L’objectif de ce travail est de mettre en place une méthode d’analyse de sensibilité paramétrable, pour qu’elle puisse être utilisée avec différentes méthodes d’aide à la décision multicritères, qui génère des résultats exacts en un temps raisonnable. Afin d’atteindre notre objectif, nous avons utilisé une méthode d’analyse de stabilité de (Vetschera, 1986). Cette méthode a été présentée à l’origine pour Electre I, nous l’avons adapté à Electre II. Les résultats retournés par cette méthode avec Electre II seront utilisés pour l’analyse de sensibilité. Nous avons expérimenté la méthode d’analyse de sensibilité de (Ben Mena, 2001). Cette méthode détermine la sensibilité des paramètres d’Electre III. Suite à plusieurs expérimentations à l’aide du logiciel MCDM, nous avons pu améliorer la méthode de Ben Mena. Nous avons adapté notre nouvelle méthode à Electre II. À la fin, nous avons combiné les deux méthodes pour avoir une méthode d’analyse de sensibilité précise, rapide et qui ne demande pas une intervention humaine pour fixer les paramètres.

De nos jours les entreprises dans notre cas les systèmes hospitaliers, ont besoin de modéliser leur organisation, afin d'analyser leur fonctionnement, de détecter les dysfonctionnements et d'inventorier les flux internes et ceux échangés avec l'environnement. La modélisation étant un outil d'aide à la décision permettant d'éviter des investissements inconsidérés. Cette thèse décrit une modélisation et une simulation d'un hôpital moderne du système hospitalier français. Une méthodologie de modélisation ASCI (Analyse, Spécification, Conception et Implémentation) est utilisée pour ce système. Le processus de modélisation proposé fournit des modèles (modèle de connaissances, modèles d'action, modèles de résultats) dont l'évaluation permet de dimensionner le système et d'obtenir ses performances. Dans ce contexte s'inscrit ce travail de recherche, qui consiste à développer et utiliser la méthodologie de modélisation ASCI qui a été développé au sein du laboratoire LIMOS de Clermont-Ferrand pour la classe de systèmes de production et que nous adaptons aux systèmes hospitaliers.

Le pilotage en temps réel des systèmes de production nécessite de prendre des décisions complexes sur l'affectation des ressources ou le choix des tâches à réaliser. Compte tenu de l'importance de la pertinence des décisions pour la performance d'un atelier, le pilotage fait l'objet de travaux de recherche dont l'objectif est d'aider les preneurs de décision. En particulier, on ne sait pas évaluer les conséquences sur la performance d'une décision en temps réel car les bonnes performances résultent d'une séquence de décisions et non d'une seule. De ce fait, il est difficile d'établir quelle est la meilleure décision à prendre à un instant donné. Plusieurs auteurs ont utilisé la simulation pour apprendre des bonnes pratiques à l'aide d'approches d'apprentissage automatique, mais se sont heurtés à la difficulté d'obtenir des exemples ou des observations sur des décisions en temps réel, où la prise en compte des changements d'états est indispensable pour choisir des stratégies de production. Nous avons réussi à aborder ce problème en proposant une approche d'apprentissage à l'aide de réseaux de neurones, qui ne nécessite pas d'exemples, d'observations ni de connaissances d'experts préalables. Ce type d'apprentissage s'effectue par optimisation via simulation des paramètres du réseau de neurones par rapport à un objectif de performance du système. Il vise à extraire de façon autonome des connaissances sur la meilleure façon de décider d'un modèle de simulation. Nous montrons la faisablité et l'apport de notre approche sur deux exemples inspirés de la littérature

Dans un environnement confus, complexe et aux enjeux multiples, le<br />décideur fait appel à plusieurs types d'information pour l'aider dans son processus de prise de décision. Cependant, quand le problème décisionnel est complexe et mal défini, le décideur éprouve de plus en plus de difficulté à exprimer son besoin informationnel. De ce fait nous avons ressenti le besoin d'aider le décideur à se poser les bonnes questions, à propos de son problème décisionnel, et de l'aider à parvenir à une meilleure interprétation des signaux en provenance de son environnement.<br /><br />Pour atteindre cet objectif, nous avons proposé un modèle pour<br />l'explicitation de problèmes décisionnels complexes et mal définis. Ce modèle se place en amont du processus de recherche d'information. Il intègre des paramètres sur les caractéristiques individuelles du décideur, des paramètres sur l'organisation qui sont, l'enjeu lié au problème décisionnel et enfin des paramètres sur l'environnement qui regroupent des informations sur l'environnement immédiat et global de l'entreprise.<br /><br />Le modèle a été transformé en un formulaire et qui a été testé dans un contexte réel. Les résultats de cette expérimentation ont montré que notre modèle permet de mettre l'accent sur une question fondamentale, à savoir quel est l'enjeu derrière le problème décisionnel ? Le prototype IMEPD que nous avons développé met en oeuvre ce formulaire. Il permet de plus la gestion et l'exploitation de l'historique des problèmes décisionnels.

