Memoire Online - à‰tude comparative par approche décisionnelle sur l'augmentation de la population estudiantine dans l'enseignement supérieur et universitaire.

A mon DIEU le tout puissant le maitre de toutes choses sans qui rien n'est possible, que gloire et louange lui soit rendu.

A toi mon père, un grand merci pour tous tes sacrifices et efforts que tu fais pour moi.

A ma trèschèremère, je pense chaque seconde à tes conseils et la protection que tu m'offre, toi qui es toujours là pour moi je manques des mots pour te remercier.

A toi mon oncle Alexi MVUMBI, je te remercie pour les sacrifices que vous avez consenti pour moi et pour tous vos conseils, j'en ferai bon usage.

A Benjamin LENDO, Prisca LENDO, Chouna MVUMBI et tantine Alpha je vous remercie.

A mes amies Andy Muaka, Merveille FUKIAU, Roland LUABEYA, Pitchouna KANKU, Abas KANGA, Freddy MUGBANGAKA, Richard TSHIMANGA, Jean KALOMBO, Dollarbill KASHAMA et Baku MPO R.10 je vous porte dans mon coeur.

A vous tous qui de près ou de loin étaient toujours là pour moi, je vous remercie du fond du coeur.

Remerciement

Au terme de nos études du cycle de graduat en informatique, nous tenons à remercier ici tous ceux qui, de près ou de loin, ont daigné bien contribuer à notre formation et à la réalisation de ce travail de fin de cycle.

Mes sincères remerciement a mon directeur de travail le professeur NTUMBA BADIBANGA, les mots ne suffisent pas pour exprimer ma reconnaissance.

A mon encadreur l'assistant MILAMBU Michel, je vous suis très reconnaissant pour tous les sacrifices consentis.

Nous remercions, les dirigeants de l'Universite de Kinshasa en général et en particulier au doyen de la faculté des sciences le professeur PHUKU PHUATI, au chef de département le professeur MBUYI MUKENDI et au vice doyen chargé de l'enseignement le professeur MUSESA LANDA.

Aux professeursMANYA, MUBENGA, MVIBUDULU, MUHINDO et KAFUNDA pour vos conseils qui nous ont poussés à aller loin pour la formation.

Aux assistants TSHIMANGA Celestin, Yannick, Felicien Jordan, Panzu qui sont des modèles pour moi, trouvez dans ces mots l'expression de ma gratitude.

Liste des figures

Liste des tableaux

Liste des abréviations

0. Introduction

Pour ledéveloppement d'un pays,il est primordiale de former les futurs cadres et agents qui devront prendre la relève de dirigeants actuels pour assurés le progrès du pays, pour cela tout les gouvernements du mondemettent à la disposition de sa population des infrastructures (écoles, instituts et université...) pour accueillir les jeunes en vue de leurs formations et la poursuite de leuréducation, bien sûr quand nous voyons tout cela il faut aussi du personnel nécessaires pour la formation de ce dernier.

Alors mettre en place les infrastructures et cadres seuls ne suffit pas, il faut une suivis de ce dernier, quand nous parlons de la suivis, le gouvernement devrait adapter ces infrastructures par rapport à lacroissance de sa population pour que dans un avenir proche qu'il n'y ait pas insuffisance de ce dernier pour l'accueil des apprenants, fort malheureusement dans un pays comme le notre où le taux d'accroissement de la population dont l'Age varie entre 15 et 64ans en 2005 est de plus de 50%. L'augmentation de la population estudiantine en général et dans certains domaines de l'enseignement supérieur et universitaire en particulier est une évidence que nous ne pouvons pas nous en doutés.

En effet,depuis quelques années certains domaines de l'enseignement supérieur et universitaire sont en surnombre par rapport aux autres,car des nos jours tout rêve de jeune élève du secondaire est d'étudié à l'université une fois qu'il a décroché son diplôme, mais si nous essayons de nous renseigner sur ce qui ce passe sous d'autres cieux, nous allons vite nous apercevoir qu'étudier à l'université n'est pas une décision a prendre à la légère et pour tout les jeunes ce n'est pas un rêve, car il y a beaucoup de critère pour étudier à l'université.L'enseignement secondaire et supérieur dans ce pays est bien organisé et le gouvernement a une bonne politique d'orientation de jeune.

0. I.Problématique

Parlons un peu de notre pays en remontant le temps vers les années 60, à l'époque l'enseignement supérieur était bien organisé avec une bonne orientation de jeunes diplômés, au cour des années l'enseignement supérieur et universitaire se vulgariser avec un recrutement pour étudier à l'université de meilleurs élèves du pays selon des critères bien établies. Vers les années 80 avec rupture d'octroyer les bourses, ce qui a impliqué que les parents devraient maintenant supporter les études de leurs enfants ce qui nous a conduit à ce qui est fort déplorable pour nous aujourd'hui, de nos jour chacun fait ce qui lui semble bon les études universitaires de ses enfants, sur ce point les responsabilités sont partagées, d'une part la politique du gouvernement qui n'est pas bonne et de l'autre coté la population qui n'a pas des bonnes informations.

- Parlons un peu de ce dernier les choix des domaines que choisissent les jeunes et leurs responsables, si nous faisons un petit sondage parmi nous les étudiants et nos futurs camarades, nous aurons comme résultats que le choix de tel domaine ou autre est justifié par l'intérêt financier avec comme argument un grand frère du quartier, un cousin, son père ou son oncle est dans ce domaine, nous ne tenons pas compte de la section suivis aux humanités, et si nous posons la question par rapport au choix, la réponse serait par admiration, ou bien la personne a une bonne vie ou autre, et pour certains les parents ont choisis pour eux.

- La part du gouvernement dans tout ça est qu'il n'assume pas son rôle du père de la nation, l'état par le biais de son ministère de l'enseignement supérieur et universitaire (ESU en sigle) et son ministère de l'enseignement primaire secondaire et professionnel (EPSP en sigle), ces deux ministères devraient bien s'organiser pour l'orientation de jeunes congolais et congolaises.

0. II.Hypothèse

L'hypothèse est une proposition à partir de laquelle on raisonne pour résoudre un problème, pour démontrer un théorème. Au sens spécifique le terme hypothèse est une proposition résultant d'une observation et que l'on soumet au contrôle de l'expérience ou que l'on vérifie par déduction, ou encore une supposition destinée à expliquer ou à prévoir des faits. A en croire R.Pinto et M. Grawitz, tout chercheur doit en effet présupposer au départ un point de vue lequel constitue ce qu'on appelle le concept opérationnel ou hypothèse de travail.

Ø le choix d'un domaine scientifique par chaque étudiant doit être dicté par des intérêts purement scientifiques,

Ø les établissements supérieurs devraient vulgariser les domaines qui sont négligés par la jeunesse

0. III.Choix et Intérêt du Sujet

Nous avons porté notre choix sur ce sujet, car nous avons jugés bon que nos professeurs et les autres lecteurs qui sont les cadres et les parents de notre pays tiendrons compte de ce problème, il est déplorable de se retrouver a plus d'un millier d'étudiants dans un auditoire pendant que dans les autres ils sont moins d'une dizaine. Nous pensons que les solutions que nous allons proposées ici, contribueront au développement de notre pays.

0. IV. Délimitation du Sujet

Le sujet choisit est un peu vaste, dans la mesure où une telle étude ne peut pas se faire sur toute la république faute de moyen, si nous le menons sur toute la ville de Kinshasa le temps nous ferrons défaut, alors notre travail sera fait à la faculté des SCIENCES de l'Université de Kinshasa.

