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International audience; The notion of sustainable innovation (SI) emerged recently in the academic literature and evokes deep changes in organizations’ products, processes, and practices to favour the creation of social and environmental value in addition to economic returns. The development of SI implies a collaborative process that requires the orchestration of several actors and streams of knowledge to be successful. Indeed, companies adopting the SI path need structured methodologies to guide the collaboration process with internal and external actors and support the decision process. Nevertheless, the literature has focused on the analysis of determinants and drivers of sustainable innovation development, while the process perspective has been discussed less. Through an in-depth case study in a large-sized company in France, this article proposes a methodological framework to guide the collaborative process in the early phases of sustainable innovation development. The framework relies on a combination of qualitative research and a multicriteria decision aiding method (AHP). The contributions of this work address two main aspects: (i) the conceptualization of sustainable innovation (SI) and (ii) the collaborative process between internal and external actors to develop SI. Firstly, our study leads to two additional dimensions to complete the concept of SI, traditionally based on the three pillars of sustainability (economic, environmental, and social), by adding the functional and relational dimensions. Secondly, concerning the collaborative process to develop SI, our framework proposes a structured methodology following five steps: definition of the project scope, setting actors’ motivations, defining satisfaction criteria, proposing SI solutions, and performing a decision-aiding process to define the preference profiles of the key actors.

Research has to address global energy issues in order to reduce energy consumption and greenhouse gas emissions to limit climate change. This research includes the development of new urban simulation tools, called UBEM (Urban Building Energy Modelling), to help the collectivities, study offices and other energy transition stakeholders reduce energy consumption in the building sector. These UBEMs are composed of models that have to deal with the problems of lack of parametrization data and calculation costs related to urban simulation. Many models exist with different levels of detail, to simulate all the physical phenomena linked to the building, energetic systems or external solicitation while respecting these constraints. Due to the wide variety of models available, the user/modeler may find himself in situations where the selection of the most suitable models for his study can be tedious and complex. Thus, a methodology for carrying out a "parsimonious" simulation is proposed in this thesis. This parsimony of simulation aims at finding the right level of modelling by determining the trade-off point between: the number of input parameters and their uncertainty, the level of detail of the model with its simplifying hypotheses, the precision obtained and the simulation time, all for a given output and context. Key guidance indicators (KGI) are created from district characteristics and used to determine threshold values for the selection of the model complexity to be used. This contribution allows to advise and guide various users and modelers in their urban modelling, so as to promote a simulation which is not the most accurate, but the most suitable for the case study. Thus, the thesis proposes a methodology for the development of more parsimonious and therefore more effective decision support tools, allowing to make the various stakeholders aware of all the parsimony challenges: move from the logic of always more to just the right thing.; La recherche doit répondre aux enjeux énergétiques globaux afin de réduire les consommations énergétiques et les émissions de gaz à effet de serre pour limiter l’impact du changement climatique. Cette recherche s’appuie notamment sur le développement de nouveaux outils de simulation urbaine, appelés UBEM (Urban Building Energy Modelling), afin d’aider les collectivités, les bureaux d’études et autres acteurs de la transition énergétique à réduire les consommations d’énergie du secteur du bâtiment. Ces UBEM sont composés de modèles devant intégrer les problématiques de manque de données de paramétrage et de coût de calcul liés à la simulation urbaine. De nombreux modèles existent avec des niveaux de détail différents, afin de simuler l’ensemble des phénomènes physiques liés au bâti, aux systèmes énergétiques ou encore aux sollicitations extérieures, en respectant ces contraintes. De par cette grande diversité de modèles à disposition de l’utilisateur, ce dernier peut se retrouver dans des situations où la sélection des modèles les plus adaptés à son étude peut s’avérer fastidieuse et complexe. Ainsi, une méthodologie permettant de réaliser une simulation dite « parcimonieuse » est proposée dans cette thèse. La parcimonie de simulation a pour objectif de trouver le bon niveau de modélisation en déterminant le point d’équilibre entre : le nombre de paramètres d’entrée et leurs incertitudes, le niveau de détail du modèle avec ses hypothèses simplificatrices, la précision obtenue vis-à-vis d’une référence et le temps de simulation, le tout pour une sortie et un contexte donnés. Pour cela, des KGI (Key Guidance Indicators), créés à partir des caractéristiques liées à l’échelle quartier, sont utilisés afin de déterminer des valeurs seuils permettant de choisir quel niveau de modélisation utiliser suivant le quartier. Cette contribution permet de pouvoir conseiller et guider divers utilisateurs et modélisateurs, dans leurs modélisations urbaines, afin de proposer une simulation non pas la plus précise, mais la plus adaptée au cas d’étude. Cette thèse propose ainsi une méthodologie pour le développement d’outils d’aide à la décision plus parcimonieux et donc plus efficaces, permettant passer de la logique du toujours plus à juste ce qu’il faut.

