Le cycle de l‟information, de la collecte à la dissémination, est central en intelligence économique. D‟autre part, depuis quelques années, le web 2.0, le web inscriptible a modifié la face d‟internet. Nos travaux ont pour sujet l‟étude de l‟impact que ce fameux web 2.0 a sur le cycle en question et nous proposons des méthodes et outils afin de tirer parti de ce nouveau paradigme, et ce, pour chaque étape du cycle / The information cycle, from collection to dissemination is a cornerstone in competitive intelligence. On the other hand, in recent years, web 2.0, writable web, changed the face of the Internet. Our work is to study about the impact that web 2.0 has on the famous cycle and propose methods and tools to take advantage of this new paradigm, and this for each stage of the cycle

De nombreuses méthodes existent pour résoudre des problèmes d'optimisation multicritère, et il n'est pas aisé de choisir une méthode suffisamment adaptée à un problème multicritère donné. En effet, après le choix d'une méthode multicritère, différents paramètres (e.g. poids, fonctions d'utilité, etc.) doivent être déterminés, soit pour trouver la solution optimale (meilleur compromis) ou pour classer l'ensemble des solutions faisables (alternatives). Justement, vue cette difficulté pour fixer les paramètres, les méthodes d'élicitation sont utilisées pour aider le décideur dans cette tâche de fixation des paramètres. Par ailleurs, nous supposons que nous disposons d'un ensemble de solutions plausibles, et nous faisons aussi l'hypothèse de la disponibilité au préalable, des informations préférentielles obtenues après une interaction avec le décideur. Dans la première contribution de ce travail, nous tirons profit d'une mesure statistique simple et rapidement calculable, à savoir, le coefficient de corrélation $rho$ de Spearman, afin de développer une approche gloutonne (approchée), et deux approches exactes basées sur la programmation par contraintes (PPC) et la programmation linéaire en nombres entiers (PLNE). Ces méthodes sont ensuite utilisées pour éliciter automatiquement les paramètres appropriés de la méthode multicritère basée sur l'ordre lexicographique. Nous proposons aussi des modèles d'élicitation des paramètres d'autres méthodes multicritère, telles que la méthode MinLeximax issue de la théorie du choix social et du partage équitable, la méthode de la somme pondérée et les opérateurs OWA. / Many methods exist for solving multicriteria optimization problems, and it is not easy to choose the right method well adapted to a given multicriteria problem. Even after choosing a multicriteria method, various parameters (e.g. weight, utility functions, etc.) must be carefully determined either to find the optimal solution (best compromise) or to classify all feasible solutions (the set of alternatives). To overcome this potential difficulty, elicitation methods are used in order to help the decision maker to fix safely the parameters. Additionally, we assume that we have a set of feasible solutions, and we also make the assumption that we have prior information about the preferences of the decision maker, and we focus on how to use this information, rather than how to get them. In the first contribution of this work, we take advantage of a simple and quickly computable statistical measure, namely, the Spearman $rho$ correlation coefficient, to develop an gready approche, and two exact approaches based on constraint programming (CP) and linear integer programming (MIP). These methods are then used to automatically elicit the appropriate parameter of the lexicographic ordering method. We also propose some elicitation models for most commonly used multicriteria methods, such as MinLeximax method used to ensure fairness and efficiency requirements, the weighted sum method, and OWA operators. These elicitation models are based either on solving mixed integer linear programming, or constraints networks with an objective function.

Le cycle de l‟information, de la collecte à la dissémination, est central en intelligence économique. D‟autre part, depuis quelques années, le web 2.0, le web inscriptible a modifié la face d‟internet. Nos travaux ont pour sujet l‟étude de l‟impact que ce fameux web 2.0 a sur le cycle en question et nous proposons des méthodes et outils afin de tirer parti de ce nouveau paradigme, et ce, pour chaque étape du cycle

