Compilation et structures d'ordres - application à la dynamique des croyances et à la décision de groupe explicable

Order structure compilation - application to belief dynamics and explainable group decision

• Auteur / Autrice : Jérome Gaigne
• Direction : Sylvain Lagrue, Khaled Belahcene
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Inscription en doctorat le 04/11/2021
• Etablissement(s) : Compiègne
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Compiègne)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Heuristique et diagnostic des systèmes complexes (Compiègne, Oise) (1981-....)

Mots clés

Mots clés libres

Représentation des connaissances et des raisonnements

Décision

Compilation d'ordres

Sat

Pseudo-booléens

Answer Set Programming

Knowledge representation and reasoning

Decision

Order compilation

Sat

Pseudo-Booleans

Answer Set Programming

Résumé

La notion d'ordre, ainsi que nombre de ses généralisations, est au cœur de la modélisation du raisonnement et de la décision en Intelligence Artificielle. Elle permet en particulier une représentation souple et robuste de préférences et de connaissances incertaines d'agents humains ou artificiels. S'il est naturel et efficace d'un point de vue computationnel de représenter une relation d'ordre total à l'aide de nombres, cette représentation échoue à rendre compte de manière satisfaisante des incertitudes ou des hésitations qui conduisent à des phénomènes complexes tels que l'incomparabilité, ou l'absence de transitivité de l'indifférence. La représentation pratique et le traitement de ces propriétés entraînent souvent une combinatoire très élevée. L'objectif de ce sujet de thèse est donc d'aller au-delà des représentations usuelles en passant par une étape de compilation et d'utilisation de solveurs. La compilation d'un langage de représentation est le processus de réécriture vers un autre langage permettant, au prix d'une certaine complexité temporelle ou spatiale, d'accélérer certaines requêtes. Parmi les nombreux langages cibles possibles, nous souhaitons nous appuyer sur différents langages logiques. Nous pouvons citer comme exemple les formalismes SAT, pseudo-booléens et Answer Set Prgramming, chacun s'appuyant sur une théorie bien établie et sur l'existence de solveurs modernes et efficaces. L'objectif de cette thèse est de proposer des méthodes de compilation pour différentes classes d'ordres vers les langages logiques cibles ; appliquer et tester ces réécritures en pratique pour différentes requêtes et différents solveurs ; enfin, les appliquer à des problèmes de logiques pondérées, de dynamique des croyances, et d'explication dans la décision de groupe.

The notion of order, as well as its numerous generalizations, is a central concept for reasoning and decision modeling in Artificial Intelligence. In particular, it can be used for a flexivvle and robust representation of preferences and uncertain beliefs of human or artificial agents. While it could be natural and computationally efficient to represent a total order relation using numbers, this representation fails to satisfactorily take into account uncertainties or hesitations that lead to complex phenomena such as incomparability or the lack of transitivity of indifference. The practical representation and treatment of these properties often lead to a very high computational cost. The objective of this thesis is therefore to go beyond the usual representations by considering a step of compilation and the use of modern solvers. The compilation of a representation language is the process of rewriting it into another language allowing, at the cost of a temporal or spatial complexity, to accelerate some identified requests. Among the possible target languages, we plan to rely on logical languages, for example SAT, pseudo-Boolean and Answer Set Programming formalisms. Each of them are based on a well-established theory and on the existence of modern and efficient solvers. The objective of this thesis is to propose compilation methods for different classes of ordres to the targeted logic languages; to apply and test these rewritings in practice for different queries and different solvers; and finally to apply them to problems in weighted logics, belief dynamics, and explanation in group decision.