Contribution à l'étude des couches minces et des diodes Schottky à base de la poly(o-toluidine) : Elaboration, caractérisation et modélisation

Abstract

La maîtrise de la complexité des problèmes décisionnels sur le territoire requiert un très grand volume de données à référence spatiale. 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 fournissent des informations insuffisantes pour la prise de décision et ne disposent pas des capacités analytiques pour supporter la nature multicritère des problèmes à référence spatiale. Afin d’augmenter les capacités d’analyse spatiale et décisionnelle des SIG, plusieurs 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. Cependant, ils restent limités vis-àvis de la nature 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 compte d’une diversité des facteurs souvent conflictuels. Depuis sont émergence, l’analyse multicritère a fait l’objet d’application à de nombreux problèmes à référence spatiale 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. Le SIG est bien adapté pour appréhender la complexité des problèmes de décision à référence spatiale, mais il est limité lorsqu’il s’agit de prendre en compte la dimension multicritère de ces problèmes. Et l’AMC permet la formulation et l’analyse multicritère des problèmes spatiaux, mais elle est incapable de représenter la dimension spatiale de ces problèmes. Dans ce travail de recherche, notre intérêt s’est porté sur le développement de solutions méthodologiques et informatiques dédiées au renforcement des capacités décisionnelles dans les SIG, afin de les rendre de véritables systèmes d’aide à la décision à référence spatiale. Nous avons, d’une part, exploré l’idée d’utilisation de la nouvelle génération de SIG, dite SIG à multi-représentation (SIGMR), pouvant supporter plusieurs représentations simultanément. Le décideur a donc une vision globale et complète de tout l’espace de travail selon les différentes représentations possibles. La recherche et l’analyse selon les critères spatiaux devient plus efficace et sur tout plus pertinente. L’utilisation des SIGMR comme outils de base pour la centralisation de toutes les données, spatiales et aspatiales, est une alternative assez récente dont l’intérêt principal, dans le domaine de l’aide à la prise de décision, est la grande facilité d’analyse spatiale sur des données géographiques à représentations multiples. Et nous avons, d’autre part, cherché les moyens les plus appropriés à intégrer avec le SIGMR en réponse aux nouvelles exigences des décideurs, tel que le perfectionnement de l’information, l’introduction de l’information préférentielle et l’amélioration du processus de prise de décision territoriale. Pour ce faire, nous avons suivi une méthodologie itérative, en commençant par l’étude d’un problème de localisation industrielle qui nous semble assez représentatif pour identifier les caractéristiques des problèmes décisionnels sur le territoire. Ensuite, nous avons étudié les solutions existantes pour la résolution du problème et montré leurs limites. Après, c’est l’étape du choix de la solution la plus convenable au problème décisionnel à référence spatiale concerné. Pour notre cas, nous avons constaté que les solutions existantes malgré qu’elles soient assez satisfaisantes elles sont limitées pour tenir compte de certaines caractéristiques des problèmes décisionnels sur le territoire tel que les préférences des décideurs et l’incertitude et l’imprécision dans les bases de données géographiques. Pour supporter ces caractéristiques nous avons introduis des fonctions basées sur l’analyse floue, l’approche d’analyse hiérarchique de la méthode AHP et la programmation mathématique dans la solution choisie pour construire finalement la solution à considérer comme satisfaisante et convaincante. Finalement, nous avons développé des solutions informatiques afin de montrer concrètement l’apport de l’intégration de l’analyse multicritère et le système d’information géographique.