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All the factors which influence political decision-making may (reasonably) be integrated into a model which combines operational concepts of power, influence, and authority. The problem-solving approach is applied to one class of decisions, defined here as those made for social situations involving both technical and political factors. Political power seems necessarily to be engaged in a twofold form of activity. On the one hand it formulates the content of decisions to be made and is thereby affected by both the technical and political definition of the problem to be resolved. On the other hand, power is both an agent and an object of influence at every stage of the decisional process. Political power appears, then, to be a more comprehensive concept than either authority or influence. Its basic constituents are found in a fusion of the function of influence with the function of defining issues authoritatively. Authority is but one kind of influence while influence itself is simply one of the two chief functions of power.Power, before it is influential, is creative, inventive of ideas, and of solutions. Incorporation of these different categories into a model provides us with a systematic representation of the decision-making process of formulation, adoption, and execution. Particular attention is devoted to differentiating those components of behaviour on which authority is based from those which make the assessment of authority possible. On the whole, authoritative decision-making seems to be circumscribed by the original definition of the problem and by the decision-maker's personal under-standing. Up to a certain point this permits us to distinguish the part played by the force of given circumstances from that attributable to the free choice of the actors in a democratic political system. ; SCOPUS: ar.j ; info:eu-repo/semantics/published

Collective decision making is a process in which many participants with different interests interact in order to build a solution to their problem. It is inherent to many organisations and companies. Nowadays, the advances in Artificial Intelligence, notably, Multi-Agents Systems enabled the automation of decision-making processes in order to analyse and to better understand how these mechanisms work. A collective decision may be made by using a voting system or by using negotiation. In this thesis, we focus on multilateral negotiation for collective decision making by proposing negotiation models. The proposed models based on heuristic approach. The agents interact with them in order to build a solution to their problem. This context is different from models based on game theory where the set of possible solutions are supposed to be known by all agents. So heuristic negotiation issue is that agents' reasoning may be very complex. This complexity grows where the number of agents and issues to be negotiated are important. The goal of this research work consists of devising negotiation mechanisms where agents'interaction are fully decentralized. We focus on organisation aspect of the multi-agent system by using divide and conquer approach in order to reduce the negotiation complexity and hence to facilitate research of agreements. Our works tackle negotiation under different contexts which lead us to bring three contributions which focus on agents' organization, interaction protocols, negotiation object, concession strategies and effective and fair solution concept. The proposed mechanisms are implemented in JavaJade. We analyse the convergence of the negotiation, negotiation time and quality of the solution. Our models are compared with a centralized approach where all of the agents are gathered around one group to negotiate. Our empirical analyses show that our propositions allow the agents to reach collectives agreements ; La prise de décision collective est un processus dans lequel un groupe d'individus, ayant des intérêts différents, se réunit pour trouver une solution collective à un problème. Ce processus est inhérent aux activités de toute organisation politique, économique ou sociale. Le développement de l'Intelligence Artificielle notamment les Systèmes Multi-Agents a permis la modélisation et l'automatisation des processus de prise de décision afin de mieux comprendre et d'analyser leur fonctionnement. Une décision collective peut être prise par vote ou par négociation. Dans le cadre de cette thèse, nous abordons les mécanismes de négociation multilatérale pour la prise de décision collective basés sur des approches heuristiques. Les agents construisent la solution à leur problème à travers leurs interactions à la différence des modèles basés sur la théorie des jeux dont l'espace des solutions est supposé connu par tous les agents. Le problème des négociations heuristiques réside dans les mécanismes de raisonnement des agents dont la complexité augmente lorsque le nombre d'agents et d'attributs à négocier devient important. L'objectif de cette thèse est ainsi de proposer des mécanismes de négociation décentralisés (sans médiateur) et distribués en mettant en exergue l'aspect organisationnel des agents. Notre approche s'inspire du concept diviser pour régner et permet aux agents de négocier de façon incrémentale. Le but est de faciliter la recherche d'accords et de limiter la complexité du raisonnement des agents. Les travaux de cette thèse ont abouti à trois contributions abordant la négociation multi-agents sous différents angles tels que l'organisation des agents, le protocole d'interaction et les stratégies de concession et de choix de solutions équitables et justes. Pour valider nos propositions, nous avons implémenté sous JavaJade les mécanismes de négociation proposés. Les critères de performance que nous avons évalués sont, notamment, la convergence, le temps de négociation et la qualité de la solution. Nous avons comparé nos modèles avec ceux existants et les résultats obtenus montrent leur efficacité pour l'obtention des accords entre les agents

