Explications pour l’agrégation des préférences — une contribution à l’aide à la décision responsable

Towards accountable decision aiding : explanations for the aggregation of preferences

• Auteur / Autrice : Khaled Belahcene
• Direction : Vincent Mousseau, Nicolas Maudet
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 05/12/2018
• Etablissement(s) : Université Paris-Saclay (ComUE)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Interfaces : matériaux, systèmes, usages (Palaiseau, Essonne ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : établissement opérateur d'inscription : CentraleSupélec (2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire génie industriel (Gif-sur-Yvette, Essonne)
• Jury : Président / Présidente : Nicolas Sabouret
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Vincent Mousseau, Nicolas Maudet, Wassila Ouerdane, Sébastien Destercke
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Denis Bouyssou, Henri Prade, Nic Wilson

Mots clés

Mots clés contrôlés

Recherche opérationnelle

Représentation des connaissances

Intelligence artificielle

Systèmes d'aide à la décision

Mots clés libres

Intelligence artificielle

Recherche opérationnelle

Aide à la décision

Représentation des connaissances

Artificial Intelligence

Operations Research

Decision Aiding

Knowledge Representation

Résumé

Nous cherchons à équiper un processus d’aide à la décision d’outils permettantde répondre aux exigences de redevabilité. Un décideur fournit de l’information quant à ses préférences au sujet de la façon d’arbitrer entre des points de vue conflictuels. Un analyste, chargé d’éclairer la prise de décision, fait l’hypothèse d’un modèle de raisonnement, et l’ajuste aux informations fournies par le décideur. Nous faisons l’hypothèse d’un processus d’élicitation robuste, dont les recommandations sont déduites des éléments dialectiques. Nous nous sommes donc intéressés à la résolution d’un problème inverse concernant le modèle, ainsi qu’à la production d’explications, si possible correctes, complètes, facile à calculer et à comprendre. Nous avons considéré deux formes de représentation du raisonnement: l’une ayant trait à la comparaison de paires d’alternatives fondée sur un modèle de valeur additive, l’autre ayant trait au tri des alternatives dans des catégories ordonnées fondé sur un raisonnement non-compensatoire.

We consider providing a decision aiding process with tools aiming at complying to the demands of accountability. Decision makers, seeking support, provide preference information in the form of reference cases, that illustrates their views on the way of taking into account conflicting points of view. The analyst, who provides the support, assumes a generic representation of the reasoning with preferences, and fits the aggregation procedure to the preference information. We assume a robust elicitation process, where the recommendations stemming from the fitted procedure can be deduced from dialectical elements. Therefore, we are interested in solving an inverse problem concerning the model, and in deriving explanations, if possible sound, complete, easy to compute and to understand. We address two distinct forms of reasoning: one aimed at comparing pairs of alternatives with an additive value model, the other aimed at sorting alternatives into ordered categories with a noncompensatory model.