PROMETHEE II is a widely used outranking method in the field of multi criteria decision aid (MCDA) method. The method outputs a ranking of a considered set of alternatives, based on the computation of net flow scores. <p>In this thesis, aggregating several published journal articles and conference papers, we propose three contributions that relate to the method: 1) Outranking methods are based on the pairwise comparison of all considered alternatives, yielding a quadratic time complexity for evaluating the net flow scores. We propose a method for reducing to a linear time complexity and show that it offers good results; 2) Determining preference parameters, i.e. relative weights for each criterion, is not a trivial task. We propose two complementary approaches to eliciting preferences, based on the aggregation-disaggregation paradigm; 3) The phenomenon of rank reversal, that also affects the PROMETHEE II method, is often considered as problematic in the MCDA community. We formalise the exact conditions for rank reversal to occur with PROMETHEE II when adding or removing one or more alternatives to the original set. These conditions lead to the exact bound of rank reversal, a way to determine the actions that actually provoke rank reversal and two associated metrics that should be useful for concrete applications. / Doctorat en Sciences de l'ingénieur / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Avec le développement du cloud computing, de nouveaux services voient le jour et il devient primordial que les utilisateurs aient les outils nécessaires pour choisir parmi ses services. La théorie des ensembles approximatifs représente un bon outil de traitement de données incertaines. Elle peut exploiter les connaissances cachées ou appliquer des règles sur des ensembles de données. Le but principal de cette thèse est d'utiliser la théorie des ensembles approximatifs pour aider les utilisateurs de cloud computing à prendre des décisions. Dans ce travail, nous avons, d'une part, proposé un cadre utilisant la théorie des ensembles approximatifs pour la sélection de services cloud et nous avons donné un exemple en utilisant les ensembles approximatifs dans la sélection de services cloud pour illustrer la pratique et analyser la faisabilité de cette approche. Deuxièmement, l'approche proposée de sélection des services cloud permet d’évaluer l’importance des paramètres en fonction des préférences de l'utilisateur à l'aide de la théorie des ensembles approximatifs. Enfin, nous avons effectué des validations par simulation de l’algorithme proposé sur des données à large échelle pour vérifier la faisabilité de notre approche en pratique. Les résultats de notre travail peuvent aider les utilisateurs de services cloud à prendre la bonne décision et aider également les fournisseurs de services cloud pour cibler les améliorations à apporter aux services qu’ils proposent dans le cadre du cloud computing / With the development of the cloud computing technique, users enjoy various benefits that high technology services bring. However, there are more and more cloud service programs emerging. So it is important for users to choose the right cloud service. For cloud service providers, it is also important to improve the cloud services they provide, in order to get more customers and expand the scale of their cloud services.Rough set theory is a good data processing tool to deal with uncertain information. It can mine the hidden knowledge or rules on data sets. The main purpose of this thesis is to apply rough set theory to help cloud users make decision about cloud services. In this work, firstly, a framework using the rough set theory in cloud service selection is proposed, and we give an example using rough set in cloud services selection to illustrate and analyze the feasibility of our approach. Secondly, the proposed cloud services selection approach has been used to evaluate parameters importance based on the users’ preferences. Finally, we perform experiments on large scale dataset to verity the feasibility of our proposal.The performance results can help cloud service users to make the right decision and help cloud service providers to target the improvement about their cloud services

Ce travail de recherche met en avant l'intérêt qu'offre la simulation en ligne comme outil d'aide à la décision, outil centré sur le pilotage d'atelier vis-à-vis d'événements se produisant en temps réel et pour un horizon à très court terme. Après avoir présenté le contexte général du pilotage des systèmes de production, nous avons étudié les outils existants et utilisés industriellement pour l'exploitation de la production, de même que les outils d'aide au pilotage permettant d'assurer le respect optimal des objectifs fixés. Après un travail préalable sur la simulation hors ligne, nous proposons de coupler un outil de simulation en ligne à un outil d'exécution d'atelier de type MES afin de piloter en temps réel le processus de production. Une démarche de modélisation faisant appel de façon complémentaire à deux approches, analytique et simulatoire, est finalement mise en place. Nous mettons en exergue l'utilisation de la simulation de flux en ligne pour aider au pilotage d'un processus opérationnel. Ainsi nous modélisons le processus de pilotage en temps réel afin de décrire les fonctions requises. Pour cela, nous utilisons différentes stratégies d'utilisation des simulateurs en ligne pour le pilotage, avec un ou deux modèles et avec plusieurs méthodes d'utilisation de ces modèles. La