nos enseignants linstitut sup rieur de Gestion pour le temps quils nous ont consacr afin dassurer une formation de qualit durant ces ann es d tude, ainsi que les membres du jury pr sents pour avoir accept de juger ce modeste travail.

D dicace

Je d die ce modeste travail

mon p re Imed et ma m re Fadoua

Aucune d dicace ne saurait exprimer ma consid ration pour les sacrifices que vous avez consenti pour mon instruction et mon bien tre. Que cet humble travail puisse vous rendre fiers de moi.

mon fr re Khalil et ma sSur Maissa.

Je vous remercie pour tout le soutien et lamour que vous me portez depuis mon enfance et jesp re que votre b n diction maccompagne toujours.

mes grands-parents.

Je vous remercie pour tout le soutien et lamour que vous me portez depuis mon enfance et jesp re que votre b n diction maccompagne toujours.

toute ma famille, et mes amis,

Qui mont toujours aid et encourag , qui taient toujours mes c t s, et qui mont accompagn durant mon chemin d tudes sup rieures.

mon cher bin me Chirine,

Chez qui jai trouv le soutien et lentente dont javais besoin. Merci pour les moments de r ussite et de joie partag s durant ces trois ann es damiti sinc re et qui t moigne de ma plus profonde reconnaissance.

Kdous Mohamed Amine

D dicace

ma tr s ch re m re Dorra

Aimable, affable et honorable : Tu es la source de tendresse, le symbole de la bont et lexemple du d vouement qui na jamais cess de mencourager et de prier pour moi.

mon tr s cher p re Taoufik

Rien au monde ne vaut les efforts fournis jour et nuit pour mon ducation et mon bien tre. Je te d die ce travail en t moignage de mon profond amour. Puisse Dieu, le tout puissant, te pr server et taccorder sant , longue vie et bonheur.

Je vous dois ce que je suis aujourdhui et ce que je serai demain et je ferai toujours de mon mieux pour rester votre fiert et ne jamais vous d cevoir.

ma tr s ch re sSur Chayma

Les mots ne suffisent gu re pour exprimer lattachement, lamour et laffection que je porte pour toi. Je te souhaite un avenir plein de joie, de bonheur, de r ussite et de s r nit .

tous les membres de ma famille, petits et grands

Veuillez trouver dans ce modeste travail lexpression de mon affection.

mon tr s cher bin me Amine

Sans Ton soutien moral, ta gentillesse sans gal et tes encouragements ce travail n'aurait vu le jour. Que ce travail soit t moignage de ma reconnaissance et de mon amiti sinc re et fid le.

tous mes chers amis

En t moignage de lamiti et les souvenirs qui nous unissent.

Sammouda Chirine

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| | Table des mati res |

[Chapitre I : Contexte g n ral 1](#_Toc514313765)

[1. Introduction 1](#_Toc514313766)

[2. Cadre du projet 1](#_Toc514313767)

[3. Pr sentation de lorganisme daccueil 1](#_Toc514313768)

[3.1 Historique 1](#_Toc514313769)

[3.2 Fiche didentit de lATB 2](#_Toc514313770)

[3.3 Organigramme du si ge 3](#_Toc514313771)

[3.4 Pr sentation de la DCSI 4](#_Toc514313772)

[3.5 Pr sentation de la direction des tudes et des projets 4](#_Toc514313773)

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[4. Analyse de lexistant 5](#_Toc514313774)

[4.1 Etude de lexistant 5](#_Toc514313775)

[4.2 Critique de lexistant 6](#_Toc514313776)

[4.3 Description de la solution 7](#_Toc514313777)

[5. Conclusion 8](#_Toc514313778)

[Chapitre II : M thodes de conception et outils d cisionnels 1](#_Toc514313779)

[1. Introduction 1](#_Toc514313780)

[2. M thodes de conception 1](#_Toc514313781)

[2.1 Etude des m thodes pr dictives classiques 1](#_Toc514313782)

[2.2 M thodes AGILES 2](#_Toc514313783)

[2.3 M thodes AGILES Vs M thodes pr dictives classiques 3](#_Toc514313784)

[2.4 M thode adopt e 3](#_Toc514313785)

[2.4.1 Pr sentation de la m thode SCRUM 4](#_Toc514313786)

[2.4.2 Les intervenants dans Scrum 4](#_Toc514313787)

[2.4.3 Les art facts du Scrum [11] 5](#_Toc514313788)

[2.4.4 Lapproche SCRUM appliqu un projet BI 6](#_Toc514313789)

[3. Mod le conceptuel 7](#_Toc514313790)

[4. Approches pour la cr ation du Datawarehouse (ROLAP, MOLAP, HOLAP) 8](#_Toc514313791)

[5. Comparaison des outils d cisionnels 8](#_Toc514313792)

[5.1 Outils pour la cr ation de DataWarehouse 8](#_Toc514313793)

[5.2 Outils pour Extract Transform Load (ETL) 10](#_Toc514313794)

[5.3 Outils de Reporting 12](#_Toc514313795)

[6. Environnement de d veloppement retenu 14](#_Toc514313796)

[6.1 Outils de conception 14](#_Toc514313797)

[6.2 Outils de d veloppement 14](#_Toc514313798)

[7. Conclusion 15](#_Toc514313799)

[Chapitre III : Phase de pr paration 16](#_Toc514313800)

[1. Introduction 16](#_Toc514313801)

[2. Analyse des besoins 16](#_Toc514313802)

[2.1 Identification des acteurs du syst me 16](#_Toc514313803)

[2.2 Sp cification des besoins fonctionnels 17](#_Toc514313804)

[2.3 Sp cification des besoins non fonctionnels 18](#_Toc514313805)

[3. Backlog produit 18](#_Toc514313806)

[4. Planification du projet 19](#_Toc514313807)

[4.1 Pilotage du projet avec la m thodologie SCRUM 19](#_Toc514313808)

[4.2 D coupage de la solution en Sprints 20](#_Toc514313809)

[4.3 Diagramme de Gantt 21](#_Toc514313810)

[5. Etude des donn es sources 21](#_Toc514313811)

[6. Conception de la base de donn es 22](#_Toc514313812)

[7. Alimentation de la base de donn es 23](#_Toc514313813)

[8. Conclusion 25](#_Toc514313814)

[Chapitre IV : 26](#_Toc514313815)

[Sprint 1 : Mise en place dun Data Warehouse des Suivis 26](#_Toc514313816)

[1. Introduction 26](#_Toc514313817)

[2. Sprint Backlog 26](#_Toc514313818)

[3. Conception du DataWarehouse 27](#_Toc514313819)

[3.1 Choix des mesures 27](#_Toc514313820)

[3.2 Choix des dimensions 28](#_Toc514313821)

[3.3 Table de faits 28](#_Toc514313822)

[4. Mod lisation du DataWarehouse 29](#_Toc514313823)

[5. Int gration des donn es du DataWarehouse Suivi (ETL) 30](#_Toc514313824)

[5.1 Extraction des donn es 31](#_Toc514313825)

[5.2 Transformation des donn es 33](#_Toc514313826)

[5.3 Chargement des donn es 38](#_Toc514313827)

[6. La restitution des donn es 40](#_Toc514313828)

[7. Conclusion 50](#_Toc514313829)