Cette thèse porte sur l'analyse des activités du pôle de compétitivité Industrie et Agro-Ressources (IAR) face aux enjeux du développement durable. Implanté depuis 2005 au sein des régions Picardie et Champagne-Ardenne, ce pôle soutient des projets innovants de valorisation d'agro-ressources par l'industrie. Notre démarche repose sur une analyse des défis auxquels le développement durable cherche à répondre, mettant en perspective la position de l'agriculture et des agro-industries. Nous nous appuyons également sur les apports de plusieurs approches méthodologiques d'analyse de la durabilité, en particulier la construction et l'usage des indicateurs de développement durable. Ces travaux ont abouti au développement d'IDDAgro, méthodologie d'aide à la décision dédiée à l'évaluation des projets soutenus par le pôle IAR au regard des enjeux du développement durable. Cette grille d'indicateurs de développement durable repose sur l'évaluation des impacts potentiels du cycle de vie des projets agro-industriels. Notre démarche a été validée par le test d'IDDAgro sur des cas réels. L'accès aux informations pour l'évaluation de la durabilité a constitué le principal obstacle à ces travaux, en particulier pour l'application de notre approche à l'étude de la production d'éthanol d'un site partenaire du pôle, pour laquelle une étude bibliographique a été réalisée. L'ensemble de ces résultats nous permet finalement de soumettre au pôle IAR des propositions visant à améliorer l'intégration des enjeux du développement durable dans ses activités.

L'univers actuel de l'entreprise moderne se caractérise par la globalisation des échanges commerciaux et la diversification des acteurs qui le composent. pour survivre dans un tel environnement, l'entreprise doit s'adosser à un ensemble d'entreprises partenaires solides et donc s'intégrer à une structure externe qui lui permette non seulement de subsister dans son environnement concurrentiel, la difficulté de prise de décision réside dans le fait que l'entreprise ne maîtrise pas l'ensemble de ces spécificités. Cela implique le besoin de trouver des moyens de coordinatio capables de limiter les effets " néfastes", c'est-à-dire les incohérences issues de la prise de décision. Ce mémoire aborde le problème de prise de décision pour la satisfaction de commandes imprévues. Il est majeur car la satisfaction de commandes est le but essentiel de toute entreprise en réseau. dans le contexte, la prise de décision est opérationnelle car les délais impartis pour répondre à la commande sont courts. En outre, nous nous plaçons volontairement dans la situation pour laquelle les demandes ne correspondent pas aux prévisions préalablement élaborées. Enfin, les entreprises qui forment le réseau considéré sont de nature autonome dans leurs prises de décisions et dans leur système d'information. Il s'agit alors d'une architecture distribuée. L'objectif de ce travail est d'élaborer des processus et des outils d'aide à la décision pour permettre la satisfaction d'une commande imprévue dans le contexte chaîne logistique distribuée

La gestion des activités de distribution dans le secteur forestier pose un enjeu de taille en raison de la décentralisation de la prise de décision, l'incertitude sur les opérations de production et la quantité massive de données. Dans ce contexte, le but de ce mémoire est de concevoir un système d'aide à la décision pour l'allocation de la production et la planification du transport. Il vise également à évaluer une approche à flux poussé-tiré de gestion de la chaîne de valeur. Ce projet est réalisé en collaboration avec Produits forestiers Résolu, permettant l'évaluation des solutions dans un cadre réel de grande envergure. Pour atteindre ces objectifs, une analyse du contexte de l'organisation a d'abord mis en évidence les modes de fonctionnement de l'entreprise, les caractéristiques d'un réseau de distribution dans l'industrie forestière et les interactions interdépartementales. Une revue de la littérature a ensuite été réalisée afin d'établir un état de l'art sur les approches de résolution des problèmes d'allocation, les mécanismes de coordinations et les stratégies d'intégration. Suite à l'acquisition et le traitement des données de l'entreprise, deux outils d'aide à la décision ont été développés pour des activités critiques de l'entreprise, actuellement réalisées entièrement manuellement. Un premier outil permet de déterminer l'allocation optimale des commandes aux centres de production et de distribution. La mise en œuvre de cet outil pour l'entreprise permet de réduire les coûts de transport jusqu'à 7.2%. Ce modèle permet également d'évaluer l'effet d'une stratégie hybride de flux poussé-tiré sur la performance de l'entreprise. Le second outil permet d'optimiser la sélection de routes et de transporteurs ferroviaires pour la distribution de marchandises dans le réseau nord-américain, pouvant conduire à une réduction des coûts de l'ordre de 6.6%. Finalement, le projet a permis de démontrer qu'il est possible pour l'entreprise de déplacer son point de découplage en amont du rabotage. L'intégration des deux modèles dans une stratégie hybride de production et distribution permet des économies de 12.3%. Ces résultats ont stimulé une réflexion stratégique chez le partenaire afin de revoir sa gestion des opérations de production, de distribution et de ventes. Ce travail contribue ainsi au domaine en évaluant les effets d'une approche à flux poussé-tiré ainsi que des outils pour faciliter la prise de décision dans un cas d'études du secteur forestier tout en répondant aux besoins pratiques du partenaire industriel.

