Cette thèse est consacrée au problème de la comparaison de deux partitions non strictes (floues/probabilistes, possibilistes) d’un même ensemble d’individus en plusieurs clusters. Sa résolution repose sur la définition formelle de mesures de concordance reprenant les principes des mesures historiques développées pour la comparaison de partitions strictes et trouve son application dans des domaines variés tels que la biologie, le traitement d’images, la classification automatique. Selon qu’elles s’attachent à observer les relations entre les individus décrites par chacune des partitions ou à quantifier les similitudes entre les clusters qui composent ces partitions, nous distinguons deux grandes familles de mesures pour lesquelles la notion même d’accord entre partitions diffère, et proposons d’en caractériser les représentants selon un même ensemble de propriétés formelles et informelles. De ce point de vue, les mesures sont aussi qualifiées selon la nature des partitions comparées. Une étude des multiples constructions sur lesquelles reposent les mesures de la littérature vient compléter notre taxonomie. Nous proposons trois nouvelles mesures de comparaison non strictes tirant profit de l’état de l’art. La première est une extension d’une approche stricte tandis que les deux autres reposent sur des approches dite natives, l’une orientée individus, l’autre orientée clusters, spécifiquement conçues pour la comparaison de partitions non strictes. Nos propositions sont comparées à celles de la littérature selon un plan d’expérience choisi pour couvrir les divers aspects de la problématique. Les résultats présentés montrent l’intérêt des propositions pour le thème de recherche qu’est la comparaison de partitions. Enfin, nous ouvrons de nouvelles perspectives en proposant les prémisses d’un cadre qui unifie les principales mesures non strictes orientées individus. / This thesis is dedicated to the problem of comparing two soft (fuzzy/ probabilistic, possibilistic) partitions of a same set of individuals into several clusters. Its solution stands on the formal definition of concordance measures based on the principles of historical measures developped for comparing strict partitions and can be used invarious fields such as biology, image processing and clustering. Depending on whether they focus on the observation of the relations between the individuals described by each partition or on the quantization of the similarities between the clusters composing those partitions, we distinguish two main families for which the very notion of concordance between partitions differs, and we propose to characterize their representatives according to a same set of formal and informal properties. From that point of view, the measures are also qualified according to the nature of the compared partitions. A study of the multiple constructions on which the measures of the literature lie completes our taxonomy. We propose three new soft comparison measures taking benefits of the state of art. The first one is an extension of a strict approach, while the two others lie on native approaches, one individual-wise oriented, the other cluster-wise, both specifically defined to compare soft partitions. Our propositions are compared to the existing measures of the literature according to a set of experimentations chosen to cover the various issues of the problem. The given results clearly show how relevant our measures are. Finally we open new perspectives by proposing the premises of a new framework unifying most of the individual-wise oriented measures.

Le présent travail s’intéresse à la prise en compte de l’incertitude et du risque pour l’optimisation de la planification de production au niveau tactique d’une entreprise multi-sites d’une chaîne logistique. La méthode proposée permet d’assurer une planification des opérations de production et d’approvisionnement tout en intégrant au sein de son processus décisionnel un mécanisme de gestion de risque, en présence de diverses sources d’incertitude et d’ambigüité. Pour cela, une «bibliothèque» de critères structurés en deux classes indépendantes : critères de performance et critères de risque a été proposée, dans laquelle le décideur peut sélectionner ceux qui sont en cohérence avec ses préférences et sa stratégie de planification. La méthode doit chercher le bon compromis entre les performances et les risques prédéfinis par le décideur. Pour cela, nous nous somme dirigés dans un premier temps sur le développement d’une approche d’aide à la décision multicritères floue couplant un modèle analytique et la méthode TOPSIS floue. Cette approche consiste à générer un éventail de plans réalisables, caractérisés par leur performance et leur résistance aux risques. Le décideur peut alors choisir le plan qui reflète le compromis le plus adapté à sa stratégie de décision. Une deuxième approche d’optimisation multi-objectifs floue a été proposée dans un deuxième temps pour faire face à des problèmes de planification de grande taille au sein des chaînes logistiques opérant dans un environnement dynamique et incertain. Cette approche combine la méthode TOPSIS Floue, la programmation multi-objectifs possibiliste et la méthode du Goal Programming. L’objectif est de déterminer un plan jugé de bon compromis vis-à- vis des préférences du décideur par rapport aux objectifs de performance et de résistance aux risques. L’instanciation des deux approches proposées sur un exemple numérique a montré leur applicabilité et leur efficacité pour faire face à des problèmes de planification des chaînes logistiques utilisant des données incertaines et des préférences subjectives. Les expérimentations des deux approches permettant de tirer un ensemble d’enseignements utiles. / The work reported in this dissertation deals with