Les travaux présentés dans cette thèse portent sur la notion de performance environnementale comme cadre analytique pour l’étude des impacts des activités agricoles sur l’environnement. Après avoir mis en évidence un manque de formalisation de cette notion dans la littérature, nous la définissons comme la distance entre l’état environnemental d’un écosystème à un moment donné et un état environnemental à atteindre pour cet écosystème, dit « de haute performance environnementale ». Dans cette étude, l’état environnemental est approché par trois critères liés à la ressource « eau » : les concentrations en nitrates et en matières en suspension, et les débits.Suite à la description de l’état initial, nous proposons une méthode d’optimisation de la performance environnementale des activités agricoles basée sur un couplage entre un modèle agro-hydrologique (SWAT) et un modèle d’optimisation multicritère (Weighted Goal Programming). La démarche d’optimisation considère la réaffectation spatialisée de systèmes de culture sur l’espace considéré comme facteur d’amélioration, les différents critères de l’optimisation étant examinés simultanément.La méthode est implémentée sur le bassin versant de la Boulouze (coteaux de Gascogne). Les résultats montrent une amélioration de la performance environnementale du système étudié. L’analyse de la nouvelle occupation des sols souligne qu’au-delà des évolutions quantitatives des surfaces allouées aux systèmes de culture, la spatialisation des changements d’un système vers un autre influe également sur la performance environnementale à l’échelle du bassin versant. Enfin, nous interrogeons l’applicabilité de cette méthode et mettons en évidence l’intérêt qu’elle présente comme outil à la fois de modélisation de scénarios et de communication. / We introduce in this thesis the notion of environmental performance as an analytical framework aimed at studying the impacts of agricultural activities on the environment. We outline first a need to formalize this notion and then define it as the distance between the “environmental” state of a system at a specific time and a state of “high environmental performance” to achieve. Focus is on water management at the watershed level with three criteria: nitrogen, sediments (water quality) and water flows (water quantity).Our aim is to optimize the environmental performance of agricultural activities at the watershed scale. First the initial status of the watershed is described, then a method is proposed. This method is based on a coupling between an agro-hydrological model, the Soil and Water Assessment Tool (SWAT), and the Weighted Goal Programming optimization method. Our purpose is the reallocation of farming systems within the watershed when considering the optimization criteria simultaneously.We implement this method on the Boulouze watershed (coteaux de Gascogne, in the southwestern part of France). Results outline an improvement of the environmental performance. The analysis of the new land-use plan emphasizes the fact that the changes of farming systems are not only due to evolutions of the surfaces where they are implemented, but that the environmental performance at watershed scale is also affected by their location.Finally we explore the applicability of the method used highlighting its attributes as a relevant tool for modeling scenarios and for communicating.

Sous nos latitudes, l’usage des bâtiments existants et les consommations énergétiques associées (chauffage, climatisation, ventilation, eau chaude sanitaire, éclairage et autres usages) sont responsables d’impacts considérables sur l’Environnement. De plus, le renouvellement du parc existant étant inférieur à 1% par an, dans la plupart des pays développés, la réhabilitation des bâtiments constitue un levier majeur de réduction des consommations d’énergie et des émissions de gaz à effet de serre. Cependant, l’identification de stratégies optimales de réhabilitation énergétique, incluant la planification des actions dans le temps, demeure une problématique complexe pour les acteurs de la Construction. Ces travaux de thèse visent à produire des connaissances afin de contribuer à l’aide à la décision pour l’identification de programmes efficaces de réhabilitation énergétique, à partir de méthodes d’optimisation multicritères. Les solutions (programmes séquentiels de réhabilitation énergétique) sont optimisées en termes de composition et de phasage. La composition est définie par la combinaison de mesures de réhabilitation mise en oeuvre. Celles-ci concernent l’enveloppe des bâtiments (isolation thermique, remplacement des fenêtres, surfaces de fenêtres) et le remplacement des équipements de chauffage, ventilation et production d’ECS. Pour chacune des mesures, plusieurs alternatives sont envisagées. Le phasage