L'élaboration par extrusion réactive de polyuréthannes thermoplastiques linéaires à structure contrôlée, et donc à propriétés spécifiques, permet la réalisation de matériaux à usage médical (cathéters et implants). Le point de passage obligé pour développer ces polyuréthannes est la mise au point d'un procédé continu de fabrication et de mise en oeuvre. En effet, les procédés discontinus classiques présentent le double défaut de l'inhomogénéité de chaque batch (due à la viscosité importante du milieu) et de l'inconstance, d'un batch à l'autre, de la qualité des produits obtenus. Dans ce cadre, l'extrusion réactive présente un grand intérêt industriel car elle repose sur un procédé continu, flexible et permettant d'élaborer les macromolécules en l'absence de solvant. Une campagne d'essais a été réalisée afin de déterminer les caractéristiques physicochimiques et mécaniques de polyuréthannes obtenus dans différentes conditions opératoires. Le procédé d'élaboration des matériaux comporte deux étapes. La première est effectuée de manière discontinue en réacteur fermé pour obtenir un prépolymère de polyuréthanne. La deuxième étape réalise l'extension des chaînes de prépolymère de manière continue par extrusion réactive. La modélisation du procédé est nécessaire pour aborder l'optimisation multicritère. Le modèle de connaissance du procédé étant trop complexe pour être utilisé dans le cadre de cette étude, celui choisi ici est un réseau connexionniste. Les entrées sont les quatre valeurs des conditions opératoires et les sorties des grandeurs permettant de calculer chaque critère. Une fois l'étape de modélisation réalisée, l'optimisation multicritère et le classement total des solutions potentielles sont mis en place. L'optimisation multicritère permet de déterminer, à l'aide d'un algorithme évolutionnaire et du principe de domination de Pareto, un ensemble de compromis. Il faut ensuite introduire une notion subjective, les préférences du décideur, afin de réaliser le classement total des solutions potentielles. La technique d'aide à la décision utilisée ici est basée sur la théorie des Rough Sets. La mesure des préférences est réalisée par le classement préalable d'un petit nombre de compromis par le décideur. Il est alors possible d'extraire des règles modélisant de façon approchée les choix de cet industriel. L'application de ces règles à l'ensemble des compromis permet de fournir les 10% meilleurs points de la zone de Pareto, ce qui constitue les conditions de fonctionnement du procédé les plus recommandées (selon les préférences affichées du décideur industriel).
