Cette thèse porte sur l'étude de modèles d'agrégations de préférences utilisant des points de références. En théorie de la décision, de nombreux travaux axiomatiques montrent les difficultés théoriques et pratiques que pose l'agrégation de relations de préférences partiellement conflictuelles. Les théorèmes d'impossibilité existants expliquent d'une part les difficultés rencontrées par les concepteurs de méthodes multicritères reposant sur une modélisation ordinale des préférences mais aussi la difficulté de concevoir des modèles purement qualitatifs pour la décision dans l'incertain. Nous proposons ici de comparer les solutions non plus de manière directe, mais de manière indirecte en examinant leurs mérites respectifs du point de vue de plusieurs points de références. Nous étudions le potentiel descriptif et prescriptif de ces modèles, les propriétés formelles des règles d'agrégation associées, et nous proposons des théorèmes de représentation caractérisant les préférences représentables par ces modèles dans les domaines de la décision multicritère et la décision dans l'incertain. Enfin, nous montrons leur apport potentiel en aide à la décision à travers des exemples d'application.

L’inférence du modèle de préférence à partir des jugements préférentiels fournis par le décideur, Élicitation des Préférences (EP), est fondamentale au sein de l’Aide Multicritère à la Décision (AMCD), car l’élaboration des recommandations à la fois plausibles, constructives et convaincantes requiert que l’analyste construise un modèle de préférence qui rende compte fidèlement du jugement du décideur. Cependant, l’EP est une mission délicate, parce qu’il s’agit d’attribuer des valeurs aux paramètres du modèle de préférence choisi. Dans ce cadre, plusieurs aspects sont étudiés. Puisque les modèles de préférence étant de plus en plus complexes, on fait alors appel à des algorithmes sophistiqués, et il faut d’autant plus tenir compte de l’aspect computationnel.Ce travail de thèse vise à concevoir des algorithmes afin d’inférer du modèle de préférence à partir des comparaisons par paire (possiblement incohérentes), et de considérer des données de (relativement) grande taille. En particulier, nous nous sommes intéressés à un modèle de rangement multicritère récemment proposé et faisant appel à un certain nombre de points de référence. Ce modèle fait référence à la méthode intitulée “Ranking with Multiple Profiles” (RMP). Plus précisément, nous considérons une version particulière, dite S-RMP. Nos contributions sont divisées en trois parties. Du point de vue théorique, nous nous adressons sur (1) l’interprètabilité des points de référence et (2) la discriminabilité du modèle S-RMP. En termes d’algorithmes, nous présentons, d’abord, (3) un nouveau programme linéaire pour inférer du modèle S-RMP en tenant compte les incohérences et (4) une version robuste améliorée; en outre, (5) une métaheuristique qui procède avec des données massives. (6) Nous menons alors les analyses numériques. (7) Le développement de deux services web est également inclus. En termes d’application, (8) nous présentons une étude de cas. / The inference of preference model from holistic statements provided by the decision maker (DM), namely, Preference Elicitation (PE), is fundamental to Multi-Criteria Decision Aid (MCDA). In order to conduct plausible, constructive and convincing recommendations, the decision analyst should always take the DM’s preference system into account. However, PE might be tricky, as it involves setting appropriately a series of parameter values of the considered model. Various aspects should be considered. Since the preference models are becoming more and more complicated, PE usually relies on sophisticated algorithms, whereas this brings additionally the computational aspect into consideration.This PhD thesis aims at developing new elicitation algorithms dealing with (possibly inconsistent) pairwise comparisons and processing with (relatively) large input datasets. In particular, a recently introduced multi-criteria ranking method making use of a certain number of reference points is considered. It is known as RMP method as abbreviated for Ranking with Multiple reference Points. More specifically, we are interested in one of its Simplified version, namely S-RMP method. Our contributions are divided into three parts. From the theoretical perspective, we are concerned about (1) the interpretation of reference points in such models and (2) the discriminability of S-RMP model. From the algorithmic perspective, we propose firstly (3) a new linear programming formulation for eliciting S-RMP models from inconsistent pairwise comparisons and also (4) an improved robust elicitation algorithm; besides, (5) a metaheuristic for learning S-RMP models from massive data. (6) Numerical analyses are then performed. (7) The development of two web services is also included. From the practical perspective, (8) we present a realistic case study.

