Cette recherche, qui relève du domaine de l'apprentissage des langues assisté par ordinateur, se penche sur diverses aides logicielles pouvant faciliter l'activité scripturale en Français Langue Etrangère. Le cadre théorique s'inspire de la linguistique textuelle (Adam, notamment), des travaux portant sur les processus rédactionnels des apprentis-scripteurs, particulièrement en L2 et de l'approche par tâches dans la didactique des langues. Le terrain est constitué d'étudiants thaïlandais de la Section de Français à l'Université de Chiang Maï en Thaïlande, dont le niveau en français se situe entre B1 et B2. Le dispositif d'écriture a été organisé à partir d'une plateforme d'apprentissage en ligne Moodle permettant, d'une part, la présentation de contenus et, d'autre part, la pratique du feedback entre pairs via le forum de la plateforme. Nous avons également expérimenté, dans notre recherche, une aide logicielle à la rédaction, ScribPlus. Cette application, version Internet de logiciels hors-ligne des années 1990 (Scrivere con Word Prof, Gammes d'écriture), vise à développer des compétences de production textuelle chez les apprentis scripteurs par une série d'incitations débouchant sur la génération d'une ébauche de texte. L'ensemble du dispositif (Moodle, ScribPlus, consignes, textes supports) a fait l'objet d'une première mise œuvre et d'un recueil de données ; celles-ci ont été analysées dans le but d'améliorer le dispositif. Il a ainsi été possible de faire une seconde expérience en modifiant certains paramètres, notamment les incitations de ScribPlus et le lien lecture-écriture. Les analyses, de nature essentiellement qualitative, se sont fondées sur le système d'incitations de ScribPlus, sur des entretiens semi-directifs avec les étudiants, sur les productions écrites et les feedbacks laissés sur le forum de ces derniers. Leur but était de dégager les apports et les limites du dispositif d'écriture afin de proposer un certain nombre d'améliorations. Cette recherche relève donc de la recherche-action, voire de la recherche développement.

La logistique est un enjeu majeur de la compétitivité des entreprises multinationales. La performance logistique est majoritairement définie lors de la structuration stratégique du réseau logistique. Appliqué au constructeur automobile PSA Peugeot Citroën, une approche d'aide à la décision est proposée pour optimiser la localisation des investissements capacitaires et la répartition des volumes de production. Ce problème de planification stratégique de réseau logistique international est décomposé en trois sous-problèmes de complexité croissante donnant chacun lieu à une revue de littérature et à des propositions de méthodes d'optimisation heuristiques ou métaheuristiques. Ces méthodes sont validées sur des jeux de données de test ainsi que sur un cas d'étude industriel. Un prototype d'application d'aide à la décision s'intégrant dans le système d'information de l'entreprise est présenté.

La quantité et la disponibilité sans cesse croissantes de données urbaines dérivées de sources variées posent de nombreux problèmes, notamment la consolidation, la visualisation et les perspectives d’exploitation maximales des données susmentionnées. Un problème prééminent qui affecte l’urbanisme est le choix du lieu approprié pour accueillir une activité particulière (service social ou commercial commun) ou l’utilisation correcte d’un bâtiment existant ou d’un espace vide. Dans cette thèse, nous proposons une approche pour aborder les défis précédents rencontrés avec les techniques d’apprentissage automatique, le classifieur de forêts aléatoires comme méthode dominante dans un système qui combine et fusionne divers types de données provenant de sources différentes, et les code à l’aide d’un nouveau modèle sémantique. qui peut capturer et utiliser à la fois des informations géométriques de bas niveau et des informations sémantiques de niveau supérieur et les transmet ensuite au classifieur de forêts aléatoires. Les données sont également transmises à d'autres classificateurs et les résultats sont évalués pour confirmer la prévalence de la méthode proposée. Les données extraites proviennent d’une multitude de sources, par exemple: fournisseurs de données ouvertes et organisations publiques s’occupant de planification urbaine. Lors de leur récupération et de leur inspection à différents niveaux (importation, conversion, géospatiale, par exemple), ils sont convertis de manière appropriée pour respecter les règles du modèle sémantique et les spécifications techniques des sous-systèmes correspondants. Des calculs géométriques et géographiques sont effectués et des informations sémantiques sont extraites. Enfin, les informations des étapes précédentes, ainsi que les résultats des techniques d’apprentissage automatique et des méthodes multicritères, sont intégrés au système et visualisés dans un environnement Web frontal capable d’exécuter et de visualiser des requêtes spatiales, permettant ainsi la gestion de trois processus. objets géoréférencés dimensionnels, leur récupération, transformation et visualisation, en tant que système d'aide à la décision. / The constantly increasing amount