Cette thèse étudie plusieurs sujets dans la théorie microéconomique, en mettant l’accent sur l’intégration du contrôle de l’information dans la conception des mécanismes, la vérification de la robustesse des mécanismes et la création d’une base pour une prise de décision collective incohérente. Ce travail permet d’optimiser la transmission et l’acquisition de l’information dans les communications organisationnelles, la publicité et la conception de politiques. Il met également en lumière la façon dont les décisions de groupe inconsistantes découlent de l’hétérogénéité des membres du groupe et propose des moyens de restaurer l’efficacité. La thèse comprend trois chapitres, chacun étant autonome et pouvant être lu séparément. Le premier chapitre étudie un environnement de conception de mécanisme dans lequel le principal a le contrôle sur les informations des agents concernant un état pertinent. Le principal s’engage à une politique de divulgation d’informations où chaque agent observe un signal privé, tandis que le principal n’observe directement ni l’état vrai ni le profil du signal. Les exemples incluent (1)l’évaluation si un nouveau produit correspond aux préférences des consommateurs grâce à leurs commentaires sur les essais de produits échantillon, et (2)la collecte de renseignements en autorisant les enquêteurs à recueillir divers aspects de l’information. J’établis l’optimalité d’une politique de divulgation individuellement non informative et révélatrice, où (i)chaque agent n’obtient aucune nouvelle information sur l’état après avoir observé la réalisation de son propre signal, mais (ii)le principal peut néanmoins déduire l’état réel des rapports des agents sur leurs signaux. En outre, cette politique de divulgation optimale admet une mise en œuvre simple et intuitive (comme certains types d’expériences en aveugle, ou des restrictions sur l’accès à certaines informations) sous des hypothèses supplémentaires. Si l’attention est limitée aux paramètres linéaires, je caractérise une classe d’environnements (y compris ceux qui satisfont aux conditions de régularité standard dans la conception des mécanismes) où un résultat d’équivalence est maintenu entre la divulgation privée et la divulgation publique. Le deuxième chapitre, co-écrit avec Takuro Yamashita, est motivé par Chung et Ely (2007) qui établissent les fondements maxmin et bayésien des mécanismes de stratégie dominante dans les environnements d’enchères `a valeur privée. Nous montrons d’abord que les résultats de fondation similaires pour les mécanismes ex post restent vrais même avec des valeurs interdépendantes si l’interdépendance n’est que cardinale. Inversement, si l’environnement présente une interdépendance ordinale, ce qui est typiquement le cas avec les environnements multidimensionnels, alors en général, les mécanismes ex post n’ont pas de fondement. C’est-à-dire qu’il existe un mécanisme non ex post qui réalise des recettes attendues strictement plus élevées que le mécanisme ex post optimal, quelles que soient les croyances élevées des agents. Le troisième chapitre montre que l’incohérence dynamique dans la prise de décision collective peut provenir de l’hétérogénéité des options extérieures des membres du groupe (c.-à -d. Coûts d’opportunité que les individus doivent payer pour rejoindre le groupe) même si les individus partagent le même temps exponentiel préférence. Ce modèle d’incohérence dynamique endogène facilite l’analyse des conséquences sur le bien-être, puisque les préférences individuelles en fonction du temps permettent une mesure bien définie du bien-être social. Nous caractérisons en outre la politique de divulgation d’informations bayésienne-persuasion optimale, qui prend la forme de règles révélatrices supérieures, pour atténuer la distorsion du bien-être causée par des décisions collectives incohérentes. Notre cadre s’avère très adaptable à divers contextes, tels que la fourniture d’équipements publics et l’affectation au travail d’équipe. / This thesis investigates several topics in Microeconomic Theory, with a focus on incorporating information control into mechanism design, checking the robustness of mechanisms, and providing a foundation for inconsistent collective decision-making. This work helps to optimize information transmission and acquisition in organizational communications, advertisement and policy design. It also sheds light on how inconsistent group decisions derive from heterogeneity in group members, and proposes ways to restore efficiency. The thesis consists of three chapters, each of which is self-contained and can be read separately. The first chapter studies a mechanism design environment where the principal has control over the agents’ information about a payoff-relevant state. The principal commits to an information disclosure policy where each agent observes a private signal, while the principal directly observes neither the true state nor the signal profile. Examples include (1) assessing whether a new product matches consumers’ preferences through their feedback on sample product trials, and (2) gathering intelligence by authorizing investigators to collect various aspects of information. I establish optimality of individually uninformative and aggregately revealing disclosure policy, where (i) each agent obtains no new information