EDITION FRANÇAISE

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Le livre révolutionnaire paru sur l’ACM (Adaptive Case Management) a une suite

In général on novembre 10, 2011 at 8:43

Lorsque est paru, il y a presque un an, le livre « Maîtriser l’imprévisible » ou « Mastering the Unpredictable », était le tout premier ouvrage traitant des principes mêmes de l’Adaptive Case Management ou la Gestion Adaptative de Cas. A ce jour, il est encore la source la plus fiable et l’ouvrage de référence dans ce domaine.

Maintenant, il existe une suite à ce livre, suite qui présente des applications concrètes de gestion adaptative de cas, et qui est parue sous le nom de « Apprivoiser l’imprévisible » ou « Taming the Unpredictable » . Le fondateur et Chief Architect d’ISIS Papyrus, Max J. Pucher, apporte à nouveau sa contribution en tant que co-auteur puisqu’il a rédigé le chapitre intitulé « Considérations sur la mise en œuvre de la gestion adaptative de cas ».

Dans ce chapitre très instructif, M. Pucher analyse les conclusions scientifiques qui montrent l’obsolescence des modèles de processus métiers basés sur les flowcharts. Dans le même temps, il révèle comment les entreprises peuvent utiliser la technologie pour stimuler l’innovation et générer des résultats significatifs.

Mr Pucher insiste à nouveau sur le fait que, dans le domaine des processus métier, les aspects humains sont des paramètres importants qui ne doivent pas uniquement être considérés comme des facteurs d’optimisation de coûts. Il préconise fortement l’autonomisation et la motivation des personnes pour l’amélioration des ratios coûts/qualités.

Ces principes se reflètent également dans ses réalisations concrètes en tant que visionnaire et Chief Architect à l’origine de l’innovante Plateforme Papyrus. Il a conçu la technologie et les fondations d’un référentiel d’architecture d’entreprise, un moteur de transactions distribuées orientées objet, et intégré une base de données relationnelle objet.

Il détient également plusieurs brevets dans le domaine de l’intelligence artificielle, dont un pour le User Trained Agent, un composant pour l’apprentissage automatique (machine learning) permettant le développement, l’analyse et l’implémentation de méthodes automatisables (tels les processus). Ainsi une machine peut évoluer grâce à ce processus d’apprentissage et remplir par la suite les tâches qu’elle a découvertes et apprises.