Cette thèse se compose de trois articles autonomes, dont chacun correspond à un chapitre. Dans Chapitre 2, nous fournissons un nouvel estimateur en deux étapes qui peut être largement utilisé pour l’estimation des modèles structurels en abaissant les obstacles à l’entrée qui dissuadent actuellement les chercheurs. Contrairement à la littérature existante, cet estimateur en deux étapes repose principalement sur l’approximation de la fonction nuisance en utilisant l’approximation à la fois sur l’espace des paramètres et l’espace de données. Cette caractéristique principale conduit au fait que l’étape d’approximation soit effectuée en dehors de la boucle d’optimisation et réduit considérablement le temps d’estimation pour des modèles structurels. Dans certaines conditions de régularité et sans perte de généralité, nous prouvons que l’estimateur est cohérent et asymptotiquement normal. En outre, nous fournissons une condition suffisante qui garantit la racine carrée de l’estimation. Les expériences de Monte Carlo utilisant des modèles de Han (2015) (Chapitre 3) et Rust (1987) illustrent l’attractivité de la méthode. Le Chapitre 3 est une application directe de la méthode développée dans Chapitre 2. Nous étudions dans ce chapitre l’efficacité de la façon de noter qui a attiré de plus en plus l’attention des décideurs politiques à travers le monde. Dans la littérature existante, nous savons très peu sur comment les changements dans les notes sont capables de motiver les étudiants à étudier plus dans un cours particulier. Plus précisément, quel est le nombre optimal d’examens qui incitera un étudiant à s’efforcer d’apprendre ? Pour répondre à cette question, ce chapitre propose une approche structurelle pour analyser le mécanisme décisionnel d’un étudiant, pour quantifier les effets de l’apprentissage dynamique et pour déterminer les impacts de l’apprentissage sur les notes finaux. En supposant qu’un étudiant s’appuie sur sa capacité en fonction de ses résultats passés, ce modèle prédit qu’un examen supplémentaire, encouragera les étudiants à étudier plus fort. Pour renforcer cette prédiction, les données des étudiants de premier cycle spécialisés en économie sont adoptées dans cette étude. L’analyse empirique identifie l’existence d’effets incitatifs et quantifie les impacts de l’apprentissage sur les notes finales des agents. Il est suggéré que les 3 étudiants dans cet échantillon travaillent le plus lorsqu’ils ont deux examens à compléter plutôt que d’en avoir un ou trois. Le Chapitre 4, écrit conjointement avec Jose Raimundo Carvalho et Thierry Magnac, est une extension du chapitre 3. La plupart des études mettent l’accent sur les choix des élèves après l’admission au collège et leur interaction avec l’apprentissage. Cependant, peu de documents considèrent les décisions d’effort prises par les étudiants dans chaque cours et l’impact dynamique qu’elles ont sur l’allocation d’effort à l’avenir. C’est ce que le Chapitre 4 analyse. Nous utilisons les données d’un fichier d’étudiants de premier cycle et construisons un nouveau modèle théorique dans lequel les étudiants choisissent des cours et des efforts pour être exercés dans chaque cours. L’estimation d’un tel modèle d’éducation nous permet d’évaluer l’impact des politiques contrefactuelles d’éducation. En particulier, les politiques spécifiques que nous cherchons à évaluer sont les changements dans le processus de sélection des cours et la construction de l’examen qui sont récemment proposés dans la plupart des universités. / This thesis consists of three self-contained papers, each of which corresponds to one chapter. In Chapter 2, we provide an alternative two-step estimator that can be widely used for structural estimation by lowering the entry barriers that currently deter researchers. In contrast with the existing literature, this two-step estimator is based mainly on the approximation of the nuisance function by using approximation over both parameter and data space. This main feature leads that the approximation step is performed outside the optimization loop and sharply reduces the estimation time for structural models. Under some regularity conditions and without loss of generality, we prove that the estimator is consistent and asymptotically normal. Moreover, we provide a sufficient condition that ensures root-n consistency, and Monte Carlo experiments using models of Han (2015) (Chapter 3) and Rust (1987) illustrate the attractiveness of the method. Chapter 3 is direct application of the method developed in Chapter 2. We investigate in this chapter the efficiency of grading that has attracted increasing attention from policy-makers throughout the world. In the existing literature, we know little about how changes in grades are capable of motivating students to study harder in a particular course. Specifically, what is the optimal number of exams per course that will urge a student to exert the most effort to learn? To answer this question, this chapter proposes a structural approach to analyze a student’s decision-making mechanism, to quantify the effects of dynamic learning, and to determine the impacts of learning on the final levels of achievement. Under the assumption that a student builds on his ability based on his past outcomes, this model predicts that an extra, preferably mid-term exam will encourage students to study harder. To strengthen this prediction, data from undergraduate students majoring in Economics is adopted in this study. The empirical analysis identifies the existence of incentive effects and quantifies the impacts of learning on a student’s final grades. It is suggested that students in this sample work hardest when they have two exams to complete within a course rather than one or three exams. Chapter 4, jointly written with Jose Raimundo Carvalho and Thierry Magnac, is an extension of Chapter 3. Most studies focus on students’ choices of major after admission in college and how it interacts with learning. However, few papers consider effort decisions taken by student in each course and the dynamic impact that they have on effort allocation in the future. This is what Chapter 4 analyzes. We use data from a file of undergraduate students and construct a new theoretical model in which students choose courses and effort to be exerted in each course. The estimation of such an education model allows us to evaluate the impact of counterfactual education policies. In particular, the specific policies that we seek to evaluate are the changes in the course selection process and exam’s construction that were recently proposed by the college.

