Literatura académica sobre el tema "Aide à la décision multi-objectifs"

Issue de la biologie de la conservation, la planification systématique de la conservation (PSC) est une approche pratique qui se propose de fournir une aide à la décision dans la planification des actions de conservation en intégrant les objectifs écologiques avec les contraintes des gestionnaires. Basée sur la modélisation, l’optimisation et l’informatique, la PSC offre un cadre rationnel pour aborder les problématiques environnementales et réduire le fossé entre recherche et gestion. Dans cette thèse, nous avons introduit une approche formelle pour modéliser et résoudre des problèmes de PSC basée sur la programmation par contraintes, une méthode issue de l'intelligence artificielle et fondée sur le raisonnement automatique. Notre motivation principale était d'apporter plus d'expressivité à la PSC (i.e. d'accroître l'étendue et la variété des problèmes qui peuvent être représentés et résolus), notamment par l'intégration de contraintes spatiales avancées et d'indices du paysage. Cette approche permet également d’obtenir des garanties sur la qualité des solutions produites (satisfaisabilité, optimalité) qui peuvent améliorer considérablement la qualité de l'aide à la décision. Nous avons appliqué cette approche sur des données réelles issues des forêts de Nouvelle-Calédonie, un point chaud de la biodiversité qui doit faire face à de nombreux défis pour la conservation de sa biodiversité. Le contexte développé, insulaire et peu peuplé de cet archipel permet une grande proximité entre les différents acteurs de la conservation, ce qui en fait un terrain d'étude approprié pour expérimenter de nouveaux outils pour la conservation. Nous avons illustré cette particularité à travers un cas d'étude mené en étroite collaboration avec les gestionnaires du parc provincial de la « Côte Oubliée -– Woen Vùù – Pwa Pereeù ». Dans cette étude, nous avons fourni une aide à la décision dans un projet de reforestation, en mettant l'accent sur la réduction de la fragmentation et l'amélioration de la connectivité structurelle. Dans l'ensemble, nous avons démontré le caractère générique, la flexibilité et l'expressivité de l'approche basée sur les contraintes appliquée à la PSC. Nos résultats ont également ouvert de nouvelles perspectives pour l'aide à la décision en Nouvelle-Calédonie, la PSC, et la programmation par contraintes.

Le Marketing “ actif ” des Services s’intéresse au client multi-produits et multi-services, que l’entreprise se doit, non plus seulement de mieux satisfaire ou de moins insatisfaire, mais de fidéliser pour accroître sa part de marché. Dans un contexte où la fidélisation des clients est plus rentable que le recrutement, dans un contexte où la fidélisation appelle à des engagements clients / fournisseurs à plus long terme qui diminuent le risque d’entreprise et séduisent les investisseurs ou actionnaires, cet article propose une démarche de recherche, la méthode LOYALTY PLUS, validée par de grands groupes annonceurs, et centrée sur la politique de fidélisation. Ses implications sont très opérationnelles pour l’entreprise : • La fidélité est calculée de manière non arbitraire et proche d’une réalité de ventes sur le marché . • La stratégie de fidélisation est complète et cohérente : elle intègre le marketing stratégique, en isolant les leviers concurrentiels de fidélité, et les valeurs internes de l’entreprise, un concept aujourd’hui fort sur le plan économique .

Les fortes contraintes d’élevage dans les systèmes peu intensifiés (grands troupeaux, larges surfaces, alimentation au pâturage, voire faible productivité par animal) laissent tout de même entrevoir des formes originales d’élevage de précision. Cet élevage de précision peut notamment s’appuyer sur l’identification électronique des animaux qui permet de les reconnaitre et de les localiser. Selon que les lecteurs d’identifiants sont utilisés manuellement, à poste fixe, ou portés par un mâle, il est possible de réaliser, respectivement, des inventaires, des opérations automatisées de tri ou la détection des femelles en chaleurs. C’est au pâturage que la maîtrise du comportement des animaux est la plus délicate car un positionnement judicieux de points d’attraction des animaux (abreuvement, pierres à sel, complémentation) ne suffit pas toujours à maîtriser la répartition de la pression de pâturage pour répondre aux objectifs pastoraux et environnementaux. Dans les situations où la pose de clôtures fixes n’est pas possible ou pas souhaitable et que le gardiennage n’est pas envisageable, les clôtures virtuelles, basées sur un apprentissage comportemental spécifique des animaux, pourraient constituer une aide précieuse à l’utilisation durable des parcours. Dans ces systèmes d’élevage, la précision visée ne se situe pas à l’échelle des individus mais plutôt sur des conduites ajustées à des lots virtuels d’animaux homogènes, qui sont séparés et regroupés grâce à des dispositifs de tri efficaces. L’utilisation de systèmes automatisés de suivi du troupeau où chaque animal est identifié génère une grande quantité de données. Quels que soient les capteurs utilisés, les données recueillies doivent être stockées dans un système d’information et traitées avec des méthodes d’analyse adaptées (algorithmes, statistiques…) pour être ensuite transformées en indicateurs d’aide à la décision ou en action exécutée par des automates (porte de tri, pesées, distributions d’aliments). En alternative à des suivis individuels, une utilisation parcimonieuse des capteurs peut être envisagée pour délivrer des alertes (intrusion, attaque de prédateur, sortie d’une zone géographique définie) ; la quantité de données produites est alors minimisée. Un travail de recherche important reste à mener pour proposer des méthodes d’analyse des données et des règles de décisions pertinentes, basées sur une modélisation du comportement animal. Dans les systèmes d’élevage peu intensifiés, la place de l’éleveur est essentielle car au sein d’un grand troupeau et face à de larges surfaces de parcours les dispositifs électroniques sont à envisager comme des aides spécifiques, à intégrer dans une stratégie de conduite plus large. Notamment, il s’agit pour l’éleveur de choisir quels animaux équiper et où positionner des capteurs, relais ou clôtures virtuelles, et à choisir de le faire aux périodes critiques. Actuellement l’offre matérielle et logicielle est freinée par le manque de souplesse des solutions proposées.

