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L'outil conceptualisé et développé au cours de cette thèse aspire à: (1) Tirer profit des récentes évolutions des Systèmes d'Information Géographique (SIG) en proposant de nouvelles approches pour le traitement de problème ayant un aspect spatial. (2) Appliquer des approches théoriques dans des problématiques industrielles réelles afin de proposer des approches pour les phases qui ne sont pas abordées dans la recherche théorique. Dans cette optique, trois modules ont été développés, un module d’intégration et de visualisation des données spatiales, un module de pré-traitement des données et un module d’optimisation de la couverture.- La première partie de la thèse aborde le sujet de la mise en place du premier module, et propose un framework conceptuel pour le développement d'outil similaire. Le module d'intégration et de visualisation développé permet l’accès aux données de ventes via une interface web dédiée. La plateforme permet la mise en contexte des données de ventes en affichant les détaillants sur une carte, et en donnant accès à la visualisation d’autres données (ex. : socio-démo graphique, concurrentielle). Les détaillants affichés sur la carte sont filtrables suivant leurs caractéristiques et colorables suivant de multiples critères (ex. : comparaison aux années précédentes, comparaison aux objectifs, etc.). La sélection des éléments présents sur la carte permet d’avoir accès à leurs informations détaillées. L’ensemble des différentes fonctionnalités permet une meilleure compréhension du marché, et autorise l’exploration des résultats de ventes sous un nouvel angle.- La seconde partie traite de l’outil de pré-traitement des données spatiale. Notre approche permet de rendre accessible l’analyse de données spatiales aux utilisateurs ne disposant pas de connaissances en SIG. En plus de cela, la réalisation des étapes de prétraitement peut être réalisée plus rapidement, et avec des choix guidés quant à la sélection des relations spatiales à prendre en compte. Une implémentation fonctionnelle de l’approche a été mise en place, basée sur des outils open sources pour permettre l’implémentation à coûts réduits de notre solution. L’utilisation de notre implémentation permet des gains de temps conséquents lors du prétraitement des données spatiales pour les analyses des données géospatiales.- La troisième et dernière partie se concentre sur l’outil d’optimisation de la couverture qui s’appuie sur la structure et les outils mis en place précédemment. Il prend en entrée les jeux de données correspondant aux potentiels des zones et ceux correspondant aux points de vente et à leurs zones de chalandise. À partir de ces données, l’outil propose des solutions d’amélioration de la couverture qui tiennent compte des aspects liés à la zone de chalandise de chaque magasin et à la captation collaborative de la demande. / The tool conceptualized and developed during this thesis aims to: (1) Take advantage of recent evolutions of Geographic Information Systems (GIS) by proposing new approaches for the treatment of problems having a spatial aspect. (2) Apply theorical approach in real industrial issues to propose approaches for phases that are not addressed in theoretical research. With this in mind, three modules have been developed, a spatial data integration and visualization module, a data pre-processing module and a coverage optimization module.- The first part of the thesis addresses the subject of the implementation of the first module, and proposes a conceptual framework for the development of similar tools. The integration and visualization module allows access to sales data via a dedicated web interface. The platform allows the contextualization of sales data by displaying retailers on a map and giving access to the visualization of other data (eg socio-demographic, competitive). The retailers displayed on the map can be filtered according to their characteristics and colorable according to multiple criteria (eg comparison with previous years, comparison with objectives, etc.). The selection of the elements present on the map allows to have access to their detailed information. All the different functionalities allow for a better understanding of the market, and allow for the exploration of the sales results in a new angle.- The second part deals with the spatial data pre-processing tool. Our approach makes it possible to make spatial data analysis available to users who do not have GIS knowledge. In addition to this, the realization of the pre-processing steps can be carried out more quickly, and with guided choices for the selection of the spatial relations to take into account. A functional implementation of the approach has been implemented, based on open source tools to enable cost-effective implementation of our solution. The use of our implementation allows for significant time savings when pre-processing spatial data for geospatial data analysis.- The third and final part focuses on the coverage optimization module that is based on the structure and modules previously implemented. It takes as input the datasets corresponding to the potentials of the zones and those corresponding to the distributors and their catchment areas. From this data, the module proposes solutions to improve the coverage that take into account the aspects related to the catchment area of ​​each distributors and the collaborative capture of the potential.

