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Quand l'ordinateur gère l'incertitude

Difficile de prendre une décision optimale lorsque l'information est floue, contradictoire, peu fiable. Demain, les ordinateurs pourraient aider à résoudre ces conflits et à gérer des données qualitatives.

Numéro 24

Dans cet espace représentant les couleurs à partir d'un triplet [Rouge, Vert, Bleu], il est des zones où l'on est sûr de pouvoir qualifier des couleurs en termes Rouge, Vert ou Bleu. Mais il est d'autres zones où l'incertitude nous empêche de trancher, quand il y a conflit entre les informations

Dans cet espace représentant les couleurs à partir d'un triplet [Rouge, Vert, Bleu], il est des zones où l'on est sûr de pouvoir qualifier des couleurs en termes Rouge, Vert ou Bleu. Mais il est d'autres zones où l'incertitude nous empêche de trancher, quand il y a conflit entre les informations (par exemple, dans BR : c'est rouge, mais c'est aussi bleu)

Un ordinateur qui résout les conflits, est-ce de la science fiction ? Pas vraiment, c'est même un des sujets de recherche de l'Onera, dans le cadre des travaux menés en fusion de données au sein du Département Traitement de l'information et Modélisation. Bien sûr, l'ordinateur n'est pas un juge qui résoudrait tout seul les conflits et trancherait entre différents protagonistes. Il est plutôt une aide pour gérer de multiples informations conflictuelles et parfois imprécises. "Nous combinons les informations imprécises, incertaines et contradictoires pour en tirer une conclusion cohérente", explique Jean Dezert, chercheur au sein de ce département, dont les travaux visent à élaborer une théorie mathématique de la fusion. Cette théorie permettant l'identification et la gestion de tous les conflits partiels possibles fut développée originellement pour la fusion d'informations quantitatives (numériques). Elle vient récemment d'être étendue à la gestion d'informations qualitatives (linguistiques). Lors de conflits, chacun exprime son opinion en fonction de ses propres connaissances, de son langage, voire de ses intérêts contradictoires avec les intérêts des autres.


Ce type de conflit se retrouve par exemple lorsque des experts se retrouvent autour d'une table pour déterminer les raisons d'une catastrophe aérienne. Chacun se renvoie la balle, l'expert du constructeur n'étant évidemment pas d'accord avec celui des victimes ou des contrôleurs. Pourtant, il faut tirer les conclusions les plus pertinentes possibles. C'est là qu'intervient l'informatique, pilotée bien sûr par l'humain. "Le superviseur, qui sera amené à prendre la décision, exprime le problème et en définit le cadre", indique Jean Dezert, qui s'est d'abord attelé aux informations quantitatives (représentées par un nombre), avant de s'attaquer au problème bien plus difficile des informations qualitatives. "Comment traduire une affirmation comme "je suis presque sûr que…" ? interroge Jean Dezert. C'est très différent de l'affirmation "je suis sûr à 90 % de…". Les techniques classiques, élaborées depuis un siècle consistent à transformer cette information qualitative en information numérique, mais trouvent rapidement leurs limitations. Est-il possible de combiner directement les informations qualitatives ? C'est à cela que s'attellent Jean Dezert et ses collègues de département, en partenariat avec le professeur américain Florentin Smarandache. Ce type de recherche est bien plus récent, et ne date que d'une quinzaine d'années.

Pour gérer l'incertitude et le conflit, on commence par s'intéresser à la fiabilité de chaque source, et l'on pondère la valeur du témoignage selon sa fiabilité. Ce n'est pas toujours possible, car il existe des cas où cette fiabilité est inconnue. Autre méthode : lorsque plusieurs experts sont réunis pour définir un projet, on peut identifier les groupes d'experts engendrant le plus de conflits entre eux, et on traite ces "conflits partiels" séparément.

Quand s'expriment des avis différents voire contradictoires, selon des intérêts qui peuvent être divergents, comment exploiter au mieux l'information pour une aide à la décision aussi pertinente que possible ?
Quand s'expriment des avis différents voire contradictoires, selon des intérêts qui peuvent être divergents, comment exploiter au mieux l'information pour une aide à la décision aussi pertinente que possible ?

Une fois que l'ordinateur "sort" un résultat à partir de toutes ces informations contradictoires, qu'en fait-on ? "En dernier recours, c'est un homme qui prend la décision, pas une machine", rappelle Jean Dezert. Certains modèles produisent des résultats faux dans certaines situations. "Nous testons nos propres modèles sur ces situations pour vérifier la cohérence de notre approche", indique le chercheur.

Ces travaux ne sont pas cantonnés à l'aéronautique et la Défense où les problématiques d'aide à l'analyse et la décision deviennent cruciaux, mais concernent également tous les domaines où coexistent plusieurs sources d'informations contradictoires : la finance, la médecine, l'imagerie, etc. "C'est ce qui est passionnant dans ces recherches", s'enthousiasme Jean Dezert. Mais il reste cependant énormément de travail pour que l'ordinateur puisse rattraper l'homme dans le traitement de l'information qualitative. "L'humain a une aptitude naturelle à gérer l'information incertaine", rappelle le chercheur. C'est d'ailleurs ce qui marque sa différence avec une machine.

 

Cécile Michaut, journaliste scientifique.

 

17.05.2006