La fréquence de l’insuffisance d’analgésie pour la césarienne, à savoir échec complet ou bloc partiel, varie entre 0,5 à 17 % pour la rachianesthésie et 1,7 à 20 % pour l’extension d’analgésie péridurale. L’insuffisance d’analgésie peut être à l’origine de souffrances physiques et psychiques aux conséquences potentiellement graves comme l’état de stress post-traumatique. Un groupe d’experts multi- et pluriprofessionnels composé d’anesthésistes, obstétriciens, néonatologistes, sages-femmes, psychiatres, infirmiers anesthésistes, juristes et d’usagères a établi 23 préconisations afin de sensibiliser et accompagner les équipes pour la prévention, la reconnaissance et le traitement de la douleur pendant la césarienne sous anesthésie périmédullaire (rachianesthésie, péridurale ou rachipéricombinée). Dix de ces préconisations ont été identifiées comme clés par les experts. De même, une aide à la décision a été produite afin de préparer et guider au mieux les équipes. Ces préconisations ont pour but d’induire une prise de conscience et une amélioration des pratiques professionnelles pour que la césarienne « à vif » ne soit plus un aléa acceptable, mais un événement indésirable grave, prévenu et combattu par tous.

Introduction : Le syndrome d’apnées obstructives du sommeil (SAOS) est une affection très répandue et insuffisamment diagnostiquée, ce qui en fait un problème majeur de santé publique et de sécurité. Objectifs : Cet article avait pour objectif de préciser quelques éléments fondés de la prise de décision thérapeutique et de l’information délivrée au patient et à sa famille sur le rapport bénéfice-coût-sécurité de plusieurs de ses options thérapeutiques. Matériels et méthodes : Les données publiées sur l’efficacité des orthèses et des dispositifs orthopédiques fonctionnels dans le traitement de l’apnée obstructive du sommeil chez l’enfant, sur la pérennité de leurs effets, sur les possibilités thérapeutiques de l’expansion maxillaire ou bimaxillaire, et sur les interrelations entre extractions de dents permanentes et troubles respiratoires obstructifs du sommeil, ont été recherchées et analysées. Résultats : D’après les données probantes disponibles, chez les patients en croissance et en malocclusion de classe II, un traitement par dispositif orthopédique fonctionnel peut augmenter le volume des voies oropharyngées et permettre ainsi d’espérer réduire le risque d’apparition d’un SAOS. Une amélioration de l’indice d’apnées-hypopnées et de la plus faible saturation en oxygène, a été observée chez les enfants traités par expansion maxillaire rapide. Les extractions de dents permanentes prescrites pour le traitement d’une dysharmonie dents-arcades chez un patient d’âge orthodontique n’entrainent aucun changement significatif des voies aérifères supérieures. Conclusions : Le rôle de dépistage et de prise en charge des troubles respiratoires obstructifs du sommeil (TROS) assuré par l’orthodontiste au sein de l’équipe pluridisciplinaire est essentiel. En associant son expérience clinique aux données publiées sur les diverses approches thérapeutiques, l’orthodontiste aide son patient à bénéficier de soins mieux adaptés et au résultat davantage pérenne, tout en tenant compte de ses préférences.

