Thèse soutenue

Élicitation incrémentale des préférences pour l’optimisation multi-objectifs : modèles non-linéaires, domaines combinatoires et approches tolérantes aux erreurs
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Auteur / Autrice : Nadjet Bourdache
Direction : Olivier SpanjaardPatrice Perny
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 16/12/2020
Etablissement(s) : Sorbonne université
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : LIP6 (1997-....)
Jury : Président / Présidente : Christophe Marsala
Examinateurs / Examinatrices : Meltem Öztürk, Christophe Gonzales
Rapporteurs / Rapporteuses : Sébastien Destercke, Vincent Mousseau

Résumé

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Les travaux effectués durant cette thèse s'inscrivent dans le cadre de la théorie de la décision algorithmique, domaine au carrefour de la théorie de la décision, de la recherche opérationnelle et de l'intelligence artificielle. Cette thèse vise à concevoir des méthodes d'optimisation interactive fondées sur l'élicitation incrémentale des préférences pour la prise de décision multicritère, multi-agents ou dans le risque. Nous nous intéressons plus précisément à l'élicitation incrémentale des paramètres de fonctions d'agrégation qui consiste à alterner questions préférentielles permettant de réduire l'incertitude concernant la valeur des paramètres modélisant les préférences particulières du décideur, et exploration de l'espace des solutions, jusqu'à pouvoir déterminer une recommandation de bonne qualité. L'intérêt d'alterner phases de questions et phases d'exploration est double: d'une part, les informations préférentielles récoltées durant une phase d'élicitation permettent de mieux focaliser la phase d'exploration suivante sur les solutions les plus intéressantes pour le décideur; d'autre part, l'exploration de l'espace des solutions permet de guider le choix des questions de manière à ce qu'elles soient les plus informatives possible. Nous introduisons dans cette thèse des méthodes d'élicitation dans différents contextes. Dans un premier temps, nous nous intéressons à des fonctions d'agrégation non-linéaires pour modéliser les préférences du décideur sur un ensemble combinatoire d'alternatives. Nous nous intéressons ensuite à la conception de méthodes d'élicitation prenant en compte la possibilité de la présence d'incohérences dans les réponses du décideur, d'abord sur domaine explicite, puis sur domaine combinatoire. Les algorithmes introduits sont génériques et peuvent s'appliquer à différents problèmes de choix multi-objectifs.