about the state after observing any realization of his own signal, but (ii) the principal can nevertheless infer the true state from the agents’ reports about their signals. Furthermore, this optimal disclosure policy admits simple and intuitive implementation (such as certain types of blinded experiments, or restrictions on access to certain information) under additional assumptions. If attention is restricted to linear settings, I characterize a class of environments (including those satisfying the standard regularity conditions in mechanism design) where an equivalence result holds between private disclosure and public disclosure.The second chapter, co-authored with Takuro Yamashita, is motivated by Chung and Ely (2007), who establish maxmin and Bayesian foundations for dominant-strategy mechanisms in private-value auction environments. We first show that similar foundation results for ex post mechanisms hold true even with interdependent values if the interdependence is only cardinal. Conversely, if the environment exhibits ordinal interdependence, which is typically the case with multi-dimensional environments, then in general, ex post mechanisms do not have foundation. That is, there exists a non-ex-post mechanism that achieves strictly higher expected revenue than the optimal ex post mechanism, regardless of the agents’ high-order beliefs. The third chapter shows that dynamic inconsistency in collective decision-making can derive from heterogeneity in group members’ outside options (i.e. opportunity costs that individuals have to pay in order to join the group), even if individuals share the same exponentially discounting time preference. This model of endogenous dynamic inconsistency facilitatesthe analysis of welfare consequences, since time-consistent individual preferences allow for a well-defined measurement of social welfare. We further characterize the optimal Bayesian persuasion information disclosure policy, which takes the form of upper revealing rules, to alleviate the welfare distortion caused by inconsistent collective decisions. Our framework proves to be highly adaptable to various contexts, including provision of public facilities and assignment on team work.

Un des fondements de l’Ingénierie Système réside dans la compréhension et la formulation des exigences de différentes parties prenantes pour mieux maîtriser et contrôler la complexité du système à concevoir. L’évaluation des performances du système nécessite par ailleurs la prise en compte des expertises interdisciplinaires qui peuvent être incertaines, voire incomplètes. La prise en compte des interdépendances entre plusieurs domaines d’activité dans la conception et le déploiement d’un système de mobilité urbaine durable est un bon exemple, qui reflète la problématique de l’élicitation des connaissances pluridisciplinaires, puis de leur utilisation dans la définition d’une architecture distribuée. Le renouveau de la mobilité urbaine a en effet fait émerger des alternatives aux déplacements habituels, faisant place à la mobilité douce, à l’usage raisonnée des véhicules personnels, à la multimodalité et à l’inter-mobilité. Dans ce contexte, la convergence tend à s’opérer vers des plateformes numériques offrant des services variés, à la demande, adaptés aux besoins immédiats des usagers. Ces services sont généralement développés par des acteurs du secteur privé qui détiennent à la fois l’expertise et la technologie pour les déployer. Il s’agit donc, pour les pouvoirs publics considérés comme organe de contrôle et de régulation de la mobilité, de définir quelles infrastructures et quels services offrir et selon quelles modalités. Le travail de recherche effectué dans cette thèse vise à proposer puis valider, une démarche générale pour accompagner les décideurs des villes dans la conception et la mise en place des solutions de mobilité du futur. Un cadre méthodologique prenant en compte l’aide au choix de politiques et de partenaires cibles a pour cela été proposé, basé sur une méthode d’analyse multicritère, dans un cadre de décision collective et sous incertitude. Un méta-modèle d’un système de mobilité durable a ensuite été élaboré, à partir des connaissances élicitées d’un ensemble de standards et référentiels, de même qu’une architecture distribuée du système. Afin d’étudier la faisabilité de l’implémentation de cette architecture, en considérant le point de vue de l’aide à la décision, une roadmap de mise en œuvre a enfin été proposée, basée sur un système de recommandations visant à optimiser la réalisation de projets de mobilité nouveaux

Ce travail de recherche est consacré à la formalisation d'un processus de prise de décision collective et justifiée à l'aide d'un système multi-agents. Ce système est constitué d'agents cognitifs, autonomes et sociaux en interaction. S'appuyant sur la communication par envoi de messages, on parle de modèle d'interaction directe entre agents. Dans ce manuscrit, nous défendons la thèse selon laquelle le dialogue peut être considéré comme un processus argumentatif au travers duquel les participants jouent et arbitrent pour aboutir à une décision collective. Nous proposons ici un modèle de dialogue entre agents. Ce modèle, intitulé DIAL (DIALogue Is an Argumentative Labour ), sert de base à un système d'aide à la concertation.

