Th. 3e cycle--Etud. indiennes--Paris 3, 1987.

Notre thèse est consacrée à l’étude des méthodes de rangements multicritères dans le cadre de la problématique de tri. Dans un problème de tri une personne, appelée décideur, désire assigner un objet, appelé action, à des catégories prédéfinies. Des problèmes de tri surgissent régulièrement dans la vie de tous les jours. Par exemple, un médecin ausculte son patient et sur base des symptômes observés, il assigne son patient à une catégorie de pathologies. Ainsi, le médecin peut prescrire un traitement approprié. Par ailleurs, on catégorise les cyclones tropicaux en fonction de leur vitesse, pression superficielle et de la hauteur de marée. En fonction de la catégorie du cyclone, des dégâts éventuels peuvent être prédits et des mesures de protection adéquates devront être prises. Dans un problème de tri, un décideur regroupe ainsi les actions qu’il considère similaires, à des fins descriptives, organisationnelles ou préventives. Nous supposerons en outre que le décideur exprime une relation de préférence entre les classes préalablement définies. D’autre part, les méthodes de rangement permettent de ranger les actions de la meilleure à la moins bonne. Nul étudiant ne peut nier l’existence des " rankings " d’universités. Une société ordonne les candidats à l’issue d’un entretien d’embauche. Une société désire par ailleurs établir des partenariats avec les fournisseurs les plus performants. Nous sommes tous confrontés à cette tâche délicate de ranger les actions de la meilleure à la moins bonne. Les méthodes d’aide à la décision proposent des techniques permettant à un décideur d’obtenir un rangement d’actions. L’objectif de cette thèse est d’étudier la possibilité de résoudre des problèmes de tri à l’aide de méthodes de rangement. L’approche adoptée est de ranger une action particulière par rapport à des normes ou profils définissant les catégories. L’assignation de l’action sera dès lors basée sur sa position dans ce rangement particulier. Quelles sont les hypothèses nécessaires pour un tel modèle ? Ces méthodes présentent-elles un biais ou ont-elles d’autres avantages par rapport aux méthodes de tri existantes? Est-il préférable de modéliser les catégories à l’aide de critères même si celles-ci ne présentent pas de relation de préférence ? Dans cette thèse nous donnerons des premiers éléments de réponse en développant de nouvelles méthodes de tri basées sur des méthodes de rangement existantes.

Un objet multiboîte est composé de plusieurs parties identiques qui doivent être rangées dans des boîtes différentes. La hauteur d'une boîte est alors la somme des hauteurs des objets qu'elle contient. Ce concept généralise et englobe de nombreux problèmes de la littérature de la recherche opérationnelle.<br /><br />Une classification de ces modèles est proposée. Les bases théoriques sont posées. En particulier, la complexité pour les principaux types d'objets et objectifs est déterminée.<br /><br />Une étude détaillée est effectuée lorsque les objets ont des largeurs constantes et que l'on veut minimiser la hauteur de la boîte la plus haute. Des bornes inférieures, des heuristiques avec de très bonnes garanties de performance et un algorithme génétique sont proposés pour résoudre ce modèle. Leurs comportements théoriques et expérimentaux sont analysés.

L’inférence du modèle de préférence à partir des jugements préférentiels fournis par le décideur, Élicitation des Préférences (EP), est fondamentale au sein de l’Aide Multicritère à la Décision (AMCD), car l’élaboration des recommandations à la fois plausibles, constructives et convaincantes requiert que l’analyste construise un modèle de préférence qui rende compte fidèlement du jugement du décideur. Cependant, l’EP est une mission délicate, parce qu’il s’agit d’attribuer des valeurs aux paramètres du modèle de préférence choisi. Dans ce cadre, plusieurs aspects sont étudiés. Puisque les modèles de préférence étant de plus en plus complexes, on fait alors appel à des algorithmes sophistiqués, et il faut d’autant plus tenir compte de l’aspect computationnel.Ce travail de thèse vise à concevoir des algorithmes afin d’inférer du modèle de préférence à partir des comparaisons par paire (possiblement incohérentes), et de considérer des données de (relativement) grande taille. En particulier, nous nous sommes intéressés à un modèle de rangement multicritère récemment proposé et faisant appel à un certain nombre de points de référence. Ce modèle fait référence à la méthode intitulée “Ranking with Multiple Profiles” (RMP). Plus précisément, nous considérons une version particulière, dite S-RMP. Nos contributions sont divisées en trois parties. Du point de vue théorique, nous nous adressons sur (1) l’interprètabilité des points de référence et (2) la discriminabilité du modèle S-RMP. En termes d’algorithmes, nous présentons, d’abord, (3) un nouveau programme linéaire pour inférer du modèle S-RMP en tenant compte les incohérences et (4) une version robuste améliorée; en outre, (5) une métaheuristique qui procède avec des données massives. (6) Nous menons alors les analyses numériques. (7) Le développement de deux services web est également inclus. En termes d’application, (8) nous présentons une étude de cas. / The inference of preference model from holistic statements provided by the decision maker (DM), namely, Preference Elicitation (PE), is fundamental to Multi-Criteria Decision Aid (MCDA). In order to conduct plausible, constructive and convincing recommendations, the decision analyst should always take the DM’s preference system into account. However, PE might be tricky, as it involves setting appropriately a series of parameter values of the considered model. Various aspects should be considered. Since the preference models are becoming more and more complicated, PE usually relies on sophisticated algorithms, whereas this brings additionally the computational aspect into consideration.This PhD thesis aims at developing new elicitation algorithms dealing with (possibly inconsistent) pairwise comparisons and processing with (relatively) large input datasets. In particular, a recently introduced multi-criteria ranking method making use of a certain number of reference points is considered. It is known as RMP method as abbreviated for Ranking with Multiple reference Points. More specifically, we are interested in one of its Simplified version, namely S-RMP method. Our contributions are divided into three parts. From the theoretical perspective, we are concerned about (1) the interpretation of reference points in such models and (2) the discriminability of S-RMP model. From the algorithmic perspective, we propose firstly (3) a new linear programming formulation for eliciting S-RMP models from inconsistent pairwise comparisons and also (4) an improved robust elicitation algorithm; besides, (5) a metaheuristic for learning S-RMP models from massive data. (6) Numerical analyses are then performed. (7) The development of two web services is also included. From the practical perspective, (8) we present a realistic case study.

