Paramètres de fabrication additive métallique arc-fil : vers un modèle d’aide à la décision

Pour contribuer à l’intégration industrielle des procédés de fabrication additive métallique, la maitrise des performances relatives à la qualité des pièces produites et relatives au procédé de fabrication est impérative. Cet article propose un cadre méthodologique outillé pour faciliter la mise en œuvre de ces technologies via le choix de paramètres de fabrication pertinents. Il combine un algorithme génétique, adapté à l’optimisation de paramètres de fabrication, le Nondominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA II) à un algorithme de classement multicritères permettant ainsi une interaction avec le décideur, une puissance de calcul élevée et une simplicité d’utilisation pour le décideur. Le modèle proposé a été développé pour l’optimisation des paramètres de fabrication du procédé additif arc-fil (Wire Arc Additive Manufacturing - WAAM) en fonction de critères mécaniques (force maximale admissible et précision dimensionnelle) et industriels (coût et impact environnemental). Ce modèle vise à participer à l’industrialisation des procédés dits de dépôt de matière sous flux d’énergie dirigé (Directed Energy Deposition – DED). Ainsi, il a été conçu pour être applicable à des cas d’études variés intégrant diverses géométries, matériaux et procédés DED.Directed Energy Deposition (DED) processes are not widely used in industry. To contribute to their integration, it appears essential to handle both the quality of the produced parts and the sustainability of the manufacturing process. This paper presents a methodological framework to support the implementation of these technologies through the choice of relevant manufacturing parameters according to the targeted performances. It combines a genetic algorithm, suited to the optimisation of manufacturing parameters, the Nondominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA II) with a multi-criteria ranking algorithm. Thus, it brings the necessary interaction with the decision-maker, a high computational power and a simplicity of use for the decision maker. The proposed model has been developed for the optimisation of manufacturing parameters of the Wire Arc Additive Manufacturing (WAAM) process according to both mechanical characteristics (load bearing capacity and dimensional accuracy) and industrial criteria (cost and environmental impact). As this model aims to participate to the industrialisation of DED processes, it has therefore been designed to be transferable to a broad range of cases integrating various geometries, materials and DED processes

Décision multicritère : un système de recommandation pour le choix de l'opérateur d'agrégation

Les systèmes de recommandation sont de plus en plus populaires. Les travaux issus de cette thèse se situent dans le domaine de l’Aide à la Décision Multi-Critère (MultiCriteria Decision Analysis MCDA). Dans le domaine du MCDA, il existe de nombreuses méthodes d’agrégation. Cette diversité des méthodes d'agrégation et des situations décisionnelles fait qu'il n'existe pas de super méthode applicable dans toutes les situations décisionnelles. La question est alors de savoir comment choisir un opérateur d'agrégation approprié face à un problème de décision donné ? Nous essayons dans cette thèse d'avoir des éléments de réponse à cette question, d’une part en étudiant les systèmes d’aide à la décision, d’autre part en analysant différents opérateurs d’agrégation présents dans la littérature. Ce qui nous a permis de mettre en place un système de recommandation mettant en œuvre plusieurs opérateurs d’agrégation. Lors d’une procédure d’agrégation, l’utilisateur a la possibilité de choisir un opérateur d’agrégation parmi les opérateurs disponibles. Il peut aussi se laisser proposer un opérateur d’agrégation par le système. L’opérateur d’agrégation le plus approprié au problème de décision du décideur est choisi selon plusieurs paramètres.Recommendation systems are becoming more popular. This PhD focusses on MultiCriteriaDecision Analysis (MCDA). For MCDA, it exists multiplication lot of aggregation methods. This diversity of aggregation methods and decision-making situations means that there is no super method applicable in all decision-making situations. The question then is how to choose an appropriate aggregation operator for a given decision problem? In this thesis, we try to have some answers to this question, on the one hand by studying the decision support systems, on the other hand by analyzing different aggregation operators present in the literature. This allowed us to set up a recommendation system implementing several aggregation operators. During an aggregation procedure, the user has the possibility of choosing an aggregation operator from among the available operators. It can also be offered an aggregation operator by the system. The aggregation operator most appropriate to the decision-maker's decision problem is chosen according to several parameters

Définition et évaluation de modèles d'agrégation pour l'estimation de la pertinence multidimensionnelle en recherche d'information