Collective decision making is a process in which many participants with different interests interact in order to build a solution to their problem. It is inherent to many organisations and companies. Nowadays, the advances in Artificial Intelligence, notably, Multi-Agents Systems enabled the automation of decision-making processes in order to analyse and to better understand how these mechanisms work. A collective decision may be made by using a voting system or by using negotiation. In this thesis, we focus on multilateral negotiation for collective decision making by proposing negotiation models. The proposed models based on heuristic approach. The agents interact with them in order to build a solution to their problem. This context is different from models based on game theory where the set of possible solutions are supposed to be known by all agents. So heuristic negotiation issue is that agents' reasoning may be very complex. This complexity grows where the number of agents and issues to be negotiated are important. The goal of this research work consists of devising negotiation mechanisms where agents'interaction are fully decentralized. We focus on organisation aspect of the multi-agent system by using divide and conquer approach in order to reduce the negotiation complexity and hence to facilitate research of agreements. Our works tackle negotiation under different contexts which lead us to bring three contributions which focus on agents' organization, interaction protocols, negotiation object, concession strategies and effective and fair solution concept. The proposed mechanisms are implemented in JavaJade. We analyse the convergence of the negotiation, negotiation time and quality of the solution. Our models are compared with a centralized approach where all of the agents are gathered around one group to negotiate. Our empirical analyses show that our propositions allow the agents to reach collectives agreements ; La prise de décision collective est un processus dans lequel un groupe d'individus, ayant des intérêts différents, se réunit pour trouver une solution collective à un problème. Ce processus est inhérent aux activités de toute organisation politique, économique ou sociale. Le développement de l'Intelligence Artificielle notamment les Systèmes Multi-Agents a permis la modélisation et l'automatisation des processus de prise de décision afin de mieux comprendre et d'analyser leur fonctionnement. Une décision collective peut être prise par vote ou par négociation. Dans le cadre de cette thèse, nous abordons les mécanismes de négociation multilatérale pour la prise de décision collective basés sur des approches heuristiques. Les agents construisent la solution à leur problème à travers leurs interactions à la différence des modèles basés sur la théorie des jeux dont l'espace des solutions est supposé connu par tous les agents. Le problème des négociations heuristiques réside dans les mécanismes de raisonnement des agents dont la complexité augmente lorsque le nombre d'agents et d'attributs à négocier devient important. L'objectif de cette thèse est ainsi de proposer des mécanismes de négociation décentralisés (sans médiateur) et distribués en mettant en exergue l'aspect organisationnel des agents. Notre approche s'inspire du concept diviser pour régner et permet aux agents de négocier de façon incrémentale. Le but est de faciliter la recherche d'accords et de limiter la complexité du raisonnement des agents. Les travaux de cette thèse ont abouti à trois contributions abordant la négociation multi-agents sous différents angles tels que l'organisation des agents, le protocole d'interaction et les stratégies de concession et de choix de solutions équitables et justes. Pour valider nos propositions, nous avons implémenté sous JavaJade les mécanismes de négociation proposés. Les critères de performance que nous avons évalués sont, notamment, la convergence, le temps de négociation et la qualité de la solution. Nous avons comparé nos modèles avec ceux existants et les résultats obtenus montrent leur efficacité pour l'obtention des accords entre les agents

