Abstract (FR)

La notion de signifiance (voir Suppes, 1959) est issue de la théorie du mesurage. Cette théorie (voir Krantz et al., 1971) concerne la manière dont on peut représenter certaines informations (notamment de nature qualitative) ayant trait a une classe de phénomènes donnés par un ensemble de valeurs numériques et cela de telle sorte que cette représentation reflète convenablement certaines propriétés des phénomènes concernes. Pour qu'une assertion (relative à la classe de phénomènes) fondée sur un calcul faisant intervenir la représentation numérique soit signifiante, il est nécessaire que sa validité ou non-validité ne soit pas affectée lorsqu'on change de mesurage pourvu qu'il reste convenable. En aide à la décision, un critère conduit à attribuer aux actions potentielles une performance (échelon que l'on peut toujours regarder comme numérique) sur une certaine échelle. Cette représentation a pour objet de prendre en compte un système de préférences lié à un point de vue donné. Lorsque l'on fait intervenir plusieurs points de vue, la procédure d'agrégation multicritère (PAMC) a pour objet de bâtir un système de préférences global prenant en compte tous les points de vue. Les assertions qui en découlent du type « a est strictement préféré à b » ne sont signifiantes que si elles sont invariantes lorsque l'on passe d'un mesurage convenable à un autre pour un point de vue donné quel qu'il soit. Dans cet article, on analyse la signifiance des assertions auxquelles conduisent un certain nombre de PAMC couramment utilisées en aide à la décision (sections 3 et 4). On présente au préalable les éléments de la théorie du mesurage sur lesquels on a pris appui pour conduire cette analyse. Cette dernière fait jouer un rôle central à une typologie classique des échelles de mesure. Ceci nous a amenés (§ 2.2) à en proposer une définition adaptée à notre propos.