La présente thèse rentre dans le cadre de la gouvernance des entreprises familiales malgaches. Il s’agit d’identifier, dans le cadre malgache, les relations entre l’incertitude et le degré d’ouverture des entreprises familiales. Nous avons procédé à l’analyse des cartes cognitives idiosyncratiques de cinq dirigeants-propriétaires d’entreprises familiales.Les résultats révèlent que la prise en compte des différentes dimensions de l’incertitude en tant qu’attribut des transactions, apporte une meilleure compréhension du degré d’ouverture de ces firmes en tant que mode de gouvernance. Par ailleurs, des variables exogènes qui relèvent de l’Institution influencent le choix des modes de gouvernance. De plus, le profil de l’entrepreneur ainsi que les caractéristiques de l’entreprise ont montré leurs capacités explicatives dans la détermination des limites de la firme.En somme, le travail a débouché sur un modèle intégré de la gouvernance sur une base cognitive. Ce modèle prend en compte la perception des attributs des transactions, les institutions mises en place pour encadrer ces transactions, tout ceci dans un contexte bien déterminé. / This thesis is part of the global issue of malagasy family business’ governance. Our goal is to identify, in the malagasy context, the relationship between uncertainty and the degree of openness of those companies. We proceed through the analysis of the idiosyncratic cognitive cards of five owner-directors of family owned companies.The results show that by taking into account the different dimensions of uncertainty as an attribute of the transactions, bring a better understanding of the degree of openness as a choice of governance. Moreover, exogenous variable, part of Institution, influence the governance model. In addition of that, the entrepreneurs’ profile or the characteristics of the companies have shown their explaining abilities while determining the firms’ limits.In summ, we arrive to an integrated model of governance in a cognitive basis. This model consider the attributes of transaction, the institution and the particular context of the study.

La sécurité est une première étape essentielle dans l'amélioration de la qualité des soins. Devant l’importance de ces erreurs qui menacent 12 millions de patients aux USA chaque année ; plusieurs travaux ont essayé de trouver des solutions pour réduire les erreurs médicales et les effets indésirables des médicaments : La médecine basée sur la preuve, la médecine personnalisée et les systèmes d’aide à la décision médicale. Les sociétés savantes élaborent de façon périodique des recommandations de bonnes pratiques pour aboutir à instaurer une médecine basée sur la preuve. Ces recommandations sont considérées comme des outils efficaces pour faire pont entre la pratique médicale des praticiens et les preuves scientifiques.La simple diffusion de GBPC n’a qu’un impact limité sur les pratiques cliniques.Plusieurs études ont montré que l’informatisation de ces guides en les intégrant dans le Workflow clinique permet d’améliorer l’adhérence des médecins à ces recommandations. Les guides de bonnes pratiques cliniques ne couvrent pas les caractéristiques individuelles des patients. Un des objectifs d’amélioration des soins et de la réduction des effets indésirables des patients est la personnalisation de la prise en charge. Cette personnalisation nécessite l’utilisation de toutes les informations (cliniques, biologiques, génétiques, radiologiques, sociales..) pour caractériser le profil du patient. Nous avons développé une méthode de raisonnement hybride, CBFCM, capable d’utiliser des connaissances et des données hétérogènes. L’implémentation de la méthode a été faite avec des outils du web sémantique. Nous avons développé un environnement Open Source pour la modélisation et la formalisation des connaissances médicales (recommandations..). Nous avons validé la méthode avec plusieurs études dans le domaine des infections urinaires mais aussi dans d’autres domaines (pneumologie, stéatose hépatique non alcoolique, diabète gestationnel..). L’intégration des données génétiques, cliniques et biologiques nous a permis d’améliorer la prédiction de certaines maladies (NASH). / Several studies have tried to find ways to reduce medical and adverse drug errors:The evidence-based medicine, personalized medicine and clinical decision support systems. Many recommandations are developped periodically to improve a best practices. These recommendations are considered effective tools to bridge between medical practitioners and practice of scientific evidence. The use of the Clinical Practice Guidelines has a limited impact on clinical practice. Several studies showed that the computerization of these guides by integrating them into the clinical workflow improves adherence of physicians to these recommendations.One of the aims of improving care and reducing adverse effects of patients is personalizing care. This customization requires the use of all the information (clinical, biological, genetic, radiological, social..) to characterize the profile of the patient.We have developed a method of hybrid reasoning "Case Based Fuzzy CognitiveMaps" able to use knowledge and heterogeneous data. The implementation of themethod was made with semantic web technologies. We have developed an open source environment for modeling and formalization of medical knowledge.We validated the method with several studies in the field of urinary tract infections,but also in other areas (respiratory, nonalcoholic fatty liver disease, gestational diabetes..). The integration of genetic, clinical and laboratory data have allowed us to improve the prediction of certain diseases (NASH).

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. / This thesis focuses on decision support in a very complex decision-making context. Typically, to solve such situations, methods of problem structuring are used. However, these methods although applied in the multi-stakeholder framework or group decisions do not always lead to results directly used in a valuation model. Even when this is the case, the data obtained by problem structuring are used as if they came from a single decision maker, thus tending to reduce the effectiveness of the decision and its popular support. In this thesis we attempted to develop a model that incorporates tools that reconcile the appropriate choice of tools for structuring group decision choice and its effective operation in a model of multi-criteria evaluation. In particular, we focused on how processing cognitive maps into value trees. Then we have applied our approach to the practical case of the ‘‘AIDHY” project. Finally, the last part of the thesis is focused on providing a multi-criteria modeling to formally approach the problem of evaluating scenarios, formulated as a multi-criteria sorting problem. Therefore, we constructed a method to observe and configure the behavior of invariants of social acceptability in general, through a sensitivity analysis based on the case of hydrogen energy.