Добірка наукової літератури з теми "Systèmes d'aide à la décision – Tests – Analyse"

Le succès d'une gestion des écosystèmes naturels requiert une connaissance approfondie des différents processus qui interviennent et de leurs échelles de temps et d'espace particulières. Pour cette raison, les décideurs ont besoin d'analyser une vaste gamme de données et d'informations géographiques. Les modèles mathématiques, les systèmes d'informations géographi-ques et les systèmes experts sont capables de produire cette analyse, mais seule une minorité de gestionnaires les utilise actuellement. Cet article identifie quelques unes des raisons à l'origine de l'hésitation des gestionnaires à adopter de tels outils d'aide à la décision pour la gestion des ressources naturelles et propose une structure qui pourrait faciliter leur utilisation pour le processus de prise de décision. Cet exercice est réalisé à l'intérieur du contexte de la gestion intégrée par bassin. Une revue des systèmes d'aide à la décision est également présentée.

Les méthodes traditionnellement utilisées pour comparer des variantes lors de la réalisation d'une étude d'impacts posent toutes le problème de l'agrégation des évaluations. Par ailleurs, les acteurs sociaux questionnent la transparence des méthodes et le nombre restreint d'options véritables analysées. Pour pallier ces carences et éviter les controverses, une approche multicritère d'aide à la décision a été conçue et appliquée à un projet ayant déjà fait l'objet de la procédure traditionnelle d'étude d'impacts et de médiation environnementale. L'accent a été mis sur l'élargissement des options à partir d'une analyse des enjeux soulevés par les acteurs et sur une procédure itérative d'agrégation des critères de performance, utilisant la méthode ELECTRE III d'aide multicritère à la décision. Cette méthode tient compte des systèmes de valeurs des acteurs (pondération des critères, seuils de préférence). Le cas étudié est celui du prolongement de l'autoroute 30 entre les autoroutes 10 et 20 dans la région de Montréal (Québec, Canada).