BackgroundPoor quality communication about goals of care with seriously ill, hospitalized patients is associated with substantial discordance between prescribed medical orders for life-sustaining treatment and patients’ stated preferences. Designing tailored solutions to this discordance requires a better understanding of this communication process. ObjectiveTo acquire a detailed understanding of the process of communication about goals of care and decision making about life-sustaining treatments for hospitalized patients, and to seek opportunities for improvement. SettingMedical wards of three university-affiliated teaching hospitals in Canada. MethodAt each site, we used drop-in sessions and one-on-one interviews to consult with health care workers on eligible wards to create cross-functional (swim lane) maps of the process of communication about goals of care and decision making about life-sustaining treatments. Healthcare workers were also asked about barriers to this process to enable the identification of opportunities for improvement. ResultsA total of 112 healthcare workers provided input into the creation of process maps across the three sites. Common elements across sites were that: (1) physicians play a central role, (2) the full process for a given patient involves several interactions amongst members of the inter-professional team, and (3) the process is iterative. We also noted between-site variations in the location of GoC discussions and the extent to which trainees and multi-disciplinary team members were involved. Finally, we identified several key barriers that may serve as targets for future quality improvement efforts: suboptimal location of conversations, insufficient support of physician learners in goals-of-care conversations, and incomplete engagement of the inter-professional team. ConclusionEfforts to improve the quality of goals-of-care discussions and decision making about life-sustaining treatments in the hospital setting need to account for the central role played by physicians in the process but can be enhanced if they can more fully engage the inter-professional health care team.Resume Contexte Une communication de mauvaise qualité sur les objectifs des soins aux patients gravementmalades et hospitalisés est associée à une discordance importante entre les ordonnances médicales prescrites pour un traitement de survie et les préférences déclarées des patients. La conception de solutions adaptées à cette discordance nécessite une meilleure compréhension de ce processus de communication. ObjectifAcquérir une compréhension détaillée du processus de communication sur les objectifs des soins et la prise de décision sur les traitements de maintien de la vie pour les patients hospitalisés, et rechercher des possibilités d’amélioration. ParamètresLes services médicaux de trois hôpitaux universitaires canadiens affiliés à l’université. MéthodeSur chaque site, nous avons eu recours à des séances d’information et à des entretiens individuels pour consulter les travailleurs de la santé dans les services éligibles afin de créer des cartes interfonctionnelles (couloir de nage) du processus de communication sur les objectifs des soins et la prise de décision sur les traitements de maintien des fonctions vitales. Les travailleurs de la santé ont également été interrogés sur les obstacles à ce processus afin de permettre l’identification des possibilités d’amélioration. RésultatsAu total, 112 travailleurs de la santé ont participé à la création de cartes de processus sur les trois sites. Les éléments communs à tous les sites étaient les suivants : (1) les médecins jouent un rôle central, (2) le processus complet pour un patient donné implique plusieurs interactions entre les membres de l’équipe interprofessionnelle, et (3) le processus est itératif. Nous avons également noté des variations entre les sites en ce qui concerne le lieu des discussions du gouvernement et le degré d’implication des stagiaires et des membres de l’équipe pluridisciplinaire. Enfin, nous avons identifié plusieurs obstacles clés qui pourraient servir de cibles aux futurs efforts d’amélioration de la qualité : le lieu sous-optimal des conversations, le soutien insuffisant des apprenants médecins dans les conversations sur les objectifs de soins et l’engagement incomplet de l’équipe interprofessionnelle. ConclusionLes efforts visant à améliorer la qualité des discussions sur les objectifs des soins et la prise de décision concernant les traitements vitaux en milieu hospitalier doivent tenir compte du rôle central joué par les médecins dans le processus, mais peuvent être renforcés s’ils peuvent faire participer davantage l’équipe interprofessionnelle de soins de santé.

Le cannabis est la drogue illicite la plus souvent consommée chez les jeunes adultes. Son usage est associé à l’échec et à l’abandon scolaire. L’utilisation de plateformes Web est de plus en plus populaire pour intervenir auprès de ces jeunes. Cet article a pour objectifs de présenter la méthodologie utilisée et les résultats de chaque étape de développement d’une plateforme Web qui vise à réduire l’usage de cannabis chez les jeunes adultes qui retournent à l’école. L’intervention mapping a servi de guide pour le développement de cette plateforme. Les déterminants du problème sont d’abord documentés. Ces informations sont ensuite utilisées pour le développement d’une matrice d’objectifs et pour le choix des méthodes d’intervention. L’implication des populations cibles et des partenaires ainsi que le devis d’évaluation sont finalement décrits. Sept séquences de cinq expositions brèves à des messages éducatifs sur l’ordinateur ont été développées pour permettre aux jeunes de reconnaître leur vulnérabilité par rapport à certaines situations à risque de consommer et pour les aider à prendre la décision de réduire ou d’arrêter leur consommation. Différentes méthodes d’apprentissage sont utilisées pour présenter les messages éducatifs aux jeunes, notamment le tailoring et l’apprentissage par modèle. L’intervention mapping a été utile pour lier le savoir des populations visées aux connaissances théoriques et empiriques. Un projet pilote est actuellement évalué pour vérifier l’impact de cette intervention sur l’usage de cannabis chez les jeunes adultes.

Le diagnostic de la PR demeure un diagnostic clinique basé sur le jugement par un clinicien expérimenté. Néanmoins, les critères de classification récemment révisés sont largement utilisés à des fins diagnostiques. Plusieurs études ont examiné leur performance dans la « vraie vie » et ont surtout confirmé qu'ils ont de bonnes propriétés métriques et qu'ils semblent appuyer l'un des objectifs explicites dans leur dérivation, à savoir permettre un diagnostic plus précoce chez le patient présentant une symptomatologie recente. L'utilisation croissante des biomarqueurs est explorée comme un complément à l'évaluation clinique. Dans des études récentes, on a démontré que les biomarqueurs sont utilisés pour évaluer l'activité de la maladie et pour estimer les patients à risque de progression radiographique (Hambardzumyan, 2014), De plus, de données suggérant que cela peut aider dans le choix de certaines thérapeutiques L'utilisation croissante de l'échographie musculosquelettique dans la pratique rhumatologique commence à faire sentir son impact sur le processus de diagnostic. En résumé, bien que le diagnostic et l'évaluation de la PR restent des défis cliniques avant tout, les technologies et les biomarqueurs vont de plus en plus aider le clinicien à prendre des décisions optimales. De plus, dans la prise en charge de cette maladie, en plus de l’aspect inflammatoire et l’activité qui sont les principales cibles de la thérapeutique, différentes mesures sont a considérées dans la prise en charge du patient afin de permettre une insertion sociale. L’accent a été mis sur les comorbidités et la fatigue.

