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apiec.org Signaux faibles Henri Laude

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Intelligence économique : présentation initiation aux signaux faibles et exemples

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Page 1: APIEC SCIP Signaux Faibles

apiec.org

Signaux faibles Henri Laude

Page 2: APIEC SCIP Signaux Faibles

APIEC / SCIP

• Développe un point de vue « Ingénierie de l’IEC »

• Promotion de l’IEC auprès des jeunes

▫ Encadrements de travaux sur l’IEC

▫ Promotion de la recherche

• Promotion auprès des cadres et des entreprises

• Sources d’information internationales / SCIP

▫ Point de vue complémentaire à l’IEC « à la française »

▫ Communauté étendue

• Fournir des ressources à la collectivité [théorie, outils, données, coaching, soutien …]

Page 3: APIEC SCIP Signaux Faibles

Commissions/Travaux/Talents

Mettre en Place l’infrastructure IEC d’une Entreprise/organisation

Géopolitique – Veilles pays/régions/marchés

Sciences économiques/Marketing

Propriété intellectuelle/Innovation/Droit

Business Intelligence / DataMining / Textmining/ Web x.0

Aide à la Décision [IA/SE, Options réelles ...]

Knowledge Management

Risque/Sureté/Sécurité/Résilience [dont SI]/Gestion de crise

Ingénierie sociale et psychologie

Influence

Compliance/Lutte contre la Fraude/AML/Abus de marché …

Page 4: APIEC SCIP Signaux Faibles

prévoir l'avenir ... ou tout au moins l'avenir prévisible parce que programmé

Page 5: APIEC SCIP Signaux Faibles

Analogie avec la théorie des jeux

Lutte contre la nature

Lutte contre un adversaire « intelligent »

Plaçons nous dans le cas où les acteurs ont une volonté propre

(à l'opposé d'une foule, d'un marché ...)

Page 6: APIEC SCIP Signaux Faibles

Gérer-anticiper les « surprises »

Page 7: APIEC SCIP Signaux Faibles

Types de signaux faibles Les signaux précurseurs

(dont la présence contigüe dans un espace de temps ou de lieu donné préfigurent la confirmation d'un fait ou l'occurrence d'un évènement futur)

Les évolutions

(par rapport à une tendance ou un comportement constaté, qui pourraient être l'indice d'un changement de tendance ou de comportement)

Les écarts anormaux

(par rapport à un comportement prévu, analysable comme une déformation provisoire ou définitive du contexte ou du modèle)

Informations précoces

(faits avérés, unitaires, interprétations difficile, avant l’exécution du plan ou l’occurrence de l’évènement)

Premiers symptômes

(faits avérés par construction, mais typiquement l’exécution du plan a commencé ,ou l’évènement a eu lieu mais nous est caché)

Page 8: APIEC SCIP Signaux Faibles

Signal faible sur série temporelle [FOREX] 1. Premiers symptômes

2. Ecarts anormaux

3. Tout type de surprise, mais surtout « imaginable - improbable »

4. Acteurs intelligents, puissants ou concertés

N évènements de type X ont déclenché le pattern Head and Shoulders

Cet évènements de type X a déclenché le pattern Five wave Elliot impulse

Page 9: APIEC SCIP Signaux Faibles

Signal faible sur Données non structurées 1. Premiers symptômes/informations précoces

2. Signaux précurseurs/évolutions

3. Tout type de surprise

N requêtes X ont débouché sur cette clusterisation

Aujourd’hui cette requête X a débouché sur cette clusterisation

Requête web Extension

sémantique du résultat

Requête étendue et nettoyage

Calcul distance

entre concepts

Cluterisation Analyse /

cycles précédents

Page 10: APIEC SCIP Signaux Faibles

Merci Pour aller plus loin …

Proposition de contribution [9 Avril – 500 mots]