Face au vieillissement de l'infrastructure, la société d'autoroutes ESCOTA a décidé de formaliser et améliorer le processus décisionnel pour la maintenance préventive et la gestion du patrimoine infrastructure dans un environnement multi acteurs et multicritère. Le traitement de l'information chez ESCOTA peut être formalisé selon un processus en trois étapes : mesure, évaluation et décision. Des inspections périodiques permettent de détecter les symptômes de pathologies ou des défauts de fonctionnement. L'expert métier (chaussées, ouvrages d'art, ...) évalue la situation de chaque élément de patrimoine et lui associe un degré d'urgence. Le responsable de l'infrastructure évalue la priorité de l'opération à un niveau stratégique. Des critères spécifiques et un opérateur d'agrégation (Moyenne Pondérée -- MP) sont associés à chaque étape de ce processus d'évaluation. La MP est calculée par l'agrégation des scores partiels affectés à l'opération. Dans la pratique, les scores partiels sont exprimés sur une échelle finie. Nous proposons une méthodologie d'évaluation cohérente qui permet 1) aux experts d'exprimer leurs valeurs de jugements dans leur univers de discours discret, 2) de convertir les étiquettes symboliques en valeurs numériques via la méthode MACBETH et des techniques de clustering, 3) de calculer la valeur numérique de la MP puis de la convertir dans l'univers de discours des experts, 4) d'effectuer une analyse de robustesse pour diagnostiquer le risque d'erreur de classification. Cette méthode a été implémentée dans un Système de Traitement de l'Information --SINERGIE-- pour la programmation des opérations via une procédure adéquate de traitement de l'information.

Trois essais cliniques ARISTOTLE, RE-LY et ROCKET-AF, sont réalisés sur les quatre nouveaux anticoagulants oraux qui sont l’Apixaban, le Dabigatran 110mg, Dabigatran 150mg et le Rivaroxaban, afin d’améliorer la prise en charge de la fibrillation auriculaire (FA). Ils ne permettent pas de déterminer la meilleure option thérapeutique. L’objectif de cette thèse est de développer une approche d’aide multicritère à la décision pour la problématique du choix thérapeutique appliquée au cas de la FA afin d’évaluer ces quatre options thérapeutiques médicamenteuses. La méthodologie d’aide multicritère développée, PROMETHEE-GAIA appliquée à la FA permet de comparer ces quatre nouveaux anticoagulants (l’Apixaban, le Dabigatran 110mg, Dabigatran 150mg et le Rivaroxaban) en se basant sur les cinq critères essentiels élaborés selon un processus de concertation cadrée, qui sont l’efficacité, la sécurité, la fonction rénale, l’observance et le prix. Les résultats de l’évaluation de ces quatre nouveaux anticoagulants est un classement de ces options thérapeutiques par leur ordre de performance dans la prise en charge des patients de la FA selon ces cinq critères en considération.

Trois essais cliniques ARISTOTLE, RE-LY et ROCKET-AF, sont réalisés sur les quatre nouveaux anticoagulants oraux qui sont l’Apixaban, le Dabigatran 110mg, Dabigatran 150mg et le Rivaroxaban, afin d’améliorer la prise en charge de la fibrillation auriculaire (FA). Ils ne permettent pas de déterminer la meilleure option thérapeutique. L’objectif de cette thèse est de développer une approche d’aide multicritère à la décision pour la problématique du choix thérapeutique appliquée au cas de la FA afin d’évaluer ces quatre options thérapeutiques médicamenteuses. La méthodologie d’aide multicritère développée, PROMETHEE-GAIA appliquée à la FA permet de comparer ces quatre nouveaux anticoagulants (l’Apixaban, le Dabigatran 110mg, Dabigatran 150mg et le Rivaroxaban) en se basant sur les cinq critères essentiels élaborés selon un processus de concertation cadrée, qui sont l’efficacité, la sécurité, la fonction rénale, l’observance et le prix. Les résultats de l’évaluation de ces quatre nouveaux anticoagulants est un classement de ces options thérapeutiques par leur ordre de performance dans la prise en charge des patients de la FA selon ces cinq critères en considération.

