Amelioration de l'echantillonnage descriptif et applications

L'échantillonnage descriptif (ED) est une méthode qui contrôle complčtement l'ensemble des valeurs de l'échantillon. Cette méthode génčre deux types de problčmes, ŕ savoir, le biais des estimateurs et la connaissance a priori de la taille de l'échantillon. Ce travail examine les différents cas dans lesquels ED génčre le plus de biais. Nous avons montré son existence dans le cas oů la surface des réponses possčde une fréquence théorique égale ou est multiple de la fréquence échantionnale. Ainsi, nous avons proposé une amélioration de ED qui est basée sur des blocs d'échantillons réguliers dont les tailles sont des nombres premiers. Cette nouvelle approche réduit le biais pouvant ętre provoqué par ED. De plus, elle évite la connaissance a priori de la taille de l'échantillon. Pour tester l'approche proposée, nous avons d'abord identifié les différents modčles construits ŕ travers un problčme dont la variable d'entrée est une onde réguličre. Sur un autre problčme de męme type, nous avons comparé l'échantillonnage aléatoire, descriptif et descriptif amélioré. Nous avons également évalué les mesures de performance d'un systčme de production et d'un problčme d'ordonnancement d'atelier.