The main research topic of this document revolve around the information retrieval (IR) field. Traditional IR models rank documents by computing single scores separately with respect to one single objective criterion. Recently, an increasing number of IR studies has triggered a resurgence of interest in redefining the algorithmic estimation of relevance, which implies a shift from topical to multidimensional relevance assessment.In our work, we specifically address the multidimensional relevance assessment and evaluation problems. To tackle this challenge, state-of-the-art approaches are often based on linear combination mechanisms. However, However, these methods rely on the unrealistic additivity hypothesis and independence of the relevance dimensions, which makes it unsuitable in many real situations where criteria are correlated.Other techniques from the machine learning area have also been proposed. The latter learn a model from example inputs and generalize it to combine the different criteria. Nonetheless, these methods tend to offer only limited insight on how to consider the importance and the interaction between the criteria. In addition to the parameters sensitivity used within these algorithms, it is quite difficult to understand why a criteria is more preferred over another one.To address this problem, we proposed a model based on a multi-criteria aggregation operator that is able to overcome the problem of additivity. Our model is based on a fuzzy measure that offer semantic interpretations of the correlations and interactions between the criteria. We have adapted this model to the multidimensional relevance estimation in two scenarii: (i) a tweet search task and (ii) two personalized IR settings. The second line of research focuses on the integration of the temporal factor in the aggregation process, in order to consider the changes of document collections over time. To do so, we have proposed a time-aware IR model for combining the temporal relavance criterion with the topical relevance one. Then, we performed a time series analysis to identify the temporal query nature, and we proposed an evaluation framework within a time-aware IR setting.La problématique générale de notre travail s'inscrit dans le domaine scientifique de la recherche d'information (RI). Les modèles de RI classiques sont généralement basés sur une définition de la notion de pertinence qui est liée essentiellement à l'adéquation thématique entre le sujet de la requête et le sujet du document. Le concept de pertinence a été revisité selon différents niveaux intégrant ainsi différents facteurs liés à l'utilisateur et à son environnement dans une situation de RI. Dans ce travail, nous abordons spécifiquement le problème lié à la modélisation de la pertinence multidimensionnelle à travers la définition de nouveaux modèles d'agrégation des critères et leur évaluation dans des tâches de recherche de RI. Pour répondre à cette problématique, les travaux de l'état de l'art se basent principalement sur des combinaisons linéaires simples. Cependant, ces méthodes se reposent sur l'hypothèse non réaliste d'additivité ou d'indépendance des dimensions, ce qui rend le modèle non approprié dans plusieurs situations de recherche réelles dans lesquelles les critères étant corrélés ou présentant des interactions entre eux. D'autres techniques issues du domaine de l'apprentissage automatique ont été aussi proposées, permettant ainsi d'apprendre un modèle par l'exemple et de le généraliser dans l'ordonnancement et l'agrégation des critères. Toutefois, ces méthodes ont tendance à offrir un aperçu limité sur la façon de considérer l'importance et l'interaction entre les critères. En plus de la sensibilité des paramètres utilisés dans ces algorithmes, est très difficile de comprendre pourquoi un critère est préféré par rapport à un autre. Pour répondre à cette première direction de recherche, nous avons proposé un modèle de combinaison de pertinence multicritères basé sur un opérateur d'agrégation qui permet de surmonter le problème d'additivité des fonctions de combinaison classiques. Notre modèle se base sur une mesure qui permet de donner une idée plus claire sur les corrélations et interactions entre les critères. Nous avons ainsi adapté ce modèle pour deux scénarios de combinaison de pertinence multicritères : (i) un cadre de recherche d'information multicritères dans un contexte de recherche de tweets et (ii) deux cadres de recherche d'information personnalisée. Le deuxième axe de recherche s'intéresse à l'intégration du facteur temporel dans le processus d'agrégation afin de tenir compte des changements occurrents sur les collection de documents au cours du temps. Pour ce faire, nous avons proposé donc un modèle d'agrégation sensible au temps pour combinant le facteur temporel avec le facteur de pertinence thématique. Dans cet objectif, nous avons effectué une analyse temporelle pour éliciter l'aspect temporel des requêtes, et nous avons proposé une évaluation de ce modèle dans une tâche de recherche sensible au temps