and availability of urban data derived from varying sources leads to an assortment of challenges that include, among others, the consolidation, visualization, and maximal exploitation prospects of the aforementioned data. A preeminent problem affecting urban planning is the appropriate choice of location to host a particular activity (either commercial or common welfare service) or the correct use of an existing building or empty space. In this thesis we propose an approach to address the preceding challenges availed with machine learning techniques with the random forests classifier as its dominant method in a system that combines, blends and merges various types of data from different sources, encode them using a novel semantic model that can capture and utilize both low-level geometric information and higher level semantic information and subsequently feeds them to the random forests classifier. The data are also forwarded to alternative classifiers and the results are appraised to confirm the prevalence of the proposed method. The data retrieved stem from a multitude of sources, e.g. open data providers and public organizations dealing with urban planning. Upon their retrieval and inspection at various levels (e.g. import, conversion, geospatial) they are appropriately converted to comply with the rules of the semantic model and the technical specifications of the corresponding subsystems. Geometrical and geographical calculations are performed and semantic information is extracted. Finally, the information from individual earlier stages along with the results from the machine learning techniques and the multicriteria methods are integrated into the system and visualized in a front-end web based environment able to execute and visualize spatial queries, allow the management of three-dimensional georeferenced objects, their retrieval, transformation and visualization, as a decision support system.

Cette thèse se situe dans le cadre d'un processus d'aide à la décision multicritère et multi-acteurs. Elle porte sur la gestion de certains aspects de l'incertitude inhérente à l'évaluation multicritère dans un tel processus. Nous proposons à cet égard une modélisation et une formalisation mathématique de ce processus via une représentation possibiliste des évaluations. Nous avons également proposé de caractériser les distributions de possibilité relatives aux évaluations des différents critères par un ensemble d'indicateurs de description tels que l'imprécision, la divergence, etc., permettant ainsi une interprétation quantitative plus aisée pour le décideur. Nous avons considéré des opérateurs d'agrégation de la famille de l'intégrale de Choquet pour propager les distributions d'évaluations de critère ainsi que les indicateurs de description de distribution, en raison de leur capacité à prendre en compte des interactions entre les critères tout en gardant un caractère de moyenne “généralisée” aisément compréhensible par le décideur. Concernant la propagation des indicateurs, nous avons établi deux théorèmes clés, l'un portant sur l'union des valeurs supérieures et inférieures de l'intervalle moyen d'une distribution de possibilité et l'autre sur l'imprécision moyenne d'une distribution de possibilité la définissant comme la somme des imprécisions moyennes de distributions partielles adjacentes dont elle est l'union. Par ailleurs, Le concept d'explication de la décision a particulièrement constitué le noyau de notre modèle de processus d'aide à la décision. Ainsi à partir des théorèmes établis, nous avons proposé des fonctionnalités explicatives basées sur une quantification de la contribution d'indicateurs décisionnels des évaluations de critères à l'évaluation globale. Nous avons ainsi montré que chaque indicateur relatif à la distribution de l'évaluation globale s'écrit simplement comme une somme pondérée de contributions de critères. Sur le plan applicatif, nous nous sommes intéressés à la formalisation du processus de gestion de mesures de satisfaction de clients dans le contexte de la e-recommandation pour le e-commerce. Nous avons présenté une méthode d'évaluation multicritère des sites de e-commerce par une communauté d'internautes qui permet à la fois de prendre en compte l'importance relative des critères d'évaluation et les interactions entre ceux-ci, mais aussi de gérer différents aspects de l'incertitude inhérents à ce processus d'évaluation. Nous avons développé un prototype logiciel servant de support d'aide à la décision. Cet outil labellisé “Feedback Based Recommendation System” (FBRS) permet de fournir aux managers d'un site de e-commerce, en particulier les équipes marketing et benchmarking, des éléments qui leur permettent de comprendre les scores qui ont été attribués à leur site lors de l'évaluation par les clients. Nous avons montré comment il est alors possible d'identifier les critères les plus influents dans cette évaluation et comment utiliser cette analyse de contributions à des fins de suivi et de management des performances par les responsables marketing et benchmarking. Ces fonctionnalités sont ainsi une base de travail pour ces derniers pour améliorer les stratégies existantes.

