I.A. Session 2009/2010 E.P.S.I. Bordeaux – C.S.I.I – 3 ème Année – Cours n°2.
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I.A. Session 2009/2010
E.P.S.I. Bordeaux – C.S.I.I – 3ème Année – Cours n°2
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Introduction• Choix et mise en oeuvre• Thématique ancienne• Enjeux transdisciplinaires• Formes multiples
• Deux approches :– Modélisation de processus formalisés– Procédures informelles ou heuristiques
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Au menu
- Approche analytique
- Approche intuitive
- Les outils d’aide à la prise de décision
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Approche analytique
• Perception
• Analyse
• Évaluation
• Limites
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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
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Perception• Récolte d’informations• Système sensoriel• Rôle de l’environnement
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Analyse• Recherche d’une solution optimale• Mise en œuvre de nombreux calculs• Méthode informatique
– Arbres de décisions– Arbres d’exploration– Système expert– Architecture BDI– …
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Méthode informatique
Arbre d’exploration Architecture BDI
Arbre de décision
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Évaluation• Buts
– Centraux / Universels– Objectifs de la décision
• Vérification de l’atteinte des objectifs
• Remise en œuvre éventuelle
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Limites• Complexité
– Exhaustivité des solutions envisagées– Connaissance de l’environnement limitée– Définition du périmètre du problème
• Approche éloignée de la décision naturelle
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Approche intuitive
• Monocritère
• Reconnaissance et expérience
• Le rôle des émotions
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Monocritère• Critère d’acceptabilité • Analogie avec l’architecture de subsomption
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Reconnaissance et expérience• Comparaison avec les expériences antérieures
• Adaptation du plan d’action
• Modèles par renforcement
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Le rôle des émotions
• Modèles précédents limités
• Notion de « marqueur somatique »
• Cas cliniques de lésions cérébrales
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Outils d’aide à la prise de décision• Les arbres de décision
• Les systèmes experts
• Les bases de données décisionnelles
• La prospective
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Les arbres de décision• Répartir une population en fonction de
variables
• Enchaînement d’actions Résultat
• Intuitifs et assez simples d'utilisation
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Les systèmes experts• Reproduire le raisonnement d’un expert
• Logique propositionnelle ou prédicats
• Exemple : MYCIN pour les maladies du sang
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Les bases de données décisionnelles
• Recoupement des données
• Bases de données redondantes / Hypercubes
• Statistiques sur une population ciblée
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La prospective• Étude des futurs possibles
• Analyse statistique des « variables clé »
• Constitution de scénarios
• Réaliser le futur le plus favorable
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Conclusion
• Approches complémentaires / combinées
• Intérêt des sciences cognitives
• Perspectives
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“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])