Cette étude démontre une nouvelle forme de synchronisation des investisseurs sur les marchés des changes qui résulte de deux phénomènes psychologiques : La forme de synchronisation examinée ici est un effet des actions spontanées et décentralisées des individus qui prennent leurs propres décisions basées sur leur compréhension interne du marché qui est, en l'occurrence, une "interprétation commune". Dans ce cas, le comportement des investisseurs n'est pas guidé par de quelconques informations « objectives » concernant le marché ni par leurs interactions sociales intentionnelles qui peuvent naturellement faciliter la synchronisation. Dans la première étude, j'ai étudié l'influence des émotions sur le choix des stratégies d'investissement qui peuvent avoir une incidence sur le schéma dominant de la politique des prix. J'ai découvert qu'il existait un effet d'interaction significative de la valence affective et de la stimulation sur le choix de la stratégie d'investissement. Les émotions positives qui occasionnent un niveau élevé d'excitation peuvent faciliter l'émergence d'une synchronisation dans une tendance haussière. Dans la deuxième étude, j'ai utilisé une combinaison de deux techniques expérimentales : des expériences avec des sujets humains et des simulations par ordinateur, pour étudier la dynamique d'une prise de décision collective dans un modèle simple de marchés financiers. Les expériences montrent à quel point l'interaction de l'historique des prix et de certains mécanismes d'apprentissage peut conduire à l'émergence de préjugés collectifs spontanés. De plus, le fait d'appliquer des simulations par ordinateur sur des données générées par des humains permet d'effectuer une prévision de la synchronisation. Les expériences et le cadre théorique suggèrent de nouvelles voies permettant d'aborder la constitution collective d'un comportement spéculatif. / This work shows a new way of synchronization of investors on exchange markets, which results from two psychological phenomena: 1) emotions and 2) cognitive mechanisms. The way of synchronization considered here is an effect of spontaneous and decentralized actions of individuals, who make their own decisions based on their internal understanding of the market which happens to be “shared interpretation”. In such case, the behavior of investors is not guided by any kind of 'objective' market information or their intentional social interactions, which may naturally facilitate synchronization. In the first study I investigated the influence of emotions on choice of investment strategies that may impact a dominant pattern of the price behavior. I found that there is a significant interaction effect of affective valence and arousal on the selection of investment strategy. Positive emotions, which cause high arousal, may facilitate emergence of synchronization in the direction of uptrend. In the second study, I used a combination of two experimental techniques: experiments with human subjects and computer simulations, to study the dynamics of collective decision-making in a simple financial markets' model. The experiments show how interplay of certain price history and learning mechanisms can lead to the emergence of spontaneous collective biases. Additionally, applying computer simulations to the data generated by the humans enables prediction of synchronization. The experiments and a theoretical framework suggest new ways to access the pathways involved in a collective formation of speculative behavior.