De nombreuses méthodes existent pour résoudre des problèmes d'optimisation multicritère, et il n'est pas aisé de choisir une méthode suffisamment adaptée à un problème multicritère donné. En effet, après le choix d'une méthode multicritère, différents paramètres (e.g. poids, fonctions d'utilité, etc.) doivent être déterminés, soit pour trouver la solution optimale (meilleur compromis) ou pour classer l'ensemble des solutions faisables (alternatives). Justement, vue cette difficulté pour fixer les paramètres, les méthodes d'élicitation sont utilisées pour aider le décideur dans cette tâche de fixation des paramètres. Par ailleurs, nous supposons que nous disposons d'un ensemble de solutions plausibles, et nous faisons aussi l'hypothèse de la disponibilité au préalable, des informations préférentielles obtenues après une interaction avec le décideur. Dans la première contribution de ce travail, nous tirons profit d'une mesure statistique simple et rapidement calculable, à savoir, le coefficient de corrélation $rho$ de Spearman, afin de développer une approche gloutonne (approchée), et deux approches exactes basées sur la programmation par contraintes (PPC) et la programmation linéaire en nombres entiers (PLNE). Ces méthodes sont ensuite utilisées pour éliciter automatiquement les paramètres appropriés de la méthode multicritère basée sur l'ordre lexicographique. Nous proposons aussi des modèles d'élicitation des paramètres d'autres méthodes multicritère, telles que la méthode MinLeximax issue de la théorie du choix social et du partage équitable, la méthode de la somme pondérée et les opérateurs OWA.

Les travaux de recherche menés dans cette thèse s'inscrivent dans deux champs disciplinaires que sont l'évaluation du confort et l'aide multicritère à la décision.L'objectif de la thèse est de construire un modèle pour évaluer des trains sur le point de vue du confort tel qu'il est perçu par les voyageurs. L'approche utilisée pour cela repose sur trois étapes principales de construction d'un modèle d'aide multicritère à la décision. La première consiste à définir et à formaliser les critères de confort du problème. Dans la deuxième étape, il s'agit de construire les échelles afin de pouvoir évaluer les trains sur chaque critère de confort considéré.La troisième étape consiste à agréger les critères de confort en utilisant des méthodes d'agrégation multicritère. Cette étape nécessite l'élicitation des préférences des décideurs afin de mettre en oeuvre les méthodes d'agrégation.Notre contribution est de formaliser une approche pour la construction d'un modèle d'évaluation du confort dans les trains. Cette approche peut être appliquée à d'autres problématiques que l'évaluation du confort. Elle présente deux particularités principales. La première est d'intégrer dans la construction du modèle des facteurs importants traduisant la perception du confort. Nous avons choisi pour cela un modèle hiérarchique comportant plusieurs niveaux. La deuxième particularité de l'approche est d'utiliser des méthodes d'agrégation pouvant être différentes d'un noeud à un autre du modèle. Elle présente également d'autres aspects plus spécifiques, notamment lors de l'élicitation des préférences où nous construisons des exemples d'apprentissage informatifs pour accélérer le processus d'élicitation

