Le management d'activités à risques implique de nombreuses décisions qui mettent en scène un collectif d'acteurs ayant chacun leur domaine d'expertise ou d'action pour concevoir ou exploiter un système complexe. D'abord, le rôle d'un système interactif d'aide à la décision de groupe (SIADG) dans le cadre du management d'activités à risques est analysé. Les fonctionnalités du système sont spécifiées de sorte à minimiser l'impact des erreurs humaines et organisationnelles qui peuvent affecter le processus de décision collectif. Le SIADG est vu comme le médiateur entre l'homme et le système qu'il cherche à maîtriser : il l'aide à percevoir une situation critique, la comprendre, l'interpréter et la diagnostiquer avant d'y remédier, mais il favorise également la résolution collective en constituant un support à la communication et à la coordination des intervenants. La décision est perçue comme un processus dynamique dont le temps de réponse dépend de l'efficacité avec laquelle est menée la phase de délibération. Plusieurs grandeurs et modèles pour contrôler la délibération sont proposés. Un premier type de situation décisionnelle met en scène un manager qui s'entoure d'experts pour prendre une décision sur la base d'un processus de fusion des avis exprimés. L'incertitude attachée à l'évaluation des alternatives est due d'une part, à l'imprécision des avis d'experts, d'autre part aux divergences d'opinions. Le contrôle de cette incertitude permet d'identifier les critères sur lesquels doit se focaliser le débat d'experts. Le concept d'influence dans un réseau social est alors introduit pour proposer deux modèles de pilotage de la phase de délibération d'une décision d'organisation, basé sur la délibération argumentée pour l'un, sur des simulations stochastiques pour l'autre, avec un formalisme d'équations d'état pour représenter l'évolution des convictions au fil du débat. Ensuite, les décisions qui concernent l'amélioration d'un système complexe, où se confrontent la vision stratégique des managers et la vision opérationnelle des exécutants sont abordées. Lorsque des objectifs atteignables ont été négociés, un modèle basé sur un problème de programmation par contraintes permet de calculer une mise en œuvre des actions pour les atteindre. Dans ce cas, soit le collectif est vu comme un ensemble d'agents collaboratifs et la délibération est pilotée par l'efficience de la décision ; soit comme un ensemble d'agents simplement coopératifs, dont nous modélisons la négociation où se mêlent objectifs collectifs et enjeux individuels, à l'aide de la théorie de l'argumentation. Ces modèles traitent tous du contrôle du processus cognitif que constitue la décision collective : l'automatisation cognitive vise ainsi à réduire les erreurs humaines et organisationnelles qui pourraient affecter la décision en particulier les erreurs d'évaluation et de coordination. Une conclusion et des perspectives achèvent ce manuscrit qui est illustré de plusieurs exemples relatifs au management d'activités à risques.

Nous passons la majeure partie de notre vie dans des bâtiments. Ces derniers ont été construits, pour la plupart, avant les chocs pétroliers de 1974 et 1979, et offrent une performance énergétique médiocre ainsi que des conditions de confort (thermique, acoustique, éclairement naturel) largement améliorables. En France, avec 32 millions de logements et un taux de renouvellement annuel du parc existant inférieur à 1 %, la rénovation énergétique des logements devient une nécessité. Cela, autant pour des raisons politiques (indépendances énergétiques), économiques (relance des emplois de la construction, valorisation du patrimoine), sociales (bien-être des occupants, lutte contre la précarité), qu'environnementales (diminutions des émissions des gaz à effet de serre). Ce travail de thèse vise à proposer des connaissances ainsi qu'une méthodologie afin de contribuer à l'aide à la décision pour la prescription de scénarios d'amélioration énergétique efficaces des maisons individuelles construites durant la période 1945-1974. Trois problématiques sont mises en avant dans cette recherche. 1) l'intégration de l'approche globale (systémique et multicritère) de la rénovation afin d'éviter des contre-performances collatérales dues à des mauvais choix ; 2) l'aide à la formalisation des préférences des propriétaires-occupants (notre maîtrise d'ouvrage) dans un format interprétable par des outils d'analyses multicritères ; 3) l'intégration des incertitudes liées à la caractérisation des bâtiments existants dans le processus d'élaboration des scénarios et d'aide à la décision. À travers une description systémique des bâtiments et une évaluation multicritères des performances des actions d'amélioration retenues, nous proposons une méthodologie innovante, constituée de 6 sous-modèles techniques modulables et interchangeables, qui vise à automatiser le processus de construction, d'évaluation et de hiérarchisation performantielle de scénarios de rénovation. Le cœur de notre