risk-oriented integrated procurement–production approaches for tactical planning in a multi-echelon supply chain network presenting various sources of uncertainty and ambiguity. The proposed method allows planning of production and supply operations while integrating a risk management mechanism into its decision-making process, in the presence of various sources of uncertainty and ambiguity. So, a library" of criteria structured into two independent classes: Performance-based and risk-based decision criteria were proposed, in which the decision-maker can select those that are consistent with his preferences and his planning strategy. The method must seek the right compromise between performance and risk predefined by the decision-maker. To reach this goal, we initially focused on the development of a fuzzy multi-criteria decision making approach coupling an analytical model and the fuzzy TOPSIS method. This approach generates a range of feasible plans, characterized by their performance and their resistance to risks. The decision-maker can then choose the plan that reflects the compromise that best suits its decision strategy. Afterwards, a fuzzy multi-objective optimization approach was proposed to deal with large-scale planning problems within supply chains operating in a dynamic and uncertain environment. This approach second combines the Fuzzy TOPSIS method, the possibilistic multi-objective programming and the Goal Programming method. The objective is to determine a plan that is judged to be a good compromise compared to the decision maker's preferences regarding the performance and risk objectives. The instantiation of the two proposed approaches on a numerical example has shown their applicability and tractability to deal with supply chain planning problems in the presence of uncertain data and subjective preferences. The experiments of the two approaches make it possible to draw a useful set of lessons. The experiments of the two approaches show a set of useful issues.

La présente thèse de doctorat en informatique propose un modèle pour une recherche d'information intelligente possibiliste des documents Web et son implémentation. Ce modèle est à base de deux Réseaux Petits Mondes Hiérarchiques (RPMH) et d'un Réseau Possibiliste (RP) : Le premier RPMH consiste à structurer les documents retrouvés en zones denses de pages Web thématiquement liées les unes aux autres. Nous faisons ainsi apparaître des nuages denses de pages qui traitent d'un sujet et des sujets connexes (assez similaires sémantiquement) et qui répondent toutes fortement à une requête. Le second RPMH est celui qui consiste à ne pas prendre les mots-clés tels quels mais à considérer une requête comme multiple en ce sens qu'on ne cherche pas seulement le mot-clé dans les pages Web mais aussi les substantifs qui lui sont sémantiquement proches. Les Réseaux Possibilistes combinent les deux RPMH afin d'organiser les documents recherchés selon les préférences de l'utilisateur. En effet, l'originalité du modèle proposé se décline selon les trois volets suivants qui synthétisent nos contributions. Le premier volet s'intéresse au processus itératif de la reformulation sémantique de requêtes. Cette technique est à base de relations de dépendance entre les termes de la requête. Nous évaluons notamment les proximités des mots du dictionnaire français « Le Grand Robert » par rapport aux termes de la requête. Ces proximités sont calculées par le biais de notre approche de recherche des composantes de sens dans un RPMH de dictionnaire de mots par application d'une méthode basée sur le dénombrement des circuits dans le réseau. En fait, l'utilisateur du système proposé choisit le nombre de mots sémantiquement proches qu'il désire ajouter à chaque terme de sa requête originelle pour construire sa requête reformulée sémantiquement. Cette dernière représente la première partie de son profil qu'il propose au système. La seconde partie de son profil est constituée des choix des coefficients de pertinence possibilistes affectés aux entités logiques des documents de la collection. Ainsi, notre système tient compte des profils dynamiques des utilisateurs au fur et à mesure que ces derniers utilisent le système. Ce dernier est caractérisé par son intelligence, son adaptativité, sa flexibilité et sa dynamicité. Le second volet consiste à proposer des relations de dépendance entre les documents recherchés dans un cadre ordinal. Ces relations de dépendance entre ces documents traduisent les liens sémantiques ou statistiques évaluant les distributions des termes communs à des paires ou ensembles de documents. Afin de quantifier ces relations, nous nous sommes basés sur les calculs des proximités entres ces documents par application d'une méthode de dénombrement de circuits dans le RPMH de pages Web. En effet, les documents peuvent ainsi être regroupés dans des classes communes (groupes de documents thématiquement proches). Le troisième volet concerne la définition des relations de dépendance, entre les termes de la requête et les documents recherchés, dans un cadre qualitatif. Les valeurs affectées à ces relations traduisent des ordres partiels de préférence. En fait, la théorie des possibilités offre deux cadres de travail : le cadre qualitatif ou ordinal et le cadre quantitatif. Nous avons proposé notre modèle dans un cadre ordinal. Ainsi, des préférences entre les termes de la requête se sont ajoutées à notre modèle de base. Ces préférences permettent de restituer des documents classés par préférence de pertinence. Nous avons mesuré aussi l'apport de ces facteurs de préférence dans l'augmentation des scores de pertinence des documents contenant ces termes dans le but de pénaliser les scores de pertinence des documents ne les contenant pas. Pour la mise en place de ce