[Chapitre V : 51](#_Toc514313830)

[Sprint 2 : Suivi et valuation de la classification des actifs et des risques clients. 51](#_Toc514313831)

[1. Introduction 51](#_Toc514313832)

[2. Sprint Backlog 51](#_Toc514313833)

[3. La classification des Actifs 52](#_Toc514313834)

[3.1 Actifs courants (Classe 0) 52](#_Toc514313835)

[3.2 Actifs n cessitant un suivi particulier (Classe 1) 52](#_Toc514313836)

[3.3 Actifs incertains (Classe 2) 53](#_Toc514313837)

[3.4 Actifs pr occupants (Classe 3) 53](#_Toc514313838)

[3.5 Actifs compromis (Classe 4) 53](#_Toc514313839)

[4. Formules pour le calcul des risques 54](#_Toc514313840)

[4.1 Formule de calcul du STRATE 54](#_Toc514313841)

[4.2 Formule de calcul de la Variation des engagements 55](#_Toc514313842)

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[4.3 Formule de calcul de la Garantie plafonn e lengagement 55](#_Toc514313843)

[5. Conception du Datamart Risque 55](#_Toc514313844)

[5.1 Choix des mesures 55](#_Toc514313845)

[5.2 Choix des dimensions 56](#_Toc514313846)

[5.3 Mod lisation du Datamart 56](#_Toc514313847)

[6. Int gration des donn es du Datamart RISQUE (ETL) 57](#_Toc514313848)

[6.1 Extraction des donn es 57](#_Toc514313849)

[6.2 Transformation des donn es 58](#_Toc514313850)

[6.3 Chargement des donn es 61](#_Toc514313851)

[7. La restitution des donn es 61](#_Toc514313852)

[8. Conclusion 62](#_Toc514313853)

[Chapitre VI : 63](#_Toc514313854)

[Sprint 3 : Gestion des Rapports et des Tableaux de bord 63](#_Toc514313855)

[1. Introduction 63](#_Toc514313856)

[2. Sprint Backlog 63](#_Toc514313857)

[3. Conception 64](#_Toc514313858)

[3.1 Diagramme de cas dutilisation 65](#_Toc514313859)

[3.2 Diagramme de s quence de lauthentification du d cideur 66](#_Toc514313860)

[3.3 Diagramme de s quence de la consultation dun Rapport 67](#_Toc514313861)

[3.4 Diagramme de s quence de la consultation dun Tableau de bord 68](#_Toc514313862)

[3.5 Diagramme de s quence de la mise jour des Garanties 69](#_Toc514313863)

[3.6 Diagramme de navigation web 70](#_Toc514313864)

[4. Environnement de travail 71](#_Toc514313865)

[4.1 Architecture physique 71](#_Toc514313866)

[4.2 Environnement de D veloppement 72](#_Toc514313867)

[4.3 Technologies 72](#_Toc514313868)

[4.4 R alisation 73](#_Toc514313869)

[5. Conclusion 75](#_Toc514313870)

[Conclusion G n rale 76](#_Toc514313871)

[Annexe A : Le Projet D cisionnel 79](#_Toc514313872)

[Annexe B : Dictionnaire des donn es sources 84](#_Toc514313873)

[Webographie et Bibliographie 89](#_Toc514313874)

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| | Table des figures |

3](file:///C%3A%5CUsers%5CChyrine%5CDesktop%5Cversion-16-05.docx#_Toc514271568)

10](file:///C%3A%5CUsers%5CChyrine%5CDesktop%5Cversion-16-05.docx#_Toc514271569)

14](#_Toc514271570)

(#_Toc514271571)

(#_Toc514271572)

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(file:///C%3A%5CUsers%5CChyrine%5CDesktop%5Cversion-16-05.docx#_Toc514271576)

(file:///C%3A%5CUsers%5CChyrine%5CDesktop%5Cversion-16-05.docx#_Toc514271577)

(file:///C%3A%5CUsers%5CChyrine%5CDesktop%5Cversion-16-05.docx#_Toc514271578)

39](file:///C%3A%5CUsers%5CChyrine%5CDesktop%5Cversion-16-05.docx#_Toc514271579)

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(#_Toc514271595)

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| | Liste des tableaux |

(#_Toc514183439)

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22](#_Toc514183443)

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| | Introduction g n rale |

Lucides que l'une des plus grandes richesses d'une entreprise est son information, mais noy sous un volume pesant de donn es dispers es, non structur es, parses et h t rog nes, les dirigeants se trouvent confront s une probl matique de taille : Comment tudier toutes ces informations si pr cieuses mais volumineuses, dans un temps quasiment acceptable ? Ces d cideurs requi rent qu'on leur expose les faits importants, appuis de leurs d cisions.

Pour r pondre une telle sollicitation, cest linformatique d cisionnelle, nomm e galement BI pour Business Intelligence qui, depuis son apparition, est entrain de submerger les syst mes dinformation (SI) en constante croissance. Il sagit dune s lection des informations op rationnelles et pertinentes qui seront par la suite normalis es pour lentreposage, puis lanalyse et finalement la diffusion. De ce concept, est n e alors la notion de mod lisation multidimensionnelle, essentielle pour r pondre aux exigences danalyse. En outre, linformatique d cisionnelle permet de produire des indicateurs et des rapports l'attention des analystes en proposant des outils de visualisation, de navigation et d'interrogation de l'entrep t.

Cest dans cette perspective que sins re notre projet intitul頫 Elaboration dune solution d cisionnelle pour lATB qui consiste mettre en place une application int gr e daide la d cision pour la banque ATB permettant de suivre les Engagements, les Produits, les Garanties, La Classification des Actifs ainsi que les Risques clients.

Ce rapport exhibe les diff rentes tapes suivies pour la mise en Suvre de notre solution selon la m thode SCRUM. Il est r parti en six chapitres :

  • Le premier chapitre qui sintitule Contexte g n ral est d di la pr sentation de lorganisme daccueil de lATB ainsi que la pr sentation du projet.
  • Le deuxi me chapitre qui sintitule M thodes de conception et outils d cisionnels r capitule l tude comparative que nous avons men en vue de choisir la m thode de conception la plus adapt e notre projet, ainsi que lensemble des outils BI utilis .
  • Le troisi me chapitre qui sintitule Phase de pr paration pr sentera lanalyse des besoins fonctionnels et non fonctionnels, le Backlog produit, la planification du projet ainsi que la conception et limpl mentation de la Base de donn es. Ces parties sont fondamentales pour assurer un bon d marrage de notre projet
  • Le quatri me chapitre qui sintitule Mise en place dun Data Warehouse des Suivis traite le premier Sprint qui vise construire lentrep t de donn es. Il comporte le Backlog produit, la conception globale de lentrep t, le processus d cisionnel et finalement, la phase de restitution des donn es.
  • Le cinqui me chapitre qui sintitule Suivi et valuation de la classification des actifs et des risques clients traite le deuxi me Sprint qui vise construire le Datamart. Il comporte le Backlog produit, la d finition des diff rentes classes des actifs, la conception globale du magasin de donn es et le processus d cisionnel aboutissant la phase de restitution.
  • Le sixi me chapitre qui sintitule Gestion des Rapports et des Tableaux de bord traite notre troisi me et dernier Sprint qui assurera la cr ation dun site web d di aux d cideurs de lATB pour visualiser les rapports g n r s et les tableaux de bord cr es.