La vie en groupe représente de nombreux défis pour les animaux et l’un d’entre eux est le maintien de la cohésion groupe. Comment les animaux décident collectivement où et quand se déplacer, se nourrir, se reposer alors qu’ils n’ont pas les mêmes motivations ou besoins ?Dans ce travail de thèse je me suis intéressée aux mécanismes qui sous-tendent les décisions collectives lors des déplacements chez le cheval domestique et notamment le poids des différences interindividuelles et des relations sociales sur ces mécanismes. Pour cela, j’ai étudié quatre groupes de chevaux contenant uniquement des juments ou des groupes familiaux contenant un étalon et des juments. J’ai pu mettre en évidence 1) l’absence de leader et l’existence de décisions partagées par l’ensemble du groupe, 2) l’importance de la personnalité et des relations sociales sur la décision des individus, 3) l’importance de la période précédant le départ sur la rapidité du consensus et 4) la coexistence de mécanismes auto-organisés et individualisés. Enfin en étudiant plus précisément les étalons, j’ai pu montrer que contrairement à l’idée populaire, ils ne sont pas les leaders de leur groupe. Leur rôle s’apparente plus à celui de surveillant et parfois de catalyseur. Ces résultats suggères que les chevaux vivent au sein d’un système hybride ou décisions partagées et non partagées coexistent. / Doctorat en Sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished

La prise de décision collective est un processus dans lequel un groupe d'individus, ayant des intérêts différents, se réunit pour trouver une solution collective à un problème. Ce processus est inhérent aux activités de toute organisation politique, économique ou sociale. Le développement de l'Intelligence Artificielle notamment les Systèmes Multi-Agents a permis la modélisation et l'automatisation des processus de prise de décision afin de mieux comprendre et d'analyser leur fonctionnement. Une décision collective peut être prise par vote ou par négociation. Dans le cadre de cette thèse, nous abordons les mécanismes de négociation multilatérale pour la prise de décision collective basés sur des approches heuristiques. Les agents construisent la solution à leur problème à travers leurs interactions à la différence des modèles basés sur la théorie des jeux dont l'espace des solutions est supposé connu par tous les agents. Le problème des négociations heuristiques réside dans les mécanismes de raisonnement des agents dont la complexité augmente lorsque le nombre d'agents et d'attributs à négocier devient important. L'objectif de cette thèse est ainsi de proposer des mécanismes de négociation décentralisés (sans médiateur) et distribués en mettant en exergue l'aspect organisationnel des agents. Notre approche s'inspire du concept diviser pour régner et permet aux agents de négocier de façon incrémentale. Le but est de faciliter la recherche d'accords et de limiter la complexité du raisonnement des agents. Les travaux de cette thèse ont abouti à trois contributions abordant la négociation multi-agents sous différents angles tels que l'organisation des agents, le protocole d'interaction et les stratégies de concession et de choix de solutions équitables et justes. Pour valider nos propositions, nous avons implémenté sous JavaJade les mécanismes de négociation proposés. Les critères de performance que nous avons évalués sont, notamment, la convergence, le temps de négociation et la qualité de la solution. Nous avons comparé nos modèles avec ceux existants et les résultats obtenus montrent leur efficacité pour l'obtention des accords entre les agents / Collective decision making is a process in which many participants with different interests interact in order to build a solution to their problem. It is inherent to many organisations and companies. Nowadays, the advances in Artificial Intelligence, notably, Multi-Agents Systems enabled the automation of decision-making processes in order to analyse and to better understand how these mechanisms work. A collective decision may be made by using a voting system or by using negotiation. In this thesis, we focus on multilateral negotiation for collective decision making by proposing negotiation models. The proposed models based on heuristic approach. The agents interact with them in order to build a solution to their problem. This context is different from models based on game theory where the set of possible solutions are supposed to be known by all agents. So heuristic negotiation issue is that agents' reasoning may be very complex. This complexity grows where the number of agents and issues to be negotiated are important. The goal of this research work consists of devising negotiation mechanisms where agents'interaction are fully decentralized. We focus on organisation aspect of the multi-agent system by using divide and conquer approach in order to reduce the negotiation complexity and hence to facilitate research of agreements. Our works tackle negotiation under different contexts which lead us to bring three contributions which focus on agents' organization, interaction protocols, negotiation object, concession strategies and effective and fair solution concept. The proposed mechanisms are implemented in JavaJade. We analyse the convergence of the negotiation, negotiation time and quality of the solution. Our models are compared with a centralized approach where all of the agents are gathered around one group to negotiate. Our empirical analyses show that our propositions allow the agents to reach collectives agreements