La subjectivité des estimations et des perceptions, la complexité de l’environnement, l’interaction entre sous-systèmes, le manque de données précises, les données manquantes, une faible capacité de traitement de l’information, et l’ambiguïté du langage naturel représentent les principales formes d’incertitude auxquelles les décideurs doivent faire face lorsqu’ils prennent des décisions stratégiques à l’aide de systèmes d’intelligence économique. Cette étude utilise un paradigme de « soft computing » pour identifier et analyser l’incertitude, que nous associons à la notion de facteurs de risque d’information. Pour cela, nous proposons un modèle de rapprochement exploitant des ontologies, ainsi qu’un modèle baptisé « FuzzyWatch » fondé sur la logique floue. Nous avons modélisé le processus de prise de décision depuis la définition du problème jusqu’à la réponse à la question : « est-il raisonnable de décider ? ». Un diagramme causal d’Ishikawa permet de prendre en compte les facteurs intangibles dans cette approche. Le cadre de référence du rapprochement de connaissances a été prévu pour faciliter le partage et la réutilisation de connaissances entre les utilisateurs et la machine. En complément, les facteurs intangibles, les émotions, les ambiguïtés du langage naturel sont pris en compte à l’aide de fonctions d’appartenance floues. Les outils de la logique floue ont été également utilisés au niveau des ontologies (« FuzzOntology »). Au niveau du processus de recherche d’information, l’introduction d’une fonction de mise en correspondance floue, appelée « FuzzyMatch », améliore le taux de rappel et subséquemment le processus d’intelligence économique. Le modèle « Fuzzontologique » autorise une prise en compte flexible de facteurs intangibles et incertains, offrant ainsi un moyen de traiter l’ambiguïté du langage naturel. FuzzyMatch permet de réduire les problèmes de données manquantes. A l’aide de ces modèles, le processus de décision en intelligence économique bénéficie d’une réduction des risques liés à l’information lors du processus de recherche. / Subjective estimation and perception, complexity of the environment under study, interaction amongst subsystems, lack of precise data, missing data, limited information processing capacity and ambiguity in natural languages are major forms of uncertainty facing Decision Makers in the process of delivering strategic decisions in economic intelligent systems. This study employs soft computing paradigm to capture and analyze uncertainty based on information risk factors via our proposed knowledge reconciliation model based on ontology and the FuzzyWatch model. We modeled the process of decision making from the point of problem definition to decision delivery (translation credibility) and include intangible factors with the fish-bone architecture. Ontological framework for Knowledge Reconciliation was developed to facilitate knowledge sharing and reuse among both human and computer agents while intangible factors, emotions and ambiguities in natural languages were captured with fuzzy membership function. We extended this operation with fuzzy that is – what ontology captures is interpreted by fuzzy techniques (FuzzOntology). The fuzzy match relation for information retrieval tagged “FuzzyWatch” improves the information search result thus reducing the risk of missing data which is of grave consequence in Economic Intelligence process. FuzzOntological model facilitates a flexible means of capturing intangible and uncertain factors as a means of resolving the ambiguity in natural languages. FuzzyWatch assists in reducing missing data problems. Future decisional process will contend with lesser information retrieval risks in Economic Intelligence process using this model.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

