L’intelligence artificielle pour aider à la prise de décision

L’intelligence artificielle pour aider à la prise de décision

Introduction

D’une manière générale, dès que l’on se trouve placé dans une situation où diverses actions sont envisageables, il convient de décider de celle qu’il est nécessaire de choisir. C’est en ce sens que le terme de « décision » est utilisé (Manche, 2019). Ainsi, les outils d’aide à la décision se doivent d’être simples, rapides et fiables afin de permettre à l’expert d’apporter des éléments utiles à sa réflexion. Cette aide doit s’appuyer sur une phase préalable de formation non pas seulement à l’outil mais à l’ensemble des paramètres intervenant dans la crise (gestion d’un groupe, communication de crise etc.).Dans le cadre de ses attributions de protection des personnes et des biens, le Ministère de l’Intérieur et des Collectivités Locales en Algérie, organise les interventions de secours pour faire face aux catastrophes éventuelles, à travers la mobilisation des services de la Protection Civile, des collectivités locales et des autres services de l’Etat par la mise en œuvre des plans ORSEC. Lorsque la catastrophe survient et qu’elle dépasse la capacité de réaction existante, il sera nécessaire de disposer un système d’aide à la décision2 pour:  Recueillir auprès des parties concernées les informations nécessaires aux actions de prévention et de protection des personnes et des biens,  Recenser, centraliser, mobiliser et mettre à la disposition des autorités les moyens nécessaires à la conduite des opérations de protection et de secours,  S’assurer de la mise en place effective des plans d’intervention et de secours,  Faciliter et coordonner l’intervention des différents intervenants et permettre l’exercice de leurs responsabilités dans les meilleures conditions,  Informer en permanence l’Autorité supérieure sur la gestion de la crise,  S’assurer de la gestion des lieux d’accueil des populations évacuées,  Gérer l’information des populations. Afin de répondre aux questions de recherche qui ont été posées dans l’introduction générale, nous proposons une revue de la littérature concernant l’aide à la décision collaborative et coopérative.

Notion de collaboration, coordination et coopération
Définitions Plusieurs travaux récents comme (Benkaddour, 2017) et (Sad Houari, 2017) ont suggéré qu’il est important de mettre en valeur la différence entre les notions : Collaboration, coopération et coordination.

La collaboration La collaboration est avant tout, un état d’esprit et une attitude qui consiste à travailler ensemble. Au-delà de l’innovation, la collaboration est aussi un des facteurs de réussite des organisations, en bénéficiant de l’intérêt de l’intelligence des collaborateurs, le fait qu’à plusieurs on est très souvent plus intelligent que seul (Reguieg, 2018). Selon le Petit Robert, la collaboration « est un travail en commun ; un travail entre plusieurs personnes qui génère la création d’une œuvre commune3 ». Plusieurs autres définitions ont été proposées par les chercheurs. En effet, le terme collaboration est considéré (Terveen, 1995) comme un processus de groupe où les participants travaillent ensemble pour atteindre un but commun. De plus, les organisations utilisent la collaboration comme une méthode d’échange d’informations en interne et en externe. Il est clair que ces organisations qui collaborent efficacement ont un revenu plus élevé que leurs concurrents (Reguieg, 2018). En effet, la collaboration permet de réduire les transactions entre ces organisations qui peuvent créer par la suite des modèles de business en combinant un ensemble de services

La coopération
La coopération consiste en un travail en groupe organisé hiérarchiquement qui suivent un planning impliquant des délais et un partage des tâches. Chaque intervenant sait son travail dès le début et il a la possibilité de communiquer, échanger et partager des éléments uniquement pour arriver à son objectif individuel. À la fin du processus, le travail de chaque. coopérant est relié pour créer un objet unique de travail (Viguie, 2010). Par définition de dictionnaire « Le Robert », le terme coopérer signifie « travailler conjointement avec quelqu’un ». Ce que nous entendons par là est que le terme de coopération s’applique lorsqu’il y a une répartition claire du travail entre plusieurs individus dont chacun réalise une partie précise du produit final.

