Cette thèse représente une étude d'un nouvel indicateur d'aide à la décision pour le problème d'ordonnancement d'ateliers de production sous présence d'incertitudes. Les contributions apportées dans ce travail se situent dans le contexte des groupes d'opérations permutables. Cette approche consiste à proposer une solution d'ordonnancement flexible caractérisant un ensemble fini non-énuméré d'ordonnancements. Un opérateur est ensuite censé sélectionner l'ordonnancement qui répond le mieux aux perturbations survenues dans l'atelier. Nous nous intéressons plus particulièrement à cette phase de sélection et nous mettons l'accent sur l’intérêt de l'humain pour la prise de décision. Dans un premier temps, nous présentons le meilleur des cas; indicateur d'aide à la décision pour le calcul du meilleur ordonnancement caractérisé par l'ordonnancement de groupes. Nous proposons des bornes inférieures pour le calcul des dates de début/fin des opérations. Ces bornes sont ensuite implémentées dans une méthode de séparation et d'évaluation permettant le calculer du meilleur des cas. Grâce à des simulations effectuées sur des instances de job shop de la littérature, nous mettons l'accent sur l'utilité et la performance d'un tel indicateur dans un système d'aide à la décision. Enfin, nous proposons une Interface Homme-Machine (IHM) adaptée à l'ordonnancement de groupes et pilotée par un système d'aide à la décision multicritères. L'implémentation de cette IHM sur un cas d'étude réel a permis de soulever certaines pratiques efficaces pour l'aide à la décision dans le contexte de l'ordonnancement sous incertitudes. / This thesis represents a study of a new decision-aid criterion for manufacturing scheduling under uncertainties. The contributions made in this work relate to the groups of permutable operations context. This approach consists of proposing a flexible scheduling solution characterizing a non-enumerated and finite set of schedules. An operator is then supposed to select the appropriate schedule that best copes with the disturbances occurred on the shop floor. We focus particularly on this selection phase and we emphasize the important of the human for decision making. First, we present the best-case; a decision-aid criterion for computing the best schedule characterized by the groups of permutable operations method. We propose lower bounds for computing the best starting/completion time of operations. These lower bounds are then implemented in a branch and bound procedure in order to compute the best-case. Through to several simulations carried out on literature benchmark instances, we stress the usefulness of such criterion in a decision-aid system. Finally, we propose a Human-Machine-Interface (HMI) adapted to the groups of permutable operations and driven by a multi-criteria decision-aid system. The implementation results of this HMI on a real case study provided some insight about the practice of decision-making and scheduling under uncertainties.

La recherche développée dans cette thèse propose une méthodologie pour faciliter la recherche d'un site favorable à I'installation d'un parc d'énergie marine, ainsi qu'un ensemble de solutions techniques appropriées au site lui-même et aux contraintes économiques. Dans le but de simplifier les processus de décisions, une approche multicritère est proposée. La méthode développée intègre un système d'information géographique, une méthode d'analyse multicritère et un algorithme d'optimisation. Cette stratégie est appliquée dans le cadre d'un projet d'implantation d'un parc d'hydroliennes. Trois critères sont utilisés : I'acceptation sociale, l'énergie produite et le coût global du projet.Le premier critère à modéliser est I'acceptation sociale qui permet de discrétiser spatialement la zone d'étude. Cette modélisation vise une segmentation de I'espace maritime suivant son potentiel à réduire les conflits. L'agrégation des différentes contraintes spatiales est obtenue en utilisant la méthode Electre III. Des modèles de coût et de production énergétique ont été ensuite intégrés en prenant en compte la possibilité de combiner plusieurs technologies. Les sites d'installations proposés sont définis par I'intersection de la carte d'acceptabilité avec les cartes relatives aux contraintes géographiques intervenant dans I'estimation du coût de l'énergie produite. La technologie utilisée, les principaux paramètres de dimensionnement des machines et les caractéristiques géographiques des sites d'installation permettent l'évaluation des deux derniers critères. Pour chaque site d'implantation, les machines offrant le meilleur compromis coût/ énergie produite sont identifiées grâce à un algorithme génétique. La méthode d'analyse multicritères Electre III est également appliquée dans le processus de décision final incluant les trois critères. Un classement des différentes régions de I'espace maritime, auxquelles une machine optimisée est associée, est obtenu. Ce classement est adapté à la vision du problème des décideurs grâce aux possibilités de paramétrage des différents critères dans Electre. / The research developed in this thesis introduces a methodological approach whose objective is to facilitate the search of a favorable site for the installation of a marine energy converter park in the maritime domain. In order to efficiently install a marine energy farm in a suitable region, two main objectives are considered. The first one is to identify the best location for a given technology, and the second one aims is to find the optimal farm configuration and the most adequate technologies for a given region.The introduced methodology is based on a combination of Geographic Information Systems (GIS), multi-criteria analysis (MCA) and an optimization algorithm. Three main criteria are considered in the approach: the global cost of the project, quantity of energy produced and social acceptance. The social acceptance criterion is evaluated by the MCA. The MCA retained is Electre III. The research develops a combination of Electre and GIS analysis that takes into account the conflicting nature of the different spatial constraints. The geographical dimension is taken into account thanks to a grid-oriented structural representation in which each elementary region is ranked according to the potentialities and the conflicts that may arise. The approach is complemented by the application of a genetic algorithm whose objective is to select the technical options for each spatial subdivision in order to optimize the criteria of cost and produced energy by the converters. The last step of the methodology applies Electre again to provide a decision-aid support. The whole approach generates a potential classification of the different sub-regions of the maritime space considered, according to the different technologies considered, and this by summarizing the three main criteria. Overall the method provides a decision-aid system based on the flexibility offered by the Electre parameters that can be used by both engineers and decisionmakers when studying the potentiality offered by the development of marine energy converters.