La Tension dans un Service d’Urgences (SU) est un déséquilibre entre le flux de charge des soins et la capacité de prise en charge sur une durée suffisante pouvant entrainer des conséquences néfastes au bon fonctionnement. Elle se reflète par la surcharge des locaux, l’allongement des délais de traitement et d’attente. Ce qui provoque à la fois l’insatisfaction des patients et l’anxiété du personnel. Cette thèse s’inscrit dans le cadre du projet HOST financé par le programme ANR-TECSAN-2011 afin d’élaborer un Système d'Aide à la Gestion de la Tension (SAGeT) assurant trois objectifs:1. L’évaluation multicritère grâce à une panoplie d’indicateurs agrégés par la logique floue afin de résoudre la subjectivité du ressentie humain de la tension. Chaque scénario d’évaluation déclenche des règles de décision spécifiques ciblant ainsi des points de défaillance à surveiller.2. L’anticipation de la demande sur différents horizons temporels : l’application des méthodes SARIMA et SARIMAX est justifiée par la saisonnalité des chroniques de visites et l’influence de certains paramètres externes (épidémies, vacances, météo). De plus, la qualité de l’information venant de l’historique a été améliorée par une recomposition d’historique basée sur la vraisemblance journalière.3. L’amélioration de la gestion des flux et le pilotage de l’activité puisque l’utilisation de SAGeT comme un tableau de bord offre une vue macro sur l’ensemble de l’activité (lits occupés, patients en attente, durées de passages prévisionnelles et allongements excessifs). Les simulations traitent des vrais scénarios de tension observés entre 2011 et 2013 dans le SU Pédiatriques Jeanne de Flandre du CHRU-Lille. / He strain in an Emergency Department (ED) is an imbalance between the total demand load of healthcare treatment and resources ability to support it during a convenient horizon, which may results negative consequences on the smooth running of the activity. It is reflected by overcrowding, longer treatment and waiting times which causes both patients dissatisfaction and anxiety of personnel. This thesis is part of the HOST project funded by the ANR-TECSAN-2011 program to develop a Management Support System of Strain (MSSS) ensuring three objectives:1. Multi-criteria evaluation through a variety of indicators aggregated by fuzzy logic to solve the subjectivity of the human feeling of strain. Each evaluation scenario involves specific decision rules targeting to supervise failure points.2. Demand forecasting through several time horizons: applying SARIMA and SARIMAX methods is justified by the time series seasonality of visits and the influence of some external parameters (epidemics, holidays, weather). In addition, the quality of the historical information has been improved by a history rebuilding based on the daily likelihood.3. Improving flow management and activity monitoring since the use of MSSS as a dashboard provides a macro view of the whole activity (beds occupied, waiting, estimated length of stay, excessive elongation).The simulations address real strain scenarios observed between 2011 and 2013 in the Pediatric ED Jeanne de Flandre of the Regional University Hospital of Lille (France).

