Cette thèse porte sur les processus cognitifs à l’œuvre dans la prise de décision collective et outillée face à des données complexes et incertaines. Elle s'inscrit dans le projet MACCOD (Multi-analyses dynamiques collaboratives des contextes de prise de décisions sous incertitudes), financé par l'ANR et porté par un partenariat entre l'ENSAM, G-SCOP (Institut Polytechnique de Grenoble) et LURPA (École Normale Supérieure de Paris-Saclay). Cette thèse s’intéresse à des situations où plusieurs experts, issus de domaines métiers différents, décident ensemble en temps réel en interagissant avec un outil d’aide à la décision. Le support d'étude est le tableau de bord développé dans MACCOD, un environnement de visualisation et d'analyse dynamique des données. Un état de l’art, ouvert à des pistes telles que la cognition distribuée, la prise de décision en situation naturelle et les modèles mentaux partagés, permettra de déterminer le cadre théorique le plus pertinent. Sur cette base, l’objectif sera de proposer un modèle cognitif de ces processus, pouvant servir de référence dans les contextes d'ingénierie industrielle. À terme, ce modèle pourrait éclairer la conception du tableau de bord de MACCOD, puis, plus largement, celle d'outils d'aide à la décision et, par là, favoriser l’agilité industrielle.
