Carte conceptuelle sur l’information (différentes approches et outils)...

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Carte conceptuelle sur l’information (différentes approches et outils)

Suite à la publication d’une carte mentale, réalisée avec Xmind, sur le concept de l’information et le lien avec l’Intelligence Economique publiée par Laurent Delhalle sur Linkedin,

J’ai trouvé intéressant d’utiliser l’outil Stemic pour reproduire cette excellente synthèse. 

Etant un enthousiaste des outils de cartographie et d’analyse visuelle de l’information, j’aime à tester toutes sortes de solutions pour trouver l’outil qui correspond à mes besoins. Même si je reste un inconditionnel de la solution IBM i2 Analyst’s Notebook, en tant qu’ex analyste criminel, je suis conscient que cet outil répond à des besoins spécifiques liés à l’investigation et au recoupement des données dans un contexte professionnel d’enquête. (c.f ici)

Pour autant, les concepts d’analyse relationnelle visuelle peuvent être transposés à beaucoup de domaines et même d’autres outils de cartes conceptuelles. 

“une image vaut mille mots” Confucius

Stemic, solution française basée à Montpellier, me semble ainsi répondre à bon nombre de besoins pour :

  • manipuler et cartographier des données  
  • construire son schéma de pensée
  • visualiser des interactions complexes

 

Je trouve que cet outil est très ergonomique pour représenter des schémas de pensées. Il permet notamment la notion de “groupes” qui correspond à un calque pour descendre en profondeur d’un niveau (double clic) afin de ne pas surcharger le schéma. Enfin, il offre la possibilité de partager le résultat de son travail facilement, dans un souci de collaboration et d’efficience collective.  

Ce que je vous propose de faire avec ce schéma sur lequel j’ai apporté quelques petites notions personnelles en lien avec une formation que je suis entrain de finaliser sur la  Méthode d’Analyse Relationnelle Visuelle pour l’Aide à la Décision, basée sur les principes combinés de l’analyse criminelle, l’analyse systémique et l’analyse de données dans un contexte d’investigations (enquêtes, fraudes, OSINT, cyber, crise…). Pour toute personne intéressée, n’hésitez pas à me contacter…  

Concernant le schéma partagé sous Stemic, vous pouvez y accéder ici

Mise à jour du 19/05/2020 : 

Il me paraissait intéressant de profiter du sujet pour comparer les approches et les outils, notamment avec IBM i2 Analyst’s Notebook (ANB) que j’utilise maintenant depuis de nombreuses années dans le cadre d’enquêtes complexes. Il est à noter qu’ANB n’a pas été conçu pour ce genre de cas d’usage mais la transposition de la logique et des méthodes me semble être un bon exercice pour différencier les approches. 

La source principale des informations représentées est toujours issue de la Mind Map réalisée par Laurent Delhalle, expert en Intelligence Economique, publiée sur Linkedin le 14/05/2020.

L’objectif du schéma ci-dessous réside essentiellement dans l’intérêt de comparer les formes de visualisation de l’information avec différentes méthodes et différents outils à partir des mêmes éléments de contenu, selon les besoins :

  • Mind Map avec XMind : carte mentale centrée sur un sujet et une approche cartésienne. Intéressant pour simplifier le raisonnement en décomposant les idées en plusieurs éléments et sous éléments afin de faciliter la compréhension. 
  • Concept Map avec Stemic : approche plus holistique – globale qui permet d’associer différentes idées pour visualiser une situation sous forme de réseau. (réalisé par Frédéric Lenfant et Jérôme Tomasi). 
  • Link Analysis en mode Concept Map (présenté ici) avec IBM i2 Analyst’s Notebook : approche analytique systémique, centré sur le lien entre les entités avec une capacité d’analyse et de requêtage sur les types d’entités, types de liens, attributs. Proche des bases de données graphes : entité – lien – entité. Offre de surcroit une capacité d’Analyse Relationnelle Visuelle des réseaux de données, basée sur la théorie des graphes pour réaliser des schémas relationnels (spatial) et événementiels (chronologique), imprimables pour intégrer à un rapport.
    Bien évidemment, c’est plus cher mais très pertinent pour certaines professions !

Différencier le dessin, des fonctionnalités d’analyse

Tous ces concepts et représentations ne s’opposent absolument pas mais sont complémentaires. Ils peuvent être utilisés en fonction :

  • du besoin exprimé,
  • du niveau de complexité à traiter,
  • du besoin de fonctionnalités pour de l’analyse,
    • juste une visualisation,
    • recherches simples par mots clés,
    • filtres, requêtes complexes,
    • recherches de similarités sur les entités,
    • algorithmes basés sur la théorie des graphes, 
  • du besoin de confrontations de données,
  • du besoin de visualisation sous différents angles (spatiale / ligne de temps / flux)
  • du besoin d’impression dans un format exploitable pour être annexé à un rapport
  • des ressources consacrées à ce type d’analyse,
  • de la maîtrise des méthodes spécifiques à chaque usage…

 

Il est à noter que tous ces outils sont conçus principalement pour les utilisateurs métier afin qu’ils puissent être autonomes au regard de leur besoin et ne sont donc pas réservés aux informaticiens ;-).

Pour autant, il est bien évident qu’une formation à ces concepts, méthodes, logiques et techniques d’analyse est indispensable, en complément de la formation à l’outil par lui même… 

C’est l’analyste qui conduit et maîtrise l’analyse, pas l’outil !

Pour réaliser ce schéma, j’ai appliqué des méthodes “personnalisées” basées sur : 

  • l’analyse criminelle
  • l’analyse systémique
  • l’analyse de données, orientée pour les investigations 

 

Analyse Relationnelle Visuelle sur l’Information, la veille et l’Intelligence Economique. Exemple de représentation de l’information avec IBM i2 Analyst’s Notebook pour la réalisation d’un schéma de synthèse.

J’ai donc réalisé un tableau à double entrées afin de déterminer : 

  • les types d’entités pertinentes pour la situation étudiée
  • les types de relation entre les entités
  • les attributs éventuels 

Cette structure de l’information me permet ensuite d’obtenir un modèle qui est utilisable tant par les outils d’analyse visuelle que pour les analyses statistiques plus classiques. 

Ainsi, sous ANB, on peut récupérer, les données sous un format structuré par entités et par liens comme suit : 

Liste des entités, descriptions et attributs : 

Liste des relations, description et attribut éventuels : 

 

Avec cette approche, il est alors possible de jongler avec les données pour analyser : 

  • des données structurées (base de données) –> vers l’Analyse Relationnelle Visuelle
  • de l’Analyse Relationnelle Visuelle –> vers des données structurées
  • en vue de réaliser des analyses tant qualitatives que quantitatives ! 

Graphique types d’entités :

Graphique types de relations :

Il est bien évident que le type d’information traité pour ce cas d’étude n’est pas le plus optimisé pour démontrer la pertinence de ce type d’analyse, mais il est facilement transposable quand on a compris le concept.

Ces techniques sont particulièrement adaptées pour les cas où l’on a besoin de recoupements de données et d’investigations dans les données.

Beaucoup d’outils existent sur le marché, dont certains qui commencent à proposer de belles perspectives allant de l’extraction automatique d’entités jusqu’à l’analyse et la restitution visuelle (il me tarde de les tester si j’ai l’occasion).

Domaine passionnant et en perpétuelle évolution…  

Bonne lecture…

Frédéric

 

 

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