Modélisation de menaces collectives

Modeling collective threats

• Auteur / Autrice : Nicolas Fayard
• Direction : Alexis Tsoukias
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Inscription en doctorat le 31/08/2019
• Etablissement(s) : Université Paris sciences et lettres
• Ecole(s) doctorale(s) : SDOSE Sciences de la Décision, des Organisations, de la Société et de l'Echange
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'analyse et modélisation de systèmes pour l'aide à la décision (Paris)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : Université Paris Dauphine-PSL (1968-....)

Mots clés

Mots clés libres

Policy analitycs

Théorie capability

Aide à la décision multicritère

Risque et incertain

Aide à la décision

Policy analytics

Capability Theory

Multi-criteria analysis

Decision aiding

Risk and Uncertainty Theory

Résumé

Une menace est généralement associée à un événement, d'une certaine vraisemblance, qui est considéré comme négatif par le(s) individu(s) impacté. On considère le cas où ce qui est négativement impacté est un bien commun. De plus, on suppose que la vraisemblance de l'évènement n'est pas totalement aléatoire, mais dépend de l'action de certains acteurs. Ce problème est loin d'être irréaliste, et il est crucial de créer des outils pour permettre d'aider à élaborer des politiques publiques de protections ou de préventions.  Cette recherche fait partie d'un effort à long terme, qui vise à contribuer aux innovations méthodologiques de l'aide à la décision pour la conception, l'implémentation et l'évaluation de politiques publiques : la policy analitics. Le cadre théorique de cette recherche se situe dans l'économie du bien-être, et plus spécifiquement dans la théorie des capabilités d'Amartya Sen. Cela implique une mesure du bien être comme l'expression de la liberté individuel de choisir dans un espace multidimensionnel. Elle s'inscrit également dans le cadre de l'analyse averse au risque et de l'aide à la décision dans le risque ou l'incertain.

A threat is typically associated to an event, whose likelihood is more or less known, and the consequences of which are considered to be “negative” by the impacted individual(s). We consider the case where what is “negatively” impacted is a “common” and where the likelihood of said event is not totally random, but depends on the behavior of an independent agent. Such problems are crucial to design “protection” or “prevention” policies. This research is part of a long-term effort aiming to contribute to the methodological innovation of decision aiding for the design, implementation and assessment of public policies: policy analytics. The theoretical framework of this research is related to welfare economics and more specifically Sen's capability theory, implying the measure of welfare as the expression of freedom of choice in a multidimensional space, to adversarial risk analysis and to decision aiding under risk and uncertainty.