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# Proposition d'intégration d'un outil d'aide à la décision dans les méthodologies multicritères de conception de produit

Héloïse Dauvillaire, Pierre-Thomas Doutre, Christelle Grandvallet

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Héloïse Dauvillaire, Pierre-Thomas Doutre, Christelle Grandvallet. Proposition d'intégration d'un outil d'aide à la décision dans les méthodologies multicritères de conception de produit. Colloque S.Mart 2025 : Recherche et enseignement agiles pour une industrie soutenable, S.Mart, May 2025, Vogüé, France. hal-05111952

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Submitted on 13 Jun 2025

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# Proposition d'intégration d'un outil d'aide à la décision dans les méthodologies multicritères de conception de produit

H. Dauvillaire a¹, P-T. Doutre a, C. Grandvallet a

a Univ. Grenoble Alpes, CNRS, Grenoble INP*, G-SCOP
38000 Grenoble, France

*Grenoble Institute of Technology, Univ. Alpes

¹ e-mail : heloise.dauvillaire@grenoble-inp.fr

## 1. INTRODUCTION

La conception de produits est un processus complexe nécessitant une analyse approfondie de multiples paramètres. Cette complexité est accrue dans des contextes collaboratifs où les parties prenantes, issues de disciplines variées, doivent concilier des perspectives et des objectifs parfois divergents [1]. De plus, la prise de décision aux premières étapes de la conception implique un niveau important d'incertitude, d'imprécision et de subjectivité [2]. Il devient alors crucial de disposer d'outils méthodologiques capables d'assister les décideurs en leur permettant de traiter des données nombreuses. Les méthodes d'analyse décisionnelle multicritère (MCDA) sont couramment utilisées dans les processus de conception, car elles permettent de comparer les possibilités en fonction de critères multiples. Elles reposent cependant sur des processus nécessitant une attention particulière, notamment lorsqu'elles sont utilisées comme outils normatifs plutôt que comme simples supports à la décision [1,3]. On observe en effet que les méthodes MCDA appliquées à des problèmes de conception échouent parfois à appréhender correctement la subjectivité des décideurs en prescrivant une solution éloignée de la décision réelle [1;4]. Cet écart s'explique notamment par des difficultés à saisir et interpréter les priorités implicites des parties prenantes, et à agréger leurs préférences en une solution optimale conformément à leurs attentes [4].

L'étude bibliographique réalisée en première partie d'article a permis d'identifier précisément les difficultés liées à l'application des méthodes MCDA par les décideurs lors de la conception de produits. En réponse à ce constat, l'objectif de l'article est de proposer l'intégration d'un outil dynamique d'aide à la décision dans ces méthodes, puis de partager les retours d'expériences liés à la mise en pratique de cette nouvelle approche dans un cas d'étude.

## 2. ETAT DE L'ART

### 2.1. Les méthodes MCDA

Les méthodes MCDA sont développées depuis plusieurs décennies et sont largement appliquées dans des domaines variés, comme l'ingénierie, la gestion, et l'urbanisme. Elles respectent toutes globalement la même structure [1,4,5,6], que nous pouvons décrire de la manière suivante :

**Première étape :** définition des paramètres d'entrée et des critères d'évaluation [fig 1].

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 1 : définition des paramètres d'entrée et des critères d'évaluation</figcaption></figure>

**Deuxième étape :** construction des solutions candidates en combinant les paramètres d'entrée [fig 2].

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 2 : Construction des candidats</figcaption></figure>

**Troisième étape :** Construction des échelles d'évaluation pour chaque critère [fig 3].

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 3 : Construction des échelles d'évaluation</figcaption></figure>

**Quatrième étape :** Evaluation des candidats pour chaque critère [fig 4].

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 4 : évaluation des candidats</figcaption></figure>

Ces quatre premières étapes sont généralement décrites comme constituant la phase d'identification du problème [6].
Cinquième étape: Attribution du poids des critères [fig 5].

Cette étape est également définie comme la phase d'élicitation, construction ou interprétation des préférences. Elle est cruciale car les poids des critères traduisent les préférences des parties prenantes et influencent fortement l'issue du procédé.