Afin d'accompagner les professionnels de santé dans leur démarche clinique, plusieurs systèmes de suivi et deprise en charge médicale ont été construits et déployés dans le milieu hospitalier. Ces systèmes permettentprincipalement de collecter des données médicales sur les patients, de les analyser et de présenter les résultats dedifférentes manières. Ils représentent un appui et une aide aux professionnels de santé dans leur prise de décisionpar rapport à l'évolution de l'état de santé des patients suivis. L'utilisation de tels systèmes nécessitesystématiquement une adaptation à la fois au domaine médical concerné et au mode d'intervention. Il estnécessaire, dans un milieu hospitalier, que ces systèmes puissent s'adapter et évoluer d'une manière simple, enlimitant toute maintenance corrective ou évolutive. Ils doivent être en mesure de prendre en compte dynamiquementdes connaissances théoriques et empiriques du domaine issues des experts médicaux.Afin de répondre à ces exigences, nous avons proposé une approche pour la construction d'un système d'aide à ladécision médicale capable de s'adapter au domaine médical concerné et au mode d'intervention approprié pourassister les professionnels de santé dans leur démarche clinique. Cette approche permet notamment l'organisationde la collecte des données médicales, en tenant compte du contexte du patient, la représentation desconnaissances du domaine à base d'ontologies ainsi que leur exploitation associée aux guides de bonnes pratiqueset à l'expérience clinique.Dans la continuité des travaux précédemment réalisés au sein de notre équipe de recherche, nous avons choisid'enrichir, avec notre approche, la plateforme E-care qui est dédiée au suivi et à la détection précoce de touteanomalie de l'état de patients atteints de maladies chroniques. Nous avons pu ainsi adapter facilement la plateformeE-care aux différentes expérimentations qui sont été menées notamment dans des EPHAD de la MutualitéFrançaise en Anjou-Mayenne, au CHU de Hautepierre et au CHUV à Lausanne.Les résultats de ces expérimentations ont montré l'efficacité de l'approche proposée. L'adaptation de la plateformepar rapport au domaine et au mode d'intervention de chacune de ces expérimentations se limite à de la simpleconfiguration. De plus, l'approche proposée a suscité l'intérêt du personnel médical par rapport à l'organisation de lacollecte des données, qui tient compte du contexte du patient, et par rapport à l'exploitation des connaissancesmédicales qui apporte aux professionnels de santé une assistance pour une meilleure prise de décision. / To support health professionals in their clinical processes, several monitoring and medical care systems have beenbuilt and deployed in the hospital setting. These systems are mainly used to collect medical data on patients,analyze and present the outcomes in different ways. They represent support and assistance to health professionalsin their decision making regarding the evolution in the health status of the patients followed. The use of suchsystems always requires an adaptation to both the medical field and the mode of intervention. It is necessary, in ahospital setting, to adapt and evolve these systems in a simple manner, limiting any corrective or evolutionarymaintenance. Moreover, these systems should be able to consider dynamically the domain knowledge from medicalexperts.To meet these requirements, we proposed an approach for the construction of a medical decision support system(MDSS). This MDSS can adapt to the medical field and to the appropriate mode of intervention to assist healthprofessionals in their clinical processes. This approach allows especially the organization of the medical datacollection by taking into account the patient¿s context, the ontology-based knowledge representation of the domainand permits the exploitation of the medical guidelines and the clinical experience.In continuity of our research team¿s previous work, we chose to expand with our approach, the E-care platformwhich is dedicated to monitoring and early detection of any abnormality of the health status of patients with chronicdiseases. We were able to adapt easily the E-care platform for the various experiments that have been conducted,including EPHAD of the Mutualité Française in Anjou-Mayenne, Hautepierre hospital and Lausanne hospital(CHUV).The outcomes of these experiments have shown the effectiveness of the proposed approach. Where, the adaptationof the platform regarding to the domain and mode of intervention of each of these experiments is limited to thesimple configuration. Furthermore, the proposed approach has attracted the interest of the medical staff regardingthe organization of the medical data collection, and the exploitation of the medical knowledge which bringsassistance to the health professionals for better decision making.