méthodologie est basé sur la formalisation de l'expertise métier des spécialistes du bâtiment dans deux de nos 6 sous-modèles. Le premier est une matrice d'influence permettant de passer des enjeux de rénovation les plus courants (équivalent aux préférences exprimées par la maîtrise d'ouvrage) en profil de poids relatifs et profil de niveaux-cibles de performance sur les indicateurs modélisés. Le second, est un outil d'inférence probabiliste (utilisant la technologie des réseaux bayésiens) permettant à la fois d'optimiser les assemblages d'actions d'amélioration (programmation par contraintes successives) et de réaliser une évaluation multicritère de ces assemblages (par l'usage de fonctions d'agrégation de performances locales). Un sixième et dernier sous-modèle utilise les méthodes de surclassement ELECTRE pour trier et classer les alternatives de rénovation préalablement générées par ordre de préférence. Notre méthodologie offre enfin la possibilité de laisser l'utilisateur tester ses propres scénarios d'amélioration énergétique afin d'analyser leurs performances multicritères et leur compatibilité avec les caractéristiques de l'existant capitalisées lors du diagnostic technique d'une opération. La méthodologie développée se veut pédagogique et transposable dans un prototype d'outil informatique fonctionnel. Une première version a été développée et utilisée pour appliquer notre processus d'aide à la décision à un cas réel de maison individuelle à rénover. Les premiers résultats obtenus sont cohérents et permettent de valider la démarche. Néanmoins, il faut garder à l'esprit que comme tout modèle utilisant des connaissances expertes, sa robustesse et la limite de validité de son périmètre d'application dépendent de la qualité du savoir métier capitalisé. / We spend most of our lives in buildings. These were built mostly before the oil shocks of 1974 and 1979 and offer both poor energy performances and improvable comfort conditions (thermal, acoustic, natural lighting). In France, with 32 million units and an annual turnover of less than 1% of the existing building stock, the energy renovation of housing becomes a necessity. This, as much for political ends (energy dependence), economic reasons (revival of construction jobs, real-estate valorisation), social reasons (wellbeing of occupants), as environmental reasons (reduction of greenhouse gas emissions). This thesis aims to provide knowledge and a methodology to contribute to the decision support for prescribing efficient energy renovation scenarios of houses built during the 1945-1974 period. Three issues are highlighted in this research work: 1) the integration of an holistic approach of renovation process (systemic and multi-criteria) to avoid not foreseen collateral effects due to bad choices; 2) help formalize the preferences of decision-takers (homeowners) in a format interpretable by multi-criteria analysis tools; 3) integration of uncertainties related to the characterization of existing buildings in the process of scenarios generation and decision support. Through a systemic description of buildings and a multi-criteria performance assessment of formerly identified renovation actions, we propose an innovative methodology, consisted of 6 modular and interchangeable technical sub-models, which aims to automate the generation, assessment, optimization and performance-based ranking of renovation scenarios. The heart of the methodology is based on the formalization of renovation knowledge from construction specialists in two of our six sub-models. The first one is an influence matrix that we use to translate most common renovation goals (equivalent to the wishes expressed by homeowners) into a profile of relative weights and a profile of targeted-levels of performance on indicators modelled. The second one is a probabilistic inference tool (using the technology of bayesian networks) to both optimize assemblies of renovation actions (programming by successive constraints) and achieve multi-criteria evaluation of these assemblies (by the use of aggregation functions of local performances). A sixth and final sub-model uses the ELECTRE outranking methods to sort and classify, by preference order, renovation scenarios previously generated. At last, our methodology provides the ability to let users test their own energy renovation scenarios in order to analyze their multi-criteria performances and compatibility with the characteristics of the existing capitalized during the technical diagnosis of their building. The methodology proposed is intended to be educational and transposable into a functional computer system prototype. A first version was developed and used to apply our decision process to a real case of individual house to renovate. First results obtained are consistent and allow validating the approach. However, keep in mind that like any model using expert knowledge, robustness and validity limit of its scope of application depend on the quality of knowledge work capitalized.

