E-Gouvernement : Modélisation d’un système d’information décisionnel intégrant les concepts de l’intelligence artificielle, de Big Data et de data science pour une gouvernance efficace des marchés publics

Abstract

Ce mémoire de thèse de doctorat propose, dans le cadre du gouvernement électronique plus précisément de l’économie numérique, un système d’information décisionnel et innovant pour une dématérialisation intelligente des marchés publics. Le secteur des marchés publics, qui représente un poids économique considérable, fait l’objet de multiples problèmes, qui entravent le processus de développement de nos pays, dont les plus importants demeurent le manque de transparence et la corruption. L’e-gouvernement, à travers la dématérialisation et l'intégration d'une intelligence artificielle, est incontestablement un excellent outil à même de résoudre tout ou partie des problèmes de ce secteur. Dans cette dynamique, les méthodes scientifiques et technologiques de l’intelligence artificielle, les concepts de Big Data et les méthodes de data science ont été agrégés afin de mettre en place un système intelligent et robuste intégrant une plateforme décisionnelle riche et performante, en vue de contribuer à une bonne gouvernance des marchés publics et une bonne utilisation de l’argent public, ainsi qu’à la prospérité des Etats et des entreprises. En ce qui concerne les méthodes scientifiques de l’intelligence artificielle, la logique floue et les méthodes d'analyse multicritère AHP et FAHP ont été agrégées en vue d’une évaluation intelligente des offres. Quant aux méthodes technologiques, d’une part, le paradigme multi-agents a été utilisé afin de tirer profit des nombreux avantages d’un système modulaire et, d’autre part, le recours à l’ingénierie ontologique a permis de faire une description sémantique exhaustive des ressources facilitant ainsi la communication entre les agents et l’exécution par ces derniers de leurs différentes tâches. Pour remédier aux limites des SGBDR et doter notre solution informatique d’une plateforme décisionnelle efficace pour les pouvoirs publics, les administrations publiques, les entreprises et les citoyens, nous nous sommes appuyés sur les technologies du Big Data et les méthodes de data science pour stocker et faire des traitements et des analyses statistiques sur les données. Ainsi, un outil d’aide à la décision basé sur l’apprentissage statistique (machine) a été mis en place afin d'orienter les entreprises vers les marchés où le risque de ne pas l’emporter est faible. La plateforme décisionnelle intègre également un volet e-participation qui permet d’associer les citoyens à la gouvernance des marchés publics et aux choix des priorités publiques. Cette thèse de doctorat met, aussi, en évidence plusieurs perspectives de recherche qui constituent des pistes potentielles à explorer.