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ArchiMate

ArchiMate, publié par l’Open Group, est un langage de modélisation entièrement dédié à l’architecture d’entreprise et dont les concepts correspondent exactement à ceux de TOGAF.

ArchiMate se destine à ceux qui ne s'embarrassent pas de détails techniques et qui désirent un formalisme synthétique pour modéliser directement en appliquant les recommandations TOGAF avec le moindre effort et à moindre coût.

Comment générer par ChatGPT vos diagrammes ArchiMate gratuitement ?

Comment ChatGPT peut-il aider l’Architecte d’Entreprise ? ChatGPT est un apprenant surdoué : si on lui donne un modèle, il peut ensuite l’adapter à d’autres contextes. Dans cet article très pragmatique, nous allons montrer comment ChatGPT peut créer des vues ArchiMate, mais aussi proposer de nouvelles perspectives auxquelles on ne pense pas forcément. Pour vous prouver que cela fonctionne bien, les résultats générés sont importés dans deux outils Archi et Obeo SmartEA. Voici la méthode que nous avons appliquée. 

 

000-chatgpt-aidant-architecte-entreprise- 

Illustration créée par Copilot gratuit utilisant DALL-E 3 pour cet article

 

Objectif :
Générer les vues ArchiMate "Stakeholders & Concerns" et "Drivers & Business Goals" pour l’Architecture d’Entreprise d’un groupe d’assurances désirant intégrer l’IA

 

Les IA génératives prennent de plus en plus de place dans notre vie professionnelle ou personnelle. Par exemple, les avocats, les juristes, mais aussi les professeurs ou les étudiants ont un tout nouvel assistant pour les aider dans l’analyse de dossiers, pour actualiser leurs cours ou pour faire leurs devoirs, voire carrément les aider à concevoir leur thèse.

 

Qu’en est-il des architectes d’entreprise ? ChatGPT, peut-il aider à la réalisation de modèles ArchiMate qui sont des tâches chronophages et répétitives ? Peut-il donner de nouvelles idées, de nouvelles pistes d’investigation dans le domaine de la transformation numérique ?
Pour cette démonstration, nous allons demander à ChatGPT-4o (omni) en version gratuite de générer la vue des parties prenantes et de leurs préoccupations (Stakeholders & Concerns) dans le cadre de l’Architecture d’Entreprise (AE) d’un groupe d’assurance désirant intégrer l’IA.

 

Nous vérifierons que notre modèle est correct, en lui demandant de générer la suite avec la vue des objectifs pour y contribuer (Drivers & Business Goals).

 

Générer des diagrammes, c’est bien, mais les intégrer dans un référentiel collaboratif, c’est encore mieux

 

Notre article "Texte vers UML et autres outils de "diagrammes en tant que code" - Le moyen le plus rapide de créer vos modèles ?" a remporté un franc succès, car il permet à ChatGPT de générer n’importe quel diagramme dans la quasi-totalité des langages de modélisation. Voir aussi : ChatGPT, l’outil idéal de réalisation de modèles pour l’Architecture d’Entreprise (AE) et l’Urbanisation du Système d’Information ?.

 

Un des concepts de base de l’AE est de gérer un référentiel partagé regroupant tous les artefacts représentant l’entreprise. Mais si l’on peut demander à ChatGPT de générer des diagrammes, au format PlantUML par exemple, malheureusement ceux-ci ne peuvent être repris dans un véritable référentiel géré par les outils d’AE.

 

On sait maintenant à quoi sert
le format Open Group ArchiMate XML

001-open-group-archimate-model-exchange-file-format 

ArchiMate® Model Exchange File Format for the ArchiMate 3.1/3.2 Modeling Language

https://www.opengroup.org/xsd/archimate/

 

L'interopérabilité est rendue possible grâce au format Open Group ArchiMate, particulièrement verbeux et abscons. La technologie retenue est XML, qui permet de créer sa propre langue avec sa grammaire XSD. Les grandes entreprises l'utilisent entre autres pour définir un langage pivot commun à tous leurs domaines métiers. Si ce métalangage présente une infinité de possibilités, son défaut majeur reste sa complexité et sa verbosité. Mais justement, c’est le terrain de prédilection de ChatGPT. En utilisant les informations qu’on lui a fournies, grâce à ses capacités d’auto-amélioration, d’apprentissage autonome et de prises de décisions indépendantes, il peut appliquer des templates et générer des milliers de lignes XML en respectant le standard de l’Open Group.

 

Créer un template XML minimal et réutilisable,
pour que ChatGPT comprenne ce que vous attendez de lui

Template XML obtenu à partir de la vue “Stakeholder & Concerns” d'ArchiSurance, l’étude de cas standard de l’Open Group

ChatGPT ne donne pas immédiatement le code XML exhaustif et sans défaut. Il faut lui fournir un modèle générique (téléchargez notre template XML pour la génération de diagrammes ArchiMate par ChatGPT), qu’il adaptera automatiquement en fonction du contexte que vous lui fournirez.
Dans notre exemple, nous avons choisi d’obtenir le template XML à partir de la vue “Stakeholder & Concerns” d'ArchiSurance, l’étude de cas standard de l’Open Group. Mais n’importe quel autre diagramme correspondant à votre problématique conviendra, à condition qu’il soit dans un outil permettant l’export au format Open Group ArchiMate XML.  

 

ArchiSurance version Open Group

Vous pouvez récupérer le cas d'usage sur le site de l’Open Group : 

 

 

ArchiSurance version Jean-Baptiste Sarrodie (Archi)

Autre solution, vous pouvez le télécharger sur la plateforme GitHub de Jean-Baptiste Sarrodie, le créateur d'Archi (voir nos articles en compléments de lecture) :

 

 

ArchiSurance version Obeo SmartEA

Comme nous avions testé récemment Obeo SmartEA (voir nos articles en compléments de lecture) , c'est la solution la plus immédiate qui se présentait à nous.

 

Voir en annexe -1- la procédure détaillée pour récupérer ArchiSurance au format XML de l'Open Group.

