Le procédé de fabrication de mélanges (PM) consiste à déterminer les proportions optimales à mélanger d'un ensemble de composants de façon que le produit obtenu satisfasse un ensemble de spécifications sur leurs propriétés. Deux caractéristiques importantes du problème de mélange sont les bornes dures sur les propriétés du mélange et l'incertitude répandue dans le procédé. Dans ce travail, on propose une méthode pour la production de mélanges robustes en temps réel qui minimise le coût de la recette et la sur-qualité du mélange. La méthode est basée sur les techniques de l'Optimisation Robuste et sur l'hypothèse que les lois des mélange sont linéaires. On exploite les polytopes sous-jacents pour mesurer, visualiser et caractériser l'infaisabilité du PM et on analyse la modification des bornes sur les composants pour guider le procédé vers le ''meilleur'' mélange robuste. On propose un ensemble d'indicateurs et de visualisations en vue d'offrir une aide à la décision.

Le procédé de fabrication de mélanges (PM) consiste à déterminer les proportions optimales à mélanger d'un ensemble de composants de façon que le produit obtenu satisfasse un ensemble de spécifications sur leurs propriétés. Deux caractéristiques importantes du problème de mélange sont les bornes dures sur les propriétés du mélange et l'incertitude répandue dans le procédé. Dans ce travail, on propose une méthode pour la production de mélanges robustes en temps réel qui minimise le coût de la recette et la sur-qualité du mélange. La méthode est basée sur les techniques de l'Optimisation Robuste et sur l'hypothèse que les lois des mélange sont linéaires. On exploite les polytopes sous-jacents pour mesurer, visualiser et caractériser l'infaisabilité du PM et on analyse la modification des bornes sur les composants pour guider le procédé vers le ``meilleur`` mélange robuste. On propose un ensemble d'indicateurs et de visualisations en vue d'offrir une aide à la décision. / The oil blending process (BP) consists in determining the optimal proportions to blend from a set of available components such that the final product fulfills a set of specifications on their properties. Two important characteristics of the blending problem are the hard bounds on the blend's properties and the uncertainty pervading the process. In this work, a real-time optimization method is proposed for producing robust blends while minimizing the blend quality giveaway and the recipe's cost. The method is based on the Robust Optimization techniques and under the assumption that the components properties blend linearly. The blending intrinsic polytopes are exploited in order to measure, visualize and characterize the infeasibility of the BP. A fine analysis of the components bounds modifications is conducted to guide the process towards the ``best`` robust blend. A set of indices and visualizations provide a helpful support for the decision maker.