Auswahl der wissenschaftlichen Literatur zum Thema „Aide à la décision bi-Critère“

Le glioblastome (GBM) est une pathologie agressive et incurable affectant aussi l’autonomie et la qualité de vie (QDV) des patients. Les soins palliatifs (SP) sont applicables dès le début de la maladie, en conjonction avec d’autres thérapies destinées à obtenir la meilleure durée de vie. Dans les récidives de GBM, la décision de poursuivre ou de stopper les traitements spécifiques peut s’avérer complexe, et l’évaluation de l’autonomie, des fonctions cognitives et de la QDV des patients pourrait aider le médecin dans la décision thérapeutique. Dans ce travail, nous avons évalué l’influence de l’autonomie, des fonctions cognitives et de la QDV sur les choix thérapeutiques (traitement actif ou palliatif) dans une population réelle de GBM. Méthode : il s’agit d’une étude prospective bi-centrique (CHRU de Lille et CHU d’Amiens) entre mai 2021 et mars 2022, d’une population de patients atteints de GBM en récidive après radio chimiothérapie (RC). 2 groupes (traitement actif ou soins palliatifs exclusifs (SPE)) ont été définis selon la décision thérapeutique lors de récidive. Des questionnaires validés ont été utilisés pour l’évaluation de l’autonomie (IADL et indice de Barthel), des fonctions cognitives (MoCA) et de la QDV (QLQC30 et BN20) pour distinguer ces 2 groupes. Résultats : 94 patients ont été inclus (67 patients dans le groupe prise en charge active, 27 patients dans le groupe SPE). Les scores IADL, indice de Barthel, Karnofsky (KPS) et MoCA étaient plus bas dans le groupe SPE (p < 0,001). Il existe une différence significative entre les 2 groupes en termes de scores de QDV (QDV globale p = 0,005). L’analyse multivariée a montré que seule « la présence d’aides à domicile » était associée à la décision médicale (p = 0,01). Conclusion : notre étude précise l’association entre la décision thérapeutique et les scores d’autonomie, des fonctions cognitives et de QDV des patients. Cette étude plaide pour l’intégration précoce et progressive des SP dans la prise en charge de nos patients avec l’utilisation des données de QDV et des résultats communiqués par les patients (PRO) en pratique clinique pour faciliter une médecine intégrative et personnalisée, optimiser les soins de support et apporter une aide en termes de décision thérapeutique.

Le sepsis néonatal est une maladie grave du poulain nouveau-né caractérisée par une réponse inflammatoire systémique exagérée ou SIRS (Systemic inflammatory response syndrome) d’origine infectieuse. L’activation de voies pro-inflammatoires multiples mène à un état de choc caractérisé par une hypoperfusion tissulaire et une hypotension sévère réfractaire à la fluidothérapie se traduisant souvent par une hyperlactatémie. L’hypoperfusion tissulaire associée à un syndrome de coagulation intravasculaire disséminée (CIVD) et la formation d’œdèmes, entraîne une hypoxie tissulaire et des dysfonctions organiques multiples ou MODS (Multiple organ dysfunction syndrome) potentiellement mortelles. Les signes cliniques et les paramètres sanguins associés au sepsis néonatal sont vagues et peu spécifiques, et reflètent la réponse immunitaire à l’infection et les dysfonctions organiques. Une hypoglycémie et hyperlactatémie sont cependant associées à un mauvais pronostic vital. Des systèmes de score peuvent aider à l’identification d’un SIRS ou sepsis, avec une sensibilité et spécificité modérées. Compte-tenu de l’origine souvent bactérienne, une prise en charge immédiate par la mise en place rapide d’une antibiothérapie est un critère majeur de survie du poulain, en parallèle d’une fluidothérapie. Le pronostic vital du poulain septique est en voie d’amélioration mais reste modéré avec un taux de survie de 57 à 71 p. cent après hospitalisation. Le propriétaire doit être conscient des coûts importants associés à une hospitalisation, et des systèmes de score de survie peuvent aider la prise de décision.