0. V.Méthodes et Techniques Utilisées

V.1. Méthodes

Par définition une méthode est unedémarche organisée rationnellement pour aboutir à un résultat. Ou encore ensemble ordonnée de manière logique de principes, de règles, d'étapes permettant de parvenir à un résultat.

V .2.Techniques

Les techniques sont des supports d'un travail scientifique qui viennent appuyer les méthodes et constituent de ce fait des outils efficaces dans la récolte des données. Ce sont des instruments, des procédés opératoires pour récolter les données sur terrain. Les techniques ci-après vont nous aider de récolter les données nécessaires pour notre travail :

Permet de vérifier le contenu des fiches et les manuels des procédures existants.

Chaque document émis, reçu ou conservé à un poste doit être enregistré et analysé.

On choisit un interlocuteur au quel on pose des questions concernant le traitement des informations.

0. VI. Plan du Travail

Mise à part l'introduction et la conclusion, le présent travail comprend quatre chapitres.

Le premier chapitre parle de Généralités sur les domaines de l'enseignement supérieur et universitaire

Chapitre I : GENERALITES SUR L'ENSEIGNEMENTSUPERIEUR ET UNIVERSITAIRE[5]

I.1. Introduction

Deux années importantes sont à considérer dans l'histoire de l'enseignement au Congo. Il s'agit de 1906 et 1948.

En 1906 fut signée la convention scolaire entre l'Etat et le Saint-Siège et à partir de cette date les missions essaimèrent des écoles sur l'entendue du territoire national, chacune pratiquant des programmes et des méthodes propres. Ces écoles avaient pour objectif principal la formation des agents auxiliaires de la colonisation car, à cette époque la production de l'élite autochtone n'était pas une préoccupation de la métropole.

Quant à l'année 1948, elle marque un changement important dans la politique scolaire, par la décision d'introduire, dans le réseau destiné aux congolais, des écoles secondaires générales donnant accès à l'enseignement supérieur. L'organisation de l'enseignement supérieur était subordonnée à l'existence d'un enseignement secondaire d'un niveau plus élevé que l'enseignement moyen. Mais hélas ! L'enseignement secondaire général n'existait pas au Congo.

Hormis les écoles réservées aux Européens et les petits séminaires, il n'existait donc pas d'école secondaire de formation générale donnant accès à l'enseignement universitaire.

Le refus de la métropole d'organiser au Congo l'enseignement secondaire général est l'une des causes majeures qui expliquent le retard de l'émergence de l'enseignement supérieur et universitaire.

Dans les lignes qui suivent nous allons montrer que les secousses relatives à la seconde guerre mondiale et les contraintes de la communauté internationale ont offert l'opportunité d'ébaucher les premières expériences qui, plus tard déboucheront sur la création effective des universités en République Démocratique du Congo.

I.2. Naissance de l'enseignement supérieur et universitaire au Congo

Les premières universités congolaises ont vu le jour au cours des années 50, mais leurs véritables origines sont à situer dans la décennie précédente comme le montre les points ci-dessous ;

I.2.1. Elisabethville : première ville universitaire du Congo

C'est à Lubumbashi, alors Elisabethville, que serait né l'enseignement universitaire au Congo et ce, dès juillet 1944.

En effet, à cette date, à l'initiative des associations postuniversitaires de la colonie, fut constituée à Elisabethville une commission universitaire composée de trois représentants des anciens élèves de l'Ecole spéciale d'Artillerie et du génie, des universités de Bruxelles, de Gand, de Liège, de Louvain et de la faculté Polytechnique de Mons.

A ce groupe s'ajoutèrent trois autres représentants, du Collège Saint - François de Sales (actuel Institut Imara), établissement officiel d'enseignement moyen à Elisabethville. Cette commission eut pour objectif de :

· Donner la possibilité aux étudiants (belges) ayant leurs humanités et retenus à la colonie par la guerre, de continuer leurs études en milieux universitaires belges et d'entretenir leurs goûts et aptitudes pour le travail intellectuel ;

· Préparer les étudiants aux sessions spéciales d'examens du jury central de Belgique.

Une première année académique fut organisée au Collège Saint - François de Sales en trois facultés : Philosophie et Lettres, Sciences physiques et Mathématiques, Sciences Naturelles et Médicales.

27 candidats s'y inscrivirent. Mais comme beaucoup parmi eux étaient des miliciens mobilisés pour la guerre, ce nombre fut sensiblement réduit suite au retrait par le commandement de la Force Publique des autorisations qu'il avait pourtant lui-même accordées aux miliciens.

Huit candidats seulement se présentèrent aux examens de la session de juillet 1945, et un seul fut reçu pour chacune des trois facultés.

Cependant, lorsque ces trois lauréats se présentèrent en Belgique ils rencontrèrent de telles difficultés que cette expérience universitaire a dû être abandonnée au Congo. Il est clair que la Belgique ne voulait pas de l'enseignement universitaire dans sa colonie, l'université était considérée comme un foyer de subversion. Finalement l'enseignement universitaire réapparaîtra au Congo par le biais des milieux catholiques, prélude à la création de l'université de Lovanium à Léopoldville en 1954.

I.2.2. Kisantu : le berceau de l'Université de Lovanium

En 1926, un groupe de professeurs de l'université de louvain créèrent la Fondation Médicale de l'Université de Louvain au Congo, FOMULAC. La FOMULAC se proposait de recruter des médecins et de créer en Afrique des centres médicaux, placés sous le patronage de la Faculté de Médecine de l'Université.

Le choix de porta sur Kisantu, dans le Bas-Congo, où était installée une très importante Mission de la Compagnie de Jésus.

L'école fut ouverte en 1927, avec cinq élèves. Le cycle des études y était de trois ans, suivis de deux années de stage. Le programme était le même que celui des écoles officielles d'infirmiers et consistait surtout en des travaux pratiques.

Le manque de formation primaire complète et moyenne était un obstacle sérieux au recrutement de la FOMULAC, et le nombre d'élèves ne fut jamais élevé.

En 1931, un autre groupe de professeurs de l'Université de Lovanium décida de créer un organisme analogue à la FOMULAC, pour l'enseignement de l'agriculture : les « Centres Agronomiques de l'Université de Louvain au Congo. »

La CADULAC ouvrit, en 1933, à côté de l'école médicale de la FOMULAC, une école moyenne de l'agriculture, qui devait comprendre quatre années d'études et une année de stage.

Au cours des années suivantes, La FOMULAC et la CADULAC relevèrent progressivement le niveau de leur enseignement pour passer du stade d'enseignement moyen à celui d'enseignement supérieur spécialisé.

En 1936, le gouvernement colonial avait ouvert à Léopoldville une école d'assistants médicaux.

La FOMULAC ouvrit à son tour à Kisantu, en 1936, une Ecole d'Assistants Médicaux Indigènes (EAMI). Pour y être admis, les candidats devaient avoir fait trois à quatre années d'études et une année de stage au grade d'Assistant Médical Indigène.

A partir de 1946, la CADULAC réorganisa aussi son enseignement. Quatre années d'enseignement moyen de formation générale furent exigées pour entrer à l'école, qui devint en 1948 « Ecole d'Assistants Agricoles. » Trois années d'études agricoles et une année de stage menaient au grade d'Assistant Agricole Indigène.

En 1947, fut ouvert une école de Sciences administratives destinée à former des agents auxiliaires de l'Administration, et à laquelle fut adjointe une section de Sciences Commerciales pour intéresser les milieux d'affaires à l'entreprise, fut ouverte à Kisantu, avec six élèves. Deux années préparatoires, quatre années d'études administratives et commerciales, une année de stage devait conduire à un grade qui n'était pas encore déterminé en 1951.