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 5: Attribution du poids des critères (gauche) et calcul du score agrégé unique pour chaque candidat</figcaption></figure>

Sixième étape: Calcul du score agrégé unique pour chaque candidat [fig 5].

Un algorithme prend en entrée l'évaluation des candidats pour chaque critère, ainsi que le poids des critères, et attribue un score unique à chaque solution candidate. La solution obtenant le meilleur score est celle recommandée aux décideurs. Cette étape est définie dans la littérature comme la combinaison des évaluations [5], la résolution du système [6] ou encore l'agrégation des préférences [4].

La distinction entre les méthodes existantes se fait principalement pour les phases d'interprétation des préférences et de résolution du système. Les méthodes les plus couramment utilisées sont définies de la sorte :
La méthode AHP (Analytic Hierarchy Process) utilise des comparaisons par paires pour évaluer les priorités relatives.

La méthode ANP (Analytic Network Process) intègre des relations de dépendance entre les critères et les candidats.

La méthode ELECTRE (ELimination Et Choix Traduisant la REalité) utilise une approche de surclassement pour identifier les candidats dominant les autres selon des seuils de concordance et de discordance.

La méthode PROMETHEE (Preference Ranking Organization METHod for Enrichment Evaluations) classe les candidats sur la base de fonctions de préférence spécifiques pour chaque critère.

La méthode VIKOR (VIsekriterijumska Optimizacija i KOmpromisno Resenje) identifie une solution de compromis en minimisant les écarts entre les performances des candidats et une solution idéale pour chaque critère.

La méthode TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) classe les candidats en fonction de leur proximité à une solution idéale et de leur éloignement d'une solution anti-idéale.

De nombreux articles [1-10] examinent et analysent l'application de ces méthodes dans le domaine de la conception de produit, les comparent entre elles ou

proposent de nouvelles combinaisons méthodologiques. Plusieurs d'entre eux mettent en évidence des inconvénients et des freins liés à l'utilisation de ces méthodes, que nous détaillons dans la partie suivante.

## 2.2. Limites des méthodes MCDA appliquées à la conception de produits ou systèmes

Nous proposons d'effectuer une revue de l'état de l'art, dans laquelle nous relevons les obstacles, mauvaises pratiques et limitations associés à l'utilisation des méthodes MCDA. Nous nous focalisons principalement sur les limites liées à l'expérience du décideur sans aborder les limitations intrinsèques aux méthodes, telles que l'efficacité des algorithmes ou la complexité computationnelle. Les freins identifiés au cours de notre revue de littérature sont illustrés dans la figure 6 :

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 6: Inconvénients des méthodes MCDA</figcaption></figure>

* Définition des échelles de mesure

Les critères quantitatifs (par exemple le poids, l'aire d'une section) bénéficient d'échelles de mesure claires et objectives. Il arrive cependant que des critères qualitatifs soient choisis, en particulier dans des contextes managériaux ou stratégiques (par exemple le potentiel de création d'emplois ou l'acceptabilité d'une technologie). Ces critères sont souvent codés à l'aide de valeurs numériques arbitraires (« faible :-1 », « moyen :0 », « élevé :1 »), mais ces échelles ont des difficultés à traduire l'évolution, rarement linéaire, entre les niveaux [7]. Cet aspect est particulièrement critique lorsque les méthodes MCDA utilisent des opérations arithmétiques pour définir la solution optimale [8].

* Attribution des poids des critères

La phase d'attribution des poids des critères est cruciale, car ceux-ci traduisent les préférences des parties prenantes et influencent le calcul du score agrégé pour chaque candidat [9]. Cette étape est critique dans des contextes collaboratifs, où elle met en lumière les divergences et les biais des parties prenantes [3]. Les poids en MCDA varient selon la méthode utilisée. Certaines méthodes cherchent à refléter l'importance intrinsèque des critères, tandis que d'autres mettent en évidence les rapports de poids entre les critères. Cette variabilité empêche une utilisation interchangeable des
poids définis en cas de changement de méthode de calcul du score agrégé et peut fausser les résultats finaux [7].