Dans un contexte de planification de l’utilisation des terres à l’échelle régionale, la cartographie des systèmes agricoles - espèces cultivées et pratiques culturales - permet de suivre ce qui est produit, où et comment, et constitue donc un élément essentiel d’évaluation régionale de la production et de son impact sur l’environnement. La production d’information sur les systèmes agricoles nécessite généralement beaucoup de données et d’expertise. Cette information est donc très hétérogène en quantité et en qualité dans l'espace et le temps, la disponibilité et les mises à jour étant extrêmement variables selon les pays et les régions. La télédétection, de par sa capacité à fournir une information spatiale synoptique sur l’état et la dynamique de la végétation à partir des images satellitaires, constitue un outil précieux pour le suivi de l’agriculture. Toutefois, la conversion des images en produits cartographiques à l’échelle régionale reste encore du domaine de la recherche pour de nombreuses applications. Cette thèse propose des développements méthodologiques originaux dans une approche multiscalaire semi-automatique basée sur le traitement et l’analyse d’imagerie satellitaire optique pour la cartographie et la caractérisation des systèmes agricoles à l’échelle régionale. L’approche est composée de deux méthodes principales : (i) stratification régionale en unités de paysage et classification de ces unités pour produire une carte de systèmes d’utilisation agricole des terres ; (ii) segmentation à l’échelle de la parcelle et classification non supervisée des segments par une méthode de « landscape-clustering » pour produire une carte de systèmes de culture. Les méthodes ont été développées sur une région d’agriculture intensive, l’État brésilien du Tocantins, où le domaine cultivé, ainsi que les principaux systèmes d’utilisation agricole des terres et systèmes de culture ont été cartographiés avec succès à partir d’une série annuelle d’images NDVI-MODIS et d’une mosaïque d’images Landsat. La reproductibilité de l’approche a ensuite été évaluée au Burkina Faso, où les paysages sont façonnés par la petite agriculture familiale. Seul le domaine cultivé a pu être cartographié avec des résultats satisfaisants, mettant en évidence les limites de ces méthodes et de l’offre actuelle en imagerie satellitaire face aux spécificités contraignantes de ce type d’agriculture pour la télédétection. Les cartes résultantes ont été évaluées avec des données de vérité terrain et des statistiques agricoles, et comparées à d’autres produits cartographiques existants. Les résultats de cette thèse montrent le potentiel de la nouvelle méthode de stratification régionale en unités de paysage qui, à partir de séries temporelles de NDVI et combinée à la méthode de classification de « landscape-clustering », contribue à améliorer de façon significative la discrimination des espèces cultivées et des pratiques agricoles, et permet de représenter les systèmes agricoles à différents niveaux d’organisation spatiale. L’originalité des méthodes développées réside principalement dans la simplicité de leur mise en œuvre. Elles sont presque exclusivement basées sur des données satellitaires et nécessitent peu d’intervention « experte » et de données externes, ce qui leur confère un fort potentiel de reproductibilité. Cette thèse contribue ainsi, avec ces nouvelles méthodes, au développement d'outils génériques pour soutenir le suivi de l’agriculture à grande échelle et fournir des produits d’aide à la décision pour une planification raisonnée de l'utilisation des terres
: In a context of regional land-use planning, agricultural systems’ mapping - crop types and cropping practices – allows monitoring of what is being produced, where and how, and therefore represents a key element for regional assessment of the agricultural production and its environmental impact. The production of information on agricultural systems generally requires a lot of data and expertise. This information is thus very heterogeneous in quantity and quality in space and time, the availability and updates being extremely variable between countries and regions. Remote sensing, through its ability to retrieve synoptic spatial information on the state and dynamics of vegetation from satellite images, represents a valuable tool for agricultural monitoring. However, the conversion of images into regional-scale map products remains a field of research for many applications. This thesis presents original methodological developments in a semi-automatic multiscale approach based on the processing and analysis of optical satellite imagery for the mapping and characterization of agricultural systems at regional scale. The approach is composed of two main methods: (i) regional stratification into landscape units and classification of these units to produce a map of agricultural land-use systems; (ii) field-level segmentation and unsupervised classification of the segments by a “landscape-clustering” method to produce a cropping systems’ map. The methods were developed on a region of intensive agriculture, the Brazilian state of Tocantins, where the cultivated area, as well as the main agricultural land-use systems and cropping systems were successfully mapped from an annual NDVI-MODIS time series and a mosaic of Landsat images. The reproducibility of the approach was then assessed in Burkina Faso, where landscapes are shaped by the smallholder agriculture. Only the cultivated area could be mapped with satisfactory results, highlighting the limitations of these methods and the current offer in satellite imagery given the challenging specificities of this type of agriculture for remote sensing. The resulting maps were assessed with ground-truth data and agricultural statistics, and compared to other existing maps. The results of this thesis show the potential of the new method of regional stratification into landscape units which, based on NDVI time series and combined to the unsupervised “landscape-clustering” classification method, contributes to significantly improve discrimination of crop types and agricultural practices, and allows representing the agricultural systems at different levels of spatial organization. The originality of the developed methods lies mainly in the simplicity of their implementation. They are almost exclusively based on satellite data and require little “expert” intervention and external data, which gives them a high reproducibility potential. Thereupon, this thesis contributes, with these novel methods, to the development of generic tools to support large-scale monitoring of agriculture and to provide decision-support products for reasoned land-use planning

L'analyse du fonctionnement des Systèmes de Production Industrielle s'appuie sur des informations de natures diverses. Une bonne partie d'entre elles se présentant sous forme numérisée, on leur applique des méthodes d'analyse des données dont les résultats doivent être confrontés, puis interprétés à l'aide des autres connaissances. Notre travail s'insère dans le cadre de l'application des techniques de l'Intelligence Artificielle à la Statistique. Il vise en particulier à étudier la faisabilité et le développement d'un Système Expert Statistique dans le domaine des Systèmes de Production Industrielle. Nous avons élaboré ALADIN (Aide Logicielle pour l'Analyse de Données Industrielles), un système destiné à aider un utilisateur non-spécialiste à analyser des données recueillies sur des procédés industriels. L'architecture de ce système est flexible et allie aspect qualitatif (connaissances sur les procédés industriels et connaissances sur les méthodes statistiques et d'analyse de données) et aspect quantitatif (collection de programmes d'analyse). Pour l'instant, nous nous sommes limités aux problèmes d'Analyse en Composantes Principales. Outre l'aspect industriel, ALADIN présente l'avantage de fournir une assistance au niveau de chacun des nombreux maillons de la conduite d'une analyse de données et particulièrement en amont de l'analyse proprement dite i. E. Lors de la phase de prétraitement et de préparation des données: cette étape, toujours nécessaire compte tenu de la nature des mesures, est en effet généralement longue et fastidieuse
To analyses industrial process behavio, many kinds of information are needed. As tye ar mostly numerical, statistical and data analysis methods are well-suited to this activity. Their results must be interpreted with other knowledge about analysis prcess. Our work falls within the framework of the application of the techniques of the Artificial Intelligence to the Statistics. Its aim is to study the feasibility and the development of statistical expert systems in an industrial process field. The prototype ALADIN is a knowledge-base system designed to be an intelligent assistant to help a non-specialist user analyze data collected on industrial processes, written in Turbo-Prolong, it is coupled with the statistical package MODULAD. The architecture of this system is flexible and combing knowledge with general plants, the studied process and statistical methods. Its validation is performed on continuous manufacturing processes (cement and cast iron processes). At present time, we have limited to principal Components analysis problems

