30 avril 2018

Nawal Benabbou, docteure Sorbonne Université promotion 2017, a reçu le prix de Thèse IA 2018 décerné par l’Association française pour l’intelligence artificielle (AFIA) pour sa thèse intitulée « Procédures de décision par élicitation* incrémentale de préférences en optimisation multicritère, multi-agents et dans l’incertain ». Cette thèse a été réalisée dans l’équipe DECISION du laboratoire d’informatique de Paris 6 (Lip6 : Sorbonne Université/CNRS) sous la direction du professeur Patrice Perny. Ce prix lui a été remis ex-aequo avec Daniele Calandriello, docteure de l’Inria. Les deux lauréats de ce prix doté de 1000 € seront invités à présenter leurs travaux lors la plate-forme IA (PFIA) 2018, qui aura lieu à Nancy en juillet prochain.

Comment déterminer efficacement la décision la plus adaptée ?

Les travaux de thèse de Nawal Benabbou portent sur les systèmes intelligents pour l’aide à la décision dans des environnements complexes (multicritère, multi-agents, incertain) où les choix possibles sont en très grand nombre et définis de manière implicite comme étant toutes les solutions réalisables d’un problème d’optimisation combinatoire. 

L’approche proposée dans la thèse consiste à combiner l’apprentissage actif des préférences et la recherche implicite des solutions réalisables du problème. Plus précisément, il s’agit de sélectionner judicieusement les questions à poser au décideur, à des moments clés de la résolution, de sorte à réduire les temps de calcul liés à l’exploration des solutions en favorisant une focalisation rapide sur les solutions les plus pertinentes et en particulier sur le choix optimal. On cherche du même coup à minimiser le nombre de questions posées et ainsi à contrôler le coût global de communication nécessaire à la résolution du problème. Ces contributions originales, intégrant intelligence artificielle et théorie de la décision algorithmique, ont donné lieu à diverses publications internationales, dans des conférences et revues d’intelligence artificielle, et en particulier au prix intitulé « Best Student Paper Award » décerné par les organisateurs de la conférence européenne d’intelligence artificielle « ECAI » en 2014.

*L'élicitation est un processus d'estimation des préférences d’un individu par acquisition et analyse de données sur ses préférences, offrant la possibilité de reproduire artificiellement son analyse et de l’aider dans sa prise de décision.