Le but de la présente étude est de tracer un portrait des stratégies de recherche et de traitement de l'information (RTl) et du sentiment d'efficacité personnelle des futurs enseignants à l'égard de ces stratégies dans les environnements informatiques. Pour ce faire, nous avons décrit les stratégies de RTl selon les étapes inspirées des modèles de Hill (1999) et de Kuhlthau (1993). Par la suite, nous avons analysé le sentiment d'efficacité personnelle des futurs enseignants à utiliser un environnement informatique tel qu'Internet. Finalement, nous avons vérifié l'efficacité réelle des stratégies de RTl dans les environnements informatiques pendant la réalisation de neuf activités de RTl. Une méthode mixte jumelant l'enquête et une étude de dix cas est choisie afin d'obtenir des perspectives différentes en lien avec les trois objectifs de recherche de la présente étude. Dans cette visée, des outils tels que le questionnaire, l'observation et l'entrevue sont retenus. Premièrement, dans le cadre de l'enquête, nous utilisons le questionnaire, Research Process Survey (RPS) de Kracker (2002) afin de décrire la perception des stratégies affectives et cognitives associées à un processus de recherche selon les différentes étapes d'une recherche d'information. Afin de mesurer le sentiment d'efficacité personnelle à utiliser un environnement informatique tel qu'Internet, une section du questionnaire Online Technologies Self-efficacy Scale (OTSES) de Miltiadou et Chong Ho (2000) a été retenue. L'enquête a été effectuée auprès de 134 futurs enseignants de l'Université du Québec à Trois-Rivières (UQTR). Dans un deuxième temps, les données proviennent de l'observation de neuf activités de RTl dans les environnements informatiques. Ces activités de RTl ont été effectuées par les sujets de l'enquête ayant manifesté leur intérêt (10 participantes). Ces activités ont amené une analyse qualitative des stratégies de RTl utilisées et de l'efficacité réelle de ces dernières. Le moyen privilégié consiste à réaliser des activités de RTl à trois niveaux de complexité (simple, modérée et complexe). L'ensemble de ces activités fait appel à des stratégies de recherche et de traitement et l'intégration de l'information. Finalement, les données provenant du protocole de la pensée à voix haute et de l'entrevue individuelle semi dirigée ont l'avantage d'être révélatrices et riches sur le plan descriptif afin de mieux comprendre le processus de recherche et du traitement de l'information dans un environnement informatique. En fait, puisque l'entrevue individuelle a lieu immédiatement après les activités de RTl, chacune des participantes valide et complète les observations recueillies. Pour répondre à la première question de recherche portant sur la description des stratégies de RTl dans les environnements informatiques, les résultats de l'enquête montrent qu'il n'y a pas une grande dispersion des réponses obtenues des futurs enseignants participant à l'étude entre les différentes étapes du processus de recherche ni pour les stratégies cognitives, ni pour les stratégies affectives. Les données provenant de l'étude de cas montrent, quant à elles, une grande variété de stratégies cognitives et de stratégies affectives selon les étapes du processus de recherche dans les environnements informatiques. Ainsi, la description détaillée des stratégies cognitives met en lumière ce que font des futurs enseignants lors de la réalisation d'activités de RTl dans les environnements informatiques. À l'étape 1 « Initiation de la recherche », la majorité des participantes ne tiennent pas compte de l'étape de planification. L'étape 2 « Recherche de l'information » amène des stratégies cognitives très variées. On remarque la tendance des participantes à utiliser les moteurs de recherche Internet plutôt que le catalogue de la bibliothèque de l'UQTR ou les banques de données. On remarque aussi, chez la plupart des participantes, la non utilisation des liens booléens et la prédominance d'une stratégie d'« essais et erreurs ». À l'étape 3 « Exécution de la recherche » qui fait référence à l'exploration, la localisation et l'accès à l'information, les résultats montrent que plusieurs participantes aux activités de RTl n'explorent pas en profondeur les sites que les différents moteurs de recherche mettent à leur disposition. En ce qui concerne les stratégies cognitives à l'étape 4 « Collecte de l'information », il est intéressant de remarquer que les étudiants universitaires conservent leurs habitudes acquises antérieurement, comme consulter les premiers sites ou les premières références proposés par les moteurs de recherche. Par ailleurs, il semble que les stratégies à cette étape ressemblent aux habitudes de lecture dans les environnements documentaires traditionnels, par exemple, choisir les titres et les sous-titres ou les tables de matières. On constate qu'à l'étape 5 « Évaluation de l'information » que les participantes aux activités de RTl rapportent une grande variété de stratégies liées à l'évaluation de l'information. Nous pouvons penser que le phénomène de la désirabilité sociale peut avoir joué un rôle. Par ailleurs, il est à noter que certaines stratégies liées à l'évaluation de l'information montrent une efficacité douteuse telles que se fier à sa première impression pour évaluer de l'information ou vérifier la présentation globale (tour d'horizon). Pour conserver l'information, apprendre par coeur les adresses des sites sur Internet ne semble pas non plus un choix judicieux. Nous constatons que les stratégies pour transformer et intégrer l'information semblent identiques pour toutes les participantes: utiliser la fonction « copier/coller » et reformuler en ses mots l'information trouvée sont deux stratégies souvent mentionnées par les participantes. Parmi les autres stratégies liées à cette étape, on retrouve: travailler à partir de la documentation sur papier (impriment les informations), contrairement à d'autres qui travaillent directement à l'ordinateur. Pour les critères d'éthique, les participantes mentionnent la stratégie suivante: citer les sources selon les règles de présentation d'un guide. Cependant, il faut souligner qu'aucune participante aux activités de RTl n'a vérifié les droits de reproduction des informations durant les activités proposées. La description détaillée