Collective decision making is a process in which many participants with different interests interact in order to build a solution to their problem. It is inherent to many organisations and companies. Nowadays, the advances in Artificial Intelligence, notably, Multi-Agents Systems enabled the automation of decision-making processes in order to analyse and to better understand how these mechanisms work. A collective decision may be made by using a voting system or by using negotiation. In this thesis, we focus on multilateral negotiation for collective decision making by proposing negotiation models. The proposed models based on heuristic approach. The agents interact with them in order to build a solution to their problem. This context is different from models based on game theory where the set of possible solutions are supposed to be known by all agents. So heuristic negotiation issue is that agents' reasoning may be very complex. This complexity grows where the number of agents and issues to be negotiated are important. The goal of this research work consists of devising negotiation mechanisms where agents'interaction are fully decentralized. We focus on organisation aspect of the multi-agent system by using divide and conquer approach in order to reduce the negotiation complexity and hence to facilitate research of agreements. Our works tackle negotiation under different contexts which lead us to bring three contributions which focus on agents' organization, interaction protocols, negotiation object, concession strategies and effective and fair solution concept. The proposed mechanisms are implemented in JavaJade. We analyse the convergence of the negotiation, negotiation time and quality of the solution. Our models are compared with a centralized approach where all of the agents are gathered around one group to negotiate. Our empirical analyses show that our propositions allow the agents to reach collectives agreements ; La prise de décision collective est un processus dans lequel un groupe d'individus, ayant des intérêts différents, se réunit pour trouver une solution collective à un problème. Ce processus est inhérent aux activités de toute organisation politique, économique ou sociale. Le développement de l'Intelligence Artificielle notamment les Systèmes Multi-Agents a permis la modélisation et l'automatisation des processus de prise de décision afin de mieux comprendre et d'analyser leur fonctionnement. Une décision collective peut être prise par vote ou par négociation. Dans le cadre de cette thèse, nous abordons les mécanismes de négociation multilatérale pour la prise de décision collective basés sur des approches heuristiques. Les agents construisent la solution à leur problème à travers leurs interactions à la différence des modèles basés sur la théorie des jeux dont l'espace des solutions est supposé connu par tous les agents. Le problème des négociations heuristiques réside dans les mécanismes de raisonnement des agents dont la complexité augmente lorsque le nombre d'agents et d'attributs à négocier devient important. L'objectif de cette thèse est ainsi de proposer des mécanismes de négociation décentralisés (sans médiateur) et distribués en mettant en exergue l'aspect organisationnel des agents. Notre approche s'inspire du concept diviser pour régner et permet aux agents de négocier de façon incrémentale. Le but est de faciliter la recherche d'accords et de limiter la complexité du raisonnement des agents. Les travaux de cette thèse ont abouti à trois contributions abordant la négociation multi-agents sous différents angles tels que l'organisation des agents, le protocole d'interaction et les stratégies de concession et de choix de solutions équitables et justes. Pour valider nos propositions, nous avons implémenté sous JavaJade les mécanismes de négociation proposés. Les critères de performance que nous avons évalués sont, notamment, la convergence, le temps de négociation et la qualité de la solution. Nous avons comparé nos modèles avec ceux existants et les résultats obtenus montrent leur efficacité pour l'obtention des accords entre les agents

International audience ; For 40 years, to increase farm income per farmer, the major strategy has been to achieve labour productivity gains through massive investments in equipment and buildings. Cost competitiveness is not yet finished. The modernization process includes increased information technology. According to Brynjolfsson and McAfee (2014), we have entered the Second Machine Age with the digital revolution. Drones, robots, connected tools, algorithms, and artificial intelligence are now present on farms. Are we building a technological monster? One question is: what are the consequences of these changes concerning capital-intensive technology on farms and on the autonomy of farmers' decision? To answer, we have completed the analysis of data from literature surveys and experts. These developments call into question the relationship between farmers to work in organization, advice and decision-making autonomy. The results show Second Machine Age is at work. Our communication aims to discuss 2 possible consequences of this big change: (1) Farmers may lose their decision-making because the machines know how to calculate and to learn, and are able to make better decisions than farmers.(2)Because digital technologies are expensive and neednew skills, the agro-equipment sector may take control offarms because engineers will process Big Data and thus control decisions. ; L'évolution de l'agriculture française entre 1980 et 2016 a été marquée par la poursuite des gains de productivité du travail permis par la forte substitution du capital au travail. Le processus de modernisation inclut de plus en plus les technologies de l'information. Une question se pose :quelles sont les conséquences de la révolution numérique sur les exploitations ? Pour répondre, nous analysons les données tirées de la littérature scientifique et professionnelle et d'enquêtes auprès d'experts. Ces évolutions interrogent le rapport des agriculteurs au travail en termes d'organisation, de conseil et d'autonomie de la décision. Ne ...

