Dans cette thèse, nous nous intéressons aux problèmes de pilotage d'activités de service et d'affectation de ressources humaines, en particulier dans les ateliers de maintenance automobile.<br />Nous présentons une approche à deux niveaux pour la planification des demandes. Le premier niveau permet de vérifier de manière agrégée et en coopération avec le client la faisabilité des prestations ; une fois la demande acceptée, le deuxième niveau aide à affecter les acteurs en recherchant la meilleure adéquation entre les activités à planifier et les qualifications requises, chaque acteur pouvant présenter un profil multi-compétences dans le cadre de sa spécialité.<br />Notre objectif est de fournir aux responsables un outil d'aide à la décision pour mieux utiliser les compétences des techniciens en fonction des interventions et de mieux planifier ces interventions vis à vis de la demande du client en termes de délai et qualité. Pour cela nous caractérisons l'adéquation activités/acteurs par profils modélisés par un ensemble de compétences disjonctives. Nous validons, pour la détermination des rendez-vous de façon coopérative et en temps réel avec le client, une fenêtre d'intervention qui soit fiable et cohérente compte tenu de la capacité de l'atelier et du planning existant. Nous abordons ce problème comme celui de l'insertion d'un ensemble de tâches non préemptives dans un ordonnancement flexible (modèle en temps continu avec dates limites et contraintes énergétiques), la polyvalence des opérateurs étant modélisée sous la forme de pôles de ressources cumulatives non disjoints.

De nos jours, pour maîtriser la complexité structurelle et fonctionnelle associées à la conception et au développement d'un système complexe tel qu'un avion, les entreprises mettent en place des organisations elles aussi complexes, à la fois hiérarchisées et distribuées. Ainsi le développement du système est confié à différentes équipes provenant d'entreprises aux métiers différents mais complémentaires. Ces équipes fonctionnent en ingénierie concourante et doivent se coordonner lors de la conception (échanges de résultats intermédiaires concernant des sous-systèmes à différents niveaux de maturité) et lors de l'intégration (travail en " plateaux "). Ce travail se focalise plus particulièrement sur le pilotage des activités d'ingénierie au sein d'une équipe, compte tenu de contraintes globales sur les ressources (nombres de personnes allouées) et sur les délais (fenêtres temporelles des activités), mais aussi compte tenu des contraintes de synchronisation que traduisent l'interdépendance des équipes. L'originalité de ce travail est de proposer une caractérisation énergétique des activités et des contraintes qui les lient et de valider la cohérence des décisions de pilotage (avance ou retard des activités, allocation de ressources supplémentaires) par l'utilisation d'un outil rigoureux basé sur la programmation par contraintes. Les mécanismes de propagation de contraintes peuvent être utilisés pour valider différentes simulations afin de servir de références pour la renégociation de contraintes lorsque celle-ci devient obligatoire. Une première spécification des modes d'utilisation d'un outil d'aide à la décision est également proposée. Nous concluons sur les extensions du modèle et sur les travaux d'expérimentation et de validation qui doivent prolonger ce travail afin de parvenir à un outil opérationnel diffusable à l'ensemble des équipes partenaires d'un projet de développement d'un système complexe.

Dans les sciences expérimentales telles que les sciences de l'aliment, les données jouent un rôle essentiel, puisque les théories du domaine sont fondées sur les données expérimentales, leur exploitation et leur analyse. Cependant, l'état de l'art montre que les données expérimentales disponibles sont souvent partielles, éparpillées sur des supports variés, ou sans modèle mathématique sous-jacent établi. Une autre source d'information est également disponible : les connaissances expertes, toutefois pas toujours formalisées sur des supports écrits. Les connaissances expertes peuvent exprimer des points de vue différents, potentiellement conflictuels s'ils visent des objectifs divergents. Un défi majeur est donc d'intégrer ces données et ces connaissances et de développer des méthodes permettant de les utiliser pour l'aide à la décision. Ce mémoire présente un ensemble de stratégies et méthodes complémentaires définies et développées pour, ensemble, traiter cette problématique. Il aborde trois thèmes de recherche : l'intégration de formalismes hétérogènes, les méthodes prédictives et l'argumentation pour l'aide à la décision.