La coordination
La coordination est une relation plus formelle qui nécessite des planifications et une division des rôles de chacun. Elle ouvre des canaux de communication entre les organisations concernées. L’autorité reste dans chaque structure individuelle même si la prise de risque augmente, avec une possibilité de problème de répartition de pouvoir, d’influence. Les ressources sont disponibles pour les participants et les récompenses sont mutuellement reconnues (Brachet, 2000). En outre, On peut également définir la coordination comme : « l’agencement des parties d’un tout selon un plan logique, pour une fin déterminée ». Cette définition s’adapte bien à la coordination au sein des organisations. La coordination est une façon de travailler ensemble de manière harmonieuse. La mise en place d’une véritable coordination des activités nécessite de subdiviser les objectifs de travail, d’affecter les actions aux groupes ou aux acteurs, de leur allouer des ressources adéquates à ceux-ci et partager l’information nécessaire entre eux pour les aider à réaliser leurs buts. La coordination suppose donc une décomposition du processus en activités, une planification des activités et une affectation des acteurs aux activités (David, 2004).

Comparaison entre les 3C

Après les définitions des 3 termes : La collaboration, la coordination et la coopération citées dans les paragraphes précédents, et en prenant en considération les données statistiques, nous avons utilisé l’outil internet « Google Trends »4 afin d’étudier les statistiques de référencement et de recherche de contenus en utilisant ces termes comme mots-clés dans tous les pays. Collaboration Coopération Coordination La collaboration se caractérise par la communication entre les acteurs concernés. Elle existe quand des ces derniers travaillent ensemble pour élaborer des objectifs, des
projets. (Marcel et al., 2007) Quant à la coopération, elle désigne la mutualisation du travail entre différents acteurs qui vont œuvrer ensemble dans une situation précise. Par coordination, il faut entendre une nouvelle forme de travail conjoint reposant sur la conception et la réalisation de projets communs. Elle fait l’objet de prescriptions d’ordre administratif et hiérarchique à la différence des deux autres. Objectifs partagés, sens de l’urgence et de l’engagement, processus dynamique, sentiment d’appartenance, communication ouverte, confiance mutuelle et respect, complémentaire, diverses compétences et connaissances, agilité intellectuelle. Objectifs partagés, besoin d’impliquer plus d’une personne, confiance mutuelle et respect, reconnaissance du bénéfice mutuel de travailler ensemble. Objectifs partagés, besoin d’impliquer plus d’une personne, compréhension de qui doit faire quoi et quand.
Coopération Collaboration Objectifs organisationnels non pris-en Compte. Des objectifs communs sont créés. Interaction entre individus, uniquenient en cas de besoin. Interactions permanentes entre les participants. Relations informelles, chaque groupe /individu fonctionne de façon séparée.
Nouvelle structure organisationnelle avec des rôles corrélés Pas de définition commune du planning ou des objectifs à atteindre. Un ou plusieurs projets sont créés avec une perspective de résultats à long terme. Leadership unilatéral. Chaque chef de projet est totalement engagé et convaincu de l’intérêt du projet. Le leadership est partagé et distribué entre les participants. L’information est échangée si besoin. Différents niveaux de communication sont établis. La communication est vue comme un élément clef du succès. Les ressources restent séparées. Les ressources sont partagées dans une perspective d’effort à long terme tout en étant gérées par la structure collaborative.

