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Colloque avec actes et comité de lecture. internationale.; International audience; Les problèmes d’affectation d’opérateurs sont connus pour avoir une influence importante sur les performances des systèmes de production. Nous nous intéressons, ici, aux problèmes d’affectation dynamique d’opérateurs flexibles, ayant des nivaux de compétence différents, qui doivent être affectés aux machines en temps réel, selon l’état actuel du système, afin de minimiser la durée moyenne du passage des pièces dans le système. Nous considérons des arrivées stochastiques et des demandes changeantes, ce qui implique une forte réactivité car les caractéristiques de la production à réaliser ne sont pas connues à l’avance. L’approche heuristique d’affectation dynamique proposée permet de choisir, en temps réel, une machine disponible pour affecter l’opérateur qui devient libre. Cette approche repose sur un choix multicritère à partir de l’état du système, abordé à l’aide de TOPSIS (Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution). L’heuristique d’affectation est plus spécifiquement adaptée aux conditions opératoires du système et à l’objectif de production recherché grâce à une optimisation via simulation, qui est utilisée pour déterminer les valeurs de pondérations associées aux différents critères dans TOPSIS. Notre approche est testée à l’aide d’un modèle de simulation d’un atelier de type job shop. Les résultats trouvés montrent son efficacité et son intérêt par rapport aux méthodes d’affectation les plus couramment utilisées dans la littérature.

The aim of this work is to provide a dynamic and multi-layer model that enables the study of human centred systems. The _rst layer of this model is focused on individual behaviour by modelling dynamic relations that may exist between some psychological factors. This part is extended, in the second layer, to consider inter-worker social relations that influence the individual performance. The proposed model is based on graphical and mathematical modelling that is inspired from system dynamics domain. This modelling integrates positive and negative feed-backs. The model is also improved by integrating the real inaccuracy and vagueness of some behavioural aspects using a fuzzy sets based approach, fuzzy differential equations and fuzzy inference rules.The assumptions suggested in the model are tested thereafter in a simulation environment reproducing a task of quality control of some products. The obtained results are used to create a behavioural model that must be confronted with the reality in order to validate it., L'enjeu de ce travail consiste à proposer un modèle dynamique multi-niveau permettant l'étude des systèmes et des structures à composantes humaines à deux niveaux. Le premier niveau s'intéresse à l'étude du comportement à une échelle individuelle (facteurs psychologiques). Le second niveau étend le modèle à l'étude du comportement des groupes de travailleurs (facteurs psychosociaux). Nous situons ce travail dans le cadre de l'amélioration de l'efficience des opérateurs avec pour domaine d'application l'optimisation du contrôle de la qualité des produits. Le modèle est basé sur une représentation graphique et mathématique inspirée de la dynamique des systèmes permettant d'intégrer l'évolution du comportement et de considérer les rétroactions positives et négatives. L'incertitude et l'imperfection que peuvent avoir certains aspects comportementaux sont intégrées dans l'approche en utilisant la théorie des sous-ensembles flous et les systèmes d'inférences flous. Les hypothèses proposées dans le modèle sont par la suite testées dans un environnement de simulation permettant de reproduire une tâche de contrôle de la qualité de certains produits dans un atelier de production. Les résultats des expériences obtenus ont été utilisés pour la construction d'un modèle de comportement.