Décisions multicritères dans les réseaux de télécommunications autonomes

Les réseaux de données actuels sont des entités complexes qui opèrent dans des environnements dynamiques et hétérogènes. L'architecture et les protocoles de ces réseaux doivent faire face à plusieurs défis, notamment l'adaptation dynamique et la prise de décisions autonome en présence de plusieurs critères, souvent contradictoires, tels que le délai, le taux de perte, la gigue, l'énergie, etc. Cependant, les problèmes de décision multicritère ont généralement de multiples solutions. Ces problèmes sont résolus par des méthodes qui utilisent des paramètres dont les choix ont des conséquences difficiles à prévoir. De ce fait, la plupart des méthodes de décision multicritère proposées dans la littérature supposent la présence d'un décideur qui guide le processus de décision. Enfin, le choix des paramètres suppose souvent une interactivité avec le décideur, ce qui est difficile, voire impossible, à envisager dans un contexte autonome. Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle méthode de décision multicritère adaptée aux systèmes autonomes en général et aux réseaux autonomes en particulier. La méthode de décision multicritère de type poupée russe'' que nous introduisons utilise un ensemble de boîtes de qualité englobantes, définies dans l'espace des critères, afin d'estimer une large gamme de fonctions d'utilité. D'une part, la méthode proposée s'adapte au caractère dynamique des réseaux autonomes, afin de maximiser la satisfaction des utilisateurs. D'autre part, elle utilise des paramètres qui sont soit directement déduits de faits objectifs, tels que des normes ou spécifications techniques, soit obtenus à l'aide d'une expérience de type MOS (Mean Opinion Score) au moyen d'une méthode de classification automatique. Nous avons testé les performances de la méthode de la poupée russe sur un cas pratique de routage dans les réseaux ad hoc sans fil. Les expérimentations ont montré que le routage réalisé avec la méthode de la poupée russe est toujours meilleur ou similaire à celui de la méthode de la somme pondérée qui est largement utilisée. Cela est dû à la capacité d'adaptation de la décision offerte par cette nouvelle méthode de décision multicritèreToday's data networks are complex entities that operate in dynamic and heterogeneous environments. The architecture and protocols of these networks have to face several challenges such as dynamic adaptation and autonomous decision-making in the presence of several, often conflicting, criteria such as delay, loss rate, jitter, energy, etc. However, multicriteria decision making problems usually have multiple solutions. These problems are solved by methods that use parameters whose choices have consequences difficult to predict. Thus, most multicriteria decision making methods proposed in the literature assume the presence of a decision maker who guides the decision process. Finally, the choice of parameter values often involves an interaction with the decision maker, which is difficult or impossible to do in an autonomous context. In this thesis, we propose a new multicriteria decision making method suitable for autonomous systems in general and autonomous networks in particular. The Russian doll like method we propose uses a set of nested quality boxes (like Russian dolls) defined in the criteria space, in order to approximate a wide range of utility functions. First, the proposed method adapts to the dynamic nature of autonomous networks in order to maximize user satisfaction. Second, it uses parameters that are directly deduced from objective facts such as technical standards or specifications, or obtained from a MOS (Mean Opinion Score) experiment using an automatic classification method. We tested the performance of the Russian doll like method in a case of routing in wireless ad hoc networks. Experiments have shown that routing done with the Russian doll like method is always better or similar to the one done by the weighted sum method which is widely used. This is due to the adaptation ability of the decision provided by this new multicriteria decision making methodEVRY-INT (912282302) / SudocSudocFranceF

Aide à la décision multicritère pour la prescription de scénarios d'amélioration énergétique via une approche globale

We spend most of our lives in buildings. These were built mostly before the oil shocks of 1974 and 1979 and offer both poor energy performances and improvable comfort conditions (thermal, acoustic, natural lighting). In France, with 32 million units and an annual turnover of less than 1% of the existing building stock, the energy renovation of housing becomes a necessity. This, as much for political ends (energy dependence), economic reasons (revival of construction jobs, real-estate valorisation), social reasons (wellbeing of occupants), as environmental reasons (reduction of greenhouse gas emissions). This thesis aims to provide knowledge and a methodology to contribute to the decision support for prescribing efficient energy renovation scenarios of houses built during the 1945-1974 period. Three issues are highlighted in this research work: 1) the integration of an holistic approach of renovation process (systemic and multi-criteria) to avoid not foreseen collateral effects due to bad choices; 2) help formalize the preferences of decision-takers (homeowners) in a format interpretable by multi-criteria analysis tools; 3) integration of uncertainties related to the characterization of existing buildings in the process of scenarios generation and decision support. Through a systemic description of buildings and a multi-criteria