
Un cadre axiomatique commun pour la théorie de l'utilité espérée et la théorie de la décision qualitative
Bouyssou, Denis; Pirlot, Marc (2004), Un cadre axiomatique commun pour la théorie de l'utilité espérée et la théorie de la décision qualitative, LFA'04: Rencontres Francophones sur la Logique Floue et ses Applications, Cépaduès-éd. : Toulouse, p. 355-362
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Type
Communication / ConférenceDate
2004Titre du colloque
Rencontres francophones sur la logique floue et ses applications 2004 (LFA 2004)Date du colloque
2004-11Ville du colloque
NantesPays du colloque
FranceTitre de l'ouvrage
LFA'04: Rencontres Francophones sur la Logique Floue et ses ApplicationsÉditeur
Cépaduès-éd.
Ville d’édition
Toulouse
Isbn
2-85428-661-8
Pages
355-362
Métadonnées
Afficher la notice complèteRésumé (FR)
Le développement de l’intelligence artificielle a amené les chercheurs du domaine à proposer des modèles de décision dans l’incertain qui s’écartent de ceux habituellement utilisés en théorie de la décision, c’est-à-dire le modèle de l’utilité espérée subjective et ses multiples variantes. Ces modèles, habituellement regroupés sous l’appellation « théorie de la décision qualitative », visent à obtenir des règles de décision simples, facilement implémentables et fondés sur des intrants moins riches que ceux utilisés dans les modèles classiques. L’objet de cet article est de proposer un cadre axiomatique pour la décision dans l’incertain permettant de retrouver ces deux types de modèles comme cas particuliers et, ainsi, d’en faire ressortir les similarités et les différences. Ce cadre axiomatique est fondé sur un modèle de mesurage conjoint tolérant les préférences incomplètes et/ou intransitives.Résumé (EN)
In the field of Artificial Intelligence many models for decision making under uncertainty have been proposed that deviate from the traditional models used in Decision Theory, i.e. the Subjective Expected Utility (SEU) model and its many variants. These models, forming what is usually called "Qualitative Decision Theory", aim at ob- taining simple decision rules that can be implemented by efficient algorithms while based on inputs that are less rich than what is required in traditional models. The purpose of this paper is to present an axiomatic framework for decision under uncertainty that contains as particu- lar cases both types of models. It is based on a model for conjoint measurement tolerating intransitive and/or incomplete preferences. The use of this axiomatic frame- work allows us to pinpoint the similarities and the differences between these two types of models.Mots-clés
Théorie de la décision qualitative; Préférences non transitives; Mesurage conjoint; Décision dans l’incertainPublications associées
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