Le renouvellement des réseaux est une problématique très présente dans les milieux de l’eau et de l’assainissement. Évidemment, le réseau entier ne peut pas être remplacé chaque année, c’est pourquoi il faut choisir les portions de canalisations à renouveler. Ce choix est guidé par des problématiques économiques, politiques, de sécurité, et liées aux contraintes du terrain. Ces différents aspects peuvent être extrêmement compliqués à prendre en compte simultanément, c’est pourquoi la mise en place d’algorithmes est parfois nécessaire pour aider les experts dans leur travail. La recherche opérationnelle est le domaine de prédilection pour ce type de problématique : elle permet une optimisation selon un ou plusieurs objectifs donnés, tout en respectant les contraintes propres au métier. Dans notre cas, l’objectif porte sur différents critères guidant le choix des canalisations à renouveler : la probabilité de casse, l’âge de la canalisation, le matériau et la probabilité de casse des branchements. Les contraintes quant à elles sont liées directement au métier : la plus importante d’entre elles est de réaliser des chantiers continus, avec un linéaire minimal et maximal par chantier à respecter. En mettant en équation cet objectif et ces contraintes, nous obtenons un programme linéaire à résoudre afin de trouver le plan de renouvellement optimal pour le cas de figure en question. Nous avons donc mis en place ce modèle, puis nous l’avons résolu à l’aide d’un solveur de programme linéaire pour répondre à ce besoin de construction automatisée de chantiers et fournir au client un outil d’aide à la décision dans l’élaboration des plans de renouvellement. Ce projet a été mené pour le réseau d’eau potable de Bordeaux, mais la méthodologie employée est réutilisable pour tout type de réseau, avec un nombre de contraintes métier plus ou moins important.

Ces dernières décennies, l'industrie en microélectronique s'est astreinte à suivre la loi de Moore pour améliorer la performance des circuits intégrés (Integrated Circuit, IC). Cependant, il sera sans doute impossible de suivre cette loi dans le futur à cause de limitations physiques apparaissant avec la miniaturisation des transistors en-dessous d'un certain seuil si aucune innovatio n'a lieu. Afin de surmonter ce problème, de nouvelles technologies ont émergées, et parmi elles les circuits 3D (3D-Stacked Integrated Circuit, 3D-SIC) ont été proposés pour maintenir l'évolution de la loi de Moore. Les 3D-SIC peuvent apporter de nombreux avantages dans le design des futurs IC mais au coût d'une complexité de design accrue étant donné leur nature fortement combinatoire, et l'optimisation de plusieurs critères conflictuels. Dans cette thèse, nous présentons une première étude des outils qui pourraient aider dans le design de 3D-SIC, en utilisant l'optimisation multi-objectifs (multiobjective optimization, MOO) et l'aide multicritère à la décision (multi-criteria decision aid, MCDA). Notre étude vise l'une des problématiques principales dans le design de 3D-SIC: le partitionnement avec estimation du floorplanning en tenant compte de plusieurs objectifs. Cette thèse montre que l'utilisation d'un paradigme multicritère peut fournir une analyse pertinente et objective du problème. Cela peut permettre une exploration rapide de l'espace de design et une amélioration des flots de conception actuels étant donné qu'il est possible de fournir des informations qualitatives et quantitatives par rapport à l'espace de design qui ne seraient pas disponibles avec les outils actuels. De même, de par sa flexibilité, la MOO peut tenir compte des multiples degrés de liberté des 3D-SIC, ce qui permet plus de possibilités de design qui ne sont généralement pas prises en compte avec les outils actuels. De plus, les algorithmes développés peuvent montrer des propriétés de robustesse même si le problème est complexe. Enfin, appliquer l'aide multicritère à la décision pourrait permettre aux designers de faire des choix pertinents selon un processus transparent.
In the past decades, the microelectronic industry has been following the Moore's law to improve the performance of integrated circuits (IC). However, it will probably be impossible to follow this law in the future due to physical limitations appearing with the miniaturization of the transistors below a certain threshold without innovation. In order to overcome this problem, new technologies have emerged, and among them the 3D-Stacked Integrated Circuits (3D-SIC) have been proposed to keep the Moore's momentum alive. 3D-SICs can bring numerous advantages in the design of future ICs but at the cost of additional design complexity due to their highly combinatorial nature, and the optimization of several conflicting criteria. In this thesis, we present a first study of tools that can help the design of 3D-SICs, using mutiobjective optimization (MOO) and multi-criteria decision aid (MCDA). Our study has targeted one of the main issues in the design of 3D-SICs: the partitioning with floorplanning estimation under multiple objectives. This thesis shows that the use of a multi-criteria paradigm can provide relevant and objective analysis of the problem. This can allow a quick design space exploration and an improvement of the current design flows as it is possible to provide qualitative and quantitative information about a design space, that would not be available with current tools. Also, with its flexibility, MOO can cope with the multiple degrees of freedom of 3D-SICs, which enables more design possibilities that are usually not taken into account with current tools. In addition, the developed algorithms can show robustness properties even if the problem is complex. Finally, applying multi-criteria decision aid would allow designers to make relevant choices in a transparent process.
Doctorat en Sciences de l'ingénieur
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Le travail de recherche présenté dans ce mémoire s'inscrit dans le champ de l'aide à la décision multicritère. Ce champ aborde la décision dans un contexte où un groupe d'alternatives est évalué à travers un ensemble de critères (souvent contradictoires) afin d'estimer le potentiel de chacune à atteindre les objectifs fixés par un certain nombre de décideurs. La contribution de cette thèse concerne la structuration des problèmes d'aide à la décision par une approche bipolaire flexible qui permet d'évaluer les alternatives en distinguant leurs aspects positifs et négatifs vis-à-vis des objectifs à atteindre. Dans un premier temps, des modèles de structuration bipolaire sont proposés pour évaluer les problèmes de décision au niveau individuel. Les relations de synergie et les interactions potentielles entre les caractéristiques de la décision (attributs, alternatives, objectifs) sont modélisées dans un contexte bipolaire et intégrées à des approches de résolution tenant compte de l'environnement certain ou incertain dans lequel l'évaluation se déroule. Dans un deuxième temps, les décisions de groupe sont traitées en considérant l'impact du facteur humain (à travers les notions de peur, individualisme, influence, prudence, etc. ) sur la capacité décisionnelle aux niveaux individuel et collectif. Des modèles d'évaluation et des techniques d'atteinte de consensus sont proposées pour deux catégories de problèmes relativement indépendants ; les problèmes de choix social et les jeux stratégiques
The research presented in this thesis concerns the multi-criteria decision support field. This field aims at helping decision makers (DM) to face decisions involving several conflicting objectives. To deals with this, decision is addressed in a context where a group of alternatives is evaluated through a set of criteria (often contradictory) to estimate the potential of each to achieve the goals. The main concern of this research is to propose flexible structuring decision problem support for evaluating alternatives distinguishing between positive and negative aspects they present with regard to objectives achievement. Bipolar structure models are proposed first to evaluate the decision problems at the individual level. The synergistic relationships and potential interactions between the decision characteristics (attributes, alternative objectives) are modeled in a bipolar context and integrated into resolution approaches taking account the certain or uncertain environment in which the evaluation takes place. In a second part, group decision problems are discussed taking into account the impact of human behaviour (influence, individualism, fear, caution, etc. ) on decisional capacity at individual and collective levels. Valuation models and a consensus process are proposed in two relatively independent problem categories: social choice problems, and, strategic game problems