performance assessment of formerly identified renovation actions, we propose an innovative methodology, consisted of 6 modular and interchangeable technical sub-models, which aims to automate the generation, assessment, optimization and performance-based ranking of renovation scenarios. The heart of the methodology is based on the formalization of renovation knowledge from construction specialists in two of our six sub-models. The first one is an influence matrix that we use to translate most common renovation goals (equivalent to the wishes expressed by homeowners) into a profile of relative weights and a profile of targeted-levels of performance on indicators modelled. The second one is a probabilistic inference tool (using the technology of bayesian networks) to both optimize assemblies of renovation actions (programming by successive constraints) and achieve multi-criteria evaluation of these assemblies (by the use of aggregation functions of local performances). A sixth and final sub-model uses the ELECTRE outranking methods to sort and classify, by preference order, renovation scenarios previously generated. At last, our methodology provides the ability to let users test their own energy renovation scenarios in order to analyze their multi-criteria performances and compatibility with the characteristics of the existing capitalized during the technical diagnosis of their building. The methodology proposed is intended to be educational and transposable into a functional computer system prototype. A first version was developed and used to apply our decision process to a real case of individual house to renovate. First results obtained are consistent and allow validating the approach. However, keep in mind that like any model using expert knowledge, robustness and validity limit of its scope of application depend on the quality of knowledge work capitalized.Nous passons la majeure partie de notre vie dans des bâtiments. Ces derniers ont été construits, pour la plupart, avant les chocs pétroliers de 1974 et 1979, et offrent une performance énergétique médiocre ainsi que des conditions de confort (thermique, acoustique, éclairement naturel) largement améliorables. En France, avec 32 millions de logements et un taux de renouvellement annuel du parc existant inférieur à 1 %, la rénovation énergétique des logements devient une nécessité. Cela, autant pour des raisons politiques (indépendances énergétiques), économiques (relance des emplois de la construction, valorisation du patrimoine), sociales (bien-être des occupants, lutte contre la précarité), qu'environnementales (diminutions des émissions des gaz à effet de serre). Ce travail de thèse vise à proposer des connaissances ainsi qu'une méthodologie afin de contribuer à l'aide à la décision pour la prescription de scénarios d'amélioration énergétique efficaces des maisons individuelles construites durant la période 1945-1974. Trois problématiques sont mises en avant dans cette recherche. 1) l'intégration de l'approche globale (systémique et multicritère) de la rénovation afin d'éviter des contre-performances collatérales dues à des mauvais choix ; 2) l'aide à la formalisation des préférences des propriétaires-occupants (notre maîtrise d'ouvrage) dans un format interprétable par des outils d'analyses multicritères ; 3) l'intégration des incertitudes liées à la caractérisation des bâtiments existants dans le processus d'élaboration des scénarios et d'aide à la décision. À travers une description systémique des bâtiments et une évaluation multicritères des performances des actions d'amélioration retenues, nous proposons une méthodologie innovante, constituée de 6 sous-modèles techniques modulables et interchangeables, qui vise à automatiser le processus de construction, d'évaluation et de hiérarchisation performantielle de scénarios de rénovation. Le cœur de notre méthodologie est basé sur la formalisation de l'expertise métier des spécialistes du bâtiment dans deux de nos 6 sous-modèles. Le premier est une matrice d'influence permettant de passer des enjeux de rénovation les plus courants (équivalent aux préférences exprimées par la maîtrise d'ouvrage) en profil de poids relatifs et profil de niveaux-cibles de performance sur les indicateurs modélisés. Le second, est un outil d'inférence probabiliste (utilisant la technologie des réseaux bayésiens) permettant à la fois d'optimiser les assemblages d'actions d'amélioration (programmation par contraintes successives) et de réaliser une évaluation multicritère de ces assemblages (par l'usage de fonctions d'agrégation de performances locales). Un sixième et dernier sous-modèle utilise les méthodes de surclassement ELECTRE pour trier et classer les alternatives de rénovation préalablement générées par ordre de préférence. Notre méthodologie offre enfin la possibilité de laisser l'utilisateur tester ses propres scénarios d'amélioration énergétique afin d'analyser leurs performances multicritères et leur compatibilité avec les caractéristiques de l'existant capitalisées lors du diagnostic technique d'une opération. La méthodologie développée se veut pédagogique et transposable dans un prototype d'outil informatique fonctionnel. Une première version a été développée et utilisée pour appliquer notre processus d'aide à la décision à un cas réel de maison individuelle à rénover. Les premiers résultats obtenus sont cohérents et permettent de valider la démarche. Néanmoins, il faut garder à l'esprit que comme tout modèle utilisant des connaissances expertes, sa robustesse et la limite de validité de son périmètre d'application dépendent de la qualité du savoir métier capitalisé