La décision collaborative

Dans la littérature, nous trouvons plusieurs sens du terme ‘décision’, dans la théorie de la décision normative ou statistique, la décision est l’action de sélectionner une stratégie particulière entre plusieurs voies possibles d’actions. Dans la théorie des organisations, la théorie de la décision empirique et le domaine de l’intelligence artificielle, la décision est le processus de traitement de l’information ou le processus organisationnel lui-même. Pour les psychologues, la décision peut être assimilée à un certain type de comportement  Selon Daft (Daft, 1986), la prise de décision implique deux grandes phases : 1) l’identification du problème, soit la collecte et l’analyse d’informations internes et externes à l’organisation, afin de déterminer si la performance est satisfaisante et de diagnostiquer la cause des problèmes, 2) la solution du problème, qui concerne le développement des alternatives à considérer, ainsi que la sélection et l’implantation d’une de ces alternatives. Thème Contenus Modalités de formation des choix Le choix est considéré comme un élément central de La prise de décision. Inventaire des processus selon lesquels le choix peut être arrêté et de leurs combinaisons possibles. Exemple : voir une typologie courante, issue de Thompson, croisant les degrés d’accord des participants à la décision quant aux buts poursuivis et aux moyens de les atteindre (décision par calcul, négociation, jugement, inspiration) et les observations menées par des auteurs comme Mi,tzberg &al.(1976) ; Hickson& al.(1986),etc. Efficacité de la prise de décision Cette question pose le problème de la définition des critères pertinents d’appréciation de l’efficacité d’une décision. On peut rattacher à ce thème les travaux d’inspiration psychologique sur les différents types de biais dans l’usage de l’information ‘ex : Tversky et Kahneman, 1981), la transposition des deux types d’erreurs en analyse statique (exemple d’erreur de type II : accepter un projet d’investissement sur la base d’un calcul de taux de
rentabilité dont les données sont non fiables), les recherches sur les situations de crise. Définition du problème décisionnel Analyse des facteurs qui déterminent la perception de la nécessité de décider et la catégorisation des situations décisionnelles par les acteurs (opportunités, menace, catégorisation des problèmes par nature : technologique, organisationnels, relatifs aux activités, ect). Etude de la formation de l’agenda décisionnel, dans ses dimensions organisationnelles (notamment : rôles des systèmes d’information) et politiques. Elaboration des solutions Construction des solutions selon un mode calcul ou un mode « inspiration » ; rôle de l’intuition ; prédétermination des solutions par les positions et les types de fonctions assumées par les participants à la procédure ; modalités d’intégration des informations nouvelles en cours de traitement des problèmes (exemple : application d’une logique bayesienne) Participation à la décision Question générale des phénomènes de pouvoir et des formes d’influence que les acteurs peuvent exercer sur la prise de décision ; vertus respectives des décisions individuelles et de groupe, des démarches centralisées ou décentralisées ; rôles et formes du leadership Aspects temporels Durés du processus de décision, vertus et limites de la vitesse de la prise de décision ; traitement et perception du temps selon différentes cultures sociétales ; logique intertemporelle des décisions. Rôle des facteurs environnementaux et institutionnels Effets des caractéristique de l’environnement de tâche (notamment ses degrés de complexité, d’incertitude, d’instabilité) sur les caractéristiques des processus décisionnels. Analyse de l’organisation comme système institutionnalisé, soumis à un ensemble de normes déterminant les critères de performance sur la base desquels les actions de l’organisation seront évaluées et contraignant la façon même dot les décisions seront prises.Une décision collaborative est associée à un processus, traduisant ainsi une succession d’étapes intermédiaires conduisant un groupe d’acteurs à une décision. La figure suivante montre le processus proposé par Laborie (Laborie, 2006). Une décision collaborative est l’activité d’un groupe d’acteurs travaillant ensemble, avec un objectif commun, tout en partageant des ressources et des moyens de communication. Cette activité conduit à une prise de décision, pas forcément commune (Seguy, 2008). Une décision collaborative peut être résumée de la manière suivante : – chaque acteur appartenant au groupe n’est pas forcément impliqué dans la prise de décision, il peut simplement contribuer à une étape comme, par exemple, la recherche d’informations nécessaires à la décision, – le niveau de responsabilité ou de compétence des acteurs joue un rôle important dans la prise de décision, Contexte/ Cadre de décision Réflexion/ Contribution individuelle Réflexion/ Contribution individuelle Identification des options Analyse Evaluation des impacts Analyse Evaluation des impacts Evaluation Décision Transmission du plan d’action Compréhension Collective du problème Génération De solutions Négociation et confrontation des points de vue Décision Fin Début Solution cadre de décision Solution cadre de décision.