Le travail de thèse présenté dans ce mémoire porte sur des méthodes d'optimisation pour la conception conjointe des nomenclatures d'une famille de produits et de sa chaîne logistique. Dans les milieux industriels comme dans les services, le contexte commercial très concurrentiel oblige les entreprises à diversifier leurs offres pour mieux répondre aux demandes de leurs clients. La gestion de cette diversité est alors une problématique centrale : comment proposer une large variété de produits pour satisfaire les besoins des clients tout en maîtrisant les coûts de production, d'inventaire et de logistique ? Les réponses à ce problème relèvent des disciplines habituellement séparées : la conception des produits, la production et la logistique. Si une majorité des approches existantes traitent ces problématiques de façon séquentielle, l'interdisciplinarité apparaît cependant comme un élément essentiel dans la gestion de la diversité. L'objectif de cette thèse est de chercher comment améliorer les interactions entre la conception de familles de produits et l'optimisation des réseaux logistiques en proposant une étape de conception intermédiaire et en développant des outils mathématiques, avec un intérêt particulier porté aux problématiques de développement durable.

Pour maintenir leur compétitivité, les industries du semi-conducteur doivent être en mesure de produire des circuits intégrés en technologies avancées, avec des temps de cycle de plus en plus courts et à des coûts raisonnables. Un des axes d'amélioration réside dans le traitement des défaillances des équipements de production tenus responsables de plus de 50%des rejets produits. Cette thèse se fixe comme objectif de contribuer au développement d'une boucle réactive partant d'une dérive produit à la mise en place d'une solution appropriée tout en assurant un meilleur compromis entre disponibilité des équipements, coûts d'exploitation, qualité et compétitivité du produit. Joignant l'expertise humaine et les événements réels, nous nous sommes proposé ici de développer une méthodologie générique permettant de construire un modèle d'estimation du comportement des équipements de production (Equipment Health Factor EHF) à partir d'un raisonnement mathématique centré sur un formalisme probabiliste. L'approche a été amenée à sa validation expérimentale sur des outils, à base de réseaux Bayésiens, que nous avons développés. Les résultats obtenus amènent des éléments de décision permettant à l'industriel d'intervenir au plus tôt pour envisager par exemple de maintenir l'équipement avant qu'il n'ait dérivé. Cette thèse a été préparée dans le cadre du projet européen IMPROVE en collaboration avec STMicroelectronics, Lfoundry et Probayes

L'élaboration de plannings de travail de personnel représente un problème majeur auquel sont confrontées la plupart des organisations. Nous nous préoccupons ici de l'automatisation de cette tâche, liant négociation et calcul combinatoire. Les modèles préférentiels sur lesquels se base l'évaluation des plannings sont complètement révisés. Une nouvelle représentation combinatoire des préférences est proposée, couplant le concept de relation binaire de préférence à celui de contrainte souple. Elle est mieux adaptée à la formulation des opinions de chaque acteur et intègre la notion d'aide à la décision et d'interactivité en admettant l'incomparabilité et l'intransitivité. Ensuite, l'agrégation des préférences individuelles est réalisée par la méthode axiomatique en usant de plusieurs principes éthiques : l'équité (Pigou-Dalton, Suppes-Sen) et l'efficacité (Pareto). Divers algorithmes de filtrage et de recherche de solution adaptés à la forme particulière des préférences et critères sont conçus. Un système interactif d'élaboration de plannings infirmiers est décrit.