Aide à la décision multicritère pour la prescription de scénarios d'amélioration énergétique via une approche globale

We spend most of our lives in buildings. These were built mostly before the oil shocks of 1974 and 1979 and offer both poor energy performances and improvable comfort conditions (thermal, acoustic, natural lighting). In France, with 32 million units and an annual turnover of less than 1% of the existing building stock, the energy renovation of housing becomes a necessity. This, as much for political ends (energy dependence), economic reasons (revival of construction jobs, real-estate valorisation), social reasons (wellbeing of occupants), as environmental reasons (reduction of greenhouse gas emissions). This thesis aims to provide knowledge and a methodology to contribute to the decision support for prescribing efficient energy renovation scenarios of houses built during the 1945-1974 period. Three issues are highlighted in this research work: 1) the integration of an holistic approach of renovation process (systemic and multi-criteria) to avoid not foreseen collateral effects due to bad choices; 2) help formalize the preferences of decision-takers (homeowners) in a format interpretable by multi-criteria analysis tools; 3) integration of uncertainties related to the characterization of existing buildings in the process of scenarios generation and decision support. Through a systemic description of buildings and a multi-criteria performance assessment of formerly identified renovation actions, we propose an innovative methodology, consisted of 6 modular and interchangeable technical sub-models, which aims to automate the generation, assessment, optimization and performance-based ranking of renovation scenarios. The heart of the methodology is based on the formalization of renovation knowledge from construction specialists in two of our six sub-models. The first one is an influence matrix that we use to translate most common renovation goals (equivalent to the wishes expressed by homeowners) into a profile of relative weights and a profile of targeted-levels of performance on indicators modelled. The second one is a probabilistic inference tool (using the technology of bayesian networks) to both optimize assemblies of renovation actions (programming by successive constraints) and achieve multi-criteria evaluation of these assemblies (by the use of aggregation functions of local performances). A sixth and final sub-model uses the ELECTRE outranking methods to sort and classify, by preference order, renovation scenarios previously generated. At last, our methodology provides the ability to let users test their own energy renovation scenarios in order to analyze their multi-criteria performances and compatibility with the characteristics of the existing capitalized during the technical diagnosis of their building. The methodology proposed is intended to be educational and transposable into a functional computer system prototype. A first version was developed and used to apply our decision process to a real case of individual house to renovate. First results obtained are consistent and allow validating the approach. However, keep in mind that like any model using expert knowledge, robustness and validity limit of its scope of application depend on the quality of knowledge work capitalized.Nous passons la majeure partie de notre vie dans des bâtiments. Ces derniers ont été construits, pour la plupart, avant les chocs pétroliers de 1974 et 1979, et offrent une performance énergétique médiocre ainsi que des conditions de confort (thermique, acoustique, éclairement naturel) largement améliorables. En France, avec 32 millions de logements et un taux de renouvellement annuel du parc existant inférieur à 1 %, la rénovation énergétique des logements devient une nécessité. Cela, autant pour des raisons politiques (indépendances énergétiques), économiques (relance des emplois de la construction, valorisation du patrimoine), sociales (bien-être des occupants, lutte contre la précarité), qu'environnementales (diminutions des émissions des gaz à effet de serre). Ce travail de thèse vise à proposer des connaissances ainsi qu'une méthodologie afin de contribuer à l'aide à la décision pour la prescription de scénarios d'amélioration énergétique efficaces des maisons individuelles construites durant la période 1945-1974. Trois problématiques sont mises en avant dans cette recherche. 