Ces fondations ne dépassaient pas et ne voulaient pas dépasser le stade de l'enseignement professionnel. Il n'était pas question de créer un enseignement universitaire, les dirigeants estimaient que l'enseignement universitaire devait être organisé très progressivement ; l'émancipation et la promotion précoces des congolais devaient être évitées. Il ne fallait donc pas piéger le système colonial.

Au congrès national d'octobre 1947, on décida de grouper les trois enseignements existant à Kisantu en une seule institution qui devait être élevée progressivement au niveau d'une Institution d'enseignement supérieur. FOMULAC et CADULAC furent ainsi absorbées par un nouvel organisme : le Centre Universitaire Congolais.

Au moment d'organiser le Centre, embryon de la future université catholique du Congo, il fallait fixer les modalités de la collaboration future entre la Compagnie de Jésus et les représentants de l'université de Louvain.

Pour ces derniers, le Centre universitaire devait dépendre exclusivement du Conseil d'Administration émanant de l'université de Louvain tout en bénéficiant de l'aide de la Compagnie de Jésus ; pour les Jésuites, la future université congolaise devait être placée sous leur direction, tout en bénéficiant de l'aide des professeurs de l'université de Louvain.

De son côté, le délégué apostolique à Léopoldville estimait que l'enseignement supérieur pour congolais devait être placé sous l'autorité des évêques du Congo. Un compromis intervint, proposé par le recteur d l'université de Louvain, en lieu et place de la FOMULAC et de la CADULAC, l'université catholique de Louvain devenait elle-même fondatrice du Centre Universitaire Congolais, qui serait appelé Lovanium. Le Conseil d'Administration de Lovanium, qui comprendrait des administrateurs représentant la Compagnie de Jésus et le Vicaire Apostolique, et devrait lui soumettre toute décision importante, les points de friction étaient nombreux.

Par la suite, une série d'incidents et de conflits de compétences aboutirent à la rupture entre le Conseil d'administration et la Compagnie de Jésus et au retrait de celle-ci en 1954.

L'enseignement donné au Centre Universitaire de 1948 à 1953 était considéré comme un programme post - secondaire de transition ; il se donnait de la même manière que les années précédentes, mais devait évoluer lentement vers la formule enseignement universitaire à partir de 1953.

Pour être admis à Lovanium, les candidats devaient avoir fait six années d'études primaires et au moins trois années d'études moyennes.

Pour les éléments moins avancés, on organisa une année puis deux années préparatoires, où l'enseignement portait sur la langue française, les mathématiques, les sciences et la philosophie. Les étudiants qui avaient fait des humanités complètes pouvaient être dispensés de la première année.

Le centre regroupait les trois Ecoles existantes, qui étaient devenues des Sections du Centre Universitaire congolais Lovanium (CUCL).

Sous la pression des Nations - Unies, la crainte de voir se réaliser une université sous l'égide des organismes internationaux et donc de voir lui échapper la formation de l'élite amena le gouvernement Belge à se préoccuper de la création d'un enseignement supérieur en Afrique non seulement dans les territoires dont la tutelle lui avait été confiée par les Nations - Unies, mais dans sa colonie.

Une convention fut signée, le 11 mars 1950, entre le gouvernement belge et le Conseil d'administration du CUCL. D'après cette convention, Lovanium devait s'engager, notamment, à préparer pour 1953 l'organisation d'un enseignement supérieur, et à accepter tout étudiant du Congo belge et du Rwanda, quelle que soit sa confession religieuse.

En septembre 1951, le gouverneur général donna l'autorisation d'occupation provisoire de la colline du Mont Amba et, « le 21 avril 1952, un Arrêté Royal accordait à Lovanium la cession définitive du terrain demandé. »

L'Université Lovanium connut sa première rentrée académique le 12 octobre 1954. A cette rentrée académique, le Conseil d'administration confia l direction de Lovanium à un jeune abbé Luc Gillon docteur en physique nucléaire.

1. Facultés de L'Université de Kinshasa

L'université de Kinshasa compte aujourd'hui 12 facultés que nous pouvons citer :

2. Présentation de la Faculté des Sciences

La création de la faculté des sciences remonte à la création de l'université Lovanium aujourd'hui université de Kinshasa en 1954.

La pose de la première pierre du bâtiment de toute l'université a eu lieu le 26 septembre 1954. Cette pierre provenait d'un mur de la halle de Louvain, le plus ancien bâtiment de l'Alma Mater. On y a gravé les dates suivantes 1425-1954 pour symboliser la continuité entre la jeune université et l'une des plus anciennes des universités du monde.

L'ouverture officielle de la faculté des sciences a eu lieu en 1957 avec les cycles d'études variés : Candidatures en sciences Mathématiques, Physiques, Chimiques, Biologiques, Géologiques, première épreuve de la candidature en sciences naturelles et médicales, Licence en Zoologie .Plus tard se sont ajoutées les études d'ingénieur civil et agronome, la candidature en Pharmacie les licences en sciences mathématiques, Chimiques et un certificat en météorologie, etc.

De nos jours la faculté des sciences comporte 6 départements (Biologie, Chimie, Mathématiques et Informatique, Physique, Sciences de la Terre et Sciences de l'Environnement), un centre Régional de formation Doctoral en Mathématiques et Informatique, organise une Propédeutique en physique-Mathématique, un diplôme spécial en gestion de l'environnement et la faculté dispose aussi d'un centre de formation en Informatique. Elle mène au point de vue recherches, bien que ces moyens matériels soient limités, des études tant fondamentales qu'appliquées contribuant ainsi au développement de la science et à l'amélioration de notre environnement.

Depuis 2009, la faculté anime une école doctorale régionale de formation en mathématique et Informatique.

Pour l'année en cours, la faculté compte 130 Professeurs, 71 chefs des travaux, 65 Assistants et 50 agents administratifs. Sur les facultés que renferme l'université de Kinshasa. La faculté des sciences assure les enseignements dans neuf d'entre elles.

I.2.3. La naissance de l'université officielle du Congo

En 1954, la « guerre scolaire » avait conduit à la création des écoles officielles au Congo, des Athénées.

Au niveau universitaire, la logique voulut que l'on créât une université officielle. C'est dans ce contexte que naquit à Elisabethville l'Université officielle du Congo belge et du Rwanda. Elle fut constituée par le décret du 26 octobre 1955. Après la nomination du premier recteur, Walther Bourgeois, et du Conseil d'administration, le 22 décembre 1955, l'ouverture solennelle de l'Université eut lieu le 11 novembre 1956, en présence du Ministre des colonies, Auguste Buisseret.

Cette université allait changer plusieurs fois de dénomination. Au départ, elle « l'Université officielle du Congo belge et du Rwanda». Mais ce nom fut abandonné pour deux raisons :

· D'abord, le Congo qui venait d'accéder à l'indépendance se sépara du Ruanda-Urundi, dont l'indépendance n'aura lieu qu'en juillet 1962.

· Le Katanga a fait sécession. C'est pourquoi par ordonnance n°800/162 du 14 juillet 1962, le Président TSHOMBE débaptisa l'Université officielle qui devin l'Université d'Etat à Elisabethville.

Lorsqu'en 1963, la sécession prit fin, l'université fut débaptisée à nouveau, au mois de juin 1963, pour devenir l'université officielle du Congo à Elisabethville d'abord, à Lubumbashi ensuite, en mai 1966.

Ø Philosophie et Lettres, comprenant : le Droit et le Notariat, la philosophie romane, les Sciences Commerciales et les Sciences Administratives et Sociales,

Ø Ecole des Sciences de l'Education. Au fil des années, ces facultés subiront des modifications profondes.