 

obeo-smartea-archisurance-complet 

L’outil Obeo SmartEA intègre entièrement l’étude de cas ArchiSurance. A lire >

Quel outil ArchiMate pour modéliser vos architectures d’entreprise sources et cibles, évaluer les écarts, analyser les impacts et élaborer des trajectoires de transformation ? Obeo SmartEA S.1 Ep.1

 

 

Extraire le diagramme Stakeholder & Concerns avec Archi

Par commodité, nous importons le volumineux fichier XML totalisant la bagatelle de 15 164 lignes dans Archi.

 

Voir en annexe -2- la procédure d'importation d'ArchiSurance dans Archi.

 

Pour extraire uniquement la partie qui nous intéresse, c'est-à-dire le diagramme Stakeholder & Concerns, nous créons un nouveau projet dans Archi, dans lequel nous copions le diagramme.

 

archi-stakeholder-and-concerns-copie-pour génération-du-template  

Copie de la vue Stakeholder & Concerns dans un nouveau projet Archi, servant juste à générer le XML

 

Pour avoir le XML correspondant, il suffit d'exporter le diagramme à partir d'Archi.


Voir en annexe -2- la procédure d'exportation du diagramme Stakeholders & Concerns à partir d'Archi.

 

Retoucher simplement le template XML
pour ne garder que le strict nécessaire

 

Rassurez-vous, c’est à la portée d’un néophyte et ça ne demande que 5 minutes.
L’objectif est de constituer une ossature générique contenant les principales balises : element, relationship, node et connection.

 

Voir en annexe -2- les détails des modifications apportées à l'export précédent afin d'obtenir le template XML.

 

 

Téléchargez notre modèle XML de génération de diagrammes ArchiMate par chatGPT

 

Télécharger

Template au format Open Group ArchiMate XML, à fournir à ChatGPT pour qu'il sache
dans quel format il doit générer le diagramme correspondant à votre demande

 

Demander à ChatGPT de vous donner
des propositions d’artefacts et leurs relations ArchiMate 

 

En détaillant le plus précisément possible votre contexte, vous pouvez demander à ChatGPT de vous indiquer les artefacts ArchiMate (Stakeholders & Drivers), avec leurs relations et leurs descriptions. Sa réponse constitue une base de travail, qu’il faut analyser, vérifier, modifier en ajoutant vos propres artefacts.

 

Voir en annexe -4- le détail du prompt pour les propositions des stakeholders et leurs préoccupations.

 

Voir en annexe -5- le détail de la liste des stakeholders, drivers et leurs relations générées par ChatGPT.

 

Demander à ChatGPT de générer le code XML
avec vos éléments ArchiMate en suivant votre template

 

Question posée à ChatGPT (prompt)

 

ChatGPT conserve en mémoire tous les échanges d’une conversation. Si vous validez les artefacts qu’il vous a proposés, dans le prompt, il suffit de lui dire de les reprendre, de générer la vue ArchiMate correspondante en appliquant le modèle XML qu'on lui fournit. Il faudra alors copier/coller le contenu du modèle dans le prompt. ChatGPT peut s’arrêter en cours de génération, il suffit alors de lui dire de continuer et ChatGPT reprendra là où il en est resté.


Voir en annexe -6- le prompt pour la génération XML du diagramme ArchiMate.

 

 

La réponse de ChatGPT : télécharger le diagramme ArchiMate Stakeholder & Concerns pour un groupe d'assurance désirant intégrer l'IA

 

Télécharger

Génération par ChatGPT du diagramme ArchiMate Stakeholder & Concerns
pour un groupe d'assurance désirant intégrer l'IA

 

Disponible aussi à l'annexe -7-.

 

Importation du XML généré dans Archi

 

Nous importons dans Archi (voir en annexe -8-) le fichier XML contenant la copie de la réponse de ChatGPT. 

 

01-assurance-ia-stakeholder-concerns-chatgpt-xml-archi  

Vue Stakeholders & Concerns d'un groupe d'assurance intégrant l'IA,
générée par ChatGPT, représentée dans Archi 

 

Importation du XML généré dans Obeo SmartEA

Nous importons dans Obeo SmartEA (voir en annexe -9-) le fichier XML contenant la copie de la réponse de ChatGPT. L’outil propose une réorganisation automatique, on n’aura même pas besoin de redisposer les éléments pour rendre le modèle plus lisible. 

 

 

01-assurance-ia-stakeholder-concerns-chatgpt-xml-obeo-smartea    

Vue Stakeholders & Concerns d'un groupe d'assurance intégrant l'IA,
générée par ChatGPT, représentée dans Obeo SmartEA

 

Pour vérifier que ChatGPT est capable d’adapter notre template XML, lui demander de générer le point de vue Drivers & Business Goals dans le contexte précédent

 

Vérifier, c’est douter, mais pour vous convaincre que ChatGPT peut vous aider dans l’élaboration de vos vues ArchiMate, nous allons utiliser notre modèle XML pour une tout autre vue.
Nous voulons que ChatGPT génère la vue Drivers & Business Goals en prenant en compte notre contexte et la vue Stakeholders & Concerns qu’il vient de créer.

 

Télécharger le diagramme ArchiMate Drivers & Business Goals généré par ChatGPT grâce à notre modèle XML

 

Télécharger

Résultat de la génération par ChatGPT de la vue Driver & Business Goals, toujours dans le même contexte et sans modifier notre template XML

 

 

Pour l'obtenir, appliquer la même méthode que précédemment

 

 

En contrôlant le résultat, on s’aperçoit que les relations de type “Influence” sont inversées. On demande simplement à ChatGPT d’inverser toutes les valeurs des attributs source et target pour les relations de type “Influence”. 

 

Un prompt ChatGPT doit être contextualisé, explicité et très détaillé. En fait, comme si l’on demandait à un consultant de donner son avis sur un sujet.

 

Conclusion

 

Une bonne pratique de réalisation de diagrammes est de les réaliser sur une seule page, afin qu’il soit lisible et compréhensible pour les destinataires. Pour y arriver, le contexte doit être bien délimité et défini, ce qui facilite la tâche à ChatGPT. Par exemple, nous aurions pu, dans le premier prompt, spécifier que nous sommes limités à 4 ressources. ChatGPT aurait sans doute priorisé et n'aurait pas identifié 7 rôles différents de stakeholders.