* *Charge cognitive et opérationnelle*

Enfin, il est important de noter que les méthodes MCDA imposent une charge importante aux décideurs, qui doivent fournir de nombreux jugements, particulièrement lorsque le problème comporte un grand nombre de critères ou candidats [4]. Des techniques comme TOPSIS nécessitent par exemple jusqu'à 155 opérations pour un cas donné, contre 131 pour AHP et 40 pour VIKOR [10], entraînant une surcharge opérationnelle.

* *Effet « boîte noire »*

Un inconvénient majeur des méthodes MCDA réside dans leur effet "boîte noire", car le processus définissant la solution optimale est opaque pour les décideurs et peut être perçu comme une simple "manipulation de chiffres insignifiants et magiques" [1]. Ces méthodes ont souvent des difficultés à aligner leur cadre rigide avec les dynamiques cognitives des décideurs, qui sont souvent influencées par des contraintes pratiques [4].

* *Validité du score unique*

Le calcul des scores agrégés pour classer les solutions candidates repose sur des hypothèses fortes et simplificatrices, remettant en question la pertinence d'un score unique. Si la méthode de calcul est mal définie ou inadaptée, les solutions prescrites peuvent sembler optimales d'un point de vue algorithmique, mais être éloignées des attentes et des réalités des décideurs.[1,4].

En résumé, l'application des méthodes MCDA est un processus complexe et comportant de nombreux freins. Afin de faciliter leur mise en œuvre pour les décideurs, divers outils pratiques ont été développés et seront présentés dans le paragraphe suivant.

## 2.3. Outils de représentation

La mise en pratique des méthodes MCDA est souvent effectuée via divers outils, comme des solutions basées sur Excel (ELECTRE Toolkit for Excel), des bibliothèques de programmation et des logiciels propriétaires spécialisés (AHP-OS) [11,12,13]. L'aide à la visualisation des données est l'atout principal de ces outils [14] : on y représente notamment les évaluations de chaque solution candidate pour chaque critère, le poids des critères et les résultats agrégés. De manière générale, ces données sont représentées sous forme de diagrammes radar, de diagrammes de Pareto, de tableaux de bords ou de nuages de points [12,11]. L'utilisation de ces moyens de représentation a pour objectif d'alléger la charge cognitive du décideur et de faciliter la compréhension des interactions entre les critères [13,15]. Cependant, ces outils manquent souvent d'interactivité et de dynamisme.

Il existe un autre outil de représentation des données largement utilisé dans certains domaines (urbanisme, ingénierie électrique, chimie, éducation) mais peu

présent dans la conception de produit : le Parallel Coordinate Plot (PCP), développé en 1985 par Alfred Inselberg [16]. Dans cette représentation graphique, chaque variable est visualisée par une ligne traversant une série d'axes parallèles, ce qui permet d'afficher simultanément plusieurs dimensions. Ce mode de représentation est particulièrement pertinent lorsqu'il s'agit d'explorer visuellement les relations entre des critères : les croisements de lignes entre deux axes, par exemple, indiquent des conflits ou des compromis entre les critères associés. De plus, les PCP modernes (développés à l'aide de librairie de programmation ou disponibles sous forme de logiciels) sont interactifs et offrent une variété de manipulations dynamique, permettant aux utilisateurs de filtrer les solutions, isoler ou déplacer des axes en temps réel. Dans le cadre d'une prise de décision, ces fonctionnalités permettent aux décideurs, individuellement ou en groupe, de prendre des décisions éclairées en visualisant clairement les conflits ou les compromis entre critères, tout en gardant contrôle sur le processus, comme démontré dans les travaux de thèse de Abi Akle A. [17].

