Automatic acquisition and analysis of decision making processes. Application in banking.
Acquisition automatique et analyse de processus de décision. Application au domaine bancaire.
Résumé
An essential step for the development of decision support systems is the acquisition and understanding of the decision strategies used by decision makers. The work presented in this thesis corresponds as much to a scientific problem (for the development of new techniques of expertise acquisition and for the development of cognitive based decision support systems) as to economic issues (for the development of advisory support systems in the banking domain for example). In this perspective, the APACHE software (Acquisition by Learning of Human Expert Knowledge) has been developed. It is an interactive system of automatic and real time acquisition of the individual's decision strategies. The latter, based on a cognitive model of the decision-maker (the Moving Base Heuristic), consists in making the individual classify a series of objects described by several attributes. It then produces rules, explaining the totality of the classifications made, expressed in natural language and thus easily interpretable. When decision-makers have few "time", we are subject to important constraints. The constraints concern of course the ergonomics of the software but above all the calculation time and the size of the questionnaire. Minimising the size of the training set requires in particular that the latter be generated dynamically by the algorithm (which consists in searching for anti-chains in an ordered set). We are then faced with a combinatorial optimisation problem for which we seek to minimise the calculation time. We were led to develop an original method (in terms of the algorithms implemented and the data structures) in order to minimise the acquisition time. APACHE was applied at the Crédit Mutuel de Bretagne in order to understand the attitude of individuals towards a savings product offer. The tool developed is generic and we propose other banking applications. It has also been used for face recognition judgment and for an agricultural classification problem.
Une étape indispensable pour la mise au point de systèmes d'aide à la décision est l'acquisition et la compréhension des stratégies de décisions mises en œuvre par les décideurs. Le travail présenté dans ce mémoire correspond tant à une problématique scientifique (pour le développement de nouvelles techniques d'acquisition d'expertise et pour la mise au point de systèmes cognitifs d'aide à la décision) qu'à des enjeux économiques (pour la mise au point de systèmes d'aide au conseil dans le domaine bancaire par exemple). Dans cette perspective, le logiciel APACHE (acquisition par apprentissage de connaissances humaines expertes) a été développé. C'est un système interactif d'acquisition automatique et en temps réel des stratégies de décision de l'individu. Ce dernier, basé sur un modelé cognitif du décideur (l'heuristique de la base mobile), consiste à faire classer par l'individu une série d'objets décrits par plusieurs attributs. Les résultats produits sont des règles, expliquant la totalité des classements effectués, exprimées en langage naturel et donc aisément interprétables. Lorsque les décideurs sont très peu disponibles nous sommes soumis à des contraintes importantes. Les contraintes concernent bien sûr l'ergonomie du logiciel mais surtout les temps de calcul et la taille du questionnaire. La minimisation de la taille de l'ensemble d'apprentissage nécessite en particulier que ce dernier soit engendré dynamiquement par l'algorithme (qui consiste à chercher des anti-chaînes dans un ensemble ordonné). On se trouve alors face à un problème d'optimisation combinatoire pour lequel on cherche à minimiser les temps de calcul. Nous avons été conduis à mettre au point une méthode originale (au niveau des algorithmes mis en œuvre et des structures de données) afin de minimiser la durée de l'acquisition. APACHE a été appliqué au Crédit Mutuel de Bretagne afin de comprendre l'attitude des individus face à une offre de produit d'épargne. L'outil développé est générique et nous proposons d'autres applications bancaires. Il a été également utilisé pour le jugement de reconnaissance de visages et pour un problème de classification agricole.
| Origine | Fichiers produits par l'(les) auteur(s) |
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