L'incertitude profonde pesant sur l'évolution future des systèmes hydriques représente un défi considérable pour leur modélisation et planification. En réponse à ce défi, plusieurs approches, qualifiées d'ascendantes, proposent une inversion de paradigme, en employant une démarche d'aide à la décision robuste plutôt que prédictive. Parmi ces approches, la surface de réponse est un outil fréquent permettant de comparer des décisions alternatives sous forte incertitude. Cette méthode consiste à modéliser la performance d'un système hydrique pour un grand nombre de conditions possibles, échantillonnées en fonction d'un nombre limité de variables, nommées stresseurs, afin d'identifier deux ensembles : l'espace des conditions acceptables et l'espace des conditions inacceptables, selon que la performance simulée du système y satisfait ou non un seuil d'acceptabilité. Pour comparer différentes options envisagées, ce type de méthode nécessite cependant de départager, dans l'espace des conditions possibles, les régions acceptables ou inacceptables en traçant un front net et unique. Les recommandations de l'analyse sont donc soumises à une incertitude normative pesant sur ce front d'acceptabilité : comment définir une performance acceptable ? Acceptable pour qui ? La présente thèse de doctorat intègre l'effet de cette incertitude normative sur une surface de réponse à travers deux axes : ambiguïté et équité. L'ambiguïté est une incertitude normative sur la capacité des acteurs d'un système hydrique à fournir un seuil précis. L'équité porte sur les conséquences des choix d'agrégation des acteurs entre lesquels la performance du système peut varier considérablement. L'ambiguïté du seuil est traduite en logique floue et intégrée à l'incertitude hydroclimatique propre à la surface de réponse. Une méthodologie est proposée pour combiner deux incertitudes de nature très différente, la stochasticité de la surface de réponse et l'ambiguïté de son évaluation, à travers une régression logistique agrégée et une mesure de possibilité. La méthode est illustrée à travers une modélisation du système de réservoirs du Haut Saint-François (Québec méridional, Canada), sous l'angle de la protection face aux inondations. L'équité est analysée en paramétrant des méthodes d'agrégation selon différentes priorités et appliquées à un grand nombre d'usagers. Cela permet d'identifier quels niveaux d'agrégation conduisent à recommander une politique ou une autre. Un modèle multi-agent du système hydrique Jordanien est utilisé pour simuler l'approvisionnement inégal en eau potable des ménages et l'effet de différentes politiques de développement d'infrastructures ou de restructuration de l'approvisionnement. Les résultats montrent comment ces incertitudes normatives peuvent modifier la recommandation d'une analyse de vulnérabilité et comment intégrer ces incertitudes à la surface de réponse. Dans le cas du système du Haut Saint-François, les surfaces de réponse illustrent comment les niveaux de possibilité sont modifiés par le seuil flou et sa fonction d'appartenance, affectant potentiellement la recommandation. Dans le cas Jordanien, le choix d'agrégation modifie fortement la surface de réponse, parfois plus que les politiques augmentant les ressources disponibles. Les résultats montrent aussi les effets non-linéaires que divers types de distribution statistique de l'approvisionnement en eau peuvent avoir sur les surfaces de réponse. Les niveaux d'agrégation menant à différentes préférences sont identifiables, permettant d'établir une relation entre les options disponibles, choix social et incertitude profonde afin d'expliciter les arbitrages et favoriser la délibération. En proposant des outils pour intégrer ces incertitudes normatives aux approches ascendantes d'analyse des systèmes hydriques, ce travail ouvre également des pistes de recherche futures telles que la combinaison de ces deux approches par agrégation de seuils flous, ou leur inclusion au sein de cadres plus vastes d'analyse de vulnérabilité hydrique.