simulation en ligne apporte alors des informations objectives sur les conséquences à court terme d'un événement, ainsi que sur les divers scenarii de correction envisagés. Pour mieux convaincre les industriels de l'intérêt de la simulation en ligne, nous présentons des solutions pratiques aux spécifications et besoins énoncés précédemment en nous appuyant sur une plate-forme expérimentale. / This research work highlights the interest of online simulation as a decision support tool. This tool is focused on workshop control in relation with real time and short-term events. Online simulation enables to analyze and compare scenarios affecting the production, such as failures or unexpected orders. Moreover online simulation allows a very short term projection in the future in order to quantify the consequences of some unexpected event: we call it projection simulation. Finally, online simulation is helpful to choose the solution that will reduce the impact of a critical event, through the simulation of several scenarios. To conclude, online simulation is one the most interesting decision support tool in workshop piloting. However, there are few industrial applications in manufacturing systems. The first part of this research work introduces the overall context of production system management. The different generic functions of controlling the production, the modes of piloting and the evolutions of workshop are detailed. We also explain piloting typologies according to their reactivity. In the second part, we study the existing software tools used in industry for the operation of production, and support tools that ensure optimal compliance in regard to the objectives. After a preliminary work on the offline simulation, we propose to couple an online simulation tool with a type MES delivery tool in order to control the production process in real time. A modeling approach using two complementary approaches, an analytical one and simulation, is then introduced. The objective of the third part is to emphasize the use of online flow simulation to assist in operating a production process. Thus we model the process in real time to describe the required functions. Therefore we try out different strategies of use of online simulators, through one or two models and several methods of using these models. Online simulation then provides realistic information on the short-term consequences of an event, as well as on the different ways of correcting the scenarios. To convince industry of the relevance of online simulation, the fourth part presents practical solutions to the specifications and requirements previously stated. An experimental platform helped us validate the concept of online simulation as piloting support tool, but also underline the difficulties of development.

Cette thèse concerne les systèmes de surveillance des turboréacteurs. Le développement de tels systèmes nécessite une phase d’évaluation et d’optimisation des performances, préalablement à la mise en exploitation. Le travail a porté sur cette phase, et plus précisément sur les performances des fonctions de détection et de pronostic de deux systèmes. Des indicateurs de performances associés à chacune de ces fonctions ainsi que leur estimation ont été définis. Les systèmes surveillés sont d’une part la séquence de démarrage pour la fonction de détection et d’autre part la consommation d’huile pour la fonction de pronostic. Les données utilisées venant de vols en exploitation sans dégradations, des simulations ont été nécessaires pour l’évaluation des performances. L’optimisation des performances de détection a été obtenue par réglage du seuil sur la statistique de décision en tenant compte des exigences des compagnies aériennes exprimées en termes de taux de bonne détection et de taux d’alarme fausse. Deux approches ont été considérées et leurs performances ont été comparées pour leurs meilleures configurations. Les performances de pronostic de surconsommations d’huile, simulées à l’aide de processus Gamma, ont été évaluées en fonction de la pertinence de la décision de maintenance induite par le pronostic. Cette thèse a permis de quantifier et d’améliorer les performances des fonctions considérées pour répondre aux exigences. D’autres améliorations possibles sont proposées comme perspectives pour conclure ce mémoire / This thesis deals with monitoring systems of turbojet engines. The development of such systems requires a performance evaluation and optimization phase prior to their introduction in operation. The work has been focused on this phase, and more specifically on the performance of the detection and the prognostic functions of two systems. Performances metrics related to each of these functions as well as their estimate have been defined. The monitored systems are, on the one hand, the start sequence for the detection function and on the other hand, the oil consumption for the prognostic function. The used data come from flights in operation without degradation, simulations of degradation were necessary for the performance assessment. Optimization of detection performance was obtained by tuning a threshold on the decision statistics taking into account the airlines requirements in terms of good detection rate and false alarm rate. Two approaches have been considered and their performances have been compared for their best configurations. Prognostic performances of over oil consumption, simulated using Gamma processes, have been assessed on the basis of the relevance of maintenance decision induced by the prognostic. This thesis has allowed quantifying and improving the performance of the two considered functions to meet the airlines requirements. Other possible improvements are proposed as prospects to conclude this thesis