Introduction :L’évaluation téléphonique du patient pédiatrique peut être difficile à la régulation médicale du Samu-Centre 15 (aide médicale urgente [AMU] ou permanence de soins [PDS]). La dyspnée est un motif d’appel fréquent dans cette population et présente des particularités importantes comparée à la population adulte. Nous avons voulu évaluer la pertinence de l’évaluation téléphonique de la dyspnée en pédiatrie selon la qualification du médecin régulateur (urgentiste, généraliste ou pédiatre). Matériel et méthode :Il s’agit d’une étude observationnelle rétrospective monocentrique menée au Samu de Haute-Garonne entre le 1er décembre 2018 au 31 janvier 2019. Les critères d’inclusion étaient un appel pour tout patient avec un âge inférieur à dix ans pour dyspnée. Le critère de jugement principal était le surtriage. Résultats : Nous avons analysé 717 appels pour dyspnée pédiatrique sur la période. La non-adéquation entre la décision médicale et le devenir du patient était retrouvée chez 174 patients (24 %) : 173 patients (99 %) étaient surtriés et un patient était sous-trié (< 1 %). En analyse multivariée, les facteurs protecteurs de surtriage étaient l’âge de six mois à trois ans (OR = 0,56 ; IC 95 % = [0,36–0,86]) comparé à un âge jeune (≤ 6 mois ; référence) et l’évaluation par un régulateur de PDS (OR = 0,38 ; IC 95 % = [0,23–0,62]) ou pédiatre (OR = 0,54 ; IC 95 % = [0,34–0,86]) comparé à un régulateur de l’AMU (référence). L’appel nocturne était un facteur de risque de surtriage (OR = 1,98 ; IC 95 % = [1,39–2,84]). Conclusion : La régulation par un pédiatre ou un médecin de la PDS permet de réduire le surtriage dans un centre où les régulateurs AMU n’ont pas d’activité pédiatrique clinique.

Le domaine abordé dans notre travail se situe autour de l'aide à la décision multi-critère. Nous avons tout d'abord étudié les risques bancaires au travers d'une revue de la littérature très large. Nous avons ensuite élaboré un modèle théorique regroupant quatre catégories différentes composées de dix-neuf cas de risques financiers. Au travers de ce modèle théorique, nous avons mené une validation expérimentale avec un cas réel : La caisse d'épargne du Midi-Pyrénées. Cette validation expérimentale nous a permis un approfondissement des analyses des pratiques pour la gestion des risques financières. Dans cette thèse, nous cherchons à apporter une contribution à la gestion des risques dans le domaine du secteur financier et plus particulièrement pour la sécurité de système d'information et plus précisément au niveau de la caisse d'épargne. Ces analyses s'appuient donc sur des faits observés, recueillis et mesurés, des expérimentations réelles, résultant de la politique de sécurité des systèmes d'information et voulant offrir une approche pragmatique de la présentation de l'analyse de risques financiers grâce à des méthodes d'aide multicritère à la décision. L'élaboration de ce modèle permet de représenter certains aspects spécifiques des risques financiers. Nos recherches ont donné lieu à la réalisation d'un résultat concret : un système d'aide à la décision pour les besoins du responsable du système d'information de la caisse d'épargne. Il s'agit d'un système efficace présentant les résultats sous forme de figures relatives pour les valeurs des critères attribués par le responsable de système de sécurité d'informations (RSSI)
We are working on multicriteria decision analysis. We started with the study of risk typology through a huge review of literature. We have developed a theoretical model grouping four different categories of nineteen financial risk cases. Through this theoretical model, we have applied them to the "Caisse d'Epargne Midi-Pyrénées". In this thesis, we seek to make a contribution to the security management of information systems at the level of the savings bank. These analyzes are based on facts observed, collected and measured with real experiments resulting in its information system security policy and want to offer a pragmatic approach to the presentation of financial risk analysis through methods supporting. multicriteria decision analysis. The development of this model makes it possible to represent certain specific aspects of the financial risks that have often occurred in their activities. Our research led to the achievement of a concrete result in relation to the needs of the information system manager of the savings bank. It is an effective decision support system by constructing relative figures for the values of the criteria assigned by the RSSI

