Le cadre de travail dans lequel s'inscrit cette thèse porte sur le développement d'une structure de pilotage prenant en compte simultanément les contraintes prévisionnelles et les contraintes réelles du système de production. Ces premières s'expriment en terme d'objectifs globaux et les secondes en terme de réactivité et de flexibilité. Plusieurs études ont montré les possibilités offertes par la structure distribuée pour absorber les fonctionnements dégradés. L'objectif de ce mémoire est d'étendre et de compléter la structure de pilotage de Tchako afin: • de permettre la prise en compte de la notion d'objectif global, • d'accroître la capacité intrinsèque de réactivité de l'approche distribuée. Nous montrons d'une part que l'intégration de la notion d'objectif global peut être obtenue par l'adjonction d'un niveau de supervision au modèle de Tchako. D'autre part, afin de conserver un niveau de réactivité satisfaisant, nous montrons qu'un compromis efficace entre les besoins en termes de réactivité et de gestion prévisionnelle (objectifs globaux) consiste à ordonnancer une partie des opérations à réaliser (ordonnancement partiel). Nous élaborons une liste des différentes approches possibles concernant les opérations (ou les ressources de production) à ordonnancer, et justifions une approche par ordonnancement partiel d'une ressource critique. Nous désignons la structure de pilotage correspondante sous le terme de pilotage hybride. L'accroissement de la capacité intrinsèque de réactivité résulte de la conception et du développement d'une structure de communication décomposée en deux niveaux, intégrant chacun une gestion de la robustesse. Ce point constitue une conceptualisation et une extension de la structure de communication de Tchako. Un autre point porte sur le développement d'un module de gestion de contraintes dynamiques portant sur le processus de fabrication. Par ailleurs, l'étude des processus de décision dans un cadre de pilotage temps-réel et distribué montre que les décisions sont de nature multicritère. L'étude de faisabilité que nous présentons a porté sur l'intégration d'une approche multicritère au niveau des processus décisionnels, prenant en compte les contraintes imposées au niveau du pilotage hybride. Elle a mis en évidence le faible niveau de structuration des processus décisionnels et conduit à analyser les possibilités d'intégration de l'opérateur humain via un système interactif d'aide multicritère à la décision.

Notre thèse est consacrée à l’étude des méthodes de rangements multicritères dans le cadre de la problématique de tri. Dans un problème de tri une personne, appelée décideur, désire assigner un objet, appelé action, à des catégories prédéfinies. Des problèmes de tri surgissent régulièrement dans la vie de tous les jours. Par exemple, un médecin ausculte son patient et sur base des symptômes observés, il assigne son patient à une catégorie de pathologies. Ainsi, le médecin peut prescrire un traitement approprié. Par ailleurs, on catégorise les cyclones tropicaux en fonction de leur vitesse, pression superficielle et de la hauteur de marée. En fonction de la catégorie du cyclone, des dégâts éventuels peuvent être prédits et des mesures de protection adéquates devront être prises. Dans un problème de tri, un décideur regroupe ainsi les actions qu’il considère similaires, à des fins descriptives, organisationnelles ou préventives. Nous supposerons en outre que le décideur exprime une relation de préférence entre les classes préalablement définies. D’autre part, les méthodes de rangement permettent de ranger les actions de la meilleure à la moins bonne. Nul étudiant ne peut nier l’existence des " rankings " d’universités. Une société ordonne les candidats à l’issue d’un entretien d’embauche. Une société désire par ailleurs établir des partenariats avec les fournisseurs les plus performants. Nous sommes tous confrontés à cette tâche délicate de ranger les actions de la meilleure à la moins bonne. Les méthodes d’aide à la décision proposent des techniques permettant à un décideur d’obtenir un rangement d’actions. L’objectif de cette thèse est d’étudier la possibilité de résoudre des problèmes de tri à l’aide de méthodes de rangement. L’approche adoptée est de ranger une action particulière par rapport à des normes ou profils définissant les catégories. L’assignation de l’action sera dès lors basée sur sa position dans ce rangement particulier. Quelles sont les hypothèses nécessaires pour un tel modèle ? Ces méthodes présentent-elles un biais ou ont-elles d’autres avantages par rapport aux méthodes de tri existantes? Est-il préférable de modéliser les catégories à l’aide de critères même si celles-ci ne présentent pas de relation de préférence ? Dans cette thèse nous donnerons des premiers éléments de réponse en développant de nouvelles méthodes de tri basées sur des méthodes de rangement existantes.

