Les industriels ont de plus en plus souvent recours à des pratiques de production plus propre. Ces pratiques, nombreuses et variées, sont génératrices de multiples effets bénéfiques. Néanmoins, l'impact global de leur mise en œuvre sur l'entreprise peut être difficilement appréhendable. Afin d'aider les industriels d'une part, à évaluer les impacts liés à la mise en œuvre de ces pratiques, et d'autre part, dans le choix de l'implantation de pratiques de production plus propre et plus sûre, une méthodologie qui repose sur une approche globale de la gestion de cette implémentation en vue d'obtenir un outil de Production Plus Propre et Plus Sûre (4PS) est proposée. Cette méthodologie a été développée pour le secteur du traitement de surface. La structuration de cette méthodologie d'évaluation des impacts des pratiques de 4PS s'appuie sur une arborescence à 4 niveaux (système, sous-systèmes, critères, indicateurs) élaborée grâce à une analyse systémique (modèle MADS) et fonctionnelle de l'installation. Les critères sont pondérés en utilisant la méthode hiérarchique multicritère. Sur la base des 15 critères de 4PS identifiés, deux méthodes distinctes mais complémentaires ont été élaborées. Une méthode de diagnostic qui permet de rendre compte d'une situation, d'aider à la prise de décision, et de mesurer les progrès et évolutions suite à la mise en place d'une pratique de production plus propre. Dans ce but, la méthode s'appuie sur l'utilisation de 38 indicateurs de 4PS alimentant les 15 critères précédemment définis. Une méthode d'aide au choix de pratiques de 4PS qui fait ressortir, dans un panel de 86 pratiques tirées du BREF traitement de surface (STM), les pratiques les plus adaptées à l'entreprise en utilisant la méthode d'analyse multicritère ELECTRE I.

La mise en application d'une méthode d'aide multicritère à la décision requiert la fixation de nombreux paramètres dont les erreurs de précision peuvent avoir un impact non négligeable sur la recommandation fournie. Plus particulièrement, en présence d'un décideur novice, qui bien souvent construit ses préférences durant le processus d'aide à la décision, la détermination des paramètres ne peut être faite avec précision par questionnement direct et doit être incluse dans un processus d'élicitation de préférences tenant compte des difficultés et des imprécisions. Les travaux que nous défendons ici s'inscrivent au sein des méthodes d'aide à la décision, plus spécifiquement les méthodes de surclassement. Ils se concentrent autour de la notion de stabilité, qui permet de caractériser la dépendance des relations de surclassement aux paramètres de poids des critères. Une relation est alors dite stable lorsque celle-ci ne dépend pas d'une fixation précise de ces paramètres, mais uniquement de leur préordre. Après un bref état de l'art, nous étudions en détail la notion de stabilité et en déduisons des contraintes mathématiques permettant l'élicitation de jeux de poids des critères maximisant la stabilité et compatibles avec un ensemble d'informations préférentielles fournies par un décideur. Puis, nous définissons un protocole d'élicitation des paramètres, que nous testons avec divers décideurs afin d'en montrer la validé.

Ce travail de thèse s'inscrit dans le cadre d'une collaboration industrielle avec la société Volume Software pour le développement du module d'ordonnancement du logiciel "DirectPlanning". Dans ce travail, nous étudions le problème de job shop flexible multicritère et le problème de job shop multiressource multicritère. Notre objectif est de déterminer une approximation du front de Pareto. Nous avons proposé des algorithmes de résolution approchés et plus particulièrement des algorithmes de recherche Tabou et des algorithmes génétiques. Nous avons proposé différentes versions de nos méthodes pour les deux problèmes considérés. Des expérimentations ont été réalisées et montrent les bonnes performances de nos algorithmes, à la fois d'un point de vue qualité des résultats et d'un point de vue de la rapidité des méthodes.