L’homme est un animal social. La majorité des décisions que nous prenons se font dans un contexte social et dépendent d’autrui, ce qui implique des calculs cérébraux complexes qui incluent tous les facteurs contextuels et environnementaux. La majorité des études ultérieures de la prise en compte d’autrui dans la décision ont utilisé des tâches de partage de récompenses entre soi et autrui. Les choix possibles amènent le décideur à considérer autrui, mais dans le but de gagner soi-même une récompense ; donc dans un contexte où les récompenses liées à soi et les récompenses liées à autrui sont confondues. Le travail présenté dans cette thèse avait pour but une meilleure compréhension des mécanismes cérébraux soutenant l’intégration d’autrui dans la prise de décision, sans que la récompense pour autrui n’interfère directement avec soi. Nous nous sommes appuyés sur le cadre théorique de la décision perceptuelle et des modèles de diffusion pour l'étude i) des modifications du processus décisionnel induites par une récompense monétaire allant à autrui et ii) de l’impact de l’effet d’audience (le fait de se sentir observé) sur la décision. Nos résultats computationnels montrent qu'une récompense pour autrui, par rapport à une récompense pour soi, et une audience, par rapport au secret, modifient le taux de dérive de la variable de décision. En magnétoencéphalographie, nos résultats indiquent que les décisions pour soi et pour autrui diffèrent pendant, mais aussi après, la prise de décision dans des zones cérébrales associées avec la transformation sensori-motrice, l'ajustement du compromis entre rapidité et justesse et avec la cognition sociale. Ainsi, le cortex temporal montre des différences de -1170 millisecondes (ms) à -1023 ms, de -993 ms à -915 ms et de -343 ms à -188 ms en amont de la réponse. Ce qui suppose une influence sur l’intégration des preuves sensorielles. Après la décision, les régions frontales ont également montré des différences entre soi et autrui, de 153 ms à 303 ms post-réponse, suggérant une différence entre soi et autrui dans l’ajustement du compris entre justesse et rapidité. Le bénéficiaire de la récompense associée à la décision modifie les paramètres décisionnels et les corrélats cérébraux de la décision perceptuelle, démontrant l’importance du contexte social dans l’implémentation de la prise de décision chez l’Homme. Ce travail appuie également l’utilité des modèles mathématiques tels que les modèles de diffusion dans la compréhension des processus décisionnels, même de ceux découlant de la cognition sociale / Humans are inherently social: most of human’s decisions are within a social context and depend on others. For more than a century, researchers explore aspects of social cognition. Aiming to understand human behavior in social contexts, neuro-economic researches showed that taking others into account involve complex brain computations that include all environmental and contextual factors. However, most of the work was made using money allocation tasks; mixing self-affecting and other-affecting rewards into the decision making process. The present work intended the understanding of the brain mechanisms underpinning the integration of others into the decision making process for decisions that include others and do not interfere with self-rewards.Taking advantage of mathematical models from the drift diffusion models framework, we conducted experiments investigating how others influence the mechanistic of perceptual decisions and their correlates in the human brain. We showed that taking rewards for others into account and being observed by others influence the drift rate of the decision variable. The drift rate is higher in audience than in secret and higher for self-rewards than for other-rewards. These results indicate that others are integrated into the accumulation process together with the evidence available for making a decision. At the brain level, we found difference between self and other decisions over the anterior temporal and centro-frontal cortices during decision making. This suggests that the beneficiary of a decision modifies sensory-motor transformation processes. In addition, self- and other-affecting difference showed difference over the medial frontal sensors after the decision making process, indicating a variation in the speed-accuracy tradeoff adjustment process

Cette thèse s'inscrit dans le cadre de la théorie de la décision algorithmique, qui est une discipline au croisement de la théorie de la décision, la recherche opérationnelle et l'intelligence artificielle. Dans cette thèse, nous étudions l'utilisation de plusieurs modèles décisionnels pour résoudre des problèmes de décision séquentielle dans l'incertain, d'optimisation robuste, et d'optimisation multi-agents équitable. Pour résoudre efficacement ces problèmes, nous utilisons des méthodes de type maître-esclaves, dites à base d'oracles dans la thèse. Ces méthodes permettent de résoudre des problèmes de grande taille en procédant de manière incrémentale. Une attention particulière est portée au modèle de l'espérance d'utilité antisymétrique et bilinéaire, au modèle de l'espérance d'utilité pondérée et à leurs pendants en décision multicritère. L'intérêt de ces modèles est multiple. En effet, ils étendent les modèles standards (e.g., modèle de l'espérance d'utilité) et permettent de représenter un spectre étendu de préférences tout en conservant leurs bonnes propriétés théoriques et algorithmiques. La thèse apporte des réponses sur des aspects théoriques (e.g., résultats de complexité algorithmique) et sur des aspects opérationnels (e.g., conception de méthodes de résolution efficaces) aux problèmes soulevés par l'emploi de ces critères dans les contextes susmentionnés. / This thesis falls within the area of algorithmic decision theory, which is at the crossroads between decision theory, operational research and artificial intelligence. In this thesis, we study several decision models to solve problems in different domains: sequential decision problems under risk, robust optimization problems, and fair multi-agent optimization problems. To solve these problems efficiently, we use master-slave algorithms which solve the problem through an incremental process. These procedures, referred to as oracle methods in the thesis, make it possible to solve problems of large size. A particular attention is given to the skew-symmetric bilinear utility model, the weighted expected utility model and their counterparts in multicriteria decision making. These models are interesting at several respects. They extend the standard models (e.g., the expected utility model) and allow to represent a broader class of preferences while retaining their good theoretical and algorithmic properties. The thesis focuses both on theoretic (e.g., complexity results) and operational (e.g., design of practically efficient solution methods) aspects of the problems raised by the use of these criteria in the domains aforementioned.

Dans de nombreux domaines dans lesquels les mesures ou les données sont disponibles séquentiellement, il est important de savoir décider le plus tôt possible, même si c’est à partir d’informations encore incomplètes. C’est le cas par exemple en milieu hospitalier où l’apprentissage de règles de décision peut se faire à partir de cas complètement documentés, mais où, devant un nouveau patient, il peut être crucial de prendre une dé- cision très rapidement. Dans ce type de contextes, un compromis doit être optimisé entre la possibilité d’arriver à une meilleure décision en attendant des mesures supplé- mentaires, et le coût croissant associé à chaque nouvelle mesure. Nous considérons dans cette thèse un nouveau cadre général de classification précoce de séries temporelles où le coût d’attente avant de prendre une décision est explicitement pris en compte lors de l’optimisation du compromis entre la qualité et la précocité de prédictions. Nous proposons donc un critère formel qui exprime ce compromis, ainsi que deux approches différentes pour le résoudre. Ces approches sont intéressantes et apportent deux propriétés désirables pour décider en ligne : (i) elles estiment en ligne l’instant optimal dans le futur où une minimisation du critère peut être prévue. Elles vont donc au-delà des approches classiques qui décident d’une façon myope, à chaque instant, d’émettre une prédiction ou d’attendre plus d’information, (ii) ces approches sont adaptatives car elles prennent en compte les propriétés de la série temporelle en entrée pour estimer l’instant optimal pour la classifier. Des expériences extensives sur des données contrôlées et sur des données réelles montrent l’intérêt de ces approches pour fournir des prédictions précoces, fiables, adaptatives et non myopes, ce qui est indispensable dans de nombreuses applications. / Early classification of time series is becoming increasingly a valuable task for assisting in decision making process in many application domains. In this setting, information can be gained by waiting for more evidences to arrive, thus helping to make better decisions that incur lower misclassification costs, but, meanwhile, the cost associated with delaying the decision generally increases, rendering the decision less attractive. Making early predictions provided that are accurate requires then to solve an optimization problem combining two types of competing costs. This thesis introduces a new general framework for time series early classification problem. Unlike classical approaches that implicitly assume that misclassification errors are cost equally and the cost of delaying the decision is constant over time, we cast the the problem as a costsensitive online decision making problem when delaying the decision is costly. We then propose a new formal criterion, along with two approaches that estimate the optimal decision time for a new incoming yet incomplete time series. In particular, they capture the evolutions of typical complete time series in the training set thanks to a segmentation technique that forms meaningful groups, and leverage these complete information to estimate the costs for all future time steps where data points still missing. These approaches are interesting in two ways: (i) they estimate, online, the earliest time in the future where a minimization of the criterion can be expected. They thus go beyond the classical approaches that myopically decide at each time step whether to make a decision or to postpone the call one more time step, and (ii) they are adaptive, in that the properties of the incoming time series are taken into account to decide when is the optimal time to output a prediction. Results of extensive experiments on synthetic and real data sets show that both approaches successfully meet the behaviors expected from early classification systems.

