Enhancing indoor environmental quality while reducing building energy consumption represents a critical challenge for sustainable building design, particularly in hot arid climates where cooling loads dominate energy use. Despite extensive research on green wall systems (GWSs), robust quantitative data on their combined impact on air quality and thermal performance in real-world office environments remains limited. This research quantified the synergistic effects of an active indoor green wall system on key indoor air quality indicators and cooling energy consumption in a contemporary office environment. A comparative field study was conducted over 12 months in two identical office rooms in Dhahran, Saudi Arabia, with one room serving as a control while the other was retrofitted with a modular hydroponic green wall system. High-resolution sensors continuously monitored indoor CO₂, volatile organic compounds via photoionization detection (VOC_PID; isobutylene-equivalent), and PM2.5 concentrations, alongside dedicated sub-metering of cooling energy consumption. The green wall system achieved statistically significant improvements across all parameters: 14.1% reduction in CO₂ concentrations during occupied hours, 28.1% reduction in volatile organic compounds, 20.9% reduction in PM2.5, and 13.5% reduction in cooling energy consumption (574.5 kWh annually). Economic analysis indicated financial viability (2.0-year payback; benefit–cost ratio 3.0; 15-year net present value SAR 31,865). Productivity-related benefits were valued from published relationships rather than measured in this study; base-case viability remained strictly positive in energy-only and conservative sensitivity scenarios. Strong correlations were established between evapotranspiration rates and cooling benefits (r = 0.734), with peak performance during summer months reaching 17.1% energy savings. Active indoor GWSs effectively function as multifunctional strategies, delivering simultaneous air quality improvements and measurable cooling energy reductions through evapotranspiration-mediated mechanisms, supporting their integration into sustainable building design practices.

Le milieu hospitalier est un monde à la fois sensible et complexe, sensible parce que la vie humaine est en jeu et complexe parce que les équipements médicaux augmentent en nombre et en complexité technique. Ainsi, afin de préserver le bon état de fonctionnement de ces équipements et à un niveau élevé de disponibilité, leur entretien est devenu l'une des préoccupations majeures des responsables de l’hôpital. L’objectif de cette thèse est de proposer, aux responsables de maintenance biomédicale dans les établissements de soins, des outils d’aide à la décision qui permettent une meilleure maitrise des coûts. Ceci en assurant la sécurité des patients et des utilisateurs et en maintenant des performances optimales de l’ensemble des équipements médicaux. Tout d’abord, une heuristique a été proposée pour le choix de l’internalisation ou de l’externalisation de la maintenance et pour la sélection du contrat adéquat. La sélection du contrat est basée sur un ensemble de critères tout en considérant la contrainte du budget disponible. Ensuite, afin d’améliorer la procédure proposée, nous avons proposé des outils d’aide à la décision multicritère pour le choix adéquat d’une stratégie de maintenance. Pour l’étude de la criticité des équipements médicaux et le choix de la maintenance, sept critères ont été étudiés en proposant un couplage de l’approche AHP « Analytical Hierarchy Process » à la technique TOPSIS « Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution ». Comme les experts du service de maintenance présentaient une certaine incertitude dans leurs jugements, nous avons intégré l’évaluation linguistique floue dans l’étude de la criticité des équipements et dans la sélection de la stratégie de maintenance (Fuzzy AHP couplée avec Fuzzy TOPSIS). Un modèle mathématique MILP a été développé pour la définition des limites de la criticité afin de caractériser les trois stratégies de maintenance. Le bon choix de ces limites permet d’optimiser le coût de la maintenance en respectant le budget disponible. Enfin, un deuxième modèle mathématique MILP a été développé en se basant sur l’heuristique proposée. Ce modèle permet de sélectionner pour chaque équipement, la stratégie de maintenance, internaliser ou externaliser la maintenance et le type du contrat tout en considérant le budget disponible et la charge/capacité du service maintenance