L’équipe DECISION travaille sur des modèles et des algorithmes pour la prise de décision dans des environnements complexes, et notamment sur les fondements théoriques de ces modèles et algorithmes.

Les travaux portent notamment sur :

- la modélisation des préférences individuelles et collectives,

- les modèles graphiques probabilistes,

- la modélisation et l’utilisation du contexte,

- l’apprentissage de préférences et de modèles décisionnels,

- l’apprentissage dans les modèles graphiques,

- l’optimisation fondée sur les préférences,

- l’optimisation dans les modèles graphiques,

- les formulations étendues en nombres entiers mixtes de problème d’optimisation combinatoire,

- l’optimisation de fonctions convexes séparables sous contraintes d’ordre,

- l’optimisation de réseaux de distribution d’énergie

- l’optimisation robuste

- de nouveaux modèles et algorithmes pour le problème de l’arbre de Steiner Euclidien.