correspond à la permutation de ces mesures, définissant la séquence de mise en oeuvre. Les solutions sont évaluées sur une base multicritère et sur le cycle de vie. Les fonctions objectifs ciblent les impacts environnementaux de l’ACV (Analyse de Cycle de Vie), des indicateurs économiques, le bien-être des occupants par le confort thermique adaptatif en été. Des modèles d’ACV et d’analyse du coût du cycle de vie, utilisant la simulation thermique dynamique pour le calcul des besoins de chauffage et des températures intérieures, ont été développés pour l’évaluation des performances des solutions. Etant donnée la nature mathématique du problème (multicritère, combinatoire, à variables discrètes et à fonctions objectifs implicites non-linéaires), deux méthodes d’optimisation multicritères sont étudiées : les algorithmes génétiques (NSGA II) et la programmation dynamique. Dans l’approche génétique, la modélisation des solutions, sous la forme d’un couple de chromosomes, permet d’identifier des programmes séquentiels efficaces de réhabilitation énergétique et d’analyser les surfaces de compromis, en termes de définition et performances des solutions, de compromis entre les critères de décision. A partir de la représentation du problème par un graphe séquentiel, la programmation dynamique permet alors de comparer les solutions approchées issues de l’algorithme génétique, ou d’approches court-termistes, au front de Pareto exact. L’optimisation exacte a également été exploitée pour analyser la sensibilité des solutions à différents paramètres de modélisation dont le comportement des occupants, l’évolution des prix de l’énergie, la durée de vie des composants de réhabilitation. Les contraintes budgétaires s’appliquant au projet de réhabilitation ont été ensuite intégrées dans un algorithme génétique multicritère sous contraintes, adapté à l’étude des stratégies de réhabilitation sous la contrainte d’un plan de financement. Enfin, l’approche génétique a été étendue depuis l’échelle du bâtiment à celle du par cet l’optimisation exacte a été utilisée pour caractériser les typologies de bâtiment en réhabilitation. L’intérêt des différentes méthodes est illustré sur une étude de cas (…) / Under our latitudes, existing buildings energy consumptions, related to heating, cooling, ventilation, domestic hot water (DHW), lighting and other uses, are responsible for significant environmental burdens. Moreover, existing buildings annual replacement rate being lower than 1%, in most developed countries, existing stock retrofit represents a major lever to reach commitments on climate change and non-renewable energy consumption mitigation. However, the identification of optimal sustainable retrofit programs, including actions planning over a time period, is still a difficult task for professionals.This thesis aims at producing knowledge in order to contribute to decision support for efficient energy retrofit programs identification, through the application of different multi-criteria optimization techniques. The solutions (sequential building energy retrofit programs) are optimized both on their content and planning. The content refers to the combination of retrofit measures considered. These address holistically building envelopes (thermal insulation, windows replacement, window to wall ratios), and the replacement of equipment for ventilation, heating and DHW production. For each of these measures, various options are considered. The planning corresponds to the permutation of these measures, defining a time sequence for implementation. The solutions are evaluated on a multi-criteria and life cycle basis. The objective functions considered target environmental impacts evaluated using LCA (Life Cycle Assessment), some financial indicators and occupants' well-being through thermal comfort in summer. Life cycle assessment and life cycle cost models, using building dynamic thermal simulation for heating load and thermal comfort evaluation, are implemented to assess solutions performances.Considering the problem mathematical nature (multi-criteria, combinatorial, discrete variables, implicit non-linear objective functions), two suitable multi-criteria optimization techniques have been studied: multi-criteria genetic algorithm (NSGA-II) and dynamic programming. In the genetic approach, the modelling of each solution by a pair of chromosomes allowed to identify efficient sequential energy retrofit programs and analyse Pareto compromise surfaces, in terms of solutions features, performances and relationships in between criteria. Then, the representation of the problem on a sequential graph enabled us to apply dynamic programming, to compare both the genetic approximate solutions, and the results of some short- term approaches to the exact Pareto frontier. The search