Le succès ou l'échec commercial des systèmes complexes (e.g. avions de transport commercial) ne dépend pas que de la qualité technique intrinsèque du produit mais il est aussi notablement affectée par les différentes interactions avec les autres acteurs du milieu tels la concurrence, les utilisateurs finaux et les organismes de réglementation. Des produits qui manquent de performances, ont un coût trop élevé, ou sont considérées comme dangereux ou nuisibles seront inévitablement surmontés par des produits concurrents qui répondent mieux aux besoins des clients et de la société dans son ensemble. Dans cette thèse, nous cherchons à utiliser le cadre de la théorie des jeux afin d'intégrer directement l'effet de ces interactions dans un problème d'optimisation de conception qui vise à maximiser la rentabilité du concepteur du système. Cette approche permet aux concepteurs de prendre en considération les effets de l'incertitude venant d'une part des sources traditionnelles de variabilités (propriétés matériaux, tolérances géométriques, etc) ainsi que d'autres incertitudes de nature non technique reflétant par exemple l'incertitude du futur marché ou les interactions avec les autres parties prenantes (nouveaux produits concurrents, nouvelles règlementations, etc). Dans ce cadre nous développons également des techniques de modélisation utilisant des modèles causaux afin de comprendre la nature d'interactions complexes à partir des données observées. Enfin, nous examinons les effets complexes entre sureté de fonctionnement et conception en examinant l'histoire de la réglementation fédérale sur l'industrie du transport. Ces travaux ont mené à plusieurs résultats clés. D'abord, en considérant l'effet des interactions entre les différents acteurs, les concepteurs peuvent être amenés à faire des choix techniques très différents de ceux qu'ils auraient fait sans considérer ces interactions. Cela est illustré sur plusieurs études de cas avec des applications à la conception d'avions de transport commercial. Deuxièmement, nous avons développé une nouvelle méthode de construction de modèles causaux qui permet aux concepteurs d'évaluer le niveau de confiance dans leur compréhension des interactions entre les différents acteurs. Enfin, nous avons montré par une étude liens entre la réglementation et les améliorations de la sureté que la demande pour l'amélioration de la sureté ne répond pas toujours à une rationalité économique. En revanche la demande pour plus de sureté est fortement influencée par des facteurs tels que le niveau de responsabilité personnelle et la nature et ampleur des accidents potentiels. / The commercial success or failure of engineered systems has always been significantly affected by their interactions with competing designs, end users, and regulatory bodies. Designs which deliver too little performance, have too high a cost, or are deemed unsafe or harmful will inevitably be overcome by competing designs which better meet the needs of customers and society as a whole. Recent efforts to address these issues have led to techniques such as design for customers or design for market systems. In this dissertation, we seek to utilize a game theory framework in order to directly incorporate the effect of these interactions into a design optimization problem which seeks to maximize designer profitability. This approach allows designers to consider the effects of uncertainty both from traditional design variabilities as well as uncertain future market conditions and the effect of customers and competitors acting as dynamic decision makers. Additionally, we develop techniques for modeling and understanding the nature of these complex interactions from observed data by utilizing causal models. Finally, we examine the complex effects of safety on design by examining the history of federal regulation on the transportation industry. These efforts lead to several key findings; first, by considering the effect of interactions designers may choose vastly different design concepts than would otherwise be considered. This is demonstrated through several case studies with applications to the design of commercial transport aircraft. Secondly, we develop a novel method for selecting causal models which allows designers to gauge the level of confidence in their understanding of stakeholder interactions, including uncertainty in the impact of potential design changes. Finally, we demonstrate through our review of regulations and other safety improvements that the demand for safety improvement is not simply related to ratio of dollars spent to lives saved; instead the level of personal responsibility and the nature and scale of potential safety concerns are found to have causal influence on the demand for increased safety in the form of new regulations.

The graduation thesis "Analysis of stock-exchange data using AI methods" is focused on the use of neural networks while predicating the exchange-rate movements on Change. The theoretical part is divided into three independent units. The Change matters and the related individual terms are described in the first part. In the second part, the two basic approaches to the stock-exchange data analysis are analyzed, these two approaches being the fundamental and technical analysis. The third, and the last, theoretical part forms an individual unit describing the Artificial Intelligence theory. Particularly the issue of the neuronal networks is described in detail. The practical part seeks the use for the chosen neuronal network GAME. It analyses the chosen YMZ9 market. It focuses on the prediction of the exchange-rate movements using the "sliding window" method. The last chapter summarizes the results and it proves that under certain circumstances it is possible to properly use the neuronal networks both for the prediction of the stock-exchange movements and as one of the corner-stones of the profitable trading system.