La Business Intelligence (BI) se définit comme l'ensemble des technologies permettant de traiter, valoriser et présenter les données à des fins de compréhension et de décision. Elle donne aux dirigeants une visibilité sur la performance de leur entreprise afin d'améliorer la capacité de celle-ci à réagir plus rapidement que ses concurrents face à de nouvelles opportunités ou aux risques du marché. La BI s'appuie sur un système d'information spécifique appelé Système d'Information Décisionnel (SID), par opposition aux systèmes d'informations transactionnels. Les SID comportent plusieurs composants qui se résumaient autrefois en un entrepôt de données. Un entrepôt de données est une collection de données intégrées et historisées qui sont utilisées pour la prise de décisions stratégiques au moyen de techniques de traitement analytiques. La majeure partie des outils existants pour le développement des entrepôts de données se focalise sur la structure de stockage des données. L'intérêt est principalement porté à la définition de modèles « en étoile » ou « en flocons », d'intégrer des données provenant de sources hétérogènes, plus que de s'interroger sur les exigences des experts métiers. Considérer les exigences des experts métiers permettrait de développer des SID offrant une meilleure fiabilité dans la prise de décision. Par ailleurs, peu d'approches dirigées par les exigences sont proposées pour la conception des SID. Dans une approche d'ingénierie des exigences pour les SID, le principal but n'est pas de savoir « où » les données doivent être stockées mais « comment » elles devraient être structurées et « pourquoi » elles sont nécessaires. Le « pourquoi » n'est souvent pas connu et encore moins rattaché au « quoi ». Pourtant la prise en compte du « pourquoi » permettrait de justifier le choix des informations opérationnelles ‘justes nécessaires', modélisées et utilisées pour l'aide à la décision. En conséquence, la principale question de recherche à laquelle s'intéresse cette thèse est « comment spécifier les exigences des décideurs pour un système d'information décisionnel qui fournit l'information la plus adéquate». L'élément central de contribution de cette thèse est une méthode d'IE adaptée à un environnement décisionnel. Cette méthode comporte des modèles de produits et un processus qui guide la découverte des exigences et la conception du SID. Ce travail de recherche a également contribué à la définition d'une problématique qui touche directement les exigences du monde industriel et complète les recherches de la communauté scientifique, sa validation et sa résolution par la proposition d'une démarche méthodologique et un ensemble de quatre méta-modèles, quatre modèles et deux modèles complémentaires. La méthode proposée est nommé CADWE (Computer Aided Data Warehouse Engineering). Cette méthode exploite différentes sources pour découvrir les exigences d'un SID : les buts stratégiques de l'organisation, les objectifs stratégiques et tactiques des décideurs, les données des SI opérationnels existants et une base de composants réutilisables intentionnels et opérationnels. A partir de l'ensemble de ces ressources, le processus génère les schémas multidimensionnels du système cible. L'ensemble des éléments cités est le produit de l'implantation du SID. Le processus de la méthode CADWE se décompose en quatre phases qui ont pour but de (1) identifier les buts stratégiques, (2) exprimer les objectifs, (3) découvrir les exigences informationnelles et (4) définir le schéma multidimensionnel. Ce processus fait apparaitre que différents types d'exigences, rattachées à un SID, peuvent être recensées. Les exigences du SID peuvent être de quatre types : Les exigences stratégiques reliées à la stratégie de l'organisation, les exigences tactiques reliées à une perspective, les exigences opérationnalisables reliées à l'information recherchée et les exigences système reliées au système à concevoir. Ces quatre types d'exigences sont répertoriés en deux niveaux : Le niveau intentionnel et le niveau opérationnel. Enfin, la méthode proposée est illustrée au moyen d'une étude de cas industrielle.