L’intelligence artificielle pour aider à la prise de décision

Le but des ordinateurs était de décharger l’être humain des calculs longs et fastidieux qu’il était amené à réaliser. Dans les années 1980, les ordinateurs dépassent largement les premiers objectifs de simples machines à calculer. De nouveaux objectifs plus ambitieux sont envisagés : la simulation, les phénomènes sociologiques, des systèmes biologiques, des processus de décision.
Des la fin de la deuxième guerre mondiale, l’intelligence artificielle (IA) se développe. Son but est d’imiter les comportements intelligents. L’IA cherche soit à rendre des systèmes autonomes, soit à aider l’homme dans ses activités quotidiennes. Parmi les outils d’intelligence artificielle couramment utilisés pour la réalisation de systèmes à base de connaissances et pour aider les concepteurs est Le raisonnement à Partir de Cas (RàPC) . De nombreuses contributions aux systèmes de RàPC ont permis une comparaison avec d’autres systèmes tels que le raisonnement à partir de règles ou encore à partir de modèles. En effet, la capitalisation des connaissances sous forme de cas est plus immédiate que d’utiliser d’autres formes de modélisation telles que les règles ou les contraintes (Kolodner, 93). Selon Kolodner, les systèmes à partir de cas sont plus performants autant en termes d’application que de précision, tout du moins pour les problématiques de planification, de diagnostique et de conception. Si l’on compare la méthode à partir de cas avec un système à base de règles ayant la même fonctionnalité, sa construction nécessite moins de personnes et de temps. La force de la première méthode par le fait que ce sont les cas qui sont capitalisés, est qu’elle privilégie le contenu de la connaissance ; toutefois, la grande difficulté est l’indexation des cas. Dans la deuxième, la connaissance provenant d’experts est encodée en règles, l’intérêt est porté sur le mécanisme de raisonnement et la forme de la connaissance. Toutefois, la grande difficulté est l’élaboration des règles. Les deux méthodes « à partir de modèle » et « à partir de cas » ont été développées pour répondre à un même besoin « contourner le raisonnement à partir de rien » (Isabel et al., 2006).

Raisonnement à partir de cas

Le Raisonnement à partir de cas (RàPC ou CBR Case Based Reasoning) a trouvé ses origines dans les travaux sur la mémoire dynamique de Schank (Schank, 1984) qui s’intéressaient particulièrement au rôle joué par la remémoration d’expériences passées dans le processus d’apprentissage et de résolution de problèmes. Si les premières recherches sont issues des travaux en psychologie cognitive, les recherches actuelles sont pluridisciplinaires. Le Raisonnement à Partir de Cas intéresse l’analyse du travail car dans certaines situations, les opérateurs s’expriment spontanément pour décrire leur travail, en s’appuyant sur une ou plusieurs expériences précédemment rencontrées, et gardées en mémoire. De même, en Intelligence Artificielle (IA), les systèmes de RàPC s’appuient sur le principe selon lequel pour résoudre certaines situations problématiques, une solution est de se reporter à des cas similaires rencontrés antérieurement. (Wolff, 2003). En outre, le RàPC est issu de l’intelligence artificielle et de la psychologie cognitive orientée vers la résolution de problème (Armaghan, 2009) (Paula, 2012). Le RàPC est basé sur l’exploitation d’expériences antérieures pour résoudre, par analogie, de nouveaux problèmes ou cas (voir la Figure 1.3). Le RàPC est donc considéré comme un outil de calcul dont la seule source de connaissance est une mémoire des cas importants passés. Quand un problème est résolu, sa solution est retenue pour résoudre des problèmes.

