Les clients des missions de drones sont demandeurs de systèmes d'information et de décision dans lesquels l'humain joue un rôle clé avec sa capacité unique d'analyse. Nous avons présenté comme première contribution un référentiel des niveaux d'automatisation qui interroge systématiquement sur le rôle de l'humain, et ce en rupture avec les référentiels précédents. Nous avons proposé comme seconde contribution un système décisionnel qui laisse les systèmes automatisés être incertains quant à l'ordre de certaines options de telle sorte que l'opérateur/superviseur puisse trancher. Afin d'augmenter le ratio nombre de drones / nombre d'humains, nous avons restreint l'usage de la décision humaine à l'arbitrage des conflits entre objectifs majeurs. Nous avons finalement expérimenté le sacrifice d'objectifs mineurs pour donner plus de temps à ces arbitrages. En conclusion nous rappellerons les mérites de nos deux contributions. LOA4 est un référentiel des niveaux d'autonomie centré sur l'humain, attentif à l'adaptation et compatible avec UML/PACT. Le système décisionnel que nous proposons est également centré sur l'humain et lui permet de jouer - même avec parcimonie et parfois au prix du sacrifice d'objectifs mineurs - un rôle clé basé sur sa capacité unique d'analyse. / Humans are still vital after years of automation and the clients of UAV mission systems want to preserve the human user’s key role because human knowledge, experience and judgment provide unique capability to analyze safety risks and to think ahead in uncertain and novel situations. Our first contribution is LOA4, a set of tree levels of automation in four dimensions to assess human involvement in partially automated systems. Previous sets focus too much attention on the computer rather than on the collaboration between the computer and its operator/supervisor. Unlike previous sets, our set systematically assess human involvement: is there none; some sometime; or some anytime. Its simplicity allow to recursively assess the situation of automation of a system based on the situation of automation of its parts. These information can be part of an IHM to increase the situation awareness in real time. Our second contribution is a mission system in which automated systems decide to delegate some decisions to humans. In order to increase the ratio number of “uavs / number of humans”, decisions that are untrusted to humans are mostly both ambivalent and critical. Some minor goals may be discarded to provide humans with more time to make their decisions. We implemented our approach and we report some results.

L'objectif initial de cette thèse est d'apporter une solution à ce problème en proposant, premièrement, une approche cognitive basée sur le paradigme appelé Belief-Desire-Intention (BDI) pour représenter les processus de prise de décision des acteurs humains, et deuxièmement, une validation de cette approche dans le contexte d'un modèle complet de changement d'usage des sols dans lequel la plupart des facteurs cités ci-dessus sont également simulés. Le résultat de ce travail est une approche générique qui a été validée sur un modèle intégrant le changement d'usage des sols d'une région située dans le Delta du Mékong au Vietnam. Nos contributions principales sont les suivantes : Intégration d’une architecture BDI au sein d'une plateforme de modélisation à base d'agents (GAMA) ;Conception d’un cadre générique baptisé « Multi-Agent Based Land-Use Change » (MAB-LUC) permettant de modéliser et de simuler les changements d’usage des sols en prenant en compte les décisions des agriculteurs ;Proposition d’une solution permettant d’intégrer et d’évaluer les facteurs socio-économiques et environnementaux dans le cadre de la planification agraire et d’intégrer MAB-LUC dans le processus existant proposé par la FAO.Ce travail, au-delà du cas d’étude concernant le Delta du Mékong, a enfin été conçu de façon générique afin que la méthodologie utilisée puisse être généralisée à la modélisation de systèmes socio-écologiques où les facteurs humains doivent être représentés avec précision. / The initial goal of this thesis has been then to address this problem by proposing, on one hand, a cognitive approach based on the Belief-Desire-Intention (BDI) paradigm to represent the decision-making processes of human actors in agent-based models and, on the second hand, a validation of this approach in a complete land-use change model in which most of the factors cited above have also been simulated.The outcome of this work is a generic approach, which has been validated in a complex integrated land-use change model of a small region of the Vietnamese Mekong Delta. Our main contributions have been:The integration of the BDI architecture within an agent-based modeling platform (GAMA); The design of the Multi-Agent Based Land-Use Change (MAB-LUC) framework that can take into account the farmers’ decision-making in the land-use change processes;The proposal of a solution to assess the socio-economic and environmental factors in land-use planning and to integrate the MAB-LUC framework into the land-use planning process of. I conclude by showing that this work, designed in a generic fashion, can be reused and generalized for the modeling of complex socio-ecological systems where individual human factors need to be represented accurately.