Nous présentons dans cette thèse, un outil d'aide à la décision pour la régulation du trafic ferroviaire dans une usine sidérurgique. La particularité de ce système est qu'il repose sur une utilisation en temps réel, et qu'il est soumis à des contraintes spécifiques liées au processus de fabrication de l'acier. Nous décrivons ses spécificités et son rapprochement avec le problème de tournées de véhicules avec fenêtres de temps. La méthode de résolution que nous avons mise en oeuvre repose sur la coopération d'une heuristique de construction parallèle des tournées avec une heuristique d'amélioration des tournées. Les applications aux cas réels que nous avons menées montrent une amélioration de la satisfaction client en terme de nombre de retards et de durée totale des retards. La mise en oeuvre dans un site industriel est également présentée dans ce mémoire.

Pour dimensionner les liaisons entre pales et disques des roues de turbines, plusieurs méthodologies sont utilisées selon qu’elles s’appliquent en pré-dimensionnement, en dimensionnement et optimisation, ou en suivi de fabrication. Dans tous les cas, elles ont pour objectif de vérifier que les fonctions des attaches pales – disques sont assurées pour la combinaison de variables d’entrée étudiée. Ce mémoire de thèse propose des modèles et des outils pour différents niveaux d’étude. Au niveau « expertise », trois sujets ont été traités : l’évaluation de la probabilité de montage des pales, le calcul de durée de vie en fluage des filets d’interpale, et l’estimation de la durée de vie en fatigue oligocyclique. Au niveau « intermédiaire », une chaîne de calcul automatisée des attaches pales – disques a été développée en s’appuyant sur les observations précédentes. Au niveau « global », des plans d’expériences lancés sur la chaîne de calcul ont permis d’obtenir une base de données exploitée pour construire des métamodèles. Ceux-ci ont été finalement intégrés dans une maquette d’outil d’aide à la décision exploitable en pré-dimensionnement et en suivi de fabrication / In most turbine engines, blades are mounted on discs by mechanical attachments called "fir-tree links". These interfaces transmit loads up to 50,000 N at temperatures between 550 and 750°C. Their resistance to various stresses must be ensured throughout the engine life in service. They should also allow the blades installation and removal during the various maintenance operations. To design and size these attachments, several methodologies are used. They are characterized by various levels of relevance, time and implementation costs. In all cases, their objective is to verify that the functions of the blade – disc link will be insured for the current combination of input variables. These thesis works have sought to propose models and tools for different levels of study. At the “expertise” level, which corresponds to the detailed study of potential link failures, three subjects were treated: blade mounting probability evaluation, disc teeth creep life calculation, low cycle fatigue life assessment of the links. For the "intermediate" level, an automated calculation chain was developed based on previous observations. At the "global" level, designs of experiments launched on the previous built calculation chain have furnished a database used next to build metamodels. These surrogate models were finally integrated into a decision support tool, dedicated to early design and production monitoring. For each case, industrial applications have been processed in order to evaluate the proposed methodologies