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Cette thèse s'intéresse à la conception optimale d'un système d'autopartage de type one-way avec stations. Les problèmes abordés traitent de deux aspects structurels importants : le dimensionnement optimal du système (nombre de places de parking, de véhicules, de relocalisation de véhicules, etc.) et la localisation adéquate des stations. Bien que le management ou pilotage en temps réel du service ne soit pas l'objet de cette étude, certains aspects pertinents (relocalisation de véhicules, nombre de jockeys) ont toutefois été intégrés aux modèles. L'approche mathématique utilise des objets de la théorie des graphes pour représenter les systèmes dans le temps et les problèmes sont résolus grâce à la programmation linéaire en nombre entiers. L'objectif est d'identifier la structure du service permettant de capturer le plus de demandes possibles. L'introduction de véhicules électriques et de la puissance de charge en station sont étudiés dans un modèle dédié. Les expérimentations s'appuient sur des données réalistes, générées aléatoirement. Nous nous intéressons particulièrement aux pistes d'amélioration des temps de calculs et de réduction des graphes. Une heuristique gloutonne permettant d'identifier rapidement une solution réalisable est en particulier proposée. Enfin, une étude de dimensionnement des batteries confirme que des capacités deux fois inférieures à celles actuellement sur le marché sont viable dans le contexte urbain actuel. / This thesis focuses on the optimal design of one-way station-based carsharing systems. We consider the system design through two structural aspects: the optimal system dimensioning (number of parking places, vehicles, battery capacities, etc.) and the identification of appropriate stations’ locations. Although the addressed problems do not directly concern the system management, some relevant aspects (like vehicle relocation operations) are nonetheless part of the models. The modelling approach uses graph theory to represent the system dynamics over time and various optimization models (ILPs and MILPs) are proposed. The objective is to deduce an optimal shape of the whole system (number of vehicles, parking places, jockeys, stations’ locations, etc.) allowing to capture the maximum number of estimated time-dependent requests. Electric vehicles and power supply are also included in an enhanced model version and context related constraints ensure the integrity of the whole model. The optimization allows to study the impact of different power supply technologies and settle the minimal autonomy a shared vehicle necessitate in this environment. Models are applied to realistic case studies, using both random generated data and real estimated outputs of simulation tools. Strategies including vehicle relocation operations managed by jockeys (employees of the carsharing operator) are considered. We propose some graph simplifications reducing the problem size and leading to greatly improve solver capabilities as well as computation times. A greedy heuristic helping to quickly find feasible solutions and initialize the solver is also proposed and illustrated.

Efficient management of natural resources (NRM) needs to be built on a correct understanding of the objectives of different stakeholders. Therefore, it is required to actively involve experts and stakeholders in the decision making process. However, the introduction of these knowledge claims is controversial. This is due to differences in the quality of the underlying involvement methods. The principle objective of this study was therefore to develop, apply and critically analyse improved (hybrid) methodologies to integrate expert and local knowledge in existing NRM decision making frameworks. Research is performed on 2 case studies. The SAFE case study deals with the development of a framework for evaluating sustainability levels in agricultural systems in Belgium, while the ALERT case study deals with sustainable management of water resources in semi-arid regions, applied to the Andarax catchment in Spain. The analysis of pro's and contra's of both the technocratic and the pure participatory approaches sets the blueprint for a hybrid decision making framework. Experience shows that decision support is improved when an indicator-based assessment structure is embedded in the participatory approach. This is facilitated through the use of soft operational research techniques. A sound methodology for participatory indicator selection is presented and clear-cut answers to problems with reliability of judgments are provided. The design of different typologies of membership functions is an important step to future deliberation of participatory-based norms. A computerized decision support system (DSS) is developed as it proves to be an important means to deal with increased information and complexity in decision support for NRM. In response to calls for greater collaboration with local actors, the DSS contains different functionalities that are designed to be interactive, while optimal default values ensure basic quality standards. Multi-criteria analysis allows an evaluation of alternatives and scenarios in the hybrid decision making framework. We deal with important choices that have to be made when interpreting spatio-temporal variabilities in management performances and the implications thereof on the final