Prise en compte de l'incertitude dans l'expertise des risques naturels en montagne par analyse multicritères et fusion d'information

Considering uncertainty in the natural risks expertise process using multicriteria decision analysis and information fusion

• Auteur / Autrice : Jean-Marc Tacnet
• Direction : Mireille Batton-Hubert
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences et génie de l'environnement
• Date : Soutenance en 2009
• Etablissement(s) : Saint-Etienne, EMSE

Mots clés

Mots clés contrôlés

Décision multicritère

Gestion du risque

Analyse multivariée

Incertitude

Risques naturels

Résumé

Cette thèse analyse les relations entre l'information, ses imperfections et la décision associée à l’expertise des risques naturels en montagne. Elle propose des outils d'aide multicritères à la décision capables de considérer l'information imparfaite (incertaine, imprécise) provenant de sources de fiabilité variable et potentiellement conflictuelles. Une méthodologie ER-MCDA associe la fusion d'information et l'aide multicritères à la décision. L'aide multicritères hiérarchique à la décision (AHP) formule conceptuellement le problème de décision. Les théories des ensembles flous et des possibilités sont utilisées pour transformer des critères quantitatifs et qualitatifs dans un cadre de discernement commun associé à la décision et à la théorie des fonctions de croyance via d'une part, la théorie de Dempster-Shafer (DST) et, d'autre part, la théorie de Dezert-Smarandache (DSmT). L'aide multicritères à la décision et la fusion d’information permettent d'améliorer la qualité globale de l'expertise et du processus de décision et sont pertinents dans le cadre d'approches intégrées de la gestion du risque.

This PHD thesis analyses relations between information and decision related to the expertise of natural risks in mountains. It provides multi-criteria aid-decision tools able to consider information imperfection (uncertainty, imprecision) resulting from more or less reliable or conflicting sourcesA framework mixing evidential reasoning and multi-criteria decision analysis (ER-MCDA) is proposed. The Analytic Hierarchy Process (AHP) is used to model the decision and to elicit preferences between criteria. Fuzzy Sets and Possibilities theories are used to transform quantitative and qualitative criteria into a common frame of discernment for Dempster-Shafer Theory (DST) and Dezert-Smarandache Theory (DSmT). Finally, multi-criteria decision-aid methods and information fusion improve the global quality of the expertise and decision processes and are valuable support to an integrated risk management approach.