De nos jours, la complexité des systèmes industriels et la variabilité de la politique de production imposent aux services de maintenance une tâche de plus en plus ardue. En outre, les systèmes de production sont parfois soumis à de fortes sollicitations (exemple: gain de productivité, limitation des ressources humaines,…). Toutes les sollicitations évoquées vont imposer aux systèmes de production de marcher sous contraintes : moins d’arrêts, moins de dégradations, etc. , d’où le mode de fonctionnement multi-états. Alors il devient capital dans le processus de dégradation du système dit « multi-états », d’étudier le problème d’amélioration de politique de maintenance pour assurer leur continuité de service. De nombreux travaux récents montrent l’intérêt de l’étude de ces systèmes multi-états, leur complexité d’étude, de modélisation ou d’optimisation. En effet, notre travail vise entre autres le suivi du système de production durant sa phase d’exploitation, comprendre l’évolution de son comportement dans le temps, améliorer sa performance. Ce travail repose sur l’identification du choix d’une politique de maintenance optimale parmi plusieurs configurations possibles d’actions de maintenance des systèmes multi-états à travers la simulation. Dans notre démarche proposée, l’étude du modèle du processus de dégradation nommé « modèle multi-états », est menée sous différents angles (scénarii) avec ou sans apprentissage sur le nœud de décision de politique de maintenance. Une identification du choix de politique de maintenance est menée par la simulation en fonction des différentes configurations de taux de transitions entre les états occupés par le système dans le temps. Enfin une agrégation de plusieurs sous modèles de systèmes multi-états de type bayésien est proposée en fonction de leurs architectures structurales pour s’approcher des contextes réels d’étude de production
Nowadays, the complexity of industrial systems and the variability of production policy impose on maintenance departments a more and more difficult task. In addition, production systems are sometimes subjected to strong requests (for example: productivity gain, limitation of the human resources). All the evoked requests are going to impose on the systems of production to operate under constraints: less downtime, less damages, etc. , where from the multi-state functioning way. Then it becomes major in the process of degradation called "multi-state" system, to study the problem of improvement of maintenance policy to maintain their continuity of service. Many recent works show the interest of the study of these multi-state systems, their complexity of study, modeling or optimization. Indeed, our work aims among others at the follow-up of the production system during its exploitation phase, to understand the evolution of its behavior in time, to improve its performance. This work is based on the identification of the choice of an optimal maintenance policy among several possible configurations of maintenance actions of the multi-state systems through the simulation. In our proposed approach, the study of the model of the degradation process named "multi-states model ", is led under various angles (scenarios) with or without learning about the decision node maintenance policy. An identification of the maintenance policy selection is conducted by the simulation according to the various configurations rate transitions between states occupied by the system over time. Finally an aggregation of several bayesian sub-models of multi-state systems is proposed according to their structural architectures to close to real case of production study