L'optimisation combinatoire bi-objectif (BOCO) est un type de prise de décision multicritère avec de nombreuses applications dans différents domaines scientifiques, tels que l'économie, la chaîne d'approvisionnement, les télécommunications, l'informatique et les choix sociaux. Cela implique d'optimiser simultanément deux fonctions objectives (de conflit) dans un ensemble fini et réalisable de vecteurs de décision. Pour BOCO, le concept de solution Pareto-optimale (non dominée) joue un rôle important car il distingue les solutions efficaces et non efficaces. Sur la base de ce concept, les méthodes populaires de résolution de BOCO construisent généralement une représentation de l'ensemble de Pareto qui représente différents compromis entre les objectifs. L'équité proportionnelle est un concept largement étudié dans la littérature qui vise à répartir les services publics pour garantir la justice et l'équité entre les utilisateurs tout en optimisant les performances du système. Concernant les changements proportionnels, il peut être utilisé comme comparaison standard pour deux solutions de BOCO, même lorsque les deux objectifs ont des ordres de grandeur différents. Le but de cette thèse est de proposer un nouveau critère pour sélectionner les solutions Pareto-optimales préférées dans l'ensemble Pareto d'un problème BOCO général utilisant l'équité proportionnelle.À cette fin, nous introduisons le concept de la solution rho-NF (Nash Fairness) pour que BOCO obtienne un certain équilibre de Nash basé sur l'équité proportionnelle. Le facteur rho > 0 est présenté pour refléter l'importance relative entre les deux objectifs. Nous présentons dans un premier temps le concept de solution rho-NF et sa caractérisation. Nous montrons ensuite l'efficacité Pareto des solutions rho-NF. En fait, chaque solution rho-NF est nécessairement une solution Pareto-optimale mais l'inverse n'est pas toujours vrai. Enfin, nous montrons que des solutions rho-NF peuvent être trouvées en optimisant une combinaison linéaire de deux objectifs. Il s'agit d'un aspect crucial dans le développement d'algorithmes efficaces pour identifier les solutions rho-NF.Ensuite, nous présentons les algorithmes exacts pour déterminer les solutions rho-NF pour BOCO. Dans certains cas où l'existence de solution rho-NF n'est pas garantie, nous concevons un algorithme de recherche binaire sur l'espace du rapport entre deux objectifs qui converge selon un nombre logarithmique (de paramètres fixes en fonction des données) d'itérations. Il peut déterminer l'existence de la solution rho-NF et en calculer une dans le cas affirmatif. En revanche, lorsqu'il existe toujours et qu'il peut y avoir de nombreuses solutions rho-NF, nous développons un algorithme récursif de type Newton pour identifier toutes les solutions rho-NF. A chaque appel récursif, on trouve une solution rho-NF en minimisant les combinaisons itératives linéaires de deux objectifs. Notez que le nombre total d'appels récursifs est limité par le nombre de solutions Pareto optimales. De plus, il existe un cas où trouver des solutions rho-NF équivaut à résoudre la programmation fractionnaire classique. Dans ce contexte, nous utilisons la méthode de Newton-Dinkelbach qui est largement appliquée à la programmation fractionnaire. Si deux objectifs sont linéaires, la méthode trouve des solutions rho-NF dans un nombre d'itérations fortement polynomial, quelle que soit la structure de l'ensemble des possibles.Enfin, nous évaluons nos algorithmes à travers diverses instances de BOCO. Les expériences informatiques montrent l'efficacité de nos algorithmes, indiquant leur convergence rapide et leur efficacité dans l'identification de solutions rho-NF. De plus, pour quelques petites instances, nous calculons l'ensemble de Pareto entier pour montrer que l'ensemble de solutions rho-NF est un sous-ensemble strict de l'ensemble de Pareto
Bi-Objective Combinatorial Optimization (BOCO) is a type of multiple-criteria decision-making with many applications in different scientific areas, such as economics, supply chain, telecommunications, computer science, and social choice. It involves optimizing simultaneously two (conflict) objective functions in a finite feasible set of decision vectors. For BOCO, the concept of Pareto-optimal (non-dominated) solution plays an important role as it distinguishes between efficient and non-efficient solutions. Based on this concept, popular methods for solving BOCO usually construct a representation of the Pareto set that represents different trade-offs between the objectives. Proportional fairness is a widely studied concept in the literature that aims to distribute utilities to ensure fairness and equity among users while optimizing system performance. Related to the proportional changes, it can be used as a standard comparison for two solutions of BOCO, even when the two objectives have different orders of magnitude. The goal of this thesis is to propose a novel criterion for selecting preferred Pareto-optimal solutions in the Pareto set of a general BOCO problem using proportional fairness.For this purpose, we introduce the concept of rho-NF (Nash Fairness) solution for BOCO achieving some Nash equilibrium based on proportional fairness. The factor rho > 0 is presented to reflect the relative importance between the two objectives. We first present the rho-NF solution concept and its characterization. We then show the Pareto efficiency of rho-NF solutions. In fact, each rho-NF solution is necessarily a Pareto-optimal solution but the inverse is not always true. Finally, we show that rho-NF solutions can be found by optimizing a linear combination of two objectives. This is a crucial aspect in developing efficient algorithms for identifying