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Détail de l'offre: Algorithmes d'explication de recommandations multicritères


  • Société: Dassault Systemes
  • Secteur d'Activité: Informatique, Electronique et Télécom
  • Région du poste: France: Ile de France
  • Type de poste: Algorithmes d'explication de recommandations multicritères
  • Contrat: Sans Précision
  • Formation:
  • Lieu de travail: Paris
  • Date d'embauche: NC
  • Salaire: N/A
  • Référence: NC


Description du Poste:

Team Introduction and Overview : Ce stage est proposé par l’organisation « Recherche » dont la mission est de développer et d’évaluer l'applicabilité de nouvelles technologies innovantes, notamment sur des prototypes, pour maintenir un haut niveau de compétences dans tous les domaines techniques stratégiques. Role and Purpose : Le sujet du stage se situe dans le cadre d’aide à la décision multicritère, et concerne plus précisément l’algorithmique liée à l’élicitation des préférences. L’élicitation des préférences est un processus qui procède par une interaction entre le décideur et l’homme d’étude (ou un logiciel) et qui conduit ce décideur à exprimer une information sur ses préférences. Cet échange permet ensuite à l’homme d’étude (ou un logiciel) de classer les alternatives.Nous nous intéressons dans ce travail aux modèles de décision multicritère de (Keeney Raiffa1976, Roy 1996). Ces modèles prennent en entrée un ensemble d'alternatives (ou d'options) et un ensemble de critères pour évaluer les conséquences de ces alternatives. En sortie, ils fournissent une recommandation finale sous la forme générale d'une relation d'ordre entre les différentes alternatives en se basant sur un historique de préférences.  La force de ces méthodes ou modèles résident dans le fait qu'ils offrent une base théorique solide pour la résolution des problèmes de décision et la construction de 'bonnes solutions'' dans des situations problématiques différentes. Par contre, dans la pratique, fournir simplement de « bonnes » recommandations reste insuffisant. En effet, les décideurs sont souvent à la recherche d'explications qui vont justifier et appuyer ces recommandations. Ceci est particulièrement vrai lorsqu'on souhaite expliquer/justifier une décision à d'autres parties prenantes à la décision (qui n'ont pas participé au processus de décision). La génération d'explications est une question cruciale: elle permet d'améliorer l'acceptation et la compréhension de recommandations par le décideur.Différents travaux récents cherchent à justifier et expliquer les recommandations fournies dans d’autres domaines (IA, théorie de l’argumentation, …). En revanche, les approches multicritères ont souvent négligé cet aspect et surtout elles ne s'attardent pas sur la justification de la décision dans un langage et un format facile d'interprétation par le décideur. C’est dans ce contexte que s’insère ce stage. On s’intéressera en premier temps à un modèle de préférence fondé sur des fonctions de valeur additives, puis pourra s'étendre à des modèles de comparaison par paire.   Le candidat est amené à :tEtablir un état de l’art exhaustif sur les méthodes d’élicitation des préférences et les algorithmes existants pour générer des explications.tEtudier la complexité des différentes méthodes et leurs mises en œuvre en pratique.tEtudier le lien avec l’I.A. et la théorie de l’argumentation,tUne des méthodes sera testée sur un cas d’étude (par exemple, en gestion de projet) tLe champ d’étude étant très vaste et assez récent, de nouvelles études théoriques (qui peuvent être suivies par une programmation et/ou application) peuvent conduire à la conception et au développement de nouvelles méthodes. Technical Competencies needed : En dernière année d’école d’ingénieur ou master en optimisation, le candidat est sérieux, curieux et désireux d’approfondir ses connaissances en optimisation mathématique et développement informatique.L’étudiant dispose déjà d’un socle de connaissances solides en optimisation et en particulier en aide à la décision multicritère. Par ailleurs, le candidat a déjà réalisé de nombreux projets de développement et dispose de connaissances approfondies en informatique.Les développements seront réalisés en  C++. Une expérience avec un solveur d'optimisation (Cplex, Xpress ou autres) est fortement appréciée. Personal Competencies needed : Vous êtes autonome et faites preuve d'une grande rigueur ainsi que d'un esprit méthodique. Vous savez communiquer sur votre travail et notamment lors de travaux en équipe. Vous avez un bon esprit de synthèse et d’analyse, et vous avez de bonnes compétences rédactionnelles.


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