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Titre: Fouille de données en épidémiologie spatial : Contribution à la sélection des sites industriels

Domaine: Mathématiques informatique (MI)

Filière: Informatique

Option: Informatique

Auteur: TAIBI Aissa

Soutenu (e) le: 18/04/2018

Sous la direction de: ATMANI Baghdad, Professeur, Université Oran 1

Le président du jury : BELALEM Ghalem, Professeur, Université Oran 1

Examinateur1: BENAMRANE Nacéra, Professeur, Université USTO Oran

Examinateur2: CHIKH Mohamed Amine, Professeur, Université Tlemcen

Examinateur3: DJEBBAR Bachir, Professeur, Université USTO Oran

Examinateur4: SEKHRI Larbi, Professeur, Université Oran 1

Mention: Très Honorable

Résumé:

Les praticiens de la santé confirment que les zones industrielles constituent une menace sur la santé des citoyens. Pour entreprendre ce problème de santé public à ces débuts il faut sélectionner ces zones sur des bases scientifiques. La sélection des sites industriels est un problème géo-décisionnel en relation avec l'aménagement territoriale et affecte par conséquent la santé des citoyens. Sa complexité est due à un grand volume de données géographiques. Pour le traitement de ces données, le système d'information géographique (SIG) se présente comme l'outil le plus adéquat, à travers ses capacités de stockage, de gestion, d'analyse, de modélisation et d'affichage. Néanmoins, les SIG ne disposent pas des capacités analytiques pour supporter la nature multicritère des problèmes géo-décisionnel. Afin de faire évoluer le SIG en outil d'aide à la décision spatiale, les chercheurs ont proposé l'intégration des fonctionnalités analytiques plus sophistiquées basées sur des outils de la recherche opérationnelle tels que : la programmation linéaire, les algorithmes génétiques, les réseaux de neurones, l'intelligence artificielle, etc. Ces outils ont permis d'améliorer les potentialités analytiques des SIG qui restent limités vis-à-vis de l'aspect multicritère des problèmes d'aide à la décision à référence spatiale. Les méthodes d'analyse multicritère (AMC) présentent l'outil le plus adapté pour surmonter cette limite. Ces méthodes offrent la possibilité de tenir en compte une diversité de critères souvent conflictuels. Depuis son émergence, l'analyse multicritère a fait l'objet d'application à de nombreux problèmes à référence spatiale même sans l'utilisation du SIG. Cependant, les méthodes d'AMC ne permettent pas la prise en compte de l'aspect spatial, alors qu'il est nécessaire d'étudier et d'analyser la distribution géographique des actions, des critères d'évaluation et de l'information préférentielle.L'intégration SIG-AMC est, donc, la solution la plus adéquate pour l'aide à la décision à référence spatiale.Dans ce travail de recherche, notre intérêt s'est porté sur le développement de solutions méthodologiques et informatiques dédiées au renforcement de ce lien légitime entre les SIG et l'AMC. Nous avons proposée une intégration SIG-AMC mixte et souple.Une consolidation du modèle décisionnel basé sur AHP (Analytic Hierarchy Process) par un ensemble de règle de production est proposée. L'utilisation des règles a conduit à une réduction considérable des critères techniques issue d'une expertise objective en un ensemble réduit de critères à caractère subjectif convenable a AHP. La logique floue est introduite au niveau de la construction des matrices de comparaison par pair. L'objectif est d'alléger l'incertitude et la subjectivité des décideurs qui construisent ces matrices. Un SDSS (Spatial Decision Support System) qui concrétise l'approche est proposé pour l'aide à la décision lors de la sélection des zones industrielles dans le cadre d'un projet étatique.


Mots clefs: SIG; Analyse multicritère (AMC); Aide à la décision; Intégration SIG-AMC; AHP; PROMETHEEII; Logique Floue; Zone industrielle; TFN; Sélection de site.


Publications associées à la thèse

Article 1:

Titre: Geographic Information System-based PROMETHEE II Method: An approach for ranking industrial zones

Revue: Journal of Digital Information Management (JDIM)

Référence: Journal of Digital Information Management (JDIM), Volume 15; pp148-158

Date: 18/03/2017

Publications associées à la thèse

Article 2:

Titre: Combining Fuzzy AHP with GIS and Decision Rules for Industrial Site Selection

Revue: International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence IJIMAI

Référence: International Journal of Interactive Multimedia and Artificial Intelligence, Vol. 4,60-69

Date: 30 /06/2017