Thèse soutenue

Contribution à l’évaluation et à l’amélioration multicritères en contexte incertain : application à la conception préliminaire
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Auteur / Autrice : Diadié Sow
Direction : Jacky Montmain
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 18/12/2017
Etablissement(s) : Montpellier
Ecole(s) doctorale(s) : École Doctorale Information, Structures, Systèmes (Montpellier ; 2015)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de génie informatique et d'ingénierie de production
Jury : Président / Présidente : François Pérès
Examinateurs / Examinatrices : Jacky Montmain, François Pérès, Yves Ducq, Laurent Foulloy, Michel Grabisch, Pierre Couturier, Abdelhak Imoussaten
Rapporteurs / Rapporteuses : Yves Ducq, Laurent Foulloy

Résumé

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Dans un environnement fortement concurrentiel, les industriels doivent constamment améliorer leurs produits pour rester compétitifs et satisfaire au mieux leurs clients tout en minimisant les coûts et la prise de risques en conception. En phase préliminaire de conception ou de (re-)engineering, prédire les performances de nouveaux produits est une tâche difficile. En effet, l’impact des changements opérés sur les caractéristiques du produit relativement aux performances de celui-ci ne peut être estimé que de façon imprécise. Décideurs et concepteurs doivent pourtant identifier les performances à améliorer en limitant les efforts d’ingénierie déployés pour des améliorations innovantes. Bien que plusieurs indicateurs de plus-value aient été proposés par la communauté de la décision multicritère pour évaluer a priori l’amélioration que confère un changement de configuration à un produit, ils semblent néanmoins reposer sur des hypothèses de réalisabilité des gains de performance peu réalistes dans le contexte manufacturier.Sur la base de techniques d’analyse multicritère et de théorie des possibilités, cette thèse propose une extension de ces indices de plus-values lorsque la vraisemblance des améliorations espérées ne peut être évaluée de façon précise comme c’est le cas en phase de conception préliminaire. Cette connaissance imparfaite des relations entre les actions d’amélioration et les performances espérées rend la question « comment se fixer des objectifs ambitieux lorsque l’on conçoit ou améliore un produit tout en faisant en sorte que ces objectifs restent à la portée du manufacturier ? » d’autant plus complexe. Ainsi, les améliorations qu’il faut planifier doivent à la fois avoir un impact significatif sur la performance du produit et correspondre à des compétences maîtrisées par le manufacturier. Plusieurs approches de la littérature se sont intéressées à ces deux aspects de l’amélioration, mais peu d’entre elles les considèrent conjointement. Nous proposons dans cette thèse plusieurs approches qualitatives et possibilistes qui concilient les deux points de vue à travers des problèmes d’optimisation multi-attributs. La notion d’interaction entre deux dimensions de la performance y est centrale. Un exemple relatif à la conception d’un robot autonome est proposé pour illustrer chacune de nos propositions. Cette étude de cas est issue du challenge Robafis qui est organisé annuellement par l’Association Française d’ingénierie Système (AFIS) pour promouvoir l’ingénierie système dans les écoles d’ingénieurs.