Titre de l'écran-titre (visionné le 24 juillet 2023) / L'opérateur en surveillance urbaine est appelé à observer et analyser plusieurs sources vidéo en simultané afin de détecter les comportements potentiellement à risque pour la sécurité de la population. L'efficacité à détecter des incidents repose sur la capacité à comprendre les différents aspects d'une situation parfois complexe et son l'évolution afin de pouvoir projeter son état dans le temps et en déterminer le potentiel critique (Stainer et coll., 2013). L'opérateur sollicite ainsi plusieurs ressources cognitives importantes qui peuvent devenir lourdes à gérer lors d'une tâche de recherche visuelle au sein d'un environnement visuel saturé ou lors de l'évaluation du potentiel critique d'une situation (Hodgetts et coll., 2017). Paradoxalement, les environnements de surveillance traditionnels ont tendance encore aujourd'hui à présenter une grande quantité d'information à la fois, suggérant une meilleure efficacité de détection quand l'opérateur peut accéder à toutes les sources disponibles simultanément (Smallman et John, 2005). Pourtant, bien qu'intuitive, cette approche tend au contraire à générer un impact négatif sur la performance (Stainer et coll., 2021) puisque l'outil multiplex est inadapté à la réalité cognitive des utilisateurs (Stainer et coll., 2013; Tickner et Poulton, 1973) qui s'avère opérer un traitement sériel de l'information pour certains aspects clés d'une tâche de détection (Zelinsky et Loschky, 2005). Le présent projet vise par une approche de recherche holistique (Lafond et coll., 2010) et systémique (Sevaldson, 2013) et par une méthodologie à l'intersection des sciences et du design à supporter l'utilisateur dans sa tâche afin d'harmoniser l'outil de visualisation avec sa réalité cognitive lors d'une tâche de surveillance. Cette stratégie permet d'associer différents phénomènes d'un point de vue global, mais également en termes d'influence mutuelle des dimensions cognitives concomitantes afin d'assurer le confort interactionnel et cognitif de l'utilisateur. Un environnement sériel monoplex est comparé à une interface traditionnelle multiplex afin de comprendre l'effet du mode de visualisation sur la performance de surveillance. Dans son état actuel, l'interface monoplex harmonisée avec les processus sériels de l'attention ne s'avère pas améliorer la performance de détection, mais augmente cependant la conscience de la situation sans générer de coût au niveau de la charge mentale, ce qui souligne le potentiel de la sériation en recherche visuelle. L'analyse des phénomènes cognitifs semble démontrer que la sérialité seule n'est pas suffisante pour améliorer la performance, mais qu'elle gagnerait à être mise en relation avec d'autres facteurs d'influence pour avoir un impact significatif sur la performance en surveillance. Les résultats démontrent que la valeur attribuée aux incidents à détecter s'avère être le facteur prédominant de la détection selon le modèle NSEEV de l'attention (Steelman et coll., 2011), et gagnerait à être considéré dans l'intégration de la sérialité en surveillance, notamment lorsqu'on considère l'approche monoplex comme étant plus cohérente avec les tâches de nature descendantes (Treisman et Gelade, 1980) vu la plus grande facilité à s'y concentrer sur un élément spécifique à la fois (Stainer et coll., 2013). À la lumière des résultats, un concept hybride modulaire est exploré pour supporter une approche par scène ou par regroupement de proximité sémantique (Tatler, 2021) qui s'aligne davantage avec les différents types de traitement cognitif sollicités en recherche visuelle.