L’objectif de cette thèse est de contribuer à une meilleure compréhension des processus de décision dans les systèmes complexes, en analysant comment les interventions systémiques produisent des changements dans le processus décisionnel mis en œuvre par les individus. Plus précisément, la recherche consiste à analyser les effets potentiels de l’utilisation d’un modèle systémique par les décideurs, tant sur les activités constitutives du processus de décision, que sur ses dimensions, tout en prenant en considération les déterminants susceptibles d’exercer une influence. Elle s’appuie sur une expérimentation basée sur un cas décisionnel simulé, qui porte sur le système de la propriété intellectuelle des innovations biotechnologiques : les sessions expérimentales consistent en des entretiens menés auprès de décideurs politiques et l’intervention systémique concerne l’utilisation d’un modèle de simulation par la dynamique des systèmes. Les résultats suggèrent : 1) une progression multiple, cumulative, conjonctive et récurrente ; 2) une démarche décisionnelle incrémentale, à multiples perspectives et créative ; 3) une multiplicité d’acteurs impliqués, ayant des intérêts et des rôles diversifiés ; 4) des rationalités politique, limitée, contextuelle, voire sociocognitive. De plus, les résultats montrent qu’en situation d’intervention systémique, les décideurs tendent à considérer plus d’éléments d’analyse et de disciplines scientifiques lors de leur analyse décisionnelle, et à impliquer plus d’acteurs tant à l’interne qu’à l’externe
The objective of this thesis is to contribute to a better understanding of decision processes in a complex system, by analysing how systemic interventions produce changes in the decision-making process followed by individuals. More precisely, this research analyses the potential effects of the use of a systemic model by decision-makers, on both the constitutive activities and the dimensions of decision processes, while taking into consideration their potential determinants. The research involves an experiment based on one simulated case about the intellectual property system of biotechnological innovations: experimental sessions consist in individual interviews with policy-makers, and the systemic intervention concerns the use of a simulation model based on the system dynamics approach. The results suggest: 1) a multiple, cumulative, conjunctive, and iterative progression; 2) an incremental, based on multiple perspectives, and creative decision-making procedure; 3) the multiplicity of involved actors, with diversified interests and roles; 4) rationalities which are political, limited, contextual, and even socio-cognitive. Moreover, the results show that decision-makers, who benefit from a systemic intervention, tend to consider more analytical elements and scientific disciplines during their decision analysis, and to involve additional internal and external actors

Cette thèse porte sur l'élaboration d'un système d'aide à la décision destiné à être déployé dans des situations où un ensemble de décideurs, qui disposent d'informations partielles et différentes, doivent parvenir à une décision commune répondant à des tâches de type identification d'objets en temps limité. Les problèmes que nous étudions sont caractérisés par la nature incomplète et imprécise des données (en raison de la nature imparfaite de capteurs permettant d'observer un environnnement). Notre travail se fonde sur les paradigmes de l'Intelligence Artificielle Distribuée, et plus particulièrement sur les Systèmes Multi-Agents. Nous utilisons un modèle en trois couches (individuelle, sociale et déontique) pour décrire une société d'agents et modéliser les conflits entre décisions individuelles. Un consensus émergent est obtenu par aggrégation de métriques sociales
This PdH dissertation is about distributed decision making helping frameworks. We address problems in which decision has to made with defavorable contexts such as uncertaincy and perception errors. Decision makers have a partial view of the environment and must meet an agrement about the identity of an object with timme constraints. Our contribution is based on distributed artificial intelligence and multi-agents systems. We rely on a three layer model (individual, social and normative) to describe a framework in which a conflict-free consensus emerges. The individual leval is based on probabilistic decision trees and perception integration. The social level models inter-agent conflict dependancies (based on three structures comparison), and the normative level allows fine tunning of the system and user request representation. Consensus is achieved by sorting assumptions with the help of aggregation of agents quality measurements