## 2.4. Analyse de l'état de l'art et question de recherche

Les méthodes MCDA suivent une structure commune (formalisation, détermination des préférences, résolution), et se différencient les unes des autres par leur approche des deux dernières étapes. Celles-ci ont fait l'objet de nombreuses recherches, visant à développer de nouveaux modèles algorithmiques pour optimiser la formalisation des préférences et biais des décideurs. Toutefois, ces approches restent limitées et ne parviennent pas toujours à remplacer efficacement l'expertise humaine dans la prise de décision. Plutôt que d'automatiser entièrement cette dernière, il semblerait plus pertinent de redonner la main au décideur tout en l'accompagnant avec des outils adaptés à la complexité des problèmes traités. Les outils existants servent principalement de support aux méthodes MCDA classiques, sans se substituer aux calculs algorithmiques. Pour garantir une prise de décision plus maîtrisée, il apparaît nécessaire d'utiliser un outil interactif permettant d'explorer les données du problème de manière dynamique et intéractive apparaît nécessaire. Le PCP présente des caractéristiques répondant à ces exigences et constitue une alternative prometteuse pour favoriser une prise de décision éclairée de la part des concepteurs et décideurs ce qui nous amène à la question de recherche suivante : *Comment intégrer l'outil de représentation dynamique PCP au sein des méthodologies de décision multicritères dans le cadre de la conception de produit ?*

# 3. INTEGRATION DU PCP DANS LES METHODES MCDA

## 3.1. Proposition méthodologique

Nous proposons d'intégrer le Parallel Coordinate Plot (PCP) dans une méthode MCDA en conservant la première
phase de structuration, qui comprend la définition des
paramètres d'entrée, l'identification des critères
d'évaluation et l'évaluation des solutions candidates pour
chaque critère. Au lieu d'algorithmes opaques, les étapes
d'attribution des poids des critères et de calcul du score
agrégé sont remplacées par une prise de décision éclairée
des décideurs, assistés par l'outil de représentation
dynamique PCP. Cette approche méthodologique est
illustrée en figure 8. Les décideurs et les concepteurs y
sont représentés séparément, mais ils peuvent
correspondre aux mêmes acteurs, ou être des entités
distinctes en interaction ou bien indépendantes.

Nous proposons une structure méthodologique en quatre
phases : élicitation/formalisation, créativité, construction
et représentation du modèle, et enfin négociation/prise
de décision.

La **phase d'élicitation et formalisation** repose
sur l'élicitation des connaissances des concepteurs afin
d'identifier des solutions existantes, des scénarios
d'usage et des connaissances techniques. Ces éléments
alimentent respectivement les paramètres d'entrée, les
critères d'évaluation et les échelles de mesure. En
parallèle, une **phase de créativité**, intégrant des sessions
de brainstorming ou d'autres approches génératives,
enrichit les paramètres d'entrée en explorant de
nouvelles solutions candidates. Nous distinguons ces
deux étapes, habituellement fusionnées et non
systématiques, pour garantir une base initiale exhaustive.
Les jugements subjectifs, inévitablement dès la formalisation
du problème, doivent être consignés sous forme de
critères d'évaluation sans conduire à une élimination
prématurée des candidats.

La **phase de construction et représentation** du modèle commence par la génération des candidats en combinant les différents paramètres d'entrée, suivie de leur évaluation selon les critères définis. La matrice résultante est traduite graphiquement dans le PCP, qui sert d'interface principale pour la prise de décision. Nous proposons deux modes de représentation :

Une vue où toutes les combinaisons candidates sont
affichées sur l'axe de gauche, suivies des critères
d'évaluation.

* Une vue où les plages de valeurs des paramètres d'entrée sont disposées à gauche et les critères d'évaluation à droite.

La visualisation du système permet aux décideurs et concepteurs de faire émerger de nouveaux critères d'évaluation ou d'envisager de nouvelles solutions candidates.

L'outil de représentation ainsi généré alimente la
**phase de négociation et de décision**. Chaque décideur
interagit successivement avec le modèle sur un support
informatique, appliquant des filtres selon ses priorités
pour identifier les solutions candidates répondant à ses
attentes. Les conflits sont résolus en ajustant les marges
de tolérance des parties prenantes de manière itérative,
jusqu'à l'obtention d'un consensus.

## 3.2. Cas d'application

La méthodologie proposée a été appliquée dans le
cadre d'un projet collaboratif entre le laboratoire G-SCOP
et un partenaire industriel. Cette collaboration avait pour
objectif d'explorer les bénéfices potentiels de la
fabrication additive dans la reconception de pièces
électromécaniques.