En guise de conclusion, nous allons pr senter le fruit de notre travail ainsi que nos perspectives.

Chapitre I : Contexte g n ral

Introduction

Dans ce chapitre, nous allons voquer bri vement lhistorique de lorganisme daccueil, ses missions et son organisation. Par la suite, nous allons introduire le contexte du projet et faire une tude de lexistant. Enfin, nous allons nous int resser la pr sentation de la solution propos e.

Cadre du projet

Ce projet sinscrit dans le cadre de la pr paration dun projet de fin d tudes afin dobtenir le Dipl me de Licence Appliqu e en Informatique D cisionnelle lInstitut Sup rieur de Gestion (ISG). Ce projet dont la dur e est de trois mois, est r alis au sein de lATB (Arab Tunisian Bank). Son objectif principal est le d veloppement dune application int gr e d di e laide la d cision.

Pr sentation de lorganisme daccueil

Historique

En 1930, lArab Bank a t fond e dans le but de construire une institution au service du monde arabe. Elle a d marr avec sept actionnaires et un capital qui ne d passait pas les 15 000 livres palestiniennes. 52 ans plus tard, Arab Bank a d cid dint grer lagence de Tunisie et fonder une banque commerciale tunisienne lATB.

LATB sest donn e pour mission doffrir des services diversifi s et de qualit aux particuliers ainsi quaux professionnels et de contribuer au d veloppement conomique et financier du pays. Elle est class e parmi les meilleures banques en termes de r sultats, importance des fonds propres et de ses actifs.

L'ATB dispose aujourd'hui d'un r seau de 131 agences et emploie plus de 1300 personnes. Cette banque sest investie dans le d veloppement dune strat gie de filialisation. On parle aujourdhui dune cr ation des soci t s sp cialis es. En vue de consolider sa position sur le march Tunisien et daccro tre ses champs daction, lATB sint resse particuli rement aux axes suivants [1] :

  • Une orientation plus soutenue vers le march des particuliers sans toutefois n gliger sa cible privil gi e constitu e des petites et moyennes entreprises, et les grandes entreprises.
  • Une synergie entre la banque et ses filiales.

Fiche didentit de lATB

Comme tout tablissement, lATB poss de une fiche signal tique qui est d crite par la table 1 [2] :

Table 1. Fiche d'identit de l'ATB

| | |

| --- | --- |

| D nomination | LArab Tunisian Bank |

Publicité

| Date de cr ation | 30 juin 1982 |

| Fondateur | Hatem Kchouk |

| Si ge social | 9 Rue Hedi Nouira, 1001 Tunis |

| Forme juridique | Soci t anonyme |

| Activit | Banque |

| Direction | Mohamed Ferid Ben Tanfous |

| Nombre dagences | 131 |

| Nombre demploy es | 1300 |

| Nombre de filiales | 9 |

| Capitalisation | 100 millions TND en 2015 |

| Bilan comptable | 2 696 000 USD en 2014 |

| T l phone | 71351155 |

| E-mail | [email protected] |

| Site web | <http://www.atb.tn/> |

Organigramme du si ge

Lorganisation de lATB est mod lis e par lorganigramme pr sent dans la figure 1 :

Figure 1. Organigramme du si ge [3]

Notre stage d tude se d roulera au sein de la direction des syst mes dinformation, plus pr cis ment dans la division administration des syst mes en collaboration avec la direction des Etudes et des Projets. Nous allons expliquer dans ce qui suit, les activit s de chacune de ces directions.

Pr sentation de la DCSI

La direction centrale des syst mes dinformation de lATB (DCSI) est compos e principalement de trois d partements :

  • Le d partement infrastructure et syst mes qui est subdivis en :
  • Unit r seau de communication
  • Cellule dadministration syst mes et base de donn es
  • Unit de gestion de mat riel informatique
  • Le d partement exploitation et maintenance est constitu de :
  • La division assistance utilisateur
  • La cellule de sauvegarde et restauration
  • La division exploitation
  • Le d partement application et maintenance qui est compos de :
  • La cellule core system
  • Lunit des canaux de distribution lectroniques
  • La division d veloppement et maintenance syst me

Nous nous int ressons, non seulement la cellule dadministration syst mes et base de donn es qui fait partie du d partement infrastructure et syst mes, mais aussi la direction des tudes et des projets qui pilote tous les projets de la banque.

3.5 Pr sentation de la direction des tudes et des projets

La Direction des tudes et des projets a pour mission la planification strat gique et op rationnelle des actions de d veloppement de la banque.

A ce titre, elle est charg e notamment :

  • De r aliser des tudes n cessaires latteinte des objectifs de la banque.
  • Dassurer le pilotage de plusieurs projets en termes de co t, d lai, qualit et risque.
  • Dassurer le suivi et l valuation de la performance des projets.
  • De coordonner l laboration des plans et des strat gies
  • De produire les rapports dactivit

Analyse de lexistant

Etude de lexistant

La banque dispose des sources de donn es regroupant des informations sur les clients cr anciers telles que :

  • Les engagements : Le client peut tre li diff rents types dengagements envers la banque. Principalement, on peut citer :
  • Les cr dits moyen terme
  • Les cr dits long terme
  • Les engagements par signature
  • Laval
  • Les produits : Le client sengage fournir les produits bancaires tels que les diff rents types de commissions, dint r t et les agios&
  • Les garanties : La banque exige une garantie bancaire qui permet dassurer un remboursement dans le cas o le client n'arriverait pas honorer le contrat.
  • Les classes : La classification des clients peut tre consid r e comme une tape essentielle la prise de d cision et se fait selon :
  • Le gel des comptes bancaires
  • La consolidation des cr dits
  • La classification des impay s

Chaque classe peut avoir une valeur entre 0 et 5. Plus la note est proche de 5 plus le client est mal class .

Les donn es de lATB sont g n ralement sauvegard es dans un syst me Oracle, mais il existe aussi une grande partie qui a t migr e vers un nouveau syst me intitul Equation sp cifique lArabe banque. La migration totale des donn es est encore inachev e donc une partie des donn es concernant les engagements clients r side toujours dans lancien syst me.

Pour suivre les engagements, les produits et les garanties, la solution utilis e actuellement est une application .NET classique qui permet la consultation et lexportation des donn es sous format Excel et peut tre consid r e comme tant basique et traditionnelle. Elle est d finie sur une base de donn es Oracle 11g en utilisant des liens de bases de donn es DBLINK permettant lacc s distance (oracle 11g, AS 400).

Critique de lexistant

La solution utilis e traite chaque module part. En effet, les informations concernant les engagements, les clients, les produits et les garanties se trouvent dans diff rentes bases de donn es.

Cette solution tait ad quate et r pondait aux besoins des d cideurs relatifs aux suivis des engagements clients. Cependant, depuis quelques ann es, la banque a not une augmentation consid rable du nombre de client le, do une l vation du volume des donn es traiter et lenrichissement du syst me dinformation de la banque. Ceci a men alors, linefficacit de cette solution face ces changements, on parle de :

  • Un mauvais partage de linformation.
  • Un manque de souplesse.
  • Un temps de traitement tr s lent qui peut durer jusqu 4 jours en consid rant le volume important des donn es analyser.