Les gestionnaires des entreprises sont souvent des personnes différentes des actionnaires de ces entreprises. Une littérature récente (Danthine et Donaldson, 2004) explore les conséquences potentielles de cette séparation entre gestion et propriété, habituellement ignorée, pour la modélisation macroéconomique. Toutefois, les travaux de Danthine et Donaldson se basent sur un modèle simple et sans frictions et il est donc difficile de mesurer leur impact sur la modélisation macroéconomique récente, dans laquelle interagissent plusieurs frictions et chocs. Le présent mémoire adapte le modèle de Danthine et Donaldson à un environnement avec chocs monétaires et frictions nominales (contrats de salaires); à ce chapitre, le mémoire représente donc un premier pas dans la généralisation de ce modèle.

Comment les entrepreneurs forestiers peuvent-ils prendre en considération les impacts environnementaux dans leurs décisions d’affaires ? Quelles technologies peuvent réduire les impacts environnementaux tout en rendant l’entreprise plus profitable ? Afin de répondre à ces questions, un outil d’aide à la décision stratégique a été développé. Ce modèle est basé sur l’optimisation multicritère et intègre la minimisation des impacts environnementaux aux objectifs économiques. La considération d’impacts environnementaux et économiques sur l’ensemble du réseau logistique requiert une vision holistique. C’est pour cette raison qu’une approche de cycle de vie est utilisée tout au long de cette thèse. Ainsi, le modèle multicritère est alimenté par des analyses de cycle de vie environnementale et de coûts. L’analyse de cycle de vie (ACV), sous-entendu attributionnelle et environnemental, est une méthode normalisée et reconnue permettant de quantifier les impacts environnementaux d’un produit ou d’un service. La première contribution de cette thèse est de présenter une ACV du portefeuille de produits d’une entreprise forestière. Il s’agit de la première contribution analysant l’ensemble d’un portefeuille de produit d’une organisation. Cette ACV a été réalisée avec la méthode IMPACT 2002+ permettant d’obtenir une quantification des dommages sur la santé humaine, la qualité des écosystèmes, les changements climatiques et la consommation de ressources. Ces quatre impacts sont utilisés comme critères environnementaux du modèle d’optimisation multicritère. La seconde contribution introduit la réalisation d’une analyse de cycle de vie de coût basée sur la comptabilité par activités (ACVC-PA) couvrant l’ensemble des opérations de récolte et de transformation d’une entreprise forestière. À partir des résultats des coûts de chacune des activités, le coût de revient est attribué à chacun des produits du portefeuille. Dans la discussion est présentée une analyse de l’état d’avancement des principaux produits sur les marchés nord-américains. La méthodologie de l’ACVC-PA a été choisie, car elle permet de faire des liens avec les résultats de l’analyse environnementale. Le modèle d’aide à la décision intégrant les critères environnementaux est présenté dans la troisième contribution. Les résultats des deux analyses précédentes sont incorporés dans un modèle d'optimisation multicritère, auquel sont ajoutés les effets de substitutions, grâce à une approche conséquentielle de l’ACV. Dans le cas des produits du bois, les effets de substitutions ont des impacts positifs, au moins sur les changements climatiques, puisque les matériaux de construction courants (acier ou béton) et les combustibles fossiles ont une intensité carbonique supérieure. Ce modèle propose des solutions optimales d’un point de vue environnemental et économique, ainsi que les compromis entre ces critères, quant aux flux de matières et l'acquisition de nouvelles technologies. Une représentation graphique des réseaux proposés accompagne le calcul des bénéfices nets annuels anticipés et des émissions nettes de gaz à effet de serre de chacune des solutions. La démonstration du modèle d’aide à la décision repose sur l’étude de cas d’une entreprise forestière. Le modèle mathématique est en programmation linéaire en nombres entiers, qui est résolue par la méthode exacte et l’approche a posteriori. Ce qui permet de générer 150 solutions, en faisant varier les pondérations entre 0 et 1 pour chaque critère. Plusieurs technologies prospectives sont intégrées dans ce modèle tout en respectant les contraintes d’approvisionnements, de recette et de capacité spécifique au contexte de l’entreprise forestière à l’étude. Une dernière contribution porte sur le transport des produits du bois. L’acheminement des systèmes de construction préfabriquée directement sur les chantiers de construction présente plusieurs avantages, mais est une source d’émissions de gaz à effet de serre. CarbonRoadMap est un modèle d’aide à la décision multicritère et multimodal offrant des alternatives au transport en camion. L’entreprise forestière peut ainsi proposer des parcours en fonction des priorités de ses clients, qui peuvent être le délai, le coût ou les émissions de gaz à effet de serre. L’ensemble de cette thèse démontre que l’intégration des critères environnementaux dans les outils d’aide à la décision permet