* *Phase d'élicitation et formalisation :*

Deux matériaux ont été étudiés, désignés sous les
appellations Mat1 et Mat2. Dans les zones du produit
comportant des poutres, deux types de sections ont été
pris en compte : une section circulaire (Circ) et une
section rectangulaire (Rect). Plusieurs paramètres
d'entrée ont été analysés, notamment le nombre de
poutres (np), l'effort appliqué au système (F, exprimé en
Newtons), l'angle de rotation (a, en degrés), et la section
des différentes poutres (S, en mm²). Les critères
d'évaluation étudiés comprennent la contrainte de Von
Mises (VM), la résistance électrique des poutres (R, en
µOhms) et la distance d'ouverture (DO, en mm). Plusieurs
lois physiques ont ensuite été appliquées pour corréler

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 7 : Intégration du PCP dans une méthode MCDA de conception de produit</figcaption></figure>
les valeurs des paramètres d'entrée aux valeurs d'évaluation des critères.

* **Phase de créativité:**

Au cours d'une séance de brainstorming, un participant a suggéré d'intégrer l'écart entre les poutres comme paramètre d'entrée, en complément de leur section. Cette proposition a conduit à l'ajout d'un nouveau paramètre, noté *i* (mm), permettant de quantifier l'espacement entre les poutres et d'évaluer son impact sur les critères définis.

* **Phase de construction et de représentation du problème :**

Pour chaque paramètre, une borne inférieure et une borne supérieure ont été définies. Des solutions candidates ont ensuite été générées à l'intérieur de cet espace de variation. Cette approche a permis de générer un total de 3 000 configurations de produits. La construction d'un tableur a permis d'évaluer les critères pour chacune des 3000 options, sur la base des lois identifiées à l'étape précédente. L'ensemble du système a ensuite été représenté via le PCP [fig 8]. Chaque ligne reliant les axes du graphique représente une solution potentielle générée en combinant les paramètres d'entrée (en rouge), et évaluée pour les critères d'évaluation (en vert).

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 8 : Représentation par PCP du système</figcaption></figure>

La visualisation du système a permis aux experts d'identifier les lacunes et éléments manquants du système. Il a par exemple été décidé de représenter la contrainte de Von Mises sous forme de pourcentage. Plusieurs itérations ont ainsi eu lieu avant de converger vers le modèle servant de base à la prise de décision.

* **Phase de négociation et de décision :**

Chaque expert a identifié les paramètres qu'il considère comme prioritaires. Le premier expert a par exemple accordé une importance particulière à une contrainte de Von Mises inférieure à 80 % et à une distance d'ouverture (DO) supérieure à 60 mm. Le second expert peut ensuite ajouter ses propres contraintes. Dans ce cas, il impose une distance minimale entre les poutres supérieure à 1 mm pour des raisons de fabricabilité. Le troisième expert, quant à lui, exige une résistance inférieure à 80 microOhms. Ces critères sont représentés par une barre violette visible sur la figure 9. Les solutions candidates qui respectent ces contraintes sont affichées en couleur, tandis que celles qui ne les satisfont pas sont grisées. À l'issue de cette première phase d'évaluation, aucune solution candidate ne satisfait simultanément l'ensemble des contraintes imposées.

<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure 9 : Filtrage des candidats en fonction des critères</figcaption></figure>

Les experts entament alors une discussion afin de négocier les contraintes et parvenir à un compromis. Pour l'expert 1, la contrainte de Von Mises ne peut pas être modifiée, mais la distance d'ouverture est négociable et peut être réduite à 55 mm. Le second expert maintient sa contrainte de fabricabilité. Le troisième expert accepte, quant à lui, d'assouplir sa contrainte sur la résistance, en passant de 80 microOhms à 85 microOhms. Grâce à ces ajustements, un ensemble de solutions viables émerge, avec trois configurations retenues, comme illustré sur la figure 10.