Trois essais cliniques ARISTOTLE, RE-LY et ROCKET-AF, sont réalisés sur les quatre nouveaux anticoagulants oraux qui sont l’Apixaban, le Dabigatran 110mg, Dabigatran 150mg et le Rivaroxaban, afin d’améliorer la prise en charge de la fibrillation auriculaire (FA). Ils ne permettent pas de déterminer la meilleure option thérapeutique. L’objectif de cette thèse est de développer une approche d’aide multicritère à la décision pour la problématique du choix thérapeutique appliquée au cas de la FA afin d’évaluer ces quatre options thérapeutiques médicamenteuses. La méthodologie d’aide multicritère développée, PROMETHEE-GAIA appliquée à la FA permet de comparer ces quatre nouveaux anticoagulants (l’Apixaban, le Dabigatran 110mg, Dabigatran 150mg et le Rivaroxaban) en se basant sur les cinq critères essentiels élaborés selon un processus de concertation cadrée, qui sont l’efficacité, la sécurité, la fonction rénale, l’observance et le prix. Les résultats de l’évaluation de ces quatre nouveaux anticoagulants est un classement de ces options thérapeutiques par leur ordre de performance dans la prise en charge des patients de la FA selon ces cinq critères en considération.

L'optimisation multicritère consiste à choisir, en présence de critères multiples, une (des) alternative(s) parmi un nombre infini d'alternatives qui varient généralement dans un domaine continu. Depuis une trentaine d'années, le domaine de l'optimisation multicritère connaît une évolution importante. Cette évolution s'est traduite par le développement d'un grand nombre de méthodes. La multitude des méthodes d'optimisation multicritère est perçue comme une richesse incontestable de ce domaine. D'ailleurs, certains la justifient par la diversité des problèmes ainsi que par l'existence de différentes approches de résolution possibles et légitimes de ces problèmes. Cependant, ce phénomène révèle aussi des faiblesses certaines. En effet, la plupart de ces méthodes manquent de fondements axiomatisés, et il est difficile de choisir la méthode à appliquer face à une situation donnée. Le travail présenté dans ce mémoire propose une approche axiomatisée d'optimisation multicritère. Cette approche est fondée sur des concepts tels que l'efficacité partielle qui sont motivés et justifiés par des interprétation intelligibles. Elle est Robuste par rapport aux paramètres utilisés, opérationnelle, et évolutive. Elle peut être utilisée dans la résolution de différentes situations multicritères tels que les problèmes comportant des critères nombreux et incommensurables et les problèmes de décisions publiques.

Les SIG, systèmes d'information géographiques, stockent des données<br /> géo-référencées dans des bases de données géographiques, ouvrant<br /> ainsi de grandes potentialités en terme d'exploitation. Une<br /> utilisation fréquente des SIG concerne la prise de décision à<br /> référence spatiale. Néanmoins, la technologie SIG actuelle souffre<br /> encore de plusieurs lacunes, dues en grande partie à un manque de<br /> capacités analytiques capables de supporter la nature multicritère<br /> des problèmes spatiaux. La solution la plus diffusée pour faire<br /> évoluer les SIG vers un vrai outil d'aide à la décision à référence<br /> spatiale est l'analyse multicritère (AMC). De nombreux travaux<br /> d'intégration SIG-AMC ont été publiés depuis le début des années<br /> 1990. Cependant, ces travaux présentent plusieurs limites qui les<br /> empêchent à être diffusés au delà du cadre académique : (i)<br /> utilisation du mode d'intégration indirecte ou encastrée, (ii)<br /> intégration d'une seule méthode ou d'un nombre limité de méthodes,<br /> (iii) absence d'une méthodologie pour le choix de la méthode à<br /> appliquer dans un problème donné, (iv) intégration des méthodes du<br /> critère unique de synthèse, et (v) nécessité d'une connaissance<br /> approfondie du SIG et de l'AMC. Dans ce travail de thèse, notre<br /> contribution a porté sur la proposition de solutions conceptuelles,<br /> méthodologiques et informatiques pour surpasser ces différentes<br /> lacunes. Plus précisément, nous proposons : (i) une stratégie<br /> d'intégration SIG-AMC, (ii) un module à base de règles pour le choix<br /> de la procédure d'agrégation, (iii) une méthodologie pour la<br /> cartographie décisionnelle multicritère facilitant l'utilisation des<br /> méthodes de surclassement de synthèse, et (iv) une algèbre destinée<br /> à la modélisation spatiale multicritère. Pour valider les solutions<br /> proposées, nous avons développé un prototype et nous l'avons<br /> appliqué à un problème de génération des corridors en utilisant des<br /> données réelles, relatives à l'Ile-de-France. Les résultats obtenus<br /> sont satisfaisants.