I.2.4. L'université libre du Congo

L'Université Libre du Congo (ULC) est née d'une initiative privée. Le Conseil protestant du Congo et du Ruanda - Urundi tient une session à Kumbya au Rwanda du 16 au 22 février 1960. Il décide alors de la création d'une commission ad hoc présidée par Monsieur Andremo. « Cette commission est chargée d'étudier les principes et les conditions d'établissement d'une université protestante au Congo. »

Son rapport est approuvé en 1961 et propose le nom d'Université Libre du Congo. Deux ans plus tard, l'ULC est créée par l'ordonnance n°160 du 10 juin 1963 relative à la création de l'Etablissement d'utilité publique d'enseignement universitaire dénommé « Université Libre du Congo ».

Ainsi, celle - ci est à l'origine une oeuvre de l'Eglise protestante : c'est donc une Institution confessionnelle.

Ce nouvel établissement doit cependant faire face très tôt aux rébellions Lumumbistes de 1964. De 1964 à 1967, il est ainsi contraint de fonctionner en dehors de son site de Stanley ville : d'abord à Léopoldville de 1964 à 1966, dans les locaux de l'Université de Lovanium puis de 1966 à 1967, à Luluabourg (Kananga) suite à des difficultés de fonctionnement à l'université de Lovanium.

Seulement en 1967 qu'il revient à Kisangani, après la pacification du pays. Les facultés suivantes y furent organisées : Lettres, Théologie, Sciences Sociales et Economiques, Psychologie et Pédagogie. De nouvelles facultés y ouvrirent également leurs portes. Il s'agit des facultés des Sciences, de Médecine et d'Agronomie.

L'Université Libre du Congo devait ainsi couvrir les provinces orientales du pays alors que Lovanium et l'université officielle du Congo desservaient respectivement l'Ouest, le Sud et le Sud - Est. L'ULC a aussi, dans l'esprit de ses initiateurs, une vocation régionale. Ce qui explique notamment que nombre d'étudiants rwandais et burundais y font leurs études jusque dans la première moitié des années 1990.

A partir des années 1990, on observe la politique d'essaimage des Institutions d'Enseignement Supérieur et Universitaire à travers le pays. Cette politique est liée à la montée des revendications particularistes et géopoliticiennes.

Au nombre de ces établissements, nous pouvons citer à titre illustratif, les universités privées (essentiellement confessionnelles : université protestante du Congo, Facultés Catholiques de Kinshasa, Université Catholique de Bukavu) et Universités Communautaires (Universités Kongo, du Kasaï, de Graben, etc). Ces universités et Instituts Supérieurs seront étatisés et connaitront une forte politisation à partir de 1971.

I.2.5. Création des Instituts Supérieurs

A côté des grandes universités officielles et privées ci - haut présentées, le pays s'est doté au fil des années d'une gamme variée d'Instituts Supérieurs.

I.3. Etatisation et politisation de l'Enseignement Supérieur et Universitaire (1971-1981)

Suite aux multiples problèmes qu'ont connus les universités à la fin de la première décennie de l'indépendance, le Bureau Politique du Mouvement Populaire de la Révolution décida en date du 6 juin 1971 de constituer une commission de réforme de l'enseignement supérieur.

Du 27 au 31 juillet 1971 se tint le Congrès de la N'Sele réunissant les professeurs nationaux sur le thème de la réforme de l'Enseignement Supérieur.

De ces cogitations naquit l'Université Nationale du Zaïre (UNAZA), créée le 6 août 1971 qui était constitué de l'université Lovanium, l' université Libre du Congo (protestante) et l' université du Congo à Lubumbashi(fondée en 1956).

Les membres du Conseil d'Administration et les autorités des Comités sectionnaire ou sous-sectionnaire, donc des militants convaincus.

Les objectifs poursuivis par cette réforme sont ainsi résumés par Mon seigneur TSHIBANGU TSHISHIKU, recteur de l'UNAZA.

C'est au cours de cette période que les universités congolaises commencèrent leur chemin de croix inauguré par la déstructuration et la restructuration, le détournement de leur mission, la politisation et enfin la clochardisation des enseignants et des étudiants. Les valeurs universitaires de critique, de travail, d'honnêteté, d'ouverture et de tolérance se perdent.

Face à cette réalité déconcertante, le régime de Mobutu dût revenir sur la décision créant l'UNAZA et procéda à la décentralisation.

I.4. Autonomie et problèmes d'Enseignement Supérieur et Universitaire

La réforme de 1981 a consisté à décentraliser le fonctionnement des Etablissements de l'Enseignement Supérieur et Universitaire, tout en éclatant l'UNAZA au niveau de l'autorité centrale en entités, trois conseils d'administration : pour les Universités, pour les Instituts Supérieurs Techniques (IST) et pour les Instituts Supérieurs Pédagogiques (ISP).

L'unification des principes académiques et administratifs appliqués dans les Universités comme dans les Instituts Supérieurs reste acquise.

Chapitre II: LE SYSTEME DECISIONNEL[2] [6][7][9]

De nos jours la prise de décision est devenue cruciale pour les entreprises car la concurrence sur le marché leurs imposent d'avoir la maitrise de l'information, l'efficacité de cette prise de décision repose sur la mise à la disposition des informations pertinentes et des outils adaptés. Les entreprises sont confrontées à des sérieux problèmes celui de manipuler d'importantes masse d'information qui proviennent soit de leur système opérationnel, soit de leur environnement pour supporter la prise de décision. Par conséquent les systèmes existants ne sont plus à la hauteur pour aider les décideurs des entreprises à bien décider, pour palier à des tels problèmes, des systèmes décisionnels ont été développés, ceci sont les résultats des progrès réalisés en technologies de l'information, les entreprises peuvent aujourd'hui recueillir, traiter, stocker et diffuser de gros volumes d'information et toutes ces opérations s'effectuent de plus en plus rapide à un coût raisonnable.

Les soucis majeurs des entreprises sont la satisfaction continuelle de leurs clients potentiels, ceci les oblige à prendre des décisions adéquates en vue de répondre aux exigences du marché. L'analyse de ce marché repose sur la quantité importante d'information provenant des différentes sources des données d'une part et les outils de datamining d' autre part. La connaissance de l'environnement décisionnel est un élément vital dans la prise de décision. Par exemple, la connaissance des clients et leurs comportements d'achat constitue une des clés décisionnelles pour le lancement d'un produit.

L'approche décisionnelle vise à extraire des données de la base de production à des ensembles par sujet, à les organiser, à le transformer pour l'aide à la prise de décision ; Pour mieux connaître sa clientèle, une entreprise peut décider d'effectuer une classification basée sur le comportement des clients. Ceci implique la nécessité de mettre en place des outils de datamining. Ces outils reposent en général sur des techniques basées sur les statistiques, classification ou extraction des règles associatives.

II.1. Définitions

II.1.1. Un Système

· Un système est un ensemble des moyens matériels, financiers, humains en interaction, structuré, dynamique poursuivant un but commun en fonction des objectifs. Selon MVIBUDULU

II.1.2. Une décision

· Une décision selon NTUMBA BADIBANGA est un processus mental visant à faire un choix entre les différentes possibilités

· une décision est le résultat d'un processus comportant le choix conscient entre plusieurs solutions, en vue d'atteindre un objectif.

II.1.3. Un Système décisionnel

Le Système décisionnel est l'ensemble des moyens informatiques et techniques destiné à améliorer la prise de décision.

L'informatique décisionnelle couvre toutes les solutions informatisées pour améliorer la prise de décision des décideurs dans l'organisation.

