Alors que les gouvernements cherchent à améliorer le rendement des systèmes scolaires qu’ils financent, l’intérêt des dirigeants porte sur les résultats des élèves mais aussi sur le rendement des professionnels de l’éducation, dont les directions d’école. Cette étude a pour but de contribuer au développement de la connaissance sur l’évaluation du rendement de ces dernières en répondant à la question : Comment les directions d’école perçoivent-elles la pratique réflexive dans leur processus d’évaluation? La recension des écrits montre que les directions qui ont le plus de succès jouent un rôle actif dans leur amélioration et que la pratique réflexive accroît la pertinence du perfectionnement professionnel et par conséquent le rendement de la direction. L’étude propose un cadre conceptuel qui tient compte du perfectionnement professionnel, de l’évaluation axée sur l’apprentissage et de la pratique réflexive. Cette recherche suit une méthodologie mixte afin de déceler les tendances et les perceptions quant aux pratiques à l’étude. D’abord, un questionnaire à choix de réponses a été administré sur Internet et les réponses de 65 directions d’écoles de langue française de l’Ontario ont été traitées de façon quantitative. Ensuite, des entrevues semi-structurées avec dix des répondants ont permis d’approfondir le sujet par une méthode qualitative en offrant l’occasion aux participants de partager leur vécu. Les résultats dévoilent que le perfectionnement professionnel occupe peu de place dans l’évaluation du rendement bien que les participants se servent d’objectifs de croissance professionnelle. La pratique réflexive est souvent déclenchée par un inconfort, par un succès ou par une occasion de perfectionnement ou est provoquée par des situations extérieures transposées à la situation de l’école du participant. Les échanges structurés et les discussions franches entre collègues et avec le superviseur favorisent la pratique réflexive. La rétroaction spécifique du superviseur donne des pistes d’amélioration appuyées d’un soutien. Les participants reconnaissent qu’ils jouent un rôle actif dans leur évaluation et recherchent un encadrement orienté vers l’amélioration. Les participants perçoivent que la pratique réflexive occupe une grande place dans leur processus d’évaluation, qu’ils soient encadrés par le superviseur dans un processus axé sur leur amélioration ou qu’ils s’auto-évaluent quand le processus est flou.

Alors que les gouvernements cherchent à améliorer le rendement des systèmes scolaires qu’ils financent, l’intérêt des dirigeants porte sur les résultats des élèves mais aussi sur le rendement des professionnels de l’éducation, dont les directions d’école. Cette étude a pour but de contribuer au développement de la connaissance sur l’évaluation du rendement de ces dernières en répondant à la question : Comment les directions d’école perçoivent-elles la pratique réflexive dans leur processus d’évaluation? La recension des écrits montre que les directions qui ont le plus de succès jouent un rôle actif dans leur amélioration et que la pratique réflexive accroît la pertinence du perfectionnement professionnel et par conséquent le rendement de la direction. L’étude propose un cadre conceptuel qui tient compte du perfectionnement professionnel, de l’évaluation axée sur l’apprentissage et de la pratique réflexive. Cette recherche suit une méthodologie mixte afin de déceler les tendances et les perceptions quant aux pratiques à l’étude. D’abord, un questionnaire à choix de réponses a été administré sur Internet et les réponses de 65 directions d’écoles de langue française de l’Ontario ont été traitées de façon quantitative. Ensuite, des entrevues semi-structurées avec dix des répondants ont permis d’approfondir le sujet par une méthode qualitative en offrant l’occasion aux participants de partager leur vécu. Les résultats dévoilent que le perfectionnement professionnel occupe peu de place dans l’évaluation du rendement bien que les participants se servent d’objectifs de croissance professionnelle. La pratique réflexive est souvent déclenchée par un inconfort, par un succès ou par une occasion de perfectionnement ou est provoquée par des situations extérieures transposées à la situation de l’école du participant. Les échanges structurés et les discussions franches entre collègues et avec le superviseur favorisent la pratique réflexive. La rétroaction spécifique du superviseur donne des pistes d’amélioration appuyées d’un soutien. Les participants reconnaissent qu’ils jouent un rôle actif dans leur évaluation et recherchent un encadrement orienté vers l’amélioration. Les participants perçoivent que la pratique réflexive occupe une grande place dans leur processus d’évaluation, qu’ils soient encadrés par le superviseur dans un processus axé sur leur amélioration ou qu’ils s’auto-évaluent quand le processus est flou.

