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L’approche Naturalistic Decision Making (NDM) constitue un paradigme de recherche dominant lorsqu’il s’agit d’analyser le processus de décision d’experts évoluant en environnement dynamique, confrontés à des problèmes faiblement structurés et exigeant une résolution rapide. Depuis une dizaine d’années, le développement des technologies de l’information contribue à enrichir l’approche NDM. S’inscrivant dans cette perspective, une étude de cas qualitative inductive est développée pour comprendre comment des policiers experts d’un Centre d’Information et de Commandement (CIC) prennent des décisions en environnement big data. Le CIC produit quotidiennement un volume important de données véloces, variées et nécessitant d’être vérifiées, que les policiers assemblent en situation à partir de dispositifs technologiques non intégrés. L’analyse du cas met l’accent sur deux phases du processus de décision en environnement big data : une phase amont de conscience de la situation, pleine ou incomplète selon les situations, et une phase de reconnaissance immédiate. Ces résultats permettent de proposer un modèle intégré du processus de décision naturaliste, appliqué au cas des policiers du CIC en environnement Big data.

Naturalistic Decision-Making is a mainstream research paradigm to study decision-making of experts confronted to dynamic and changing conditions, ill-defined goals and time stress. For the last ten years, contributions encourage the analysis of human-technology interactions to refine our understanding of naturalistic decision-making. Drawing on this perceptive, an inductive qualitative case study is completed to understand how experts police officers in an Information and Command Center (ICC), facing with dynamic and changing conditions, make decisions in big data environment. ICC daily produces an important volume of varied and responsive data, which need to be verified. Police officers assemble these data in situation, from unintegrated technologies. The case analysis shows two distinct stages of decision-making process in big data environment: the upstream level of situational awareness, complete or partial according to the circumstances, and the recognition process. These results allow suggesting an integrated model of naturalistic decision-making, applied to ICC Police officers in big data environment.