Les bases de donn es relationnelles utilis es dans cette solution sont d finies comme tant un r pertoire d' l ments de donn es dot s d'une relation pr d finie entre eux. Ce r pertoire peut contenir des informations erron es et manquantes qui ne r pondent pas aux attentes des d cideurs, qui ont besoin dinformations pertinentes et fiables sur lesquelles ils peuvent sappuyer pour une prise de d cision avis e. Il est indispensable alors dopter pour une structure de donn es mieux adapt e afin de faciliter lanalyse des donn es pour des fins d cisionnelles.

Les d cideurs sont confront s des probl mes qui r sident dans :

  • La complexit de la structure de la base de donn es cause dun nombre assez important des tables et des jointures mises en Suvre.
  • La difficult dacc s distance aux informations.
  • La difficult de la repr sentation des donn es historiques.
  • La g ne de lexploitation optimale des donn es et la classification selon un th me bien d termin .

Description de la solution

Apr s avoir tudi le processus de la prise de d cision de lATB, il sest av r quil est n cessaire de mettre en place un syst me d cisionnel qui va permettre de :

  • Homog n iser les sources de donn es h t rog nes.
  • Suivre les engagements clients.
  • Suivre les produits de la banque tels que les int r ts et les commissions.
  • Suivre les garanties et les mettre jour.
  • Suivre la classification des clients
  • Calculer les risques dinsolvabilit .
  • Analyser les donn es et g n rer des rapports et des Tableaux de Bord.
  • Diffuser les rapports et les Tableaux de Bord g n r s dans une interface utilisateur.
  • Faciliter lanalyse et la prise de d cision au niveau des hauts et moyens secteurs de la banque.

Cest pour cette raison que nous avons opt pour une solution d cisionnelle ayant pour but de collecter et r cup rer les donn es de diff rentes sources disponibles, les traiter et les charger dans des bases d cisionnelles. Cette solution permet de fournir une interface web dynamique qui permettra aux d cideurs de suivre les engagements, les produits et les garanties bancaires, de consulter la classification des clients tout en se r f rant aux risques calcul s, et enfin avoir lacc s aux diff rents tableaux de bord et des rapports interactifs pour des fins d cisionnelles.

Conclusion

A travers ce chapitre, nous avons pu acqu rir une connaissance assez importante concernant lactivit de lATB, en faisant l tude de lexistant et en soulignant ses limites. Ensuite, nous avons propos une solution qui r pond aux besoins des d cideurs de la banque. Quant au chapitre qui suit, nous allons num rer les diff rentes m thodes de conception et les outils de linformatique d cisionnelles pour justifier nos choix.

Chapitre II : M thodes de conception et outils d cisionnels

Introduction

Afin dassurer une bonne gestion du projet, une tude comparative des m thodes de conception simpose ce stade. Nous allons galement faire le choix des outils informatiques que nous allons utiliser ainsi que les approches que nous allons adopter. Ce chapitre sera alors, d di la justification de nos choix en faisant recours une comparaison bien d taill e.

M thodes de conception

Le projet d cisionnel est un projet de type particulier. Il est non seulement complexe, mais doit aussi r pondre parfaitement aux besoins volutifs des utilisateurs engag s de prendre des d cisions cruciales dans un univers instable et changeant. Cela nest autre que la finalit de la Business Intelligence. Dailleurs, toute d cision est obligatoirement une prise de risque, dautant plus critique calculer dans un environnement incertain. Par cons quent, il faut choisir une bonne m thode de gestion adapt e ce type de projet.

Etude des m thodes pr dictives classiques

Les m thodes classiques de gestion de projet telles que le cycle en V et le mod le en cascade sont caract ris es par leurs aspects pr dictifs, comme son nom lindique, il faut que tout soit planifi et d fini d s le d but. Le principe de la m thode pr dictive consiste collecter dans un premier temps, les besoins puis d terminer le produit. En dautres termes, la particularit de cette m thode consiste pr voir toutes les tapes de mani re s quentielle et de valider l tape en amont pour pouvoir passer l tape qui suit. De ce fait, le chef de projet sengage sur un planning de r alisation du projet bien pr cis mais il lui est impossible danticiper les probl mes que l quipe peut rencontrer, dans un environnement o les nouvelles technologies font leurs apparitions constamment. Prenons lexemple du cycle en cascade, les risques ne sont d tect s qu la phase de test apr s avoir achev la phase de d veloppement. En avan ant dans la r alisation du projet, limpact de ces risques augmentent. N anmoins, parmi les m thodes classiques, la d marche cycle en V est la plus utilis e lorsquil sagit dun projet d cisionnel. La figure 2 r capitule les diff rentes phases de la d marche cycle en V. [4]

![](data:image/png;base64...)

Figure 2. D marche cycle en V [5]

M thodes AGILES

Une m thode agile est une approche it rative et incr mentale, qui est men e dans un esprit collaboratif avec juste ce quil faut de formalisme. Elle g n re un produit de haute qualit tout en prenant en compte l volution des besoins des clients. [6]

Cette approche forme un ensemble de m thodes permettant en effet de g rer essentiellement les projets informatiques. La particularit de la m thode agile r side dans le fait quelle applique un principe de d veloppement it ratif. Ce principe consiste d couper le projet en it rations . Ces it rations pr sentent des mini-projets d finis au pr alable avec le client en d terminant les diff rentes fonctionnalit s d velopper ainsi que leurs priorit s. Cette m thode permet d viter les impr vus rencontr s en cours du travail gr ce sa flexibilit aux changements et son adaptabilit aux modifications. Dans le cadre dun projet d cisionnel, la m thode agile peut tre appliqu e. Elle permettra davoir un circuit de communication efficace et une possibilit de modification et de correction par rapport aux exigences du client. Parmi les m thodes agiles les plus utilis es, nous citons Adaptive Software Development, Scrum et Crystal.

M thodes AGILES Vs M thodes pr dictives classiques

Apr s avoir tudi chaque m thode, nous proposons ce tableau comparatif qui r capitule les principales diff rences entre les deux m thodes. [7]

| | | |

| --- | --- | --- |

| Axe de comparaison | M thodes AGILES | M thodes classiques |

| Planification | Adaptive | Pr dictive |

| Cycle de vie | It ratif et incr mental | En cascade ou en V |

| Documentation | Tr s r duite au strict n cessaire au profit des fonctionnalit s op rationnell...

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Elaboration d'une Solution Décisionnelle pour l’ATB

Institut Supérieur de Gestion · Informatique Décisionnelle · notes

Voir tous les documents en intelligence artificielle et données

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![](data:image/gif;base64...)

Minist re de lEnseignement Sup rieur

Et de la Recherche Scientifique

Universit de Tunis

Institut Sup rieur de Gestion

RAPPORT DE STAGE DE FIN D TUDES

Pour lobtention du dipl me de

La Licence Appliqu e en Informatique D cisionnelle

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| ELABORATION DUNE SOLUTION DECISIONNELLE POUR LATB |

Entreprise daccueil :

Arab Tunisian Bank (ATB)

Elabor par

Kdous Mohamed Amine & Sammouda Chirine

| | |

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| Encadrant p dagogique | Encadrant professionnel |

| Mme. Rejeb Lilia | Mr. Sahraoui Aymen |

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| Ann e universitaire 2017 2018 |

Remerciements

Dans un premier temps, nous tenons remercier Dieu le tout puissant, qui nous a donn la force et la patience daccomplir ce modeste travail.

