COURS DE

SIAD ET TRAVAIL

COLLABORATIF

Enseignante : Dr. Donia BEN HASSEN

Filière

3ème année TSI et LFG

Année Universitaire 2019/2020

Université de Manouba

PRISE DE DÉCISION

Prendrais-je le parapluie aujourd’hui?

La décision dépend sur certaine chose que je ne

connais pas: s’il pleut ou non.

Je cherche à acheter une maison:

J’achète celle-ci ? Elle me semble bien, mais si je

continue chercher, peut être que j’en trouverais une

autre encore mieux et au même prix? Quand je dois

arrêter ma recherche?

Un comité doit prendre une décision, mais

ses membres ont des opinions différentes:

Quelle procédure utiliser pour atteindre une décision

acceptable ?2

LA DIFFICULTÉ DE PRISE DE DÉCISION

Presque tout ce que fait un être humain comporte des

décisions:

Dans la vie quotidienne, nos décisions sont souvent

prises sur la base d’intuitions et d’expériences passées: ce

type de stratégies ne peut s’appliquer qu’à des problèmes

familiers.

Lorsque nous sommes confrontés à des situations

nouvelles, la tâche de prise de décision devient

beaucoup plus difficile: l’environnement des décideurs est

de plus en plus complexe et évolue rapidement. 3

EXEMPLE

4

Sir you have an infection, let’s do analysis just to be

sure

I'm so sorry sir, it appears that you

have a cancer

EXEMPLE 2

5

it is most likely a tuberculosis

The lesion is about 0.2 inch in size. The x-

coordinate is 2 and the y-coordinate is 5

TYPOLOGIE DE DÉCISION

6

MÉTHODES & TECHNIQUES DE PRISE DE

DÉCISION

7

TYPOLOGIE DE DÉCISION

Du point de vue du degré de risque attaché à la

prise de décision

Décision certaines

Décisions aléatoires

Décisions incertaines

8

DÉCISIONS CERTAINES

se caractérisent par un risque nul dans la mesure

où l’on connaît le résultat de la prise de décision

dans 99 % des cas.

Les décisions certaines sont souvent les décisions

les moins importantes c’est-à-dire les décisions

de gestion courantes.9

DÉCISIONS ALÉATOIRES

Ces décisions sont un peu moins certaines que les

décisions certaines

mais un peu plus certaines que les décisions

incertaines.

Une décision est dite aléatoire lorsque certaines

variables ne sont pas totalement maîtrisées par

l’entreprise mais sont connues en probabilité

« pouvant être mathématiquement probabilisées ». 10

DÉCISIONS INCERTAINES

Lorsque interviennent des variables qui ne sont

ni maîtrisées par l’entreprise, ni même

probabilisable en raison de la trop grande

complexité de l’environnement et des conditions

d’évolution du marché, on parlera de « décisions

incertaines ».

Ce sont souvent les décisions les plus

importantes (décisions stratégiques)11

MODÉLISATION DU PROCESSUS

DÉCISIONNEL

Processus décisionnel: la plus part des décisions ne

sont pas instantanées, elle prennent du temps

Contributions majeures à la modélisation des

processus décisionnels :

Les classiques : Condorcet (1743-1794), …

Les modernes : John Dewey (1910), Simon (1960),

Brim et al. (1962), Witte (1972), Mitzberg,

Raisinghani et Théorêt (1976)12

MODÈLE IDC - SIMON

Herbert Alexander Simon (1916-2001)

A été prix Nobel d'économie en 1978

Il a reçu avec Allen Newell, en 1975 le Prix Turing, principale

distinction en informatique.

En 1960, il propose le modèle IDC (Intelligence Design

Choice) décrivant les phases de prise de décision,

complémenté par une 4ème phase d’Implementation

Très longtemps (avant le développement de

l’informatique), l’aide à la décision s’est réduite à à l’aide au

choix (phase de « Choice » dans le modèle de Simon)13

LES PHASES DE LA DÉCISION (MODÈLE

IDC DE SIMON)

14

PLAN

Chapitre1:Fondamentaux et problématique du cours

Chapitre 2: Les systèmes experts

Chapitre3: Systèmes d’aide à la décision dans un

environnement risqué et incertain

Chapitre 4: Les arbres de décision

Chapitre 5: SIAD de groupe et travail collaboratif15

UN SYSTÈME

Un système est “un ensemble de parties

coordonnées en vue d'accomplir un ensemble

de buts …” (Churchman, C.W. 1968).

