L'optimisation multicritère consiste à choisir, en présence de critères multiples, une (des) alternative(s) parmi un nombre infini d'alternatives qui varient généralement dans un domaine continu. Depuis une trentaine d'années, le domaine de l'optimisation multicritère connaît une évolution importante. Cette évolution s'est traduite par le développement d'un grand nombre de méthodes. La multitude des méthodes d'optimisation multicritère est perçue comme une richesse incontestable de ce domaine. D'ailleurs, certains la justifient par la diversité des problèmes ainsi que par l'existence de différentes approches de résolution possibles et légitimes de ces problèmes. Cependant, ce phénomène révèle aussi des faiblesses certaines. En effet, la plupart de ces méthodes manquent de fondements axiomatisés, et il est difficile de choisir la méthode à appliquer face à une situation donnée. Le travail présenté dans ce mémoire propose une approche axiomatisée d'optimisation multicritère. Cette approche est fondée sur des concepts tels que l'efficacité partielle qui sont motivés et justifiés par des interprétation intelligibles. Elle est Robuste par rapport aux paramètres utilisés, opérationnelle, et évolutive. Elle peut être utilisée dans la résolution de différentes situations multicritères tels que les problèmes comportant des critères nombreux et incommensurables et les problèmes de décisions publiques.

Les réseaux GAI sont une représentation graphique compacte et expressive des préférences d'un décideur en Décision Multiattribut, c'est-à-dire dans des situations où les alternatives sur lesquelles portent les choix du décideur sont décrites à l'aide d'un ensemble d'attributs (de caractéristiques). L'exploitation de leur structure graphique permet de définir des procédures efficaces d'élicitation de préférences (détermination des préférences à l'aide de questionnaires) ainsi que des algorithmes assez performants de prise de décision (calcul de l'alternative préférée du décideur ou des k meilleures alternatives). Le but de cette thèse est double. Tout d'abord elle vise à étendre les algorithmes de prise de décision dans des cas où les réseaux GAI sont denses, c'est-à-dire dans des situations où leur structure ne permet pas aux algorithmes de l'état de l'art de s'exécuter en un temps raisonnable. Pour cela, une nouvelle méthode de triangulation approchée a été développée, qui produit des réseaux GAI approchés sur lesquels des mécanismes d'inférence adaptés permettent d'obtenir les alternatives optimales des réseaux GAI d'origine. Ensuite, elle propose de nouvelles méthodes d'inférence en Décision multicritère. Plus précisément, elle propose des approches pour déterminer des frontières de Pareto (exactes ou approchées avec garantie de performance) ou des frontières de Lorenz. Elle prop ose également des algorithmes pour déterminer des solutions optimales dans les cas où les critères peuvent être agrégés via des opérateurs tels que OWA (Ordered Weighted Average), l'intégrale de Choquet ou bien encore la norme de Tchebyche ff.

Dans un environnement international extrêmement concurrentiel, piloter avec efficience son Système de Production est un point fondamental pour une entreprise. Les méthodes traditionnelles de gestion et de pilotage montrent toutes leurs limites respectives face à l'inflation des contraintes de production, et il devient incontournable d'explorer de nouvelles approches de pilotage, plutôt en rupture avec les approches généralement utilisées à l'heure actuelle pour effectuer les prises de décision. Parmi ces champs exploratoires, le paradigme holonique offre un cadre conceptuel au sein duquel la communauté HMS (Holonic Manufacturing System) propose diverses solutions, selon des approches combinant à des degrés divers hiérarchisation et distribution de la prise de décision. Après un panorama du travail de ces équipes, nous étudions une architecture pour le pilotage des systèmes de production ne présentant plus aucune dimension hiérarchique dans la prise de décision. Pour cela, nous proposons le concept d'isoarchie, résultant du parti pris de pousser le raisonnement de la distribution à ses limites. Au delà du travail de ces équipes, nous proposons une architecture pour le pilotage des systèmes de production ne présentant plus aucune dimension hiérarchique dans la prise de décision. Pour cela, nous définisons le concept d'isoarchie, résultant du parti pris de pousser à ses limites ce raisonnement. Nous présentons donc notre vision de la prise isoarchique de décision dans le contexte d'un ensemble d'entités holoniques en interaction. Différentes applications montrant différents aspects des performances obtenues et de la mise en oeuvre de tels systèmes seront détaillées.