International audience ; For 40 years, to increase farm income per farmer, the major strategy has been to achieve labour productivity gains through massive investments in equipment and buildings. Cost competitiveness is not yet finished. The modernization process includes increased information technology. According to Brynjolfsson and McAfee (2014), we have entered the Second Machine Age with the digital revolution. Drones, robots, connected tools, algorithms, and artificial intelligence are now present on farms. Are we building a technological monster? One question is: what are the consequences of these changes concerning capital-intensive technology on farms and on the autonomy of farmers' decision? To answer, we have completed the analysis of data from literature surveys and experts. These developments call into question the relationship between farmers to work in organization, advice and decision-making autonomy. The results show Second Machine Age is at work. Our communication aims to discuss 2 possible consequences of this big change: (1) Farmers may lose their decision-making because the machines know how to calculate and to learn, and are able to make better decisions than farmers.(2)Because digital technologies are expensive and neednew skills, the agro-equipment sector may take control offarms because engineers will process Big Data and thus control decisions. ; L'évolution de l'agriculture française entre 1980 et 2016 a été marquée par la poursuite des gains de productivité du travail permis par la forte substitution du capital au travail. Le processus de modernisation inclut de plus en plus les technologies de l'information. Une question se pose :quelles sont les conséquences de la révolution numérique sur les exploitations ? Pour répondre, nous analysons les données tirées de la littérature scientifique et professionnelle et d'enquêtes auprès d'experts. Ces évolutions interrogent le rapport des agriculteurs au travail en termes d'organisation, de conseil et d'autonomie de la décision. Ne serions-nous pas déjà entrés dans le deuxième âge des machines, celui des machines capables de prendre de décisions plus efficaces que les humains ?

International audience ; For 40 years, to increase farm income per farmer, the major strategy has been to achieve labour productivity gains through massive investments in equipment and buildings. Cost competitiveness is not yet finished. The modernization process includes increased information technology. According to Brynjolfsson and McAfee (2014), we have entered the Second Machine Age with the digital revolution. Drones, robots, connected tools, algorithms, and artificial intelligence are now present on farms. Are we building a technological monster? One question is: what are the consequences of these changes concerning capital-intensive technology on farms and on the autonomy of farmers' decision? To answer, we have completed the analysis of data from literature surveys and experts. These developments call into question the relationship between farmers to work in organization, advice and decision-making autonomy. The results show Second Machine Age is at work. Our communication aims to discuss 2 possible consequences of this big change: (1) Farmers may lose their decision-making because the machines know how to calculate and to learn, and are able to make better decisions than farmers.(2)Because digital technologies are expensive and neednew skills, the agro-equipment sector may take control offarms because engineers will process Big Data and thus control decisions. ; L'évolution de l'agriculture française entre 1980 et 2016 a été marquée par la poursuite des gains de productivité du travail permis par la forte substitution du capital au travail. Le processus de modernisation inclut de plus en plus les technologies de l'information. Une question se pose :quelles sont les conséquences de la révolution numérique sur les exploitations ? Pour répondre, nous analysons les données tirées de la littérature scientifique et professionnelle et d'enquêtes auprès d'experts. Ces évolutions interrogent le rapport des agriculteurs au travail en termes d'organisation, de conseil et d'autonomie de la décision. Ne serions-nous pas déjà entrés dans le deuxième âge des machines, celui des machines capables de prendre de décisions plus efficaces que les humains ?