Table des matières

Sommaire
Introduction générale  
1. Chapitre 1 : Aide à la décision collaborative 
1.1 Introduction 
1.2 Notion de collaboration, coordination et coopération
1.2.1.Définitions
1.2.2.La collaboration
1.2.3.La coopération
1.2.4.La coordination
1.2.5.Comparaison entre les 3C
1.3 La décision collaborative
1.4 L’intelligence artificielle pour aider à la prise de décision
1.5 Raisonnement à partir de cas
1.5.1.Structure du cas
1.5.2.Raisonnement collaboratif à partir de cas
1.6 Les ontologies
1.6.1.Définitions
1.6.2.Cycle de vie de l’ontologie
1.6.3.Les langages de l’ontologie
1.7 Conclusion 
Chapitre 2 : Outils de travail collaboratif 
2.1 Introduction 
2.2 Le système collaboratif
2.3 Le processus de la collaboration
2.4 Le fonctionnement de la collaboration
2.4.1 Modélisation synchrone
2.4.2 Modélisation asynchrone
2.5 Le travail collaboratif
2.5.1 Le rôle de la communication
2.5.2 Le rôle du Web 2.0
2.6 Les outils de communication dans le travail collaboratif
2.6.1 La messagerie instantané
2.6.2 La visioconférence
2.7 Un exemple d’une plateforme de travail collaboratif
2.8 Conclusion  
3 Chapitre 3 : La gestion des désastres 
3.1 Introduction 
3.1.1 Le retour d’expérience
3.1.2 La difficulté de la gestion des catastrophes
3.2 Définition de gestion des désastres
3.3 Le cycle de la gestion des désastres
3.3.1 La prévention (mitigation)
3.3.2 La préparation
3.3.3 La réponse
3.3.4 La réhabilitation
3.4 Les travaux récents sur la gestion des catastrophes
3.4.1 Intégration des systèmes coopératifs
3.4.2 Intégration des systèmes d’informations géographiques
3.4.3 Intégration du raisonnement à partir de cas
3.5 Les systèmes de gestion des catastrophes dans quelques pays d’Europe
3.5.1 Gestion des désastres en France
3.5.2 Gestion des désastres en Belgique
3.5.3 Gestion des désastres en Gestion des désastres en Canada
3.5.4 Gestion des désastres en Iran
3.6 Conclusion 
4 Conception de notre plateforme de gestion des désastres VISIORSEC
4.1 Introduction 
4.2 La gestion des catastrophes en Algérie.
4.3 Terminologies du plan ORSEC
4.3.1 Catastrophe
4.3.2 Module d’intervention
4.3.3 Unité
4.3.4 Plan d’action
4.3.5 La différence entre risque et catastrophe
4.4 Vue globale du plan ORSEC
4.4.1 Série d’interviews 1
4.4.2 Reconstruction des connaissances
4.4.3 Utilisation de la base de données EM-Dat
4.4.4 Série d’interviews 2
4.5 Architecture proposée
4.5.1 Elaboration
4.5.2 Construction de l’ontologie
4.5.3 Construction de la base de connaissance
4.5.4 Recherche
4.5.5 Réutilisation et Révision
4.5.6 Mémorisation
4.6 Conclusion
5 Implémentation et expérimentation du système VISIORSEC
5.1 Introduction
5.2 Outils de développement
5.2.1 jColibri
5.2.2 Netbeans
5.2.3 Protégé
5.2.4 Les systèmes de visioconférence
5.3 Présentation de l’espace de Collaboration du système (Les profils de la plateforme) 98
5.3.1 Les profils concernés
5.3.2 Les fonctionnalités du système
5.4 Analyse et Discussion sur les résultats
5.4.1 Questionnaire d’évaluation du système VISIORSEC
5.4.2 L’intérêt de la collaboration par la visioconférence
5.5 Conclusion
Conclusion générale et perspectives
Conclusion Générale & Perspectives
Bibliographie
ANNEXE

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