Les théories du choix social et de la décision multicritère sont fertiles en résultats paradoxaux. C'est à l'étude de quelques-uns d'entre eux qu'est consacrée cette thèse. Nous montrons tout d'abord les liens étroits entre ces deux domaines de recherche. Nous passons alors en revue les principaux paradoxes rencontrés dans ces deux domaines et tentons de classifier les méthodes utilisées pour les expliquer. Nous nous attaquons à notre tour à quatre types de paradoxes. L'étude des restrictions imposées par certaines conditions de transitivité de la méthode majoritaire donne des résultats surprenants. Nous les analysons en introduisant la notion de polydiversité. La règle de prudence (minimax) ne respecte pas l'axiome de cohérence. De plus, les vainqueurs prudents peuvent aussi être des vaincus prudents. Ces paradoxes liés à la prudence sont étudiés théoriquement, en particulier en utilisant la représentation géométrique des profils, et expérimentalement à l'aide de simulations. Pour certaines méthodes, l'amélioration de la position d'un candidat dans la préférence d'un votant peut conduire à une dégradation de sa situation du point de vue de la société. Nous analysons ce paradoxe en détail, en particulier pour les méthodes de rangement construites en itérant une fonction de choix. Nous terminons en étudiant la sensibilité de la méthode prudente et de la méthode de Borda à une variation du poids des critères. La comparaison des valeurs des indicateurs proposés donne des résultats inattendus.

Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à l'analyse des données de simulation issues du modèle agro-hydrologique TNT. Les objectifs consistaient à élaborer des méthodes d'analyse des résultats de simulation qui replacent l'utilisateur au coeur du processus décisionnel, et qui permettent d'analyser et d'interpréter de gros volumes de données de manière efficace. La démarche développée consiste à utiliser des méthodes d'analyse multidimensionnelle interactive. Tout d'abord, nous avons proposé une méthode d'archivage des résultats de simulation dans une base de données décisionnelle (i.e. entrepôt de données), adaptée au caractère spatio-temporel des données de simulation produites. Ensuite, nous avons suggéré d'analyser ces données de simulations avec des méthodes d'analyse en ligne (OLAP) afin de fournir aux acteurs des informations stratégiques pour améliorer le processus d'aide à la prise de décision. Enfin, nous avons proposé deux méthodes d'extraction de skyline dans le contexte des entrepôts de données afin de permettre aux acteurs de formuler de nouvelles questions en combinant des critères environnementaux contradictoires, et de trouver les solutions compromis associées à leurs attentes, puis d'exploiter les préférences des acteurs pour détecter et faire ressortir les données susceptibles de les intéresser. La première méthode EC2Sky, permet un calcul incrémental et efficace des skyline en présence de préférences utilisateurs dynamiques, et ce malgré de gros volumes de données. La deuxième méthode HSky, étend la recherche des points skyline aux dimensions hiérarchiques. Elle permet aux utilisateurs de naviguer le long des axes des dimensions hiérarchiques (i.e. spécialisation / généralisation) tout en assurant un calcul en ligne des points skyline correspondants. Ces contributions ont été motivées et expérimentées par l'application de gestion des pratiques agricoles pour l'amélioration de la qualité des eaux des bassins versants agricoles, et nous avons proposé un couplage entre le modèle d'entrepôt de données agro-hydrologiques construit et les méthodes d'extraction de skyline proposées.

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.