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Dans un contexte économique marqué par la saturation des marchés et l’évolution perpétuelle de l’environnement, la pérennité des stratégies de différentiation classiques basées sur l’innovation de produit, ou la baisse des prix est de plus en plus affaiblie. Une nouvelle approche d’évolution pour les entreprises industrielles consiste à proposer une offre de service qui peut se substituer à l’offre de produit initialement proposée par l’entreprise, il s’agit de proposer un ensemble intégré de produits et de services sous la forme de système produit-service (PSS). L’utilisateur pourrait ainsi bénéficier de la disponibilité des produits pour répondre à ses besoins sans pour autant les posséder. Le développement de la transition vers ces offres de PSS au sein de l'industrie manufacturière représente un mouvement scientifique qualifié de «servitization of manufacturing» ou de servicisation. La servicisation constitue un enjeu majeur de gestion pour les décideurs des entreprises industrielles. Il s’agit d’une transition qui implique d’importants défis techniques, managériaux, et culturels. Son déploiement dans l’entreprise porte différents risques et confronte les décideurs à plusieurs problématiques décisionnelles. Ce travail de thèse propose alors un cadre méthodologique global permettant d’intégrer la prise en compte des risques décisionnels dans la gestion de la transition vers un modèle d’offre intégrée de PSS. Nous considérons alors la servicisation comme un processus décisionnel porteurs de risques, qui peuvent être caractérisés et diagnostiqué, dans l’objectif d’améliorer les capacités décisionnelles de l’entreprise. Ce cadre méthodologique est structuré autour des composantes de modélisation du processus décisionnel de servicisation (selon un formalisme inspiré du cadre de modélisation d’entreprise GRAI) et de modélisation des risques, il est composé de trois phases successives :La phase A nommée « l’exploration du processus de servicisation », son objectif étant de rendre une représentation formalisée du processus décisionnel de servicisation de l’entreprise industrielle étudiée selon un modèle décisionnel de référence que nous avons construit au préalable; La phase B nommée « l’évaluation et la caractérisation des risques décisionnels », où il s’agit de caractériser les risques décisionnels selon leurs domaines d’occurrence et d’effet, afin d’en déduire une évaluation de la criticité des risques potentiels portés par le processus; Et la phase C nommée « le diagnostic et la remédiation des risques décisionnels », sa finalité consiste à rendre une interprétation des résultats de diagnostic, afin de proposer des pistes d’action pour les décideurs de l’entreprise étudiée, dans l’objectif de leurs apporter une aide au processus décisionnel.Deux études de cas sur des PME industrielles ont permis d’illustrer ce travail de thèse. / The economic context marked by market saturation and constantly changing environment, the sustainability of traditional differentiation business strategies based on product innovation or decreased prices, is increasingly weakened. A new approach to development for industrial companies is to provide a service offering that can be substituted to product supply initially proposed by the company, it consists in offering an integrated product-service system (PSS). The user can thus benefit from the availability of products to meet his needs without owning them. The development of the transition to PSS within the manufacturing industry is a qualified scientific movement known as “servitization of manufacturing”.Servitization represents a major change for the management of industrial enterprises. This is a transition that involves significant challenges that can be: technical, managerial, and cultural. Its deployment in the enterprise carries different risks and confronts decision makers to several issues.This thesis proposes an overall methodological framework for integrating the consideration of decision risks in managing transition to an integrated PSS supply model. We consider servitization as a decision-making process carrying decisional risks that can be characterized and diagnosed with the purpose of improving decision-making capabilities of the business.This methodological framework is structured around the components of modeling servitization decision process (according to a formalism based on GRAI business modeling framework) and risk modeling; it is composed of three phases:Phase A named “explorating servitization process”, its purpose consists of making a formal representation of the industrial enterprise’s servitization decision-making process studied according to a decision-making reference model that we defined previously; Phase B named “evaluation and characterization of decisional risks” comes to characterize the decision risks according to their areas of occurrence and effects, in order to deduce a criticality assessment of potential risks carried by the process; And phase C named “diagnosis and remediation of decisional risks”, its purpose is to make an interpretation of diagnosis results and to propose a remedial plan to assist decision-makers in their decision making process. Two case studies on industrial SMEs are used to illustrate this thesis.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

La conception, l'étude et la gestion des systèmes du trafic urbain (STU) sont difficiles et coûteuses et sont des tâches très complexes. Dans ces systèmes, l'objectif principal est d'améliorer la circulation et d'optimiser la fluidité grâce à des règles de fonctionnement et de pilotage (qui constituent le sous-système décisionnel). L'approche distribuée du pilotage peut contribuer à la mise en place d'organisations agiles, combinant des logiques de réseaux et de hiérarchie. Cependant, le pilotage non centralisé des STU s'appuie fondamentalement sur les interactions d'entités communicantes, autonomes et capables de prendre des décisions. Ce travail s'intègre dans le développement de la méthodologie de modélisation ASCImi-STU (analyse, spécification, conception, implantation -multiple, incrémentielle pour les STU) qui a pour objectif d'apporter une aide à la conception et à la gestion des STU. La problématique liéé à la conception du sous-système décisionnel des STU est la maîtrise de la cohérence spatiale et temporelle des décisions, compte tenu des caractéristiques des systèmés pilotés et de leur environnement. Nous proposons pour le sous-système décisionnel une approche multi-agents et un outil d'aide à la décision pour améliorer la qualité de service aux usagers et pour résoudre des problèmes de planification au niveau stratégique, tactique et opérationnel.

