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Au Québec et ailleurs, certains projets de développement sont soumis à un processus public d’évaluation pendant lequel des citoyens présentent des arguments liés à différentes valeurs, au sens éthique de bien commun. La commission chargée d’entendre les participants produit ensuite un rapport dans lequel elle fait des recommandations au gouvernement. Comment la commission tient-elle compte des arguments des participants ? Afin de répondre à cette question, nous proposons une méthodologie nouvelle : nous procédons à l’analyse d’un corpus de textes provenant d’un cas afin d’identifier les arguments et les valeurs qui s’y trouvent ; nous utilisons un modèle argumentatif computationnel pour calculer des décisions hypothétiques que nous comparons avec celle rendue par la commission. Cela nous permet de décrire les préférences de la commission, son attitude face à l’incohérence entre les arguments des participants et aussi d’évaluer la capacité de reproduire les décisions réelles de certains modes de raisonnement argumentatif. / In Quebec and elsewhere, some projects are subject to a social evaluation procedure where citizens bring forward arguments relating to several values, in the ethical sense of a fundamental good. A commission hears them and make recommendations to the government. How does the commission take into account these arguments? To answer this question, we develop a new methodology: we analyse a corpus of texts produced during a case to extract the arguments and the values that they contain; we use a computational model of arguments to calculate hypothetical decisions that we compare with the commission’s decision. This leads us to describe the preferences of the commission over the values, to describe her attitude towards the incoherence in the participants’ arguments and to say something about the ability to reproduce human decisions of several argumentative reasoning methods.

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Ce document a pour but de décrire les processus de prise d’appels et de formation des routes de la compagnie Med Express. L’étude commence par effectuer la cartographie des flux des opérations ainsi qu’une analyse sur la construction des routes. L’analyse des routes construites par Med Express a démontré qu’il y avait un haut taux de retard. En utilisant un algorithme, la moyenne d’appels par route est restée semblable, mais sans aucun retard. En traitant les appels comme préprogrammés, le nombre moyen d’appels par route a augmenté tout en diminuant la distance totale parcourue. Ces résultats nous ont permis d’affirmer que la séparation myope des appels entre les répartiteurs diminue l’efficacité globale de la flotte. De plus, le fait de connaitre la demande à l’avance est un avantage. Finalement, un léger changement dans les heures de cueillettes permet de grandes améliorations globales quant à la distance parcourue et au nombre d’appels par route.

De nos jours, les entreprises d’ici et d’ailleurs sont confrontées à une concurrence mondiale sans cesse plus féroce. Afin de survivre et de développer des avantages concurrentiels, elles doivent s’approvisionner et vendre leurs produits sur les marchés mondiaux. Elles doivent aussi offrir simultanément à leurs clients des produits d’excellente qualité à prix concurrentiels et assortis d’un service impeccable. Ainsi, les activités d’approvisionnement, de production et de marketing ne peuvent plus être planifiées et gérées indépendamment. Dans ce contexte, les grandes entreprises manufacturières se doivent de réorganiser et reconfigurer sans cesse leur réseau logistique pour faire face aux pressions financières et environnementales ainsi qu’aux exigences de leurs clients. Tout doit être révisé et planifié de façon intégrée : sélection des fournisseurs, choix d’investissements, planification du transport et préparation d’une proposition de valeur incluant souvent produits et services au fournisseur. Au niveau stratégique, ce problème est fréquemment désigné par le vocable « design de réseau logistique ». Une approche intéressante pour résoudre ces problématiques décisionnelles complexes consiste à formuler et résoudre un modèle mathématique en nombres entiers représentant la problématique. Plusieurs modèles ont ainsi été récemment proposés pour traiter différentes catégories de décision en matière de design de réseau logistique. Cependant, ces modèles sont très complexes et difficiles à résoudre, et même les solveurs les plus performants échouent parfois à fournir une solution de qualité. Les travaux développés dans cette thèse proposent plusieurs contributions. Tout d’abord, un modèle de design de réseau logistique incorporant plusieurs innovations proposées récemment dans la littérature a été développé; celui-ci intègre les dimensions du choix des fournisseurs, la localisation, la configuration et l’assignation de mission aux installations (usines, entrepôts, etc.) de l’entreprise, la planification stratégique du transport et la sélection de politiques de marketing et d’offre de valeur au consommateur. Des innovations sont proposées au niveau de la modélisation des inventaires ainsi que de la sélection des options de transport. En deuxième lieu, une méthode de résolution distribuée inspirée du paradigme des systèmes multi-agents a été développée afin de résoudre des problèmes d’optimisation de grande taille incorporant plusieurs catégories de décisions. Cette approche, appelée CAT (pour collaborative agent teams), consiste à diviser le problème en un ensemble de sous-problèmes, et assigner chacun de ces sous-problèmes à un agent qui devra le résoudre. Par la suite, les solutions à chacun de ces sous-problèmes sont combinées par d’autres agents afin d’obtenir une solution de qualité au problème initial. Des mécanismes efficaces sont conçus pour la division du problème, pour la résolution des sous-problèmes et pour l’intégration des solutions. L’approche CAT ainsi développée est utilisée pour résoudre le problème de design de réseaux logistiques en univers certain (déterministe). Finalement, des adaptations sont proposées à CAT permettant de résoudre des problèmes de design de réseaux logistiques en univers incertain (stochastique).