PROMETHEE II is a widely used outranking method in the field of multi criteria decision aid (MCDA) method. The method outputs a ranking of a considered set of alternatives, based on the computation of net flow scores. <p>In this thesis, aggregating several published journal articles and conference papers, we propose three contributions that relate to the method: 1) Outranking methods are based on the pairwise comparison of all considered alternatives, yielding a quadratic time complexity for evaluating the net flow scores. We propose a method for reducing to a linear time complexity and show that it offers good results; 2) Determining preference parameters, i.e. relative weights for each criterion, is not a trivial task. We propose two complementary approaches to eliciting preferences, based on the aggregation-disaggregation paradigm; 3) The phenomenon of rank reversal, that also affects the PROMETHEE II method, is often considered as problematic in the MCDA community. We formalise the exact conditions for rank reversal to occur with PROMETHEE II when adding or removing one or more alternatives to the original set. These conditions lead to the exact bound of rank reversal, a way to determine the actions that actually provoke rank reversal and two associated metrics that should be useful for concrete applications. / Doctorat en Sciences de l'ingénieur / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Les réseaux de données actuels sont des entités complexes qui opèrent dans des environnements dynamiques et hétérogènes. L'architecture et les protocoles de ces réseaux doivent faire face à plusieurs défis, notamment l'adaptation dynamique et la prise de décisions autonome en présence de plusieurs critères, souvent contradictoires, tels que le délai, le taux de perte, la gigue, l'énergie, etc. Cependant, les problèmes de décision multicritère ont généralement de multiples solutions. Ces problèmes sont résolus par des méthodes qui utilisent des paramètres dont les choix ont des conséquences difficiles à prévoir. De ce fait, la plupart des méthodes de décision multicritère proposées dans la littérature supposent la présence d'un décideur qui guide le processus de décision. Enfin, le choix des paramètres suppose souvent une interactivité avec le décideur, ce qui est difficile, voire impossible, à envisager dans un contexte autonome. Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle méthode de décision multicritère adaptée aux systèmes autonomes en général et aux réseaux autonomes en particulier. La méthode de décision multicritère de type ``poupée russe'' que nous introduisons utilise un ensemble de boîtes de qualité englobantes, définies dans l'espace des critères, afin d'estimer une large gamme de fonctions d'utilité. D'une part, la méthode proposée s'adapte au caractère dynamique des réseaux autonomes, afin de maximiser la satisfaction des utilisateurs. D'autre part, elle utilise des paramètres qui sont soit directement déduits de faits objectifs, tels que des normes ou spécifications techniques, soit obtenus à l'aide d'une expérience de type MOS (Mean Opinion Score) au moyen d'une méthode de classification automatique. Nous avons testé les performances de la méthode de la poupée russe sur un cas pratique de routage dans les réseaux ad hoc sans fil. Les expérimentations ont montré que le routage réalisé avec la méthode de la poupée russe est toujours meilleur ou similaire à celui de la méthode de la somme pondérée qui est largement utilisée. Cela est dû à la capacité d'adaptation de la décision offerte par cette nouvelle méthode de décision multicritère / Today's data networks are complex entities that operate in dynamic and heterogeneous environments. The architecture and protocols of these networks have to face several challenges such as dynamic adaptation and autonomous decision-making in the presence of several, often conflicting, criteria such as delay, loss rate, jitter, energy, etc. However, multicriteria decision making problems usually have multiple solutions. These problems are solved by methods that use parameters whose choices have consequences difficult to predict. Thus, most multicriteria decision making methods proposed in the literature assume the presence of a decision maker who guides the decision process. Finally, the choice of parameter values often involves an interaction with the decision maker, which is difficult or impossible to do in an autonomous context. In this thesis, we propose a new multicriteria decision making method suitable for autonomous systems in general and autonomous networks in particular. The Russian doll like method we propose uses a set of nested quality boxes (like Russian dolls) defined in the criteria space, in