Topic description
L'industrie aéronautique traverse une période de rupture technologique majeure : nouvelles plateformes avions, durcissement réglementaire et volatilité de la demande créent un environnement d'investissement inédit pour les sous-traitants. Ces acteurs doivent arbitrer entre la préservation de leurs actifs industriels existants et l'engagement dans de nouveaux procédés de fabrication dont la maturité technologique, le coût total et l'acceptabilité normative restent incertains. Ce dilemme stratégique se pose dans un contexte où les incertitudes sont multidimensionnelles et hétérogènes — stochastiques pour la demande, scénarisables pour la réglementation, profondes au sens de Knight pour la technologie — et où plusieurs métiers aux critères et aux attitudes face au risque différenciés doivent co-construire les décisions d'investissement pluriannuelles.
Les outils décisionnels actuels ne permettent pas de traiter conjointement ces trois dimensions d'incertitude sans tomber dans le réductionnisme probabiliste ou l'explosion combinatoire des scénarios. Par ailleurs, les modèles d'optimisation existants produisent des solutions formelles que les décideurs ne s'approprient pas, faute de transparence et d'interprétabilité.
Cette thèse vise à concevoir et valider un cadre d'aide à la décision pluriannuelle pour les investissements industriels sous incertitudes multidimensionnelles. Elle s'articule autour de six questions de recherche structurées en trois niveaux : la représentation formelle et la combinaison des incertitudes hétérogènes dans un cadre mathématique cohérent et à complexité maîtrisée ; l'évaluation de la résilience des stratégies face à des scénarios peu prévisibles et la formalisation de stratégies dynamiques optimisant simultanément risques et opportunités ; la conception d'un outil hybride conciliant rigueur mathématique et appropriation par des décideurs aux préférences hétérogènes dans un processus multi-métiers.
La démarche combinera optimisation robuste et stochastique, théorie des options réelles, aide multicritère à la décision et théorie de la décision comportementale. Elle sera conduite en étroite collaboration avec le partenaire industriel, depuis la cartographie des besoins décisionnels jusqu'à la validation du prototype d'outil en situation réelle.
Les contributions attendues sont : un cadre conceptuel catégorisant les incertitudes aéronautiques, un modèle d'optimisation pluriannuel intégrant résilience et agilité, une méthodologie multi-points de vue tenant compte des attitudes différenciées face au risque, et un outil d'aide à la décision hybride expert/décideur opérationnel et validé industriellement.
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The aeronautical industry is undergoing a period of major technological disruption: new aircraft platforms, tightening regulatory requirements and demand volatility are creating an unprecedented investment environment for sub-contractors. These firms must arbitrate between preserving their existing industrial assets and committing to new manufacturing processes whose technological maturity, total cost and normative acceptability remain uncertain. This strategic dilemma arises in a context where uncertainties are multidimensional and heterogeneous — stochastic for demand, scenario-based for regulation, and deep in the Knightian sense for technology — and where multiple business functions with differentiated criteria and risk attitudes must jointly build multi-year investment decisions.
Existing decision-making tools cannot jointly address these three uncertainty dimensions without falling into probabilistic reductionism or combinatorial explosion of scenarios. Furthermore, current optimisation models produce formal solutions that decision-makers fail to appropriate, due to a lack of transparency and interpretability.
This thesis aims to design and validate a multi-year decision-support framework for industrial investments under multidimensional uncertainties. It is structured around six research questions at three levels: the formal representation and combination of heterogeneous uncertainties within a coherent and computationally tractable mathematical framework; the evaluation of strategy resilience against hard-to-predict scenarios and the formalisation of dynamic strategies jointly optimising risks and opportunities; the design of a hybrid tool reconciling mathematical rigour with adoption by decision-makers holding heterogeneous preferences in a multi-function process.
The methodology will combine robust and stochastic optimisation, real options theory, multi-criteria decision analysis and behavioural decision theory. It will be conducted in close collaboration with the industrial partner, from decision-need mapping through to the validation of the tool prototype in real conditions.
Expected contributions include: a conceptual framework categorising aeronautical uncertainties, a multi-year optimisation model integrating resilience and agility, a multi-viewpoint methodology accounting for differentiated risk attitudes, and a validated hybrid expert/decision-maker decision-support tool.
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Début de la thèse : 01/10/
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