Extraction automatique de connaissances pour la décision multicritère
Auteur / Autrice : | Michel Plantié |
Direction : | Jacky Montmain |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Informatique |
Date : | Soutenance en 2006 |
Etablissement(s) : | Saint-Etienne, EMSE |
Partenaire(s) de recherche : | autre partenaire : Université Jean Monnet (Saint-Étienne ; 1969-....) |
Mots clés
Résumé
Cette thèse, sans prendre parti, aborde le sujet délicat qu’est l’automatisation cognitive. Elle propose la mise en place d’une chaîne informatique complète pour supporter chacune des étapes de la décision, en particulier la phase d’apprentissage en faisant de la connaissance actionnable (CA) une entité informatique manipulable par des algorithmes. Datamining, multicritère et optimisation sont autant de techniques utilisées en vue d’une interprétation cybernétique du modèle décisionnel de l’économiste Simon. L’incertitude épistémique inhérente à une décision est mesurée par le risque décisionnel qui analyse les facteurs discriminants entre les alternatives. Notre modèle apporte un éclairage formel des liens entre incertitude épistémique, risque décisionnel et stabilité de la décision. Enfin, l’exemple d’application d’un gérant de vidéoclub cherchant à optimiser ses investissements en fonction des préférences de sa clientèle reprend et illustre le processus informatisé dans sa globalité.