Dans ses débuts, l'informatique décisionnelle s'est contentée tout d'abord de dupliquer les bases de données des systèmes de gestion, afin d'isoler les requêtes d'analyse de données des requêtes opérationnelles. Les requêtes d'analyse étant souvent très lourdes, l'objectif était surtout de préserver les performances des systèmes opérationnels. Ensuite cette base de données dédiée aux requêtes et à l'analyse a progressivement muté et s'est organisée.

Partant du constat qu'il est difficile de croiser des données contenues dans des bases de données distinctes, le plus simple a été de regrouper ces données éparses. Le concept de la base unique pour centraliser les données de l'entreprise est plus que jamais d'actualité. Il s'agit du concept d'entrepôt de données (ou Data Warehouse).

S'il est plus simple d'analyser ces données une fois qu'elles sont dans l'entrepôt de données, il n'en reste pas moins qu'il faut tout de même remplir l'entrepôt de données. L'extraction et le croisement des données des différents systèmes opérationnels puis le chargement dans l'entrepôt de données, ont fait émerger des outils dédiés à cette tâche, avec des concepts métiers qui leur sont propres: les outils d'ETL (Extract Transform Load).

Si au début, les requêtes d'analyses portaient sur une base relationnelle (dites OLTP pour OnLine Transaction Processing), le concept de base multidimensionnelle (dites OLAP pour OnLine Analytical Processing) s'est démocratisé fin des années 90. Ce concept de bases de données offrait des performances très largement supérieures aux basesOLTP pour répondre à des requêtes d'analyse. Ces bases OLAP se sont alors couplées avantageusement avec l'utilisation de l'entrepôt de données. En effet, elles offraient à la fois un environnement plus performant, mais permettaient également aux utilisateurs finaux de bénéficier d'une interface simplifiée d'accès aux données, beaucoup plus intuitive qu'une base de données OLTP. On parle alors de métamodèle.

II.2. Architecture d'un système décisionnel

Comprendre le rôle que peut jouer l'architecture décisionnelle en termes de potentialité d'aide à la décision managériale, peut être illustré par exemple, au travers de la différence entre les deux questions suivantes :

· Quels sont les noms et prénoms des personnels de mon entreprise qui reçoivent des primes d'un montant supérieur à 20% de leur salaire ?

· Est-ce que le nombre de salariés, qui reçoivent des primes d'un montant supérieur à 20% de leur salaire, est en augmentation sur les deux dernières années ?

La différence provient d'un choix d'architecture décisionnelle. En effet, la première question se réfère directement à des données issues d'une base de données servant à enregistrer les transactions de l'organisation. La seconde question nécessite de mettre en oeuvre un système permettant, notamment, de conserver d'une manière structurée un historique des données.

II.2.1. Les systèmes sources

Les systèmes sources sont l'ensemble de données qui alimente un entrepôt de données, ils sont constitués de fichiers plats, les bases de données, ERP (Entreprise Resource Planning en français la planification des ressources de l'entreprise), CRM (Customer Relationship Management).......

II.2.2. L'architecture transactionnelle

Les organisations ne sont pas des systèmes fermés et leur survie implique des échanges avec leur environnement. On nomme ces échanges des transactions. Ces dernières doivent être prises en compte par le SI via un traitement spécifique, c'est-à-dire, un processus qui part de la reconnaissance d'un évènement et qui débouche sur un ensemble d'opérations dont le résultat est le traitement de la transaction. Une architecture technologique, centrée sur la gestion des transactions quotidiennes de l'organisation, s'est construite, au travers d'applications transactionnelles (On-Line Transaction Processing OLTP).

Afin d'aider les décideurs, des SAD ont été installés, ces derniers interrogeant directement les bases de données transactionnelles. Cette première architecture décisionnelle a été dominante pendant de nombreuses années et demeure présente dans bon nombre d'organisations.

Quels sont alors les avantages et surtout les limites d'une telle architecture ?

Deux avantages peuvent être trouvés à un SAD interrogeant directement une base de données transactionnelle :

Ø niveau de détail très fin de la réponse (le niveau de détail est directement corrélé aux champs de la base de données transactionnelle, c'est donc le niveau le plus fin que l'organisation peut fournir).

Dans ce cadre, les applications décisionnelles qui interrogent directement une base de données transactionnelle sont réservées à des décideurs :

Ø qui effectuent des demandes routinières pouvant être programmées à l'avance.

Ainsi, cette architecture ne peux traiter l'ensemble des décisions de l'organisation et ne concerne qu'un nombre limité de décideurs. Cependant, la fin de la décennie 1990 a vu la mise en oeuvre d'une nouvelle architecture, entièrement orientée vers la prise de décisions managériales : les entrepôts de données ou Data Warehouse.

II.2.3. Les outils de restitution

Si l'informatique décisionnelle s'est contentée dans ses débuts d'une approche technicienne, elle progresse et converge de plus en plus rapidement vers le poste utilisateur et s'adapte aux métiers des utilisateurs. Nous sommes encore aujourd'hui dans cette phase de convergence.

Vous le comprendrez, dans le contexte actuel, les décideurs étant de natures très différentes, les outils de restitution sont multiples afin de convenir et répondre à toutes les attentes des différents acteurs de la prise de décision.

Ø Les outils de reporting pour délivrer une information opérationnelle ou une information décisionnelle de suivi d'activité. Dans le cadre du reporting décisionnel, il s'agit notamment de reporting de masse destiné à la publication d'un rapport personnalisé vers de nombreux utilisateurs avec un profil de décideur opérationnel.

Ø Les outils d'analyses pour comprendre et appréhender une situation passée. Les outils d'analyse reposant sur une base multidimensionnelle (OLAP) pour des performances optimales. Ces outils doivent permettre aux analystes de naviguer et d'explorer les données disponibles facilement, rapidement et en toute autonomie.

Ø Les outils de statistiques pour modéliser des situations ou des comportements, pour tenter de les anticiper.

Ø Les outils de tableaux de bord et de pilotage pour assurer l'alignement des objectifs stratégiques, tactiques et opérationnels de l'organisation et permettre le suivi des politiques.

Ø Les outils d'intranet pour partager l'information dans l'entreprise, favoriser la production d'informations qualitatives (Wiki, Blog, forum, enquêtes...) et associer informations qualitatives et quantitatives. L'objectif de l'intranet, dans une optique décisionnelle, est de favoriser l'émergence de véritables espaces de prises de décision, personnalisés à un service et/ou à un utilisateur. L'intranet est aussi le relais idéal du décisionnel lorsqu'il s'agit de mettre en oeuvre les actions correctrices et bien entendu de les suivre.

II.2.4. Limites actuelles des architectures décisionnelles

v La première concerne la qualité des données. En effet, la qualité des données demeure un défi majeur pour une organisation. La mise en oeuvre d'une architecture décisionnelle conduit le décideur à n'appréhender la tâche qu'il à gérer uniquement au travers de l'interface de son SAD. Dès lors, si des données sont erronées ou manquantes, la représentation qu'il construit risque d'être faussée sans moyen pour lui de la corriger. En outre, certaines applications, et notamment celles de Datamining, sont sensibles à la qualité des données et, dans le cas d'une faible qualité, ces applications peuvent indiquer des corrélations incohérentes.

v La seconde limite concerne l'intégration des applications décisionnelles avec celles centrées sur la gestion des connaissances (outils de Knowledge Management - KM). En effet, les outils de KM se proposent d'améliorer l'efficacité organisationnelle. Or cette efficacité passe par l'amélioration des processus décisionnels. Ainsi, aide à la décision et gestion des connaissances sont deux activités interdépendantes. Pourtant les passerelles entre ces deux domaines sont délicates à mettre en oeuvre du point de vue conceptuel comme cela peut s'observer dans plusieurs études consacrées à ce thème (Holsapple et Joschi, 2001). Ces difficultés conceptuelles s'illustrent au niveau des technologies et des outils disponibles actuellement. En effet, très peu d'éditeurs de logiciels proposent des solutions technologiques englobant aide à la décision et gestion des connaissances.