A ce stade, il faut considérer ChatGPT comme un outil de traduction automatique par exemple. Il peut nous faire des propositions, nous donner des idées, c’est un super consultant qui connaît une infinité de cas d’usage. Comme un manager contrôlant le travail de son équipe, les résultats fournis par ChatGPT doivent être vérifiés. Dans notre cas, il est facile de voir la représentation graphique du code XML dans un outil d’AE supportant ArchiMate.


Si certains annoncent la disparition de nombreux métiers, celui d’architecte d’entreprise n’est pas près de disparaître, mais ne dit-on pas que nul n’est irremplaçable ?

 

 

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Rhona Maxwel

urbanisation-si.com

@rhona_helena

 

 

 

 

 

 

 

“Mes principales inquiétudes ne sont pas liées à l'immédiat, mais au long terme. De façon presque inévitable, nous nous dirigeons vers des systèmes d'IA qui seront au moins aussi intelligents que nous, humains. Et il est certain que ces systèmes seront utilisés pour de bonnes comme de mauvaises choses. Par ailleurs, si l'IA devient plus intelligente que nous, nous courons le risque d'en perdre le contrôle.”
Yoshua Bengio 

 

 

 

Annexe

Procédure détaillée pour que ChatGPT vous aide à créer vos vues ArchiMate (à adapter selon vos besoins)

- 1 -
Récupérer un exemple de vue ArchiMate
au format Open Group XML

Dans le cadre d’une évolution de votre Architecture d’Entreprise (AE), choisissez dans votre référentiel, parmi les vues existantes, celle correspondant le mieux à vos besoins et exportez-la au format Open Group ArchiMate XML. S’il s’agit de la création d’un nouveau référentiel, alors vous devrez juste créer une première vue, puis l’exporter en XML depuis votre outil.
Pour cet article, notre contexte sera l’étude de cas standard ArchiSurance de l’Open Group, présentant l’avantage d’être déjà intégrée dans les exemples d’Obeo SmartEA

 

Générer simplement dans votre outil le fichier XML de la vue choisie.

Dans Obeo SmartEA, le fichier XML s’obtient en exportant au format d’échange : 

 

  • Menu Plus > ArchiMate > Export au format d’échange

 

- 2 -
Créer votre template XML pour la génération
de modèles ArchiMate par ChatGPT 

 

Importation d'ArchiSurance dans Archi

Le fichier exporté faisant plus de 15 000 lignes, il est inexploitable en l’état. Nous allons extraire la vue Stakeholders & Concerns et l’exporter pour obtenir quelques dizaines de lignes.  

 

Pour y parvenir, nous importons le fichier dans Archi, qui est plus simple d’utilisation qu’Obeo SmartEA : 

 

  • Menu File > Import > Model From Open Exchange File

 

Une fois importé, nous devons isoler la vue voulue dans un nouveau projet, pour pouvoir l’exporter en XML. Pour accéder à la vue désirée dans Archi : 

 

  • Sélectionner Views > Folder > Stakeholders and Concerns > Sélectionner tous les éléments du diagramme et copier

 

Créer un nouveau projet :

 

  • File > New > Empty Model > Views Default View > Coller

 

Exportation en XML de la vue Stakeholder & Concerns

Une fois la vue isolée dans un projet, vous pouvez l’exporter au format XML :

Sélectionner le nouveau projet > File > Export > Model to Open Exchange XML File > Désélectionner Include Folder > Save

 

Editer le fichier XML pour supprimer les styles et modifier les identifiants

Rassurez-vous, cette opération ne sera effectuée qu’une fois. Quand vous fournirez votre template XML à ChatGPT, il comprendra ce que vous attendez de lui et il s'adaptera automatiquement au nouveau contexte que vous lui exposerez. 

 

Editer le fichier généré : 

  • Supprimer toutes les balises style.

  • Modifier tous les id de manière à ce que ce soit plus lisible. Par ex., pour le stakeholder “Board”, modifier l’id ("id-95f1f282758140f1a795725fdd5c1afa") en ”Board-id”.

 

Le contenu du fichier XML est très simple et logique. Voici les explications des 6 principales balises :

 

  • <model> : représente le modèle ArchiMate composé des balises <element> et <relationship>,
    • <element> : les éléments qui sont typés comme par exemple Stakeholder, Driver…, nommés et identifiés,
    • <relationship> : les relations pour lesquelles on doit indiquer un identifiant, leur type comme Association, Aggregation…, les éléments source et cible (target),
       
  • <view> : la vue composée des balises <node> et <connection>,
    • <node> : représente un élément présent sur la vue, avec ses coordonnées et l’identifiant référençant l’élément,
    • <connection> : affiche dans la vue, la relation référencée, toujours en précisant l’élément source et la cible ce qui permet de montrer le sens de la connexion.

 

Avec cet exemple de syntaxe, ChatGPT est capable de l’adapter à n’importe quel autre point de vue, pourvu qu’on lui précise les types d'artefacts et relations ou qu’on lui demande de nous en proposer, ce que nous faisons dans cet article.


Vous devez ne conserver que les configurations d’occurrence avec leurs relations les plus significatives de votre futur template XML, comme si vous vouliez créer un pattern réutilisable.

 

- 3 -
Télécharger notre template XML pour la génération
de diagrammes ArchiMate par ChatGPT

Vous pouvez télécharger notre template XML qui a servi à cet article : 

 

Télécharger

Pour chacune de nos demandes de génération de diagrammes ArchiMate, nous fournissons
notre template XML à ChatGPT, pour qu'il comprenne ce que nous attendons de lui

 

- 4 -
Prompt ChatGPT pour avoir une proposition des parties prenantes et leurs préoccupations selon votre contexte

 

" Je suis architecte d'entreprise pour un groupe d'assurances. Je dois intégrer l'IA dans la transformation numérique de l'entreprise. Je veux concevoir un diagramme ArchiMate représentant la vue Stakeholders & Concerns. Je veux la liste et la description des nouveaux stakeholders et drivers spécifiques à l'IA. Je veux aussi leur relation de type association et agrégation. "

 

- 5 -
Réponse de ChatGPT :
liste des stakeholders, drivers et relations

Début de la réponse

" Pour intégrer l'IA dans la transformation numérique d'un groupe d'assurances, il est essentiel de bien identifier les nouveaux stakeholders (parties prenantes) et drivers (moteurs) spécifiques à l'IA, ainsi que leurs relations. Voici une proposition pour les stakeholders & drivers, ainsi que leur description et leurs relations.

