Conception et réalisation d'un outil de traitement et analyse des données spatiales pour l'aide à la décision : application au secteur de la distribution

Pour améliorer leurs performances, les entreprises du secteur de la distribution peuvent vouloir mettre en place des systèmes d'aide à la décision spatiale. La mise en place de ce type de systèmes reste aujourd'hui complexe. En effet, plusieurs verrous existent pour la conception, le développement et l'utilisation de ces outils, dont l'objectif est l'analyse des données spatiales, la création de connaissances, et leur utilisation dans un objectif d'optimisation. Ainsi, l'objectif de cette thèse est de proposer des contributions méthodologiques et logicielles pour permettre la conception et le développement d'un outil de traitement et analyse de données spatiales pour l'aide à la décision. Les trois problématiques abordées sont relatives à la prise en compte des données spatiales à trois niveaux: (1) au niveau de la conception et du développement d'un système d'aide à la décision ; (2) au niveau de l'application d'outils d'analyse de données sur des données spatiales ; et (3) au niveau des approches d'optimisation relatives à la localisation. La première contribution propose un cadre flexible pour le développement d'un système d'aide à la décision spatiale. Un ensemble d'étapes est proposé pour permettre de passer par les différentes phases requises pour la conception de ce type de système. La méthodologie permet la factorisation des différentes tâches dans le cas où plusieurs applications dédiées doivent être développées pour un même projet. De plus, une architecture propose des outils de manipulation des données spatiales, permettant de procéder à leur analyse et à la visualisation des résultats. Pour valider l'efficacité de notre cadre conceptuel, la conception d'un système spécifique, dédié à une application industrielle, est présentée. Le système développé est maintenant utilisé par une entreprise qui distribue des produits pour la construction immobilière à travers différents réseaux de distribution. Les possibilités offertes par la méthodologie sont illustrées grâce à une explication des différentes étapes de développement. La deuxième contribution réside dans une approche de prétraitement des données spatiales pour permettre leur analyse. L'approche proposée permet d'assister et d'accélérer le prétraitement des données spatiales. Cette approche est composée de plusieurs étapes qui d'une part, automatisent en grande partie le processus de prétraitement des données, et d'autre part, permettent de réaliser ce prétraitement sans avoir besoin de connaissance en relation spatiale ou en Système d'Information Géographique. L'approche est validée par la création d'un outil dont l'utilisation apporte des améliorations significatives par rapport aux outils actuellement disponibles. Les prétraitements ont pu être réalisés plus rapidement, et ils ont permis d'améliorer sensiblement la qualité des analyses.La troisième contribution réside dans l'utilisation conjointe du traitement des données spatiales et de la modélisation du problème à traiter pour permettre une approche d'optimisation plus réaliste que les modèles actuels de la littérature. La solution proposée permet la prise en compte des zones de chalandise et de la capture collaborative de la demande dans le traitement du problème de maximisation de la couverture. Pour permettre cela les capacités actuelles des Systèmes d'Information Géographique sont mises à profit pour intégrer les données spatiales relatives aux zones de chalandise. Les données traitées sont en suite utilisées au travers d'une modélisation adaptée à la problématique. La chaine de traitement est complètement validée, des données brutes jusqu'à la proposition des solutions de localisation. Ces trois contributions ont été intégrées au sein d'un seul outil de traitement et analyse des données spatiales pour l'aide à la décision, le tout basé sur des outils logiciels libres. L'outil développé a été validé sur une application avec un partenaire industriel du secteur de la distribution.

Abstract

Spatial decision support systems can assist companies in the distribution sector improve their performance through the analysis of spatial data, the creation of knowledge, and optimization purposes However, the implementation of this type of system remains complex today. Indeed, several barriers exist for the design, development and use of these tools. The objective of this thesis is to propose methodological and software contributions to allow for the design and development of a spatial data processing and analysis tool for decision support. The issues addressed relate to the integration of spatial data characteristics at three levels: (1) in the design and development of a decision support system; (2) at the application of data analysis tools on spatial data; and (3) in localization optimization approaches. The first contribution proposes a flexible framework for the development of a spatial decision support system. To validate the effectiveness of our methodology, the design of a specific system dedicated to an industrial application is presented. The developed system is now used by a company that distributes products for building construction through various distribution networks. The possibilities offered by the methodology are illustrated by a presentation of the different stages of development of the application. The second contribution is a pre-processing approach that allows for spatial data to be taken into account in data analysis. The proposed approach makes it possible to assist and accelerate the pre-processing of spatial data. The approach is then validated by the creation of a tool whose use brings significant improvements compared to the tools currently available. Pretreatments were processed faster and significantly improved the quality of the analysis. The third contribution lies in the joint use of spatial data processing and modelling techniques in order to allow a more realistic optimization approach than the available models of the literature. The proposed solution allows the catchment areas and the collaborative capture of demand to be taken into account in dealing with the problem of maximizing coverage. The processing chain is completely validated, from the raw data to the proposal of the localization solutions. These three contributions have been integrated into a single spatial data processing and analysis tool for decision support, all based on free software tools. The developed tool has been validated on an application with an industrial partner in the distribution sector.