Dans un contexte industriel compétitif, une prévision fiable du rendement est une information primordiale pour déterminer avec précision les coûts de production et donc assurer la rentabilité d'un projet. La quantification des risques en amont du démarrage d'un processus de fabrication permet des prises de décision efficaces. Durant la phase de conception d'un produit, les efforts de développement peuvent être alors identifiés et ordonnés par priorité. Afin de mesurer l'impact des fluctuations des procédés industriels sur les performances d'un produit donné, la construction de la probabilité du risque défaillance est développée dans cette thèse. La relation complexe entre le processus de fabrication et le produit conçu (non linéaire, caractéristiques multi-modales...) est assurée par une méthode de régression bayésienne. Un champ aléatoire représente ainsi, pour chaque configuration du produit, l'information disponible concernant la probabilité de défaillance. Après une présentation du modèle gaussien, nous décrivons un raisonnement bayésien évitant le choix a priori des paramètres de position et d'échelle. Dans notre modèle, le mélange gaussien a priori, conditionné par des données mesurées (ou calculées), conduit à un posterior caractérisé par une distribution de Student multivariée. La nature probabiliste du modèle est alors exploitée pour construire une probabilité de risque de défaillance, définie comme une variable aléatoire. Pour ce faire, notre approche consiste à considérer comme aléatoire toutes les données inconnues, inaccessibles ou fluctuantes. Afin de propager les incertitudes, une approche basée sur les ensembles flous fournit un cadre approprié pour la mise en œuvre d'un modèle bayésien imitant le raisonnement d'expert. L'idée sous-jacente est d'ajouter un minimum d'information a priori dans le modèle du risque de défaillance. Notre méthodologie a été mise en œuvre dans un logiciel nommé GoNoGo. La pertinence de cette approche est illustrée par des exemples théoriques ainsi que sur un exemple réel provenant de la société STMicroelectronics. / In competitive industries, a reliable yield forecasting is a prime factor to accurately determine the production costs and therefore ensure profitability. Indeed, quantifying the risks long before the effective manufacturing process enables fact-based decision-making. From the development stage, improvement efforts can be early identified and prioritized. In order to measure the impact of industrial process fluctuations on the product performances, the construction of a failure risk probability estimator is developed in this thesis. The complex relationship between the process technology and the product design (non linearities, multi-modal features...) is handled via random process regression. A random field encodes, for each product configuration, the available information regarding the risk of non-compliance. After a presentation of the Gaussian model approach, we describe a Bayesian reasoning avoiding a priori choices of location and scale parameters. The Gaussian mixture prior, conditioned by measured (or calculated) data, yields a posterior characterized by a multivariate Student distribution. The probabilistic nature of the model is then operated to derive a failure risk probability, defined as a random variable. To do this, our approach is to consider as random all unknown, inaccessible or fluctuating data. In order to propagate uncertainties, a fuzzy set approach provides an appropriate framework for the implementation of a Bayesian model mimicking expert elicitation. The underlying leitmotiv is to insert minimal a priori information in the failure risk model. Our reasoning has been implemented in a software called GoNoGo. The relevancy of this concept is illustrated with theoretical examples and on real-data example coming from the company STMicroelectronics.

