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Spécification et implémentation du système d'aide à la décision multicritère pour la maintenance préventive et la gestion du patrimoine de la société d'autoroute ESCOTA : le projet SINERGIE

Face au vieillissement de l'infrastructure, la société d'autoroutes ESCOTA a décidé de formaliser et améliorer le processus décisionnel pour la maintenance préventive et la gestion du patrimoine infrastructure dans un environnement multi acteurs et multicritère. Le traitement de l'information chez ESCOTA peut être formalisé selon un processus en trois étapes : mesure, évaluation et décision. Des inspections périodiques permettent de détecter les symptômes de pathologies ou des défauts de fonctionnement. L'expert métier (chaussées, ouvrages d'art, ...) évalue la situation de chaque élément de patrimoine et lui associe un degré d'urgence. Le responsable de l'infrastructure évalue la priorité de l'opération à un niveau stratégique. Des critères spécifiques et un opérateur d'agrégation (Moyenne Pondérée -- MP) sont associés à chaque étape de ce processus d'évaluation. La MP est calculée par l'agrégation des scores partiels affectés à l'opération. Dans la pratique, les scores partiels sont exprimés sur une échelle finie. Nous proposons une méthodologie d'évaluation cohérente qui permet 1) aux experts d'exprimer leurs valeurs de jugements dans leur univers de discours discret, 2) de convertir les étiquettes symboliques en valeurs numériques via la méthode MACBETH et des techniques de clustering, 3) de calculer la valeur numérique de la MP puis de la convertir dans l'univers de discours des experts, 4) d'effectuer une analyse de robustesse pour diagnostiquer le risque d'erreur de classification. Cette méthode a été implémentée dans un Système de Traitement de l'Information --SINERGIE-- pour la programmation des opérations via une procédure adéquate de traitement de l'information.

Identiferoai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00202653
Date06 December 2007
CreatorsSanchez, Céline
PublisherÉcole Nationale Supérieure des Mines de Paris
Source SetsCCSD theses-EN-ligne, France
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypePhD thesis

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