 

Nouveaux Stakeholders spécifiques à l'IA

Chief AI Officer (CAIO)
Description: Responsable de la stratégie et de la mise en œuvre de l'IA au sein de l'entreprise.

 

Data Scientists
Description: Professionnels responsables de la conception, de la mise en œuvre et de la maintenance des modèles d'IA.

 

AI Ethics Committee
Description: Groupe chargé de veiller à ce que les initiatives d'IA respectent les normes éthiques et les régulations.

 

AI Engineers
Description: Ingénieurs spécialisés dans le développement et le déploiement des solutions d'IA.

 

Business Units
Description: Différentes unités de l'entreprise qui utilisent les solutions d'IA pour améliorer leurs processus et services.


IT Department
Description: Département responsable de l'infrastructure technologique supportant les initiatives d'IA.

 

Compliance Officers
Description: Professionnels chargés de s'assurer que les solutions d'IA respectent les réglementations en vigueur.

 

Nouveaux Drivers spécifiques à l'IA

Innovation et Compétitivité
Description: Utilisation de l'IA pour innover et maintenir un avantage compétitif sur le marché.

 

Amélioration de l'Efficacité
Description: Automatisation des processus pour améliorer l'efficacité opérationnelle.

 

Amélioration de l'Expérience Client
Description: Utilisation de l'IA pour offrir des expériences client plus personnalisées et réactives.

 

Gestion des Risques
Description: Amélioration des capacités de gestion des risques grâce à des modèles prédictifs.

 

Réduction des Fraudes
Description: Détection et prévention des fraudes par des algorithmes d'IA.

 

Conformité et Régulation
Description: S'assurer que les solutions d'IA sont conformes aux lois et régulations.

 

Relations de type association et agrégation

Chief AI Officer (CAIO) est associé à Innovation et Compétitivité, Amélioration de l'Efficacité, Amélioration de l'Expérience Client, Gestion des Risques, Réduction des Fraudes.

 

Data Scientists sont associés à Innovation et Compétitivité, Amélioration de l'Efficacité.

 

AI Ethics Committee est associé à Conformité et Régulation.

 

AI Engineers sont associés à Amélioration de l'Efficacité, Réduction des Fraudes.

 

Business Units sont agrégées sous Amélioration de l'Expérience Client, Gestion des Risques.

 

IT Department est agrégé sous Amélioration de l'Efficacité.

 

Compliance Officers sont associés à Conformité et Régulation.

 

Diagramme ArchiMate

Pour concevoir le diagramme ArchiMate représentant la vue Stakeholders & Concerns, vous pouvez suivre ces étapes :
Créer des éléments de type "Stakeholder" pour chaque partie prenante mentionnée.
Créer des éléments de type "Driver" pour chaque moteur spécifique à l'IA.
Relier les stakeholders aux drivers avec des relations d'association (lien simple) ou d'agrégation (lien avec inclusion).
Utiliser des éléments d'organisation pour montrer les relations hiérarchiques ou fonctionnelles (ex. : le CAIO peut superviser les Data Scientists et les AI Engineers). "

 

Fin de la réponse

 

- 6 -
Prompt pour la génération du diagramme ArchiMate
au format XML par ChatGPT

 

" Avec les éléments précédents, génère le diagramme ArchiMate au format Open Group ArchiMate XML. Je te donne un modèle de code que tu devras respecter : <copier/coller le contenu de votre template XML> "

 

 

- 7 -
Réponse de ChatGPT :
le document XML représentant le diagramme ArchiMate

 

Télécharger

Génération par ChatGPT du diagramme ArchiMate Stakeholder & Concerns
pour un groupe d'assurance désirant intégrer l'IA

 

- 8 -
Importation du modèle ArchiMate généré par ChatGPT dans Archi

 

File > Import > Model from Open Exchange file

 

01-assurance-ia-stakeholder-concerns-chatgpt-xml-archi

 

Le diagramme ArchiMate généré par ChatGPT correspondant à notre prompt,
importé dans Archi, après un léger repositionnement

 

 

- 9 -
Importation du modèle ArchiMate généré par ChatGPT dans Obeo SmartEA

 

Sauvegarder et fermer tous les éditeurs en cours > Menu Plus > ArchiMate > Import au format d’échange

 

01-assurance-ia-stakeholder-concerns-chatgpt-xml-obeo-smartea 

Le diagramme ArchiMate généré par ChatGPT correspondant à notre prompt,
importé dans Obeo SmartEA, dont la fonction "Réorganiser tout" (1ère icône de la vue) est bien utile ici

 

- 10 -
Vérifions que ChatGPT peut générer une autre vue

 

On va utiliser les capacités d’auto-amélioration, d’apprentissage autonome et de prise de décisions indépendantes de ChatGPT pour lui faire générer un nouveau modèle ArchiMate en prenant en compte les étapes précédentes.


L’objectif est de faire générer la vue Driver & Business Goals, toujours dans le même contexte et sans modifier notre template XML. On demande à ChatGPT les Assessments, Goals et Outcomes en relation avec les Drivers précédents ainsi que leur relation entre eux.