II.3. Les fonctionnalités et les apports d'un système décisionnel

II.3.1. Les fonctionnalités d'un système décisionnel

v Analyser : fonctionnalité OLAP, établissement d'analyse dynamique multidimensionnelles avec possibilité de trier, de filtrer et des fonctionnalités avancées de datamining ensemble de technique permettant de faire apparaître des corrélations, des tendances et de prévision.

v Produire des états de gestion : fonctionnalité rapide de reporting, requeteur permettant de façon rapide des tableaux des données et incorporent des suivi et de contrôle.

II.3.2. Les apports d'un système décisionnel

Ø Une meilleure planification de décisions dans l'entreprise qui augmente la performance ;

Ø L'amélioration du pilotage de l'entreprise résulte de décision prise rapidement

II.4. Les outils du système décisionnel

Le business Intelligence se distingue par l'usage d'information validée, basées sur des faits associés à des outils d'analyse et de reporting permettant de supporter ou d'éclairer le processus de décision en vue de l'optimisation de la stratégie. Un système d'informatique décisionnelle correctement conçu offrira des capacités immédiates de l'analyse des données en vue d'identifier toute anomalie, exception ou tendance.

Les systèmes décisionnels supportent typiquement l'analyse statistique, la prévision, l'analyse prédictive, et de la corrélation des analyses. Ces outils peuvent définir et valider des scénarios comme points de départ du processus de décision. Il existe de nombreux produits offrant une fonctionnalité décisionnelle, chacun avec des niveaux fonctionnels et une apparence propres. La première chose à considérer est qu'un produit sélectionné supporte effectivement le type d'analyse que votre activité nécessite.

Toutes les activités sont différentes, chacune impliquant une stratégie de croissance et de succès qui lui est propre. Il y a des attributs clés communs à tous les systèmes décisionnels de la classe d'entreprise :

v Ils procurent une bonne autonomie grâce à la compréhension complète de l'environnement pour les domaines contrôlés par les managers. Cette compréhension de leur place dans la chaîne de valeur est aussi une source d'idées novatrices et efficaces menant à l'implication des processus et à d'autres améliorations.

v Ils améliorent les performances en procurant un outil d'optimisation de la stratégie.

v l' analyse prédictives sont de très bons outils décisionnels permettant d' identifier les changements à conduire en fonction d'un objectif prévu. Reliés à des indicateurs spécifiques pour la stratégie d'entreprise, ils mettent en relief les changements qui auront le meilleur impact sur l'organisation.

v Ils procurent une information adéquate et un retour qui permettent de définir les changements à mettre en oeuvre sur une période déterminée.

v Ils procurent des tableaux de bord qui délivrent les messages à même de rappeler aux personnes qui les consultent quelle stratégie est poursuivie par l'organisation. Il est toujours plus simple d'atteindre ses objectifs lorsque l'on comprend le but de l'organisation.

Une plateforme décisionnelle correctement conçue peut aussi ajouter une importante valeur à toute organisation engagée à maintenir sa compétitivité dans un environnement global. Une telle plateforme peut apporter différents angles de vue de votre activité opérationnelle, tactique, stratégique et en fonction des besoins de l'utilisateur. Cette connaissance permet de déterminer ce qui a besoin d'être amélioré dans le cadre de la stratégie globale.

Même si les définitions des outils d'accès des utilisateurs finaux se chevauchent souvent, pour les besoins de notre exposé, nous répartissons ces outils en cinq catégories distinctes :

Les outils de rapport comprennent les outils de génération d'états et les outils d'édition d'états.

Les outils de génération d'états permettent de produire des rapports opérationnels normaux ou de supporter des lots de travaux de grand volume, tels que les commandes client, la facturation client et les feuilles de salaire.

Les outils d'édition d'état sont des outils peu coûteux destinés aux utilisateurs finaux.

Les outils de requête pour les entrepôts de données relationnel sont conçus pour accepter des Instructions SQL ou en générer, de façon à interroger les données présentes dans l'entrepôt de données. Ces outils protègent les utilisateurs finaux vis-à-vis de la complexité de SQL et des structures de bases de données en incorporant un méta couche entre les utilisateurs et la base de données. Cette méta couche est un logiciel qui fournit les vues orientées sujet de la base de données; il autorise la rédaction de commandes SQL en quelques clics de souris (cfr. l'utilitaire QBE (Query-By-Example) du SGBD Office Access). Les outils de requête jouissent d'une grande popularité auprès des utilisateurs des applications professionnelles telles que l'analyse démographique et les listes de publipostage de clients. Malheureusement, comme les questions des utilisateurs deviennent rapidement de plus en plus complexes, ces outils perdent vite de leur efficacité.

Les exigences des utilisateurs finaux deviennent telles, que les capacités intrinsèques des outils de rapport et de requête s'avèrent inadéquates, parce qu'ils ne parviennent pas à effectuer les analyses requises ou parce que les interactions de l'utilisateur demandent à celui-ci un niveau d'expertise irréaliste. Dans ce genre de situation, l'accès par l'utilisateur risque de passer par le développement d'applications réalisées sur mesure à partir d'outils graphiques d'accès aux données prévus initialement pour les environnements client-serveur. Certains parmi ces outils de développement d'application intègrent déjà des outils OLAP populaires et sont capables d'accéder à tous les principaux systèmes de bases de données, dont Oracle, Sybase et Informix.

Les systèmes d'information pour dirigeants (SID ou EIS, executive information systems), désignés plus récemment comme les « systèmes d'information pour tous », ont été développés à l'origine en soutien des prises de décisions stratégiques de haut niveau. La portée de ces systèmes a été cependant élargie, de façon à s'adapter à tous les niveaux de gestion. Les outils SID étaient associés initialement aux ordinateurs centraux, permettant aux utilisateurs de générer des applications sur mesure, graphiques, de soutien à la décision, pour donner une vue d'ensemble des données de l'organisation et offrir un accès à des sources de données externes.

Actuellement, la ligne de démarcation entre les outils SID et les autres outils d'aide à la décision est de plus en plus ténus car les développeurs d'outils SID ajoutent des fonctionnalités de requête supplémentaires et réalisent des applications sur mesure destinées à des domaines professionnels tels que la vente, le marketing et les finances.

Chapitre III: L'ENTREPOT DE DONNEES[1][6][9]

Le Data Warehouse qui signifie en français «Entrepôt des Données» est un concept qui a été formalisé pour la première fois par Bill Inmon vers les années 90, étant donné que les entreprises avaient stocké des grandes quantités d'informations dans leurs bases de données opérationnelles, un problème commencé à se poser pour la prise de décision.

En effet, la simple logique de production (produire pour répondre à une demande) ne suffit plus pour pérenniser l'activité d'une entreprise. Elle est un système ouvert sur son environnement au coeur des systèmes d'informations confrontée à des phénomènes économiques et sociaux lourd de conséquences.

Pour faire face aux nouveaux enjeux, l'entreprise doit collecter, traiter, analyser les informations de son environnement pour anticiper. Mais cette information produite par l'entreprise est surabondante, nonorganisée et éparpillée dans de multiples systèmes opérationnels hétérogènes et peut provenir de toutes les places de marchés (mondialisation des échanges).