Le monde industriel, et en particulier l’industrie automobile, cherche à représenter au mieux le réel pour concevoir des outils et produits les plus adaptés aux enjeux et marchés actuels. Dans cette optique, le groupe Volvo a développé de puissants outils pour la simulation de la dynamique des véhicules industriels. Ces outils permettent notamment l’optimisation de composants véhicules ou de stratégies de contrôle. De nombreuses activités de recherche portent sur des technologies innovantes permettant de réduire la consommation des véhicules industriels et d’accroitre la sécurité de leurs usages dans différents environnements. En particulier, le développement des systèmes d’aide à la conduite automobile ITS et ADAS. Afin de pouvoir développer ces systèmes, un environnement de simulation permettant de prendre en compte les différents facteurs pouvant influencer la conduite d’un véhicule doit être mis en place. L’étude se concentre sur la simulation de l’environnement du véhicule et des interactions entre le véhicule et son environnement direct, i.e. le véhicule qui le précède. Les interactions entre le véhicule étudié et le véhicule qui le précède sont modélisées à l’aide de modèles mathématiques, nommés lois de poursuites. De nombreux modèles existent dans la littérature mais peu concernent le comportement des véhicules industriels. Une étude détaillée de ces modèles et des méthodes de calage est réalisée. L’environnement du véhicule peut être représenté par deux catégories de paramètres : statiques (intersections, nombre de voies…) et dynamiques (état du réseau). A partir d’une base de données de trajets usuels, ces paramètres sont calculés, puis utilisés pour générer de manière automatisée des scénarios de simulation réalistes. / The industrial world, and in particular the automotive industry, is seeking to best represent the real world in order to design tools and products that are best adapted to current challenges and markets, by reducing development times and prototyping costs. With this in mind, the Volvo Group has developed powerful tools to simulate the dynamics of industrial vehicles. These tools allow the optimization of vehicle components or control strategies. Many research activities focus on innovative technologies to reduce the consumption of industrial vehicles and increase the safety of their use in different environments. Particularly, the development of ITS and ADAS is booming. In order to be able to develop these systems, a simulation environment must be set up to take into account the various factors that can influence the driving of a vehicle. The work focuses on simulating the vehicle environment and the interactions between the vehicle and its direct environment, i.e. the vehicle in front of it. The interactions between the vehicle under study and the vehicle in front of it are modelled using mathematical models, called car-following models. Many models exist in the literature, but few of them deals specifically with heavy duty vehicles. A specific focus on these models and their calibration is realized. The vehicle environment can be represented by two categories of parameters: static (intersections, number of lanes) and dynamic parameters (state of the network). From a database of usuals roads, these parameters are computed, then, they are used to automatically generate realist traffic simulation scenarios.

La compréhension du fonctionnement du corps humain est un challenge de recherche an de prendre une décision médicale (le diagnostic, le traitement) adéquate dans le cas des pathologies liées au syst ème musculosquelettique. Pour faire face à cette problématique, dans un premier temps, un modèle biomécanique a été développé décrivant la dynamique du mouvement avec prise en considération des caractéristiques géométriques (os et muscles) et mécaniques du système musculo-squelettique. Une étude de sensibilité de ces paramètres géométriques à partir des données de la littérature a montré l'importance de la personnalisation des ces paramètres. En application, un cas d'étude clinique d'un sujet présentant une pathologie (Heine-Medin (polio)) a été étudié. Deux modèles personnalisés (un sujet sain et un sujet pathologique) ont été réalisés. Les résultats obtenus ont montré l'intérêt d'une modélisation personnalisée pour évaluer et concevoir des orthèses personnalisés. Dans un deuxième temps, nous avons proposé une nouvelle classe de modèle - un méta modèle (Système d'Aide à la Décision) - intégrant des résultats du domaine de l'ingénierie des connaissances pour prédire, diagnostiquer, classer et proposer un traitement des pathologies du système musculo-squelettique des membres inférieurs (anomalies rotationnelles (AR), enfants PC (Paralysie Cérébrale), pied bot). La modélisation de ce méta modèle se base sur les modèles mathématiques prédictifs pour prendre une décision médicale (une prédiction, un diagnostic, ou une classi cation). Le but nal est de dégager un résultat cliniquement applicable. Ce système est générique, exible, et extensible et permet donc l'étude et l'analyse de pathologies diverses du système musculosquelettique des membres inférieurs. Enn, une comparaison de ces deux approches de modélisation a été eectuée an d'évaluer leur complémentarité pour une utilisation clinique.