Les travaux présentés dans cette thèse portent sur le thème de la modélisation et de l’aide à la décision dans le cadre des systèmes complexes. Plus précisément, nous nous intéressons au couplage de simulations orientées agent à une méthode de résolution de problèmes inverses. Une architecture générique de système d’aide à la décision est ainsi proposée. Ces travaux sont appliqués à la conception d’un système d’aide à la décision dédié à l’entomologie médico-légale. Cette discipline à mi-chemin entre la criminalistique et l’entomologie vise à concevoir des méthodes de datation de la mort basées sur des indices entomologiques, i.e., les insectes (principalement des diptères nécrophages) ou restes d’insectes retrouvés sur ou à proximité du corps. Ainsi, dans le cadre de ce travail réalisé en collaboration avec le laboratoire d’entomologie médico-légale de l’Institut de Médecine Légale de Lille, nous présentons : • un modèle à base d’agents permettant de simuler le développement des diptères nécrophages dans un environnement complexe (e.g., un corps situé dans un écosystème donné), en prenant en compte plus de paramètres que les méthodes classiques, • une implémentation de l’architecture de système d’aide à la décision évoquée plus haut, basée sur ce modèle. / The work presented in this thesis deals with modelling and decision support issues in the context of complex systems. Specifically, we investigate the coupling of agent-based simulations and inverse problem resolution methods. Thus, a generic architecture of decision support system is proposed. We identify two problems related to the implementation of this architecture: the validation of simulation parameters and the observation of agent-based simulations. We offer some answers to solve them. The notion of inverse problem is redefined in the context of decision support in a multi-model framework. Therefore, a resolution method and heuristics, based on ideas from works on abductive reasoning, are proposed. This work is then applied to the conception of a decision support system dedicated to forensic entomology. This research area, midway between forensic sciences and entomology, aims to develop post-mortem estimation methods based on entomological indices, i.e., insects (mainly necrophagous diptera) or insect remains, sampled on or around the cadaver. In the context of this work, done in collaboration with forensic entomology laboratory of the Legal Medicine Institute of Lille, we present: • an agent-based model of necrophagous diptera in a complex environment such as a dead body in a specific ecosystem, taking into account more parameters than conventional methods, • an implementation of the decision support system architecture mentioned above, based on this model.