for exact solutions also been exploited to perform sensitivity analysis on different modelling parameters such as heating temperature setting, energy prices evolution or materials lifespan. Real life budget constraints have been incorporated to build a constrained multi-criteria genetic optimisation method, suitable to study retrofit strategies under financing plans. At the end, the genetic approach has been extended from building scale to stock scale and exact optimization has been used to characterize building types in terms of energy retrofit.The benefits of these methods have been illustrated on case studies. Knowledge has been produced in terms of multi criteria optimization methodology, applied to sequential energy retrofit, and understanding of building stocks evolution. These developments contribute to decision aiding; providing decision makers with efficient energy retrofit strategies and a description of the comprise surface, at the building or building stock scale, on a multi- criteria basis, over life cycle

Cette étude concerne l’optimisation multiobjectif de réseaux d’eau industriels via des techniques de programmation mathématique. Dans ce travail, un large éventail de cas est traité afin de proposer des solutions aux problèmes de réseaux les plus variés. Ainsi, les réseaux d’eau monopolluants sont abordés grâce à une programmation mathématique linéaire (MILP). Cette méthode est ensuite utilisée dans le cadre d’une prise en compte simultanée des réseaux d’eau et de chaleur. Lorsque le réseau fait intervenir plusieurs polluants, le problème doit être programmé de façon non linéaire (MINLP). L’optimisation multicritère de chaque réseau est basée sur la stratégie epsilon-contrainte développée à partir d’une méthode lexicographique. L’optimisation multiobjectif suivie d’une réflexion d’aide à la décision a permis d’améliorer les résultats antérieurs proposés dans la littérature de 2 à 10% en termes de consommation de coût et de 7 à 15% en ce qui concerne la dépense énergétique. Cette méthodologie est étendue à l’optimisation de parcs éco-industriels et permet ainsi d’opter pour une solution écologique et économique parmi un ensemble de configurations proposées. / This study presents a multiobjective optimization of industrial water networks through mathematical programming procedures. A large range of various examples are processed to propose several feasible solutions. An industrial network is composed of fixed numbers of process units and regenerations and contaminants. These units are characterized by a priori defined values: maximal inlet and outlet contaminant concentrations. The aim is both to determine which water flows circulate between units and to allocate them while several objectives are optimized. Fresh water flow-rate (F1), regenerated water flow-rate (F2),interconnexions number (F3), energy consumption (F4) and the number of heat exchangers (F5) are all minimized. This multiobjective optimization is based upon the epsilon-constraint strategy, which is developed from a lexicographic method that leads to Pareto fronts. Monocontaminant networks are addressed with a mixed linear mathematical programming (Mixed Integer Linear Programming, MILP) model, using an original formulation based on partial water flow-rates. The obtained results we obtained are in good agreement with the literature data and lead to the validation of the method. The set of potential network solutions is provided in the form of a Pareto front. An innovative strategy based on the GEC (global equivalent cost) leads to the choice of one network among these solutions and turns out to be more efficient for choosing a good network according to a practical point of view. If the industrial network deals with several contaminants, the formulation changes from MILP into MINLP (Mixed Integer Non Linear Programming). Thanks to the same strategy used for the monocontaminant problem, the networks obtained are topologically simpler than literature data and have the advantage of not involving very low flow-rates. A MILP model is performed in order to optimize heat and water networks. Among several examples, a real case of a paper mill plant is studied. This work leads to a significant improvement of previous solutions between 2 to 10% and 7 to 15% for cost and energy consumptions respectively. The methodology is then extended to the optimization of eco-industrial parks. Several configurations are studied regarding the place of regeneration units in the symbiosis. The best network is obtained when the regeneration is owned by each industry of the park and allows again of about 13% for each company. Finally, when heat is combined to water in the network of the ecopark, a gain of 11% is obtained compared to the case where the companies are considered individually.