The French residential and tertiary sectors account for about 45% of energy consumption and 20% of greenhouse gas emissions, constituting a large savings potential which is relatively easy to mobilise in comparison with other sectors such as transport or industry. This thesis develops a decision-aiding method for territories stakeholders willing to implement building energy retrofit measures. This method relies on a building stock modeling based on the enrichment of heterogeneous databases available to local decision-makers. An optimization problem of energy renovation measures activates levers at the building-level over the territory, turning dimensionality into a key issue this work. A meta-model of building heating energy consumption, adapted to this context, is constructed from a dynamic urban model. A dedicated characterisation of both thermal retrofit and energy systems is conducted, basing solutions on observations of the current French building context. Both modeling and optimization methods are finally applied to real territories, and used to conduct studies related to the energy transition context.; Les secteurs résidentiel et tertiaire français représentent environ 45% de la consommation d'énergie et 20% des émissions de gaz à effet de serre, constituant un gisement d'économies important et relativement facilement mobilisable en comparaison à d'autres secteurs comme le transport ou l'industrie. Cette thèse développe une méthode d'aide à la décision territoriale pour la mise en oeuvre opérationnelle de la rénovation énergétique des bâtiments. Cette méthode repose sur une caractérisation des territoires basée sur l'enrichissement de bases de données hétérogènes et disponibles aux acteurs locaux. Un problème d'optimisation des mesures de rénovation énergétique permet d'actionner des leviers au niveau de chaque bâtiment du territoire, mettant la question de la dimensionnalité au cœur de ce travail. Un méta-modèle de la consommation énergétique de chauffage des bâtiments, adapté à ce contexte, est construit à partir d'un modèle dynamique urbain. Les solutions techniques de rénovation modélisées reposent sur une observation du contexte actuel français, et font d'objet d'une caractérisation technico-économique dédiée. Les méthodes de modélisation et d'optimisation sont enfin appliquées à différents territoires, et exploitées pour mener des études en lien avec le contexte de la transition énergétique.