1) l'intégration de l'approche globale (systémique et multicritère) de la rénovation afin d'éviter des contre-performances collatérales dues à des mauvais choix ; 2) l'aide à la formalisation des préférences des propriétaires-occupants (notre maîtrise d'ouvrage) dans un format interprétable par des outils d'analyses multicritères ; 3) l'intégration des incertitudes liées à la caractérisation des bâtiments existants dans le processus d'élaboration des scénarios et d'aide à la décision. À travers une description systémique des bâtiments et une évaluation multicritères des performances des actions d'amélioration retenues, nous proposons une méthodologie innovante, constituée de 6 sous-modèles techniques modulables et interchangeables, qui vise à automatiser le processus de construction, d'évaluation et de hiérarchisation performantielle de scénarios de rénovation. Le cœur de notre méthodologie est basé sur la formalisation de l'expertise métier des spécialistes du bâtiment dans deux de nos 6 sous-modèles. Le premier est une matrice d'influence permettant de passer des enjeux de rénovation les plus courants (équivalent aux préférences exprimées par la maîtrise d'ouvrage) en profil de poids relatifs et profil de niveaux-cibles de performance sur les indicateurs modélisés. Le second, est un outil d'inférence probabiliste (utilisant la technologie des réseaux bayésiens) permettant à la fois d'optimiser les assemblages d'actions d'amélioration (programmation par contraintes successives) et de réaliser une évaluation multicritère de ces assemblages (par l'usage de fonctions d'agrégation de performances locales). Un sixième et dernier sous-modèle utilise les méthodes de surclassement ELECTRE pour trier et classer les alternatives de rénovation préalablement générées par ordre de préférence. Notre méthodologie offre enfin la possibilité de laisser l'utilisateur tester ses propres scénarios d'amélioration énergétique afin d'analyser leurs performances multicritères et leur compatibilité avec les caractéristiques de l'existant capitalisées lors du diagnostic technique d'une opération. La méthodologie développée se veut pédagogique et transposable dans un prototype d'outil informatique fonctionnel. Une première version a été développée et utilisée pour appliquer notre processus d'aide à la décision à un cas réel de maison individuelle à rénover. Les premiers résultats obtenus sont cohérents et permettent de valider la démarche. Néanmoins, il faut garder à l'esprit que comme tout modèle utilisant des connaissances expertes, sa robustesse et la limite de validité de son périmètre d'application dépendent de la qualité du savoir métier capitalisé

Décision de groupe, Aide à la facilitation : ajustement de procédure de vote selon le contexte de décision

La facilitation est un élément central dans une prise de décision de groupe surtout en faisant l'usage des outils de nouvelle technologie. Le facilitateur, pour rendre sa tâche facile, a besoin des solutions de vote pour départager les décideurs afin d'arriver à des conclusions dans une prise de décision. Une procédure de vote consiste à déterminer à partir d’une méthode le vainqueur ou le gagnant d’un vote. Il y a plusieurs procédures de vote dont certaines sont difficiles à expliquer et qui peuvent élire différents candidats/options/alternatives proposées. Le meilleur choix est celui dont son élection est acceptée facilement par le groupe. Le vote dans la théorie du choix social est une discipline largement étudiée dont les principes sont souvent complexes et difficiles à expliquer lors d’une réunion de prise de décision. Les systèmes de recommandation sont de plus en plus populaires dans tous les domaines de science. Ils peuvent aider les utilisateurs qui n’ont pas suffisamment d’expérience ou de compétence nécessaires pour évaluer un nombre élevé de procédures de vote existantes. Un système de recommandation peut alléger le travail du facilitateur dans la recherche d’une procédure vote adéquate en fonction du contexte de prise de décisions. Le sujet de ce travail de recherche s’inscrit dans le champ de l’aide à la décision de groupe. La problématique consiste à contribuer au développement d’un système d’aide à la décision de groupe (Group Decision Support System : GDSS). La solution devra s’intégrer dans la plateforme logicielle actuellement développée à l’IRIT GRUS : GRoUp Support.Facilitation is a central element in decision-making, especially when using new technology tools. The facilitator, to make his task easy, needs voting solutions to decide between decision-makers in order to reach conclusions in a decision-making process. A voting procedure consists of determining from a method the winner of a vote. There are several voting procedures, some of which are difficult to explain and which may elect different candidate/options/alternatives proposed. The best choice is the one whose election is easily accepted by the group. Voting in social choice theory is a widely studied discipline whose principles are often complex and difficult to explain at a decision-making meeting. Recommendation systems are becoming more and more popular in all fields of science. They can help users who do not have sufficient experience or competence to evaluate large numbers of existing voting procedures. A recommendation system can lighten the facilitator's workload in finding an appropriate voting procedure based on the decision-making context. The objective of this research work is to design such recommendation system. This work is in the field of group decision support. The issue is to contribute to the development of a Group Decision Support System (GDSS). The solution will have to be integrated into the software platform currently being developed at IRITGRUS: GRoUp Support