Les oomycètes représentent un groupe d’organismes très diversifiés responsables de diverses maladies d’animaux et de plantes. En agriculture le mildiou de la pomme de terre, causé par un oomycète phytopathogène, occasionne à lui seul des pertes économiques mondiales annuelles de 3 à 5 milliards de dollars américains. La lutte contre le mildiou de la pomme de terre et de la laitue, causés respectivement par, Phytophthora infestans et Bremia lactucae, repose en grande partie sur l’utilisation de fongicides. Cependant, l’apparition de nouvelles souches résistantes au métalaxyl a réduit de manière substantielle l’efficacité des fongicides de synthèse. De plus, les fongicides doivent être appliqués au moment opportun pour être efficaces contre le mildiou. L’approche par modélisation constitue donc une option intéressante pour améliorer la lutte contre les mildious en offrant la possibilité de prédire les périodes à risque et d’améliorer la régie d’application des fongicides. Toutefois, l’évaluation de ces modèles a montré qu’ils manquent de précision et que leur efficacité varie d’une année à l’autre. Ce manque de précision peut s’expliquer en partie par l’absence de considération de la présence ou de l’abondance de l’inoculum aérien. P. infestans et B. lactucae produisent un inoculum adapté à la dispersion aérienne. Cependant, il existe un manque de connaissance notable dans la littérature sur l’aérobiologie de ces deux oomycètes phytopathogènes. Un modèle de simulation dynamique qui intègrerait l’information sur l’aérobiologie de l’agent pathogène permettrait de prédire plus efficacement les périodes de risque d’infection par le mildiou. Ainsi, l’objectif général de ce projet de doctorat était d’améliorer la connaissance sur l’aérobiologie de deux oomycètes (P. infestans et B. lactucae) dans l’optique de mieux comprendre et prédire les périodes d’infection du mildiou de la pomme de terre et de la laitue. Dans un premier temps, la distribution spatiotemporelle des spores à l’échelle d’une région de production de monoculture de pommes de terre a été déterminée. Les résultats ont montré que la distribution des spores est hétérogène et l’efficacité des mesures prophylactiques peut être évaluée à l’aide de l’aire sous la courbe de progression de l’inoculum aérien. De plus, l’information dérivée de l’implantation d’un réseau de capteur permet de pondérer le risque d’infection estimé par les modèles prévisionnels. Dans un deuxième temps, la relation entre la concentration aérienne de spores et l’intensité du mildiou a été établie. Cette relation a permis de définir des seuils d’intervention basés sur la concentration aérienne de spores. Dans le pathosystème de la pomme de terre, le seuil d’intervention varie en fonction des lignées clonales de P. infestans alors que dans celui de la laitue, ce seuil ne tient pas compte des lignées clonales de B. lactucae. Un outil moléculaire pour le comptage des spores a été développé pour pallier aux inconvénients liés à la quantification des spores au microscope. Les résultats de cette étude ont montré, entre autres, que sous conditions climatiques au Canada deux heures de mouillure sont suffisantes pour l’établissement d’une infection par B. lactucae, contrairement aux trois à quatre heures de mouillure proposées dans la littérature. Dans un troisième temps, un modèle de simulation de la concentration aérienne des spores a été développé. La relation entre le nombre de spores observées à l’heure et le nombre de spores prédit à l’heure est linéaire. Dans plus de 94% des cas, les coefficients de détermination de la régression entre le nombre de spores observées et celui prédit sont supérieurs à 0,7. Même si ce modèle est une première dans la littérature publiée et représente une avancée significative dans l’aérobiologie des oomycètes, il est à améliorer notamment dans l’optique de pouvoir développer un modèle générique comme outil de recherche pour l’étude de l’aérobiologie des oomycètes phytopathogènes. En effet, l’étape à venir sera d’incorporer ce modèle comme module dans un système de support décisionnel pour prédire efficacement l’apparition des symptômes de mildiou. Les auteurs espèrent que ce modèle constituera la base pour le développement d’un modèle générique pour tous les oomycètes phytopathogènes à dispersion aérienne.