Structuration des critères de sélection de partenaires : application au projet de développement de produits nouveaux

par Arz Wehbe

Thèse de doctorat en Systèmes Industriels et Systèmes Informatiques

Sous la direction de Claude Baron et de Marc Zolghadri.

Le président du jury était Daniel Esteve.

Le jury était composé de Claude Baron, Marc Zolghadri, Guillaume Auriol, Yves Ducq, Michel Malbert.

Les rapporteurs étaient Emmanuel Caillaud, Christophe Merlo.


  • Résumé

    L’objectif des travaux relatés dans ce manuscrit est de proposer une méthodologie qui garantit une réduction du nombre de critères de sélection de partenaires à utiliser (donc de ressources à consommer), tout en permettant de choisir les critères les plus représentatifs pour l’utilisateur. L’ensemble des critères ainsi choisi par l’utilisateur à travers un paramètre de contrôle, n’influence pas le classement des partenaires potentiels ou s’il l’influence, celle-ci est maîtrisée et connue par l’utilisateur. La méthodologie s’appuie sur une structuration de critères faisant appel à la notion de distance causale ou sémantique. Pour ce faire, les algorithmes de « Dijkstra » et de Classification Ascendante Hiérarchique (CAH) ont été utilisés de manière successive. Cette démarche de structuration est appliquée à un ensemble de 101 critères de sélection. Les résultats sont interprétés afin d’en démontrer la portée dans le processus de recherche de partenaires

  • Titre traduit

    Structuring partners selection criteria : application to new product development projects


  • Résumé

    The objective of the research performed here is to propose a methodology that guarantees a reduction in the number of criteria for selecting partners to use (i.e. reduction of resource consumption) while allowing to choose the most representative criteria for users. The set of criteria chosen in this way does not influence the ranking of potential partners at all, or the influence is mastered and known by the user who has to interact with the algorithm. The methodology looks structuring criteria using the causal or semantic distance. To achieve this, the algorithms of "Dijkstra" and Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) have been used in sequence. This structuring is applied to a set of 101 criteria. The results are interpreted to demonstrate how the selection process can be optimized for a given usage scenario


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