Etude d’une approche d’aide à la décision en gestion de systèmes socio-techniques, basée sur les principes physiques de la mécanique du point et du solide

Study of a decision support approach in socio-technical systems management, based on the physical principles of point and solid mechanics

• Auteur / Autrice : Nafe Moradkhani
• Direction : Benoît Montreuil, Frédérick Bénaben
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique et Génie Industriel
• Date : Soutenance le 23/01/2023
• Etablissement(s) : Ecole nationale des Mines d'Albi-Carmaux
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Systèmes (Toulouse ; 1999-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de recherche Génie industriel (Albi) - Centre Génie Industriel / CGI
• Jury : Président / Présidente : Chihab Hanachi
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Benoît Montreuil, Frédérick Bénaben, Jacky Montmain, Rameshwar Dubey, James W. Kirchner, Shabnam Mousavi, Matthieu Lauras
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Jacky Montmain, Rameshwar Dubey

Mots clés

Mots clés contrôlés

Physique

Simulation

Efficience (gestion)

Risque

Systèmes d'aide à la décision

Mots clés libres

Système d'aide à la décision (DSS)

Gestion de la performance

Modélisation

Risques

Opportunités

Simulation

Physique

Force

Decision support system (DSS)

Performance management

Modeling

Risks

Opportunities

Simulation

Physics

Force

Résumé

Prendre des décisions judicieuses est un défi incontournable pour gérer la performance des systèmes sociotechniques. L'incertitude concernant le résultat des décisions conduit à rechercher des principes que les systèmes pourraient suivre. L'étude actuelle exploite et étudie un cadre appelé "Physics of Decision" en tant qu'approche innovante d'aide à la décision dans un contexte d'instabilité et d'incertitude. L'accent est mis sur le développement d'un modèle théorique et mathématique pour décrire les risques et les opportunités en tant que forces physiques poussant et tirant les systèmes étudiés en tant qu'objet dans un cadre de performance multidimensionnel construit sur les critères d'évaluation du système. L'ambition principale est de définir une méthode d'identification des forces, y compris leurs origines, leur intensité et leur interdépendance, pour hériter des principes et des lois de la physique. Les principes de la physique classique sont étudiés dans le cadre défini en tenant compte des concepts de gestion de mappage aux notations physiques. Cette connexion permet (i) d'examiner les développements du système dans son espace de performance grâce à l'analyse cinématique et (ii) de fournir une aide à la décision réactive et prédictive à la suite de l'analyse des forces physiques et de son application au système par le biais de lois physiques liées aux forces. Enquêter sur le comportement du système en vertu de telles lois pourrait révéler ses relations complexes, conduisant ainsi à des décisions appropriées. L'objectif premier de ce doctorat est d'établir une perspective générique pour la gestion de la performance des systèmes socio-techniques qui visualise et intègre l'impact des risques et des opportunités pour contrôler la performance du système examiné. Dans l'ensemble, la principale contribution prévue de cette étude est de démontrer les principes de connexion du système à ses performances grâce à un cadre de modélisation innovant utilisant différentes techniques. Plus en profondeur, cette approche transforme le système étudié et ses potentialités internes et contextuelles d'une connexion implicite à une connexion explicite en utilisant une analyse de sensibilité, des équations différentielles et des fonctions d'optimisation. L'importance de cette étude a été étudiée dans divers domaines d'application : (i) la gestion des bureaux de vote simulée avec un modèle à base d'agents (ABM), (ii) une simulation de population touchée par une épidémie avec le modèle de simulation System Dynamics (SD), (iii ) gestion du trafic routier réalisée avec un modèle de simulation d'événements discrets (DES), et (iv) un modèle mathématique pour simuler un modèle de production manufacturière.

Making sound decisions is an inevitable challenge for managing the performance of socio-technical systems. Uncertainty concerning the outcome of decisions leads to seeking principles that systems might follow. The current study leverages and investigates a framework called, "Physics Of Decisions" as an innovative approach for decision support in the context of instability and uncertainty. The focus is on developing a theoretical and mathematical model to depict risks and opportunities as physical forces pushing and pulling investigated systems as an object within a multidimensional performance framework built on the system's evaluation criteria. The main ambition is to define a method of identifying forces, including their origins, intensity, and interdependence, to inherit principles and law from physics. The principles of classical physics are investigated in the defined framework considering mapping management concepts to the physical notations. This connection allows to (i) examine the system's developments in its performance space through kinematic analysis and (ii) provide reactive and predictive decision support as a result of physical forces analysis and its application to the system through force-related physical laws. Investigating the system's behavior under such laws might disclose its compound relationships, thus leading to proper decisions. The foremost objective of this Ph.D. thesis is to establish a generic perspective for performance management of socio-technical systems that visualizes and integrates the impact of risks and opportunities to control the performance of the examined system. Overall, the main intended contribution of this study is to demonstrate the principles of connecting the system to its performance through an innovative modeling framework using different techniques. In further depth, this approach transforms the investigated system and its internal and contextual potentialities from implicit to explicit connection using sensitivity analysis, differential equations, and optimization functions. The significance of this study has been investigated in various application domains: (i) Polling place management, simulated with an Agent-Based Model (ABM), (ii) an epidemic-affected population, simulation with System Dynamics (SD) simulation model, (iii) road traffic management performed with Discrete Event Simulation (DES) model, and (iv) a mathematical model to simulate a manufacturing production model.