Objectif: De nombreux centres de santé à travers le monde utilisent des critères d'évaluation des préférences cliniques (CPAC) pour donner la priorité aux patients pour accéder aux chirurgies électives. Le processus de priorisation clinique du patient utilise à cette fin les caractéristiques du patient et se compose généralement de critères cliniques, d'expériences de patients précédemment hospitalisés et de commentaires sur les réseaux sociaux. Le but de la hiérarchisation des patients est de déterminer un ordre précis pour les patients et de déterminer combien chaque patient bénéficiera de la chirurgie. En d'autres termes, la hiérarchisation des patients est un type de problème de prise de décision qui détermine l'ordre de ceux qui ont le plus bénéficié de la chirurgie. Cette étude vise à développer une méthodologie hybride en intégrant des algorithmes d'apprentissage automatique et des techniques de prise de décision multicritères (MCDM) afin de développer un nouveau modèle de priorisation des patients. L'hypothèse principale est de valider le fait que l'intégration d'algorithmes d'apprentissage automatique et d'outils MCDM est capable de mieux prioriser les patients en chirurgie élective et pourrait conduire à une plus grande précision. Méthode: Cette étude vise à développer une méthodologie hybride en intégrant des algorithmes d'apprentissage automatique et des techniques de prise de décision multicritères (MCDM) afin de développer un modèle précis de priorisation des patients. Dans un premier temps, une revue de la littérature sera effectuée dans différentes bases de données pour identifier les méthodes récemment développées ainsi que les facteurs de risque / attributs les plus courants dans la hiérarchisation des patients. Ensuite, en utilisant différentes méthodes MCDM telles que la pondération additive simple (SAW), le processus de hiérarchie analytique (AHP) et VIKOR, l'étiquette appropriée pour chaque patient sera déterminée. Dans la troisième étape, plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique seront appliqués pour deux raisons: d'abord la sélection des caractéristiques parmi les caractéristiques communes identifiées dans la littérature et ensuite pour prédire les classes de patients initialement déterminés. Enfin, les mesures détaillées des performances de prédiction des algorithmes pour chaque méthode seront déterminées. Résultats: Les résultats montrent que l'approche proposée a atteint une précision de priorisation assez élevée(~70 %). Cette précision a été obtenue sur la base des données de 300 patients et elle pourrait être considérablement améliorée si nous avions accès à plus de données réelles à l'avenir. À notre connaissance, cette étude présente la première et la plus importante du genre à combiner efficacement les méthodes MCDM avec des algorithmes d'apprentissage automatique dans le problème de priorisation des patients en chirurgie élective. / Objective: Many healthcare centers worldwide use Clinical Preference Assessment criteria (CPAC) to prioritize patients for accessing elective surgeries [44]. The patient's clinical prioritization process uses patient characteristics for this purpose and usually consists of clinical criteria, experiences of patients who have been previously hospitalized, and comments on social media. The sense of patient prioritization is to determine an accurate ordering for patients and how much each patient will benefit from the surgery. This research intends to build a hybrid approach for creating a new patient prioritizing model by combining machine learning algorithms with multi-criteria decision-making (MCDM) methodologies. The central hypothesis is to validate that the integration of machine learning algorithms and MCDM tools can better prioritize elective surgery patients and lead to higher accuracy. Method: As a first step, a literature review was performed in different databases to identify the recently developed methods and the most common criteria in patient prioritization. Then, using various MCDM methods, including simple additive weighting (SAW), analytical hierarchy process (AHP), and VIKOR, the appropriate label for each patient was determined. As the third step, several machine learning algorithms were applied to predict each patient's classes. Finally, we established the algorithms' precise prediction performance metrics for each approach. Results: The results show that the proposed approach has achieved relatively high prioritization accuracy (~70%). This accuracy has been obtained based on the data from 300 patients, and it could be significantly improved if we have access to more accurate data in the future. To the best of our knowledge, this research is the first of its type to demonstrate the effectiveness of combining MCDM methodologies with machine learning algorithms in patient prioritization problems in elective surgery.