International audience ; For 40 years, to increase farm income per farmer, the major strategy has been to achieve labour productivity gains through massive investments in equipment and buildings. Cost competitiveness is not yet finished. The modernization process includes increased information technology. According to Brynjolfsson and McAfee (2014), we have entered the Second Machine Age with the digital revolution. Drones, robots, connected tools, algorithms, and artificial intelligence are now present on farms. Are we building a technological monster? One question is: what are the consequences of these changes concerning capital-intensive technology on farms and on the autonomy of farmers' decision? To answer, we have completed the analysis of data from literature surveys and experts. These developments call into question the relationship between farmers to work in organization, advice and decision-making autonomy. The results show Second Machine Age is at work. Our communication aims to discuss 2 possible consequences of this big change: (1) Farmers may lose their decision-making because the machines know how to calculate and to learn, and are able to make better decisions than farmers.(2)Because digital technologies are expensive and neednew skills, the agro-equipment sector may take control offarms because engineers will process Big Data and thus control decisions. ; L'évolution de l'agriculture française entre 1980 et 2016 a été marquée par la poursuite des gains de productivité du travail permis par la forte substitution du capital au travail. Le processus de modernisation inclut de plus en plus les technologies de l'information. Une question se pose :quelles sont les conséquences de la révolution numérique sur les exploitations ? Pour répondre, nous analysons les données tirées de la littérature scientifique et professionnelle et d'enquêtes auprès d'experts. Ces évolutions interrogent le rapport des agriculteurs au travail en termes d'organisation, de conseil et d'autonomie de la décision. Ne serions-nous pas déjà entrés dans le deuxième âge des machines, celui des machines capables de prendre de décisions plus efficaces que les humains ?

Alongside increasing regulatory requirements in France, hospitals are conducting in-depth transformation programs in order to improve their performance. Groups and individuals need to organize themselves to achieve common goals and shared objectives. With this respect, having the right information systems to manage and steer performance has become, more than ever before, a major issue. By enabling wider information sharing and dissemination, dedicated tools and procedures are allowing hospitals making the right decisions at the right time. However, the key to an effective usage and adoption of those systems lies in a global approach that encapsulates three core dimensions: the design, the usage and the meaning. To illustrate this model, a study has been carried on a single case in a hospital for four years, focusing on the analysis of the adoption mechanisms during the transformation program conducted in the organization. Three major conclusions can be drawn. First of all, focusing on usage, the expansion of the stakeholders involved in decision-making to the clinical centers demonstrates both the impact of the organizational structure on the information needs and the challenge for designers to manage the diversity of the usage styles. About design, the study highlights the crucial role of a well-identified prescriber, the medico-economic observatory, which assigns the creation targets and ensures the balance between the requirements and the individual strategies of all actors involved in the transformation project. Finally, the most striking outcome affects the dual impact of the sense-making variable on usages: direct impact through leveraged engagement of the clinical centers directors to the strategic agenda, and indirect impact through the design process of the collaborative decision-making system itself. ; Les politiques de régulation menées en France ces dernières années conduisent l'hôpital à des transformations en profondeur pour améliorer sa performance. Les individus et les groupes doivent s'organiser ...

Alongside increasing regulatory requirements in France, hospitals are conducting in-depth transformation programs in order to improve their performance. Groups and individuals need to organize themselves to achieve common goals and shared objectives. With this respect, having the right information systems to manage and steer performance has become, more than ever before, a major issue. By enabling wider information sharing and dissemination, dedicated tools and procedures are allowing hospitals making the right decisions at the right time. However, the key to an effective usage and adoption of those systems lies in a global approach that encapsulates three core dimensions: the design, the usage and the meaning. To illustrate this model, a study has been carried on a single case in a hospital for four years, focusing on the analysis of the adoption mechanisms during the transformation program conducted in the organization. Three major conclusions can be drawn. First of all, focusing on usage, the expansion of the stakeholders involved in decision-making to the clinical centers demonstrates both the impact of the organizational structure on the information needs and the challenge for designers to manage the diversity of the usage styles. About design, the study highlights the crucial role of a well-identified prescriber, the medico-economic observatory, which assigns the creation targets and ensures the balance between the requirements and the individual strategies of all actors involved in the transformation project. Finally, the most striking outcome affects the dual impact of the sense-making variable on usages: direct impact through leveraged engagement of the