Nous avons abordé, dans ce travail, la problématique posée par la conception des machines synchrones à aimants permanents à flux axial (MSAPFA) intégrées dans un système éolien de petite puissance. Les objectifs ont été de mettre au point une méthodologie générale de dimensionnement et le développement d'une méthode de modélisation de MSAPFAs par le calcul analytique des champs à partir du formalisme de Maxwell. Le défi de cette modélisation demeure toujours le compromis à faire entre temps de calcul et précision des résultats. Un outil d'analyse analytique issu de la résolution des équations de Maxwell par la méthode de séparation des variables dans les différentes régions de la machine, a donc été développé. Un modèle thermique nodale de la structure de MSAPFA est ensuite mis au point. La construction de ce modèle conduit à un système d'équations algébriques linéaires dont la solution nous renseigne sur la température aux nœuds sensibles de la machine. Ce modèle thermique est suivi par un modèle mécanique qui s'appuie sur les expressions proposées par le modèle de Young permettant ainsi de contrôler la déflexion des disques rotoriques en choisissant la bonne épaisseur de ces derniers à partir des efforts axiaux. Ces trois modèles constituent le modèle dimensionnant multi-physique de la machine. Pour l'optimisation non linéaire, un algorithme génétique d'optimisation multi-contrainte (GENOCOP) associé un algorithme d'optimisation multi-objectif (SPEA_II) sont choisis. C'est une méthode élitiste qui utilise une archive externe pour le stockage des solutions Pareto et effectue sa mise à jour au fur et à mesure des générations. Le couplage du SPEA_II avec le GENOCOP nous a permis de développer le code d'optimisation OPTIMSAP implémenté sous Matlab et dédié au dimensionnement des machines électriques. Le code d'optimisation OPTIMSAP développé a été enfin utilisé pour le dimensionnement d'un système aérogénérateur de 10 kW à base d'une machine synchrone à aimants permanents à flux axial couplée à un redresseur à diodes suivi d'un hacheur dévolteur et débitant sur un banc de batteries de 120V en parallèle avec une charge de consommation.

De nombreuses méthodes existent pour résoudre des problèmes d'optimisation multicritère, et il n'est pas aisé de choisir une méthode suffisamment adaptée à un problème multicritère donné. En effet, après le choix d'une méthode multicritère, différents paramètres (e.g. poids, fonctions d'utilité, etc.) doivent être déterminés, soit pour trouver la solution optimale (meilleur compromis) ou pour classer l'ensemble des solutions faisables (alternatives). Justement, vue cette difficulté pour fixer les paramètres, les méthodes d'élicitation sont utilisées pour aider le décideur dans cette tâche de fixation des paramètres. Par ailleurs, nous supposons que nous disposons d'un ensemble de solutions plausibles, et nous faisons aussi l'hypothèse de la disponibilité au préalable, des informations préférentielles obtenues après une interaction avec le décideur. Dans la première contribution de ce travail, nous tirons profit d'une mesure statistique simple et rapidement calculable, à savoir, le coefficient de corrélation $rho$ de Spearman, afin de développer une approche gloutonne (approchée), et deux approches exactes basées sur la programmation par contraintes (PPC) et la programmation linéaire en nombres entiers (PLNE). Ces méthodes sont ensuite utilisées pour éliciter automatiquement les paramètres appropriés de la méthode multicritère basée sur l'ordre lexicographique. Nous proposons aussi des modèles d'élicitation des paramètres d'autres méthodes multicritère, telles que la méthode MinLeximax issue de la théorie du choix social et du partage équitable, la méthode de la somme pondérée et les opérateurs OWA.