d’élargir la vision des décideurs. De plus, dans les deux études modèles, propres à l’entreprise forestière, les solutions réduisant les impacts environnementaux sont majoritairement des sources de profit supplémentaire simultanément. / How can forest harvesting entrepreneurs consider environmental impacts in their business decisions? What technologies can reduce environmental impacts while making the company more profitable? To answer these questions, we developed a strategic decision support tool which integrated the minimization of environmental impacts with economic objectives environmental based on multi-criteria optimization. The consideration of environmental and economic impacts on the entire logistics network requires a holistic vision. That why a life-cycle approach was adopted all long of this thesis. Thus, the multi-criteria model is powered by environmental Life-Cycle Assessment (LCA) and Life-Cycle Cost Assessment (LCCA). The first contribution of this thesis is to present a LCA of the product portfolio of a forestry company. LCA is a standardized and recognized method for quantifying the environmental impacts of a product or service. This analysis was realized with the IMPACT 2002+ method, which quantify damages on human health, ecosystem quality, climate changes and resource consumption, which are the four environmental criteria in this entire research project. The second contribution is the realization of an Activity-Based Life-Cycle Costing (AB-LCC) covering all the harvesting and processing activities of the same forestry company. The cost structure of the company was analyzed for each product of the portfolio along with an analysis of the life-cycle of each Harvested Wood Product (HWP) in the North American market context. With a consequential LCA approach, it is possible to consider the consequences of a change by integrating the substitution effects. Substition of building materials, such as steel or concrete, and of fossil fuels by HWP has positive greenhouse gas emission impacts. The third contribution, presented in chapter 4, use results of the previous analyzes to incorporate them in a multi-criteria optimization model which considers both profitability and environmental impacts. The decision support model provides optimization from an environmental, economic and all compromises between these criteria, on material flux and new technology acquisition. A graphical representation of the proposed network accompanies the calculation of expected annual profits and net GHG emissions of solutions. The case study is based on primary and historical data of the company activities as well as set of new technologies considered, for both environmental and economic criteria. The mathematical model is linear integer programming that is resolved by the exact method and a posteriori approach, by varying weights between 0 and 1 for each criterion, to generate 150 solutions. Several prospective technologies are proposed in the model while respecting the constraints of supplies, recipes and specific capacity to the context of the studied forestry company. A final contribution of this thesis is about the HWP delivery system, presented in chapter 5. The routing of prefabricated building systems directly on construction sites has several advantages, but it is a source of GHG emissions. CarbonRoadMap is a multicriteria and multimodal model supporting decisions about alternatives to truck only transport. The forestry company can suggest different routes based on the priorities of its customers, who may be the time, cost or carbon emissions. This whole thesis demonstrates that the integration of environmental criteria in the decision support tools allows a wider vision. In the applications, specific to forestry business, the solutions with an environmental impacts reduction are mostly a source of additional profit simultaneity.

La mondialisation des marchés, la crise économique de même que de nombreuses forces externes ont provoqué une concurrence très poussée entre les entreprises forestières d’ici et d’ailleurs. Cette concurrence les oblige à améliorer leurs décisions pour rester compétitives au niveau des critères économiques, environnementaux et sociaux. Dans notre étude nous avons proposé des indicateurs de performance de développement durable qui peuvent être alignés avec les objectifs du système de décision d’une entreprise forestière. Pour ce faire, nous nous sommes inspirés de la méthode ECOGRAI développée par les Professeurs Doumeingts et Pun au laboratoire de recherche GRAI de l’Université de Bordeaux. Nous avons aussi mis en pratique quelques indicateurs de performance pour un réseau logistique forestier qui représente le contexte de la Côte-Nord au Québec, en utilisant un progiciel de modélisation et d’optimisation (Logilab). Nous avons conclu que les indicateurs proposés peuvent effectivement nous aider à atteindre les objectifs environnementaux, sociaux et économiques puisqu’ils mesurent l’efficacité et l’efficience de tout le réseau simulé par rapport aux objectifs fixés et supposés acceptés dans le cadre de la stratégie du réseau. Ils pourraient également être généralisés à d’autres secteurs d’activité.