L'environnement manufacturier moderne est face à un bouleversement de paradigmes nécessitant plus de changeabilité au niveau physique et logique. Un système manufacturier Changeable est défini comme un système de production ayant les capacités de faciliter les changements adéquats, permettant d'ajuster ses structures et ses processus en réponse aux différents besoins. Dans ce contexte, les systèmes manufacturiers doivent se doter d’un très haut niveau de reconfigurabilité, qui est considérée comme l’un des facteurs majeurs du concept de changeabilité. En effet, dans la vision de l'Usine du Futur, la reconfigurabilité est essentielle pour s'adapter efficacement à la complexité croissante des environnements manufacturiers. Elle assure une adaptation rapide, efficace et facile de ces systèmes tout en étant réactif, robuste et économiquement compétitif. L’objectif est de répondre aux nouvelles contraintes internes et externes telles que la globalisation, la variété des produits, la personnalisation de masse ou le raccourcissement des délais. À travers cette thèse, nous étudions la problématique de conception des systèmes manufacturiers reconfigurables (Reconfigurable Manufacturing System – RMS). L’objectif consiste à concevoir des systèmes réactifs en se basant sur leurs capacités en matière de reconfigurabilité. Nous avons étudié ce problème sur trois niveaux : (i) le niveau des composantes, relatif aux modules des machines reconfigurables, (ii) le niveau des machines et leurs interactions, ainsi que l’impact de ces interactions sur le système et (iii) le niveau de l'atelier, composé de l'ensemble des machines reconfigurables. Nous avons développé pour chaque niveau, des indicateurs de performance afin d’assurer les meilleures performances du système conçu, tels que l’indicateur de modularité, l’indicateur de flexibilité, l’indicateur de robustesse et l’effort d'évolution d'un système reconfigurable. Pour l'ensemble des problèmes étudiés, nous avons développé des modèles d’optimisation multicritère, résolus à travers des heuristiques ou des métaheuristiques multicritères (comme le recuit simulé multicritère (AMOSA) et les algorithmes génétiques multicritère (NSGA-II)). De nombreuses expériences numériques et analyses ont été réalisées afin de démontrer l’applicabilité de nos approches / The modern manufacturing environment is facing a paradigm shift that require more changeability at physical and logical levels. A Changeable Manufacturing System is defined as a production system that has the ability to facilitate the right changes, allowing the adjustment of its structures and processes in response to the different needs. In this context, manufacturing systems must have a very high level of reconfigurability, which is considered to be one of the major enablers of changeability. From the perspective of the “Factory of the future”, the reconfigurability is essential to effectively adapt to the ever-increasing complexity of manufacturing environments. It allows a rapid, efficient and easy adaptation of these systems while being responsive, robust and economically competitive. The objective is to respond to new internal and external constraints in terms of globalization, variety of products, mass customization, and shorter lead times. Through this thesis, we study the problem of design of reconfigurable manufacturing systems (RMS) that meets these requirements. The goal is to design responsive systems based on their key features of reconfigurability. We have studied the RMS design problem on three levels: (i) the level of the components, relating to the modules of the reconfigurable machines, (ii) the machine level and their interactions, as well as the impact of these interactions on the system and (iii) the workshop level composed of all the reconfigurable machines. We have developed for each level, performance indicators to ensure a better responsiveness and a high performance of the designed system, like the modularity index, the flexibility index, the robustness index and the layout evolution effort of a reconfigurable system. For each of the studied problems, we developed multicriteria optimization models, solved through heuristics or multicriteria metaheuristics (such as archived multi-objective simulated annealing (AMOSA) and multi-objective genetic algorithms (NSGA-II)). Numerous numerical experiments and analyzes have been performed to demonstrate the applicability of our approaches

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.