 

Prompt 

" Avec les drivers ArchiMate précédents, je veux les assessments et leur relation de type association, les goals avec leur relation de type influence et les outcomes liés aux goals avec des relations de type influence ou realization. Je veux les descriptions de tous ces éléments ArchiMate. "

 

Remarque : non seulement ChatGPT nous donne la description des éléments ArchiMate, mais dans la même réponse, il a compris que nous voulons aussi le code XML correspondant. 
On peut apporter quelques modifications en promptant : 


“ Parfait. Je veux le même code, mais sans les stakeholders. “


“ Traduis en français les assessments, les goals, les outcomes et leur description. Je veux le même code, mais avec tous les éléments en français. “

 

Début de la réponse de chatGPT

" Le code XML est fourni (voir le fichier joint) avec la description des éléments : 
Descriptions

 

Drivers:

Innovation et Compétitivité : Améliorer l'innovation et la compétitivité grâce à l'intégration de l'IA.

 

Amélioration de l'Efficacité : Optimiser l'efficacité des opérations et des processus internes.

 

Amélioration de l'Expérience Client : Améliorer la satisfaction et la fidélité des clients grâce à des services personnalisés et efficaces.

 

Gestion des Risques : Renforcer la gestion des risques en identifiant et en atténuant les risques de manière proactive.

 

Réduction des Fraudes : Utiliser l'IA pour détecter et réduire les fraudes de manière efficace.

 

Conformité et Régulation : Assurer la conformité avec les régulations et les exigences légales en vigueur.

 

Assessments:

Faisabilité de l'Adoption de l'IA : Évaluer la faisabilité de l'adoption de l'IA au sein de l'organisation.

 

Impact de l'IA sur la Main-d'Œuvre : Analyser l'impact de l'IA sur la main-d'œuvre, notamment en termes d'emplois et de compétences.

 

Conformité Réglementaire : Vérifier que les solutions d'IA respectent les régulations et les normes en vigueur.

 

Goals:

Mise en Œuvre Réussie de l'IA : Assurer une mise en œuvre réussie des technologies d'IA dans l'organisation.

 

Satisfaction Client Améliorée : Augmenter la satisfaction des clients grâce à des solutions innovantes et efficaces.

 

Efficacité Opérationnelle : Améliorer l'efficacité opérationnelle grâce à l'optimisation des processus par l'IA.

 

Atténuation des Risques : Réduire les risques grâce à des analyses prédictives et des actions proactives.

 

Réduction de la Fraude : Réduire significativement les fraudes grâce à des technologies d'IA avancées.

 

Outcomes:

Augmentation des Revenus : Générer des revenus supplémentaires grâce à l'amélioration des processus et à l'innovation.

 

Fidélité des Clients : Renforcer la fidélité des clients en améliorant leur expérience et leur satisfaction.

 

Réalisation de la Conformité : Atteindre une conformité totale avec les régulations et les normes en vigueur. "

 

Fin de la réponse

 

- 11 -
ChatGPT a inversé des relations

 

Une fois importé, on s’aperçoit que les relations "influence et realization" sont inversées : on va donc demander à ChatGPT d’inverser ces types de relations.

 

Remarque : on a épuisé pour l’heure notre quota de ChatGPT-4o, on est repassé en ChatGPT-3.5

 

Prompt

“ Inverse toutes les valeurs des éléments source et target sauf la relationship rel25 et la connection connection25. “

 

Réponse de chatGPT

Télécharger

Génération par ChatGPT de la vue Driver & Business Goals, toujours dans le même contexte
et sans modifier notre template XML

 

- 12 -
Importation dans Archi

 

02-QUATER-assurance-ia-drivers-and-business-goals-francais-relations-inversees-chatgpt-4o-archi

 

 

Résultat de l'importation dans Archi de la vue Driver & Business Goals
au format XML générée par ChatGPT

 

 

- 13 -
Importation dans Obeo SmartEA

02-QUATER-assurance-ia-drivers-and-business-goals-francais-relations-inversees-chatgpt-4o-obeo-smartea 

 

Résultat de l'importation dans Obeo SmartEA de la vue Driver & Business Goals
au format XML générée par ChatGPT

 

 

 

Compléments de lecture

 

 

 


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11/07/2024
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ArchiMate : le diagramme de contextes de projets, comparaison du diagramme UML de TOGAF et celui avec ArchiMate - 37

L’objectif de cet article est la traduction de la modélisation utilisant le profil UML vers le langage ArchiMate concernant le diagramme de contextes de projets de la phase E Solutions et opportunités de TOGAF.

En ayant étudié la modélisation TOGAF avec le profil UML, il est facile d’apprendre ArchiMate.

C’est cette approche pédagogique que nous vous proposons.

  

Explications du diagramme de contextes de projets avec TOGAF utilisant le profil UML

Le diagramme de contextes de projets avec TOGAF utilisant le profil UML, a été expliqué et détaillé dans l’article suivant : 

 

   

Le diagramme TOGAF de contextes de projets utilisant ArchiMate

   

archimate-le-diagramme-de-contextes-de-projets.png

    

Pour rappel et à fin de comparaison, le diagramme TOGAF de contextes de projets utilisant le profil UML

     

togaf-le-diagramme-de-contextes-de-projets.png

  

Conclusion   

Le diagramme de contextes de projets modélise tout ce qui nécessaire à la réalisation d’un projet.

Ce diagramme modélise le périmètre d’un projet faisant partie de la trajectoire de transformation.

Il montre :

  • les acteurs,
  • les flux d’information avec les autres applications internes et les systèmes externes,
  • l’implémentation : des processus métier, règles métier, entités métier, cas d’utilisation, composants applicatifs et services métier.

  

Les ajouts, modifications et suppressions d’entités au sens large doivent figurer sur le modèle.

 

Le modèle sert à l’initialisation des projets et à la gestion de portefeuilles applicatifs.

  

 

Pour plus de précisions sur les “viewpoint” et les éléments de langage ArchiMate, voir l'annexe "Les mémentos d'Archimate" à la fin de l'article suivant :   

  

 

Voir en annexe à la fin de cet article, comment apprendre ArchiMate en comparant une étude de cas TOGAF modélisée avec UML et la même avec ArchiMate. 

 
Rhona Maxwel
@rhona_helena
 

"La conscience est la conséquence du renoncement aux pulsions."