Le contexte de consommation module la perception des aliments par les consommateurs et leur évaluation, soit directement soit par le biais de croyances et d’attentes induites par le contexte. Parallèlement, les méthodologies d’évaluation des produits alimentaires requièrent souvent des conditions standardisées afin de tenter de neutraliser ces éventuels effets de contexte. Mais ce gain en contrôle peut remettre en question la généralisation des mesures obtenues à des contextes naturels de consommation.Cette thèse examine les conditions dans lesquelles le contexte affecte l’évaluation des produits. Ce travail s’appuie sur la théorie des perspectives, qui considère les effets du contexte sur le jugement à travers la notion de points de référence.Les travaux visaient d’abord à comprendre comment les perceptions des consommateurs et leur évaluation des produits sont influencées par leurs représentations concernant les produits dans différents contextes de consommation. Une étude qualitative (12 groupes de discussion ; N = 86) a révélé que les croyances et les attentes des consommateurs à l'égard d'un contexte particulier sont associées à différents types de produits et de méthodes culinaires, et que les facteurs externes ont un poids différent selon le contexte de consommation.Le deuxième objectif était de comprendre en quoi l’évaluation par les consommateurs d’un produit alimentaire dans des contextes naturels de consommation pouvait différer selon la nature de la tâche d’évaluation. Les évaluations hédoniques de produits présentant différents degrés de préparation culinaire (pain = contrôle ; pizza = fait maison, industriel et assemblé) ont été comparées (N = 457) entre deux tâches différentes lors d’une expérience conduite en cafétéria. Les résultats ont montré que les produits à plusieurs composants soumis à différents degrés de préparation culinaire (pizza fait maison) étaient en effet plus sensibles au type de tâche d'évaluation que des produits plus standardisés (pain).Le dernier objectif de la thèse était d’explorer les facteurs contribuant à la formation de points de référence pour expliquer les influences contextuelles sur l’évaluation des consommateurs. Deux expériences ont comparé les évaluations hédoniques dans (i) deux contextes (CLT et restaurant ; N = 283) en condition informée et non informée sur les degrés de préparation culinaire d’un produit (cake salé) ; et (ii) dans un seul contexte (restaurant ; N = 114) en condition informée sur les degrés de préparation culinaire et l’origine des ingrédients (quiche) ; où les croyances et les attentes des consommateurs à l’égard des aliments servis changent. Les résultats ont montré que les effets de facteurs externes pouvaient être réduits par un contrôle minutieux des convictions et des attentes des consommateurs dans un contexte donné.Cette thèse contribue à la compréhension des effets des contextes sur l’évaluation hédonique des consommateurs et propose un cadre théorique pour étudier ces effets à travers des points de référence. Les résultats pourraient être utiles pour élaborer des lignes directrices pour les industriels et chercheurs utilisant des évaluations hédoniques pour inclure le contexte de manière adéquate à chaque étape du développement du produit. / Environmental factors modulate consumers’ perception and in turn, consumer evaluation of food in a given context, either directly or through context-induced beliefs and expectations. However, food products are usually evaluated in standardized conditions in an attempt to neutralize possible context effects on consumer evaluation. This questions the generalization of such measures to more natural consumption contexts.The aim of this research was to examine the conditions under which context affects consumer evaluation of food products. This work is grounded in Prospect Theory, which considers the effects of context on judgement through the notion of reference points.The first objective was to understand how consumers’ experiences and subsequent product evaluations are influenced by consumers’ representations about food in different consumption contexts. A qualitative study (12 focus groups; N =86) revealed that consumers’ beliefs and expectations towards a particular context are intimately associated to different types of products and culinary methods, and that external factors have a different weight depending on the consumption context.The second objective was to understand how consumers’ hedonic responses in natural consumption contexts may differ depending on the type of evaluation task. The hedonic responses of products with different degrees of culinary preparation (bread = control; pizza = homemade, industrial and mixed) were compared (N = 457) between two different tasks in a student cafeteria. The results showed that multicomponent products subjected to a different degrees of culinary preparation (homemade pizza) were indeed more sensitive to the type of evaluation task compared to more standardized products (bread).The last objective of the thesis was to test hypotheses based on Prospect Theory to explain contextual influences on consumers' food evaluation. Two experiments compared hedonic evaluations in (i) two contexts (CLT and restaurant; N= 283), in blind and informed conditions about the degree of culinary preparation of a product (ham-olive cake); and (ii) in one context (restaurant; N = 114) in informed conditions about the degree of culinary preparation and origin of the ingredients (quiche); where consumers’ beliefs and expectations towards the food served were modified. Results showed that the effects of external factors could be reduced through careful control of consumers’ beliefs and expectations in a given context.This thesis contributes to the understanding of context effects on consumer hedonic evaluation and it proposes a theoretical framework to investigate those effects by means of reference points. The results could be valuable to develop guidelines for industrials and researchers using hedonic evaluations to include context adequately at each stage of product development.

