Traitement ordinal de l'information d'expertise pour le risque en génie civil : apport des sciences de la décision à la gestion des risques

par Jean-Baptiste Toret

Thèse de doctorat en Sciences de gestion

Sous la direction de Bertrand Munier.

Le président du jury était Marc Lassagne.

Le jury était composé de Bertrand Munier, Marc Lassagne, Christian Meuwisse, François Beaudouin, Lorenzo Peccati.

Les rapporteurs étaient André Lapied, Jacques Thépot.


  • Résumé

    Lorsque des systèmes, tels les barrages, sont soumis à un haut degré d’incertitude et que l’heuristique des experts prend une place très importante, les outils habituels de gestion des risques ne sont pas toujours efficaces pour rendre compte du jugement des experts. Les sciences de la décision proposent alors des outils pour aider à la compréhension, voire à l’élicitation de l’avis des experts. Dans le cas des barrages, nous disposons d’un retour d’expérience encore peu formalisé et de peu d’événements significatifs. En outre, les mécanismes phénoménologiques à l’œuvre sont mal connus. Il est alors nécessaire d’invoquer des outils qui sortent des habitudes pratiquées dans la gestion des risques. Cette étude propose une méthode qui permet à l’expert de mieux éliciter son jugement, et de révéler les risques sur les barrages par un traitement ordinal de l’information d’expertise. En outre, nous montrerons que cet outil est un estimateur du maximum de vraisemblance, et promet donc une information de première importance pour un décisionnaire. Pour parvenir à ce résultat, nous utiliserons une méthode articulée autour des bases de règles logiques, dont la construction est enrichie par des outils issus des théories du vote, des jeux coopératifs et des bases de données. De cette façon, nous montrerons qu’il est possible de gérer les risques sans utiliser les outils issus des approches probabilistes, tout en prenant en compte les heuristiques des experts.

  • Titre traduit

    Ordinal processing of the specialists information on the risk in civil engineering


  • Résumé

    When facing high uncertainty systems, such as dams, where experts heuristics becomes too much important, usual tools are not satisfying enough to reveal experts’ opinion in order to manage the risks associated with the system. Decision science then brings tools to sharpen our understanding, or even help the elicitation, of what the expert wants best to express. Concerning dams, we have only very little feedback, and no to few significant events. In addition to the lack of knowledge when it comes to the phenomenological mechanisms, these issues lead us to use unusual tools for risk management. This study brings an innovative tool to help on the elicitation of experts’ opinion, allowing risk management on dams based on an ordering approach. Furthermore, we will show this tool is an estimation of the maximum likelihood, which is invaluable information for any decision maker. We will show this result is obtainable through a method using rule based assignments, developing the rules thanks to tools like votes, games and database theories. Doing so, we will show how it is possible to process risks without using usual probabilistic tools, while taking experts’ heuristics into account.


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