clinical centers directors to the strategic agenda, and indirect impact through the design process of the collaborative decision-making system itself. ; Les politiques de régulation menées en France ces dernières années conduisent l'hôpital à des transformations en profondeur pour améliorer sa performance. Les individus et les groupes doivent s'organiser pour atteindre des objectifs en commun. Disposer d'un système d'information décisionnel (SID) approprié pour mieux décider devient plus que jamais un enjeu majeur. L'appui des processus de décision de gestion est rendu possible par l'utilisation d'outils et de procédures d'aide à la décision assurant un partage et une diffusion plus importante de l'information. La compréhension de ces mécanismes appuie la thèse que l'appropriation de tels dispositifs n'est possible que par la prise en compte d'un triptyque formé de trois dimensions : la conception, l'usage et le sens. Pour illustrer ce modèle d'analyse, une étude d'un cas unique est réalisée au sein d'un hôpital pendant quatre années, et porte sur l'analyse des mécanismes d'appropriation du SID pendant la transformation de l'organisation engagée dans l'établissement. Trois résultats principaux se dégagent. Concernant l'usage, l'élargissement des parties prenantes des décisions aux pôles cliniques montre à la fois l'effet de la structure organisationnelle sur les besoins en information décisionnelle et la difficulté pour les concepteurs à gérer la pluralité des usages. Concernant la conception, l'étude met en lumière le rôle capital d'un prescripteur bien identifié, l'observatoire médico-économique, qui assigne les objectifs de création et garantie l'équilibre entre les prescriptions et les stratégies individuelles de l'ensemble des acteurs inclus dans le projet de transformation. Enfin, le résultat le plus marquant concerne le double effet de la variable « création de sens » sur les usages : effet direct à travers l'engagement des décideurs des pôles dans l'élaboration du plan stratégique de l'hôpital et indirect via le processus de conception du système coopératif d'aide à la décision.

Alongside increasing regulatory requirements in France, hospitals are conducting in-depth transformation programs in order to improve their performance. Groups and individuals need to organize themselves to achieve common goals and shared objectives. With this respect, having the right information systems to manage and steer performance has become, more than ever before, a major issue. By enabling wider information sharing and dissemination, dedicated tools and procedures are allowing hospitals making the right decisions at the right time. However, the key to an effective usage and adoption of those systems lies in a global approach that encapsulates three core dimensions: the design, the usage and the meaning. To illustrate this model, a study has been carried on a single case in a hospital for four years, focusing on the analysis of the adoption mechanisms during the transformation program conducted in the organization. Three major conclusions can be drawn. First of all, focusing on usage, the expansion of the stakeholders involved in decision-making to the clinical centers demonstrates both the impact of the organizational structure on the information needs and the challenge for designers to manage the diversity of the usage styles. About design, the study highlights the crucial role of a well-identified prescriber, the medico-economic observatory, which assigns the creation targets and ensures the balance between the requirements and the individual strategies of all actors involved in the transformation project. Finally, the most striking outcome affects the dual impact of the sense-making variable on usages: direct impact through leveraged engagement of the clinical centers directors to the strategic agenda, and indirect impact through the design process of the collaborative decision-making system itself. ; Les politiques de régulation menées en France ces dernières années conduisent l'hôpital à des transformations en profondeur pour améliorer sa performance. Les individus et les groupes doivent s'organiser pour atteindre des objectifs en commun. Disposer d'un système d'information décisionnel (SID) approprié pour mieux décider devient plus que jamais un enjeu majeur. L'appui des processus de décision de gestion est rendu possible par l'utilisation d'outils et de procédures d'aide à la décision assurant un partage et une diffusion plus importante de l'information. La compréhension de ces mécanismes appuie la thèse que l'appropriation de tels dispositifs n'est possible que par la prise en compte d'un triptyque formé de trois dimensions : la conception, l'usage et le sens. Pour illustrer ce modèle d'analyse, une étude d'un cas unique est réalisée au sein d'un hôpital pendant quatre années, et porte sur l'analyse des mécanismes d'appropriation du SID pendant la transformation de l'organisation engagée dans l'établissement. Trois résultats principaux se dégagent. Concernant l'usage, l'élargissement des parties prenantes des décisions aux pôles cliniques montre à la fois l'effet de la structure organisationnelle sur les besoins en information décisionnelle et la difficulté pour les concepteurs à gérer la pluralité des usages. Concernant la conception, l'étude met en lumière le rôle capital d'un prescripteur bien identifié, l'observatoire médico-économique, qui assigne les objectifs de création et garantie l'équilibre entre les prescriptions et les stratégies individuelles de l'ensemble des acteurs inclus dans le projet de transformation. Enfin, le résultat le plus marquant concerne le double effet de la variable « création de sens » sur les usages : effet direct à travers l'engagement des décideurs des pôles dans l'élaboration du plan stratégique de l'hôpital et indirect via le processus de conception du système coopératif d'aide à la décision.