modèle nous avons choisi les systèmes multi-agents. L'avantage de l'architecture que nous proposons est qu'elle offre un cadre pour une collaboration entre les différents acteurs et la mise en œuvre de toutes les fonctionnalités du système de recherche d'information (SRI). L'architecture s'accorde parfaitement avec le caractère intelligent possibiliste et permet de bénéficier des capacités de synergie inhérente entre les différentes composantes du modèle proposé. Dans le présent travail, nous avons donc pu mettre en exergue à travers les expérimentations effectuées l'intérêt de faire combiner les deux RPMH via un réseau possibiliste dans un SRI, ce qui permet d'enrichir le niveau d'exploration d'une collection. Ce dernier n'est pas limité aux documents mais l'étend en considérant les requêtes. En effet, la phase de reformulation sémantique de requête permet à l'utilisateur de profiter des autres documents correspondants aux termes sémantiquement proches des termes de la requête originelle. Ces documents peuvent exister dans d'autres classes des thèmes. En conséquence, une reclassification proposée par le système s'avère pertinente afin d'adapter les résultats d'une requête aux nouveaux besoins des utilisateurs. / This Ph.D. thesis proposes a new model for a multiagent possibilistic Web information retrieval and its implementation. This model is based on two Hierarchical Small-Worlds (HSW) Networks and a Possibilistic Networks (PN): The first HSW consists in structuring the founded documents in dense zones of Web pages which strongly depend on each other. We thus reveal dense clouds of pages which "speak" more or less about the same subject and related subjects (semantically similar) and which all strongly answer user's query. The second HSW consists in considering the query as multiple in the sense that we don't seek only the keyword in the Web pages but also its semantically close substantives. The PN generates the mixing of these two HSW in order to organize the searched documents according to user's preferences. Indeed, the originality of the suggested model is declined according to three following shutters' which synthesize our contributions. The first shutter is interested in the iterative process of query semantic reformulation. This technique is based on relationship dependence between query's terms. We evaluate in particular the semantics proximities between the words of the French dictionary "Le Grand Robert" and query's terms. These proximities are calculated via our approach of research of the semantics components in the HSW of dictionary of words by application of our method of enumeration of circuits in the HSW of dictionary. In fact, the user of the suggested system chooses the number of close words that he desire to add to each word of his initial query to build his semantically reformulated query. This one represents the first part of user's profile which he proposes to the system. The second part of its profile makes up of its choices of the coefficients of relevance possibilistic of the logical entities of the documents of the collection. Thus, our system takes account of the dynamic profiles of its users progressively they use the system, which proves its intelligence, its adaptability, its flexibility and its dynamicity. The second shutter consists in proposing relationship dependence between documents of the collection within an ordinal framework. These relationships dependence between these documents represent the semantic or statistical links evaluating the distributions of the general terms to pairs or sets of documents.  In order to quantify these relationships, we are based on the calculations of the proximities between these documents by application of a method enumerating of circuits in the HSW of Web pages. Indeed, the documents can thus be clustered in common classes (groups of close documents). The third shutter is related to the definition of the relationships dependence between query's terms and documents of the collection, within a qualitative framework. The assigned values to these relations translate preferably partial orders. In fact, possibilistic theory offers two working frameworks:  the qualitative or ordinal framework and the numerical framework.  We proposed our model within an ordinal framework. Thus, we add to our basic model preferences between query's terms. These preferences make it possible to restore documents classified by relevance's preference. We also measured the contribution of these preferably factors in the increase of the relevance's scores of  documents containing these terms with an aim of penalizing the relevance's scores of the documents not containing them. For the installation of this model we chose multiagent systems. The advantage of the proposed architecture is that it offers a framework for collaboration between the various actors and the implementation of all the functionalities of the information retrieval system. Architecture agrees perfectly with the possibilistic intelligent character and makes it possible to profit from the capacities of inherent synergy in the suggested model. We thus could put forward, through the carried out experiments, the goal of combining the two HSW via a possibilistic network in an information retrieval system, which makes it possible to enrich the exploration level of a collection. This exploration is not only limited to the documents but it extends by considering also the query. Indeed, the semantic query reformulation phase makes it possible to benefit user from other documents which contain some close terms of the initial query. These documents can exist in other topics classes. Consequently, a reclassification suggested by the system proves its relevance in order to adapt query's results to new user's needs.