L’aide multicritère à la décision (AMCD) vise à faciliter et améliorer la qualité du processus de prise de décision. Les méthodes d’AMCD permettent de traiter les problèmes de choix, rangement et classification. Ces méthodes impliquent généralement la construction d’un modèle. Déterminer les valeurs des paramètres de ces modèles n’est pas aisé. Les méthodes d’apprentissage indirectes permettent de simplifier cette tâche en apprenant les paramètres du modèle de décision à partir de jugements émis par un décideur tels que “l’alternative a est préférée à l’alternative b” ou “l’alternative a doit être classifiée dans la meilleure catégorie”. Les informations données par le décideur sont généralement parcimonieuses. Le modèle d’AMCD est appris au cours d’un processus interactif entre le décideur et l’analyste. L’analyste aide le décideur à formuler et revoir ses jugements si nécessaire. Le processus s’arrête une fois qu’un modèle satisfaisant les préférences du décideur a été trouvé. Le “preference learning” (PL) est un sous domaine du “machine learning” qui s’intéresse à l’apprentissage des préférences. Les algorithmes de ce domaine sont capables de traiter de grands jeux de données et sont validés au moyen de jeux de données artificiels et réels. Les jeux de données traités en PL sont généralement collectés de différentes sources et sont entachés de bruit.Contrairement à l’AMCD, il existe peu ou pas d’interaction avec l’utilisateur en PL. Le jeu de données fourni en entrée à l’algorithme est considéré comme un échantillon éventuellement bruité d’une “réalité” ou “vérité de terrain”. Les algorithmes utilisés dans ce domaine ont des propriétés statistiques fortes leur permettant de s’affranchir du bruit dans ces jeux de données. Dans cette thèse, nous développons des algorithmes d’apprentissage permettant d’apprendre lesparamètres de modèles d’AMCD. Plus précisément, nous développons une métaheuristique afin d’apprendre les paramètres d’un modèle appelé MR-Sort (“majority rule sorting”). Cette métaheuristique est testée sur des jeux de donnéesartificiels et réels utilisés dans le domaine du PL. Nous utilisons cet algorithme afin de traiter un problème concret dans le domaine médical. Ensuite nous modifions la métaheuristique afin d’apprendre les paramètres d’un modèle plus expressif appelé NCS (“non-compensatory sorting”). Finalement, nous développons un nouveau type de règle de veto pour les modèles MR-Sort et NCS qui permet de prendre les coalitions de critères en compte. La dernière partie de la thèse introduit les méthodes d’optimisation semi-définie positive (SDP) dans le contexte de l’aide multicritère à la décision. Précisément, nous utilisons l’optimisation SDP afin d’apprendre les paramètres d’un modèle de fonction de valeur additive. / Multiple-criteria decision analysis (MCDA) aims at providing support in order to make a decision. MCDA methods allow to handle choice, ranking and sorting problems. These methods usually involve the elicitation of models. Eliciting the parameters of these models is not trivial. Indirect elicitation methods simplify this task by learning the parameters of the decision model from preference statements issued by the decision maker (DM) such as “alternative a is preferred to alternative b” or “alternative a should be classified in the best category”. The information provided by the decision maker are usually parsimonious. The MCDA model is learned through an interactive process between the DM and the decision analyst. The analyst helps the DM to modify and revise his/her statements if needed. The process ends once a model satisfying the preferences of the DM is found. Preference learning (PL) is a subfield of machine learning which focuses on the elicitation of preferences. Algorithms in this subfield are able to deal with large data sets and are validated withartificial and real data sets. Data sets used in PL are usually collected from different sources and aresubject to noise. Unlike in MCDA, there is little or no interaction with the user in PL. The input data set is considered as a noisy sample of a “ground truth”. Algorithms used in this field have strong statistical properties that allow them to filter noise in the data sets.In this thesis, we develop learning algorithms to infer the parameters of MCDA models. Precisely, we develop a metaheuristic designed for learning the parameters of a MCDA sorting model called majority rule sorting (MR-Sort) model. This metaheuristic is assessed with artificial and real data sets issued from the PL field. We use the algorithm to deal with a real application in the medical domain. Then we modify the metaheuristic to learn the parameters of a more expressive model called the non-compensatory sorting (NCS) model. After that, we develop a new type of veto rule for MR-Sort and NCS models which allows to take criteria coalitions into account. The last part of the thesis introduces semidefinite programming (SDP) in the context of multiple-criteria decision analysis. We use SDP to learn the parameters of an additive value function model.

La maîtrise du calcul prévisionnel du comportement dynamique de structures mécaniques demeure un enjeu majeur pour l'amélioration de la conception en présence de facteurs mal maîtrisés. Dans ce document, nous présentons des méthodologies de conception permettant de prendre en compte dans le processus de décision, les incertitudes sur les paramètres de conception, les incertitudes sur les mesures ou encore l'impact des modifications. Dans la première partie, nous étudions le potentiel d'une méthode de synthèse modale basée sur l'utilisation des modes propres orthogonaux. Une méthodologie de vérification et d'optimisation de super-éléments est également présentée. Enfin, nous montrons qu'un algorithme génétique peut permettre une sélection optimale des coordonnées physiques dans les méthodes de réduction. La deuxième partie concerne l'identification paramétrique des structures mécaniques à partir d'observations incertaines et la quantification de l'information susceptible d'être obtenue grâce à des mesures expérimentales. Nous utilisons dans cette étude une formulation probabiliste des problèmes inverses. Une planification d'essais en vue d'un gain d'information est réalisée avec des plans d'expérience bayésiens. Dans la dernière partie, l'approche non-probabiliste info-gap est appliquée afin d'évaluer la robustesse aux incertitudes de deux méthodes de recalage. Cette méthode permet aussi de vérifier que, dans un environnement incertain et pour un critère de performance donné, il peut être préférable de choisir un modèle " satisfaisant" plutôt qu'un modèle optimal.