Le développement et l’usage croissants de systèmes pervasifs, dotés de fonctionnalités et de moyens de communication de plus en plus sophistiqués, offrent de fantastiques potentialités de services, en particulier pour l’e-Santé et la télémédecine, au bénéfice de tout citoyen, patient ou professionnel de santé. L’un des challenges sociétaux actuels est de permettre une meilleure exploitation des services disponibles pour l’ensemble des acteurs impliqués dans un domaine donné. Mais la multiplicité des services offerts, la diversité fonctionnelle des systèmes, et l’hétérogénéité des besoins nécessitent l’élaboration de modèles de connaissances de ces services, des fonctions de ces systèmes et des besoins. En outre, l’hétérogénéité des environnements informatiques distribués, la disponibilité et les capacités potentielles des diverses ressources humaines et matérielles (instrumentation, services, sources de données, etc.) requises par les différentes tâches et processus, la variété des services qui fournissent des données aux utilisateurs, et les conflits d’interopérabilité entre schémas et sources de données sont autant de problématiques que nous avons à considérer au cours de nos travaux de recherche. Notre contribution vise à optimiser la qualité de services en environnement ambiant et à réaliser une exploitation intelligente de ressources ubiquitaires. Pour cela, nous proposons un méta-modèle de connaissances des principaux concepts à prendre en compte en environnement pervasif. Ce méta-modèle est basé sur des ontologies décrivant les différentes entités précitées dans un domaine donné ainsi que leurs relations. Puis, nous l’avons formalisé en utilisant un langage standard de description des connaissances. A partir de ce modèle, nous proposons alors une nouvelle méthodologie de construction d’un framework architectural, que nous avons appelé ONOF-PAS. ONOF-PAS est basé sur des modèles ontologiques, une base de règles, un moteur d’inférence, et des composants orientés objet permettant la gestion des différentes tâches et le traitement des ressources. Il s’agit d’une architecture générique, applicable à différents domaines. ONOF-PAS a la capacité d’effectuer un raisonnement à base de règles pour gérer les différents contextes d’utilisation et aider à la prise de décision dans des environnements hétérogènes dynamiques, tout en tenant compte de la disponibilité et de la capacité des ressources humaines et matérielles requises par les diverses tâches et processus exécutés par des systèmes d’information pervasifs. Enfin, nous avons instancié ONOF-PAS dans le domaine de la télémédecine pour traiter le scénario de l’orientation des patients ou de personnes victimes de problèmes de santé en environnement hostile telles que la haute montagne ou des zones géographiquement isolées. Un prototype d’implémentation de ces scénarios, appelé T-TROIE a été développé afin de valider le framework ONOF-PAS. / The growing development and use of pervasive systems, equipped with increasingly sophisticated functionalities and communication means, offer fantastic potentialities of services, particularly in the eHealth and Telemedicine domains, for the benifit of each citizen, patient or healthcare professional. One of the current societal challenges is to enable a better exploitation of the available services for all actors involved in a given domain. Nevertheless, the multiplicity of the offered services, the systems functional variety, and the heterogeneity of the needs require the development of knowledge models of these services, systems functions, and needs. In addition, the distributed computing environments heterogeneity, the availability and potential capabilities of various human and material resources (devices, services, data sources, etc.) required by the different tasks and processes, the variety of services providing users with data, the interoperability conflicts between schemas and data sources are all issues that we have to consider in our research works. Our contribution aims to empower the intelligent exploitation of ubiquitous resources and to optimize the quality of service in ambient environment. For this, we propose a knowledge meta-model of the main concepts of a pervasive environment, such as Actor, Task, Resource, Object, Service, Location, Organization, etc. This knowledge meta-model is based on ontologies describing the different aforementioned entities from a given domain and their interrelationships. We have then formalized it by using a standard language for knowledge description. After that, we have designed an architectural framework called ONOF-PAS (ONtology Oriented Framework for Pervasive Applications and Services) mainly based on ontological models, a set of rules, an inference engine, and object oriented components for tasks management and resources processing. Being generic, extensible, and applicable in different domains, ONOF-PAS has the ability to perform rule-based reasoning to handle various contexts of use and enable decision making in dynamic and heterogeneous environments while taking into account the availability and capabilities of the human and material resources required by the multiples tasks and processes executed by pervasive systems. Finally, we have instantiated ONOF-PAS in the telemedicine domain to handle the scenario of the transfer of persons victim of health problems during their presence in hostile environments such as high mountains resorts or geographically isolated areas. A prototype implementing this scenario, called T-TROIE (Telemedicine Tasks and Resources Ontologies for Inimical Environments), has been developed to validate our approach and the proposed ONOF-PAS framework.