La modélisation des préférences des décideurs pour des problèmes de choix est l'objet principal de ce travail de thèse. Afin d'obtenir des modèles plus réalistes, des fonctions de préférence contextuelle sont présentées dans ce mémoire de thèse. La complexité d'expression de telles fonctions est réduite par le recours à des techniques d'apprentissage automatique à partir de réseaux de neurones. L'identification des fonctions de préférence est réalisée par des réseaux de neurones, fondés sur les principes de la régression non-linéaire, à partir d'exemples de décision. Une telle technique n'est pas toujours applicable en pratique à cause du nombre élevé d'exemples nécessaire. Le réseau neuronal INKA, développé dans le cadre de ce travail, effectue la régression avec un nombre d'exemples relativement petit. INKA offre également des temps d'apprentissage courts par rapport à d'autres techniques, ce qui est nécessaire pour une acquisition interactive de la fonction de préférence. INKA est utilisé dans le système interactif d'aide à la décision (SIAD) présenté, qui est un des premiers à mettre en oeuvre un apprentissage automatique d'une fonction de préférence globale. La visualisation de la fonction apprise et les indicateurs de précision et de sensibilité permettent au décideur d'estimer le moment d'arrêter la recherche de solutions. Ceci est particulièrement utile pour apprendre les préférences des décideurs " abstraits " (acteurs sociaux, systèmes naturels, ...), qui ne peuvent pas utiliser directement le système. Les fonctionnalités d'explication développées dans ce travail permettent de justifier les recommandations des SIAD, ce qui a constitué un des grands défis du domaine de l'aide à la décision multicritère et des réseaux neuronaux. Il est donc possible d'expliquer, de comprendre et d'analyser les préférences même pour des décideurs abstraits. L'intérêt de telles explications est de faciliter la prise de décisions négociées dans le cadre de projets d'aménagement complexes ou pour améliorer des produits dont les ventes dépendent des préférences des clients.

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.

La vie en groupe représente de nombreux défis pour les animaux et l’un d’entre eux est le maintien de la cohésion groupe. Comment les animaux décident collectivement vers où et quand se déplacer,se nourrir, se reposer alors qu’ils n’ont pas les mêmes motivations ou besoins ? Dans ce travail de thèse je me suis intéressée aux mécanismes qui sous-tendent les décisions collectives lors des déplacements chez le cheval domestique et notamment le poids des différences interindividuelles et des relations sociales sur ces mécanismes. Pour cela, j’ai étudié quatre groupes de chevaux contenant uniquement des juments ou des groupes familiaux contenant un étalon et des juments.J’ai pu mettre en évidence 1) l’absence de leader et l’existence de décision partagée par l’ensemble du groupe, 2) l’importance de la personnalité et des relations sociales sur les décisions, 3) l’impact de la période précédant le départ sur la rapidité du consensus et 4) la coexistence de mécanismes auto-organisés et individualisés. Enfin en étudiant plus précisément les étalons, j’ai pu montrer quecontrairement à l’idée populaire, ils ne sont pas les leaders de leur groupe. Leur rôle s’apparente plus à celui d’un surveillant et ils sont parfois un des catalyseurs du phénomène. Ces résultats suggèrent que les chevaux vivent au sein d’un système hybride ou décisions partagée et non partagée coexistent. / Living in groups is challenging on many levels for animals and one of this challenge is the maintenance of group cohesion. How animals that do not share the same motives or needs, decide collectively where and when to go, to rest or to eat? In this work, I studied the mechanisms underlying collective decision during group movements in domestic horses, and notably the weight of interindividual differences and social relationships on those mechanisms. In order to achieve thatgoal, I studied four groups of domestic horses containing only females or one male and several females (i.e. natural group organisation). I was able to show that in horses 1) there is no leader and the decision is shared among group members, 2) personality and social relationships play a key role on the individual decisions, 3) the period before departure is crucial in determining the speed of the consensus, 4) both individualized and self-organised mechanisms underlie collective decisions. Finally by studying thoroughly the behaviour of stallions, I was able to debunk the myth that stallionsare the leader of their group. Their role is closer to that of a supervisor and sometimes of a catalyseras they can push females forward. Overall these results suggest that horses live in a hybrid system where shared and unshared decision coexist.