La planification de la production des usines est un défi de taille pour les entreprises forestières en raison de l’imprévisibilité de la ressource. Cette incertitude a un effet encore plus important pour un réseau d’usines interdépendantes où chaque décision prise a un impact sur l’ensemble du système. Dans le cadre de la recherche, l’étude est centrée sur le cas d’un réseau de huit usines du Lac-Saint-Jean appartenant à l’entreprise Produits forestiers Résolu. L’objectif est de développer une approche de planification de production robuste et réaliste qui permette de satisfaire les besoins globaux de l’entreprise, tout en considérant les particularités des unités d’affaires de la région. Il est aussi visé de profiter de la collaboration avec le partenaire industriel pour tester le fonctionnement actuel du réseau de façon à évaluer différentes pistes menant à une meilleure coordination entre les usines. À partir de la collecte d’information concernant la méthode de planification manuelle utilisée au départ dans le réseau, l’idée consiste à faire appel à deux outils d’aide à la décision développés par le Consortium de recherche FORAC afin de mettre sur pied une nouvelle méthode de planification. Le premier outil permet de développer rapidement des plans de séchage définissant quels produits combiner dans chacun des séchoirs pour chaque période. Le second outil permet d’élaborer des plans de rabotage en indiquant l’ordre et la durée de l’opération pour les produits en continu. En adaptant ces deux outils pour que chaque plan prenne en considération les spécificités des usines ciblées par le projet, il devient alors possible de standardiser davantage la méthode de planification, permettant à l’entreprise de sauver au minimum 20h par semaine en plus d’augmenter l’utilisation des séchoirs de 10%. La recherche contribue ainsi aux besoins pratiques de l'entreprise partenaire en proposant une stratégie de planification durable et flexible, tout en évaluant les possibilités futures pour favoriser la coordination du réseau interdépendant.

La décision de recourir à un dépistage prénatal est complexe, mais pourrait être facilitée par les outils d'aide à la décision (OAD). Par des méthodes mixtes, nous avons exploré les facteurs influençant l'intention d'utiliser un OAD basé sur une application mobile (mDA) pour prendre la décision en lien avec le dépistage prénatal des trisomies 21, 18 et 13 au Québec chez les femmes enceintes. L'intention et les variables psychosociales susceptibles de l'expliquer (influence sociale, croyances en les capacités, norme morale, croyances en les conséquences) ont été mesurées à l'aide d'un questionnaire autoadministré validé, le DPC-Reaction. Des entretiens ont exploré l'expérience avec l'OAD papier, l'intérêt pour la version mobile, les fonctionnalités appréciées et les caractéristiques souhaitées afin de soutenir la prise de décision. La sélection des variables indépendantes et les analyses ont été guidées par le modèle intégrateur de Godin et al, ainsi que par une revue systématique sur les prédicteurs de l'intention d'utiliser des applications mobiles de santé chez les femmes enceintes. Nous avons effectué des analyses descriptives, bivariées et multivariées pour évaluer l'intention et identifier ses prédicteurs et aussi une analyse thématique des transcriptions d'entretiens. L'étude a inclus 67 femmes enceintes, majoritairement canadiennes (88,1%), francophones (89,6%), de 25 à 34 ans (59,7%), fortement instruites, utilisant leur téléphone 1 à 3 heures par jour (55,2 %). Le score moyen d'intention était de 4,92 ± 2,03 sur 7. L'influence sociale (β:1,21; p<0,0001) et les croyances sur les conséquences (β:0,17; p=0,03) lui étaient positivement associées. Parmi les femmes enceintes ayant évalué le mDA lors des entretiens (47/67), 89,9 % étaient familières avec les applications et l'ont apprécié. La compréhension de l'influence de ces facteurs sur l'intention des femmes enceintes d'utiliser le mDA pourrait contribuer à l'élaboration de stratégies efficaces pour promouvoir son utilisation afin de soutenir des choix éclairés en dépistage prénatal. / The decision to undergo prenatal screening is a complex one, but could be facilitated by decision support tools (DSTs). Using mixed methods, we explored the factors influencing pregnant women's intention to use an DST based on a mobile application (mDA) to make the decision about prenatal screening for trisomy 21, 18 and 13 in Quebec. Intention and the psychosocial variables likely to explain it (social influence, beliefs in abilities, moral norm and beliefs in consequences) were measured using a validated self-administered questionnaire, the DPC-Reaction. Interviews explored experience with the paper-based DST, interest in the mobile version, features valued and features desired to support decision making. Independent variable selection and analyses were guided by the integrative model of Godin et al, as well as by a systematic review on predictors of intention to use mobile health applications among pregnant women. We performed descriptive, bivariate and multivariate analyses to assess intention and identify its predictors, as well as a thematic analysis of the interview transcripts. The study included 67 pregnant women, mostly Canadian (88.1%), French-speaking (89.6%), aged 25 to 34 (59.7%), highly educated, using their telephone 1 to 3 hours a day (55.2%). The mean intention score was 4.92 ± 2.03 out of 7. Social influence (β:1.21, p < 0.0001) and beliefs about consequences (β:0.17, p = 0.03) were positively associated with it. Of the pregnant women who rated the paper-based version of the app during a personal interview (47/67), 89.9% were familiar with and appreciated pregnancy apps. Understanding the influence of these factors on pregnant women's intention to use the mDA could contribute to the development of effective strategies to promote its use in order to support informed choices in prenatal screening.