rho-NF solutions.Subsequently, we present the exact algorithms to determine the rho-NF solutions for BOCO. In some cases where the existence of rho-NF solution is not guaranteed, we design a binary search algorithm on the space of the ratio between two objectives which converges in a logarithmic (of fixed parameters depending on the data) number of iterations. It can determine the existence of the rho-NF solution and compute one in the affirmative case. In contrast, when there always exists and may be numerous rho-NF solutions, we develop a Newton-like recursive algorithm to identify all the rho-NF solutions. At each recursive call, we find a rho-NF solution by minimizing iteratively linear combinations of two objectives. Notice that the total number of recursive calls is bounded by the number of Pareto-optimal solutions. Furthermore, there exists one case where finding rho-NF solutions is equivalent to solving classical fractional programming. In this setting, we use the Newton-Dinkelbach method which is broadly applied to fractional programming. If two objectives are linear, the method finds rho-NF solutions in a strongly polynomial number of iterations, regardless of the structure of the feasible set.Finally, we evaluate our algorithms through various instances of BOCO. Computational experiments show the effectiveness of our algorithms, indicating their rapid convergence and efficiency in identifying rho-NF solutions. Furthermore, for some small instances, we compute the whole Pareto set to show that the rho-NF solution set is a strict subset of the Pareto set

La complexité et la dynamique de l'environnement dans lequel évolue chaque entreprise requiert de la part de ses managers la capacité de prendre des décisions pertinentes dans un laps de temps très court afin de s'accroître. Pour cela, l'analyse des données générées par l'activité de l'entreprise peut être une précieuse source d'information. L'Intelligence Opérationnelle (IO) est une classe de systèmes d'aide à la décision permettant aux managers d'avoir une très bonne compréhension de la situation de l'entreprise, à travers l'analyse de l'activité passée et présente. Dans ce contexte, les notions de temps et de traçabilité sont primordiales dans la compréhension de l'évolution de l'activité de l'entreprise à travers le temps. Dans cette thèse, nous présentons Axway Decision Insight (ADI), une solution d'IO développée par Axway. Son composant clé est un SGBD orienté-colonnes et bi-temporel développé en interne par l'entreprise pour répondre aux besoins spécifiques de l'IO. Ses capacités bi-temporelles lui permettent de gérer nativement aussi bien l'évolution des données dans la réalité modélisée (temps de validité) que l'évolution des données dans la base de données (temps de transaction). Nous commencerons par présenter la solution ADI en nous focalisant sur deux éléments importants: 1) l'interface graphique qui permet la conception et l'utilisation d'ADI sans écrire la moindre ligne de code. 2) L'approche adoptée pour modéliser les données bi-temporelles. Ensuite, nous présenterons un benchmark bi-temporel destiné ADI.Après cela, nous présenterons deux optimisations pour ADI. La première permet de pré-calculer et matérialiser les opérations d'agrégation, ce qui permet de réduire le temps nécessaire à la mise à jour de interface graphique d'ADI. La deuxième optimisation ordonne l'exécution des opérateurs de jointure des plans de requêtes en utilisant un modèle coût basé sur des statistiques sur des données bi-temporelles. Pour ces optimisations, nous avons effectué des expérimentations en utilisant notre benchmark, et qui ont démontré leurs intérêts
Nowadays, every company is operating in very dynamic and complex environments which require from its managers to have a deep understanding of its business in order to take rapid and relevant decisions, and thus maintain or improve their company's activities. They can rely on analyzing the data deluge generated by the company's activities. A new class of systems has emerged in the decision support system galaxy called "Operational Intelligence" (OI) to meet this challenge. The objective is to enable operational managers to understand what happened in the past as well as what is currently happening in their business. In this context, the notions of time and traceability turns out to play a crucial role to understand what happened in the company and what is currently happening in the company. In this thesis, we present "Axway Decision Insight" (ADI), an "Operational Intelligence" solution developed by Axway. ADI's key component is a proprietary bi-temporal and column-oriented DBMS that has specially been designed to meet OI requirements. Its bi-temporal capabilities enable to catch both data evolution in the modeled reality (valid time) and in the database (transaction time).We first introduce ADI by focusing on two topics: 1) the GUI that makes the platform "code-free". 2) The adopted bi-temporal modeling approaches. Then we propose a performance benchmark that meets ADI's requirements. Next, we present two bi-temporal query optimizations for ADI. The first one consists in redefining a complex bi-temporal query into: 1) a set of continuous queries in charge of computing aggregation operations as data is collected. 2) A bi-temporal query that accesses the continuous queries' results and feeds the GUI. The second one is a cost-based optimization that uses statistics on bi-temporal data to determine an "optimal" query plan. For these two optimizations, we conducted some experiments, using our benchmark, which show their interests