Dans le domaine d'optimisation de forme de structures, la réduction des coûts et l'amélioration des produits sont des défis permanents à relever. Pour ce faire, le procédé de mise en forme doit être optimisé. Optimiser le procédé revient alors à résoudre un problème d'optimisation. Généralement ce problème est un problème d'optimisation multicritère très coûteux en terme de temps de calcul, où on cherche à minimiser plusieurs fonctions coût en présence d'un certain nombre de contraintes. Pour résoudre ce type de problème, on a développé un algorithme robuste, efficace et fiable. Cet algorithme, consiste à coupler un algorithme de capture de front de Pareto (NBI ou NNCM) avec un métamodèle (RBF), c'est-à-dire des approximations des résultats des simulations coûteuses. D'après l'ensemble des résultats obtenus par cette approche, il est intéressant de souligner que la capture de front de Pareto génère un ensemble des solutions non dominées. Pour savoir lesquelles choisir, le cas échéant, il est nécessaire de faire appel à des algorithmes de sélection, comme par exemple Nash et Kalai-Smorodinsky. Ces deux approches, issues de la théorie des jeux, ont été utilisées pour notre travail. L'ensemble des algorithmes sont validés sur deux cas industriels proposés par notre partenaire industriel. Le premier concerne un modèle 2D du fond de la canette (elasto-plasticité) et le second est un modèle 3D de la traverse (élasticité linéaire). Les résultats obtenus confirment l'efficacité de nos algorithmes développés.

Sous nos latitudes, l'usage des bâtiments existants et les consommations énergétiques associées (chauffage, climatisation, ventilation, eau chaude sanitaire, éclairage et autres usages) sont responsables d'impacts considérables sur l'Environnement. De plus, le renouvellement du parc existant étant inférieur à 1% par an, dans la plupart des pays développés, la réhabilitation des bâtiments constitue un levier majeur de réduction des consommations d'énergie et des émissions de gaz à effet de serre. Cependant, l'identification de stratégies optimales de réhabilitation énergétique, incluant la planification des actions dans le temps, demeure une problématique complexe pour les acteurs de la Construction. Ces travaux de thèse visent à produire des connaissances afin de contribuer à l'aide à la décision pour l'identification de programmes efficaces de réhabilitation énergétique, à partir de méthodes d'optimisation multicritères. Les solutions (programmes séquentiels de réhabilitation énergétique) sont optimisées en termes de composition et de phasage. La composition est définie par la combinaison de mesures de réhabilitation mise en oeuvre. Celles-ci concernent l'enveloppe des bâtiments (isolation thermique, remplacement des fenêtres, surfaces de fenêtres) et le remplacement des équipements de chauffage, ventilation et production d'ECS. Pour chacune des mesures, plusieurs alternatives sont envisagées. Le phasage correspond à la permutation de ces mesures, définissant la séquence de mise en oeuvre. Les solutions sont évaluées sur une base multicritère et sur le cycle de vie. Les fonctions objectifs ciblent les impacts environnementaux de l'ACV (Analyse de Cycle de Vie), des indicateurs économiques, le bien-être des occupants par le confort thermique adaptatif en été. Des modèles d'ACV et d'analyse du coût du cycle de vie, utilisant la simulation thermique dynamique pour le calcul des besoins de chauffage et des températures intérieures, ont été développés pour l'évaluation des performances des solutions. Etant donnée la nature mathématique du problème (multicritère, combinatoire, à variables discrètes et à fonctions objectifs implicites non-linéaires), deux méthodes d'optimisation multicritères sont étudiées : les algorithmes génétiques (NSGA II) et la programmation dynamique. Dans l'approche génétique, la modélisation des solutions, sous la forme d'un couple de chromosomes, permet d'identifier des programmes séquentiels efficaces de réhabilitation énergétique et d'analyser les surfaces de compromis, en termes de définition et performances des solutions, de compromis entre les critères de décision. A partir de la représentation du problème par un graphe séquentiel, la programmation dynamique permet alors de comparer les solutions approchées issues de l'algorithme génétique, ou d'approches court-termistes, au front de Pareto exact. L'optimisation exacte a également été exploitée pour analyser la sensibilité des solutions à différents paramètres de modélisation dont le comportement des occupants, l'évolution des prix de l'énergie, la durée de vie des composants de réhabilitation. Les contraintes budgétaires s'appliquant au projet de réhabilitation ont été ensuite intégrées dans un algorithme génétique multicritère sous contraintes, adapté à l'étude des stratégies de réhabilitation sous la contrainte d'un plan de financement. Enfin, l'approche génétique a été étendue depuis l'échelle du bâtiment à celle du par cet l'optimisation exacte a été utilisée pour caractériser les typologies de bâtiment en réhabilitation. L'intérêt des différentes méthodes est illustré sur une étude de cas (...)

