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Le retour d’expérience (REX) représente un enjeu fort pour la fiabilité des systèmes et process. Il est constitué de trois grandes étapes : la collecte et le traitement et la diffusion des informations.

La façon la plus simple de collecter les récits de REX est de passer par le langage naturel pour un recueil d’informations complet, sans biais et au plus près du réel. La qualité des données recueillies dépend du fait que le rédacteur soit guidé dans sa démarche sans être enfermé dans un cadre de pensée a priori. Par rapport à l’information structurée par les champs prédéfinis, l’information textuelle recueillie est plus riche, ce qui permet une analyse du REX en profondeur. Mais elle représente un volume important et complexe à exploiter manuellement.

Une des clés passe alors par l’assistance à la saisie et l’exploitation automatique ou semi-automatique des données du REX. Le traitement automatique du langage permet d’enrichir les requêtes de recherche pour s’adapter à la diversité des vocabulaires et formulations et faire remonter des résultats exhaustifs classés par pertinence. De plus l’exploitation automatique des données à l’aide du traitement automatique du langage permet à la fois de faire émerger les cas similaires pour les comparer, de révéler des signaux faibles et de proposer des visualisations et cartographies innovantes pour l’aide à la décision, comme par exemple les schémas de causalité.

L’analyse ergonomique permet de modéliser vos processus de collecte des données de REX pour comprendre les difficultés et proposer des améliorations. Celles-ci peuvent porter sur votre organisation du retour d’expérience ou la re-conception de vos outils de saisie et d’exploitation du REX.
A partir de plusieurs expériences communes nous avons élaboré une démarche d’accompagnement qui permet d’associer analyse sémantique et ergonomie pour vous aider à améliorer l’exploitation des informations du REX.

Le retour d’expérience (REX) représente un enjeu fort pour la fiabilité des systèmes et process. Il est constitué de trois grandes étapes : la collecte et le traitement et la diffusion des informations.

La façon la plus simple de collecter les récits de REX est de passer par le langage naturel pour un recueil d’informations complet, sans biais et au plus près du réel. La qualité des données recueillies dépend du fait que le rédacteur soit guidé dans sa démarche sans être enfermé dans un cadre de pensée a priori. Par rapport à l’information structurée par les champs prédéfinis, l’information textuelle recueillie est plus riche, ce qui permet une analyse du REX en profondeur. Mais elle représente un volume important et complexe à exploiter manuellement.

Une des clés passe alors par l’assistance à la saisie et l’exploitation automatique ou semi-automatique des données du REX. Le traitement automatique du langage permet d’enrichir les requêtes de recherche pour s’adapter à la diversité des vocabulaires et formulations et faire remonter des résultats exhaustifs classés par pertinence. De plus l’exploitation automatique des données à l’aide du traitement automatique du langage permet à la fois de faire émerger les cas similaires pour les comparer, de révéler des signaux faibles et de proposer des visualisations et cartographies innovantes pour l’aide à la décision, comme par exemple les schémas de causalité.

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A partir de plusieurs expériences communes nous avons élaboré une démarche d’accompagnement qui permet d’associer analyse sémantique et ergonomie pour vous aider à améliorer l’exploitation des informations du REX.

Le retour d’expérience (REX) représente un enjeu fort pour la fiabilité des systèmes et process. Il est constitué de trois grandes étapes : la collecte et le traitement et la diffusion des informations.

La façon la plus simple de collecter les récits de REX est de passer par le langage naturel pour un recueil d’informations complet, sans biais et au plus près du réel. La qualité des données recueillies dépend du fait que le rédacteur soit guidé dans sa démarche sans être enfermé dans un cadre de pensée a priori. Par rapport à l’information structurée par les champs prédéfinis, l’information textuelle recueillie est plus riche, ce qui permet une analyse du REX en profondeur. Mais elle représente un volume important et complexe à exploiter manuellement.

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A partir de plusieurs expériences communes nous avons élaboré une démarche d’accompagnement qui permet d’associer analyse sémantique et ergonomie pour vous aider à améliorer l’exploitation des informations du REX.

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La façon la plus simple de collecter les récits de REX est de passer par le langage naturel pour un recueil d’informations complet, sans biais et au plus près du réel. La qualité des données recueillies dépend du fait que le rédacteur soit guidé dans sa démarche sans être enfermé dans un cadre de pensée a priori. Par rapport à l’information structurée par les champs prédéfinis, l’information textuelle recueillie est plus riche, ce qui permet une analyse du REX en profondeur. Mais elle représente un volume important et complexe à exploiter manuellement.

Une des clés passe alors par l’assistance à la saisie et l’exploitation automatique ou semi-automatique des données du REX. Le traitement automatique du langage permet d’enrichir les requêtes de recherche pour s’adapter à la diversité des vocabulaires et formulations et faire remonter des résultats exhaustifs classés par pertinence. De plus l’exploitation automatique des données à l’aide du traitement automatique du langage permet à la fois de faire émerger les cas similaires pour les comparer, de révéler des signaux faibles et de proposer des visualisations et cartographies innovantes pour l’aide à la décision, comme par exemple les schémas de causalité.

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A partir de plusieurs expériences communes nous avons élaboré une démarche d’accompagnement qui permet d’associer analyse sémantique et ergonomie pour vous aider à améliorer l’exploitation des informations du REX.

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