The French residential and tertiary sectors account for about 45% of energy consumption and 20% of greenhouse gas emissions, constituting a large savings potential which is relatively easy to mobilise in comparison with other sectors such as transport or industry. This thesis develops a decision-aiding method for territories stakeholders willing to implement building energy retrofit measures. This method relies on a building stock modeling based on the enrichment of heterogeneous databases available to local decision-makers. An optimization problem of energy renovation measures activates levers at the building-level over the territory, turning dimensionality into a key issue this work. A meta-model of building heating energy consumption, adapted to this context, is constructed from a dynamic urban model. A dedicated characterisation of both thermal retrofit and energy systems is conducted, basing solutions on observations of the current French building context. Both modeling and optimization methods are finally applied to real territories, and used to conduct studies related to the energy transition context., Les secteurs résidentiel et tertiaire français représentent environ 45% de la consommation d'énergie et 20% des émissions de gaz à effet de serre, constituant un gisement d'économies important et relativement facilement mobilisable en comparaison à d'autres secteurs comme le transport ou l'industrie. Cette thèse développe une méthode d'aide à la décision territoriale pour la mise en oeuvre opérationnelle de la rénovation énergétique des bâtiments. Cette méthode repose sur une caractérisation des territoires basée sur l'enrichissement de bases de données hétérogènes et disponibles aux acteurs locaux. Un problème d'optimisation des mesures de rénovation énergétique permet d'actionner des leviers au niveau de chaque bâtiment du territoire, mettant la question de la dimensionnalité au cœur de ce travail. Un méta-modèle de la consommation énergétique de chauffage des bâtiments, adapté à ce contexte, est construit à partir d'un modèle dynamique urbain. Les solutions techniques de rénovation modélisées reposent sur une observation du contexte actuel français, et font d'objet d'une caractérisation technico-économique dédiée. Les méthodes de modélisation et d'optimisation sont enfin appliquées à différents territoires, et exploitées pour mener des études en lien avec le contexte de la transition énergétique.

Many torrential protective check dams have been built in French mountainous areas since the 19th century. They aim to reduce risk in torrential watersheds. Analysis of their effectiveness is needed to assess residual risk and to choose the best maintenance strategy in a context of reduced budgets. Chapter I introduces main issues due both to definition of effectiveness concept and also the several criteria and system scales that have to be assessed. Moreover, required expertise is based on imperfect information, provided by several sources with different reliability levels. To help such decisions, this thesis proposes to break down general assessment into several smaller decision-making problems. In chapter II, dependability analysis tools and Evidential Reasoning based-decision-aiding methods (ER-DAMs), using fuzzy sets and possibility theories, are chosen to help individual decisions. Chapters III to V then introduce new developments. Effectiveness concept is first defined. A multi-scale dependability analysis helps to describe each decision-making problem. ER-DAMs are then adapted to help effectiveness assessment at each system’s scale. Technical improvements are provided to these methods for a better knowledge representation and final decision. Improved methods are then associated. Finally, individual problems and associated methods are integrated in a generic methodology to help torrential protective measures’ effectiveness assessment at watershed scale. The last chapter VI focuses on discussion of integrative aspects and of ER-DAMs’ specific developments. It gives some elements to improve methods but also to help operational implementation of the generic methodology.; Depuis le 19ème siècle, de nombreux dispositifs de protection ont été implantés en montagne pour réduire le risque torrentiel. L'évaluation multi-échelle de leur efficacité est nécessaire pour comparer et choisir les stratégies de maintenance et de gestion de l’occupation des sols. Le chapitre I met en évidence les ambiguïtés du concept d’efficacité évalué selon plusieurs critères dans un contexte d’information imparfaite, issue de sources multiples, inégalement fiables. Pour aider l’évaluation multidimensionnelle, le problème de décision est décomposé en plusieurs sous-problèmes formulés, modélisés, traités puis intégrés. L’état de l’art du chapitre II permet de retenir les méthodes de la sûreté de fonctionnement (SdF) et d'aide à la décision (AD) basées sur le Raisonnement Évidentiel, associant les ensembles flous, les possibilités, les fonctions de croyance et la fusion d’information pour traiter chaque problème. Le chapitre III explicite le concept d'efficacité puis propose une adaptation des méthodes de la SdF à la formulation multi-échelle des problèmes. Le chapitre IV adapte les méthodes d'AD basées sur le Raisonnement Évidentiel, les améliore pour mieux représenter la connaissance disponible et évaluer la qualité d’une décision, et les associe. Le chapitre V propose une méthodologie séquentielle qui intègre ces méthodes pour évaluer les mesures de protection, de l’échelle de l’ouvrage à celle du bassin d’enjeux. Enfin, le chapitre VI discute les résultats, identifie les apports respectifs de l'intégration et des nouvelles méthodes, puis décrit les perspectives de déploiement opérationnel de la méthodologie développée.