des stratégies affectives, tout en n'étant pas facile à réaliser, offre une première ouverture sur les stratégies de la motivation et d'adaptation qui accompagnent un processus de RTl dans les environnements informatiques. Cet aspect affectif, souvent absent dans des recherches précédentes, met en évidence le rôle actif des futurs enseignants lors d'une activité de RTl. En ce qui concerne les stratégies affectives, les résultats de l'enquête et de l'étude de cas montrent que la majorité des futurs enseignants participant à notre étude sont confiants à commencer une activité de recherche et cette confiance se perçoit à toutes les étapes du processus de recherche. Dans l'ensemble, ils semblent aussi satisfaits du processus que du produit. Les participantes aux activités de RTl quant à elles relèvent certaines stratégies spécifiques telles que fournir les efforts pour réussir ou être tenace, être curieuse et éviter les sites qui désorientent. De plus, les résultats recueillis à propos du sentiment d'efficacité personnelle des futurs enseignants à l'égard des stratégies de RTl dans les environnements informatiques montrent une perception positive pour des étudiants universitaires finissant leur scolarité. La majorité des futurs enseignants ayant participé à l'enquête se sentent efficaces à utiliser les fonctions des environnements informatiques liées directement à la RTl de même que celles étant connexes sauf pour la fonction, créer une page Web. L'analyse de l'efficacité réelle des stratégies de RTl dans les environnements informatiques montre que la majorité des participantes ont réussi à rencontrer les critères de réussite des activités de RTl dans les environnements informatiques. Cependant, certaines lacunes ont été observées, par exemple, pour choisir des outils de recherche ou des descripteurs adaptés, pour limiter les résultats de recherche ou pour évaluer et conserver l'information. Bien que présentant certaines limites, cette recherche a le mérite, entre autres, de documenter le processus de RTl dans les environnements informatiques en précisant des dimensions présentes dans la recension des écrits, par exemple, la difficulté de planification et d'en identifier d'autres telle que la barrière linguistique. De plus, cette recherche offre un potentiel de retombées pour la formation initiale. Elle permet d'apporter des connaissances susceptibles d'alimenter la formation des futurs enseignants à l'égard du processus de RTl dans les environnements informatiques. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Éducation, Formation des enseignants, Recherche et traitement de l'information, Auto-efficacité, Environnement informatique.

La prise de décision est une partie intégrante de notre vie quotidienne où le décideur est confronté à des problèmes composés de plusieurs objectifs habituellement contradictoires. Dans ce travail, nous traitons des problèmes d'optimisation multiobjectif dans des espaces de recherche continus ou discrets. Nous avons développé plusieurs nouveaux algorithmes basés sur les métaheuristiques hybrides évolutionnaires, en particulier sur l'algorithme MOEA/D. Nous avons proposé l'algorithme HEMH qui utilise l'algorithme DM-GRASP pour construire une population initiale de solutions de bonne qualité dispersées le long de l'ensemble des solutions Pareto optimales. Les résultats expérimentaux montrent la supériorité de toutes les variantes hybrides proposées sur les algorithmes originaux MOEA/D et SPEA2. Malgré ces bons résultats, notre approche possède quelques limitations, levées dans une version améliorée de HEMH : HEMH2 et deux autres variantes HEMHde et HEMHpr. Le Adaptive Binary DE inclus dans les HEMH2 et HEMHde a de meilleures capacités d'exploration qui pallient aux capacités de recherche locale contenues dans la HEMH, HEMH2 et HEMHde. Motivés par ces résultats, nous avons proposé un nouvel algorithme baptisé HESSA pour explorer un espace continu de recherche où le processus de recherche est réalisé par différentes stratégies de recherche. Les résultats expérimentaux montrent la supériorité de HESSA à la fois sur MOEA/D et dMOPSO. Tous les algorithmes proposés ont été vérifiés, testé et comparés à certaines méthodes MOEAs. Les résultats expérimentaux montrent que toutes les propositions sont très compétitives et peuvent être considérés comme une alternative fiable / Many real-world decision making problems consist of several conflicting objectives, the solutions of which is called the Pareto-optimal set. Hybrid metaheuristics proved their efficiency in solving these problems. They tend to enhance search capabilities by incorporating different metaheuristics. Thus, we are concerned with developing new hybrid schemes by incorporating different strategies with exploiting the pros and avoiding the drawback of the original ones. First, HEMH is proposed in which the search process includes two phases DMGRASP obtains an initial set of efficient solutions in the 1st phase. Then, greedy randomized path-relinking with local search or reproduction operators explore the non-visited regions. The efficient solutions explored over the search are collected. Second, a comparative study is developed to study the hybridization of different metaheuristics with MOEA/D. The 1st proposal combines adaptive discrete differential Evolution with MOEA/D. The 2nd combines greedy path-relinking with MOEA/D. The 3rd and the 4th proposals combine both of them in MOEA/D. Third, an improved version of HEMH is presented. HEMH2 uses inverse greedy to build its initial population. Then, differential evolution and path-relink improves these solutions by investigating the non-visited regions in the search space. Also, Pareto adaptive epsilon concept controls the archiving process. Motivated by the obtained results, HESSA is proposed to solve continuous problems. It adopts a pool of search strategies, each of which has a specified success ratio. A new offspring is generated using a randomly selected one. Then, the success ratios are adapted according to the success of the generated offspring. The efficient solutions are collected to act as global guides. The proposed algorithms are verified against the state of the art MOEAs using a set of instances from literature. Results indicate that all proposals are competitive and represent viable alternatives