De nombreuses applications SIG reposent sur des mesures de longueur ou de surface calculées à partir de la géométrie des objets d'une base de données géographiques (comme des calculs d'itinéraires routiers ou des cartes de densité de population par exemple). Cependant, aucune information relative à l'imprécision de ces mesures n'est aujourd'hui communiquée à l'utilisateur. En effet, la majorité des indicateurs de précision géométrique proposés porte sur les erreurs de positionnement des objets, mais pas sur les erreurs de mesure, pourtant très fréquentes. Dans ce contexte, ce travail de thèse cherche à mettre au point des méthodes d'estimation de l'imprécision des mesures géométriques de longueur et de surface, afin de renseigner un utilisateur dans une logique d'aide à la décision. Pour répondre à cet objectif, nous proposons un modèle permettant d'estimer les impacts de règles de représentation (projection cartographique, non-prise en compte du terrain, approximation polygonale des courbes) et de processus de production (erreur de pointé et généralisation cartographique) sur les mesures géométriques de longueur et de surface, en fonction des caractéristiques des données vectorielles évaluées et du terrain que ces données décrivent. Des méthodes d'acquisition des connaissances sur les données évaluées sont également proposées afin de faciliter le paramétrage du modèle par l'utilisateur. La combinaison des impacts pour produire une estimation globale de l'imprécision de mesure demeure un problème complexe et nous proposons des premières pistes de solutions pour encadrer au mieux cette erreur cumulée. Le modèle proposé est implémenté au sein du prototype EstIM (Estimation de l'Imprécision des Mesures)

La reconstruction de surfaces tridimensionnelles à partir de plusieurs caméras calibrées peut s'entrevoir sous plusieurs aspects, en particulier, sous des aspects géométriques ou photométriques. Les images contiennent un grand nombre d'informations dont la correspondance, l'ombrage et les contours. En reconstruction 3D multi-vues, toutes ces informations n'ont cependant été que très partiellement fusionnées. Pourtant en exploitant simultanément le maximum d'information disponible, nous devrions intuitivement obtenir de meilleurs résultats et des algorithmes plus robustes. Par ailleurs, nous avons aussi régulièrement des connaissances a priori sur la scène ; connaissances qu'il est possible d'exploiter, par exemple en les insérant sous la forme de contraintes. Arriver à trouver un cadre rigoureux permettant de mêler et exploiter naturellement et simultanément toutes ces informations pour les problèmes de reconstruction 3D multi-vues serait donc particulièrement pertinent. Pour avancer dans cet objectif, il est nécessaire de se replonger et de travailler la modélisation. Dans ce manuscrit, je présente les travaux que j'ai menés dans ce domaine autour de toutes ces questions. Ce manuscrit est aussi l'occasion pour moi de présenter les objectifs et activités de l'équipe de recherche STEEP que je anime et coordonne depuis sa création en 2010.

Cette thèse porte sur l'aide à la décision dans un contexte décisionnel très complexe. Classiquement, pour résoudre de telles situations, on utilise des méthodes de structuration de problèmes. Cependant ces méthodes bien qu'appliquées dans le cadre multi acteur ou dans les décisions de groupe, n'aboutissent pas toujours à des résultats directement exploitables dans un modèle d'évaluation. Ou, lorsque c'est le cas, les données obtenues par structuration sont utilisées comme si elles provenaient d'un seul décideur, tendant à réduire par conséquent l'efficacité de la décision prise et son adhésion publique. Dans cette thèse nous nous sommes attelés à concevoir un modèle d'intégration d'outils conciliant le choix approprié d'outils de structuration pour les décisions de groupe et son exploitation efficace dans un modèle d'évaluation multicritère. En particulier nous nous sommes focalisés sur les modalités du passage des cartes cognitives aux arbres de valeurs. Ensuite nous avons appliqué notre démarche sur le cas pratique du projet ''AIde à la Décision pour l'identification et l'accompagnement aux transformations sociétales induites par les nouvelles technologies de l'Hydrogène'' (AIDHY). Enfin, la dernière partie de notre thèse est axée sur l'apport d'une modélisation multicritère pour appréhender formellement le problème d'évaluation des scénarios, formulé comme un problème de tri multicritère. Par conséquent, nous avons construit une méthode permettant d'observer et de paramétrer le comportement des invariants d'une acceptabilité sociale en général, par le biais d'une d'analyse de sensibilité à partir du cas de l'hydrogène énergie.