Le but de ces travaux est de présenter une synthèse des résultats que nous avons obtenus depuis la soutenance de notre thèse de doctorat en 2007 et de proposer des pistes de recherches à court et à moyen terme. Ces réalisations concernent principalement le domaine de l'Aide Multicritère à la Décision (AMCD). Le premier chapitre introduit le domaine de recherche en AMCD, avant de passer à une présentation des objectifs scientifiques qui ont guidé nos travaux. Le deuxième chapitre présente nos contributions algorithmiques et méthodologiques aux 2 principaux courants de pensée de l'AMCD. Le fil rouge de ces travaux est la validation expérimentale des algorithmes proposés en les confrontant à des grandes quantités de données générées artificiellement. L'amélioration des outils informatiques de soutien du processus d'AMCD est une autre de nos préoccupations. Le troisième chapitre traite de cette thématique, alors que le quatrième chapitre illustre quelques cas d'application.

Les travaux de recherche menés dans cette thèse s'inscrivent dans deux champs disciplinaires que sont l'évaluation du confort et l'aide multicritère à la décision.L'objectif de la thèse est de construire un modèle pour évaluer des trains sur le point de vue du confort tel qu'il est perçu par les voyageurs. L'approche utilisée pour cela repose sur trois étapes principales de construction d'un modèle d'aide multicritère à la décision. La première consiste à définir et à formaliser les critères de confort du problème. Dans la deuxième étape, il s'agit de construire les échelles afin de pouvoir évaluer les trains sur chaque critère de confort considéré.La troisième étape consiste à agréger les critères de confort en utilisant des méthodes d'agrégation multicritère. Cette étape nécessite l'élicitation des préférences des décideurs afin de mettre en oeuvre les méthodes d'agrégation.Notre contribution est de formaliser une approche pour la construction d'un modèle d'évaluation du confort dans les trains. Cette approche peut être appliquée à d'autres problématiques que l'évaluation du confort. Elle présente deux particularités principales. La première est d'intégrer dans la construction du modèle des facteurs importants traduisant la perception du confort. Nous avons choisi pour cela un modèle hiérarchique comportant plusieurs niveaux. La deuxième particularité de l'approche est d'utiliser des méthodes d'agrégation pouvant être différentes d'un noeud à un autre du modèle. Elle présente également d'autres aspects plus spécifiques, notamment lors de l'élicitation des préférences où nous construisons des exemples d'apprentissage informatifs pour accélérer le processus d'élicitation

De nos jours, le problème de transport de marchandise occupe une place importante dans la vie économique des sociétés modernes. Le problème de ramassage et de livraison (pick-up and delivery problem) est l’un des problèmes dont une grande partie des chercheurs s’y est intéressée.Il s’agit de déterminer un circuit de plusieurs véhicules, de façon à servir à coût minimal un ensemble de clients et de fournisseurs répartis dans un réseau, satisfaisant certaines contraintes relatives aux véhicules, à leurs capacités et à des précédences entre les nœuds. Les travaux de recherche développés dans cette thèse portent sur le PDPTW (Pickup and Delivery Problem with Time Windows) à plusieurs véhicules (m-PDPTW). Ce dernier a été traité dans les deux cas : statique et dynamique. Nous avons proposé plusieurs approches de résolution du m-PDPTW basées sur les algorithmes génétiques, l’optimisation multicritère et le calcul des bornes inférieures, et ceci pour minimiser un certain nombre de critères comme : le nombre de véhicules utilisés, la somme des retards ou le coût total de transport. Ces approches ont donné de bons résultats, principalement au niveau de la minimisation de la somme des retards où nous avons obtenu, dans plusieurs cas, un retard nul avec un coût de transport tolérable / Nowadays, the transport goods problem occupies an important place in the economic life of modern societies. The PDPTW (Pickup and delivery problem with Time Windows) is one which a large part of researchers was interested. This is an optimization vehicles routing problem which must meet requests for transport between suppliers and customers satisfying precedence and capacity.Researchers developed in this thesis concerns the resolution of the PDPTW with multiple vehicles (m-PDPTW). The latter was treated in two cases: static and dynamic.We have proposed some approaches to solving the m- PDPTW, based on genetic algorithms, multicriteria optimization and the lower bounds, and this to minimize a number of criteria such as: the vehicles number, the total travel cost, and the total tardiness time.Computational results indicate that the proposed approach gives good results with a total tardiness equal to zero with a tolerable cost