National audience; Urban planning is an important issue for all cities. In order to meet the challenges of sustainable urban planning, we propose a participative decision-support tool that allows stakeholders to engage jointly in structuring a decision process, to identify alternatives, to construct criteria, to challenge their relevance and to evaluate them. The novelty in our approach is the use of an argumentative approach to support multicriteria decision aiding. The use of an argumentative framework allows the stakeholders to formalize the decision problem by taking explicitly into account the diverse opinions expressed and ensuring their traceability. Through the argumentative approach, our goalis thus to enhance participatory decision making by organizing and formalizing debates between stakeholders. To this effect, we propose AIPA, an interface the makes the transition between natural language and abstract argumentation systems. Our aim is to place debates at the center of the decision analysis process in order to facilitate the acceptance of the final decision by all parties.

After some central statements on the assessment process, decision-aiding by Decision-oriented Assessment will be presented. Then rules for deciding about the client’s question will be explained. After that the basis of every assessment is listed: the requirements and how to gather them. The behavioral equation of Decision-oriented Assessment will be introduced and its usefulness for the structuring of the assessment process will be shown. One further crucial phase of the assessment process is the selection of sources of information. - The basis of every sound psychological assessment is observation of behavior. Important parts of behavior can only be observed by the subjects themselves. Decision-oriented Interviewing enables assessors to gather these self-observations. The Instrument for the Description of Interviewer Competence in Proficiency Assessment (DIPA, Strobel, 2004) highlights the strengths and weaknesses of an interviewer when gathering self-observations from subjects. - Inevitably in the assessment process all pieces of information must be integrated so that, if agreed, well-founded recommendations can be derived.

A proper analysis of industrial data can provide material for decision making. The research work presented deals with the question: how can one convert raw data into useable information, to contribute to the knowledge management of an organization and improve its dynamic decision making? A decision-aid process is proposed. It implies actors of the organization and use of formal methods. Firstly, it analyses and formalizes decisional problems. Then, it develops an appropriate decision-aid on the basis of statistics. Our methodology is applied to a specific issue: capacity management of IT of a STMicroelectronics plant. This application raises a decision issue: managers have to ensure the right balance between infrastructure cost and service level offered. We demonstrate that the process may provide relevant support. This negates two managerial dilemmas, usually encountered when managing capacity: complexity of IT systems and incorporation of the business activity. Our application has been developed in the scope of the ITIL framework. It will be shown how the process builds predictive models, which link the activity of hardware servers to the industrial activity. Methods are also proposed, to monitor daily the quality of these models, as well as the overall activity of the IS. This work helps at formalizing quantitatively organizational knowledge, facilitating its use in decisional processes, but also ensuring its positive change over time. We hope this research is laying some foundations for a broader exploitation of the data stored in modern manufacturing systems, through future development of decision-support systems and Big Data initiatives.; Les données industrielles offrent un matériau pour la prise de décision. Les travaux présentés concernent la transformation de données brutes en connaissances, pour contribuer au système de connaissances d’une organisation et améliorer son système décisionnel. Un processus d’aide à la décision est proposé. Il implique les acteurs de l’organisation et l’emploi de méthodes formelles. D’abord, il analyse et formalise les problématiques décisionnelles. Ensuite, il construit une aide la décision quantitative. Cette méthodologie est appliquée à un problème particulier : la gestion des capacités des TI d’une usine de STMicroelectronics. En effet, les managers doivent assurer un équilibre entre le coût de l’infrastructure TI et le niveau de service offert. Notre processus offre une aide pertinente. Il permet de surmonter deux enjeux, fréquents lors de la gestion des capacités : la complexité des systèmes IT et la prise en compte de l’activité métier. Situant ces travaux dans le cadre du référentiel ITIL, l’application du processus permet de constituer des modèles prédictifs, mettant en relation l’activité des serveurs informatiques et l’activité industrielle. Cette application permet aussi de contrôler dynamiquement la validité des modèles, ainsi que l’activité quotidienne du SI. Nos travaux formalisent quantitativement des connaissances, en favorisent l’utilisation dans les processus décisionnels, et en assurent l’évolution dans le temps. Nos recherches posent des fondations pour un plus large recours plus à l’exploitation des données issues des systèmes de production, dans le cadre du développement de systèmes de support à la décision et de perspectives Big Data.

