Contributions à la théorie de la décision algorithmique : optimisation multi-objectifs et optimisation dans l'incertain

Les travaux présentés dans le cadre de cette habilitation portent sur l'étude de problèmes de décision sous l'angle de l'algorithmique. La plupart des travaux réalisés en théorie de la décision jusqu'à récemment focalisant sur la caractérisation de solutions préférées, l'aspect computationnel (i.e., la calculabilité effective de ces solutions) est souvent relégué au second plan. C'est précisément ce deuxième aspect qui est au coeur des thèmes de recherche abordés ici. Ceux-ci se situent par conséquent au carrefour de plusieurs domaines: algorithmique, décision multicritère, décision dans l'incertain, optimisation combinatoire, intelligence artificielle. L'exposé s'ouvrira sur une introduction aux problématiques abordées en théorie de la décision algorithmique. Divers modèles décisionnels pour la décision en présence de points de vue multiples et/ou dans l'incertain seront présentés. Nous présenterons ensuite nos principales contributions concernant la résolution de problèmes combinatoires multi-objectifs et l'optimisation combinatoire dans l'incertain, cette dernière dénomination couvrant l'optimisation combinatoire robuste ainsi que l'optimisation de critères de décision non-conséquentialistes dans des problèmes de décision séquentielle dans l'incertain. Nous terminerons notre exposé par une présentation des directions de recherche envisagées pour le futur.

1 Doctorant (Direction de recherche / Co-encadrement)

• OUAGUENOUNI Mohamed : Critères et méthodes pour l’extension d’une relation d’ordre sur des éléments à des ensembles, et applications en élicitation et en optimisation

5 Docteurs 2010 - 2023