Choix multicritère de procédés d'épuration des eaux usées municipales

Les stations d'épuration des eaux usées municipales du Québec, comme ailleurs au Canada et aux États Unis, sont en général peu efficaces sur le plan énergétique. Il est donc possible de concevoir des hypothèses de chaînes épuratoires améliorées au plan de leur efficacité énergétique et de leur performance globale en y introduisant, d'une part, diverses MEEE et, d'autre part, certains procédés unitaires améliorant l'épuration. Cependant, le problème de choisir, parmi ces hypothèses de chaînes d'épuration, celle correspondant au procédé le plus adéquat pour prendre en charge une situation donnée, demeure entier. Cet article analyse ce problème de choix pour les stations d'épuration de capacité comprise entre 5,000 m3/d (≈ 5000 personnes) et 100,000 m3/d (≈ 100,000 personnes). En faisant l'hypothèse, d'un côté, que l'ajout des mesures d'efficacité énergétique peut améliorer la consommation énergétique d'une chaîne d'épuration, et d'un autre côté, que l'insertion de segments de procédés peut contribuer à améliorer leur performance globale, nous avons élaboré, à partir des stations d'épuration de types Biofiltration, Physico-chimique, Réacteurs Biologiques séquentiels (deux variantes), Boues activées et Étangs aérés, six (6) hypothèses de chaînes épuratoires (chaînes 1 à 6) respectant les exigences opérationnelles et épuratoires et nous les avons comparées entre elles, sur la base d'une analyse multicritère d'aide à la décision, en vue d'en déterminer les plus performantes. Cette analyse multicritère intègre les aspects techniques, énergétiques, économiques, etc. et prend en compte les préférences du(des) décideur(s) dans le processus de choix. Les résultats obtenus montrent que, parmi les six hypothèses de chaînes étudiées, les trois premières positions sont occupées par les chaînes 3, 1 et 4 respectivement. Ce type d'analyse pourrait jouer un rôle complémentaire à une étude technico-économique visant le choix de technologies d'épuration.Quebec municipal wastewater treatment facilities, like those elsewhere in Canada and the United States, generally are low efficiency energy consumers (ELECTRIC POWER RESEARCH INSTITUTE (EPRI), 1993; OWEN, 1982; ONTARIO-HYDRO, 1993; METCALF and EDDY, INC., 1992, SASSEVILLE et al., 1995). The work of METCALF and EDDY, INC. (1992) and of EPRI (1993) concluded that it would be possible to substantially reduce electricity demand and to improve the utilization of electrical energy in the municipal wastewater treatment processes by introducing Electricity Saving Measures (ESMs) in the processes and their management.In the province of Quebec, given the potential savings linked to the reduction of electricity consumption in municipal wastewater treatment facilities, and the progressive expansion of the province's wastewater treatment facilities, the adoption of energetically efficient wastewater treatment technologies is particularly timely. SASSEVILLE et al. (1995) estimated that it would be possible to save 5 M $at the present level of wastewater treatment, based on a cost of about 24 M$ for the 400 GWh of electricity annually consumed in the municipal wastewater treatment facilities. This saving would come solely from the implementation of appropriate energy-saving measures.In hypothesizing on one hand that adding energy-saving measures can improve the energy consumption of a wastewater treatment chain, and on the other hand that the introduction of segments of processes can contribute in improving overall performance, we have elaborated from existing wastewater treatment facilities six hypotheses of liquid treatment chains that respect operational and regulation requirements, on the basis of the experience developed in the operation of municipal wastewater treatment facilities. The six hypothetical treatment chains were elaborated from facilities of the following types: biofiltration (chain 1), physico-chemical (chain 2), sequencing biological (batch) reactors system A (chain 3), sequencing biological (batch) reactors system B (chain 4), activated sludge (chain 5) and aerated lagoons (chain 6). The energy-saving measures utilized in the elaboration of these hypothetical treatment chains were chosen on the basis of a conjunctive analysis (KIBI et al., 1997). However, the problem of choosing among these treatment chains the one corresponding to the most adequate process for a particular situation is still present. The present article analyzes this choice for wastewater treatment facilities of a capacity between 5 000 m3/d (≈ 5 000 persons) and 100 000 m3/d (≈ 100 000 persons).How then to choose the most efficient of these hypothetical municipal wastewater treatment chains?Generally, the choice of the treatment technologies is done on the basis of single-criterion mathematical models: for example, the reduction of construction costs, or of exploitation and maintenance costs (ECKENFELDER, 1982; PINEAU et al., 1985; WANG and WANG, 1979; TYTECA et al., 1977). There are other approaches based on dynamic simulation models or on technological and econometric analyses (HYDRO-QUÉBEC, 1993; MACRAE 1989; LESSARD, 1989; BROCKTON, 1987; HOLDREN, 1987; FOSBERG and MUKHOPADHYAY, 1981; REID, CROWTHER and PARTNERS, 1978; KLEMETSON and GRENNEY, 1976).These different approaches are often insufficient to distinguish the real value of the different technological options. Furthermore, they do not take into account many important factors (technological, economic, financial and environmental, ergonomic and socio-political) that affect their implementation and should be considered in identifying an acceptable and viable solution.The multicriteria approach of decision-making advocated in this article can mitigate this difficulty. It will take into account key factors in the conception and operation of treatment technologies, especially energy and environmental factors, likely to give rise to efficient treatment facilities from both an energy and a treatment point of view. However the analysis of decisional factors to consider in this multicriteria analysis gives rise to a particular problem. They affect the decision that can be appreciated by deterministic relationships, offering a high level of certainty as to its evaluation, while others have a non-deterministic nature (uncertainty and imprecision). Research using the multicriteria analysis approach has been performed in similar situations over the last twenty years, in some cases applied to the environmental and energy sectors (e.g. KEENEY and NAIR 1977; ROY and VINCKE 1981; TEGHEM and KUNSCH 1985; SIMOS 1990; HANSON 1991; ROUSSEAU and MARTEL 1994). Here again, these approaches have limits since the cases were treated either in a situation of certainty or a situation of uncertainty and imprecision. The proposed model deals with the case of certainty and uncertainty at the same time, therefore improving the applicability of the multicriteria approach in the situation under study. The solution retained consists of applying this type of modelling in order to classify from the best to the worst, the six hypothetical treatment chains. This approach utilizes in the modelling process, fourteen evaluation criteria, various criteria weights, quantitative and qualitative evaluations, as well as the indifference, preference and veto thresholds. The main steps of the model are the construction of evaluated outclass relationships and the exploitation of these outclass relationships. The multicriteria aggregation procedure utilizes an elaborated mathematical model based upon the methods of ELECTRE III (Roy, 1978) and PROMETHEE II (BRANS et al., 1984), as well as the works of DÉROT et al. (1994). The ranking of these treatment chain hypotheses, elaborated on an empirical level in consultation with the operators and others involved in wastewater treatment and obtained on the basis of this procedure, can discriminate among their overall performance characteristics rather well. It also emphasizes their energy efficiency, since the energy criteria have on average in the analysis a weight that is 28% higher than the other evaluation criteria. The results obtained show that the hypothetical chain 3 is ranked first, chain 1 occupies the second rank, whereas chain 4 is in the third rank. The last three ranks are occupied respectively by chains 6, 5 and 2.In a decisional and strategic approach, the first three treatment chain hypotheses can be considered overall as being the highest achievers. This result signifies that in the scope of investments related to the expansion of treatment facilities and the construction of facilities with a flow rate contained within the considered range, these three treatment chains (when considering different modification hypotheses), should be preferred over the other chains when the emphasis is on their overall performance including energy efficiency. However, other analyses would be necessary in the case of the construction of a new wastewater treatment facility with a flow rate above the level considered in this study.Generally, the results of this analysis can assist in discriminating among the behaviors of the technologies considered, and in judging their relative performance in the investments of the construction of new wastewater treatment facilities, in addition to a technico-economic analysis. Overall, the multicriteria model described in this study identified a compromise solution between evaluations of a different and conflicting nature. This result demonstrates that this type of analysis is appropriate for tackling multidimensional problems