Les travaux présentés dans cette thèse visent à proposer des méthodes permettant de résoudre un problème de Transport à la Demande multicritère. Le premier travail réalisé dans cette thèse est l'étude d'un problème de Dial-a-Ride (DARP) statique multicritère. Trois critères qui peuvent être conflictuels ont été définis : le premier consiste à minimiser le coût de transport, le deuxième critère consiste à minimiser l'insatisfaction des passagers et enfin le troisième critère consiste à minimiser la quantité de CO2 émise par l'ensemble des véhicules. Nous avons développé une méthode évolutionnaire NSGA-II pour chercher un ensemble approximatif d'optimas de Pareto. Le second travail réalisé est l'étude d'un problème d'Optimal Timing dans une tournée. Ce problème consiste à calculer les dates de début de service optimales des points d'arrêts d'une tournée afin de minimiser l'insatisfaction des passagers. Le dernier travail de cette thèse a porté sur l'étude d'un problème de Transport à la Demande dynamique dans lequel de nouvelles requêtes à traiter arrivent en cours de journée. Deux méthodes ont été proposées pour résoudre ce problème : la première est une heuristique d'insertion rapide et la seconde est une méthode arborescente tronquée connue sous le nom de Recovering Beam Search. / The work presented in this thesis aims to propose methods to solve a multicriteria dial-a-ride problem (DARP). Three objective functions that have to be optimized in order to measure the potential efficiency of the DARP solution on different aspects : the cost for the transportation operator, the quality of service for users and the impact on the environment. The first work in this thesis is the study of static DARP for which a NSGA-II algorithm is developped to identify a good approximation of the Pareto optimal set. The second work deals with an optimal timing algorithm which computes pickup and delivery dates when the requests are sequenced on the vehicles, the objective is to minimize the total customer' dissatisfaction. The last problem studied in this thesis aims to solve the dynamic version of DARP for which two methods are proposed. The first one is a fast insertion heuristic based on an attractive index. However, the second methode uses a recovering beam search heuristic which unlike the insertion heuristic allows to modify the structure of the routes previously scheduled in order to schedule the new requests.

Les avantages que présentent les systèmes électriques par rapport aux autres systèmes (mécaniques, hydrauliques et pneumatiques) ont permis d’intensifier l’électrification des systèmes embarqués à bord des aéronefs : c’est le concept d’avion plus électrique. Dans ce contexte, l’approche de conception intégrée par optimisation (CIO) de ces systèmes s’avère aujourd’hui une nécessité pour pouvoir répondre aux exigences en termes d’efficacité énergique, de fiabilité et de masse... Dans cette thèse, nous avons appliqué la CIO à une chaine de conversion électromécanique utilisée dans le système de conditionnement d’air d’un avion. Deux objectifs sont ciblés : la minimisation de la masse du système et l’augmentation de son efficacité énergétique. Ces objectifs sont intégrés à diverses contraintes hétérogènes, allant de la qualité réseau au respect de la mission de vol dans le plan couple – vitesse, en passant par la thermique,… Compte tenu de la complexité du système étudié et de son caractère multidisciplinaire, des approches de conception par optimisation dites « MDO » (pour Multidisciplinary Design Optimization) sont étudiées. En effet, au delà des compétences physiques et techniques, la conception intégrée par optimisation des systèmes complexes nécessite des efforts supplémentaires en termes de méthodologies de conception. Nous avons présenté dans cette thèse trois approches : Approches mono-niveau : séquentielle et globale ; Approche multi-niveaux, couplant niveaux système et niveau constituants (filtre, onduleur, machine) ; des formulations adaptées à notre problème de conception sont présentées afin de résoudre les problèmes liés aux optimisations mono-niveau. Les performances des différentes approches de conception sont présentées analysées et comparées. Les résultats obtenus montrent clairement les avantages que présente la formulation multi-niveaux par rapport aux approches classiques de conception. / The benefits of electrical systems compared to other systems (mechanical, hydraulic and pneumatic) are a serious motivation for the electrification of embedded systems in “more electric aircraft”. In this framework, the integrated optimal design of these systems appears necessary to meet requirements in terms of efficiency, reliability and weight reduction. In this