Decision-making in a public hospital is complex and subject to frequent legislative and regulatory changes. The rules of decision-making – an essential determinant of service quality – are defined not only by Law and regulations, but also by actual practices.This Dissertation analyses the relationships between the two types of actors predominantly involved in decision-making: managers and physicians.These actors hold a major and complementary role in the two phases of the decision-making process. First, they take charge of a large part of the preparation of decisions, thanks to informal exchanges and formal committee meetings. Managers and physicians thus have an important role in the preliminary discussions preceding the decision. Second, they also play a major role in the decision-taking stage itself. Beyond the decision power – that belongs to the manager. Managers and physicians have a reciprocal influence in the final decision-making process.This study aims at demonstrating that the relationships between managers and physicians in the process of decision-making in a public hospital are based on dialogue, in particular in the preparation of decisions. They are also power relationships, in particular in the final phase of decision-making.Last, this Dissertation offers suggestions to improve the quality of the decision-making process in public hospitals. These suggestions aim at reinforcing the quality of dialogue by harmonizing the formation of the actors, improving transparency, and reinforcing the external supervision of debates within the hospital. ; La décision à l'hôpital public est un objet complexe, qui donne lieu à de fréquentesmodifications législatives et réglementaires. Déterminant essentiel de la qualité duservice rendu, les modalités d'exercice du pouvoir de décision à l'hôpital sontdéfinies par les textes, mais aussi par les pratiques des acteurs.Cette thèse traite des relations entre les deux catégories d'acteurs qui dominent lesinteractions ayant pour objet la décision : les directeurs et les ...

On the one hand, drug is a private good that is designed, developed and commercialized by an industry: the pharmaceutical industry. On the other hand, it has some characteristics of a public good because of its purpose: health. The aim of this thesis is to analyze the two dimensions of drug in order to deduce some public incentives that could reinforce the public dimension such as public health in the decision-making process of the private firms (externalities). First, we analyze the available tools used by public authorities that may have a direct or indirect role in inciting firms to innovate: intellectual property right, public research policy, Research and Development tax credit and some other different tools used to regulate the commercialization of drugs (mainly used in Europe). We show that public authorities do not play any direct role in the decision-making process of the firms. Secondly, we analyze the decision-making process of the pharmaceutical Research and Development strategy. Research and Development programs are highly risky and this is even more the case for innovating products. According to the strategy of a firm, Research and Development projects are competing each other for the internal resources, implying portfolio management. The least innovating projects act as securing the whole Research and Dévelopment portfolio. Third, we deduce from this two parts some theoretical public incentives in order to favor innovation in the specific context of drug. Then, we propose a model of the portfolio decision-making process, allowing us to simulate the potential impact of our theoretical public incentives. We show that a public participation in Research and Development costs, a public policy based on prices and/or on intellectual property rights could have a significant and positive effect on the decision-making-process of pharmaceutical firms. ; Le médicament participe de deux logiques: il est d'une part conçu, développé et commercialisé par une industrie privée, l'industrie pharmaceutique; d'autre ...

