Un objet ou événement localisé dans l'espace constitue, avec ses données attributaires, une information géographique. Les Systèmes d’Information Géographique (SIG) permettent d'acquérir, de gérer, de manipuler et de transmettre ce type d'information, en traitant le volet graphique de l'objet, mais également son contenu sémantique. Les informations géographiques peuvent avoir des origines variées, des objets sont localisables par nature, d'autres par association, de thématiques identiques ou différentes. Les domaines d'application des SIG sont vastes, et couvrent l'aménagement du territoire jusqu’au géomarketing. De ces analyses découlent des modèles ou des simulations qui font des SIG et de leurs composantes (matériel, logiciels, personnel, données, méthodes) un outil d'aide à la décision territoriale.
Le manque d’outils informatisés entre les systèmes intégrés de gestion (ERP) et les systèmes de contrôle commande ou l’exécution manuelle des opérations se traduit par une efficacité moindre de la production et l’absence de ce que l’on appelle la continuité numérique dans l’usine. Les systèmes MES sont destinés à le combler. Cet article présente la genèse des systèmes MES, les principaux concepts dont l’analyse faite par l’ISA-95. Il présente ensuite comment sont construites les solutions disponibles sur le marché et l’intérêt d’une intégration logicielle plus importante, d’une part en capitalisant sur le standard ISA-88, et d’autre part en englobant les fonctions de supervision (SCADA). Il examine aussi les problématiques de déploiement et de conduite d’un projet MES.
Depuis quelques années, développer des expériences réalité virtuelle ne veut plus signifier d’avancer en terrain inconnu. En effet, quiconque peut maintenant construire une expérience de réalité virtuelle à partir d'un point d'entrée plus bas que cela ne l’était auparavant grâce aux nombreux outils et logiciels développés. Or, si ces derniers avaient pour fonction principale, la création d’une expérience ludique et divertissante, aujourd’hui, ils peuvent être exploités dans un contexte professionnel et industriel. Mais quel est le processus de création d’une expérience en VR et grâce à quels outils l’utilisateur y parvient-il ? Ce sont les sujets aujourd’hui traités dans cet article.
Les données se multiplient à tel point qu’après le risque lié à l’infobésité, apparaît aujourd’hui à l’opposé l’opportunité du big data. Mais que peut donc bien faire un être humain de « big data » ? Pour donner du sens à cette masse de données informe, il a besoin d’outils de traitement et d’aide à l’analyse des données.
Les méthodes et outils de datavisualisation permettent à l’analyste de traiter des masses de données en appliquant des algorithmes statistiques et en limitant les biais cognitifs. Tout en rationalisant et enrichissant la donnée, les outils logiciels permettent également d’offrir des interfaces d’exploration dynamique des corpus de données chiffrées ou textuelles.
Digimind est une solution relativement simple et puissante d’utilisation. Il est toutefois important de connaître son fonctionnement, ses possibilités et ses limites.
Afin de réaliser sa veille avec Digimind Evolution, le préalable est de bien déterminer ce que l’on souhaite et qui seront les utilisateurs de la solution ainsi que leurs profils. Cette étape préliminaire ne doit pas être négligée et facilitera alors l’utilisation de Digimind Evolution pour la réalisation du sourcing, le paramétrage des surveillances, la réalisation des livrables.
L’analyse des relations ou collaborations entre auteurs est utile pour détecter les réseaux d’influence, l’émergence de nouveaux leaders d’opinion, ou encore simplement trouver les auteurs influents dans un domaine de compétence particulier ou dans une aire géographique particulière.
Divers outils payants ou gratuits existent pour réaliser ces analyses. Intellixir est une plate-forme web payante qui présente la particularité d’être très performante dans la représentation graphique des analyses de corpus important de notices bibliographiques.
Intellixir permet de définir plusieurs niveaux d’utilisateurs. Les « experts » ont toutes les autorisations, alors que le niveau « lecteur » permettra juste de prendre connaissance des rapports créés par les autres utilisateurs. D’autres niveaux intermédiaires existent entre les deux.
L’exemple choisi ici utilise un profil simple non expert, mais capable d’effectuer les analyses.
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