De nos jours, la durabilité des activités humaines devient une préoccupation majeure dans le monde entier. Il s’agit d’évaluer ces activités non seulement en matière d’efficacité et de productivité, mais aussi en ce qui concerne leurs durabilités économique, sociale, environnementale, etc. Pour cela, les experts de ces différents domaines doivent travailler en collaboration. Dans ce contexte, les sociétés humaines sont confrontées à plusieurs défis majeurs qui sont les suivants : (1) traiter de grandes quantités d’informations (« big data »), (2) évoluer dans un monde réel dynamique et imparfait, (3) prévoir et évaluer les états futurs de ses activités.Les recherches que nous avons menées dans cette thèse contribuent plus particulièrement au domaine de l’ingénierie des systèmes de décision en univers incertain. Nous prenons comme objet d'étude général le domaine des systèmes socio-environnementaux, et plus particulièrement le domaine pluridisciplinaire de l’agriculture. Nous proposons une approche systémique pour l’optimisation durable des systèmes socio-environnementaux : (1) la méta-modélisation des systèmes socio-environnementaux, (2) la représentation générique de l’imperfection des informations qui circulent dans ces systèmes, associée à un modèle de décision en contexte incertain et enfin (3) la simulation et l’évaluation de ces systèmes en environnement dynamique en vue de prises de décisions par des experts, que nous avons illustrée par un modèle d’architecture orientée services ainsi que des études de cas appliquées au domaine de l’agriculture. / Nowadays, the sustainability of human activities is a major worldwide concern. The challenge is to evaluate such activities not only in terms of efficiency and productivity, but also in terms of their economic, social, environmental, etc. durability. For this, the experts of these areas need to work collaboratively. In this context, human societies are facing several major challenges such as: (1) process a large amount of information whose volume increases exponentially (“big data”), (2) live in a both dynamic and imperfect real world, (3) predict and assess future states of its activities.The researches we have conducted in this thesis contribute in particular to the domain of decision systems engineering under uncertainty. We have chosen the field of general socio-environmental systems as subject of study, particularly the multidisciplinary field of agriculture. We propose a systemic approach for the sustainable optimization of socio-environmental systems: (1) the meta-modeling of socio-environmental systems, (2) the generic representation of data imperfection flowing in such systems, associated to a decision model in uncertain environment and finally (3) the simulation and the assessment of such systems in dynamic environment for the purpose of decision making by experts which we have illustrated by both a service-oriented architecture model and case studies applied to the agriculture domain.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2016CNAM1045 |
| Date | 01 June 2016 |
| Creators | Dantan, Jérôme |
| Contributors | Paris, CNAM, Pollet, Yann |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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