On the one hand, drug is a private good that is designed, developed and commercialized by an industry: the pharmaceutical industry. On the other hand, it has some characteristics of a public good because of its purpose: health. The aim of this thesis is to analyze the two dimensions of drug in order to deduce some public incentives that could reinforce the public dimension such as public health in the decision-making process of the private firms (externalities). First, we analyze the available tools used by public authorities that may have a direct or indirect role in inciting firms to innovate: intellectual property right, public research policy, Research and Development tax credit and some other different tools used to regulate the commercialization of drugs (mainly used in Europe). We show that public authorities do not play any direct role in the decision-making process of the firms. Secondly, we analyze the decision-making process of the pharmaceutical Research and Development strategy. Research and Development programs are highly risky and this is even more the case for innovating products. According to the strategy of a firm, Research and Development projects are competing each other for the internal resources, implying portfolio management. The least innovating projects act as securing the whole Research and Dévelopment portfolio. Third, we deduce from this two parts some theoretical public incentives in order to favor innovation in the specific context of drug. Then, we propose a model of the portfolio decision-making process, allowing us to simulate the potential impact of our theoretical public incentives. We show that a public participation in Research and Development costs, a public policy based on prices and/or on intellectual property rights could have a significant and positive effect on the decision-making-process of pharmaceutical firms. ; Le médicament participe de deux logiques: il est d'une part conçu, développé et commercialisé par une industrie privée, l'industrie pharmaceutique; d'autre part, parce qu'il a une finalité de soin, il a des caractéristiques de bien public. L'objectif de la thèse est d'analyser chacune des deux sphères individuellement et de proposer des incitations publiques qui améliorent la prise en compte de la notion de santé publique dans les décisions des firmes, au bénéfice des deux parties. Nous analysons ainsi dans un premier temps les outils dont dispose la puissance publique, sous l'angle de l'incitation à l'innovation qu'elle représente: le brevet, la recherche publique, le crédit d'impôt recherche ainsi que ceux qui concernent la forte régulation de la commercialisation dans le secteur pharmaceutique. Nous faisons le diagnostic que les pouvoirs publics n'interviennent pas dans le processus de Recherche et Développement des firmes. Par ailleurs, les politiques de santé publique concernant le médicament sont aujourd'hui encore mal définies et imprécises. Dans deuxième temps nous analysons le processus de décision des firmes pharmaceutiques. Il est caractérisé par un risque important par rapport aux autres industries, en particulier pour les projets les plus innovants. Les projets de Recherche et Développement sont en concurrence entre eux pour les ressources de l'entreprises, selon une logique de portefeuille. Les projets peu innovants jouent ainsi un rôle de filet de sécurité. La troisième partie propose des incitations théoriques publiques. Elles sont testées par l'intermédiaire d'un modèle de simulation du choix de portefeuille de projets pharmaceutiques. Nous montrons qu'une participation étatique aux coûts de Recherche et Développement, une action sur les prix et/ou sur les brevets sont susceptibles d'influencer les choix des firmes de façon significative.

The objective of this thesis is to contribute to a better understanding of decision processes in a complex system, by analysing how systemic interventions produce changes in the decision-making process followed by individuals. More precisely, this research analyses the potential effects of the use of a systemic model by decision-makers, on both the constitutive activities and the dimensions of decision processes, while taking into consideration their potential determinants. The research involves an experiment based on one simulated case about the intellectual property system of biotechnological innovations: experimental sessions consist in individual interviews with policy-makers, and the systemic intervention concerns the use of a simulation model based on the system dynamics approach. The results suggest: 1) a multiple, cumulative, conjunctive, and iterative progression; 2) an incremental, based on multiple perspectives, and creative decision-making procedure; 3) the multiplicity of involved actors, with diversified interests and roles; 4) rationalities which are political, limited, contextual, and even socio-cognitive. Moreover, the results show that decision-makers, who benefit from a systemic intervention, tend to consider more analytical elements and scientific disciplines during their decision analysis, and to involve additional internal and external actors. ; L'objectif de cette thèse est de contribuer à une meilleure compréhension des processus de décision dans les systèmes complexes, en analysant comment les interventions systémiques produisent des changements dans le processus décisionnel mis en œuvre par les individus. Plus précisément, la recherche consiste à analyser les effets potentiels de l'utilisation d'un modèle systémique par les décideurs, tant sur les activités constitutives du processus de décision, que sur ses dimensions, tout en prenant en considération les déterminants susceptibles d'exercer une influence. Elle s'appuie sur une expérimentation basée sur un cas décisionnel simulé, qui ...