La quête du futur, pour les entreprises, se matérialise par l'adoption de politiques résolument tournées vers l'innovation. Le lancement d'activités nouvelles et ou de nouveaux produits est une des préoccupations majeures des dirigeants d'entreprises. Ce travail vise à préciser les avantages de la modélisation multicritère appliquée au marketing des nouveaux produits. Il conduit à proposer une méthodologie d'aide a conception et au lancement d'un produit qui pourrait être réalisée à partir d'un système interactif d'aide à la décision. Après avoir présenté les différents aspects d'un nouveau produit et les principales méthodes qu'on utilise durant les différentes phases de son cycle de vie dans l'entreprise, on propose un SIAD pour son lancement. Ensuite, on développe la méthodologie qui repose sur une modélisation multicritère des préférences des consommateurs à l'aide d'un modèle de choix individuel permettant de passer des fonctions d'utilité à des parts de marché et de simuler ainsi le marché du produit en question. Finalement, l'informatisation de la méthodologie a conduit à la réalisation d'un logiciel, interactif et autonome, opérationnel sur micro-ordinateur
One of the managers' concerns is the adaption of innovation strategies and the development of new products and or activities. The objectives of this work are to illustrate the advantages of multicriteria modelling and to propose a new product decisions methodology which could be supported by a dss. Our methodology is based on the multicriteria modelling of consumers preferences. A utility functions'estimation model and an individual choice model are proposed and developed. Aggregating the results obtained by the choice model allows us to simulate the product's market. Writing a software for automating this methodology eventually lead us to build a trully interactive package

La nécessité de cerner de façon simple, claire et rapide une situation financière, économique sans être expert, nous a amené à définir l'analyseur financier multi-modèles. Pour faciliter l'élaboration du diagnostic, ce nouvel outil, totalement intégré avec tous les logiciels bureautiques et les grandes bases de données, permet de réaliser une chaine complète et continue. Partant de données brutes courantes quelconques concernant une entreprise, un secteur économique ou un groupe, la chaine aboutit rapidement et sans effort à une synthèse relevant soit des méthodes algorithmiques, soit des méthodes heuristiques
The necessity of delimiting a financial or and economic situation in a simple clear rapid way without being an expert has led us to define the multimodal financial analyser. In order to facilitate the working out of the diagnosis, this new tool, which is fully integrated with all the office automation software and the great databases, makes it possible to achieve a complete continuous chain. Starting from any common raw data concerning a firm, an economic sector or a group, the chain rapidly and effortlessly results in a synthesis related either to algorithmic methods or heuristic ones

Construction d'un modèle de simulation et d'aide à la décision à partir de données commerciales et financières d'une caisse d'épargne et de prévoyance débouchant sur : - une analyse de la formation des coûts et de la rentabilité dans les caisses d'épargne et de prévoyance - son utilisation dans le cadre d'une stratégie reposant sur la carte à mémoire comme système alternatif de gestion des opérations en agence
Simmulation and decision assistance model design from commercial and financial data of a French private savings banks. The purpose of this model is to study: savings banks cost formation and productivity analysis its use within a strategy based on smart cards as an alternate system of agencies operation management

