UPN : une thèse de doctorat sur la conception d’un modèle des données pour la gestion des établissements de l’ESU

Kinshasa, 17 août 2022 (ACP). – Le chef de travaux, Jean Okit’oleko On’okoko Wengaa a soutenu mardi à l’Université pédagogique nationale (UPN) une thèse de doctorat en génie informatique intitulée « Conception d’un modèle prévisionnel et des outils d’aides à la décision basés sur un méga entrepôt de données pour la gestion des Etablissements d’enseignement supérieur et universitaire (ESU) de la province de Kinshasa ».

Selon Jean Okit’oleko qui a été proclamé docteur en sciences, avec grande distinction,  les entrepôts de données répondent à un réel besoin en matière d’accès à l’information partagée en temps réel.

Il a  en outre, poursuivi que «  la personnalisation qui est une prise en compte du décideur dans les systèmes d’information décisionnels représente une autre problématique à travers ses enjeux peu ou pas étudiés actuellement ».

Proposition du modèle statistique prévisionnel des effectifs des étudiants

L’impétrant a proposé dans cette thèse, un modèle statistique prévisionnel de dépendance fonctionnelle des effectifs des étudiants et de la capacité d’accueil des infrastructures qui demeurent statiques jusqu’à nos jours pour chaque année académique.

Il a ensuite développé, dans ce modèle qu’il a conçu, des outils d’aide à la prise de décision  pour la gestion des établissements de l’ESU dans la ville de Kinshasa, partant des systèmes existants pour faire face à la complexité des entrepôts de données , « Data Warehouse » en anglais et sa portion orientée métier notamment les magasins de données (Datamarts).

L’originalité de cette recherche, selon lui, a consisté à montrer qu’il est pertinent d’intégrer la sémantique et les outils d’aide à la prise de décision dans les entrepôts de données complexes de gestion des établissements de l’ESU, capable d’assister les décideurs ou utilisateurs à exprimer leurs propres connaissances  métiers et exploiter en toute sécurité en ligne les méthodes de fouille de données avancées pour extraire des connaissances en temps réel.

Les professeurs Boniface Engombe Wedi de l’UPN et Simon Kidiamboko Guwa de l’Institut supérieur des techniques appliquées (ISTA/KIN), promoteur et co-promoteur de cette thèse,  ainsi que d’autres membres du jury ont salué la pertinence et l’originalité de ce travail.

ACP/KHM/KJL/CDN

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