Notre thèse est consacrée à l’étude des méthodes de rangements multicritères dans le cadre de la problématique de tri.<p> <p>Dans un problème de tri une personne, appelée décideur, désire assigner un objet, appelé action, à des catégories prédéfinies. Des problèmes de tri surgissent régulièrement dans la vie de tous les jours. Par exemple, un médecin ausculte son patient et sur base des symptômes observés, il assigne son patient à une catégorie de pathologies. Ainsi, le médecin peut prescrire un traitement approprié. Par ailleurs, on catégorise les cyclones tropicaux en fonction de leur vitesse, pression superficielle et de la hauteur de marée. En fonction de la catégorie du cyclone, des dégâts éventuels peuvent être prédits et des mesures de protection adéquates devront être prises. <p> <p>Dans un problème de tri, un décideur regroupe ainsi les actions qu’il considère similaires, à des fins descriptives, organisationnelles ou préventives. Nous supposerons en outre que le décideur exprime une relation de préférence entre les classes préalablement définies.<p> <p>D’autre part, les méthodes de rangement permettent de ranger les actions de la meilleure à la moins bonne. Nul étudiant ne peut nier l’existence des " rankings " d’universités. Une société ordonne les candidats à l’issue d’un entretien d’embauche. Une société désire par ailleurs établir des partenariats avec les fournisseurs les plus performants. Nous sommes tous confrontés à cette tâche délicate de ranger les actions de la meilleure à la moins bonne. Les méthodes d’aide à la décision proposent des techniques permettant à un décideur d’obtenir un rangement d’actions.<p> <p>L’objectif de cette thèse est d’étudier la possibilité de résoudre des problèmes de tri à l’aide de méthodes de rangement. L’approche adoptée est de ranger une action particulière par rapport à des normes ou profils définissant les catégories. L’assignation de l’action sera dès lors basée sur sa position dans ce rangement particulier.<p> <p>Quelles sont les hypothèses nécessaires pour un tel modèle ?Ces méthodes présentent-elles un biais ou ont-elles d’autres avantages par rapport aux méthodes de tri existantes? Est-il préférable de modéliser les catégories à l’aide de critères même si celles-ci ne présentent pas de relation de préférence ?Dans cette thèse nous donnerons des premiers éléments de réponse en développant de nouvelles méthodes de tri basées sur des méthodes de rangement existantes.<p> <p><p> / Doctorat en Sciences de l'ingénieur / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Le système électoral fait de plus en plus objet de débats et de discussions au Canada et ailleurs dans le monde. Bien qu’il existe de nombreuses études sur les avantages et les inconvénients des différents systèmes électoraux, très peu d’entre elles examinent les préférences des citoyens concernant les modes de scrutin et plus particulièrement la façon dont les individus expriment leur choix sur le bulletin de vote. Dans le cadre de ce mémoire, je m’attarde aux questions suivantes : quelle façon de voter les citoyens préfèrent-ils et pourquoi ? Afin de répondre à ces questions, j'ai mené une expérience en laboratoire avec près de 200 participants dans le cadre des élections fédérales canadiennes de 2019. Les participants furent invités à voter dans une série d'élections en utilisant chacune des trois façons de voter suivantes en ordre aléatoire : scrutin à vote unique, vote par approbation et vote par rangement. Après chaque vote, les participants furent informés du résultat électoral dans leur groupe et interrogés sur leur niveau de satisfaction à l'égard de chaque façon de voter. Les résultats démontrent que les citoyens préfèrent avoir la possibilité de classer les partis plutôt que d'utiliser un scrutin à vote unique ou un vote par approbation. Les individus sont également plus susceptibles d’aimer un mode scrutin lorsqu'ils sont satisfaits des résultats de l’élection. / Debates over which electoral system would best serve the general public are on the rise in Canada and in other democratic countries. Although there exists a rich literature on the benefits and shortcomings of different electoral systems, very few studies examine citizens’ preferences regarding voting rules and the ways in which individuals can cast their vote. In this paper, I address the following questions: What voting rules do citizens prefer and why? To address these questions, I conducted a within-subject laboratory experiment with nearly 200 participants in the run up to the 2019 Canadian federal election. Participants were asked to vote in a set of elections using each of the three following types of ballots in random order: one-mark ballot, approval voting and ranked voting. After each vote, participants were informed of the election results and asked about their level of satisfaction with each voting system. The results show that citizens prefer having the option to rank order the parties rather than using a one-mark ballot or approval voting. Individuals are also more likely to favour voting rules when they are satisfied with the results of the election.