Dans un environnement fortement concurrentiel, les industriels doivent constamment améliorer leurs produits pour rester compétitifs et satisfaire au mieux leurs clients tout en minimisant les coûts et la prise de risques en conception. En phase préliminaire de conception ou de (re-)engineering, prédire les performances de nouveaux produits est une tâche difficile. En effet, l’impact des changements opérés sur les caractéristiques du produit relativement aux performances de celui-ci ne peut être estimé que de façon imprécise. Décideurs et concepteurs doivent pourtant identifier les performances à améliorer en limitant les efforts d’ingénierie déployés pour des améliorations innovantes. Bien que plusieurs indicateurs de plus-value aient été proposés par la communauté de la décision multicritère pour évaluer a priori l’amélioration que confère un changement de configuration à un produit, ils semblent néanmoins reposer sur des hypothèses de réalisabilité des gains de performance peu réalistes dans le contexte manufacturier.Sur la base de techniques d’analyse multicritère et de théorie des possibilités, cette thèse propose une extension de ces indices de plus-values lorsque la vraisemblance des améliorations espérées ne peut être évaluée de façon précise comme c’est le cas en phase de conception préliminaire. Cette connaissance imparfaite des relations entre les actions d’amélioration et les performances espérées rend la question « comment se fixer des objectifs ambitieux lorsque l’on conçoit ou améliore un produit tout en faisant en sorte que ces objectifs restent à la portée du manufacturier ? » d’autant plus complexe. Ainsi, les améliorations qu’il faut planifier doivent à la fois avoir un impact significatif sur la performance du produit et correspondre à des compétences maîtrisées par le manufacturier. Plusieurs approches de la littérature se sont intéressées à ces deux aspects de l’amélioration, mais peu d’entre elles les considèrent conjointement. Nous proposons dans cette thèse plusieurs approches qualitatives et possibilistes qui concilient les deux points de vue à travers des problèmes d’optimisation multi-attributs. La notion d’interaction entre deux dimensions de la performance y est centrale. Un exemple relatif à la conception d’un robot autonome est proposé pour illustrer chacune de nos propositions. Cette étude de cas est issue du challenge Robafis qui est organisé annuellement par l’Association Française d’ingénierie Système (AFIS) pour promouvoir l’ingénierie système dans les écoles d’ingénieurs. / In a highly competitive and unstable environment, manufacturers must constantly improve their products to remain competitive and satisfy their customers while minimizing incurred costs and risk taking at the design stage. At the early stages of (re-)engineering, performances forecasting of new product is complicated. Indeed, the impacts of any characteristic change on the product performance are not precisely known. Decision makers must thus identify the performances to be improved while limiting the engineering efforts spent on innovative upgrades. Although some theoretical worth indexes have been proposed in the multiple criteria decision-making literature to estimate the expectable gains when improving changes are planned, they generally rely on non-realistic assumptions on the achievability of the expected improvements that cannot hold in manufacturing contexts. Based on multi-criteria decision analysis techniques and uncertainty theory, this thesis proposes an extension of the worth index concept when the likelihood of the expected improvements is not precisely known as it is the case at the preliminary stages of design activities. This poor knowledge of the relationships between improvement actions and expected performances makes the issue “how to set ambitious targets when improving or designing product while these targets remain within the reach of the manufacturer” all the thornier. Thus, improvements to be focused on are those which both have a significant positive impact on product performance and correspond to operational changes properly under control by the manufacturer. While some approaches in the literature have already addressed each of the two aspects of the improvement problem, few deal with both of them at the same time. We investigate several qualitative and possibilistic approaches that conciliate both points of view as multi attributes optimization problems. The notion of interaction between any two objectives to be simultaneously satisfied is central in our framework. An illustrative example related to the design phase of autonomous robot is provided. This case study is issued from the robotic challenge Robafis that is organized annually by the French association of Systems Engineering AFIS to promote Systems Engineering practice in engineers’ schools.

