Nous nous situons dans le contexte de la simulation de systèmes industriels complexes et distribués en termes opérationnel, informationnel et décisionnel. Nous considérons plus particulièrement les problèmes de formalisation, de modularité, de centralisation et de mise en évidence des flux et sous-systèmes. En effet, l'évolution du contexte industriel pousse les entreprises à évoluer vers des systèmes de plus en plus décentralisés (entreprises virtuelles, groupement d'entreprises, décentralisation,...). Les méthodes et les outils de simulation existants ne supportent pas de manière optimale ces nouveaux systèmes. En effet, il reste aujourd'hui très difficile de modéliser et simuler le comportement de systèmes tels que les groupements d'entreprises. Après avoir mis en évidence cette problématique, nous proposons dans le cadre de nos travaux de recherche une apporche méthodologique adaptée aux systèmes industriels fortement distribués. Cette approche est basée sur les systèmes multi-agents et reste indépendante de toute plateforme ou outil informatique. Nous proposons un cycle de vie et une première définition des phases les plus importantes : spécification d'un modèle de simumation, conception d'un modèle multi-agents et implantation d'un modèle informatique. Les concepts que nous mettons en oeuvre (systèmes multi-agents, systémique, ...) nous permettent de répondre aux différents problèmes posés par les systèmes de production complexes et distribués.

Le travail présenté ici consiste en l'édification d'un système interactif et' graphique de modélisation et de simulation. Ce travail vient après bien d'autres dont les plus approchants sont DYNASIS de JARSCH et surtout GRIPPS de HUDITZ. L'originalité tient en une ,plus grande automatisation (une décharge du travail sur la machine plus importante) du dessin ~t du traitement. Les raisons qui ont fondé ce système sont des besoins différents. D'abord un besoin pédagogique, la simulation à l'aide de la dynamique des systèmes est une *bonne approche des problèmes des systèmes complexes et des comportements contre intuitifs. Néanmoins, si la dynamique des systèmes est pédagogique, l'ennui est qu'avec les compilateur:-s habituels, le fond du problème est éludé par l'aspect technique rébarbatif de la simulation: nombreux pa~sages pour la correction .des erreurs de compilation entre autres. D'autre part, il y avait une totale déconnexion entre les travaux préliminaires, détermination des limites du modèle, dessin du graphe etc ..* , et la simulation proprement dite. Il y avait donc là un hiatus à combler. Ces remarques nous ont donc conduits à créer un système où sont intégrés et reliés les aspects de modélisation et de simulation tout en déchargeant sur la machine le plus de tâches techniques annexes possible.

On se propose, dans cette étude, de montrer l'apport nouveau de la théorie des sous-ensembles flous dans le domaine de l'analyse de la décision. Dans un premier temps, on la démarque de celle des probabilités, et des probabilités subjectives en particulier, puis on étudie certaines applications des sous-ensembles flous a la prise de décision et a l'analyse structurale. On discute, ensuite, l'opportunité de l'emploi des opérateurs min et max, dans le cas d'une décision floue. Puis on présente une méthode topologique de la construction de la fonction d'appartenance. On présente ensuite une méthode d'analyse structurale basée sur des techniques floues, au lieu de la théorie des graphes, puis on étudie l'entropie floue et on la compare à l'entropie probabiliste au sens de Shannon.