Le Développement Durable (DD) est « un développement qui répond aux besoins du présent sans compromettre la capacité des générations futures à répondre aux leurs. » Ses trois piliers fondateurs sont l’Economie, l’Environnement et la Société qu’il faut appréhender conjointement. Nous prenons le point de vue de la performance industrielle pour caractériser les besoins de l’entreprise dans une démarche DD. La performance industrielle, à travers son histoire, doit prendre en compte de plus en plus de critères jusqu'aux actuels piliers du DD. Nous proposons de voir le DD comme la démarche d'amélioration mise en place par l'entreprise. Dans ce sens nous proposons une aide au décideur humain qui permet de répondre aux exigences du DD et en particulier sa nature holistique et cyclique.Les entreprises déploient des approches d’amélioration continue à l’aide de standards et de méthodes comme le cycle PDCA. L’idée est alors d’enrichir cette pratique par un processus MCDA en aidant le décideur à formuler ses préférences et leur appliquer un traitement d’information adapté afin de fournir une aide à la décision qui serve la démarche d’amélioration. Pour intégrer l’imprécision dans la décision à prendre, nous proposons une méthodologie qui permet de caractériser la robustesse du résultat d’une méthode MCDA en fonction de l’imprécision des valeurs d’un critère. Pour prendre en compte l'aspect « réalisation opérationnelle » d'une action, en plus de son intérêt pour la performance de l'entreprise, nous avons développé un modèle de « faisabilité » associé aux actions en nous fondant sur la méthode ACUTA. L'idée est de proposer au décideur une information complémentaire à l'information d'utilité afin d'offrir une perspective autorisant un compromis Utilité/Faisabilité sur la décision à prendre. Nous déclinons notre proposition sur un cas pratique industriel mené dans le cadre d’une collaboration avec l’entreprise adixen Vacuum Products (aVP) d’Annecy. Ce partenariat a permis le déploiement de notre proposition pour un problème de décision portant sur les besoins d'instrumentation pour construire un système de management de l'énergie, conformément à la norme ISO 50001. / Sustainable Development (SD) is "development that meets the needs of the present without compromising the ability of future generations to meet their own needs." Its three founding pillars are Economy, Environment and Society which are to be handled together. We take the perspective of industrial performance in order to characterize the needs of a company involved in SD.Industrial performance, throughout its history, has to consider more and more numerous criteria up to the present SD pillars. We propose to look on SD as the improvement approach established by the company. According to this, we propose an aid for the human decision maker in order to fulfill the requirements of SD and notably its holistic and cyclic nature.Companies develop continuous approaches to improvement based on standards and methods like the PDCA cycle. Thus, the idea is to enrich this practice with a MCDA process for aiding the decision maker to establish his/her preference and to apply a suitable information processing to it that benefits the improvement approach. In order to integrate imprecision in the decision to be taken, we propose a methodology for characterizing the robustness of the product of a MCDA method in relation to the imprecision of a criterion value. In order to consider the aspect "operational implemantation" of an action, besides its benefit for the performance of the company, we developped a "Feasability" model related to the actions based on the ACUTA method. The idea is to offer the decision maker information complementary with utility information in order to permit a compromise Utility/Feasibility concerning the decision to be taken. Our proposition is applied to an industrial real case conducted in the framework of a partnership with the company adixen Vacuum Products (aVP) in Annecy. This partnership has led to the deployment of our proposition for a decision problem concerning the need in instrumentation required for the building of an energy management system, according to the ISO 50001 standard.