Modélisation et apprentissage de la prise de décision dans les organisations productives : approche multi-agents

par Nadia Kabachi

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Claudette Sayettat-Fau et de Lucien Vincent.

Soutenue en 1999

à Saint-Etienne, EMSE .


  • Résumé

    L'objectif de cette thèse est de modéliser les processus de prise de décisions dans les organisations productives en mettant l'accent sur la communication, la coopération, la négociation et surtout l'amélioration par l'apprentissage du comportement des acteurs décisionnels. Les entreprises font depuis plusieurs années des efforts importants pour étudier et développer une stratégie essentiellement orientée sur la réactivité. Cette stratégie nécessite un rapprochement entre la structure physique et la structure décisionnelle, ce qui entraîne une redistribution de la décision aux différents niveaux d'une organisation et un accroissement d'autonomie de ses acteurs décisionnels. Pour mettre en évidence cette réalité, nous insistons sur des facteurs clefs tels que la complexité des organisations productives qui sont à l'intersection de différents domaines (économique, sociologique, technologique, etc. ), les mécanismes de prise de décisions distribuées, les phénomènes d'orientation de décisions, et l'apprentissage qui est une aptitude et une faculté indispensable à tout système dynamique et évolutif. Ainsi, dans ces travaux nous proposons premièrement la modélisation des organisations productives, et en particulier de leurs processus décisionnels en se basant sur les concepts des systèmes multi-agents, deuxièmement la modélisation et la formalisation des connaissances des acteurs décisionnels, et enfin l'apprentissage de nouvelles connaissances en vue de la prise de nouvelles décisions dans des contextes ou des situations analogues en adoptant la méthode de raisonnement à partir de cas. Ces hypothèses sont validées par la construction d'une maquette de simulation qui repose sur l'implémentation du flux décisionnel à travers des règles de décisions et une architecture de représentation de connaissances (base de cas), et du flux physique par l'utilisation des techniques de simulation à événements discrets. Enfin cette maquette a été appliquée au cas d'une entreprise industrielle.

  • Titre traduit

    Model and Learning of Decision-Making in Productive Organisations : Multi-Agent Approach


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  • Détails : 1 vol. (243 p.)
  • Annexes : Bibliogr. (345 ref.)

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  • Bibliothèque : Université Savoie Mont Blanc (Annecy-le-Vieux). Bibliothèque de Polytech'Annecy-Chambéry, site d'Annecy.
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  • Cote : T P1999/8
  • Bibliothèque : Moyens Informatiques et Multimédia. Information.
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  • Cote : D-KAB
  • Bibliothèque : Université Jean Monnet. Service commun de la documentation. Section Sciences.
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  • Bibliothèque : Ecole nationale supérieure des mines. Centre de documentation et d'information.
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