16

INTERACTIVITÉ

Le concept d’aide à la décision interactive est

basé sur l’équilibre entre

Le jugement humain

le traitement des informations par l’ordinateur.

17

DÉCIDER…

La décision est perçue comme l'exercice d'un

choix entre plusieurs possibilités d’actions a un

moment donné. Ceux qui réalisent ce choix sont

≪les décideurs ≫.

"Aider à décider, c’est tout d’abord aider a

clarifier la formulation, la transformation et

l’argumentation des préférences. "

18

SYSTÈMES INTERACTIFS D’AIDE À LA

DÉCISION

La traduction du concept de Decision Support

Systems (DSS).

Les premiers systèmes d’aide à la décision sont

apparus en 1966-1968 et sont devenus effectifs à

la fin des années 70.

Ils permettent d’évaluer la situation, les diverses

alternatives et leur impact.

Ils offrent aussi au décideur une ergonomie de

grande qualité, un accès enrichi à l’information et

une gestion plus efficace de sa complexité, pour

finalement l’aider à prendre la meilleure

décision.19

DÉFINITION D’UN SIAD

Un SIAD: un système informatisé interactif,

développé pour aider à la résolution d’un problème

mal-structuré pour améliorer la prise de décision.

Il utilise des données, offre une interface facile et

permet de prendre en compte les idées propres du

décideur (assiste le décideur et non pas le remplace):

Permet d’orienter le décideur vers des points qu’il ne

pourrait pas toujours observer seul.

20

CARACTÉRISTIQUES D’UN SIAD

Système en interaction avec un utilisateur (décideur)

Aide pour les décisions peu ou mal structurés

Aide à différentes catégories de décideurs ou de groupes de

décideurs

Ils sont adaptatifs dans le temps en permettant au

décideur de réagir face à de nouvelles conditions.

Ils sont suffisamment flexibles pour que le décideur puisse

ajouter, détruire, combiner, changer et réarranger les

variables du processus de décision, ainsi que les différents

calculs ; 21

COMPOSITION D’UN SIAD

22

UN SYSTÈME GESTIONNAIRE DE BASE DE

DONNÉES

(SGBD)

Associé à une base de données qui stocke, organise,

trie et remonte les données pertinentes pour un

contexte particulier de décision ;

Dans un SIAD, un système de base de donnée, doit

mettre en corrélation des données de différentes

sources, permettre une recherche rapide de données

23

UN SYSTÈME GESTIONNAIRE DE BASE DE

MODÈLES

(SGBM)

Associé à une base de modèles qui possède un rôle

similaire au système gestionnaire de base de

données excepté qu’il organise, trie, stocke les

modèles

Le module « Modèle de données » contient

l’ensemble des modèles et des procédures de

calcul utilisés dans les différents traitements

standards des données mis à disposition de

l’utilisateur. 24

UN SYSTÈME DE GESTION DE BASE DE

CONNAISSANCES

(SGBC OU MOTEUR DE CONNAISSANCES)

Un SGBC remplit les tâches relatives:

à la reconnaissance de problèmes

à la génération de solutions finales ou

intermédiaires

25

VERS LES SIAD INTELLIGENTS

Il est maintenant classique de chercher parmi les

outils de l’intelligence artificielle des idées pour

améliorer les performances des SIAD.

26

VERS LES SIAD INTELLIGENTS

Le lien entre l’Intelligence Artificielle (IA) et les

SIAD: SIAD dits intelligents ou SIAD à base de

connaissance

27

REPRÉSENTATION DES CONNAISSANCES

(LOGIQUE)

Logique classique

Logique des propositions (ordre 0)

Logique des prédicats (ordre 1)

Logique non classique

Logique floue28

Révision

INTRODUCTION

1 Qu’est-ce que la logique ?

29

• C'est la science qui étudie les règles que doivent

respecter tout raisonnement valide

• Manière de raisonner

• Enchainement cohérent d’idées

INTRODUCTION

2 De l’antiquité à la logique moderne

Philosophie : raisonnement humain

La logique vient du grecque « logos » qui signifie «

parole, discours »

Syllogisme, Aristote (−384,−322) .

Mathématiques : validité des démonstrations

« Pour tout x ϵ ℝ, on a >= 0. »30

1. Tous les hommes sont mortels.

2. Or X est un homme.

3. Donc X est mortel.

INTRODUCTION

19 ème siècle : la logique devient un outil

scientifique (Boole, Hilbert, Turing ...).