La revue des méthodes de classification révèle des forces et des faiblesses dans chacun des paradigmes de la classification. Notre ambition est d 'étendre le champ d'application de certaines méthodes, en essayant de concilier les avantages de l'apprentissage statistique et ceux de l'Aide Multicritère à la Décision. Cette thèse vise le développement de modèles de classification supervisée dans un cadre multi-classes et multicritère. Elle apporte particulièrement des éléments de réponse aux questions de recherche suivantes: Sous quelles conditions la classification multi-classes se réduit-elle à la classification binaire? Quel est le lien entre cette réduction et la pénalisation des erreurs? Est-il possible de déterminer des bornes multi-classes simultanées? De telles bornes peuvent-elles être à la fois calculables et serrées? Peut-on concevoir un modèle de classification qui satisfait d'une part les différentes exigences de l'aide multicritère à la décision et qui offre d'autre part une gamme « suffisante » d'arbitrages entre précision et complexité? Cette thèse offre une revue du champ de la classification. Pour bien saisir ce champ, il s'avère nécessaire de s'arrêter sur les différentes approches de classification et de caractériser les méthodes de classification connues. C'est ainsi que cette thèse adopte une vision multidisciplinaire pour adresser les questions de recherche posées. Des bornes multi-classes simultanées pour mesurer la performance des classificateurs multi-classes sont développées. En énonçant et démontrant le principe de réduction, nous montrons le lien entre l'asymétrie de la structure de pénalisation des erreurs et la nature multi-classes du problème de classification. Nous généralisons par la suite les bornes de la classification binaire dans le cas multi-classes. Ainsi, nous développons des bornes optimales pour évaluer, voire estimer des classificateurs multi-classes. Un modèle à base de pavés pour l'estimation d'un classificateur multi-classes et multicritère est proposé. Ce modèle établit la preuve qu'il est possible de concilier les concepts et les avantages de l'apprentissage statistique et de l'aide multicritère à la décision. La faisabilité du modèle est vérifiée sur un exemple de taille réduite. Nous illustrons aussi un arbitrage fondamental entre précision et complexité des classificateurs.

Cette thèse porte sur la résolution multi-objectif du problème d’ordonnancement de projet avec contraintes de ressources. Après avoir dressé un état de l’art sur le problème, nous le résolvons dans un premier temps avec les approches exactes : la méthode à deux phases et la méthode de partitionnement parallèle. Face à un problème NP-difficile, les méthodes exactes ne permettent de résoudre que des instances de petites tailles. Par conséquent, les méthodes approchées sont mises en œuvre pour traiter les problèmes de plus grandes tailles. Les algorithmes génétiques sont d’abord adoptés pour résoudre notre problème. Au-delà des schémas de base, nous proposons d’améliorer les solutions par plusieurs hybridations. Une recherche locale avec la méthode de Mapping est appliquée pour une meilleure exploration de l’espace de recherche. Nous considérons ensuite un cas spécial où les décideurs souhaitent réduire le nombre de solutions afin de faciliter leur travail. Nous avons donc réalisé les pré-sélections vis-à-vis d’un ensemble de solutions de grande taille. Pour ce faire, plusieurs alternatives de dominance de Pareto sont intégrées. Ces règles de dominances sont implémentées dans les schémas des algorithmes génétiques classiques et hybridés avec des recherches locales. Les résultats montrent que les hybridations considérées permettent d’améliorer significativement les méthodes de base. Nos recherches dans le futur proche s’appuient sur la résolution des problèmes plus complexes et en relation avec les cas industriels au plus proches de la réalité
This thesis deals with the multi-objective Resource Constraint Project Scheduling Problem (RCPSP). After a specific literature review, we solve the problem with exact approaches in the first place: the Two Phases Method and the Parallel Partitioning Method. Due to the NP-hardness of the problem, the exact methods are only able to solve small instances. For this reason, we apply the approximated methods to deal with larger problems. The genetic algorithms are firstly adopted to solve large-scaled instances. Moreover, we propose to improve the basic scheme with several hybridizations. A local search with Mapping Method is applied for a better exploration of the solution space. Next, we consider a special case where the decision-makers wish to reduce the number of solutions. Thus, in this part of the thesis, we try to select the most interesting solutions among the whole non-dominated front. For this purpose, several dominance relationships are considered as alternatives of the Pareto dominance. These dominance rules are implemented in the basic genetic algorithm schemes, as well as those with local search. The results show that the considered hybridizations enhance highly the basic method results. Our future research will highlight more complex multi-objective RCPSP problems and the industrial application

