Aide à la décision pour la planification stratégique des investissements industriels sous incertitudes multidimensionnelles dans un contexte de rupture technologique aéronautique // Decision support for the strategic planning of industrial investments und

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 : (1) la représentation formelle et la combinaison des incertitudes hétérogènes dans un cadre mathématique cohérent et à complexité maîtrisée ; (2) l'évaluation de la résilience des stratégies face à des scénarios peu prévisibles et la formalisation de stratégies dynamiques optimisant simultanément risques et opportunités ; (3) 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: (1) the formal representation and combination of heterogeneous uncertainties within a coherent and computationally tractable mathematical framework; (2) the evaluation of strategy resilience against hard-to-predict scenarios and the formalisation of dynamic strategies jointly optimising risks and opportunities; (3) 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 : 01/10/2026
WEB : https://institutminestelecom.recruitee.com/o/phd-proposal-decision-support-for-the-strategic-planning-of-industrial-investments-under-multidimensional-uncertainties-in-an-aeronautical-technological-di

Programmes ministériels spécifiques

IMT Mines Albi

309 SYSTEMES

Le ou la candidat(e) devra être titulaire d'un diplôme de Master (ou équivalent) dans l'un des domaines suivants : • Génie industriel, recherche opérationnelle ou ingénierie des systèmes de décision ; • Mathématiques appliquées, statistiques ou informatique avec spécialisation en optimisation. Compétences et qualités souhaitées • Techniques : solides bases en optimisation (programmation mathématique, stochastique ou robuste), intérêt pour les méthodes MCDM et la modélisation de l'incertitude ; • Scientifiques : capacité à mener une recherche bibliographique rigoureuse, à formaliser des modèles conceptuels et à concevoir des protocoles expérimentaux en lien avec un partenaire industriel ; • Personnelles : goût pour les problématiques industrielles complexes, aptitude au travail en équipe pluridisciplinaire de recherche, autonomie et rigueur intellectuelle ; • Linguistiques : maîtrise du français (langue de travail) ; niveau opérationnel en anglais écrit et parlé pour la rédaction scientifique et les communications internationales.
Candidates must hold a Master's degree (or equivalent) in one of the following fields: • Industrial engineering, operations research or decision systems engineering; • Applied mathematics, statistics or computer science with a specialisation in optimisation. Required Skills and Qualities • Technical: strong foundations in optimisation (mathematical, stochastic or robust programming), interest in MCDA methods and uncertainty modelling; • Scientific: ability to conduct rigorous literature reviews, formalise conceptual models and design experimental protocols in collaboration with an industrial partner; • Personal: enthusiasm for complex industrial problems, ability to work in multidisciplinary research teams, autonomy and intellectual rigour; • Languages: fluency in French (working language); operational level of written and spoken English for scientific writing and international communications.