Les logiques sont utilisées en informatique pour

Modéliser de manière formelle des “objets” rencontrés

par les informaticiens ;

Raisonner après une phase de modélisation

31

INTRODUCTION

3 Représentation logique des énoncés de la langue

naturelle

Considérons la situation décrite par les affirmations

suivantes :

1. S’il pleut et l’invité a oublié son parapluie alors

l’invité est trempé.

2. L’invité n’est pas trempé.

3. Il pleut.

32

Et la déduction suivante : l’invité n’a pas oublié son parapluie.

INTRODUCTION

4 Formalisation Logique

33

Affirmation Proposition

•Il pleut

•L’invité a son parapluie

•L’invité est mouillé.

p

q

r

INTRODUCTION

4 Formalisation Logique

34

1. Hypothèse : si p et non q, alors r

2. Hypothèse : non r

3. Hypothèse : p

4. Déduction : q

INTRODUCTION

4 Formalisation Logique

Alors nous pouvons formaliser les situations décrites dans

cet exemple par la formule logique suivante :

Et nous pouvons formaliser la déduction par :

35

INTRODUCTION: ETRE PLUS PROCHE DU

LANGAGE NATUREL

Dans la logique des propositions on considère une

proposition comme un tout, représenté par une

variable, dont on ne détaille pas le contenu. On

ne s’intéresse qu’à la vérité ou à la fausseté d’une

proposition.

La logique des prédicats, également appelée

logique du premier ordre, regarde les

propositions de plus près.36

– Ensemble complet (pour tout)

– Eléments particuliers d ’un ensemble (il existe)

Certains étudiants assistent à tous les cours

INTRODUCTION: NOTION D ’ENSEMBLE

37

INTRODUCTION: FORMALISATION

« Certains étudiants assistent à tous les cours. »

∃x(Etudiant(x) ∧ (∀y Assiste(x, y)))

38

PROLOG

Prolog est un langage de programmation

déclarative qui repose sur la logique des

prédicats.

PROLOG = PROgrammation en LOGique

39

DOMAINE D’APPLICATIONS

Intelligence artificielle et modélisation des

raisonnements (les Systèmes experts,. . .) ;

40

CONSTITUTION D’UN PROGRAMME PROLOG:

LES FAITS

En Prolog, une relation possède :

* un nom

* un nombre d ’arguments

* couleur(rouge)

En logique, relation = prédicat

41

AUTRES EXEMPLES

Henri IV est le père de Louis XIII se traduit par :

pere(henri14, louis13).

Adam est l’ancêtre de tout le monde se traduit

par :

ancetre(Adam, X).

Superman est plus fort que tout le monde se

traduit par :

plusfort(superman, X). 42

CONSTITUTION D’UN PROGRAMME PROLOG:

RÈGLES

Si les faits sont les hypothèses de travail de PROLOG, les

règles sont des relations qui permettent à partir de ces

hypothèses d’établir de nouveaux faits par déduction

fait : fille(Amira)

règles : si X est une fille alors X aime les poupées

qui s'écrit :

aime(X, poupees) :- fille(X).

Le « si » s’écrit « :- » en Prolog

Il peut y avoir plusieurs conditions derrière le

« :- », séparées par des virgules

43

LA RECHERCHE DE SOLUTION

Par exemple, on peut se poser la question de

savoir si « Est-ce que Ahmed aime Hana ? ».

Cette question se traduit par :

?- aime(Ahmed, Hana).

Pour y répondre, l’interprète Prolog va essayer

d’unifier la question posée avec un des faits de sa

base de connaissance. S’il réussit, il répond « Yes

» et « No » dans le cas contraire. 44

LA RECHERCHE DE SOLUTION

Sur la base des connaissances suivantes :

aime(Ahmed, Hana).

aime(Rayen, Hana).

aime(Ahmed, pèche).

?- aime(Ahmed, légumes).

No

?- aime(Ahmed, Hana).

45

PROLOG

SWI-Prolog

Version disponible pour Linux, MS-Windows

46

EXERCICE

Soit la base des connaissances suivantes dont

dispose PROLOG:

garçon(rayen).

fille(lina).

frere(rayen,lina):-garçon(rayen),fille(lina).

Si on pose les questions suivantes, par quoi

l’interprète Prolog va y répondre?

?- garçon(rayen).

?- garçon(ahmed).

?- frere(ahmed,rayen).47