Les solutions fondées sur la nature (SFN) sont des systèmes d'ingénierie inspirés de la nature, tels que les zones humides, les cellules de biorétention, les toits verts, les sols poreux ou les jardins de pluie, qui peuvent offrir de nombreux avantages dans un environnement urbain. Elles sont de plus en plus étudiées par la communauté scientifique et considérées par les décideurs comme des actions durables permettant de relever de nombreux défis urbains liés au changement climatique et au développement socio-économique des villes. En effet, elles ont le potentiel de réduire les effets des îlots de chaleur urbains, d'améliorer l'esthétique, d'accroître la biodiversité, d'apporter une gestion de l'eau pluviale à la source, etc. Cette diversité de bénéfices rend l'utilisation de méthodes d'aide multicritère à la décision (AMCD) pertinente pour aider à la prise de décision pour la planification des NBS et ainsi maximiser les bénéfices qu'elles pourraient apporter à l'environnement urbain. Dans cette thèse, nous présentons un état des lieux de la pratique actuelle de la planification des NBS en nous intéressant de près à l'approche par scénarios et aux outils de conception et de planification pour la gestion des eaux pluviales les plus couramment utilisés. Nous présentons également un état des lieux des méthodes et outils AMCD et des processus participatifs qui permettent l'application de ces méthodes. De plus, nous effectuons une revue de littérature des outils et pratiques AMCD-SFN en examinant où ces pratiques sont appliquées, pourquoi et comment ce processus est mené, et qui y est impliqué. Les études sur la planification des SFN utilisant des méthodes AMCD impliquent rarement les parties prenantes au cours du processus et sont généralement menées sur la base d'une étude de cas unique, en utilisant des méthodes AMCD simplifiées et des outils SIG développés pour un contexte spécifique et qui ne sont pas partagés d'une façon ouverte et en ligne par leurs développeurs. Au regard de ces constats, cette thèse a développé i) une approche participative et collaborative impliquant les décideurs, les chercheurs et les parties prenantes pertinentes pour la planification des SFN en suivant la méthode AMCD MACBETH, ii) une méthode qui combine l'outil d'ingénierie de l'eau UrbanBEATS et la méthode MACBETH pour l'évaluation des alternatives d'implantation des SFN, iii) des lignes directrices pour les décideurs concernant l'utilisation des résultats, des méthodes et des outils afin de faciliter le transfert de connaissances et l'utilisation des résultats, et iv) une démonstration de la flexibilité et de l'adaptabilité de la méthode AMCD-SFN dans différents contextes géographiques, socio-politiques et urbains. Cette nouvelle méthode AMCD-SFN comporte cinq étapes : (1) identification des parties prenantes, (2) développement du modèle multicritère, (3) génération d'alternatives d'implantation des SFN, (4) évaluation des alternatives d'implantation des SFN, et (5) présentation et discussion des résultats avec les parties prenantes. Nous présentons trois études de cas avec des municipalités situées dans différents pays et continents : Trois-Rivières au Canada, Toulouse en France et Melbourne en Australie pour démontrer la pertinence et l'adaptabilité de la planification basée sur le AMCD-SFN pour soutenir le processus de prise de décision. / Nature-Based Solutions (NBS) are engineered nature-inspired systems such as wetlands, bioretention cells, green roofs, porous pavement or rain gardens that can provide many benefits in an urban environment. They are increasingly being studied by the scientific community and considered by decision-makers as sustainable actions to address many of the urban challenges associated with climate change and the socio-economic development of cities. Indeed, they have the potential to reduce urban heat island effects, improve aesthetics, increase biodiversity, manage stormwater at source, etc. This diversity of benefits makes the use of multicriteria decision analysis (MCDA) relevant to help decision making for NBS planning and then maximise the benefits they could bring to the urban environment. In this thesis, we present a state-of-the-art of the current practice of NBS planning with a close look at the scenario planning approach, and the different design and planning tools commonly used for stormwater management. We also present a state-of-the-art of the MCDA methods and tools and the participative processes that allow the application of these methods. Moreover, we carry out a critical literature review on MCDA-NBS tools and practices by looking where these practices are applied, why and how this process is conducted, and who is involved in it. We found that studies for NBS planning using MCDA rarely involve stakeholders during the process and are usually conducted on a single case study basis, using simple MCDA methods and GIS tools developed for a specific context and not shared online and open source by their developers. Therefore, this thesis developed i) a participatory