Dans plusieurs territoires agricoles, les débits des rivières pendant l’étiage sont régulièrement inférieurs aux normes, signant des situations de « déséquilibre structurel » entre offre et demande en eau. Les différents acteurs du territoire peinent à s’accorder sur les changements à engager, d’autant que les impacts de ces changements sont incertains. Que valent alors les différentes propositions avancées pour résoudre le déséquilibre hydrique ? Je réponds à cette question en concevant une démarche d’évaluation multicritère multi-acteur que je déploie sur le territoire de l’Aveyron aval – Lère (Sud-Ouest de la France). Quatre scénarios - trois visant à réduire l’irrigation et un à améliorer le stockage de l’eau - sont comparés au travers de simulations informatiques (modèle MAELIA) et de jugements d’acteurs (outil KERBABEL DST). Les scénarios se différencient en termes d’intensité et de diversité des impacts simulés, d’intérêts ou préjudices perçus par les acteurs, et de capacité à produire du consensus ou de la discorde. Les connaissances développées à l’issue de cette thèse sont d’ordres agronomique, socioéconomique et méthodologique.

Les travaux effectués dans cette thèse industrielle concernent l'amélioration du calculateur d'itinéraire de Cityway, société spécialisée dans les technologies de l’information appliquées à la mobilité.Nous avons d'abord établi un état de l'art exhaustif, accompagné d'une mise en perspective de l'existant Cityway avec celui-ci. Cela nous a permis d'aider l'entreprise à prendre du recul sur son produit et de justifier les axes de recherche choisis pour nos travaux.Nous nous sommes ensuite intéressés à l'aspect multicritère du problème. En effet, le calculateur, basé sur l'algorithme de Dijkstra, permet de trouver des trajets minimisant une somme pondérée de critères. Nous avons développé un algorithme multilabel permettant de conserver et étendre plusieurs labels au même nœud. Malgré une légère augmentation des temps de calculs, des résultats satisfaisants ont été obtenus dans une application bicritère de ce nouvel algorithme.Nous avons également travaillé sur la génération et la sélection de trajets alternatifs. La génération s'appuie sur les algorithmes monolabel ou multilabel. La sélection s'appuie quant à elle sur la définition d'une distance entre les solutions et des méthodes de regroupement.Enfin, nous nous sommes intéressés à l'optimisation du calcul du critère lexicographique de durée minimale dans le cas bicritère. Pour qu'un trajet soit intéressant, il faut qu'il soit optimal sur les critères usuels, mais aussi qu'il dure le moins longtemps possible. L'utilisation de certaines propriétés sur ce critère permet de réduire des temps de calcul initialement trop longs. / The work carried out in this industrial PhD aims at improving the route planner of Cityway, a company specialized in information technologies applied to mobility. We first established an exhaustive state of the art, and compared it to the existing Cityway product. This allowed us to help the company take a step back from its urgent needs, and justify the research guidelines chosen for our work.We then looked at the multi-criteria aspect of the problem. Indeed, the trip planner, based on the Dijkstra algorithm, makes it possible to find paths minimizing a weighted sum of criteria. We have developed a multilabel algorithm to maintain and extend multiple labels at the same node. Despite a slight increase in computation time, satisfactory results were obtained in a bicriteria application of this new algorithm.We also worked on the generation and selection of alternative routes. The generation algorithm relies on the existing monolabel or newly developed multilabel algorithms. The selection algorithm is based on the definition of a distance between trips and adaptations of existing clustering algorithms to this specific case.Finally, we were interested in what we called the lexicographic criterion. For a trip to be interesting, it must be optimal on the usual criterion of earliest arrival, and, for trips arriving at the same time, on the latest departure criterion. The use of certain properties on this criterion makes it possible to reduce computation times on the bicriteria case.