Au vu de la prévalence significative des événements indésirables liés aux médicaments, ainsi que du risque croissant de résistance aux antibiotiques (causée principalement par les prescriptions inappropriées et une utilisation excessive), nous proposons une architecture générale pour des systèmes de recommandation adaptés à ce type de contexte et nous en développons un pour la prescription d’antibiotiques (PARS). Le type de contexte pour lequel l’approche est proposée est caractérisé par des décisions à haut risque et/ou à enjeux importants. Le système ne peut être basé sur l’apprentissage car une base de données de cas n’est pas disponible. Toutefois, des connaissances et des règles de bonnes pratiques existent et de ce fait il convient de développer un système capable de les modéliser et de les mettre en oeuvre. Le système est destiné à un utilisateur qui est le décideur qui doit adapter sa décision à chaque sujet dont les besoins et les caractéristiques sont spécifiques. Le modèle doit pouvoir s’adapter à différents types d’évolutions. L’approche est basée sur la combinaison des technologies web sémantique avec un modèle d’aide multicritère à la décision. Le système comporte deux étapes. Compte tenu de la spécificité du domaine d’application, l’approche évalue d’abord la pertinence d’une alternative (action) pour un sujet et un besoin donnés dans un contexte spécifique. Le premier niveau du modèle d’aide à la décision est de sélectionner selon le besoin l’ensemble des alternatives qui ont le potentiel d’être appropriées. Le deuxième niveau consiste à évaluer et à trier les alternatives dans des catégories en fonction de leur adéquation. Nous proposons une approche qui exploite les schémas de connaissances du web sémantiques (ontologies) et qui structure les règles de recommandation en une méthode de tri adaptée : MR-Sort avec Veto. Cette approche permet de lier et de mettre en correspondance des sources de connaissances hétérogènes exprimées par des experts. En collaboration avec le Centre hospitalier EpiCURA, nous avons appliqué cette approche dans le domaine médical et plus précisément, pour la prescription des antibiotiques. Les performances de l’approche ont été comparées aux recommandations données par EpiCURA. Les résultats ont montré que le système proposé est plus détaillé dans ses recommandations par comparaison aux guidelines en usage au Centre EpiCURA. En prenant éventuellement en compte des caractéristiques supplémentaires des sujets, le modèle est capable de s’adapter à des changements dans le contexte (nouveaux antibiotiques, effets secondaires, développement de germes résistants)
Motivated by the well documented worldwide spread of adverse drug events that are associated to antibiotics usage, as well as the increased danger of antibiotic resistance (caused mainly by inappropriate prescribing and overuse), we propose a general architecture for recommendation systems adapted for this kind of context and we develop a specific system for antibiotic prescription (PARS). The type of context that our architecture covers is characterised by highly risky decisions or decisions with high stakes. Such a system cannot be based on machine learning, since there are no available training data sets or case bases. However, rules of good practice and expert knowledge are available, therefore our system should be able to model and implement them. The proposed solution is intended to be used by a decision maker who must adapt his/her decision both to each subject’s specific needs and characteristics, as well as to different types of evolution. Our approach is based on the combination of semantic technologies with MCDA (Multi-Criteria Decision Aids). The decision support process involves two steps. First, by taking into account the specific application domain, the approach evaluates the relevance of each alternative (action) in order to satisfy the needs of a given subject. The first level of the decision support model aims to select all the alternatives that have the potential to fulfill the subject’s needs. Subsequently, the second level consists of evaluating and sorting the selected alternatives in categories according to their adequacy to the characteristics of the subject. We propose an approach that exploits the knowledge schemes of semantic web technologies (ontologies) and that structures the recommendation rules into a suitable sorting method: the MR-Sort with Veto. By doing so, our solution is able to link and match heterogeneous knowledge sources expressed by experts. In collaboration with the EpiCURA Hospital Center, we have applied this approach in the medical domain and more specifically in the prescription of antibiotics. The system’s recommendations were compared with those expressed in the guidelines currently in use at EpiCURA. The results showed us that PARS allows for a better consideration of the sensitivity of the patients to the adverse effects of antibiotics. Moreover, by taking into account the additional characteristics of the patients, the model is able to adapt to contextual changes (such as new antibiotics, side effects and development of resistant micro-organisms)