Un des fondements de l’Ingénierie Système réside dans la compréhension et la formulation des exigences de différentes parties prenantes pour mieux maîtriser et contrôler la complexité du système à concevoir. L’évaluation des performances du système nécessite par ailleurs la prise en compte des expertises interdisciplinaires qui peuvent être incertaines, voire incomplètes. La prise en compte des interdépendances entre plusieurs domaines d’activité dans la conception et le déploiement d’un système de mobilité urbaine durable est un bon exemple, qui reflète la problématique de l’élicitation des connaissances pluridisciplinaires, puis de leur utilisation dans la définition d’une architecture distribuée. Le renouveau de la mobilité urbaine a en effet fait émerger des alternatives aux déplacements habituels, faisant place à la mobilité douce, à l’usage raisonnée des véhicules personnels, à la multimodalité et à l’inter-mobilité. Dans ce contexte, la convergence tend à s’opérer vers des plateformes numériques offrant des services variés, à la demande, adaptés aux besoins immédiats des usagers. Ces services sont généralement développés par des acteurs du secteur privé qui détiennent à la fois l’expertise et la technologie pour les déployer. Il s’agit donc, pour les pouvoirs publics considérés comme organe de contrôle et de régulation de la mobilité, de définir quelles infrastructures et quels services offrir et selon quelles modalités. Le travail de recherche effectué dans cette thèse vise à proposer puis valider, une démarche générale pour accompagner les décideurs des villes dans la conception et la mise en place des solutions de mobilité du futur. Un cadre méthodologique prenant en compte l’aide au choix de politiques et de partenaires cibles a pour cela été proposé, basé sur une méthode d’analyse multicritère, dans un cadre de décision collective et sous incertitude. Un méta-modèle d’un système de mobilité durable a ensuite été élaboré, à partir des connaissances élicitées d’un ensemble de standards et référentiels, de même qu’une architecture distribuée du système. Afin d’étudier la faisabilité de l’implémentation de cette architecture, en considérant le point de vue de l’aide à la décision, une roadmap de mise en œuvre a enfin été proposée, basée sur un système de recommandations visant à optimiser la réalisation de projets de mobilité nouveaux / One basics of System Engineering consists in understanding and formalizing the requirements ofdifferent stakeholders in order to better control and handle the complexity of the system to bedesigned. The evaluation of the system's performance also requires taking into accountinterdisciplinary expertise, which may be uncertain or ill-known. The consideration ofinterdependencies among several fields of activity in the design and deployment of a sustainableurban mobility system is a good example, which reflects the issue of the elicitation ofmultidisciplinary knowledge, then its use in the definition of a distributed architecture. The renewalof urban mobility has indeed given rise to alternatives to the usual forms of travel, leading to softmobility, rational use of personal vehicles, multi-modality and inter-mobility. In such a context,convergence is tending towards digital platforms offering various services, on demand adapted tothe immediate needs of end-users. These services are usually developed by private companieswho have both the expertise and the technology to deploy them. It is therefore a matter for thepublic authorities, considered as a regulating and controlling organism of the urban mobility, todefine which infrastructures and which services to offer and under which conditions. The presentresearch work aims at proposing and validating a general method to assist city decision-makers inthe design and implementation of mobility solutions for the future. A methodological frameworktaking into account a support in the choice of targeted policies and partners was proposed for thispurpose, based on a multi-criteria analysis method, within a group decision-making framework andunder uncertainty. A meta-model of a sustainable mobility system was then elaborated, based onthe knowledge elicited from a set of standards, as well as a distributed architecture of the system.In order to study the feasibility of implementing this architecture, from a decision support point ofview, a deployment roadmap was finally proposed, based on a system of recommendationsaiming at optimizing the implementation of new mobility projects.