La modélisation hydraulique avec modèle déterministe est une méthode largement utilisée. Cependant,lamodélisation est un ptocessus complexe, notamrnent pour les aquifères où la quantité et la qualité desdonnées ne sont pas satisfaisantes. Etantune des sources pdncipales de I'eau douce dans la basse valléedu Var, Côte d',{.zur,Frarrce,la nappe libre de lavallée est menacée parla pénurie et la pollution. Maþéle grand nombre d'études effectuées dans cette zone, la dynamique des écoulements souterrains esttoujours patiellement inconnue. Par conséquent, la métropole Nice Côte d'Azur a besoin de développerun système d'aide à la décision (SÂD) à base des modèles numériques afin d'assurer une gestion plusefficace de l'eau souteraine. Un modèle numérique est développé avec FEFLO\ø en tenant compte desprécipitations, de l'é:vapoftanspiration, du pompage de l'eau souterraine, et des échanges nappe-rivière.Le volume d'eau pompée pour l'usage agdcole et le taux d'échange du lit mineur du Var ont été calibrés.Le modèle a été. vabdé. par une simulation de '1.266 jours. Le modèle est utilisé pour simuler les scénatüdes événements d'inondation et de sécheresse, les scénadi de pollution et l'intrusion d'eau de mer dans lavallée. Une première conception du système d'aide à la décision est présentée comme le demier exemplede l'application du modèle. Une interface de couplage est développée en Java et sert à échanger lesdonnées entre le modèle souterrain et le modèle à surface libre élaboré avec MIKE21FM. / Groundwater modeling with deterministic model is a complicated process, especially in complex aquiferswhere the quantity and the quality of the measuted data arc not satisfying. The unconfined alluvialaquifet is the main water resource in the lower valley of Vat river, Ftench Riviera, but it faces a thteat ofshortage and pollution. Despite numerous previous studies, the dynamics of the gtoundwater flow in thealluvial aquifer and the characteristics of the rivet-aquifer exchanges ¿re s':ll partially unknown.Therefore the local u/ater management service requires a decision support system PSS) based onnumerical models to ensure a better groundwater management. A hydraulic model is set up withFEFLO!ø software by considedng ptecþitation, evâpotranspiration, gtoundwatet exftacdon and rivetaquiferexchanges. The non-documented groundwater exttaction fot agticultural use and the transferrates in the dverbed along the river have been calibtated. The model has been validated with asimulation of 7266 days. The model is applied to simulate the scenarios of flood and drought events, thepollution events in the unconfined aquifer in the valley and the seawater inrusion in the estuary of Yarriver. These case studies contributes to increase the knowledge of the aquifet. A fust conception of theDSS tool is presented as the last example of model application. A coupling interface is developed thanksto aJava which enables an automatic exchange of data between the groundwater flow model and thesurface wâter flow model built with MII(E2ltr}'/. More tests should be done to validate the couplinginterface