Prédiction des conflits dans le systèmes homme-machine. Le travail fait partie de la recherche consacrée à des problèmes d'interaction homme-machine et aux conflits entre l'homme et la machine qui pourrait découler de ces situations. / Conflict prediction in human-machine systems. The work is part of research devoted to problems of human-machine interaction and conflict between human and machine which may arise from such situations.

Dans de nombreuses applications réelles, nous sommes souvent confrontés à des problèmes de décision: de choisir des actions et de renoncer à d'autres. Les problèmes de décision deviennent complexes lorsque les connaissances disponibles sont entachées d'incertitude ou lorsque le choix établi présente un risque.L'un des principaux domaines de l'Intelligence Artificielle (IA) consiste à représenter les connaissances, à les modéliser et à raisonner sur celles-ci. Dans cette thèse, nous sommes intéressés à une discipline inhérente à l'IA portant sur les problèmes de décision. La théorie de la décision possibiliste qualitative a élaboré plusieurs critères, selon le comportement de l'agent, permettant de l'aider à faire le bon choix tout en maximisant l'un de ces critères. Dans ce contexte, la théorie des possibilités offre d'une part un cadre simple et naturel pour représenter l'incertitude et d'autre part, elle permet d'exprimer les connaissances d'une manière compacte à base de modèles logiques ou de modèles graphiques. Nous proposons dans cette thèse d'étudier la représentation et la résolution des problèmes de la décision qualitative en utilisant la théorie des possibilités. Des contreparties possibilistes des approches standards ont été proposées et chaque approche a pour objectif d'améliorer le temps de calcul des décisions optimales et d'apporter plus d'expressivité à la forme de représentation du problème. Dans le cadre logique, nous avons proposé une nouvelle méthode, pour résoudre un problème de la décision qualitative modélisé par des bases logiques possibilistes, basée sur la fusion syntaxique possibiliste. Par la suite, dans le cadre graphique, nous avons proposé un nouveau modèle graphique, basé sur les réseaux possibilistes, permettant la représentation des problèmes de décision sous incertitude. En effet, lorsque les connaissances et les préférences de l'agent sont exprimées de façon qualitative, nous avons proposé de les représenter par deux réseaux possibilistes qualitatifs distincts. Nous avons développé un algorithme pour le calcul des décisions optimales optimistes qui utilise la fusion de deux réseaux possibilistes. Nous avons montré aussi comment une approche basée sur les diagrammes d'influence peut être codée d'une manière équivalente dans notre nouveau modèle. Nous avons en particulier proposé un algorithme polynomial qui permet de décomposer le diagramme d'influence en deux réseaux possibilistes. Dans la dernière partie de la thèse, nous avons défini le concept de la négation d'un réseau possibiliste qui pourra servir au calcul des décisions optimales pessimistes. / In many applications, we are often in presence of decision making problems where the choice of appropriate actions need to be done. When the choice is clear and the risks are null, the decision becomes easy to select right actions. Decisions are more complex when available knowledge is flawed by uncertainty or when the established choice presents a risk. One of the main areas of Artificial Intelligence (AI) is to model, represent and reason about knowledge. In this thesis, we are interested in an inherent discipline in AI which concerns decision making problems.The qualitative possibility decision theory has developed several criteria, depending on the agent behavior, for helping him to make the right choice while maximizing one of these criteria. In this context, possibility theory provides a simple and natural way to encode uncertainty. It allows to express knowledge in a compact way using logical and graphical models. We propose in this thesis to study the representation and resolution of possibilistic qualitative decision problems. Possibilistic counterparts of standard approaches have been proposed and each approach aims to improve the computational complexity of computing optimal decisions and to provide more expressiveness to the representation model of the problem. In the logical framework, we proposed a new method for solving a qualitative decision problem, encoded by possibilistic bases, based on syntactic representations of data fusion problems. Subsequently, in a graphical framework, we proposed a new graphical model for decision making under uncertainty based on qualitatif possibilistic networks. Indeed, when agent's knowledge and preferences are expressed in a qualitative way, we suggest to encode them by two distinct qualitative possibilistic networks. We developed an efficient algorithm for computing optimistic optimal decisions based on syntactic counterparts of the possibilistic networks fusion. We also showed how an influence diagram can be equivalently represented in our new model. In particular, we proposed a polynomial algorithm for equivalently decomposing a given possibilistic influence diagram into two qualitatif possibilistic networks. In the last part of the thesis, we defined the concept of negated possibilistic network that can be used for computing optimal pessimistic decisions.