and collaborative approach involving decision-makers, researchers, and relevant stakeholders for NBS planning following the MACBETH MCDA method, ii) a method that combines the UrbanBEATS water engineering tool and the MACBETH MCDA method for evaluating NBS alternatives, iii) guidelines for decision-makers in the use of results, methods, and tools to facilitate knowledge transfer and the usability of results, and iv) a demonstration of the flexibility and adaptability of the MCDA-NBS method to different geographical, socio-political, and urban contexts. This new MCDA-NBS method has five steps: (1) identifying stakeholders, (2) developing the multicriteria model, (3) generating NBS alternatives, (4) evaluating NBS alternatives, and (5) presenting and discussing results with stakeholders. We present three municipality case studies located in different countries and continents: Trois-Rivières in Canada, Toulouse in France and Melbourne in Australia, to demonstrate the relevance and adaptability of MCDA-NBS-based planning to support the decision-making process.

Notre thèse est consacrée à l’étude des méthodes de rangements multicritères dans le cadre de la problématique de tri.<p> <p>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. <p> <p>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.<p> <p>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.<p> <p>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.<p> <p>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.<p> <p><p> / Doctorat en Sciences de l'ingénieur / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Depuis plusieurs années, le contexte de mondialisation et l'accroissement de la concurrence ont défini un nouvel ordre économique et industriel pour les entreprises de production de biens. En effet, ces entreprises sont quotidiennement confrontées à la maîtrise et à l'amélioration des performances de l'ensemble de leurs processus afin de garantir leur pérennité et leur compétitivité. En raison de l'ouverture des marchés et de la concurrence accrue, plusieurs phénomènes concourants ont lieu. Tout d'abord, le phénomène le plus notable concerne l'attente des clients de plus en plus forte, non seulement en ce qui concerne le prix et la qualité, mais également sur l'innovation des produits ainsi que sur leur disponibilité. Dans de telles situations nous proposons de suivre la variabilité du processus par l'intégration de la méthode Six Sigma, afin de détecter toute preuve de changement significatif de la variabilité. L'objectif principal de Six Sigma est d'augmenter la rentabilité de l'entreprise en réduisant le gaspillage, tout en ayant l'intérêt du client à coeur. Elle est aussi une mesure statistique de la performance des processus qui permet de déterminer avec une grande précision la qualité des produits ou services. Six Sigma est le système de management qui se développe le plus vite aujourd'hui dans l'industrie. Centré sur une puissante méthodologie de résolution de problème et d'optimisation des processus. La puissance de Six Sigma vient de l'application d'outils statistiques dans le contexte d'une méthodologie structurée et facile à mettre en oeuvre. Ces outils, utilisés le plus souvent dans un environnement opérationnel de production, s'appliquent égalemen t à tous les processus, y compris administratifs. L'objectif de notre travail de recherche, est de fournir une vision opérationnelle, structurée à travers l'intégration de la méthodologie Six Sigma basée sur les outils multicritères d'aide à la décision afin d'améliorer un système de production, cela se traduit par comprendre et savoir comment optimiser les processus de production dans le but de réduire le nombre de défauts et la variabilité des processus. La méthodologie proposé est appliqué au sein de la société SIDILEC international spécialisée dans la fabrication des faisceaux de câbles électriques pour les constructeurs des voitures avec et sans permis. Le secteur automobile évolue à une vitesse de plus en plus importante. En effet, l'évolution rapide des techniques et des technologies accompagnée d'une explosion de l'informatique, a mis les entreprises face à une concurrence acharnée. Face à cette situation, l'entreprise doit tourner son souci vers la recherche d'une meilleure démarche lui permettant d'atteindre le niveau de compétitivité recherché et de satisfaire les clients. Les travaux se déroulent dans une usine de production spécialisée dans l'étude et la réalisation de faisceaux de câbles électriques pour les secteurs industriels automobiles et ferroviaires. Au terme de ce travail, nous considérons que nos objectifs identifiés dans le support théorique sont bien réalisés et justifiés dans le cadre de ce chapitre pratique. L'intégration de la méthode Six Sigma basée sur les outils multicritères d'aide à la décision pour améliorer un processus de production est parfaitement accomplie et cela se traduit par comprendre et savoir comment améliorer un processus de production dans le but de réduire le nombre de défauts et la variabilité des processus.