Il devient fondamental de rassembler et d'homogénéiser les données afin de permettre l'analyse des indicateurs pertinents pour faciliter la prise de décisions. L'objet de l'entrepôt de données est de définir et d'intégrer une architecture qui serve de fondation aux applications décisionnelles.

1. Définition

Un entrepôt de données est une collection de données thématiques, intégrées, non volatiles et historisées pour le support d'un processus d'aide à la décision. (Bill Inmon)

L'infrastructure technique mise en oeuvre est capable d'intégrer, d'organiser, de stocker et de coordonner de manière intelligible des données produites au sein du Système d'Information (issues des applications de production) ou importées depuis l'extérieur du Système d'information (louées ou achetées) dans lesquelles les utilisateurs finaux puisent des informations pertinentes à l'aide d'outils de restitution et d'analyse (OLAP, Datamining ).

1.1. Caractéristiques des données d'un Entrepôt de données

Ø Intégrées : les données résultent de l'intégration de données provenant de différentes sources pouvant être hétérogènes ;

Ø Historisées : les données d'un entrepôt de données représentent l'activité d'une entreprise durant une certaine période (plusieurs années) permettant d'analyser les variations d'une donnée dans le temps ;

Ø Non-volatiles : les données de l'entrepôt de données sont essentiellement utilisées en interrogation et ne peuvent pas être modifiées.

1.2. Passage de l'entrepôt de données à la prise de décision

L'entreposage des données : avant d'être chargées dans l'entrepôt, les données sélectionnées doivent être :

· Extraites des sources internes (Bases de données Opérationnelles) ou Externes (Bases de données et les fichiers provenant du Web)

· Soigneusement épurées afin d'éliminer des erreurs et réconcilier les différentes sémantiques associées aux sources

A partir des données d'un entrepôt de données diverses analyses peuvent être faites, notamment par des techniques « On-Line AnaliticalProcessing »(OLAP) ou de fouille de données et de visualisation.

Notons que les informations et connaissances obtenues par exploitation de l'entrepôt de données ont un impact direct sur les bénéfices de l'entreprise.

1.3. Comparaison entre Entrepôt de données et Bases de données Opérationnelles

	Bases de données Opérationnelles	Entrepôt de données
Niveau de détail des informations	Très détaillé	Données agrégées, métadonnées
Homogénéité des informations	Informations homogènes	Informations ne sont pas nécessairement homogènes.
Fonctions de l'entreprise concernées par les données	Données organisées par processus fonctionnel	Données orientées sujet
Comparaison de données sur plusieurs années	Non : archivage ou mise à jour des données	Oui : données non volatiles, données historisées
Operations réalisées sur les données	Consultation, mais surtout mise à jour et ajout des données	Consultation de données unique

2. Importance d'un entrepôt de données

Pour améliorer sa performance, l'entreprise doit toujours construire son système décisionnel. Parce que gérer, c'est prévoir, elle doit anticiper en fonction de ses informations disponibles et tenir compte de son expérience.

L'informatique a un rôle à jouer, en permettant à l'entreprise de devenir plus entreprenante et d'avoir une meilleure connaissance de ses clients, de sa compétitivité ou de son environnement.

A ce titre l'entrepôt de données doit être rapproché de tous les concepts visant à établir une synergie entre le système d'information et sa stratégie.

3. Les objectifs d'un entrepôt de données

Toutes les données qu'elles proviennent du système de production de l'entreprise ou qu'elles soient achetées vont devoir être organisées, coordonnées, intégrées et stockées, pour donner à l'utilisateur une vue intégrée et orientée métier.

L'objectif d'un entrepôt de données est de stocker à un endroit unique toute l'information utile provenant des systèmes de production et des sources externes.

4. Architecture d'un entrepôt de données

1.1. Niveau d'exploitation

L'extraction de données des bases de données opérationnelles et de l'extérieur, avec deux approches :

1. L'approche « push » : détection instantanée des mises à jour sur les bases de données opérationnelles pour intégration dans l'entrepôt de données

- fortement hétérogènes car ils sont issues de différentes sources : BD relationnelles, BD objets, BD réseaux, fichiers (flat files), documents HTML, bases de connaissances et de différents environnements

2. L'approche « pull » : détection périodique des mises à jour des bases de données opérationnelles pour intégration dans l'entrepôt de données (Data Warehouse)

Le moniteur est un composant logiciel détectant les mises à jour effectuées sur la source d'information et repérant les données à envoyer à l'entrepôt de données pour sa mise à jour ultérieure :

- Sinon interrogation périodique de chaque base locale ou son journal afin de récupérer les mises à jour effectuées durant la dernière période

4.2. Niveau de fusion

Le médiateur (mediator) est un composant logiciel capable de donner une vision intégrée des différentes sources d'information, d'effectuer l'extraction par des requêtes des parties de ces vues intégrées avant d'être déversées dans l'entrepôt de Données, les données doivent être nettoyées, transformées, réorganisées et souvent filtrées.

Les données, en provenance de sources multiples, doivent généralement êtreintégrées ou fusionnéescette fusion en général assurée par union ou jointures de sources multiples,des sélections et agrégats.

1. L'intégration, le chargement et le stockage des données dans la base de données de l'entrepôt de données sont organisées par sujets ;

4.3. Niveau d'exploitation

- d'analyser interactivement les données selon des axes d'analyse et niveaux de détail particuliers : changement de points de vue, de niveau de détail

Ø Les requêtes complexes pour l'analyse de tendance, l'extrapolation, découverte de connaissances (Datamining).

Outils de fouille de données (Data Mining) :Sont des composants logiciels permettant sur les données de l'entrepôt de données ou des Magasins de données :

- l'extraction automatique de connaissances : connaissances valides, nouvelles, compréhensibles, pertinentes, implicites, ...)

5. Les magasins de données (Data Mart)

Avec un entrepôt de données, il y a risques d'échec. Rien n'invite l'utilisateur à se servir d'un entrepôt de données. Le succès d'un entrepôt de données dépend donc uniquement de son effective utilisation. Un des gros risques de la construction est de se cristalliser autour de la problématique informatique et de se détourner de l'utilisateur. Le magasin de données minimise la complexité informatique. Il est donc plus facile de se concentrer sur les besoins utilisateurs.

6.1. Définition

Un magasin de données est une base de données moins coûteuse que l'entrepôt de données, et plus légère puisque destinée à quelques utilisateurs d'un département. Il séduit plus que l'entrepôt de données les candidats au décisionnel.

C'est une petite structure très ciblée et pilotée par les besoins utilisateurs. Il a la même vocation que l'entrepôt de données (fournir une architecture décisionnelle), mais vise une problématique précise avec un nombre d'utilisateurs plus restreint. En général, c'est une petite base de données (SQL ou multidimensionnelle) avec quelques outils, et alimentée par un nombre assez restreint de sources de données.

7. Modélisation d'un entrepôt de données

Les analyses décisionnelles sont directement reliées à une modélisation de l'information conceptuelle proche de la conception et basée sur une vision multidimensionnelle des données.

La modélisation multidimensionnelle : considère un sujet analysé comme un point dans un espace àplusieurs dimensions et les données y sont organisées de façon à mettre en évidence le sujet analysé et les différentes perspectives de l'analyse.

La modélisation multidimensionnelle a donné naissance aux concepts de fait et de dimension.

7.1. Concepts de base

Ø est formé de mesures correspondant aux informations de l'activité analysée.

Ø ces mesures sont numériques et généralement valorisées de façon continue, on peut les additionner, les dénombrer ou bien calculer le minimum, le maximum ou la moyenne.