order to approximate a wide range of utility functions. First, the proposed method adapts to the dynamic nature of autonomous networks in order to maximize user satisfaction. Second, it uses parameters that are directly deduced from objective facts such as technical standards or specifications, or obtained from a MOS (Mean Opinion Score) experiment using an automatic classification method. We tested the performance of the Russian doll like method in a case of routing in wireless ad hoc networks. Experiments have shown that routing done with the Russian doll like method is always better or similar to the one done by the weighted sum method which is widely used. This is due to the adaptation ability of the decision provided by this new multicriteria decision making method

<p align="justify">Depuis 20 à 30 ans, l'aide multicritère à la décision est apparue. L'expansion de cette nouvelle discipline s'est marquée dans la littérature essentiellement par un foisonnement de nouvelles méthodes multicritères d'aide à la décision et par des applications de celles-ci à des problèmes "réels". Pour la plupart de ces méthodes, il n'y pas ou peu de fondements théoriques. Seul le bon sens a guidé les créateurs de ces méthodes.</p> <p align="justify">Depuis une dizaine d'années, le besoin de bases théoriques solides se fait de plus en plus sentir. C'est dans cette perspective que nous avons réalisé le présent travail. Ceci étant dit, nous n'allons pas vraiment nous occuper de méthodes multicritères à la décision dans ce travail, mais seulement de fragments de méthodes. En effet, les méthodes multicritères d'aide à la décision peuvent généralement être décomposées en trois parties (outre la définition de l'ensemble des alternatives et le choix des critères):</p> <p align="justify"><ol><li>Modélisation des préférences: pendant cette étape, les préférences du décideur sont modélisées le long de chaque critère. <li>Agrégation des préférences: un modèle global de préférences est construit au départ des modèles obtenus critère par critère à la fin de la phase précédente. <li>Exploitation des résultats de l'agrégation: du modèle global de préférences issu de la phase 2, on déduit un choix, un rangement, une partition, ... selon les besoins.</ol></p> <p align="justify">Jusqu'à présent, à cause de la difficulté du problème, peu de méthodes ont été axiomatisées de bout en bout; la plupart des travaux ne s'intéressent qu'à une ou deux des trois étapes que nous venons de décrire.</p> <p align="justify">Nous nous sommes intéressés à une méthode bien connue: la méthode de Borda. Elle accepte comme données de départ des relations binaires. Elle intervient donc après la phase de modélisation des préférences. Le résultat de cette méthode est un rangement. Elle effectue donc les opérations correspondant aux étapes 2 et 3. Dans la suite de ce travail nous appellerons méthode de rangement toute méthode effectuant les étapes 2 et 3 pour aboutir à un rangement. Etant donné que les méthodes de rangement, celle de Borda en particulier, sont utilisées également en choix social, nous puiserons abondamment dans le vocabulaire, les outils et les résultats du choix social. Les résultats présentés seront valides en choix social, mais nous nous sommes efforcés de les rendre aussi pertinents que possible en aide multicritère à la décision.</p> <p align="justify">Dans le chapitre II, après quelques définitions et notations, nous présentons quelques méthodes de rangement classiques, y compris la méthode de Borda, et quelques résultats majeurs de la littérature. Nous généralisons une caractérisation des méthodes de scorage due à Myerson (1995).</p> <p align="justify">Nous nous tournons ensuite vers les relations valuées. La raison en est la suivante: elles sont utilisées depuis longtemps dans plusieurs méthodes multicritères et, depuis peu, elles le sont aussi en choix social (p.ex. Banerjec 1994) car elles permettent de modéliser plus finement les préférences des décideurs confrontés à des informations incertaines, imprécises, contradictoires, lacunaires, ... Nous commençons donc le chapitre III par des notations et définitions relatives aux relations valuées.</p> <p align="justify">Ensuite, nous présentons quelques méthodes de rangement opérant au départ de relations valuées. C'est-à-dire des méthodes de rangement qui agissent non pas sur des relations nettes, mais sur des relations valuées et qui fournissent comme précédemment un rangement des alternatives. N'ayant trouvé dans la littérature aucune méthode de ce type, toutes celles que nous présentons sont neuves ou des généralisations de méthodes existantes; comme par exemple, les méthodes de scorage généralisées, que nous caractérisons en généralisant encore une fois le résultat de Myerson.