En gestion de projet, les procédures de pondération sont associées à l'évaluation de paramètres intervenant dans les processus de décision. Malgré cet enjeu les outils du terrain sont très souvent peu adaptés aux exigences projet. Certains conduisent même à des résultats inexacts. Parallèlement, les solutions disponibles dans le monde de la recherche ne présentent pas toujours la souplesse nécessaire à leur exploitation immédiate sur le terrain. Ce travail de thèse apporte des éléments de réponse tant sur le plan théorique que pratique. Il s'inscrit dans le cadre plus particulier des outils dit de tri croisé. Cette désignation englobe toute méthode ramenant le problème à un ensemble de comparaisons binaires des éléments à pondérer pour simplifier la tâche du groupe de décision.<br />Nos apports consistent tout d'abord en une plus grande flexibilité dans la prise en compte des opinions des décideurs. Une formulation mathématique générale du problème est proposée ainsi que des perspectives, basées sur la logique floue, en vue d'une meilleure gestion de l'imprécision inhérente au jugement. Notre contribution se situe aussi au niveau de la détection et du traitement de l'incohérence induite par l'agrégation de comparaisons binaires comportant le plus souvent une part d'information redondante sans être nécessairement concordante. Un indicateur de cohérence original est proposé de même qu'une procédure itérative en vue de l'amélioration de cette cohérence. De plus, l'introduction de la notion d'entité votante permet d'envisager une plus grande variété de stratégies de vote et de cibler l'assistance apportée au groupe de décision. Enfin sur le plan pratique, un concept original de plate-forme de tri croisé asynchrone et réparti est proposé. Il offre une grande souplesse au niveau de la conception et de la conduite d'une procédure de tri croisé en projet. Une maquette informatique a été développée en vue de valider une partie de ses fonctionnalités.

