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.