Direction de recherche : Olivier SPANJAARD
Co-encadrement : WENG Paul/VIAPPIANI Paolo

Algorithmes à base d’oracles pour optimiser des critères décisionnels sophistiqués pour les problèmes de décision séquentielle, robuste et équitable

Cette thèse s’inscrit dans le cadre de la théorie de la décision algorithmique, qui est une discipline au croisement de la théorie de la décision, la recherche opérationnelle et l’intelligence artificielle. Dans cette thèse, nous étudions l’utilisation de plusieurs modèles décisionnels pour résoudre des problèmes de décision séquentielle dans l’incertain, d’optimisation robuste, et d’optimisation multi-agents équitable. Pour résoudre efficacement ces problèmes, nous utilisons des méthodes de type maître-esclaves, dites à base d’oracles dans la thèse. Ces méthodes permettent de résoudre des problèmes de grande taille en procédant de manière incrémentale. Une attention particulière est portée au modèle de l’espérance d’utilité antisymétrique et bilinéaire, au modèle de l’espérance d’utilité pondérée et à leurs pendants en décision multicritère. L’intérêt de ces modèles est multiple. En effet, ils étendent les modèles standards (e.g., modèle de l’espérance d’utilité) et permettent de représenter un spectre étendu de préférences tout en conservant leurs bonnes propriétés théoriques et algorithmiques. La thèse apporte des réponses sur des aspects théoriques (e.g., résultats de complexité algorithmique) et sur des aspects opérationnels (e.g., conception de méthodes de résolution efficaces) aux problèmes soulevés par l’emploi de ces critères dans les contextes susmentionnés.

Soutenance : 11/12/2017

Membres du jury :

M. Wlodzimierz Ogryczak, Professeur au Warsaw University of Technology [Rapporteur]
M. Régis Sabbadin, Directeur de Recherche INRA au centre INRA de Toulouse [Rapporteur]
M. Yann Chevaleyre, Professeur à l’Université Paris Dauphine
M. Bruno Escoffier, Professeur à l'Université Pierre et Marie-Curie
Mme. Hélène Fargier, Directeur de Recherche CNRS à l'Université Paul Sabatier de Toulouse
M. Olivier Spanjaard, Maître de Conférence à l'Université Pierre et Marie-Curie
M. Paolo Viappiani, Chargé de Recherche CNRS à l'Université Pierre et Marie-Curie
M. Paul Weng, Maître de Conférence à l'Université Sun Yat-Sen

