Thèse de doctorat en Informatique
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Résumé
Les crises sanitaires et géopolitiques récentes ont mis en lumière la fragilité de nos politiques industrielles européennes. La prise de conscience actuelle ouvre la voie vers un modèle de réindustrialisation qui combine à la fois résilience, engagement sociétal, et performance économique. De nouvelles dimensions sont plébiscitées telles que l’impact environnemental et sociétal, la sécurisation des biens de première nécessité, la robustesse de la Chaine d’Approvisionnement, ou encore la fabrication distribuée. La libération récente des données économiques ou industrielles, associée à l’émergence de l’Intelligence Artificielle offre des perspectives nouvelles pour construire un jumeau du système productif français réunissant à la fois données macro-économiques et les observations réelles sur l’activité de chaque entreprise. Cette modélisation nous offre un outil puissant pour identifier les savoir-faire industriels, les chaînes de valeurs et les synergies potentielles entre les entreprises. Nous sommes en mesure de dérouler des scénarios de crise pour identifier les zones de fragilités industrielles et mesurer des scores de résilience associés à chaque entreprise ou chaque territoire. Nous développons dans cette étude un ensemble de systèmes de recommandations dont l’objectif est de guider les collectivités locales et les industriels vers des stratégies de développement qui font corps avec les objectifs d’une industrie responsable.
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Titre traduit
Can open data and artificial intelligence foster the mutation of the French industry towards a more resilient production system?
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Résumé
The recent health and geopolitical crises highlighted the fragility of our European industrial policies. The current awareness opens the way to a model of sustainable re-industrialization that combines resilience, societal and environmental commitment and economic performance. Open data, associated with Artificial Intelligence offers new perspectives for building a twin of the French productive system bringing together both macro-economic data and real observations on companies. This offers a powerful tool to identify industrial know-how and Global Value Chains (GVC). In this work, we present how data can lead local authorities and companies towards development strategies that are consistent with sustainable industry.
Source: http://www.theses.fr/2023UCFA0034
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