Au cours de ces dernières années, la sécurité des Systèmes d'Information (SI) est devenue une préoccupation importante, qui doit être prise en compte dans toutes les phases du développement du SI, y compris dans la phase initiale de l'ingénierie des exigences (IE). Prendre en considération la sécurité durant les premières phases du développement des SI permet aux développeurs d'envisager les menaces, leurs conséquences et les contre-mesures avant qu'un système soit mis en place. Les exigences de sécurité sont connues pour être "les plus difficiles des types d’exigences", et potentiellement celles qui causent le plus de risque si elles ne sont pas correctes. De plus, les ingénieurs en exigences ne sont pas principalement intéressés à, ou formés sur la sécurité. Leur connaissance tacite de la sécurité et leur connaissance primitive sur le domaine pour lequel ils élucident des exigences de sécurité rendent les exigences de sécurité résultantes pauvres et trop génériques. Cette thèse explore l'approche de l’élucidation des exigences fondée sur la réutilisation de connaissances explicites. Tout d'abord, la thèse propose une étude cartographique systématique et exhaustive de la littérature sur la réutilisation des connaissances dans l'ingénierie des exigences de sécurité identifiant les différentes formes de connaissances. Suivi par un examen et une classification des ontologies de sécurité comme étant la principale forme de réutilisation. Dans la deuxième partie, AMAN-DA est présentée. AMAN-DA est la méthode développée dans cette thèse. Elle permet l’élucidation des exigences de sécurité d'un système d'information spécifique à un domaine particulier en réutilisant des connaissances encapsulées dans des ontologies de domaine et de sécurité. En outre, la thèse présente les différents éléments d'AMAN-DA : (I) une ontologie de sécurité noyau, (II) une ontologie de domaine multi-niveau, (iii) des modèles syntaxique de buts et d’exigences de sécurité, (IV) un ensemble de règles et de mécanismes nécessaires d'explorer et de réutiliser la connaissance encapsulée dans les ontologies et de produire des spécifications d’exigences de sécurité. La dernière partie rapporte l'évaluation de la méthode. AMAN-DA a été implémenté dans un prototype d'outil. Sa faisabilité a été évaluée et appliquée dans les études de cas de trois domaines différents (maritimes, applications web, et de vente). La facilité d'utilisation et l’utilisabilité de la méthode et de son outil ont également été évaluées dans une expérience contrôlée. L'expérience a révélé que la méthode est bénéfique pour l’élucidation des exigences de sécurité spécifiques aux domaines, et l'outil convivial et facile à utiliser. / In recent years, security in Information Systems (IS) has become an important issue that needs to be taken into account in all stages of IS development, including the early phase of Requirement Engineering (RE). Considering security during early stages of IS development allows IS developers to envisage threats, their consequences and countermeasures before a system is in place. Security requirements are known to be “the most difficult of requirements types”, and potentially the ones causing the greatest risk if they are not correct. Moreover, requirements engineers are not primarily interested in, or knowledgeable about, security. Their tacit knowledge about security and their primitive knowledge about the domain for which they elicit security requirements make the resulting security requirements poor and too generic. This thesis explores the approach of eliciting requirements based on the reuse of explicit knowledge. First, the thesis proposes an extensive systematic mapping study of the literature on the reuse of knowledge in security requirements engineering identifying the different knowledge forms. This is followed by a review and classification of security ontologies as the main reuse form. In the second part, AMAN-DA is presented. AMAN-DA is the method developed in this thesis. It allows the elicitation of domain-specific security requirements of an information system by reusing knowledge encapsulated in domain and security ontologies. Besides that, the thesis presents the different elements of AMANDA: (I) a core security ontology, (II) a multi-level domain ontology, (III) security goals and requirements’ syntactic models, (IV) a set of rules and mechanisms necessary to explore and reuse the encapsulated knowledge of the ontologies and produce security requirements specifications. The last part reports the evaluation of the method. AMAN-DA was implemented in a prototype tool. Its feasibility was evaluated and applied in case studies of three different domains (maritime, web applications, and sales). The ease of use and the usability of the method and its tool were also evaluated in a controlled experiment. The experiment revealed that the method is beneficial for the elicitation of domain specific security requirements, and that the tool is friendly and easy to use.

Les travaux de recherche menés dans cette thèse s’inscrivent dans deux champs disciplinaires que sont l’évaluation du confort et l’aide multicritère à la décision.L’objectif de la thèse est de construire un modèle pour évaluer des trains sur le point de vue du confort tel qu’il est perçu par les voyageurs. L’approche utilisée pour cela repose sur trois étapes principales de construction d’un modèle d’aide multicritère à la décision. La première consiste à définir et à formaliser les critères de confort du problème. Dans la deuxième étape, il s’agit de construire les échelles afin de pouvoir évaluer les trains sur chaque critère de confort considéré.La troisième étape consiste à agréger les critères de confort en utilisant des méthodes d’agrégation multicritère. Cette étape nécessite l’élicitation des préférences des décideurs afin de mettre en oeuvre les méthodes d’agrégation.Notre contribution est de formaliser une approche pour la construction d’un modèle d’évaluation du confort dans les trains. Cette approche peut être appliquée à d’autres problématiques que l’évaluation du confort. Elle présente deux particularités principales. La première est d’intégrer dans la construction du modèle des facteurs importants traduisant la perception du confort. Nous avons choisi pour cela un modèle hiérarchique comportant plusieurs niveaux. La deuxième particularité de l’approche est d’utiliser des méthodes d’agrégation pouvant être différentes d’un noeud à un autre du modèle. Elle présente également d’autres aspects plus spécifiques, notamment lors de l’élicitation des préférences où nous construisons des exemples d’apprentissage informatifs pour accélérer le processus d’élicitation / This PhD thesis falls within two scientific areas, which are comfort evaluation and multiple criteria decision aiding. The main purpose is to develop a model in order to evaluate trains on the comfort point of view, as percieved by passengers. The developed approach is based on three main steps of developing a multiple criteria decision aiding model. The first one consists on defining and formalizing the criteria of comfort. In the second step, the scales of each considered criterion must be built in order to evaluate the trains on these last. The third step aims at aggregating the criteria, using multiple criteria aggregation methods, in order to obtain an overall comfort evaluation of trains. For this purpose, the decision maker’s preferences must be elicited

