Apport de l'intelligence artificielle à l'aide à la décision multicritère

par YVES ROMMEL

Thèse de doctorat en Sciences de gestion

Sous la direction de Éric Jacquet-Lagrèze.

Soutenue en 1989

à Paris 9 .

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  • Résumé

    Cette thèse a pour objet de montrer quel peut être l'apport de l'intelligence artificielle (IA) à l'aide à la décision multicritère. Les techniques d'IA utilisées concernent globalement les modes de représentation des connaissances de type déclaratif, les techniques déductives de résolution des problèmes ainsi que les techniques "inductives" d'apprentissage symbolique des connaissances. Les recherches ont été menées selon deux directions opposées quant à la démarche de modélisation suivie: - la première direction a consisté à définir quel pouvait être l'apport de l'IA dans le cadre de l'analyse multicritère "classique" : à savoir, en se plaçant en aval d'un tableau de performances et selon les approches opérationnelles pour l'agrégation des préférences couramment admises (approche du critère de synthèse, approche du surclassement et approche interactive), comment substituer les algorithmes traditionnels par des techniques relevant de l’IA. Trois méthodes sont ainsi proposées selon les trois approches opérationnelles et permettent, en considérant parallèlement les difficultés rencontrées, de généraliser les résultats de l'apport de telle technique d’IA pour telle approche opérationnelle. - la seconde direction a consisté à considérer l'analyse multicritère dans le cadre de l'architecture et de la modélisation des systèmes- experts. Le pourquoi de cette recherche tient en ce que les systèmes- experts traitent par essence de problèmes de type multicritère. Ont ainsi été redécouvertes les démarches d'agrégation et de désagrégation des préférences, et ont été montrées les perspectives en matière de méthodes interactives.

  • Titre traduit

    Contribution of artificial intelligence to multicriteria decision making


  • Résumé

    The aim of this thesis is to show the contribution of artificial intelligence technics (AI) to multicriteria decision making. The AI technics which have been used concern knowledge representation technics in a declarative manner, deductive technics of problem resolution and also "inductive" technics of machine learning. Research has been developped into two opposite directions relatively to the modelisation approach as follows: -the first direction consists of defining how much AI contributes to the traditional multicriteria analysis frame i. E. We consider here the multicriteria problems using a scores table and according to the three operational approaches to the aggregation of preferences (synthesis criterion, outranking and interactive procedure); - the second direction consists of considering multicriteria methodology within the expert-system architecture and modelisation framework. This rests on the fact that expert-systems naturally deal with multicriteria problems.

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Informations

  • Notes : Thèse non reproduite

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