Freud

      

  

Annexe : Apprendre ArchiMate en comparant une étude de cas TOGAF modélisée avec UML et la même avec ArchiMate

 


06/11/2018
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ArchiMate : le diagramme de bénéfices, comparaison du diagramme UML de TOGAF et celui avec ArchiMate - 36

L’objectif de cet article est la traduction de la modélisation utilisant le profil UML vers le langage ArchiMate concernant le diagramme de bénéfices de la phase E Solutions et opportunités de TOGAF.

En ayant étudié la modélisation TOGAF avec le profil UML, il est facile d’apprendre ArchiMate.

C’est cette approche pédagogique que nous vous proposons.

  

Explications du diagramme de bénéfices avec TOGAF utilisant le profil UML

Le diagramme de bénéfices avec TOGAF utilisant le profil UML, a été expliqué et détaillé dans l’article suivant : 

 

   

Le diagramme TOGAF de bénéfices utilisant ArchiMate

   

archimate-le-diagramme-de-benefices.png

    

Pour rappel et à fin de comparaison, le diagramme TOGAF de bénéfices utilisant le profil UML

     

togaf-le-diagramme-de-benefices.png

  

Conclusion   

Le diagramme de bénéfices modélise les possibilités d’amélioration avec leurs avantages et leurs inconvénients et participe à l'initialisation d'un nouveau cycle ADM (Architecture Development Method) de TOGAF.

 

Ce diagramme modélise les évolutions possibles et se positionne comme une base de travail pour étudier :

  • les apports en terme de valeur pour l’entreprise
  • le niveau de complexité
  • l’estimation de réalisation
  • les risques

Ce modèle participe à l’initialisation d’une nouvelle itération ADM.

 

Une analyse d’impacts sur la précédente itération doit être effectuée.

 

Les changements, les impacts et les objectifs seront répartis en nouveaux projets..

  

 

Pour plus de précisions sur les “viewpoint” et les éléments de langage ArchiMate, voir l'annexe "Les mémentos d'Archimate" à la fin de l'article suivant :   

  

 

Voir en annexe à la fin de cet article, comment apprendre ArchiMate en comparant une étude de cas TOGAF modélisée avec UML et la même avec ArchiMate. 

 
Rhona Maxwel
@rhona_helena
 

"L'homme devrait mettre autant d'ardeur à simplifier sa vie qu'il en met à la compliquer."
Henri Bergson

     

  

Annexe : Apprendre ArchiMate en comparant une étude de cas TOGAF modélisée avec UML et la même avec ArchiMate

 


30/10/2018
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ArchiMate : le diagramme de matériel informatique en réseau, comparaison du diagramme UML de TOGAF et celui avec ArchiMate - 35

L’objectif de cet article est la traduction de la modélisation utilisant le profil UML vers le langage ArchiMate concernant le diagramme de matériel informatique en réseau de la phase D Architecture technique de TOGAF.

En ayant étudié la modélisation TOGAF avec le profil UML, il est facile d’apprendre ArchiMate.

C’est cette approche pédagogique que nous vous proposons.

  

Explications du diagramme de matériel informatique en réseau avec TOGAF utilisant le profil UML

Le diagramme de matériel informatique en réseau avec TOGAF utilisant le profil UML, a été expliqué et détaillé dans l’article suivant :

 

   

Le diagramme TOGAF de matériel informatique en réseau utilisant ArchiMate

   

archimate-le-diagramme-de-materiel-informatique-en-reseau.png

    

Pour rappel et à fin de comparaison, le diagramme TOGAF de matériel informatique en réseau utilisant le profil UML

     

togaf-le-diagramme-de-materiel-informatique-en-reseau.png

   

ArchiMate Opportunities and Solutions Viewpoint

 

archimate-opportunities-and-solutions-viewpoint.png

 

Conclusion   

Le diagramme de matériel informatique en réseau modélise le déploiement des composants d’application, tous types confondus, dans une architecture technique distribuée.

Ce diagramme constitue une cartographie des infrastructures informatiques hébergeant les composants applicatifs ainsi que les acteurs accédant à ces composants.

   

 

Pour plus de précisions sur les “viewpoint” et les éléments de langage ArchiMate, voir l'annexe "Les mémentos d'Archimate" à la fin de l'article suivant :   

  

 

Voir en annexe à la fin de cet article, comment apprendre ArchiMate en comparant une étude de cas TOGAF modélisée avec UML et la même avec ArchiMate. 

 
Rhona Maxwel
@rhona_helena
 

"L'homme n'est heureux que de vouloir et d'inventer."
Alain

     

  

Annexe : Apprendre ArchiMate en comparant une étude de cas TOGAF modélisée avec UML et la même avec ArchiMate

 


24/10/2018
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ArchiMate : le diagramme de traitements, comparaison du diagramme UML de TOGAF et celui avec ArchiMate - 34

L’objectif de cet article est la traduction de la modélisation utilisant le profil UML vers le langage ArchiMate concernant le diagramme de traitements de la phase D Architecture technique de TOGAF.

En ayant étudié la modélisation TOGAF avec le profil UML, il est facile d’apprendre ArchiMate.

C’est cette approche pédagogique que nous vous proposons.

  

Explications du diagramme de traitements avec TOGAF utilisant le profil UML

Le diagramme de traitements avec TOGAF utilisant le profil UML, a été expliqué et détaillé dans l’article suivant :

 

   

Le diagramme TOGAF de traitements utilisant ArchiMate

   

archimate-le-diagramme-de-traitements.png
    

Pour rappel et à fin de comparaison, le diagramme TOGAF de traitements utilisant le profil UML

     

togaf-le-diagramme-de-traitements.png

   

Conclusion   

Le diagramme de traitements modélise les unités déployables de code et configuration ainsi que leur déploiement sur la plate-forme technologique.

Ce diagramme montre comment les composants d’application sont déployés dans les unités de déploiement correspondant aux technologies utilisées (HTTP, BPM, Java/Jakarta EE, ...).

 

Afin de mettre l'accent sur les unités de déploiement, ce modèle utilise le déploiement de manière plus générique que le diagramme de réseau matériel et informatique dont on parlera dans le prochain article.