Cette étude s'intéresse à la prise en compte des préférences des décideurs dans le cadre de la résolution des problèmes de planification. L'originalité de l'approche retenue consiste à représenter les préférences en utilisant un formalisme issu de l'aide à la décision multicritère à savoir un modèle MAUT (acronyme de Théorie de l'Utilité Multi-Attribut) couplé à une intégrale de Choquet. Ce formalisme généralise la notion de préférence utilisée en PDDL (le Langage de Définition des Domaines de Planification). Ainsi, l'extension PDDL3/MAUT proposée enrichit le pouvoir expressif du PDDL en permettant d'utiliser facilement un nombre quelconque de préférences numériques, d'agréger des préférences entre elles ou encore de considérer d'éventuelles interactions entre les préférences du problème. En conséquence, elle permet de représenter plus finement la complexité intrinsèque des préférences des décideurs. Par ailleurs, un algorithme pour la résolution des problèmes de planification avec préférences est proposé. Ce dernier est mis en oeuvre dans le planificateur ChoPlan qui a été développé dans le cadre de cette étude et dont les performances ont été comparées à celles des planificateurs de l'art. En outre, les travaux réalisés contribuent à la résolution de la problématique de l'interopérabilité des organisations en situation de crise. En effet, un système d'aide à la décision capable de supporter les décideurs lors de l'élaboration de plans d'action collaboratifs est présenté. Ce dernier permet de modéliser la situation à résoudre, les capacités des partenaires mobilisés ainsi que les objectifs, contraintes et préférences des décideurs. Les modèles ainsi réalisés sont ensuite transformés afin de générer un problème de planification avec préférences qui est résolu à l'aide de ChoPlan. / This study aims to solve preference-based planning problems. The originality of this work is to represent preferences using a formalism from multicriteria decision analysis namely a MAUT model (acronym for Multi-Attribute Utility Theory) along with a Choquet integral. This formalism generalizes the notion of preference used in PDDL (the Planning Domain Definition Language). Indeed, the proposed PDDL3/MAUT extension improves the PDDL expressiveness by allowing to use any number of numeric preferences, aggregating preferences and considering interactions between preferences. As a consequence, it can represent more accurately the intrinsic complexity of decision-makers preferences. Furthermore, an algorithm for preference-based planning has been designed. It has been used to implement a planner named ChoPlan whose performances have been compared to state of the art planners. In addition, this work adresses the problem of organization’s interoperability in crisis management. Indeed, a decision aid system supporting decision-makers during the design of collaborative plans is presented. It helps stakeholders to model the situation to solve, the responders’ capabilities as well as objectives, constraints and preferences of the decision-makers. These models are then processed to generate a preference-based planning problem that is solved using the ChoPlan planner.

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

Nos travaux sont menés dans le cadre des architectures logicielles pour des applications interactives dont le principe général d’exécution adaptative a été défini au sein du laboratoire. Nous nous plaçons dans l’hypothèse où une application interactive est contextualisée au moyen de situations. L’utilisateur exécute des actions dans le contexte de situations successives pour avancer dans l’application interactive jusqu’à atteindre un ou plusieurs objectifs prédéfinis par le concepteur. Au cours de son déroulement, il se peut que l’utilisateur ne puisse plus continuer selon la logique du concepteur à cause des blocages du système ou une insuffisance de données pour poursuivre la logique d’exécution. Pour y remédier, un système d’aide à la décision est indispensable pour permettre au système et/ou à l’utilisateur de faire un choix adapté au contexte pour poursuivre l’exécution de l’application. Nous proposons d’améliorer le processus de décision en utilisant les traces des exécutions précédentes. Pendant l’exécution de l’application, un système à base de traces (système de gestion de traces) va collecter toutes les traces générées par l’utilisateur et les traces d’activité (les logs) au cours de l’interaction avec le système. Les contributions de nos travaux se situent à plusieurs niveaux : la conception d’un algorithme à base de traces pour la pondération des critères de décision ; la conception d’un algorithme de détermination des alternatives ; la définition et la formalisation des logiques de choix de l’utilisateur (utilisation de la logique subjective) et du système (PROMETHEE II à base de traces) pour classer les alternatives et l’agrégation des différents choix pour suggérer à l’utilisateur un choix final à exécuter. Un cas d’étude Tamagotchi est présenté pour valider nos contributions. / Our work deals with software architectures for adaptive interactive applications. We assume that one application is structured with contextual interaction sequences called situations. Users perform actions in successive situations to reach one or more predefined designer’s objectives. During its execution, it could happen that the user cannot fulfil designer’s logic because of some system’s blockings or missing data. Our challenge is to propose a method that chooses the most appropriate situation according to the given one. We propose to improve the decision-making process by using the generated traces during previous executions. These traces represent users’ interactions and system activity logs. A trace-based system collects and manages all users’ generated traces (logs). Our main contributions are: the design of a trace-based algorithm for criteria weighting; the design of an alternatives determination algorithm; the design and the formalisation of the users’ choice (using the trace-based subjective logic) and the system’s choice (using the trace-based PROMETHEE II) to classify all the identified alternatives and the aggregation of different choices to suggest to the user the right option to follow. A Tamagotchi case study is presented to validate our contributions.