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1	Traitement subjectif de l'incertitude dans les décisions individuelles Baillon, Aurélien 27 September 2007 (has links) (PDF) La thèse porte sur la théorie de la décision individuelle en situation d'incertitude. Elle vise à comprendre, décrire et représenter les décisions, en différenciant ce qui provient des croyances du décideur de ce qui se rattache à son attitude face à l'incertitude. Elle est principalement composée de quatre contributions complémentaires. La première est théorique et caractérise l'attitude face au risque et à l'ambiguïté via l'utilisation de relations d'arbitrage portant sur les conséquences, dans la lignée des modèles de type utilité espérée, représentant l'aversion au risque et/ou à l'ambiguïté par la décroissance de l'utilité marginale. Le reste de la thèse s'appuie sur des modèles généralisant l'utilité espérée où les probabilités sont transformées par le décideur. La deuxième contribution est alors expérimentale et s'intéresse au décideur disposant d'avis d'experts lui indiquant le risque encouru. Il est proposé une méthode, basée sur l'observation des choix, pour étudier comment le décideur combine les avis à sa disposition. Cette méthode est appliquée pour comparer des situations où les experts donnent une évaluation imprécise du risque à des situations où leurs évaluations du risque encouru sont conflictuelles. Le troisième travail introduit le concept de source uniforme d'incertitude, c'est-à-dire d'ensemble d'événements générés par un même mécanisme d'incertitude et pour lesquels il existe une mesure de probabilité subjective. Une expérience est conduite dans laquelle de telles probabilités subjectives sont obtenues. Est ensuite étudié le consentement à parier des individus sur des événements de probabilité (subjective) équivalente mais provenant de sources différentes. La dernière contribution revient sur la méthode d'obtention des probabilités subjectives et la compare (théoriquement) aux autres méthodes. Sa faisabilité et ses limites sont ensuite étudiées dans une nouvelle expérience. [SHS] Humanities and Social Sciences Incertitude Ambiguïté Probabilité subjective Décision Croyances Utilité non-espérée
2	Modélisation cognitive de la pertinence narrative en vue de l'évaluation et de la génération de récits / Cognitive modeling of narrative relevance : towards the evaluation and the generation of stories Saillenfest, Antoine 25 November 2015 (has links) Une part importante de l’activité de communication humaine est dédiée au récit d’événements (fictifs ou non). Ces récits doivent être cohérents et intéressants pour être pertinents. Dans le domaine de la génération automatique de récits, la question de l’intérêt a souvent été négligée, ou traitée via l’utilisation de méthodes ad hoc, au profit de la cohérence des structures narratives produites. Nous proposons d’aborder le processus de création des récits sous l’angle de la modélisation quantitative de critères de pertinence narrative via l’application d’un modèle cognitif de l’intérêt événementiel. Nous montrerons que cet effort de modélisation peut servir de guide pour concevoir un modèle cognitivement plausible de génération de narrations. / Humans devote a considerable amount of time to producing narratives. Whatever a story is used for (whether to entertain or to teach), it must be relevant. Relevant stories must be believable and interesting. The field of computational generation of narratives has explored many ways of generating narratives, especially well-formed and understandable ones. The question of what makes a story interesting has however been largely ignored or barely addressed. Only some specific aspects of narrative interest have been considered. No general theoretical framework that would serve as guidance for the generation of interesting and believable narratives has been provided. The aim of this thesis is to introduce a cognitive model of situational interest and use it to offer formal criteria to decide to what extent a story is relevant. Such criteria could guide the development of a cognitively plausible model of story generation. Pertinence narrative Complexité de Kolmogorov Complexité cognitive Inattendu Intérêt Crédibilité Postdictibilité Conflit cognitif Suspense Jugement moral Génération automatique de récits Probabilité subjective Abduction Narrative relevance Kolmogorov complexity Cognitive complexity Unexpectedness Interest Believability Postdictability Cognitive conflict Suspense Moral judgment Automatic story generation Subjective probability Abduction

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Traitement subjectif de l'incertitude dans les décisions individuelles

Modélisation cognitive de la pertinence narrative en vue de l'évaluation et de la génération de récits / Cognitive modeling of narrative relevance : towards the evaluation and the generation of stories