Les maladies cardiovasculaires sont l'une des principales causes de mortalité chez l'homme. Une façon de diagnostiquer des maladies cardiaques et des anomalies est le traitement de signaux cardiaques tels que le ECG. Dans beaucoup de ces traitements, des caractéristiques inter-battements et intra-battements de signaux ECG doivent être extraites. Ces caractéristiques comprennent les points de repère des ondes de l’ECG (leur début, leur fin et leur point de pic), les intervalles significatifs et les segments qui peuvent être définis pour le signal ECG. L'extraction des points de référence de l'ECG consiste à identifier l'emplacement du pic, de début et de la fin de l'onde P, du complexe QRS et de l'onde T. Ces points véhiculent des informations cliniquement utiles, mais la segmentation precise de chaque battement de l'ECG est une tâche difficile, même pour les cardiologues expérimentés.Dans cette thèse, nous utilisons un cadre bayésien basé sur le modèle dynamique d'ECG proposé par McSharry. Depuis ce modèle s'appuyant sur la morphologie des ECG, il peut être utile pour la segmentation et l'analyse d'intervalles d'ECG. Afin de tenir compte de la séquentialité des ondes P, QRS et T, nous utiliserons également l'approche de Markov et des modèles de Markov cachés (MMC). En bref dans cette thèse, nous utilisons un modèle dynamique (filtre de Kalman), un modèle séquentiel (MMC) et leur combinaison (commutation de filtres de Kalman (SKF)). Nous proposons trois méthodes à base de filtres de Kalman, une méthode basée sur les MMC et un procédé à base de SKF. Nous utilisons les méthodes proposées pour l'extraction de points de référence et l'analyse d'intervalles des ECG. Le méthodes basées sur le filtrage de Kalman sont également utilisés pour le débruitage d'ECG, la détection de l'alternation de l'onde T, et la détection du pic R de l'ECG du foetus.Pour évaluer les performances des méthodes proposées pour l'extraction des points de référence de l'ECG, nous utilisons la base de données "Physionet QT", et une base de données "Swine" qui comprennent ECG annotations de signaux par les médecins. Pour le débruitage d'ECG, nous utilisons les bases de données "MIT-BIH Normal Sinus Rhythm", "MIT-BIH Arrhythmia" et "MIT-BIH noise stress test". La base de données "TWA Challenge 2008 database" est utilisée pour la détection de l'alternation de l'onde T. Enfin, la base de données "Physionet Computing in Cardiology Challenge 2013 database" est utilisée pour la détection du pic R de l'ECG du feotus. Pour l'extraction de points de reference, la performance des méthodes proposées sont évaluées en termes de moyenne, écart-type et l'erreur quadratique moyenne (EQM). Nous calculons aussi la sensibilité des méthodes. Pour le débruitage d'ECG, nous comparons les méthodes en terme d'amélioration du rapport signal à bruit. / Cardiovascular diseases are one of the major causes of mortality in humans. One way to diagnose heart diseases and abnormalities is processing of cardiac signals such as ECG. In many of these processes, inter-beat and intra-beat features of ECG signal must be extracted. These features include peak, onset and offset of ECG waves, meaningful intervals and segments that can be defined for ECG signal. ECG fiducial point (FP) extraction refers to identifying the location of the peak as well as the onset and offset of the P-wave, QRS complex and T-wave which convey clinically useful information. However, the precise segmentation of each ECG beat is a difficult task, even for experienced cardiologists.In this thesis, we use a Bayesian framework based on the McSharry ECG dynamical model for ECG FP extraction. Since this framework is based on the morphology of ECG waves, it can be useful for ECG segmentation and interval analysis. In order to consider the time sequential property of ECG signal, we also use the Markovian approach and hidden Markov models (HMM). In brief in this thesis, we use dynamic model (Kalman filter), sequential model (HMM) and their combination (switching Kalman filter (SKF)). We propose three Kalman-based methods, an HMM-based method and a SKF-based method. We use the proposed methods for ECG FP extraction and ECG interval analysis. Kalman-based methods are also used for ECG denoising, T-wave alternans (TWA) detection and fetal ECG R-peak detection.To evaluate the performance of proposed methods for ECG FP extraction, we use the "Physionet QT database", and a "Swine ECG database" that include ECG signal annotations by physicians. For ECG denoising, we use the "MIT-BIH Normal Sinus Rhythm", "MIT-BIH Arrhythmia" and "MIT-BIH noise stress test" databases. "TWA Challenge 2008 database" is used for TWA detection and finally, "Physionet Computing in Cardiology Challenge 2013 database" is used for R-peak detection of fetal ECG. In ECG FP extraction, the performance of the proposed methods are evaluated in terms of mean, standard deviation and root mean square of error. We also calculate the Sensitivity for methods. For ECG denoising, we compare methods in their obtained SNR improvement.