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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 ([email protected] )Geoffroy Vincens ([email protected])
