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PFE 2004-2005 ABID Amine

Gestion documentaire et Knowledge Management pour le secteur pétrolier et para-pétrolier: de la veille technologique à l’intelligence économique. PFE 2004-2005 ABID Amine. Environnement. IXIS IXIS Securities. La banque d’investissement. Position de la recherche.

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Presentation Transcript


  1. Gestion documentaire et Knowledge Management pour le secteur pétrolier et para-pétrolier: de la veille technologique à l’intelligence économique PFE 2004-2005 ABID Amine

  2. Environnement • IXIS • IXIS Securities

  3. La banque d’investissement • Position de la recherche

  4. Focus sur l’analyse financière • Aide • Fonction de support indispensable • Recherche permanente d’information • Spécialisation obligatoire pour éviter la dispersion • Nécessité de se focaliser sur un secteur

  5. L’analyse financière dans le secteur pétrolier • L’un des différents secteurs: le pétrole • Suivi de quatre sous-secteurs: • Pétrolières intégrées, Raffineurs/Distributeurs, Gaziers, Entreprises de services • Nécessité de comprendre les fondamentaux du secteur

  6. Fondamentaux • L’industries pétrolière est divisée en 3 parties: Upstream, Midstream, Downstream Upstream Midstream Downstream

  7. A la recherche de l’or noir • Les activités de géophysique • La sismique: marine, terrestre, aéroportée • Les centres de traitement de données (images CGG)

  8. Le champ • Le champ est à l’origine de l’exploration • Champ offshore/onshore • Sociétés de développement, Services au puits

  9. De nombreux champs • Caractéristiques d’un champ • Opérateur / Partenaires • Types de contrats • De très nombreux champs de par le monde

  10. La production • Différents types de forages • Différentes unités de mesure

  11. Midstream • Pipelines • Tankers • De nombreux pipelines • Grand nombre de tankers

  12. Downstream • Les raffineries • Nombreuses, problématique des arrêts • Les stations-services

  13. Saturation Une quantité de données importante Très difficile à gérer • 1 octet = 8 bits = 1 byte = 1 caractère pris parmi 256 • 1 kilo-octet = 1024 caractères = 10^3 octets = 1/2 page de livre • 1 méga-octet = 1024 kilo-octets = 10^6 octets • = un livre d'un million de caractères (500 pages de 2000 caractères) • = une minute de son de qualité moyenne (compression MP3) • = une photo couleur de qualité moyenne • 1,4 méga-octet = une disquette 3.5" (floppy disk) • 10 méga-octets = une minute de son haute-fidélité • = une ou deux minutes de vidéo basse qualité (DivX) • = un numéro d'un magazine avec images en qualité moyenne • 200 méga-octets = 2´10^8 octets • = ce qu'un humain mémorise pendant sa vie d'après Landauer • 650 méga-octets = un CD • = 500 livres de taille moyenne sans images • = 10 heures de son de qualité moyenne (compression MP3) • = une heure de son haute-fidélité • = une ou deux heures de film vidéo basse qualité (DivX) • = une encyclopédie illustrée • De 4,7 à 17 giga-octets = 1 DVD en 2002 • 200 giga-octets = un disque dur d'ordinateur en 2005 • 1 téra-octet = 1024 giga-octets = 10^12 octets • = un disque dur d'ordinateur vers 2007 • = une cartouche numérique vers 2007 • = la bibliothèque d'Alexandrie (?) • = texte (sans images) du million de livres publiés chaque année • = enregistrement des toutes les conversations d'une personne durant sa vie (20000 h MP3) • 20 téra-octets = espace nécessaire pour stocker la version numérisée et comprimée du million de livres publiés chaque année (images comprises) • = la bibliothèque du Congrès à Washington (en ne retenant que le texte de ses 20 millions d'ouvrages) • 100 téra-octets = les archives du net en 2001 • 500 téra-octets = plus grosse banque de données en 2003 (University Corporation for Atmospheric Research) • = espace nécessaire pour enregistrer le film-vidéo d'une vie • 1 péta-octet = 1024 téra-octets = 10^15 octets • = capacité stockage au CERN à Genève prévue pour 2004.