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

Les enjeux énergétiques et environnementaux liés au réchauffement climatique amènent à généraliser la sobriété énergétique des bâtiments neufs ainsi que la production locale d’énergie à l’horizon 2020. Ce travail de thèse se concentre sur le secteur de la maison individuelle qui représente près de la moitié des logements neufs construits en France pour un volume d’environ 200000 unités par an.Le contexte de la maison individuelle à énergie positive 100 % solaire consiste à rechercher les compromis entre le niveau de performance du bâti qui détermine les besoins en énergie et la capacité des équipements à valoriser l’énergie solaire pour d’une part subvenir aux besoins en chaleur pour assurer le chauffage et la production d’eau chaude sanitaire, et d’autre part produire l’électricité nécessaire à l’éclairage et aux autres usages spécifiques (matériels électroménager, vidéo, etc.). Après un examen des différents concepts de bâtiments à énergie positive, une analyse a été menée pour identifier les solutions techniques de systèmes solaires combinés capables de fournir le double service de production d’eau chaude et de chauffage. Un modèle détaillé a été développé dans l’environnement Dymola et vérifié par inter-comparaison de modèles à l’échelle des composants. Un algorithme de contrôle original a été mis au point pour maximiser la performance globale du système.Une première étude paramétrique a montré que ce système est capable dans certaines conditions de couvrir près de 80 % des besoins en chaleur de la maison étudiée. Néanmoins, son dimensionnement demeure complexe et la recherche de compromis entre la sobriété de la maison et le dimensionnement des systèmes solaires thermiques et photovoltaïques doit s’appuyer sur un algorithme d’optimisation multi-objectifs adapté.Un chapitre est donc consacré à l’élaboration d’un algorithme d’optimisation multi- objectifs qui s’appuie sur la méthode des colonies d’abeilles virtuelles. Cette approche s’est avérée particulièrement pertinente vis à vis du problème (paramètres discrets, continus et qualitatifs) à caractère multiobjectifs(maximiser la valorisation du solaire thermique pour le chauffage d’une part et pour la production d’eau chaude d’autre part, minimiser la consommation d’énergie conventionnelle) et sous contrainte car seules les solutions à bilan d’énergie positif sur l’année seront retenues. L’algorithme d’optimisation développé ici a été confronté à une série de problèmes classiques et a démontré sa capacité à construire l’ensemble des solutions avec un nombre relativement faible d’évaluations du modèle.Le dernier chapitre présente deux applications de conception de maisons à énergie positive. La première se situe en région bordelaise alors que la seconde est située à proximité de Strasbourg. Ces deux conditions climatiques permettent de mettre en évidence la capacité de l’algorithme d’optimisation à proposer un éventail de solutions optimales présentant des compromis différents en termes de performance du bâti et de dimensionnement des équipements solaires. Enfin, un outil d’aide à la décision permet d’explorer les fronts optimaux pour dégager les solutions à retenir
With energy-related and environmental climate change challenges, energy sobriety and local energy production are yet to become a mainstream practice for new buildings construction by 2020. This works focuses on single-family houses which in France represent half of new buildings constructions with 200000 new units new units each year. Near zero energy single-family houses with 100 % solar energy consists on compromising between performance of building envelope which defines energy needs and the ability for equipments to value free solar energy. Hence solar energy must be able to cover space heating and domestic hot waterdemands but also provide enough energy for lightning and other specific uses such as domestic appliances.After a literature review of near zero energy house concepts, an analysis was undertaken to providea clear view of solar combi-systems technical solutions with the ability to provide enough energyfor both needs : space heating and domestic hot water. Using Dymola environment a detailed modelwas developed and its consistency was checked by inter-comparison at component scale. An innovative control algorithm has been worked out to maximize the solar system’s global performance. Afirst parametric study has shown that the system was able to cover close to 80 % of house heat requirement. However sizing of a solar combi-system is a complex task and requires to find compromises between building sobriety, solar thermal energy efficiency, and photovoltaics solar energy sizing. Because of the problem’s complexity, a decision aid tool with an appropriate multi-criteria optimizationalgorithm is required.To that end a chapter is dedicated to the development of a multi-criteria optimization algorithm based on artificial bee colony behavior. This approach has proved to be quite effective to solve the problem and to handle continuous, discrete and qualitative decision variables. Chosen solution was constrained to have a positive energy balance and must maximize solar space heating and domestic fraction in a view to reduce total energy consumption. A validation process has also been set up and the developed optimization algorithm has proved its ability to solve standard problems with a fairlyshort number of evaluations. Adopted methodology was illustrated by two applications of the design phase of a near zero energydetached house. First one is located at Bordeaux an second one in Strasbourg. Selected climate conditions emphasize the ability of the proposed approach to identify a wide range of optimal solutions showing differences within the building’s performance as well as the solar system sizing. Lastly a decision aid tool allows to explore optimal front in a convenient way to shape adapted solutions

Les travaux menés dans cette thèse s'inscrivent dans le cadre de la théorie de la décision algorithmique, domaine de recherche à la croisée de la théorie de la décision, de la recherche opérationnelle et de l'intelligence artificielle. Notre objectif dans cette thèse est de concevoir des algorithmes efficaces pour la résolution de problèmes de décision dans des environnements complexes (multicritère, multi-agents, incertain). Nous nous intéressons d'une part à l'élicitation des préférences fondée sur des modèles décisionnels et d'autre part à l'exploitation de ces préférences pour la recherche des solutions optimales sur des espaces définis de manière explicite ou implicite (optimisation combinatoire). Pour la résolution de problèmes combinatoires, nous proposons et étudions une nouvelle approche, consistant à combiner l'élicitation incrémentale des préférences et l'exploration implicite des solutions potentielles. L'intuition sous-jacente est d'utiliser l'exploration des solutions potentielles pour identifier des questions informatives tout en exploitant les réponses obtenues pour mieux focaliser la recherche sur les solutions préférées. Cette approche nous a conduit à proposer des procédures de décision par élicitation incrémentale pour les problèmes de recherche dans un graphe d'états multi-objectifs, les problèmes de chemins optimaux et d'arbre couvrants dans les graphes multicritères, les problèmes de sac à dos multi-agents et les problèmes de décision séquentielle dans l'incertain. Nous établissons des résultats théoriques garantissant la correction des algorithmes proposés et présentons des tests numériques montrant leur efficacité pratique
This thesis work falls within the area of algorithmic decision theory which is at the junction of decision theory, operations research and artificial intelligence. Our aim is to produce algorithms allowing the fast resolution of decision problems in complex environments (multiple criteria, multi-agents, uncertainty). This work focuses on decision-theoretic elicitation and uses preferences to efficiently determine the best solutions among a set of alternatives explicitly or implicitly defined (combinatorial optimization). For combinatorial optimization problems, we propose and study a new approach consisting in interleaving incremental preference elicitation and preference-based search. The idea is to use the exploration to identify informative preference queries while exploiting answers to better focus the search on the preferred solutions. This approach leads us to propose incremental elicitation procedures for multi-objective state-space search problems, multicriteria shortest path problems, multicriteria minimum spanning tree problems, multi-agents knapsack problems and sequential decision problems under uncertainty. We provide theoretical guarantees on the correctness of the proposed algorithms and we present numerical tests showing their practical efficiency