Depuis la fin des années 80, s'exprime dans le monde industriel la nécessité de nouvelles organisations et de réseaux d'entreprises plus propices à une meilleure productivité. Ces nouvelles structures qui sont supposées améliorer la performance industrielle demandent que soient analysées et maîtrisées les relations d'échange interentreprises. En effet, la conception des produits, leur fabrication et leur conditionnement, leur commercialisation et leur distribution sont le fait, non plus d'entreprises isolées et autarciques, mais de réseaux d'entreprises de plus en plus complexes, pouvant prendre de surcroît différentes formes. C'est dans ce contexte, que le concept d'Architecture Industrielle apparaît et se définit comme le regroupement d'entreprises dont les relations ont un caractère durable. Parmi ces différentes architectures, nous nous intéresserons ici à celles qui mettent en relation des donneurs d'ordres et des fournisseurs.<br />À ces ensembles d'entreprises, regroupées autour d'un objectif désormais commun, correspond un besoin de coordination de l'ensemble des actions réparties chez les différents partenaires.<br />Nous nous sommes intéressés dans nos travaux à une formalisation de la conduite entre entreprises basée sur les notions de prise de décision distribuée et de coopération, notions qui s'opposent à la structuration hiérarchisée encore récemment dominante dans de nombreux secteurs industriels.<br />L'ensemble de ce mémoire s'organise en quatre chapitres. Dans une première partie, nous caractérisons l'aide à la décision et le pilotage distribué des flux interentreprises. Les deux chapitres suivants constituent le cœur de notre travail. Nous y présentons notre démarche qui se fonde sur une modélisation de l'Architecture Industrielle et sur une formalisation de la coopération par un ensemble de négociations bilatérales. Enfin, le dernier chapitre reprend l'ensemble de notre démarche à travers un exemple issu du monde industriel.

La régulation ferroviaire sur de vastes zones est un problème complexe. Elle intervient dans la phase opérationnelle de la production. Son rôle consiste à trouver de nouvelles solutions en termes de planification des mouvements de trains suite à l'apparition d'un incident empêchant la réalisation normale du plan de transport préétabli dans les phases amont de la production. La contribution de ce travail s'organise autour de trois axes. Le premier consiste à définir une formalisation exhaustive du système ferroviaire, associé à une représentation plus cohérente (modèle multiniveau). Le deuxième axe s'articule autour de l'étude des modèles mathématiques pour la régulation du trafic ferroviaire: évolutions d'un modèle en temps continu complet (espacements dynamiques), proposition d'un modèle innovant à temps discret et d'un modèle mixte (continu-discret) adossé au modèle multiniveau. Enfin, le dernier axe traite de la mise en oeuvre concrète au niveau industriel, en particulier des gains attendus du couplage avec un outil de simulation.

Ce travail propose d'analyser et de modéliser le fonctionnement biophysique et décisionnel d'un système prairial irrigué par gravité. Il est appliqué aux prairies plurispécifiques de Crau. Le système étudié est découpé en deux sous-systèmes : le sous-système biophysique sol-plante-lame d'eau et le sous-système technique, décrit par les processus décisionnels des agriculteurs. L'approche systémique, nous a conduits à décomposer le système biophysique en compartiments interagissant entre eux et passant par une succession d'états. Cette approche structure les expérimentations et la modélisation numérique. Nous montrons que la prairie plurispécifique est sensible en quantité et en qualité aux déficits hydrique courts et modérés et que l'irrigation peut être pilotée à partir du potentiel matriciel et de la fraction d'eau du sol transpirable par la culture. Les données expérimentales permettent d'améliorer et calibrer un modèle de lame d'eau basé sur une loi d'infiltration prédictive et un modèle de culture basé sur une approche des traits fonctionnels. La qualité de prédiction, obtenue par validation croisée, est satisfaisante par rapport à l'utilisation souhaitée du modèle, les effets du vent et de la plurispécificité sur le rendement ayant été intégrés. Un modèle conceptuel des décisions est construit à partir d'une enquête sur le fonctionnement du système de production en adaptant le concept de ‘modèle d'action' aux systèmes gravitaires et aux prairies. Le couplage de ces modèles complètera ce travail afin d'élaborer un outil d'aide à la conception de systèmes de culture plus efficients en termes d'usage de l'eau.