Réseaux {GAI} pour la prise de décision

Résumé : Cet article traite de l'élicitation de préférences et de la recommandation (choix et rangement) dans le contexte de la théorie de l'utilité de multi-attribut. Nous nous concentrons sur le modèle des utilités GAI décomposables (additivité généralisée) qui permet des interactions entre les attributs tout en préservant une certaine décomposabilité du modèle. Nous présentons d'abord une procédure systématique d'élicitation pour de telles fonctions d'utilité. Cette procédure se fonde sur un modèle graphique nommé réseau GAI qui est employé pour représenter et gérer des indépendances entre attributs. Nous proposons ensuite un algorithme de choix et de rangement fondé sur les réseaux GAI pour résoudre efficacement aussi bien des problèmes d'optimisation que des problèmes de rangement sur un produit cartésien. Nous montrons que les réseaux GAI peuvent à la fois intégrer des contraintes et des préférences et donc être efficacement utilisés pour calculer le choix optimal et le rangement sous contraintes. Nous fournissons enfin des résultats d'expérimentations numériques qui montrent l'efficacité de notre approche.