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ROISI - ISSN 2634-1468 - © ISTE Ltd
L’objectif de la revue est de fournir un espace pour la publication de recherches francophones disciplinaires ou interdisciplinaires, méthodologiques ou appliquées autour de l’ingénierie des systèmes d’information. Les contributions ont pour but de formaliser la conception, la mise en œuvre et l’évaluation des systèmes d’information. La revue vise à promouvoir et dynamiser des recherches stimulantes et de haute qualité dans les thématiques émergentes des systèmes d’information. La langue de publication est le français et, à titre exceptionnel, l’anglais.
Conseil scientifique
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Guillaume CABANAC
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Nadira LAMMARI
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The journal aims at providing a space for the publication of disciplinary or interdisciplinary methodological or applied French-speaking research, in the field of information systems engineering. The contributions formalize the design, implementation, and evaluation of information systems. The journal aims to promote and energize stimulating and high-quality research in the emerging themes of information systems. The language of publication is French and, exceptionally, English.
Scientific Board
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Guillaume CABANAC
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Nadira LAMMARI
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Ce numéro spécial de la revue Open ISI regroupe des extensions d’articles sélectionnés d’INFORSID 2021.
La détection et la caractérisation de la polarisation d’un réseau sont des problématiques majeures en analyse des réseaux sociaux. Par ce biais, les sujets conflictuels qui animent les interactions entre les utilisateurs peuvent être mis en évidence et mieux compris. En tant qu’intermédiaires avec l’extérieur de leur communauté, les individus situés aux frontières contribuent de manière significative à sa polarisation. Nous proposons ERIS, une approche formelle basée sur les graphes, qui exploite les frontières des communautés et les interactions entre les individus pour évaluer deux indicateurs : l’antagonisme des communautés et la porosité de leurs frontières. Ces valeurs représentent respectivement le degré d’opposition entre les communautés et leur tendance à s’exposer hors de la communauté. Conjointement, elles décrivent les comportements et rôles des différentes communautés et permettent ainsi de mieux comprendre la polarisation du réseau. Nous présentons également un algorithme pour calculer ces indicateurs, basé sur des opérations matricielles et dont le code source est librement accessible en ligne. Nous proposons une comparaison de notre méthode par rapport aux solutions existantes. Pour finir, nous appliquons notre proposition sur des données réelles, collectées à partir de Twitter, au travers d’une étude de cas portant sur les vaccins et la COVID-19.
En décembre 2019 démarrait dans la ville chinoise de Wuhan une épidémie de pneumonie attribuée à un nouveau coronavirus. Sa diffusion mondiale conduisait le 11 mars 2020 l’OMS à déclarer pandémie l’épidémie de COVID-19. Frappée elle-aussi, l’Europe a connu des confinements successifs pour limiter la pression sur les systèmes de soins de santé. Cependant, certains pays (p. ex. Taiwan et Corée du Sud) ont mieux contenu ce début de pandémie, en témoignent des chiffres de mortalité sensiblement plus faibles. Dans ces pays, le numérique a souvent occupé une place importante dans la réponse des états face à la pandémie. Dans cette recherche, nous traitons plus spécifiquement de l’adoption des applications mobiles de contact tracing, largement déployées en Europe sur le modèle de projets asiatiques comparables. D’une part, nous mettons en évidence la déconnexion entre l’état des connaissances, formelles ou expérientielles, des applications de proximity tracing. D’autre part, grâce à l’analyse du processus de prise de décision face à cette innovation, pour les gouvernements et les citoyens, nous identifions deux modalités distinctes de consentement, libre ou orienté. Aux stratégies globales de diffusion, nous préférons une stratégie locale de diffusion et proposons une application au contexte universitaire.
La détection d’évènements à partir des données postées sur internet est un sujet important de la recherche d’information. Les sources de données potentiellement intéressantes sont multiples et peuvent prendre la forme de flux de données textuelles plus ou moins structurées. Nous étudions dans cet article la détection d’évènements dans les flux de données textuelles et plus particulièrement l’impact de la représentation du texte sur la qualité des évènements détectés. Nous comparons différentes approches de traitement du langage dans deux contextes : supervisé et non supervisé. Nous étudions la question de l’efficacité des modèles basés sur les architectures Transformer pour la détection d’évènements dans les documents courts. Cette étude nous permet de conclure que, contrairement à ce qui avait pu être précédemment montré, les architectures Transformer peuvent être compétitives par rapport aux méthodes classiques.
Le règlement général sur la protection des données (RGPD) affecte considérablement la façon dont les organisations doivent aborder la confidentialité des données, les forçant à repenser et à mettre à niveau leurs processus métiers afin de se conformer au RGPD. A travers cette revue systématique de la littérature, nous examinons les études primaires concernant cette problématique, recensons les recherches effectuées et les méthodes proposées, appliquées et intégrées dans le cycle de vie d’un processus métiers (selon BPM) pour faire face à cette nouvelle réglementation.
La recherche sur le dossier médical informatisé a eu un essor très important jusqu’à la fin du siècle dernier. Les solutions logicielles sont largement diffusées à présent et les cabinets médicaux équipés. Les données médicales sont donc éclatées entre les différents lieux de soins sans faciles possibilités de partage ou de transmission aux patients.
Les bactéries hautement résistantes émergentes (BHRe) réprésentent une menaces importantes à l’échelle internationale. Actuellement, le statut de porteur de BHRe n’est pas partagé automatiquement entre les différents établissements de santé. Le patient n’est alors pas correctement traité et les précautions d’hygiène appliquées ne sont pas suffisantes, pouvant entraîner des épidémies. Plusieurs projets, internes aux hôpitaux ou étatiques, ont vu le jour pour
proposer un accès simplifié à cette information et limiter le risque de contamination. Mais ils comportent des problèmes limitant leurs impacts : non interopérabilité, données insuffisamment sécurisées, non respect des différents règlements sur la protection des données. . . Cet article présente Gramchain, un outil permettant d’améliorer les protocoles de suivi des patients porteurs de BHRe en utilisant une blockchain à permission. Cette solution, conçue en privacy by design, est conforme au RGPD. Le patient joue un rôle majeur dans le partage de ses données, grâce à un contrôle d’accès à granularité fine se faisant avec son autorisation.
Le développement des sciences comportementales parallèlement à celui des nouvelles technologies de l’information et de la communication bouleverse à la fois les traitements, la prise en charge, mais aussi le suivi du patient. En contrepartie de ces évolutions tendant à la personnalisation, ce dernier est appelé à être davantage coopératif et enclin à partager des informations sur lui-même, son intimité, son mode de vie, ses habitudes. Le glissement d’une médecine du secret s’opère vers une médecine de partage, où le patient est au coeur du système en tant que personne concernée. A cet effet, les modalités de recueil de son consentement éclairé font émerger de nouvelles problématiques.
Comité de rédaction
Rédactrice en chef
Isabelle COMYN-WATTIAU
ESSEC Business School
wattiau@essec.edu
Rédacteurs en chef adjoints
Christine VERDIER
Université Grenoble Alpes
christine.verdier@univ-grenoble-alpes.fr
Olivier TESTE
IRIT, Université de Toulouse
olivier.teste@irit.fr