Un drone totalement autonome est un aéronef sans pilote humain à bord. Il est donc capable d'accomplir une mission sans l'intervention d'un opérateur humain et de prendre des décisions de façon totalement autonome. Cela sous-entend que l'opérateur au sol doit avoir une confiance élevée dans les décisions prises par le drone. L'objectif principal de cette thèse est donc de proposer un moteur de décisions à embarquer dans le drone autonome qui garantit un niveau de confiance élevé de l'opérateur dans la capacité du drone à prendre les "bonnes" décisions. Pour cela nous proposons un moteur de décisions multi-niveaux composé de deux niveaux de décisions principaux. Le premier permet de surveiller l'état du drone et de son environnement pour détecter les événements qui peuvent perturber la réalisation de la mission et déclencher la prise de décision du second niveau. Celui-ci une fois déclenché permet de choisir une action de haut niveau (atterrir, continuer, ...) la mieux adaptée à la situation courante parmi un ensemble d'actions possibles. Ce moteur intègre aussi les préférences d'un opérateur en utilisant des modèles d'Aide Multi-Critère à la Décision. Ces modèles nécessitent une phase en amont de la mission, où les préférences de l'opérateur sont élicitées, avant d'être intégrées dans le drone. Pour réduire l'effort cognitif de l'opérateur pendant cette phase, nous proposons un processus d'élicitation incrémental pendant lequel les questions soumises à l'opérateur sont déduites des réponses précédentes. Cela nous permet de déterminer un modèle représentant fidèlement ses préférences, tout en minimisant le nombre de questions
A fully autonomous unmanned aerial vehicle (UAV) is an aircraft without a human pilot on board. It is consequently able to accomplish a mission without the intervention of a human operator and to make decisions in a totally autonomous way. This implies that the ground operator must have a high level of confidence in the decisions made by the UAV.The main objective of this thesis is therefore to propose a decision engine to be embedded in the autonomous UAV that guarantees a high level of operator confidence in the UAV's ability to make the "right" decisions. For this purpose, we propose a multi-level decision engine composed of two main decision levels. The first one monitors the state of the UAV and its environment to detect events that can disrupt the mission’s execution and trigger the second level. Once triggered, it allows to choose a highlevel action (landing, continuing,...) best adapted to the current situation from a set of possible actions. This engine also integrates the operator's preferences by using Multi-Criteria Decision Aiding models. They require a preliminary phase before the mission, where the operator's preferences are elicited, before being integrated into the UAV. To reduce the operator's effort during this phase, we propose an incremental elicitation process during which the questions submitted to the operator are deduced from the previous answers. This allows us to determine a model that accurately represents his or her preferences, while minimizing the number of questions

Le travail de recherche présenté dans cette thèse s’inscrit dans la continuité des travaux de l’aide à la décision multi-critère de groupe (décideurs), particulièrement dans le champ de sélection de la localisation des centres de distribution. Dans un environnement certain, si la décision de sélection de la localisation des centres de distribution a donné lieu à plusieurs travaux de recherche, elle n’a jamais été l’objet, à notre connaissance, d’une décision prise par plusieurs décideurs. À cet égard, le premier objectif de cette thèse est de proposer une méthode d’aide à la décision multi-attribut et multi-acteur (MAADM) pour résoudre le problème posé. Pour se faire, nous avons adapté et étendu la méthode ELECTRE I. Dans un environnement incertain, au vu de l’incertitude inhérente et l’imprécision du processus décisionnel humain ainsi que les comportements futurs du marché et des entreprises, le deuxième objectif de cette thèse est de développer une méthode floue d’aide à la décision multi-attribut et multi-acteur (FMAADM) pour traiter le problème en question. Pour cela, nous avons couplé la méthode MAADM avec la théorie des ensembles flous. Pour la validation des deux contributions, nous avons conçu un système d’aide à la décision (S-DSS) pour implémenter les algorithmes de la méthode MAADM et la méthode FMAADM. Sur la base du S-DSS, deux études expérimentales ont été menées. Nous avons, aussi, appliqué une analyse de sensibilité pour vérifier la sensibilité de la solution retenue vis-à-vis aux variations de poids des critères d’évaluation. Les résultats obtenus prouvent que les deux méthodes proposées répondent à l’objectif recherché et ainsi retenues pour la sélection de la meilleure localisation dans un contexte certain/incertain de multi-attribut et multi-acteur