Publications 2015-2025

• 2025
  • H. Gilbert, M. Ouaguenouni, M. Öztürk, O. Spanjaard : “Robust ordinal regression for subsets comparisons with interactions”, European Journal of Operational Research, vol. 320 (1), pp. 146-159, (Elsevier) (2025)
• 2024
  • H. Gilbert, M. Ouaguenouni, O. Spanjaard : “Learning and Optimizing with an SSB Representation of Intransitive Preferences on Sets”, Volume 392: ECAI 2024, vol. 392, Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, Santiago de Compostela, Spain, pp. 3372-3379, (IOS Press), (ISBN: 978-1-64368-548-9) (2024)
  • H. Gilbert, M. Ouaguenouni, O. Spanjaard : “Modélisation et apprentissage de préférences non-transitives entre ensembles avec synergies entre éléments”, 25^e congrès annuel de la société française de recherche opérationnelle et d'aide à la décision (ROADEF 2023), Amiens, France (2024)
• 2023
  • H. Gilbert, M. Ouaguenouni, M. Öztürk, O. Spanjaard : “A Hybrid Approach to Preference Learning with Interaction Terms”, Proceedings of ECAI 2023, vol. 372, Frontiers in Artificial Intelligence and Applications, Krakow (Cracovie), Poland, pp. 835-842, (IOS Press), (ISBN: 978-1-64368-437-6) (2023)
  • H. Gilbert, M. Ouaguenouni, M. Öztürk, O. Spanjaard : “Robust Ordinal Regression for Subsets Comparisons with Interactions”, (2023)
  • H. Gilbert, M. Ouaguenouni, M. Öztürk, O. Spanjaard : “Robust Ordinal Regression for Collaborative Preference Learning with Opinion Synergies”, The 22^nd International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2023), Londres, United Kingdom, pp. 2439-2441, (International Foundation for Autonomous Agents and Multiagent Systems) (2023)
  • H. Gilbert, M. Ouaguenouni, M. Öztürk, O. Spanjaard : “Régression ordinale robuste pour l’élicitation de préférences multi-attributs avec synergies entre attributs”, 24^e congrès annuel de la société française de recherche opérationnelle et d'aide à la décision (ROADEF 2023), Rennes, France (2023)
• 2022
  • H. Gilbert, M. Ouaguenouni, M. Öztürk, O. Spanjaard : “Cautious Learning of Multiattribute Preferences”, 13^th Multidisciplinary Workshop on Advances in Preference Handling, Vienna, Austria (2022)
  • A. Ravier, H. Gilbert, M. Öztürk, O. Spanjaard : “Ordinal dominance with binary interactions for subset choice: axiomatic analysis and complexity issues”, M-pref 2022: 13^th Multidisciplinary Workshop on Advances in Preference Handling, Vienna, Austria (2022)
  • H. Gilbert, M. Öztürk, A. Ravier, O. Spanjaard : “Dominance ordinale avec interactions binaires : une étude axiomatique et algorithmique”, 23^e congrès annuel de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision, Villeurbanne - Lyon, France (2022)
  • H. Gilbert, T. Portoleau, O. Spanjaard : “Beyond pairwise comparisons in social choice: A setwise Kemeny aggregation problem”, Theoretical Computer Science, vol. 904, pp. 27-47, (Elsevier) (2022)
• 2020
  • H. Gilbert, T. Portoleau, O. Spanjaard : “Beyond Pairwise Comparisons in Social Choice: A Setwise Kemeny Aggregation Problem”, Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, vol. 34 (02), Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, New York, United States, pp. 1982-1989 (2020)
  • B. Escoffier, H. Gilbert, A. Pass‑Lanneau : “Iterative Delegations in Liquid Democracy with Restricted Preferences”, AAAI Technical Track: Game Theory and Economic Paradigms, vol. 34 (2), New-York, NY, United States, pp. 1926-1933 (2020)
• 2019
  • B. Escoffier, H. Gilbert, A. Pass‑Lanneau : “The Convergence of Iterative Delegations in Liquid Democracy in a Social Network”, Lecture Notes in Computer Science, vol. 11801, Athènes, Greece, pp. 284-297 (2019)
  • H. Gilbert, O. Spanjaard : “Optimisation de l’indice de Gini généralisé dans le problème des mariages stables : complexité et approximation”, 20^e congrès annuel de la Société française de recherche opérationnelle et d’aide à la décision, Le Havre, France (2019)
  • H. Gilbert, O. Spanjaard : “Optimizing a Generalized Gini Index in Stable Marriage Problems: NP-Hardness, Approximation and a Polynomial Time Special Case”, Algorithmica, (Springer Verlag) (2019)
• 2018
  • H. Gilbert, O. Spanjaard : “Une vision théorie des jeux de l’optimisation multi-agents équitable avec solutions randomisées”, 19^e congrès annuel de la Société française de recherche opérationnelle et d’aide à la décision, Lorient, France (2018)
• 2017
  • H. Gilbert : “Oracle-based Algorithms for Optimizing Sophisticated Decision Criteria in Sequential, Robust and Fair Decision Problems”, soutenance de thèse, soutenance 11/12/2017, direction de recherche Spanjaard, Olivier, co-encadrement : Weng, Paul/VIAPPIANI Paolo (2017)
  • H. Gilbert : “Fair Proportional Representation Problems with Mixture Operators”, 5^th International Conference on Algorithmic Decision Theory (ADT 2017), Luxembourg, Luxembourg (2017)
  • H. Gilbert, O. Spanjaard : “A Game-Theoretic View of Randomized Fair Multi-Agent Optimization”, The 3^rd IJCAI Algorithmic Game Theory Workshop, Melbourne, Australia (2017)
  • H. Gilbert, N. Benabbou, P. Perny, O. Spanjaard, P. Viappiani : “Incremental Decision Making Under Risk with the Weighted Expected Utility Model”, Proceedings of the 26^th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI'17), Melbourne, Australia (2017)
  • H. Gilbert, O. Spanjaard : “Complexity of Solving Decision Trees with Skew-Symmetric Bilinear Utility”, Proceedings of UAI 2017, Sydney, Australia (2017)
  • H. Gilbert, O. Spanjaard : “A double oracle approach to minmax regret optimization problems with interval data”, European Journal of Operational Research, (Elsevier) (2017)
• 2016
  • E. Nicart, B. Zanuttini, H. Gilbert, B. Grilhères, F. Praca : “Building document treatment chains using reinforcement learning and intuitive feedback”, Proc. 11^es Journées Francophones sur la Planification, la Décision et l'Apprentissage pour la conduite de systèmes (JFPDA~2016), Grenoble, France (2016)
  • H. Gilbert, B. Zanuttini, P. Viappiani, P. Weng, E. Nicart : “Model-Free Reinforcement Learning with Skew-Symmetric Bilinear Utilities”, Proc. 32^nd Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI~2016), New York City, United States (2016)
  • H. Gilbert, O. Spanjaard : “Une nouvelle borne pour les problèmes d’optimisation combinatoire robuste avec des coûts sous forme d’intervalles”, 17^e congrès annuel de la Société française de recherche opérationnelle et d’aide à la décision (ROADEF), Compiègne, France (2016)
  • E. Nicart, B. Zanuttini, H. Gilbert, B. Grilhères, F. Praca : “Building Document Treatment Chains Using Reinforcement Learning and Intuitive Feedback”, Tools with Artificial Intelligence (ICTAI), 2016 IEEE 28^th International Conference on, San Jose, United States, pp. 635-639, (IEEE Computer Society) (2016)
• 2015
  • H. Gilbert, O. Spanjaard, P. Viappiani, P. Weng : “Reducing the Number of Queries in Interactive Value Iteration”, 4^th International Conference on Algorithmic Decision Theory (ADT 2015), vol. 9346, Lecture Notes in Computer Science, Lexington, KY, United States, pp. 139-152, (Springer) (2015)
  • H. Gilbert, O. Spanjaard, P. Viappiani, P. Weng : “Solving MDPs with Skew Symmetric Bilinear Utility Functions”, 24^th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-15), Buenos Aires, Argentina, pp. 1989-1995 (2015)
  • H. Gilbert, O. Spanjaard, P. Viappiani, P. Weng : “Processus décisionnels de Markov avec un tournoi valué sur les politiques”, 16^e congrès annuel de la Société française de recherche opérationnelle et d’aide à la décision (ROADEF), Marseille, France (2015)