I.A. Session 2009/2010 E.P.S.I. Bordeaux – C.S.I.I – 3 ème Année – Cours n°2

I.A. Session 2009/2010

E.P.S.I. Bordeaux – C.S.I.I – 3ème Année – Cours n°2

Introduction• Choix et mise en oeuvre• Thématique ancienne• Enjeux transdisciplinaires• Formes multiples

• Deux approches :– Modélisation de processus formalisés– Procédures informelles ou heuristiques

Au menu

- Approche analytique

- Approche intuitive

- Les outils d’aide à la prise de décision

Approche analytique

• Perception

• Analyse

• Évaluation

• Limites

Modélisation

Identification of

a problem

Allocation of

weights to criteria

Development of

alternative

Analysis of

alternatives

Selection of

alternative

Implementation of

the alternative

Evaluation of decision

effectiveness

Identification of

decision criteria

Agent

Décision

Cognitif

Réactif

Environnement

Perception Action

Modélisation séquentielle Représentation d’un agent

Perception• Récolte d’informations• Système sensoriel• Rôle de l’environnement

Analyse• Recherche d’une solution optimale• Mise en œuvre de nombreux calculs• Méthode informatique

– Arbres de décisions– Arbres d’exploration– Système expert– Architecture BDI– …

Méthode informatique

Arbre d’exploration Architecture BDI

Arbre de décision

Évaluation• Buts

– Centraux / Universels– Objectifs de la décision

• Vérification de l’atteinte des objectifs

• Remise en œuvre éventuelle

Limites• Complexité

– Exhaustivité des solutions envisagées– Connaissance de l’environnement limitée– Définition du périmètre du problème

• Approche éloignée de la décision naturelle

Approche intuitive

• Monocritère

• Reconnaissance et expérience

• Le rôle des émotions

Monocritère• Critère d’acceptabilité • Analogie avec l’architecture de subsomption

Reconnaissance et expérience• Comparaison avec les expériences antérieures

• Adaptation du plan d’action

• Modèles par renforcement

Le rôle des émotions

• Modèles précédents limités

• Notion de « marqueur somatique »

• Cas cliniques de lésions cérébrales

Outils d’aide à la prise de décision• Les arbres de décision

• Les systèmes experts

• Les bases de données décisionnelles

• La prospective

Les arbres de décision• Répartir une population en fonction de

variables

• Enchaînement d’actions Résultat

• Intuitifs et assez simples d'utilisation

Les systèmes experts• Reproduire le raisonnement d’un expert

• Logique propositionnelle ou prédicats

• Exemple : MYCIN pour les maladies du sang

Les bases de données décisionnelles

• Recoupement des données

• Bases de données redondantes / Hypercubes

• Statistiques sur une population ciblée

La prospective• Étude des futurs possibles

• Analyse statistique des « variables clé »

• Constitution de scénarios

• Réaliser le futur le plus favorable

Conclusion

• Approches complémentaires / combinées

• Intérêt des sciences cognitives

• Perspectives

“We are continually faced with a series of great opportunities brilliantly disguised as insoluble problems.”

  John W. Gardner

Authors:Ophir Paz (ophir.paz@nova-box.com )Geoffroy Vincens (geoffroy.vincens@nova-box.com)