</p> <p align="justify">Nous présentons enfin ce que nous appelons la méthode de Borda généralisée, qui est une des généralisations possibles de la méthode de Borda au cas valué. Nous basant sur un article de Farkas et Nitzan (1979), nous montrons que contrairement à ce qui se passait dans le cas particulier envisagé par Farkas et Nitzan (agrégation d'ordres totaux), la méthode de Borda généralisée (et sa particularisation au cas net) n'est pas toujours équivalente à la méthode proximité à l'unanimité. Cette dernière méthode classe chaque alternative en fonction de l'importance des changements qu'il faudrait faire subir à un ensemble de relations pour que l’alternative considérée gagne à l'unanimité. Nous identifions quelques cas où l'équivalence est vraie.</p> <p align="justify">Ensuite, nous reprenons un résultat de Debord (1987). Il s'agit d'une caractérisation de la méthode de Borda en tant que méthode de choix appliquée à des préordres totaux. Nous la généralisons de deux façons au cas de la méthode de Borda en tant que méthode de rangement appliquée à des relations valuées. Lorsqu'on applique la méthode de Borda, on est amené à calculer une fonction à valeurs réelles sur l'ensemble des alternatives.</p> <p align="justify">La valeur prise par cette fonction pour une alternative s'appelle le score de Borda de cette alternative. Ensuite, on range les alternatives par ordre décroissant de leur score de Borda. La tentation est grande - et beaucoup y succombent (peut-être avec raison) d'utiliser le score de Borda non seulement pour calculer le rangement mais aussi pour estimer si l'écart entre deux alternatives est important ou non (voir par exemple Brans 1994). Cette approche n'a, à notre connaissance, jamais été étudiée d'un point de vue théorique. Nous présentons deux caractérisations de la méthode de Borda utilisée à cette fin.</p> <p align="justify">Dans la dernière partie du chapitre III, nous abandonnons la démarche qui visait à caractériser une méthode par un ensemble de propriétés le plus petit possible. Nous comparons 12 méthodes sur base d'une vingtaine de propriétés. Les résultats de cette partie sont résumés dans quelques tableaux.</p> <p align="justify">Ce travail aborde donc la méthode de Borda et sa généralisation au cas valué sous différents angles. Il livre une série de résultats qui, espérons-le, devraient permettre de mieux comprendre la méthode de Borda et peut-être de l'utiliser à meilleur escient. Toutefois, quoique notre objectif ait été de présenter des résultats pertinents en aide multicritère à la décision (et nous avons fait des progrès dans ce sens), il reste du chemin à faire. Nous sommes probablement encore trop proche du choix social. Ceci constitue donc une voie de recherche intéressante, de même que l'étude d'autres méthodes de rangement et l'étude de méthodes complètes d'aide multicritère à la décision: modélisation du problème (identification du ou des décideur(s), des alternatives et des critères), modélisation des préférences, agrégation des préférences et exploitation des résultats de l'agrégation.</p>

De nos jours, l'entreprise est devenue un monde complexe où se côtoient une multitude de processus plus ou moins formalisés et un ensemble de règles de fonctionnement tacites ou écrites. Selon cette nouvelle organisation, la panne d'un équipement, l'indisponibilité d'une source d'énergie, l'arrêt d'un système automatique, les accidents sont de moins en moins tolérables. Pour ce faire la Fiabilité est maintenant une science qu'aucun concepteur de produit ou d'installation ne peut ignorer. Cependant, l'adoption de la fiabilité limitée sur l'analyse systémique pour la prévision des risques souffre du manque de prise en compte de la variabilité des situations de travail. Cette variabilité se manifeste par la présence de l'opérateur humain comme le postulat de base de l'apparition des événements et des grandes catastrophes des défaillances. En effet, la fiabilité humaine mérite une attention particulière, pourvu que l'opérateur est considéré au coeur du système de travail, il est doublement concerné, donc il est primordial d'appliquer des méthodes pour quantifier son comportement. Dans de telles situations nous proposons d'appliquer un modèle d'optimisation de la fiabilité humaine sous l'initiative de minimisation des risques professionnels par application du modèle programmation mathématique multicritère : Goal Programming avec les fonctions de satisfactions. L'analyse sur le terrain est probante, puisqu'elle permet d'expérimenter le modèle proposé. C'est pourquoi l'étude expérimentale du modèle d'optimisation de la fiabilité humaine est réalisée dans une industrie de traitement de Gaz.