A proper analysis of industrial data can provide material for decision making. The research work presented deals with the question: how can one convert raw data into useable information, to contribute to the knowledge management of an organization and improve its dynamic decision making? A decision-aid process is proposed. It implies actors of the organization and use of formal methods. Firstly, it analyses and formalizes decisional problems. Then, it develops an appropriate decision-aid on the basis of statistics. Our methodology is applied to a specific issue: capacity management of IT of a STMicroelectronics plant. This application raises a decision issue: managers have to ensure the right balance between infrastructure cost and service level offered. We demonstrate that the process may provide relevant support. This negates two managerial dilemmas, usually encountered when managing capacity: complexity of IT systems and incorporation of the business activity. Our application has been developed in the scope of the ITIL framework. It will be shown how the process builds predictive models, which link the activity of hardware servers to the industrial activity. Methods are also proposed, to monitor daily the quality of these models, as well as the overall activity of the IS. This work helps at formalizing quantitatively organizational knowledge, facilitating its use in decisional processes, but also ensuring its positive change over time. We hope this research is laying some foundations for a broader exploitation of the data stored in modern manufacturing systems, through future development of decision-support systems and Big Data initiatives., Les données industrielles offrent un matériau pour la prise de décision. Les travaux présentés concernent la transformation de données brutes en connaissances, pour contribuer au système de connaissances d’une organisation et améliorer son système décisionnel. Un processus d’aide à la décision est proposé. Il implique les acteurs de l’organisation et l’emploi de méthodes formelles. D’abord, il analyse et formalise les problématiques décisionnelles. Ensuite, il construit une aide la décision quantitative. Cette méthodologie est appliquée à un problème particulier : la gestion des capacités des TI d’une usine de STMicroelectronics. En effet, les managers doivent assurer un équilibre entre le coût de l’infrastructure TI et le niveau de service offert. Notre processus offre une aide pertinente. Il permet de surmonter deux enjeux, fréquents lors de la gestion des capacités : la complexité des systèmes IT et la prise en compte de l’activité métier. Situant ces travaux dans le cadre du référentiel ITIL, l’application du processus permet de constituer des modèles prédictifs, mettant en relation l’activité des serveurs informatiques et l’activité industrielle. Cette application permet aussi de contrôler dynamiquement la validité des modèles, ainsi que l’activité quotidienne du SI. Nos travaux formalisent quantitativement des connaissances, en favorisent l’utilisation dans les processus décisionnels, et en assurent l’évolution dans le temps. Nos recherches posent des fondations pour un plus large recours plus à l’exploitation des données issues des systèmes de production, dans le cadre du développement de systèmes de support à la décision et de perspectives Big Data.

International audience; In the last decade the interest for electric production using PhotoVoltaic System (PVS) has strongly increased; namely for the citizen who is able to use roofs or personal surfaces to put in place such systems. For instance, the installed residential PVS capacity has grown to 550 MW (Megawatt) in metropolitan France during the last years. The same trend can be noticed in many developed countries at the same time. However, in light of this investment, people would like to be informed of the different aspects, especially the economic and environmental ones, in order to make their choice. In this sense, this paper deals with the decision-making problem for the residential PVS investment. Different alternatives of module surfaces and PV technology installation are considered and a procedure founded on the ELECTRE approach to aid the citizen in his choice is proposed.