thesis, we have applied the integrated optimal design to an electromechanical system used in the air conditioning system of a more electric aircraft. Two objectives are targeted: the minimization of the system weight and the increase of its efficiency. Both objectives are integrated with several heterogeneous constraints, from network quality till flight mission fulfilment in the torque vs speed plan. Because of the complexity of the studied system and its multidisciplinary nature, "MDO" approaches (for multidisciplinary Design Optimization) are studied. In fact, beyond physical and technical skills, integrated optimal design of complex systems requires additional efforts in terms of design methodologies. Three approaches are presented in this thesis: One-level Approaches: sequential and global; Multilevel approach, coupling “system” level with “device” level (filter, inverter, electric machine); a set of formulations adapted to our design problem are presented to solve the issues associated to the one-level approaches. The performance of these design approaches are presented, analyzed and compared. The results clearly show the advantages that involves multilevel formulation compared to conventional design approaches.

Les demandes des usagers conjuguées à la réglementation nécessitent de concevoir des bâtiments de plus en plus confortables et économes en énergie. En parallèle de ces exigences, les réglementations concernant les bâtiments sont renforcées dans différents domaines (acoustique, sécurité incendie, risque sismique,…) afin d’obtenir des bâtiments plus sûrs et correspondant aux demandes des usagers. Les impacts conjugués de ces deux facteurs engendrent une complexification de la conception des bâtiments.Cette thèse présente une démarche d’aide à la connaissance pour la conception de bâtis performants se basant sur une méthode d’optimisation. Cette démarche vise à ce que les architectes et les bureaux d’études aient une connaissance claire du potentiel de leur projet (exploration de solutions) en phase amont de conception, pour concevoir des bâtiments les plus performants possibles. Ce potentiel est évalué via des paramètres de la géométrie extérieure et intérieure ainsi que des caractéristiques énergétiques du bâti. La démarche leur permet également d’évaluer les avantages et inconvénients de différentes géométries et solutions de conception qu’ils envisagent pour répondre à leurs projets. Cette démarche est appliquée à un immeuble de bureaux à Lyon.Pour le cas testé, la démarche permet d’obtenir rapidement des solutions performantes et de définir pour certains des paramètres étudiés, des valeurs conduisant aux solutions performantes dans une partie de l’espace des solutions ou dans l’ensemble de cet espace.Cette application de la démarche montre également qu’il peut exister des solutions ayant des besoins énergétiques et des coûts de construction proches mais étant très différentes en termes de paramètres de conception. Bien que remettant en cause l'applicabilité directe de la démarche, ce résultat met en exergue un problème nouveau. Cette thèse pose alors les bases pour une nouvelle étude. / Both aspirations of users and improvements in the thermal regulation require that the comfort and the energy efficiency of new buildings improve. In addition to these requirements, regulations are strengthening in many fields such as acoustics, fire safety and mechanical performance. The combined effects of these factors are making it increasingly hard to design buildings. This thesis presents a knowledge-aid approach for designing high-performance buildings based on an optimization method. This approach aims to provide clear knowledge of the potential of projects (exploration of various options) for architects and design offices at the beginning of the design that will allow them to design the best possible high-performance buildings. This potential is evaluated using external and internal geometric parameters as well as the energy characteristics of buildings. This approach also allows them to assess geometries and design solutions which are intended to be used for their projects.This approach will be applied to an office building in Lyon, France. For the tested case, the approach obtains quickly efficient solutions and also finds, for some parameters, values to design efficient solutions on part of the Paretofront or in this entire front. This application of the approach also shows that there may be solutions which are close in terms of energy needs and cost but could be very different on design parameters. This problem could influence robustness of the approach but highlights a new problem. This thesis then lays the foundation of a new study on this topic.