The research work presented in this thesis is part of the works’ continuity on multi-criteria group (decision-makers) decision-making, particularly in the field of the distribution centers’ location selection. Under certain environment, although the decision to select the location of the distribution centers has given rise in several research works, it has never been the object, to our knowledge, of a decision taken by several decision makers. In this regard, the first objective of this thesis is to develop a multi-attribute and multi-actor decision-making method (MAADM) to resolve the posed problem. For this purpose, we have adapted and extended the ELECTRE I method. Under uncertain environment, In view of the inherent uncertainty and inaccuracy of human decision-making, the future behavior of the market and companies, the second objective of this thesis is to propose a fuzzy multi-attribute and multi-actor decision-making method (FMAADM) to treat the problem in question. To this end, we have coupled the MAADM method with the fuzzy set theory. To validate the two contributions, we designed a decision support system (S-DSS) to implement the MAADM method and the FMAADM method. Based on the S-DSS, two experimental studies were conducted. We also applied a sensitivity analysis to verify the sensitivity of the solution retained vis-a-vis to weights’ variations of evaluation criteria. The obtained results prove that the MAADM method and the FMAADM method meet the desired objective and thus retained for the selection of the best location under certain/uncertain context of multi-attribute and multi-actor

Cette thèse est dédiée à l’optimisation de composants et de systèmes énergétiques avec une application dans le secteur résidentiel. La méthodologie développée est composée d’une analyse de sensibilité, d’une optimisation multi-objectif et d’une aide à la décision multicritère pour sélectionner le meilleur compromis. Tout d’abord, une optimisation d’un système de production d’eau chaude sanitaire est mise en œuvre numériquement et s’appuie sur un banc expérimental du laboratoire IUSTI. Cette étude a pour but d’optimiser, en fonction de différents profils de puisage, les performances d’un dispositif basé sur une pompe à chaleur en améliorant sa régulation. Ensuite, la procédure est appliquée à l’optimisation paramétrique d’un échangeur air-sol (EAS). Le système utilise les ressources géothermiques pour chauffer ou rafraîchir l’air d’un bâtiment par ventilation. Le modèle de l’échangeur air-sol a été validé expérimentalement avec une plateforme géothermique existante à Strasbourg. Un système qui couple un EAS, une ventilation double flux et une pompe à chaleur est également étudié. Le dimensionnement optimal permet d’obtenir un système qui demeure à la fois rentable, autonome et performant pour les différents climats considérés. Enfin, le processus est appliqué à l’optimisation topologique des échangeurs de chaleur. La procédure identifie l’ensemble des topologies qui possède un bon compromis entre les pertes de charge et les transferts thermiques. La méthodologie d'aide à la décision sélectionne la topologie finale qui permet d’avoir une répartition optimisée d’éléments solides afin d’obtenir le meilleur compromis entre ces objectifs
This thesis is dedicated to the optimization of components and energy systems with an application in the residential sector. The methodology developed is composed of a sensitivity analysis, a multi-objective optimization and a multi-criteria decision-making aid to select the best compromise.First of all, an optimization of a domestic hot water production system is implemented numerically and is based on an experimental set-up in the IUSTI laboratory. The aim of this study is to optimize the performance of a heat pump-based system by improving its regulation according to different drawing profiles. Then, the procedure is applied to the parametric optimization of an earth-air heat exchanger (EAHE). The system uses geothermal resources to preheat or cool the air in a building by ventilation. The model of the earth-air heat exchanger has been experimentally validated with an existing geothermal platform at Strasbourg. A system that combines an EAHE, a double flow ventilation and a heat pump is also studied. Optimal sizing makes it possible to obtain a system that is profitable, autonomous and efficient for the different climates considered. Finally, the process is applied to the topological optimization of heat exchangers. The procedure identifies the set of topologies that has a good compromise between pressure drops and heat transfer. The decision aid methodology selects the final topology that allows to have an optimized distribution of solid elements in order to obtain the best compromise between these objectives