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Création d'un indice de gravité sur la biodiversité pour évaluer les risques de pollutions accidentelles dans l'industrie : une approche de tri multi-critères

dc.contributor.advisorBouyssou, Denis
dc.contributor.advisorÖztürk, Meltem
hal.structure.identifier
dc.contributor.authorDenat, Tom*
dc.date.accessioned2017-08-28T15:28:29Z
dc.date.available2017-08-28T15:28:29Z
dc.date.issued2017-07-05
dc.identifier.urihttps://basepub.dauphine.fr/handle/123456789/16640
dc.description.abstractfrCette thèse s'appuie sur deux axes. L'un appliqué traite de la création d'un indicateur dont le but est d'évaluer la gravité attendue des conséquences d'un scénario de pollution accidentelle. J'ai choisi d'utiliser des outils méthodologiques appartenant au domaine de l'aide multi-critères à la décision pour traiter ce premier sujet. Ce problème impliquant plusieurs disciplines scientifiques, j'ai choisi de le diviser en plusieurs sous-problèmes à travers une arborescence de critères. J'ai également impliqué plusieurs experts, notamment en toxicologie et en écologie afin de mieux prendre en compte les aspects liés à ces deux disciplines dans la création de cet indicateur.L'étude des méthodes de tri multicritère effectuée lors des recherches sur le premier axe m'a amené à en proposer une nouvelle que j'ai nommé algorithme du Dominance Based Monte Carlo (DBMC). Cet algorithme a comme particularités de n'être pas fondé sur un modèle et de fonctionner de manière stochastique. Nous avons étudié ses propriétés théoriques, en particulier nous avons démontré qu'en dépit de sa nature stochastique, le résultat de l'algorithme Dominance Based Monte Carlo converge presque sûrement. Nous avons également étudié son comportement et ses performances pratiques à travers un test nommé k-fold cross validation et les avons comparés aux performances d'autres algorithmes d'élicitation des préférences pour le tri multi-critères.fr
dc.language.isoen
dc.subjectAide multi-Critères à la décisionfr
dc.subjectÉlicitation des préférencesfr
dc.subjectÉtudes de risquesfr
dc.subjectMulti-Criteria decision aidingen
dc.subjectPreference elicitationen
dc.subjectRisk studiesen
dc.subject.ddc003.56
dc.titleCreation of a Biodiversity Severity Index to evaluate the risks of accidental pollutions in the industry : a multi-criteria sorting approachen
dc.titleCréation d'un indice de gravité sur la biodiversité pour évaluer les risques de pollutions accidentelles dans l'industrie : une approche de tri multi-critèresfr
dc.typeThèse
dc.contributor.editoruniversityUniversité Paris Dauphine
dc.description.abstractenThis thesis is based on two main axes. The first one deals with the creation of an indicator that aims at evaluating the expected severity of the consequences of a scenario of accidental pollution. In order to create this methodology ofevaluation, I chose to use methodological tools from multi-criteria decision aiding. So as to deal with the complexity of this problem, i decided to split it into several sub-problems using a hierarchy of criteria, being mainly inspired by the "value focused thinking approach". In this work, I interacted with several experts in toxicology and in ecology in order to betterdeal with every aspect of this problem.While studying several elicitation methods for the multi-criteria sorting problem, I proposed a new one that I named Dominance Based Monte Carlo algorithm (DBMC), which brings me to the secons axis of this thesis. This elicitation algorithm has two main specificities: being model free and a stochastic functionning. In this thesis, we study its theoretical properties. In particular, we prove that despite its stochastic nature, the result of the Dominance Based Monte Carlo algorithm converges almost surely. We also study its practical performances through a test named k-fold validation and we compared these performances to those of other elicitation algorithms for the sorting problem.en
dc.identifier.theseid2017PSLED013
dc.subject.ddclabelRecherche opérationnelle
hal.author.functionaut


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