  14. Les étapes de la gestion d’information • L’ère du papier • L’ère de l’informatique • L’ère du Web • Le futur ?

  15. Knowledge Management • Définition • Implantation et principes • Vers la création de bases de données

  16. Compagnies Entreprises de services Fabricants de matériel Champs/blocs Raffineries Pipelines Développements de champs Unités en projet Gestion des acteurs Gestion des projets Gestion des actifs Gestion du news-flow Gestion des données Données brutes Données chiffrées Points de détail Upstream Reuters RSS

  17. Pétrolier RN / Pays Acheter Vendre Champ Onshore Raffinerie Prod. / Région Capacité Produire / Maintenance Produire / Maintenance Midstream Upstream Downstream Champ Offshore Unité Pétrochimique Transformer / Distribuer Produire Acheminer Prod. / Région Produit / Capacité Produire / Maintenance Produire / Maintenance Pipeline Tanker Capacité Volumes Plateforme / FPSO Réseau Distribution Déplacer Transporter Prod. / Région Taille Projet / Produire / Maintenance Vendre Compagnie de Services CA / Pays Etudier / Réaliser

  18. Système Connexion Page d’accueil Choix: Liste champs Affichage: Liste champs Choix d’un champ Informations sur le champ Modifier Sauvegarder

  19. La base de données • Définition • Principe de fonctionnement d’une base de données relationnelle • Choix de MySQL

  20. L’application • Couple PHP/MySQL • Raisons de ce choix (Portabilité, open-source, légèreté) Principe de fonctionnement

  21. Qualité M&A Champs Compagnie Etat Projet Raffinerie MCD

  22. Capture d’écran 1 • Insérer des données sur les champs • Sur les raffineries • Sur les compagnies

  23. Capture d’écran 2 • Modifier les données • Mettre à jour • Supprimer

  24. Capture d’écran 3 • Rechercher des données • Parler de la recherche Fuzzy Logic de MySQL

  25. La veille stratégique • Gestion de contenu • Obtenir le contenu, autrement que par l’intervention humaine: les robots • Définition d’un robot: programme informatique destiné à effectuer une tâche précise (automatisation d’une tâche)

  26. Différents niveaux d’information • Information Blanche • Information Grise • Information Noire • Pour la finance, en raison des règles financières (AMF, SEC, délit d’initiés), l’information grise suffit • L’information est disponible sur internet

  27. RSS • RSS: Real Simple Syndication • Développement avec les blogs • Evolution exceptionnelle sur le Web

  28. XML • XML: eXtended Markup Language • Avantages par rapport au HTML • Schéma XML, DTD, grammaire • Les Méta-données • Exemple de programme (Lecture informatique, mais aussi lecture directe)

  29. Exemples XML <?xml version="1.0" encoding="iso-8859-1"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="test.xsl"?> <poeme> <auteur>Victor Hugo</auteur> <titre>L'âme en fleur</titre> <date>1856</date> <strophe> <ver>Mon bras pressait ta taille frêle</ver> <ver>Et souple comme le roseau;</ver> <ver>Ton sein palpitait comme l'aile</ver> <ver>D'un jeune oiseau.</ver> </strophe> <strophe> <ver>Longtemps muets, nous comptemplâmes</ver> <ver>Le ciel où s'éteignait le jour.</ver> <ver>Que se passait il dans nos âmes ?</ver> <ver>Amour ! , Amour ! ..</ver> </strophe> </poeme> <?xml version="1.0" encoding="iso-8859-1"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="test.xsl"?> <petroliere integree> <nom>Total</nom> <pays>France</pays> <RNPG>9777</RNPG> <champ> <region>Mer du Nord</region> <type>Offshore</type> <nom>Volve</nom> <production>100000</production> </champ> <raffinerie> <nom>Antwerp Prime G</nom> <paysr>Belgique</pays> <complexite>17,53</complexite> <capacite>120000</capacite> </raffinerie> </petroliere integree>

  30. Flux RSS (Exemple)

  31. Application • Liste de flux RSS • Affichage sur une page • Stockage

  32. Capture d’écran 1

  33. Capture d’écran 2

  34. Qualité M&A Champs Compagnie Etat Projet Raffinerie Vers le web sémantique RSS ? RSS_feed

  35. Vers le web sémantique OWL Règles • Analyseur syntaxique • Programmé en Java • Tentative de lecture de textes RDF schéma Ontologies Modèle de métadonnées RDF Métadonnées XML schéma Modèles de documents XML Documents structurés Unicode Données brutes

  36. Vers le Web sémantique • Capture d’écran de l’analyseur syntaxique

  37. Vers le Web sémantique • Objectif: faciliter la recherche de l’information • Enrichissement des contenus du web de méta-données, qui le décrivent (ontologies, grammaires, XML, RDF) • Exemples de premières applications

  38. L’analyste reste indispensable, mais… • Une application de gestion de connaissances ne vient pas remplacer l’humain • Risque offshore (http://www.businessworldindia.com/Nov2403/indepth01.asp)

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