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Forum 'Emplois' - Sujet créé le 2013-04-14
Sujet de thèse LAMSADE-Université Paris Dauphine
Élaboration d'une méthodologie de révision des préférences globales dans un modèle hiérarchique d'aide multicritère à la décision
Encadrants : Denis Bouyssou (bouyssou@lamsade.dauphine.fr) et Brice Mayag (brice.mayag@dauphine.fr)
L'objectif de l'Aide MultiCritère à la Décision (AMCD) [2] est d'aider un décideur à sélectionner une alternative parmi plusieurs sur la base de critères de décision. Pour aider le décideur à forger ses convictions quant à la façon de choisir la meilleure alternative, en général un modèle hiérarchique de critères (arbre de critères), basé sur ses préférences, est élaboré. Ce modèle, dont les nœuds correspondent aux nœuds d'agrégation et les feuilles aux critères de décision, doit être capable de représenter les stratégies de décision du décideur. Il doit également être suffisamment lisible pour permettre de tirer des enseignements à partir des informations préférentielles fournies par ce dernier.
Certaines méthodologies d'analyse multicritère construisent des modèles hiérarchiques avec à la clé une ou plusieurs fonctions d'agrégation/méthodes de comparaison par paires (Ex : méthode AHP). D'autres, comme celles basées sur des techniques de la théorie de l'argumentation [1], sont en mesure de proposer au décideur des explications cohérentes sur la légitimité du rang dans le rangement final ou de la catégorie finale attribuée à une alternative. Très souvent, après avoir pris connaissance de la solution finale retenue, un certain nombre de questions viennent à l'esprit du décideur:
1. Où et quelles préférences rajouter ou enlever dans le modèle hiérarchique pour qu'une alternative voit par exemple son score final ou sa catégorie finale changée ?
2. Comment cibler un ou plusieurs nœuds d'agrégation "pertinents" , dont on pourra modifier les paramètres ou les attributs ou encore les utilités, pour améliorer une alternative mal classée?
3. Comment à partir d'une solution globale établir un rangement de mes nœuds d'agrégation ?
Plus concrètement, pour un organisme de certification d'entreprises, répondre à ces questions permettra par exemple de définir une liste des services d'une entreprise que l'organisme aura jugé prioritaires pour l'audition le jour de la visite d'audit. Malheureusement, l'utilisation d'une analyse de sensibilité s'avère en général limité pour ce type de problème.
Le but de ce travail de recherche sera d'élaborer de manière structurée des mécanismes de révision d'une préférence globale en fonction du type de modification à apporter au modèle hiérarchique initial. On pourra se restreindre dans un premier temps aux modèles où une seule fonction d'agrégation ou une seule méthode de comparaison est utilisée. Les résultats attendus seront de nature :
i. Théorique : on pourra envisager une étude détaillée des relations nécessaires dans des modèles hiérarchiques à plus de deux niveaux. De telles relations, bien qu'incomplètes dans la plupart des cas, permettent néanmoins pour un nœud d'agrégation donné, de restreindre l'ensemble des paramètres admissibles. Ainsi, si on souhaite améliorer une alternative à partir d'une relation nécessaire globale, on saura d'avance quel jeu de paramètre ne pas introduire dans le modèle.
ii. Algorithmique : les algorithmes qui seront proposées s'inséreront dans la plate-forme d'outils d'aide à la décision Decision-Deck (http://www.decision-deck.org/).
Compétences souhaitées et prérequis :
• Être titulaire d'un master
• Bonnes connaissances en recherche opérationnelle, notamment en modélisation des préférences, en aide multicritère à la décision et/ou en programmation linéaire.
• Bonnes connaissances en langages de programmation : Java ou C++ ou Python, etc.
Financement: Thèse en Informatique financée par contrat doctoral
Contact : Brice Mayag : brice.mayag@dauphine.fr Tél : 01 44 05 49 75
Références :
[1] W. Ouerdane, N. Muadet and A. Tsoukiàs. Argumentation Theory and Decision Aiding. In J. Figueira, S. Greco, and M. Ehrgott, editors. International Series in Operations Research and Management Science, 1, Volume 142, Trends in Multiple Criteria Decision Analysis. Pages 177-208, 2010.
[2] J. Figueira, S. Greco, and M. Ehrgott. Multiple Criteria Decision Analysis: State of the Art Surveys. Springer Verlag, Boston, Dordrecht, London, 2005.
