Elicitation indirecte de modèles de tri multicritère

par Olivier Cailloux

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Vincent Mousseau.

Le président du jury était Marc Pirlot.

Le jury était composé de Vincent Mousseau, Eyke Hüllermeier, Ahti Salo, Salvatore Greco, Nicolas Maudet.

Les rapporteurs étaient Eyke Hüllermeier, Ahti Salo, Salvatore Greco.


  • Résumé

    Le champ de l’Aide Multicritère à la Décision (AMCD) propose des manières de modéliser formellement les préférences d’un décideur de façon à lui apporter des éclaircissements. Le champ s’intéresse aux problèmes impliquant une décision et faisant intervenir plusieurs points de vue pour évaluer les options (ou alternatives) disponibles. Ce travail vise principalement à proposer des méthodes d’élicitation, donc des façons de questionner un décideur ou un groupe de décideurs pour obtenir un ou plusieurs modèles de préférence. Ces méthodes utilisent des techniques dites de désagrégation consistant à prendre des exemples de décision pour base de la modélisation. Dans le contexte étudié, les modèles de préférence sont des modèles de tri : ils déterminent une façon d’affecter des alternatives à des catégories ordonnées par préférence. Nous nous intéressons à la classe de modèles de tri MR Sort. Nous présentons une méthode permettant de faire converger un groupe de décideurs vers un modèle de tri unique. Elle s’appuie sur des programmes mathématiques. Nous analysons également en détail les difficultés liées aux imprécisions numériques posées par l’implémentation de ces programmes. Nous proposons aussi un algorithme permettant de comparer deux modèles MR Sort. Nous introduisons une manière novatrice d’interroger le décideur d’une façon qui permet de prendre en compte ses hésitations, via l’expression de degrés de crédibilités, lorsqu’il fournit des exemples d’affectation. Les résultats de la méthode permettent au décideur de visualiser les compromis possibles entre la crédibilité et la précision des conclusions obtenues. Nous proposons une méthode de choix de portefeuille. Elle intègre des préoccupations d’évaluation absolue, afin de s’assurer de la qualité intrinsèque des alternatives sélectionnées, et des préoccupations portant sur l’équilibre du portefeuille résultant. Nous expliquons également en quoi cette méthode peut constituer une alternative à la discrimination positive. Nous décrivons les composants logiciels réutilisables que nous avons soumis à une plateforme de services web, ainsi que les fonctionnalités développées dans une bibliothèque qui implémente les méthodes proposées dans ce travail. Un schéma de données existe visant à standardiser l’encodage de données de méthodes d’AMCD en vue de faciliter la communication entre composants logiciels. Nous proposons une nouvelle approche visant à résoudre un certain nombre d’inconvénients de l’approche actuelle. Nous développons en guise de perspective une proposition visant à inscrire la modélisation des préférences dans une épistémologie de type réaliste.

  • Titre traduit

    Indirect elicitation of multicriteria sorting models


  • Résumé

    The field of Multicriteria Decision Aid (MCDA) aims to model in a formal way the preferences of a decision maker (DM) in order to bring informations that can help her in a decision problem. MCDA is interested in situations where the available options (called alternatives) are evaluated on multiple points of view. This work suggests elicitation methods: ways of questioning a DM or a group of DMs in order to obtain one or several preference models. These methods rely on socalled disaggregation techniques, which use exemplary decisions as a basis for building the preference model. In our context, the preference models are sorting models: they determine a way of assigning alternatives to preferenceordered categories. We are interested in a class of sorting models called MR Sort. We present a method that helps a group of DMs converge to a unique sorting model. It uses mathematical programs. We also analyze in detail the difficulties due to numerical imprecision when implementing these programs, and we propose an algorithm allowing to compare two MR Sort models. We introduce a novel way of interrogating the DM in order to take her hesitations into account, through the expression of degrees of credibility, when she gives assignment examples. Results of the method let the DM examine possible compromises between credibility and precision of the conclusions. We propose a method to choose portfolios. It encompasses two dimensions: absolute evaluation, in order to ensure that the selected alternatives are sufficiently good, and balance of the resulting portfolio. We also explain how this method compares to affirmative action. We describe the reusable software components that we have submitted to a web services platform, as well as functionalities developed in a library that implements the methods this work proposes. A data scheme exists that aims to standardize encoding of data related to MCDA methods, in order to ease communication between software components. We propose a new approach aiming to solve some drawbacks of the current approach. We develop as a perspective a proposal that aims to integrate preference modeling into the framework of realistic epistemology.


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