Les plans d'expérience pour mélanges traitent des cas où les propriétés du mélange sont dépendantes uniquement des proportions de ses composants. Dans un systèmes de mélanges à deux niveaux chaque composant principal (CP) est lui-même un sous-mélange de composants secondaires (CS). Ces systèmes sont classés en: mélanges de type A: les proportions des CP sont fixées et celles des CS sont variables, mélanges de type B: les proportions des CP et des CS sont toutes variables. Afin d'analyser les deux types de mélanges on propose des modèles additifs. Ce type de modèles est bien adapté pour l'expérimentation avec de nombreux composants car le nombre de paramètres est très inférieur au nombre de paramètres des modèles multiplicatifs proposés dans la littérature. On construit des plans vérifiant deux hypothèses, l'une d'orthogonalité à l'intérieur de chaque groupe de CS et l'autre d'équilibre entre sous-mélanges de CS par couple de CP. Pour la classe des plans orthogonaux-équilibré (OE) on déduit l'optimalité uniforme des plans composés de sous-mélanges purs. L'identification entre les plans orthogonaux factoriels et les corps purs permet d'obtenir des plans de taille restreinte pour certaines configurations de mélanges. L'identification entre les sous-mélanges purs et les expériences axiales est aussi établie, ceci donne une méthode pour la construction de plans OE où les proportions des CS et celles des CP sont non nulles. La modélisation conjointe de mélanges et facteurs externes est aussi considérée en utilisant des polynômes d'ordre un et des fractions orthogonales construites à partir d'un plan factoriel composé du rassemblement de CS, CP et facteur externe.

L’objectif de ces travaux de proposer aux autorités locales un outil d’aide à la décision pour formaliser une démarche participative tout au long de la conception d’un projet de transport urbain durable, dans un contexte multicritères et multi acteurs. La méthodologie développée repose sur l’évaluation a priori des impacts d’un projet local, en impliquant les acteurs dès la phase de diagnostic. Cette phase permet d’identifier des groupes d’acteurs selon leur perception des phénomènes urbains, des interactions et des préférences déclarées d’évolution. Elle permet d’établir une liste d’indicateurs communs qui seront évalués. Le choix des alternatives à étudier est le résultat de l’application conjointe de techniques de transférabilité - fondées sur l’étude de projets développés dans d’autres villes - et de l’étude des préférences déclarées des usagers locaux. La probabilité d’utilisation du service s’évalue à l’aide d’un modèle comportemental agrégé qui intègre la perception floue et l’indécision des usagers devant une situation nouvelle. Les changements de comportement des usagers sont pris en compte à l’aide d’un indicateur de robustesse qui teste les effets des paramètres exogènes sur l’évolution de la probabilité d’utilisation du service. Un micro-simulateur de trafic permet d’évaluer les impacts des différents scénarii sur le trafic, l’environnement et le bien-être des citoyens sous la forme monétarisée, afin d’illustrer les coûts et les bénéfices indirects attendus de l’implantation du projet. Une solution de compromis est proposée : elle vise à fournir la solution qui contenterait au mieux l’ensemble des représentants des groupes d’acteurs - et non la solution optimale en termes d’impacts. / The objective of this research is to provide to the local authorities a decision aid tool in order to formalize a participatory approach during the conception of a sustainable urban transport project, in a multi-criteria and multi-actors context. The methodology is based on the a priori evaluation of the impacts of a local project, involving stakeholders as soon as the diagnosis phase. This phase aims at identifying groups of actors according to their perception of urban phenomena, their interactions and their stated preferences of evolution. The diagnosis phase leads to the setting-up of a list of common indicators to be evaluated. The choice of alternatives to be studied is the result of the transferability techniques - based on the projects developed in other cities - and the stated preferences of local users. The probability of using the service is evaluated using an aggregated behavioral model that takes into account the fuzzy perception and the indecision of users in a new situation. Changes in the behaviour of the users are taken into account thanks to an indicator of robustness that tests the impact of exogenous parameters on the evolution of the probability of using a service. A traffic micro--simulator aims at assessing the impacts of the various scenarios on traffic, environment and the welfare of citizens– which is monetized. It illustrates the costs and indirect benefits expected with the implementation of project. A compromise solution is proposed: it aims at identifying an alternative that would best satisfy the representatives of the stakeholder groups – and not necessarily the optimal solution in terms of impacts.