La chaîne du froid est indispensable pour assurer la sécurité sanitaire et éviter le gaspillage alimentaire. Pour suivre l'évolution de la température de l'air à travers la chaîne du froid, les capteurs sans fil sont de plus en plus utilisés, mais l'exploitation de ces mesures est encore limitée. Cette thèse explore comment l'apprentissage automatique peut être utilisé pour prédire la température de différents types de produits alimentaires à partir d'une mesure de la température de l'air dans une palette et détecter les ruptures de chaîne du froid. Nous avons d'abord introduit une définition de rupture de la chaîne du froid en fonction de deux grandes catégories de produits : les produits qui doivent être conservés à une température réglementée tels que les viandes et les poissons et les produits pour lesquels une température de conservation est recommandée tels que les fruits et légumes. Pour les premiers, les ruptures de la chaîne du froid peuvent entraîner une intoxication alimentaire et pour les seconds, elles peuvent dégrader les qualités organoleptiques.Pour les produits à température réglementée, il est crucial de prédire la température des produits afin d'assurer qu'ils ne dépassent pas le seuil réglementaire. Bien que plusieurs études aient déjà démontré l'efficacité des réseaux de neurones pour la prédiction de la température des produits, aucune n'a comparé les données synthétiques et expérimentales pour les entraîner. Dans cette thèse, nous avons proposé de comparer ces deux types de données afin de fournir des directives précises pour le développement de réseaux de neurones. En pratique, les produits et les emballages sont très variés, il est donc impossible de faire des expériences à chaque application en raison de la lourdeur de la mise en œuvre.En comparant les données synthétiques et expérimentales, nous avons pu déterminer les meilleures lignes directrices pour développer des réseaux de neurones pour prédire la température des produits et maintenir la chaîne du froid.Pour les produits dont la température est réglementaire, une fois la rupture détectée, ils ne sont plus consommables et doivent être éliminés. Pour les produits dont la température recommandée, nous avons comparé trois approches différentes pour détecter les ruptures et mettre en place une action correctrice : a) méthode basée sur un seuil de température, b) méthode basée sur un classifieur qui détermine si le produit sera livré avec les qualités attendues et c) méthode également basée un classifieur mais qui intègre le coût de l'action correctrice dans la prise de décision. Les performances des trois méthodes sont discutées et des perspectives d'amélioration sont proposées
The cold chain is essential to ensure food safety and avoid food waste. Wireless sensors are increasingly used to monitor the air temperature through the cold chain, however, the exploitation of these measurements is still limited. This thesis explores how machine learning can be used to predict the temperature of different food products types from the measured air temperature in a pallet and detect cold chain breaks. We introduced, firstly, a definition of a cold chain break based on two main product categories: products obligatorily preserved at a regulated temperature such as meat and fish, and products for which a temperature is recommended such as fruits and vegetables. The cold chain break leads to food poisoning for the first product category and organoleptic quality degradation for the second one.For temperature-regulated products, it is crucial to predict the product temperature to ensure that it does not exceed the regulatory temperature. Although several studies demonstrated the effectiveness of neural networks for the prediction, none has compared the synthetic and experimental data to train them. In this thesis, we proposed to compare these two types of data in order to provide guidelines for the development of neural networks. In practice, the products and packaging are diverse; experiments for each application are impossible due to the complexity of implementation. By comparing synthetic and experimental data, we were able to determine best practices for developing neural networks to predict product temperature and maintain cold chain. For temperature-regulated products, once the cold chain break is detected, they are no more consumable and must be eliminated. For temperature-recommended products, we compared three different approaches to detect cold chain breaks and implement corrective actions: a) method based on a temperature threshold, b) method based on a classifier which determines whether the products will be delivered with the expected qualities, and c) method also based on a classifier but which integrates the cost of the corrective measure in the decision-making process. The performances of the three methods are discussed and prospects for improvement are proposed

Le modèle du pseudo-critère est défini par un pseudo-ordre qui fait intervenir les trois relations binaires L P et Q. La construction d'un pseudo-critère revient à définir un triplet de fonction (g, p, q) où g est une évaluation de la performance de chaque action sur le critère et les fonctions p et q représentent les seuils de discrimination. Toutefois, il n'est pas rare que cette construction soit rendue difficile du fait de la nature de l'information disponible, et qu'il est plus facile d'ordonner les actions plutôt que de chiffrer la performance de chaque action. Nous supposons que l'information de base disponible est (i) un rangement des actions, (ii) la nature de la relation (L, Q ou P) entre chaque couple d'actions consécutives. En utilisant une généralisation originale des propriétés d'un pseudo-ordre ; la condition de monotonie, nous avons mis en œuvre une démarche permettant de déduire le modèle de préférence compatible avec l'information de base à partir d'une information supplémentaire obtenue avec un minimum de questions. Après avoir présenté une caractérisation des cas où le pseudo-ordre admet une représentation avec deux seuils constants, nous présentons différentes approches pour construire une représentation avec des seuils constants ou affinés. Nous proposons également deux démarches pour obtenir des solutions approchées : la décomposition du problème et une représentation acceptable qui minimise les transformations du pseudo-ordre initial. Un programme linéaire permettant de construire une représentation avec des seuils constants d'un pseudo-ordre, qu'il soit complet ou non, ainsi qu'une représentation graphique du problème sont également présentées. Un logiciel convivial sous environnement Windows intégrant la démarche construite a été développé