  

 

Pour plus de précisions sur les “viewpoint” et les éléments de langage ArchiMate, voir l'annexe "Les mémentos d'Archimate" à la fin de l'article suivant :   

  

 

Voir en annexe à la fin de cet article, comment apprendre ArchiMate en comparant une étude de cas TOGAF modélisée avec UML et la même avec ArchiMate. 

 
Rhona Maxwel
@rhona_helena
 

"Le contentement apporte le bonheur, même dans la pauvreté. Le mécontentement apporte la pauvreté même dans la richesse."

Confucius

     

  

Annexe : Apprendre ArchiMate en comparant une étude de cas TOGAF modélisée avec UML et la même avec ArchiMate

 


19/10/2018
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ArchiMate : le diagramme d’environnement et de localisation, comparaison du diagramme UML de TOGAF et celui avec ArchiMate - 33

L’objectif de cet article est la traduction de la modélisation utilisant le profil UML vers le langage ArchiMate concernant le diagramme d’environnement et de localisation de la phase D Architecture technique de TOGAF.

En ayant étudié la modélisation TOGAF avec le profil UML, il est facile d’apprendre ArchiMate.

C’est cette approche pédagogique que nous vous proposons.

  

Explications du diagramme d’environnement et de localisation avec TOGAF utilisant le profil UML

Le diagramme d’environnement et de localisation avec TOGAF utilisant le profil UML, a été expliqué et détaillé dans l’article suivant :

 

   

Le diagramme TOGAF d’environnement et de localisation utilisant ArchiMate

   

archimate-le-diagramme-d-environnement-et-de-localisation.png
 

   

Pour rappel et à fin de comparaison, le diagramme TOGAF d’environnement et de localisation utilisant le profil UML

     

togaf-le-diagramme-d-environnement-et-de-localisation.png

 

Le ViewPoint Archimate : Technology Architecture ViewPoint

 

archimate-architecture-technology-viewpoint.png

  

Conclusion   

Le diagramme d’environnement et de localisation modélise les sites où sont installés les matériels dans lesquels sont déployés les applications.

Les technologies et / ou applications utilisées sont représentés ainsi que la manière dont les utilisateurs interagissent avec elles.

Les différents environnements de déploiement, y compris les environnements non liés à la production, tels que le développement et la pré-production doivent aussi être modélisés.

 

 

Pour plus de précisions sur les “viewpoint” et les éléments de langage ArchiMate, voir l'annexe "Les mémentos d'Archimate" à la fin de l'article suivant :   

  

 

Voir en annexe à la fin de cet article, comment apprendre ArchiMate en comparant une étude de cas TOGAF modélisée avec UML et la même avec ArchiMate. 

 
Rhona Maxwel
@rhona_helena
 

"Le poète se fait voyant par un long, immense et déraisonné dérèglement de tous les sens."

Arthur Rimbaud

    

  

Annexe : Apprendre ArchiMate en comparant une étude de cas TOGAF modélisée avec UML et la même avec ArchiMate

 


16/10/2018
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ArchiMate : le diagramme des données de service, comparaison du diagramme UML de TOGAF et celui avec ArchiMate - 32

L’objectif de cet article est la traduction de la modélisation utilisant le profil UML vers le langage ArchiMate concernant le diagramme des données de service de la phase C Architecture des Systèmes d'Information de TOGAF.

En ayant étudié la modélisation TOGAF avec le profil UML, il est facile d’apprendre ArchiMate.

C’est cette approche pédagogique que nous vous proposons.

  

Explications du diagramme des données de service avec TOGAF utilisant le profil UML

Le diagramme des données de service avec TOGAF utilisant le profil UML, a été expliqué et détaillé dans l’article suivant :

 

   

Le diagramme TOGAF des données de service utilisant ArchiMate

   

archimate-le-diagramme-des-donnees-de-service.png

   

Pour rappel et à fin de comparaison, le diagramme TOGAF des données de service utilisant le profil UML

     

togaf-le-diagramme-des-donnees-de-service.png

  

Conclusion   

Le diagramme des données de service est un diagramme de classe UML où les classe représentent les types des paramètres des messages (opérations) des services.

 

Tout ou partie des attributs d’une entités métier sera recopié dans les attributs d’un message.

Ce passage des paramètres par recopie entraîne un couplage faible entre les composants applicatifs qui est une des caractéristiques de l’architecture SOA (voir l'annexe 2 avec les articles consacrés à SOA).

       

 

Pour plus de précisions sur les “viewpoint” et les éléments de langage ArchiMate, voir l'annexe "Les mémentos d'Archimate" à la fin de l'article suivant :   

  

 

Voir en annexe 1 à la fin de cet article, comment apprendre ArchiMate en comparant une étude de cas TOGAF modélisée avec UML et la même avec ArchiMate. 

 
Rhona Maxwel
@rhona_helena
 

"Incarnez vous-même le changement auquel vous voulez que les autres aspirent."

Gandhi

   

  

Annexe 1 : Apprendre ArchiMate en comparant une étude de cas TOGAF modélisée avec UML et la même avec ArchiMate

 

 

 

Annexe 2 : l’architecture SOA (Service Oriented Architecture)

 


15/10/2018
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ArchiMate : le diagramme de migration des données, comparaison du diagramme UML de TOGAF et celui avec ArchiMate - 31

L’objectif de cet article est la traduction de la modélisation utilisant le profil UML vers le langage ArchiMate concernant le diagramme de migration des données de la phase C Architecture des Systèmes d'Information de TOGAF.

En ayant étudié la modélisation TOGAF avec le profil UML, il est facile d’apprendre ArchiMate.

C’est cette approche pédagogique que nous vous proposons.

  

Explications du diagramme de migration des données avec TOGAF utilisant le profil UML

Le diagramme de migration des données avec TOGAF utilisant le profil UML, a été expliqué et détaillé dans l’article suivant :

 

   

Le diagramme TOGAF de migration des données utilisant ArchiMate

   

archimate-le-diagramme-de-migration-des-donnees.png

   

Pour rappel et à fin de comparaison, le diagramme TOGAF de migration des données utilisant le profil UML

     

togaf-le-diagramme-de-migration-des-donnees.png

  

Conclusion   

Le diagramme de migration des données a pour objectif de définir la transformation des données des applications source vers les applications cibles, il fournit  une représentation visuelle de la répartition des sources / cibles et sert d'outil pour l'audit des données et l'établissement de la traçabilité.