L’objectif de ces travaux est de développer une méthodologie de génération automatique de gammes d’usinage optimises et innovantes qui permettent aux sous-traitants aéronautiques de faire face aux problématiques de productivité et de compétitivité actuelles. Dans un premier temps, un état de l’art sur les systèmes existants de génération de gammes est présenté et permet d’introduire les limites des systèmes actuels. Une méthodologie en quatre étapes est ensuite proposée, permettant à l’utilisateur d’obtenir des gammes d’usinage optimisées respectant son savoir-faire et son expérience et introduisant de l’innovation. Cette méthodologie s’appuie sur une représentation du comportement décisionnel des méthodistes dans une situation donnée ainsi que face au risque à l’industrialisation et élargit la formalisation de la performance d’une gamme en prenant en compte d’autres critères de performance autres que le temps d’usinage ou le coût global. Ainsi, un état de l’art sur les méthodes d’aide à la décision multicritère permet de sélectionner la méthode pour l’agrégation des performances par rapport à la problématique industrielle. Après une description géométrique et technologique de la pièce et la création par les méthodistes, d’opérations d’usinage élémentaires, un algorithme génétique est utilisé pour générer des gammes optimisées. Lors d’une dernière étape, la méthodologie présente les meilleures gammes générées au méthodiste et l’utilisation de la théorie du choix social lui permet de cibler les gammes les plus performantes à implanter, en intégrant un critère de risque à l’industrialisation. Cette méthodologie a été appliquée à une pièce de train d’atterrissage usinée en alliage de Titane et a permis une diminution de 25% du temps d’usinage tout en augmentant la fiabilisation. Des perspectives d’amélioration de l’outil d’aide à la décision, à diverses étapes de la méthodologie, sont enfin proposées. / The objective of this work is to develop a Computer-Aided Process Planning (CAPP) methodology to allow aeronautical subcontractors to face the current productivity and competitiveness problems. To start, a state of the art on the existing CAPP systems is presented and introduce the limits of the current systems. A four-step methodology is then proposed, allowing the user to obtain optimized machining ranges respecting his know-how and experience and introducing innovation. This methodology is based on a representation of the decision-making behavior of the process planners in a given situation as well as the risk of industrialization and broadens the formalization of the performance by taking into account performance criteria other than the machining time or cost. Thus, a state of the art on multicriteria decision-making methods helps to select the method for the aggregation of performance in relation to the industrial problem. After a geometrical and technological description of a mechanical part and the creation by the process planners of elementary machining operations, a genetic algorithm is used to generate optimized ranges. In a final step, the methodology presents the best process plans generated to the process planners and the use of the social choice theory allows to target the most efficient ones to choose, integrating a risk criterion based on tool deflection. This methodology was applied to a Titanium alloy machined landing gear part and allowed a 25% reduction in machining time while increasing reliability. Finally, prospects for improving the decision-making tool at various stages of the methodology are proposed.

L’intégration de la recherche d’efficacité énergétique aux projets d’aménagement urbain est essentielle au vu du contexte actuel de transition énergétique et environnementale. Dans le but de réduire l’empreinte énergétique d’un quartier dès la phase de conception, un ensemble de contributions a été réalisé afin d’accompagner les aménageurs dans cette démarche. La plateforme de simulation DIMOSIM (DIstrict MOdeller and SIMulator) a été développée pour modéliser et simuler dynamiquement les flux énergétiques d’un quartier implanté au sein de son environnement urbain. La conception est optimisée à l’aide d’une procédure multiobjectif combinant les aspects énergétiques, économiques et environnementaux pour garantir la meilleure performance globale. Cette approche transversale est multi-étagée et intègre l’algorithme génétique NSGA-II afin de s’adapter aux spécificités du problème. La sélection de la solution préférentielle est ensuite facilitée par l’utilisation d’une méthode d’analyse multicritère de surclassement qui a été conçue dans le but de fournir une évaluation détaillée des différents concepts : la méthode ATLAS (Assistance TooL for decision support to Assess and Sort). Enfin, la procédure complète d’accompagnement a été appliquée à des projets de conception d’écoquartier pour en valider le fonctionnement mais également pour fournir l’aide à la décision nécessaire aux décideurs. / The integration of the research of energy efficiency into urban development projects is essential in the current context of energy and environmental transition. In order to reduce the energy footprint of a district already starting from the design phase, a set of contributions was elaborated to support the planners in this process. The DIMOSIM simulation platform (DIstrict MOdeller and SIMulator) has been developed to dynamically model and simulate the energy flows of a district located within its urban environment. The design of the district is optimized using a multi-objective procedure combining energy, economic and environmental aspects to ensure the best overall performance. A cross-cutting, multi-level approach integrating the NSGA-II genetic algorithm was implemented in order to adapt the procedure to the specificities of the problem. The selection of the preferred solution is then facilitated by the use of a multicriteria analysis method which was developed to provide a detailed evaluation of the different concepts : the outranking method ATLAS (Assistance TooL for decision support to assessment And Sort). Finally, the complete procedure dedicated to the district energy system design was applied to eco-district projects in order to validate its correct operation and also to provide the necessary support to decision-makers.