Nous proposons dans ce mémoire une démarche complète de pré-conception en mécanique que nous avons appliquée au choix dimensionnel des pneumatiques. Ce travail s'inscrit dans un contexte industriel qui connaît de fortes évolutions des cahiers des charges avec l'apparition de contraintes environnementales fortes. En parallèle, les industriels cherchent à raccourcir les phases de pré-conception. La démarche d'optimisation que nous présentons ici permet de répondre à une grande diversité de cahier des charges tout en permettant d'atteindre des solutions dans des délais très courts. Une étude de pré-conception des suspensions d'un véhicule nous a permis de décrire chacune des étapes constitutives de la démarche de pré-conception proposée. Cette démarche fait appel à un algorithme génétique afin de pouvoir traiter le problème d'optimisation multi-objectifs. Les temps de calculs nécessaires à l'évaluation des solutions a pu être réduit grâce à l'utilisation une méthode de Krigeage. Un algorithme de partition des solutions optimales obtenues a ensuite été introduit, à partir d'un algorithme de cartes auto-adaptatives, afin de proposer une synthèse organisée des solutions au concepteur. Enfin, nous avons introduit la possibilité de traiter des incertitudes au sein du processus d'optimisation à l'aide d'une adjonction de contraintes au problème d'optimisation multi-objectifs. Nous avons alors employé cette méthode au problème du choix dimensionnel des pneumatiques pour un véhicule. Nous avons pour cela décrit le problème en présentant les variables de conceptions considérées ainsi que les performances à traiter, avec les modèles associés permettant les calculs des indicateurs à optimiser. Le recours à des techniques de métamodélisation a permis de raccourcir les temps d'évaluation et par conséquent le temps nécessaire à l'obtention de solutions. L'étape suivante de partitionnement automatique des solutions permet une synthèse des solutions par typages qui peut conduire à une prise de décision du concepteur. Une optimisation sous contraintes peut également être menée ensuite afin de raffiner le choix du concepteur. L'outil développé a démontré pouvoir traiter de manière générique une grande diversité de problèmes, ayant chacun un cahier des charges spécifique. Nous avons également pu compléter cette' étude par le traitement d'un cas d'optimisation considérant des incertitudes sur les variables de. conception. Nous avons pu valider la démarche en la déployant sur plusieurs cas de choix dimensionnel de véhicules. Nous avons ainsi pu travailler sur un cas de rétro-engineering puis nous nous sommes intéressés à des scenarii d'évolutions potentielles des véhicules. Nous avons ainsi p étudier et proposer de nouvelles montes pneumatiques pour des véhicules de types électriques hybrides ou allégés, qui devraient apparaître sur le marché au cours de la prochaine décennie
A global framework has been introduced in or der to deal with pre-design steps. The proposed workflow has been applied on the design of tire dimensions to fit new vehicles specifications. Indeed, industrial design lead time has been progressively reduced in order to bring new products faster to market. Nevertheless, environmental regulations become more and more stringent and the importance given to energetic efficiency during new products design phases increase From day to day. Therefore, design pro cess has to be reconsidered in order to be able to design quickly products which have to fulfil new specifications compared to their former version. The proposed framework uses a genetic algorithm in order to solve multi-objective optimisation problems. Since model calls are computationally expensive, it has been necessary to use surrogate modelling in order to fast en objective evaluations. Then data mining tools using self organizing maps have been deployed in order to cluster solutions. It allows providing the designer a limited number of typing, which are easier to behold. Eventually, uncertainties have been considered during optimization thanks to constraints addition. The proposed framework has been employed on tire dimensions optimization while designing a new vehicle. Therefore design parameters as well as objective functions that have to be taken into account have been introduced before developing corresponding models. Furthermore surrogate modelling is integrated in the optimization pro cess in order to accelerate objective functions evaluations while keeping a good accuracy. The automatic clustering workflow is then a real design support tool. A last step of constrained optimization can be fulfilled so as to refine the proposed solutions. Numerous problems with diverse specifications have been solved with the multi-criteria optimization framework presented. It has been shown that this framework is also able to deal with uncertainties and ensures limited influence on optimal solutions performances. Several examples have been treated as a validation. lndeed, tire dimensions designs have been conducted for several specifications which belonged to different vehicles with diverse properties. Indeed tire dimensions have been proposed for a vintage vehicle as well as electric, hybrid or down-sized vehicles, which would emerge in the upcoming decade