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 10 : Sélection des solutions retenues après négociation</figcaption></figure>

Il est observé que l'ensemble des solutions retenues est exclusivement composé du matériau Mat2, avec des sections circulaires. Chaque configuration sélectionnée comporte trois poutres, un effort appliqué de 5N, ainsi que différentes valeurs d'angle de rotation et de paramètres d'évaluation

## 3.3. Retour d'expérience

Dans ce contexte, l'utilisation des PCP a révélé de nombreux avantages. Le premier apport de cette méthodologie est la possibilité de filtrer graphiquement les critères, ce qui a permis de mettre en évidence les tendances et les compromis dans l'espace de conception. Une réduction rapide des options envisageables et un recentrage sur les solutions les plus adaptées ont ainsi pu être réalisés. De plus, l'usage d'un outil facilement implémentable et dynamique permet d'ajouter ou de retirer des critères et des paramètres en cours d'analyse. Ce cas d'étude a permis de mettre en lumière les réponses apportées aux limites des méthodes MCDA classiques relevées dans l'état de l'art :

* **Définition des échelles de mesure**

Contrairement à une grande partie des méthode MCDA, le PCP offre une grande flexibilité dans l'utilisation des échelles de mesure. Les critères qualitatifs peuvent être traduits en échelles simples (-1, 0, 1), utilisées non pas
pour des calculs mais pour des représentations visuelles
cohérentes.

* *Attribution des poids des critères et charge computationnelle*

Il est également intéressant de noter que la négociation des poids des critères, qui représente une étape critique et souvent rigide dans les méthodes MCDA traditionnelles, est ici rendue plus fluide et dynamique. Les méthodes de comparaisons par paire ou de classement traditionnelles, nécessitant un grand nombre d'opérations de la part des décideurs, sont remplacées par une représentation visuelle du problème. Les comparaisons se font visuellement et consciemment, permettant aux parties prenantes d'ajuster leurs priorités de manière collaborative.

* *Effet boîte noire et validité du score unique*

Enfin, contrairement aux méthodes MCDA traditionnelles, le PCP élimine l'effet "boîte noire». L'algorithme comparant les candidats en calculant un score unique par solution est remplacé par une décision consciente et éclairée des décideurs.

# 4. CONCLUSION ET PERSPECTIVES

## 4.1. Conclusion

Cet article étudie l'intégration du Parallel Coordinate Plot comme un outil complémentaire aux méthodologies classiques d'analyse décisionnelle multicritère appliquées à la conception de produits. Il y est proposé une alternative en réponse à plusieurs inconvénients des méthodes MCDA traditionnelles identifiées dans la littérature, où il est constaté que les méthodes visant à quantifier la subjectivité des décideurs restent limitées et parviennent rarement à remplacer l'expertise humaine dans la prise de décision. Plutôt que d'automatiser entièrement cette dernière, la proposition est de redonner la main au décideur, tout en l'accompagnant avec des outils adaptés au traitement des données nombreuses et complexes. Le PCP intervient alors comme un outil interactif permettant d'explorer dynamiquement les paramètres du système. Nous proposons d'intégrer cet outil dans une méthodologie de conception multicritère restructurée, comportant une phase de formalisation, une phase de créativité, une phase de construction et représentation du modèle et enfin une phase de négociation/prise de décision. Cette méthode est mise à l'épreuve dans un cas pratique de conception collaborative, afin d'identifier les réponses apportées aux problèmes identifiés dans l'état de l'art.

## 4.2. Perspectives

Dans le cadre de l'intégration de l'outil PCP à la conception de produits, plusieurs axes d'amélioration méritent d'être explorés. Un enjeu principal réside dans l'intégration du PCP au sein des environnements de conception assistée par ordinateur (CAO), ce qui permettrait aux concepteurs d'évaluer en temps réel l'impact de leurs décisions sur la géométrie du produit. Ce

couplage renforcerait la cohérence entre les décisions prises et les résultats obtenus, tout en facilitant une collaboration interdisciplinaire. De futures recherches pourraient également s'intéresser à l'optimisation des interactions entre les utilisateurs et le PCP, en exploitant des technologies émergentes comme la réalité augmentée ou l'intelligence artificielle.

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