Cest avec une grande gratitude et respect que nous tenons exprimer nos sinc res remerciements notre encadrante acad mique Madame Lilia REJEB pour ses pr cieux conseils, sa qualit dencadrement ainsi que le savoir quelle nous a transmis.

Nous adressons, par la m me occasion nos vifs remerciements et nos profondes reconnaissances l gard de Monsieur Aymen SAHRAOUI, notre encadrant professionnel pour nous avoir encadr et orient durant notre projet de fin d' tudes ainsi que pour ses remarques judicieuses, sa sympathie et son amiti .

Nos remerciements s tendent galement tout le personnel de lATB pour leur chaleureux accueil.

Nous ne manquerons pas loccasion de remercier tous nos enseignants linstitut sup rieur de Gestion pour le temps quils nous ont consacr afin dassurer une formation de qualit durant ces ann es d tude, ainsi que les membres du jury pr sents pour avoir accept de juger ce modeste travail.

D dicace

Je d die ce modeste travail

mon p re Imed et ma m re Fadoua

Aucune d dicace ne saurait exprimer ma consid ration pour les sacrifices que vous avez consenti pour mon instruction et mon bien tre. Que cet humble travail puisse vous rendre fiers de moi.

mon fr re Khalil et ma sSur Maissa.

Je vous remercie pour tout le soutien et lamour que vous me portez depuis mon enfance et jesp re que votre b n diction maccompagne toujours.

mes grands-parents.

Je vous remercie pour tout le soutien et lamour que vous me portez depuis mon enfance et jesp re que votre b n diction maccompagne toujours.

toute ma famille, et mes amis,

Qui mont toujours aid et encourag , qui taient toujours mes c t s, et qui mont accompagn durant mon chemin d tudes sup rieures.

mon cher bin me Chirine,

Chez qui jai trouv le soutien et lentente dont javais besoin. Merci pour les moments de r ussite et de joie partag s durant ces trois ann es damiti sinc re et qui t moigne de ma plus profonde reconnaissance.

Kdous Mohamed Amine

D dicace

ma tr s ch re m re Dorra

Aimable, affable et honorable : Tu es la source de tendresse, le symbole de la bont et lexemple du d vouement qui na jamais cess de mencourager et de prier pour moi.

mon tr s cher p re Taoufik

Rien au monde ne vaut les efforts fournis jour et nuit pour mon ducation et mon bien tre. Je te d die ce travail en t moignage de mon profond amour. Puisse Dieu, le tout puissant, te pr server et taccorder sant , longue vie et bonheur.

Je vous dois ce que je suis aujourdhui et ce que je serai demain et je ferai toujours de mon mieux pour rester votre fiert et ne jamais vous d cevoir.

ma tr s ch re sSur Chayma

Les mots ne suffisent gu re pour exprimer lattachement, lamour et laffection que je porte pour toi. Je te souhaite un avenir plein de joie, de bonheur, de r ussite et de s r nit .

tous les membres de ma famille, petits et grands

Veuillez trouver dans ce modeste travail lexpression de mon affection.

mon tr s cher bin me Amine

Sans Ton soutien moral, ta gentillesse sans gal et tes encouragements ce travail n'aurait vu le jour. Que ce travail soit t moignage de ma reconnaissance et de mon amiti sinc re et fid le.

tous mes chers amis

En t moignage de lamiti et les souvenirs qui nous unissent.

Sammouda Chirine

| | |

| --- | --- |

| | Table des mati res |

[Chapitre I : Contexte g n ral 1](#_Toc514313765)

[1. Introduction 1](#_Toc514313766)

[2. Cadre du projet 1](#_Toc514313767)

[3. Pr sentation de lorganisme daccueil 1](#_Toc514313768)

[3.1 Historique 1](#_Toc514313769)

[3.2 Fiche didentit de lATB 2](#_Toc514313770)

[3.3 Organigramme du si ge 3](#_Toc514313771)

[3.4 Pr sentation de la DCSI 4](#_Toc514313772)

[3.5 Pr sentation de la direction des tudes et des projets 4](#_Toc514313773)

Publicité

[4. Analyse de lexistant 5](#_Toc514313774)

[4.1 Etude de lexistant 5](#_Toc514313775)

[4.2 Critique de lexistant 6](#_Toc514313776)

[4.3 Description de la solution 7](#_Toc514313777)

[5. Conclusion 8](#_Toc514313778)

[Chapitre II : M thodes de conception et outils d cisionnels 1](#_Toc514313779)

[1. Introduction 1](#_Toc514313780)

[2. M thodes de conception 1](#_Toc514313781)

[2.1 Etude des m thodes pr dictives classiques 1](#_Toc514313782)

[2.2 M thodes AGILES 2](#_Toc514313783)

[2.3 M thodes AGILES Vs M thodes pr dictives classiques 3](#_Toc514313784)

[2.4 M thode adopt e 3](#_Toc514313785)

[2.4.1 Pr sentation de la m thode SCRUM 4](#_Toc514313786)

[2.4.2 Les intervenants dans Scrum 4](#_Toc514313787)

[2.4.3 Les art facts du Scrum [11] 5](#_Toc514313788)

[2.4.4 Lapproche SCRUM appliqu un projet BI 6](#_Toc514313789)

[3. Mod le conceptuel 7](#_Toc514313790)

[4. Approches pour la cr ation du Datawarehouse (ROLAP, MOLAP, HOLAP) 8](#_Toc514313791)

[5. Comparaison des outils d cisionnels 8](#_Toc514313792)

[5.1 Outils pour la cr ation de DataWarehouse 8](#_Toc514313793)

[5.2 Outils pour Extract Transform Load (ETL) 10](#_Toc514313794)

[5.3 Outils de Reporting 12](#_Toc514313795)

[6. Environnement de d veloppement retenu 14](#_Toc514313796)

[6.1 Outils de conception 14](#_Toc514313797)

[6.2 Outils de d veloppement 14](#_Toc514313798)

[7. Conclusion 15](#_Toc514313799)

[Chapitre III : Phase de pr paration 16](#_Toc514313800)

[1. Introduction 16](#_Toc514313801)

[2. Analyse des besoins 16](#_Toc514313802)

[2.1 Identification des acteurs du syst me 16](#_Toc514313803)

[2.2 Sp cification des besoins fonctionnels 17](#_Toc514313804)

[2.3 Sp cification des besoins non fonctionnels 18](#_Toc514313805)

[3. Backlog produit 18](#_Toc514313806)

[4. Planification du projet 19](#_Toc514313807)

[4.1 Pilotage du projet avec la m thodologie SCRUM 19](#_Toc514313808)

[4.2 D coupage de la solution en Sprints 20](#_Toc514313809)

[4.3 Diagramme de Gantt 21](#_Toc514313810)

[5. Etude des donn es sources 21](#_Toc514313811)

[6. Conception de la base de donn es 22](#_Toc514313812)