Le sujet analysé, le fait, est analysé suivant différentes perspectives ou axes caractérisant ses mesures de l'activité : on parle de dimensions.

Une dimension : modélise un axe d'analyse et se compose de paramètres correspondant aux informations faisant varier les mesures de l'activité.

En OLAP les mesures d'un fait sont généralement analysées selon les dimensions qui les caractérisent.

Il est nécessaire de définir pour chaque dimension ses différents niveaux de détail définissant ainsi une (ou plusieurs) hiérarchie(s) de paramètres

La hiérarchie de paramètre d'une dimension : définis des niveaux de détail de l'analyse sur cette dimension.

7.2. Types de Modèles

7.2.1. Modèle en Etoile

Une Etoile est une façon de mettre en relation les dimensions et les faits dans un entrepôt des données. Le principe est que les dimensions sont directement reliées à un Fait.

L'identifiant d'une table de Fait est une clé multiple composée de la concaténation des clés de chacune des dimensions d'analyse.

7.2.2. Modèle en Flocon

Ø une décomposition des dimensions du modèle en étoile en sous hiérarchies.

Ø le fait est conservé et les dimensions sont éclatées conformément à sa hiérarchie des paramètres

Ø induit une dé normalisation des dimensions générant une plus grande complexité en termes de lisibilité et de gestion.

7.2.3. Modèle en Constellation

Ø fusionne plusieurs modèles en étoile qui utilisent des dimensions communes,

8. . Exploitation d'un entrepôt de données

Pour exploiter un entrepôt de données, nous avons quelques applications dont on peut citer :

8.1. LES RAPPORTS (Reporting)

· Pour les utilisateurs qui ont besoin d'un accès régulier à des informations d'une manière presque statique

· Un rapport est défini par une requête (plusieurs requêtes) et une mise en page (diagrammes, histogrammes, etc)

8.2. LES TABLEAUX DE BORDS (Dashboards)

· Affichent une quantité limitée d'informations dans un format graphique facile à lire

· Fréquemment utilisé par les cadres supérieurs qui ont besoin d'un rapide aperçu des changements les plus importants

8.3. L'ANALYSE OLAP

Les outils de traitement analytique en ligne (OLAP, Online Analytical Processing) se fondent sur le concept des bases de données multidimensionnelles et permettent à un utilisateur expérimenté et de grande compétence professionnelle d'analyser les données à l'aide de vues complexes et multidimensionnelles. Parmi les applications commerciales types de ces outils, citons l'évaluation de l'efficacité d'une campagne promotionnelle, la prévision des ventes de produits et la planification des capacités de production. Ces outils supposent que les données soient organisées selon un modèle multidimensionnel, soutenu par une base de données multidimensionnelle (MDDB, multi-dimensionaldatabase) spéciale ou par une base de données relationnelle spécialement conçue pour gérer des requêtes multidimensionnelles.

7.1. 8.4. LA VISUALISATION AUTOUR D'UN ENTREPOT DE DONNEES (Visualizations)

· convertissent des données complexes en images, graphiques en 2 et 3dimensions, voire en animations

Chapitre IV : Le déploiement de l'application

Pour le présent chapitre nous avons mise en place une application permettant de faire l'analyse des étudiants dans certains domaines de l'enseignement supérieur dont il est question pour notre travail.

IV .1. La modélisation du problème

Après l'analyse de l'existant nous avons opté pour le modèle en étoile avec quatre tables, dont trois tables de dimensions (Dim_Faculté, Dim_Etudiant et Dim_Heure) et une table de fait(Fait_Analyse).

Plus loin ce modèle peut être normalisé de telle sorte que l'attribut Département puisse devenir une dimension qui sera en relation avec la dim_faculté.

IV.2. Application

Pour la présente application qui est conçue en CSharp dans la plate forme Microsoft Visual Studio Ultimate 2012 avec le Framework 4.5, elle a pour rôle principal l'insertion des enregistrements dans notre base de données, mais nous pouvons aussi faire des modifications et la suppression des enregistrements, tout en sachant que c'est un magasin de données donc les informations doivent être historisées.

ï Deux formulaires (une pour l'authentification et l'autre pour l'insertion des enregistrements)

IV.3. Les différentes étapes de la prise de décision

Nous avons menés une étude comparative sur l'augmentation des étudiants dans certains de l'enseignement supérieur et universitaire, à l'issue duquel nous avons mise en place un entrepôt de données.

- Changer en lieu et place d'afficher les Clés que nous puissions afficher le nom au choix,

Rapport_TFC

Code DptMatriculePK Date

Nombre d Etudiant Inscrit

Math-Info10102012-01-01 00:00:00.000

734

Math-Info10112012-01-01 00:00:00.000

Math-Info10122012-01-01 00:00:00.000

423

Biologie10132012-01-01 00:00:00.000

Géosciences10142012-01-01 00:00:00.000

115

Science naturelle10152012-01-01 00:00:00.000

850

Chimie10162012-01-01 00:00:00.000

Géosciences10172012-01-01 00:00:00.000

Biologie10182012-01-01 00:00:00.000

Math-Info10192012-01-01 00:00:00.000

330

IV.4. Décisions

Ø dans les sciences naturelles, le nombre d'étudiant inscrit ne cesse d'augmenter

Ø certains domaines comme la chimie, la physique, la biologie et la mathématique sont moins peuplées que les domaines cités ci-haut.

Ø s'il y a possibilité d'offrir aux jeunes désirant embrasser les enseignements supérieurs et universitaires des bonnes informations concernant certains domaines qui nous sont inconnus ca seraient une bonne idée

Ø de limiter le nombre d'étudiant à inscrire dans certains domaines pour l'amour de la science.

CONCLUSION

En guise de conclusion, nous tenons à signaler que le présent travail nous permet de palper de doit les connaissances accumulées durant les trois premières années de notre cursus universitaire. Outre l'introduction et la conclusion notre travail été subdivisé en quatre chapitres suivants :

Le premier chapitre, présente un aperçu du ministère de l'enseignement supérieur et universitaire, en parlant de son évolution au cours des années, la création des universités et instituts ainsi que les difficultés rencontrées.

Le deuxième chapitre était consacré au système décisionnel, nous avons parlé des généralités sur le système décisionnel en définissant certains concepts clés, nous avons parlé de son architecture, des fonctionnalités de ce dernier, ses apports dans la vie des entreprises et ainsi que ses outils.

Au troisième chapitre, nous avons eu à expliquer brièvement les entrepôts de données en définissant ses objectifs, son importance, son architecture, le magasin de données (Data Mart) et la modélisation.

Et enfin le quatrième chapitre qui consister au déploiement de l'application, nous avons mise en place un modèle, une application qui permet a l'utilisateur d'interroger la base de données et nous avons utilisés les outils du système décisionnels que nous offre le SQL Server business inteligent management studio pour prendre des décisions.

Signalons que, le travail reste ouvert à quiconque de proposer des valeurs ajoutées pour corriger les failles afin d'étendre la solution à cette application.

Bibliographie

4. R. Pinto et M. Grawitz, Méthodes des sciences sociales, Tome I, paris, Dalloz, 1964

6. NTUMBA BADIBANGA, Informatique de gestion, G3 informatique, UNIKIN 2014-2015(inédit) ;

7. MVIBUDULU, Méthode d'analyse informatique II, G3informatique, UNIKIN 2014-2015 (inédit);

8. MUSESA LANDA, Initiation à la recherche scientifique, G2 informatique, UNIKIN 2013-2014 (inédit);

à‰tude comparative par approche décisionnelle sur l'augmentation de la population estudiantine dans l'enseignement supérieur et universitaire.

EPIGRAPHE

Dédicace