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Extraction automatique de connaissances pour la décision multicritère

Plantié, Michel 29 September 2006 (has links) (PDF)
Cette thèse, sans prendre parti, aborde le sujet délicat qu'est l'automatisation cognitive. Elle propose la mise en place d'une chaîne informatique complète pour supporter chacune des étapes de la décision. Elle traite en particulier de l'automatisation de la phase d'apprentissage en faisant de la connaissance actionnable--la connaissance utile à l'action--une entité informatique manipulable par des algorithmes.<br />Le modèle qui supporte notre système interactif d'aide à la décision de groupe (SIADG) s'appuie largement sur des traitements automatiques de la connaissance. Datamining, multicritère et optimisation sont autant de techniques qui viennent se compléter pour élaborer un artefact de décision qui s'apparente à une interprétation cybernétique du modèle décisionnel de l'économiste Simon. L'incertitude épistémique inhérente à une décision est mesurée par le risque décisionnel qui analyse les facteurs discriminants entre les alternatives. Plusieurs attitudes dans le contrôle du risque décisionnel peuvent être envisagées : le SIADG peut être utilisé pour valider, vérifier ou infirmer un point de vue. Dans tous les cas, le contrôle exercé sur l'incertitude épistémique n'est pas neutre quant à la dynamique du processus de décision. L'instrumentation de la phase d'apprentissage du processus décisionnel conduit ainsi à élaborer l'actionneur d'une boucle de rétroaction visant à asservir la dynamique de décision. Notre modèle apporte un éclairage formel des liens entre incertitude épistémique, risque décisionnel et stabilité de la décision.<br />Les concepts fondamentaux de connaissance actionnable (CA) et d'indexation automatique sur lesquels reposent nos modèles et outils de TALN sont analysés. La notion de connaissance actionnable trouve dans cette vision cybernétique de la décision une interprétation nouvelle : c'est la connaissance manipulée par l'actionneur du SIADG pour contrôler la dynamique décisionnelle. Une synthèse rapide des techniques d'apprentissage les plus éprouvées pour l'extraction automatique de connaissances en TALN est proposée. Toutes ces notions et techniques sont déclinées sur la problématique spécifique d'extraction automatique de CAs dans un processus d'évaluation multicritère. Enfin, l'exemple d'application d'un gérant de vidéoclub cherchant à optimiser ses investissements en fonction des préférences de sa clientèle reprend et illustre le processus informatisé dans sa globalité.

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