projections towards decision makers. The propagation of uncertainty in the hybrid decision making frameworks is critically evaluated. In order to consider uncertainty in an integrated way, a combined uncertainty/sensitivity analysis is presented. This analysis includes uncertainty related to norms, weights and indicators. Finally, guidelines for communication of the findings towards decision makers are drafted. / Pour être efficace, la gestion des ressources naturelles (GRN) doit prendre en compte correctement les objectifs de différents acteurs. Il est dès lors recommandé d’inclure activement les experts et les parties prenantes dans le processus de prise de décision. Cependant, la meilleure manière de prendre en compte différents types de savoir est sujette à controverse. L’objectif principal de cette étude est donc de développer, appliquer et évaluer des méthodes améliorées (hybrides) de prise en compte du savoir des parties prenantes et des experts dans les systèmes actuels de prise de décision pour la GRN. Cette recherche a été appliquée sur deux cas d’étude. Le premier, appelé SAFE, traite du développement d’un cadre pour évaluer la durabilité des systèmes agraires en Belgique. Le second, ALERT, traite de la gestion durable de l’eau dans des régions semi-arides, appliquée ici au bassin de l’Andarax (Espagne). L’analyse comparée des points forts et des points faibles des approches participatives et technocratiques fournit le cadre pour une approche hybride de prise de décision. Les expériences montrent que l’aide à la décision est améliorée lorsqu’une évaluation par des indicateurs est ancrée dans une approche participative. Des techniques de « recherche opérationnelle douce » permettent cette prise en compte. Nous présentons une méthode pour définir les indicateurs d’une façon participative qui permet de donner des réponses claires aux problèmes liés à la fiabilité des jugements. La définition d’une typologie de fonctions d’appartenance spécifique pour les indicateurs est une étape importante pour le choix participatif des normes. Un système informatisé d'aide à la décision (SIAD) a été développé afin de faire face à l’accroissement de la quantité d’information et de la complexité dans l'aide à la décision. En réponse à la demande d'une plus grande collaboration avec les acteurs locaux, le SIAD contient différentes fonctionnalités qui peuvent être configurées interactivement. Par default on propose des valeurs optimalisées pour assurer des standards de qualité. L'analyse multicritère permet une évaluation des alternatives de gestion et des scénarios dans le cadre de la prise de décision hybride. Nous traitons des choix importants à faire lors de l'interprétation des variations spatio-temporelles des performances de gestion et des implications de ceux-ci sur les avis finaux relayés aux décideurs. La propagation des incertitudes dans la prise de décision des cadres hybrides est aussi évaluée. Afin d'examiner l'incertitude d'une manière intégrée, une analyse mixte de sensibilité et d’incertitude est présentée. Celle-ci porte sur l’incertitude liée aux normes, aux poids et aux indicateurs. Afin de mener à une gestion efficace et durable des ressources naturelles, nous proposons des solutions techniques aux décideurs pour mieux valoriser la connaissance intrinsèque des acteurs de terrain et des gestionnaires.

Cette thèse se situe à l’intersection de deux domaines de recherche scientifique la Reconnaissance d’Objets Structurels (ROS) et la Recherche Opérationnelle (RO). Le premier consiste à rendre la machine plus intelligente et à reconnaître les objets, en particulier ceux basés sur les graphes. Alors que le second se focalise sur la résolution de problèmes d’optimisation combinatoire difficiles. L’idée principale de cette thèse est de combiner les connaissances de ces deux domaines. Parmi les problèmes difficiles existants en ROS, le problème de la distance d’édition entre graphes (DEG) a été sélectionné comme le cœur de ce travail. Les contributions portent sur la conception de méthodes adoptées du domaine RO pour la résolution du problème de DEG. Explicitement, des nouveaux modèles linéaires en nombre entiers et des matheuristiques ont été développé à cet effet et de très bons résultats ont été obtenus par rapport à des approches existantes. / This thesis is focused on Graph Matching (GM) problems and in particular the Graph Edit Distance (GED) problems. There is a growing interest in these problems due to their numerous applications in different research domains, e.g. biology, chemistry, computer vision, etc. However, these problems are known to be complex and hard to solve, as the GED is a NP-hard problem. The main objectives sought in this thesis, are to develop methods for solving GED problems to optimality and/or heuristically. Operations Research (OR) field offers a wide range of exact and heuristic algorithms that have accomplished very good results when solving optimization problems. So, basically all the contributions presented in thesis are methods inspired from OR field. The exact methods are designed based on deep analysis and understanding of the problem, and are presented as Mixed Integer Linear Program (MILP) formulations. The proposed heuristic approaches are adapted versions of existing MILP-based heuristics (also known as matheuristics), by considering problem-dependent information to improve their performances and accuracy.