[7. Alimentation de la base de donn es 23](#_Toc514313813)

[8. Conclusion 25](#_Toc514313814)

[Chapitre IV : 26](#_Toc514313815)

[Sprint 1 : Mise en place dun Data Warehouse des Suivis 26](#_Toc514313816)

[1. Introduction 26](#_Toc514313817)

[2. Sprint Backlog 26](#_Toc514313818)

[3. Conception du DataWarehouse 27](#_Toc514313819)

[3.1 Choix des mesures 27](#_Toc514313820)

[3.2 Choix des dimensions 28](#_Toc514313821)

[3.3 Table de faits 28](#_Toc514313822)

[4. Mod lisation du DataWarehouse 29](#_Toc514313823)

[5. Int gration des donn es du DataWarehouse Suivi (ETL) 30](#_Toc514313824)

[5.1 Extraction des donn es 31](#_Toc514313825)

[5.2 Transformation des donn es 33](#_Toc514313826)

[5.3 Chargement des donn es 38](#_Toc514313827)

[6. La restitution des donn es 40](#_Toc514313828)

[7. Conclusion 50](#_Toc514313829)

[Chapitre V : 51](#_Toc514313830)

[Sprint 2 : Suivi et valuation de la classification des actifs et des risques clients. 51](#_Toc514313831)

[1. Introduction 51](#_Toc514313832)

[2. Sprint Backlog 51](#_Toc514313833)

[3. La classification des Actifs 52](#_Toc514313834)

[3.1 Actifs courants (Classe 0) 52](#_Toc514313835)

[3.2 Actifs n cessitant un suivi particulier (Classe 1) 52](#_Toc514313836)

[3.3 Actifs incertains (Classe 2) 53](#_Toc514313837)

[3.4 Actifs pr occupants (Classe 3) 53](#_Toc514313838)

[3.5 Actifs compromis (Classe 4) 53](#_Toc514313839)

[4. Formules pour le calcul des risques 54](#_Toc514313840)

[4.1 Formule de calcul du STRATE 54](#_Toc514313841)

[4.2 Formule de calcul de la Variation des engagements 55](#_Toc514313842)

Publicité

[4.3 Formule de calcul de la Garantie plafonn e lengagement 55](#_Toc514313843)

[5. Conception du Datamart Risque 55](#_Toc514313844)

[5.1 Choix des mesures 55](#_Toc514313845)

[5.2 Choix des dimensions 56](#_Toc514313846)

[5.3 Mod lisation du Datamart 56](#_Toc514313847)

[6. Int gration des donn es du Datamart RISQUE (ETL) 57](#_Toc514313848)

[6.1 Extraction des donn es 57](#_Toc514313849)

[6.2 Transformation des donn es 58](#_Toc514313850)

[6.3 Chargement des donn es 61](#_Toc514313851)

[7. La restitution des donn es 61](#_Toc514313852)

[8. Conclusion 62](#_Toc514313853)

[Chapitre VI : 63](#_Toc514313854)

[Sprint 3 : Gestion des Rapports et des Tableaux de bord 63](#_Toc514313855)

[1. Introduction 63](#_Toc514313856)

[2. Sprint Backlog 63](#_Toc514313857)

[3. Conception 64](#_Toc514313858)

[3.1 Diagramme de cas dutilisation 65](#_Toc514313859)

[3.2 Diagramme de s quence de lauthentification du d cideur 66](#_Toc514313860)

[3.3 Diagramme de s quence de la consultation dun Rapport 67](#_Toc514313861)

[3.4 Diagramme de s quence de la consultation dun Tableau de bord 68](#_Toc514313862)

[3.5 Diagramme de s quence de la mise jour des Garanties 69](#_Toc514313863)

[3.6 Diagramme de navigation web 70](#_Toc514313864)

[4. Environnement de travail 71](#_Toc514313865)

[4.1 Architecture physique 71](#_Toc514313866)

[4.2 Environnement de D veloppement 72](#_Toc514313867)

[4.3 Technologies 72](#_Toc514313868)

[4.4 R alisation 73](#_Toc514313869)

[5. Conclusion 75](#_Toc514313870)

[Conclusion G n rale 76](#_Toc514313871)

[Annexe A : Le Projet D cisionnel 79](#_Toc514313872)

[Annexe B : Dictionnaire des donn es sources 84](#_Toc514313873)

[Webographie et Bibliographie 89](#_Toc514313874)

| | |

| --- | --- |

| | Table des figures |

3](file:///C%3A%5CUsers%5CChyrine%5CDesktop%5Cversion-16-05.docx#_Toc514271568)

10](file:///C%3A%5CUsers%5CChyrine%5CDesktop%5Cversion-16-05.docx#_Toc514271569)

14](#_Toc514271570)

(#_Toc514271571)

(#_Toc514271572)

(file:///C%3A%5CUsers%5CChyrine%5CDesktop%5Cversion-16-05.docx#_Toc514271573)

(file:///C%3A%5CUsers%5CChyrine%5CDesktop%5Cversion-16-05.docx#_Toc514271574)

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| | Liste des tableaux |

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| | Introduction g n rale |

Lucides que l'une des plus grandes richesses d'une entreprise est son information, mais noy sous un volume pesant de donn es dispers es, non structur es, parses et h t rog nes, les dirigeants se trouvent confront s une probl matique de taille : Comment tudier toutes ces informations si pr cieuses mais volumineuses, dans un temps quasiment acceptable ? Ces d cideurs requi rent qu'on leur expose les faits importants, appuis de leurs d cisions.

Pour r pondre une telle sollicitation, cest linformatique d cisionnelle, nomm e galement BI pour Business Intelligence qui, depuis son apparition, est entrain de submerger les syst mes dinformation (SI) en constante croissance. Il sagit dune s lection des informations op rationnelles et pertinentes qui seront par la suite normalis es pour lentreposage, puis lanalyse et finalement la diffusion. De ce concept, est n e alors la notion de mod lisation multidimensionnelle, essentielle pour r pondre aux exigences danalyse. En outre, linformatique d cisionnelle permet de produire des indicateurs et des rapports l'attention des analystes en proposant des outils de visualisation, de navigation et d'interrogation de l'entrep t.

Cest dans cette perspective que sins re notre projet intitul頫 Elaboration dune solution d cisionnelle pour lATB qui consiste mettre en place une application int gr e daide la d cision pour la banque ATB permettant de suivre les Engagements, les Produits, les Garanties, La Classification des Actifs ainsi que les Risques clients.