Cette thèse s'appuie sur deux axes. L'un appliqué traite de la création d'un indicateur dont le but est d'évaluer la gravité attendue des conséquences d'un scénario de pollution accidentelle. J'ai choisi d'utiliser des outils méthodologiques appartenant au domaine de l'aide multi-critères à la décision pour traiter ce premier sujet. Ce problème impliquant plusieurs disciplines scientifiques, j'ai choisi de le diviser en plusieurs sous-problèmes à travers une arborescence de critères. J'ai également impliqué plusieurs experts, notamment en toxicologie et en écologie afin de mieux prendre en compte les aspects liés à ces deux disciplines dans la création de cet indicateur.L'étude des méthodes de tri multicritère effectuée lors des recherches sur le premier axe m'a amené à en proposer une nouvelle que j'ai nommé algorithme du Dominance Based Monte Carlo (DBMC). Cet algorithme a comme particularités de n'être pas fondé sur un modèle et de fonctionner de manière stochastique. Nous avons étudié ses propriétés théoriques, en particulier nous avons démontré qu'en dépit de sa nature stochastique, le résultat de l'algorithme Dominance Based Monte Carlo converge presque sûrement. Nous avons également étudié son comportement et ses performances pratiques à travers un test nommé k-fold cross validation et les avons comparés aux performances d'autres algorithmes d'élicitation des préférences pour le tri multi-critères. / This thesis is based on two main axes. The first one deals with the creation of an indicator that aims at evaluating the expected severity of the consequences of a scenario of accidental pollution. In order to create this methodology ofevaluation, I chose to use methodological tools from multi-criteria decision aiding. So as to deal with the complexity of this problem, i decided to split it into several sub-problems using a hierarchy of criteria, being mainly inspired by the "value focused thinking approach". In this work, I interacted with several experts in toxicology and in ecology in order to betterdeal with every aspect of this problem.While studying several elicitation methods for the multi-criteria sorting problem, I proposed a new one that I named Dominance Based Monte Carlo algorithm (DBMC), which brings me to the secons axis of this thesis. This elicitation algorithm has two main specificities: being model free and a stochastic functionning. In this thesis, we study its theoretical properties. In particular, we prove that despite its stochastic nature, the result of the Dominance Based Monte Carlo algorithm converges almost surely. We also study its practical performances through a test named k-fold validation and we compared these performances to those of other elicitation algorithms for the sorting problem.

Les travaux menés dans cette thèse s'inscrivent dans le cadre de la théorie de la décision algorithmique, domaine de recherche à la croisée de la théorie de la décision, de la recherche opérationnelle et de l'intelligence artificielle. Notre objectif dans cette thèse est de concevoir des algorithmes efficaces pour la résolution de problèmes de décision dans des environnements complexes (multicritère, multi-agents, incertain). Nous nous intéressons d'une part à l'élicitation des préférences fondée sur des modèles décisionnels et d'autre part à l'exploitation de ces préférences pour la recherche des solutions optimales sur des espaces définis de manière explicite ou implicite (optimisation combinatoire). Pour la résolution de problèmes combinatoires, nous proposons et étudions une nouvelle approche, consistant à combiner l'élicitation incrémentale des préférences et l'exploration implicite des solutions potentielles. L'intuition sous-jacente est d'utiliser l'exploration des solutions potentielles pour identifier des questions informatives tout en exploitant les réponses obtenues pour mieux focaliser la recherche sur les solutions préférées. Cette approche nous a conduit à proposer des procédures de décision par élicitation incrémentale pour les problèmes de recherche dans un graphe d'états multi-objectifs, les problèmes de chemins optimaux et d'arbre couvrants dans les graphes multicritères, les problèmes de sac à dos multi-agents et les problèmes de décision séquentielle dans l'incertain. Nous établissons des résultats théoriques garantissant la correction des algorithmes proposés et présentons des tests numériques montrant leur efficacité pratique. / This thesis work falls within the area of algorithmic decision theory which is at the junction of decision theory, operations research and artificial intelligence. Our aim is to produce algorithms allowing the fast resolution of decision problems in complex environments (multiple criteria, multi-agents, uncertainty). This work focuses on decision-theoretic elicitation and uses preferences to efficiently determine the best solutions among a set of alternatives explicitly or implicitly defined (combinatorial optimization). For combinatorial optimization problems, we propose and study a new approach consisting in interleaving incremental preference elicitation and preference-based search. The idea is to use the exploration to identify informative preference queries while exploiting answers to better focus the search on the preferred solutions. This approach leads us to propose incremental elicitation procedures for multi-objective state-space search problems, multicriteria shortest path problems, multicriteria minimum spanning tree problems, multi-agents knapsack problems and sequential decision problems under uncertainty. We provide theoretical guarantees on the correctness of the proposed algorithms and we present numerical tests showing their practical efficiency.