Alors que les gouvernements cherchent à améliorer le rendement des systèmes scolaires qu’ils financent, l’intérêt des dirigeants porte sur les résultats des élèves mais aussi sur le rendement des professionnels de l’éducation, dont les directions d’école. Cette étude a pour but de contribuer au développement de la connaissance sur l’évaluation du rendement de ces dernières en répondant à la question : Comment les directions d’école perçoivent-elles la pratique réflexive dans leur processus d’évaluation? La recension des écrits montre que les directions qui ont le plus de succès jouent un rôle actif dans leur amélioration et que la pratique réflexive accroît la pertinence du perfectionnement professionnel et par conséquent le rendement de la direction. L’étude propose un cadre conceptuel qui tient compte du perfectionnement professionnel, de l’évaluation axée sur l’apprentissage et de la pratique réflexive. Cette recherche suit une méthodologie mixte afin de déceler les tendances et les perceptions quant aux pratiques à l’étude. D’abord, un questionnaire à choix de réponses a été administré sur Internet et les réponses de 65 directions d’écoles de langue française de l’Ontario ont été traitées de façon quantitative. Ensuite, des entrevues semi-structurées avec dix des répondants ont permis d’approfondir le sujet par une méthode qualitative en offrant l’occasion aux participants de partager leur vécu. Les résultats dévoilent que le perfectionnement professionnel occupe peu de place dans l’évaluation du rendement bien que les participants se servent d’objectifs de croissance professionnelle. La pratique réflexive est souvent déclenchée par un inconfort, par un succès ou par une occasion de perfectionnement ou est provoquée par des situations extérieures transposées à la situation de l’école du participant. Les échanges structurés et les discussions franches entre collègues et avec le superviseur favorisent la pratique réflexive. La rétroaction spécifique du superviseur donne des pistes d’amélioration appuyées d’un soutien. Les participants reconnaissent qu’ils jouent un rôle actif dans leur évaluation et recherchent un encadrement orienté vers l’amélioration. Les participants perçoivent que la pratique réflexive occupe une grande place dans leur processus d’évaluation, qu’ils soient encadrés par le superviseur dans un processus axé sur leur amélioration ou qu’ils s’auto-évaluent quand le processus est flou.

Dans un contexte industriel compétitif, une prévision fiable du rendement est une information primordiale pour déterminer avec précision les coûts de production et donc assurer la rentabilité d'un projet. La quantification des risques en amont du démarrage d'un processus de fabrication permet des prises de décision efficaces. Durant la phase de conception d'un produit, les efforts de développement peuvent être alors identifiés et ordonnés par priorité. Afin de mesurer l'impact des fluctuations des procédés industriels sur les performances d'un produit donné, la construction de la probabilité du risque défaillance est développée dans cette thèse. La relation complexe entre le processus de fabrication et le produit conçu (non linéaire, caractéristiques multi-modales...) est assurée par une méthode de régression bayésienne. Un champ aléatoire représente ainsi, pour chaque configuration du produit, l'information disponible concernant la probabilité de défaillance. Après une présentation du modèle gaussien, nous décrivons un raisonnement bayésien évitant le choix a priori des paramètres de position et d'échelle. Dans notre modèle, le mélange gaussien a priori, conditionné par des données mesurées (ou calculées), conduit à un posterior caractérisé par une distribution de Student multivariée. La nature probabiliste du modèle est alors exploitée pour construire une probabilité de risque de défaillance, définie comme une variable aléatoire. Pour ce faire, notre approche consiste à considérer comme aléatoire toutes les données inconnues, inaccessibles ou fluctuantes. Afin de propager les incertitudes, une approche basée sur les ensembles flous fournit un cadre approprié pour la mise en oeuvre d'un modèle bayésien imitant le raisonnement d'expert. L'idée sous-jacente est d'ajouter un minimum d'information a priori dans le modèle du risque de défaillance. Notre méthodologie a été mise en oeuvre dans un logiciel nommé GoNoGo. La pertinence de cette approche est illustrée par des exemples théoriques ainsi que sur un exemple réel provenant de la société STMicroelectronics.