 

Le diagramme de migration des données explicite les écarts entre le système avant et après transformation du modèle source en cible.

Il permet la traçabilité et la vérification que toutes les données d’origine se retrouvent bien dans le système migré même si les méta-informations (attributs, classes) de ces données sont différentes.

 

       

Pour plus de précisions sur les “viewpoint” et les éléments de langage ArchiMate, voir l'annexe "Les mémentos d'Archimate" à la fin de l'article suivant :   

  

 

Voir en annexe à la fin de cet article, comment apprendre ArchiMate en comparant une étude de cas TOGAF modélisée avec UML et la même avec ArchiMate. 

 
Rhona Maxwel
@rhona_helena
 

"C’est une belle harmonie quand le faire et le dire vont ensemble."

Michel Eyquem de Montaigne

  

  

Annexe : Apprendre ArchiMate en comparant une étude de cas TOGAF modélisée avec UML et la même avec ArchiMate

 


12/10/2018
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ArchiMate : le diagramme de sécurité des données, comparaison du diagramme UML de TOGAF et celui avec ArchiMate - 30

L’objectif de cet article est la traduction de la modélisation utilisant le profil UML vers le langage ArchiMate concernant le diagramme de sécurité des données de la phase C Architecture des Systèmes d'Information de TOGAF.

En ayant étudié la modélisation TOGAF avec le profil UML, il est facile d’apprendre ArchiMate.

C’est cette approche pédagogique que nous vous proposons.

  

Explications du diagramme de sécurité des données avec TOGAF utilisant le profil UML

Le diagramme de sécurité des données avec TOGAF utilisant le profil UML, a été expliqué et détaillé dans l’article suivant :

 

   

Le diagramme TOGAF de sécurité des données utilisant ArchiMate

   

archimate-le-diagramme-de-securite-des-donnees.png

   

Pour rappel et à fin de comparaison, le diagramme TOGAF de sécurité des données utilisant le profil UML

     

togaf-le-diagramme-de-securite-des-donnees.png

  

Conclusion   

Le diagramme de sécurité des données a pour objectif de décrire quel acteur (personne, organisation ou système) peut accéder aux données de l’entreprise et avec quels droits (CRUD = (C)reate, (R)ead, (U)pdate, (D)elete).

 

Les données sont considérées comme un atout pour l'entreprise et la sécurité des données signifie simplement que les données de l'entreprise ne sont pas compromises et que leur accès est contrôlé de manière appropriée. 

 

      

Pour plus de précisions sur les “viewpoint” et les éléments de langage ArchiMate, voir l'annexe "Les mémentos d'Archimate" à la fin de l'article suivant :   

  

 

Voir en annexe à la fin de cet article, comment apprendre ArchiMate en comparant une étude de cas TOGAF modélisée avec UML et la même avec ArchiMate. 

 
Rhona Maxwel
@rhona_helena
 

"En faisant scintiller notre lumière nous offrons aux autres la possibilité d'en faire autant."
Nelson Mandela

 

 

Annexe : Apprendre ArchiMate en comparant une étude de cas TOGAF modélisée avec UML et la même avec ArchiMate

 


05/10/2018
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ArchiMate : le diagramme de dissémination de données, comparaison du diagramme UML de TOGAF et celui avec ArchiMate - 29

L’objectif de cet article est la traduction de la modélisation utilisant le profil UML vers le langage ArchiMate concernant le diagramme de dissémination de données de la phase C Architecture des Systèmes d'Information de TOGAF.

En ayant étudié la modélisation TOGAF avec le profil UML, il est facile d’apprendre ArchiMate.

C’est cette approche pédagogique que nous vous proposons.

  

Explications du diagramme de dissémination de données avec TOGAF utilisant le profil UML

Le diagramme de dissémination de données avec TOGAF utilisant le profil UML, a été expliqué et détaillé dans l’article suivant :

 

   

Le diagramme TOGAF de dissémination de données utilisant ArchiMate

   archimate-le-diagramme-de-dissemination-de-donnees.png

   

Pour rappel et à fin de comparaison, le diagramme TOGAF de dissémination de données utilisant le profil UML

     

togaf-le-diagramme-de-dissemination-de-donnees.png

  

Conclusion   

Le diagramme de dissémination de données a pour but de montrer comment les entités métier doivent être physiquement réalisées par les composants de l'application.

 

Ce diagramme spécifie la distribution des entités métier entre les différents composants applicatifs.

Il peut être généré par des outils de transformations de modèles à partir des modèles de l’architecture applicative comme le diagramme de communication des applications ( voir notre article : “ ArchiMate : le diagramme de communication des applications de la phase C Architecture des Systèmes d'Information de TOGAF, comparaison du diagramme UML de TOGAF et celui avec ArchiMate - 22 “ ) à condition d’appliquer les concepts de SOA ( voir à la fin de cet article l’annexe 2 : l’architecture SOA (Service Oriented Architecture)).

 

Les données métier seront soit dans un référentiel spécifique, soit dans des composants d'application d'entité propres.

    

  

Pour plus de précisions sur les “viewpoint” et les éléments de langage ArchiMate, voir l'annexe "Les mémentos d'Archimate" à la fin de l'article suivant :   

  

 

Voir en annexe 1 à la fin de cet article, comment apprendre ArchiMate en comparant une étude de cas TOGAF modélisée avec UML et la même avec ArchiMate. 

 
Rhona Maxwel
@rhona_helena
 

"N'allez pas là où le chemin peut mener. Allez là où il n'y a pas de chemin et laissez une trace."
Ralph Waldo Emerson

 

 

Annexe 1 : Apprendre ArchiMate en comparant une étude de cas TOGAF modélisée avec UML et la même avec ArchiMate

 

 

 

Annexe 2 : l’architecture SOA (Service Oriented Architecture)

 


05/10/2018
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