Chaque organisation a son propre mode de gestion qui mène au succès ou à l'échec. Ces organisations sont guidées par des objectifs et des spécialisations. Parallèlement, la nécessité de réduire les coûts et de se recentrer sur le cœur du métier se développe incessamment au sein du secteur industriel. A cet effet, une nouvelle forme d'organisation nommée "l'externalisation" est apparue. Au delà des avantages inéluctables de l'externalisation sur le niveau stratégique, financier, organisationnel et opérationnel, bon nombres de risques significatifs existent. Ainsi, notre présent travail cherche une réponse fondée sur l'utilisation de la gestion des risques associée à un processus d'externalisation. Selon nous, anticiper les problèmes et les opportunités à venir peut rendre le processus de prise de décisions associé au déroulement des projets plus agile. Dans ce cadre, notre but consiste à proposer des modes et des démarches d'adaptation aux risques liés aux stratégies d'externalisation et à accommoder celles-ci au sein d'un échantillon d'entreprises externalisatrices Tunisiennes. A cet effet, des méthodes multicritères d'aide à la décision et des techniques de développement des systèmes à base de connaissances ont été adapté aux besoins de l'application. L'assistance proposée à ces dernières a consisté à développer un système interactif d'aide à la décision techniquement adapté, économiquement viable, socialement acceptable et écologiquement durable

Cette thèse s'appuie sur deux axes. L'un appliqué traite de la création d'un indicateur dont le but est d'évaluer la gravité attendue des conséquences d'un scénario de pollution accidentelle. J'ai choisi d'utiliser des outils méthodologiques appartenant au domaine de l'aide multi-critères à la décision pour traiter ce premier sujet. Ce problème impliquant plusieurs disciplines scientifiques, j'ai choisi de le diviser en plusieurs sous-problèmes à travers une arborescence de critères. J'ai également impliqué plusieurs experts, notamment en toxicologie et en écologie afin de mieux prendre en compte les aspects liés à ces deux disciplines dans la création de cet indicateur.L'étude des méthodes de tri multicritère effectuée lors des recherches sur le premier axe m'a amené à en proposer une nouvelle que j'ai nommé algorithme du Dominance Based Monte Carlo (DBMC). Cet algorithme a comme particularités de n'être pas fondé sur un modèle et de fonctionner de manière stochastique. Nous avons étudié ses propriétés théoriques, en particulier nous avons démontré qu'en dépit de sa nature stochastique, le résultat de l'algorithme Dominance Based Monte Carlo converge presque sûrement. Nous avons également étudié son comportement et ses performances pratiques à travers un test nommé k-fold cross validation et les avons comparés aux performances d'autres algorithmes d'élicitation des préférences pour le tri multi-critères. / This thesis is based on two main axes. The first one deals with the creation of an indicator that aims at evaluating the expected severity of the consequences of a scenario of accidental pollution. In order to create this methodology ofevaluation, I chose to use methodological tools from multi-criteria decision aiding. So as to deal with the complexity of this problem, i decided to split it into several sub-problems using a hierarchy of criteria, being mainly inspired by the "value focused thinking approach". In this work, I interacted with several experts in toxicology and in ecology in order to betterdeal with every aspect of this problem.While studying several elicitation methods for the multi-criteria sorting problem, I proposed a new one that I named Dominance Based Monte Carlo algorithm (DBMC), which brings me to the secons axis of this thesis. This elicitation algorithm has two main specificities: being model free and a stochastic functionning. In this thesis, we study its theoretical properties. In particular, we prove that despite its stochastic nature, the result of the Dominance Based Monte Carlo algorithm converges almost surely. We also study its practical performances through a test named k-fold validation and we compared these performances to those of other elicitation algorithms for the sorting problem.