L’inférence du modèle de préférence à partir des jugements préférentiels fournis par le décideur, Élicitation des Préférences (EP), est fondamentale au sein de l’Aide Multicritère à la Décision (AMCD), car l’élaboration des recommandations à la fois plausibles, constructives et convaincantes requiert que l’analyste construise un modèle de préférence qui rende compte fidèlement du jugement du décideur. Cependant, l’EP est une mission délicate, parce qu’il s’agit d’attribuer des valeurs aux paramètres du modèle de préférence choisi. Dans ce cadre, plusieurs aspects sont étudiés. Puisque les modèles de préférence étant de plus en plus complexes, on fait alors appel à des algorithmes sophistiqués, et il faut d’autant plus tenir compte de l’aspect computationnel.Ce travail de thèse vise à concevoir des algorithmes afin d’inférer du modèle de préférence à partir des comparaisons par paire (possiblement incohérentes), et de considérer des données de (relativement) grande taille. En particulier, nous nous sommes intéressés à un modèle de rangement multicritère récemment proposé et faisant appel à un certain nombre de points de référence. Ce modèle fait référence à la méthode intitulée “Ranking with Multiple Profiles” (RMP). Plus précisément, nous considérons une version particulière, dite S-RMP. Nos contributions sont divisées en trois parties. Du point de vue théorique, nous nous adressons sur (1) l’interprètabilité des points de référence et (2) la discriminabilité du modèle S-RMP. En termes d’algorithmes, nous présentons, d’abord, (3) un nouveau programme linéaire pour inférer du modèle S-RMP en tenant compte les incohérences et (4) une version robuste améliorée; en outre, (5) une métaheuristique qui procède avec des données massives. (6) Nous menons alors les analyses numériques. (7) Le développement de deux services web est également inclus. En termes d’application, (8) nous présentons une étude de cas. / The inference of preference model from holistic statements provided by the decision maker (DM), namely, Preference Elicitation (PE), is fundamental to Multi-Criteria Decision Aid (MCDA). In order to conduct plausible, constructive and convincing recommendations, the decision analyst should always take the DM’s preference system into account. However, PE might be tricky, as it involves setting appropriately a series of parameter values of the considered model. Various aspects should be considered. Since the preference models are becoming more and more complicated, PE usually relies on sophisticated algorithms, whereas this brings additionally the computational aspect into consideration.This PhD thesis aims at developing new elicitation algorithms dealing with (possibly inconsistent) pairwise comparisons and processing with (relatively) large input datasets. In particular, a recently introduced multi-criteria ranking method making use of a certain number of reference points is considered. It is known as RMP method as abbreviated for Ranking with Multiple reference Points. More specifically, we are interested in one of its Simplified version, namely S-RMP method. Our contributions are divided into three parts. From the theoretical perspective, we are concerned about (1) the interpretation of reference points in such models and (2) the discriminability of S-RMP model. From the algorithmic perspective, we propose firstly (3) a new linear programming formulation for eliciting S-RMP models from inconsistent pairwise comparisons and also (4) an improved robust elicitation algorithm; besides, (5) a metaheuristic for learning S-RMP models from massive data. (6) Numerical analyses are then performed. (7) The development of two web services is also included. From the practical perspective, (8) we present a realistic case study.