Élaboration d'une méthodologie de révision des préférences globales dans un modèle hiérarchique d'aide multicritère à la décision
Encadrants : Denis Bouyssou (bouyssou@lamsade.dauphine.fr) et Brice Mayag (brice.mayag@dauphine.fr)
L'objectif de l'Aide MultiCritère à la Décision (AMCD) [2] est d'aider un décideur à sélectionner une alternative parmi plusieurs sur la base de critères de décision. Pour aider le décideur à forger ses convictions quant à la façon de choisir la meilleure alternative, en général un modèle hiérarchique de critères (arbre de critères), basé sur ses préférences, est élaboré. Ce modèle, dont les nœuds correspondent aux nœuds d'agrégation et les feuilles aux critères de décision, doit être capable de représenter les stratégies de décision du décideur. Il doit également être suffisamment lisible pour permettre de tirer des enseignements à partir des informations préférentielles fournies par ce dernier.
Certaines méthodologies d'analyse multicritère construisent des modèles hiérarchiques avec à la clé une ou plusieurs fonctions d'agrégation/méthodes de comparaison par paires (Ex : méthode AHP). D'autres, comme celles basées sur des techniques de la théorie de l'argumentation [1], sont en mesure de proposer au décideur des explications cohérentes sur la légitimité du rang dans le rangement final ou de la catégorie finale attribuée à une alternative. Très souvent, après avoir pris connaissance de la solution finale retenue, un certain nombre de questions viennent à l'esprit du décideur:
1. Où et quelles préférences rajouter ou enlever dans le modèle hiérarchique pour qu'une alternative voit par exemple son score final ou sa catégorie finale changée ?
2. Comment cibler un ou plusieurs nœuds d'agrégation "pertinents" , dont on pourra modifier les paramètres ou les attributs ou encore les utilités, pour améliorer une alternative mal classée?
3. Comment à partir d'une solution globale établir un rangement de mes nœuds d'agrégation ?
Plus concrètement, pour un organisme de certification d'entreprises, répondre à ces questions permettra par exemple de définir une liste des services d'une entreprise que l'organisme aura jugé prioritaires pour l'audition le jour de la visite d'audit. Malheureusement, l'utilisation d'une analyse de sensibilité s'avère en général limité pour ce type de problème.
Le but de ce travail de recherche sera d'élaborer de manière structurée des mécanismes de révision d'une préférence globale en fonction du type de modification à apporter au modèle hiérarchique initial. On pourra se restreindre dans un premier temps aux modèles où une seule fonction d'agrégation ou une seule méthode de comparaison est utilisée. Les résultats attendus seront de nature :
i. Théorique : on pourra envisager une étude détaillée des relations nécessaires dans des modèles hiérarchiques à plus de deux niveaux. De telles relations, bien qu'incomplètes dans la plupart des cas, permettent néanmoins pour un nœud d'agrégation donné, de restreindre l'ensemble des paramètres admissibles. Ainsi, si on souhaite améliorer une alternative à partir d'une relation nécessaire globale, on saura d'avance quel jeu de paramètre ne pas introduire dans le modèle.
ii. Algorithmique : les algorithmes qui seront proposées s'inséreront dans la plate-forme d'outils d'aide à la décision Decision-Deck (http://www.decision-deck.org/).
Compétences souhaitées et prérequis :
• Être titulaire d'un master
• Bonnes connaissances en recherche opérationnelle, notamment en modélisation des préférences, en aide multicritère à la décision et/ou en programmation linéaire.
• Bonnes connaissances en langages de programmation : Java ou C++ ou Python, etc.
Financement: Thèse en Informatique financée par contrat doctoral
Contact : Brice Mayag : brice.mayag@dauphine.fr Tél : 01 44 05 49 75
Références :
[1] W. Ouerdane, N. Muadet and A. Tsoukiàs. Argumentation Theory and Decision Aiding. In J. Figueira, S. Greco, and M. Ehrgott, editors. International Series in Operations Research and Management Science, 1, Volume 142, Trends in Multiple Criteria Decision Analysis. Pages 177-208, 2010.
[2] J. Figueira, S. Greco, and M. Ehrgott. Multiple Criteria Decision Analysis: State of the Art Surveys. Springer Verlag, Boston, Dordrecht, London, 2005.