Analyse de l’image de marque sur le Web 2.0

Analyse of entities representation over the Web 2.0Every day, millions of people publish their views on Web 2.0 (social networks,blogs, etc.). These comments focus on subjects as diverse as news, politics,sports scores, consumer objects, etc. The accumulation and agglomerationof these notices on an entity (be it a product, a company or a public entity) givebirth to the brand image of that entity. Internet has become in recent years aprivileged place for the emergence and dissemination of opinions and puttingWeb 2.0 at the head of observatories of opinions. The latter being a means ofaccessing the knowledge of the opinion of the world population.The image is here understood as the idea that a person or a group of peopleis that entity. This idea carries a priori on a particular subject and is onlyvalid in context for a given time. This perceived image is different from theentity initially wanted to broadcast (eg via a communication campaign). Moreover,in reality, there are several images in the end living together in parallel onthe network, each specific to a community and all evolve differently over time(imagine how would be perceived in each camp together two politicians edgesopposite). Finally, in addition to the controversy caused by the voluntary behaviorof some entities to attract attention (think of the declarations required orshocking). It also happens that the dissemination of an image beyond the frameworkthat governed the and sometimes turns against the entity (for example,« marriage for all » became « the demonstration for all »). The views expressedthen are so many clues to understand the logic of construction and evolution ofthese images. The aim is to be able to know what we are talking about and howwe talk with filigree opportunity to know who is speaking.viiIn this thesis we propose to use several simple supervised statistical automaticmethods to monitor entity’s online reputation based on textual contentsmentioning it. More precisely we look the most important contents and theirsauthors (from a reputation manager point-of-view). We introduce an optimizationprocess allowing us to enrich the data using a simulated relevance feedback(without any human involvement). We also compare content contextualizationmethod using information retrieval and automatic summarization methods.Wealso propose a reflection and a new approach to model online reputation, improveand evaluate reputation monitoring methods using Partial Least SquaresPath Modelling (PLS-PM). In designing the system, we wanted to address localand global context of the reputation. That is to say the features can explain thedecision and the correlation betweens topics and reputation. The goal of ourwork was to propose a different way to combine usual methods and featuresthat may render reputation monitoring systems more accurate than the existingones. We evaluate and compare our systems using state of the art frameworks: Imagiweb and RepLab. The performances of our proposals are comparableto the state of the art. In addition, the fact that we provide reputation modelsmake our methods even more attractive for reputation manager or scientistsfrom various fields.Image sur le web : analyse de la dynamique des images sur le Web 2.0. En plus d’être un moyen d’accès à la connaissance, Internet est devenu en quelques années un lieu privilégié pour l’apparition et la diffusion d’opinions.Chaque jour, des millions d’individus publient leurs avis sur le Web 2.0 (réseaux sociaux, blogs, etc.). Ces commentaires portent sur des sujets aussi variés que l’actualité, la politique, les résultats sportifs, biens culturels, des objets de consommation, etc. L’amoncellement et l’agglomération de ces avis publiés sur une entité (qu’il s’agisse d’un produit, une entreprise ou une personnalité publique)donnent naissance à l’image de marque de cette entité.L’image d’une entité est ici comprise comme l’idée qu’une personne ou qu’un groupe de personnes se fait de cette entité. Cette idée porte a priori sur un sujet particulier et n’est valable que dans un contexte, à un instant donné.Cette image perçue est par nature différente de celle que l’entité souhaitait initialement diffuser (par exemple via une campagne de communication). De plus,dans la réalité, il existe au final plusieurs images qui cohabitent en parallèle sur le réseau, chacune propre à une communauté et toutes évoluant différemment au fil du temps (imaginons comment serait perçu dans chaque camp le rapprochement de deux hommes politiques de bords opposés). Enfin, en plus des polémiques volontairement provoquées par le comportement de certaines entités en vue d’attirer l’attention sur elles (pensons aux tenues ou déclarations choquantes), il arrive également que la diffusion d’une image dépasse le cadre qui la régissait et même parfois se retourne contre l’entité (par exemple, «le mariage pour tous» devenu « la manif pour tous »). Les opinions exprimées constituent alors autant d’indices permettant de comprendre la logique de construction et d’évolution de ces images. Ce travail d’analyse est jusqu’à présent confié à des spécialistes de l’e-communication qui monnaient leur subjectivité. Ces derniers ne peuvent considérer qu’un volume restreint d’information et ne sont que rarement d’accord entre eux. Dans cette thèse, nous proposons d’utiliser différentes méthodes automatiques, statistiques, supervisées et d’une faible complexité permettant d’analyser et représenter l’image de marque d’entité à partir de contenus textuels les mentionnant. Plus spécifiquement, nous cherchons à identifier les contenus(ainsi que leurs auteurs) qui sont les plus préjudiciables à l’image de marque d’une entité. Nous introduisons un processus d’optimisation automatique de ces méthodes automatiques permettant d’enrichir les données en utilisant un retour de pertinence simulé (sans qu’aucune action de la part de l’entité concernée ne soit nécessaire). Nous comparer également plusieurs approches de contextualisation de messages courts à partir de méthodes de recherche d’information et de résumé automatique. Nous tirons également parti d’algorithmes de modélisation(tels que la Régression des moindres carrés partiels), dans le cadre d’une modélisation conceptuelle de l’image de marque, pour améliorer nos systèmes automatiques de catégorisation de documents textuels. Ces méthodes de modélisation et notamment les représentations des corrélations entre les différents concepts que nous manipulons nous permettent de représenter d’une part, le contexte thématique d’une requête de l’entité et d’autre, le contexte général de son image de marque. Nous expérimentons l’utilisation et la combinaison de différentes sources d’information générales représentant les grands types d’information auxquels nous sommes confrontés sur internet : de long les contenus objectifs rédigés à des informatives, les contenus brefs générés par les utilisateurs visant à partager des opinions. Nous évaluons nos approches en utilisant deux collections de données, la première est celle constituée dans le cadre du projet Imagiweb, la seconde est la collection de référence sur le sujet : CLEFRepLa