Ce rapport exhibe les diff rentes tapes suivies pour la mise en Suvre de notre solution selon la m thode SCRUM. Il est r parti en six chapitres :

  • Le premier chapitre qui sintitule Contexte g n ral est d di la pr sentation de lorganisme daccueil de lATB ainsi que la pr sentation du projet.
  • Le deuxi me chapitre qui sintitule M thodes de conception et outils d cisionnels r capitule l tude comparative que nous avons men en vue de choisir la m thode de conception la plus adapt e notre projet, ainsi que lensemble des outils BI utilis .
  • Le troisi me chapitre qui sintitule Phase de pr paration pr sentera lanalyse des besoins fonctionnels et non fonctionnels, le Backlog produit, la planification du projet ainsi que la conception et limpl mentation de la Base de donn es. Ces parties sont fondamentales pour assurer un bon d marrage de notre projet
  • Le quatri me chapitre qui sintitule Mise en place dun Data Warehouse des Suivis traite le premier Sprint qui vise construire lentrep t de donn es. Il comporte le Backlog produit, la conception globale de lentrep t, le processus d cisionnel et finalement, la phase de restitution des donn es.
  • Le cinqui me chapitre qui sintitule Suivi et valuation de la classification des actifs et des risques clients traite le deuxi me Sprint qui vise construire le Datamart. Il comporte le Backlog produit, la d finition des diff rentes classes des actifs, la conception globale du magasin de donn es et le processus d cisionnel aboutissant la phase de restitution.
  • Le sixi me chapitre qui sintitule Gestion des Rapports et des Tableaux de bord traite notre troisi me et dernier Sprint qui assurera la cr ation dun site web d di aux d cideurs de lATB pour visualiser les rapports g n r s et les tableaux de bord cr es.

En guise de conclusion, nous allons pr senter le fruit de notre travail ainsi que nos perspectives.

Chapitre I : Contexte g n ral

Introduction

Dans ce chapitre, nous allons voquer bri vement lhistorique de lorganisme daccueil, ses missions et son organisation. Par la suite, nous allons introduire le contexte du projet et faire une tude de lexistant. Enfin, nous allons nous int resser la pr sentation de la solution propos e.

Cadre du projet

Ce projet sinscrit dans le cadre de la pr paration dun projet de fin d tudes afin dobtenir le Dipl me de Licence Appliqu e en Informatique D cisionnelle lInstitut Sup rieur de Gestion (ISG). Ce projet dont la dur e est de trois mois, est r alis au sein de lATB (Arab Tunisian Bank). Son objectif principal est le d veloppement dune application int gr e d di e laide la d cision.

Pr sentation de lorganisme daccueil

Historique

En 1930, lArab Bank a t fond e dans le but de construire une institution au service du monde arabe. Elle a d marr avec sept actionnaires et un capital qui ne d passait pas les 15 000 livres palestiniennes. 52 ans plus tard, Arab Bank a d cid dint grer lagence de Tunisie et fonder une banque commerciale tunisienne lATB.

LATB sest donn e pour mission doffrir des services diversifi s et de qualit aux particuliers ainsi quaux professionnels et de contribuer au d veloppement conomique et financier du pays. Elle est class e parmi les meilleures banques en termes de r sultats, importance des fonds propres et de ses actifs.

L'ATB dispose aujourd'hui d'un r seau de 131 agences et emploie plus de 1300 personnes. Cette banque sest investie dans le d veloppement dune strat gie de filialisation. On parle aujourdhui dune cr ation des soci t s sp cialis es. En vue de consolider sa position sur le march Tunisien et daccro tre ses champs daction, lATB sint resse particuli rement aux axes suivants [1] :

  • Une orientation plus soutenue vers le march des particuliers sans toutefois n gliger sa cible privil gi e constitu e des petites et moyennes entreprises, et les grandes entreprises.
  • Une synergie entre la banque et ses filiales.

Fiche didentit de lATB

Comme tout tablissement, lATB poss de une fiche signal tique qui est d crite par la table 1 [2] :

Table 1. Fiche d'identit de l'ATB

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| D nomination | LArab Tunisian Bank |

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| Date de cr ation | 30 juin 1982 |

| Fondateur | Hatem Kchouk |

| Si ge social | 9 Rue Hedi Nouira, 1001 Tunis |

| Forme juridique | Soci t anonyme |

| Activit | Banque |

| Direction | Mohamed Ferid Ben Tanfous |

| Nombre dagences | 131 |

| Nombre demploy es | 1300 |

| Nombre de filiales | 9 |

| Capitalisation | 100 millions TND en 2015 |

| Bilan comptable | 2 696 000 USD en 2014 |

| T l phone | 71351155 |

| E-mail | [email protected] |

| Site web | <http://www.atb.tn/> |

Organigramme du si ge

Lorganisation de lATB est mod lis e par lorganigramme pr sent dans la figure 1 :

Figure 1. Organigramme du si ge [3]

Notre stage d tude se d roulera au sein de la direction des syst mes dinformation, plus pr cis ment dans la division administration des syst mes en collaboration avec la direction des Etudes et des Projets. Nous allons expliquer dans ce qui suit, les activit s de chacune de ces directions.

Pr sentation de la DCSI

La direction centrale des syst mes dinformation de lATB (DCSI) est compos e principalement de trois d partements :

  • Le d partement infrastructure et syst mes qui est subdivis en :
  • Unit r seau de communication
  • Cellule dadministration syst mes et base de donn es
  • Unit de gestion de mat riel informatique
  • Le d partement exploitation et maintenance est constitu de :
  • La division assistance utilisateur
  • La cellule de sauvegarde et restauration
  • La division exploitation
  • Le d partement application et maintenance qui est compos de :
  • La cellule core system
  • Lunit des canaux de distribution lectroniques
  • La division d veloppement et maintenance syst me

Nous nous int ressons, non seulement la cellule dadministration syst mes et base de donn es qui fait partie du d partement infrastructure et syst mes, mais aussi la direction des tudes et des projets qui pilote tous les projets de la banque.

3.5 Pr sentation de la direction des tudes et des projets

La Direction des tudes et des projets a pour mission la planification strat gique et op rationnelle des actions de d veloppement de la banque.

A ce titre, elle est charg e notamment :

  • De r aliser des tudes n cessaires latteinte des objectifs de la banque.
  • Dassurer le pilotage de plusieurs projets en termes de co t, d lai, qualit et risque.
  • Dassurer le suivi et l valuation de la performance des projets.
  • De coordonner l laboration des plans et des strat gies
  • De produire les rapports dactivit

Analyse de lexistant

Etude de lexistant

La banque dispose des sources de donn es regroupant des informations sur les clients cr anciers telles que :

  • Les engagements : Le client peut tre li diff rents types dengagements envers la banque. Principalement, on peut citer :
  • Les cr dits moyen terme
  • Les cr dits long terme
  • Les engagements par signature
  • Laval
  • Les produits : Le client sengage fournir les produits bancaires tels que les diff rents types de commissions, dint r t et les agios&
  • Les garanties : La banque exige une garantie bancaire qui permet dassurer un remboursement dans le cas o le client n'arriverait pas honorer le contrat.
  • Les classes : La classification des clients peut tre consid r e comme une tape essentielle la prise de d cision et se fait selon :
  • Le gel des comptes bancaires
  • La consolidation des cr dits
  • La classification des impay s

Chaque classe peut avoir une valeur entre 0 et 5. Plus la note est proche de 5 plus le client est mal class .

Les donn es de lATB sont g n ralement sauvegard es dans un syst me Oracle, mais il existe aussi une grande partie qui a t migr e vers un nouveau syst me intitul Equation sp cifique lArabe banque. La migration totale des donn es est encore inachev e donc une partie des donn es concernant les engagements clients r side toujours dans lancien syst me.

Pour suivre les engagements, les produits et les garanties, la solution utilis e actuellement est une application .NET classique qui permet la consultation et lexportation des donn es sous format Excel et peut tre consid r e comme tant basique et traditionnelle. Elle est d finie sur une base de donn es Oracle 11g en utilisant des liens de bases de donn es DBLINK permettant lacc s distance (oracle 11g, AS 400).

Critique de lexistant

La solution utilis e traite chaque module part. En effet, les informations concernant les engagements, les clients, les produits et les garanties se trouvent dans diff rentes bases de donn es.

Cette solution tait ad quate et r pondait aux besoins des d cideurs relatifs aux suivis des engagements clients. Cependant, depuis quelques ann es, la banque a not une augmentation consid rable du nombre de client le, do une l vation du volume des donn es traiter et lenrichissement du syst me dinformation de la banque. Ceci a men alors, linefficacit de cette solution face ces changements, on parle de :

  • Un mauvais partage de linformation.
  • Un manque de souplesse.
  • Un temps de traitement tr s lent qui peut durer jusqu 4 jours en consid rant le volume important des donn es analyser.

Les bases de donn es relationnelles utilis es dans cette solution sont d finies comme tant un r pertoire d' l ments de donn es dot s d'une relation pr d finie entre eux. Ce r pertoire peut contenir des informations erron es et manquantes qui ne r pondent pas aux attentes des d cideurs, qui ont besoin dinformations pertinentes et fiables sur lesquelles ils peuvent sappuyer pour une prise de d cision avis e. Il est indispensable alors dopter pour une structure de donn es mieux adapt e afin de faciliter lanalyse des donn es pour des fins d cisionnelles.

Les d cideurs sont confront s des probl mes qui r sident dans :

  • La complexit de la structure de la base de donn es cause dun nombre assez important des tables et des jointures mises en Suvre.
  • La difficult dacc s distance aux informations.
  • La difficult de la repr sentation des donn es historiques.
  • La g ne de lexploitation optimale des donn es et la classification selon un th me bien d termin .

Description de la solution

Apr s avoir tudi le processus de la prise de d cision de lATB, il sest av r quil est n cessaire de mettre en place un syst me d cisionnel qui va permettre de :

  • Homog n iser les sources de donn es h t rog nes.
  • Suivre les engagements clients.
  • Suivre les produits de la banque tels que les int r ts et les commissions.
  • Suivre les garanties et les mettre jour.
  • Suivre la classification des clients
  • Calculer les risques dinsolvabilit .
  • Analyser les donn es et g n rer des rapports et des Tableaux de Bord.
  • Diffuser les rapports et les Tableaux de Bord g n r s dans une interface utilisateur.
  • Faciliter lanalyse et la prise de d cision au niveau des hauts et moyens secteurs de la banque.

Cest pour cette raison que nous avons opt pour une solution d cisionnelle ayant pour but de collecter et r cup rer les donn es de diff rentes sources disponibles, les traiter et les charger dans des bases d cisionnelles. Cette solution permet de fournir une interface web dynamique qui permettra aux d cideurs de suivre les engagements, les produits et les garanties bancaires, de consulter la classification des clients tout en se r f rant aux risques calcul s, et enfin avoir lacc s aux diff rents tableaux de bord et des rapports interactifs pour des fins d cisionnelles.

Conclusion

A travers ce chapitre, nous avons pu acqu rir une connaissance assez importante concernant lactivit de lATB, en faisant l tude de lexistant et en soulignant ses limites. Ensuite, nous avons propos une solution qui r pond aux besoins des d cideurs de la banque. Quant au chapitre qui suit, nous allons num rer les diff rentes m thodes de conception et les outils de linformatique d cisionnelles pour justifier nos choix.

Chapitre II : M thodes de conception et outils d cisionnels

Introduction

Afin dassurer une bonne gestion du projet, une tude comparative des m thodes de conception simpose ce stade. Nous allons galement faire le choix des outils informatiques que nous allons utiliser ainsi que les approches que nous allons adopter. Ce chapitre sera alors, d di la justification de nos choix en faisant recours une comparaison bien d taill e.

M thodes de conception

Le projet d cisionnel est un projet de type particulier. Il est non seulement complexe, mais doit aussi r pondre parfaitement aux besoins volutifs des utilisateurs engag s de prendre des d cisions cruciales dans un univers instable et changeant. Cela nest autre que la finalit de la Business Intelligence. Dailleurs, toute d cision est obligatoirement une prise de risque, dautant plus critique calculer dans un environnement incertain. Par cons quent, il faut choisir une bonne m thode de gestion adapt e ce type de projet.

Etude des m thodes pr dictives classiques

Les m thodes classiques de gestion de projet telles que le cycle en V et le mod le en cascade sont caract ris es par leurs aspects pr dictifs, comme son nom lindique, il faut que tout soit planifi et d fini d s le d but. Le principe de la m thode pr dictive consiste collecter dans un premier temps, les besoins puis d terminer le produit. En dautres termes, la particularit de cette m thode consiste pr voir toutes les tapes de mani re s quentielle et de valider l tape en amont pour pouvoir passer l tape qui suit. De ce fait, le chef de projet sengage sur un planning de r alisation du projet bien pr cis mais il lui est impossible danticiper les probl mes que l quipe peut rencontrer, dans un environnement o les nouvelles technologies font leurs apparitions constamment. Prenons lexemple du cycle en cascade, les risques ne sont d tect s qu la phase de test apr s avoir achev la phase de d veloppement. En avan ant dans la r alisation du projet, limpact de ces risques augmentent. N anmoins, parmi les m thodes classiques, la d marche cycle en V est la plus utilis e lorsquil sagit dun projet d cisionnel. La figure 2 r capitule les diff rentes phases de la d marche cycle en V. [4]

![](data:image/png;base64...)

Figure 2. D marche cycle en V [5]

M thodes AGILES

Une m thode agile est une approche it rative et incr mentale, qui est men e dans un esprit collaboratif avec juste ce quil faut de formalisme. Elle g n re un produit de haute qualit tout en prenant en compte l volution des besoins des clients. [6]

Cette approche forme un ensemble de m thodes permettant en effet de g rer essentiellement les projets informatiques. La particularit de la m thode agile r side dans le fait quelle applique un principe de d veloppement it ratif. Ce principe consiste d couper le projet en it rations . Ces it rations pr sentent des mini-projets d finis au pr alable avec le client en d terminant les diff rentes fonctionnalit s d velopper ainsi que leurs priorit s. Cette m thode permet d viter les impr vus rencontr s en cours du travail gr ce sa flexibilit aux changements et son adaptabilit aux modifications. Dans le cadre dun projet d cisionnel, la m thode agile peut tre appliqu e. Elle permettra davoir un circuit de communication efficace et une possibilit de modification et de correction par rapport aux exigences du client. Parmi les m thodes agiles les plus utilis es, nous citons Adaptive Software Development, Scrum et Crystal.

M thodes AGILES Vs M thodes pr dictives classiques

Apr s avoir tudi chaque m thode, nous proposons ce tableau comparatif qui r capitule les principales diff rences entre les deux m thodes. [7]

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| Axe de comparaison | M thodes AGILES | M thodes classiques |

| Planification | Adaptive | Pr dictive |

| Cycle de vie | It ratif et incr mental | En cascade ou en V |

| Documentation | Tr s r duite au strict n cessaire au profit des fonctionnalit s op rationnell...