Aide à la Décision

Le sujet de ce stage porte sur la conception d’un agent artificiel médiateur pour un jeu sérieux de type gestion participative, où les joueurs apprennent à décider collectivement l’usage de ressources naturelles partagées dans des espaces protégés, pour la conservation de la biodiversité (le jeu sérieux/projet SimParc (Briot et al., 2017)). L’agent médiateur artificiel élabore et raffine des propositions successives de compromis que les joueurs (humains ou artificiels) acceptent ou récusent en fonction de leurs priorités (désirs positifs) et oppositions (désirs négatifs).

Voici le fichier attaché pour une description détaillée.

PS :
1 . le sujet ne parle pas d'agents mais l'application nécessite des agents et des techniques d'apprentissage.

2. Le travail peut se poursuivre dans le cadre d'une thèse.

Voir tous les détails en suivant le lien:

https://mia.toulouse.inra.fr/images/9/94/SujetMasterFoodwebBN.pdf

Voir tous les détails en suivant le lien:

https://mia.toulouse.inra.fr/images/2/2d/BanditsRBD-1.pdf

Artelys est une entreprise en forte phase de croissance spécialisée en optimisation, aide à la décision et modélisation.
Grâce à une expertise de haut niveau dans les techniques quantitatives, ses consultant(e)s conçoivent et mettent en
œuvre les solutions les mieux adaptées aux besoins de leurs clients. Ils interviennent dans des secteurs d'activité
diversifiés : énergie, logistique & transport, télécommunications, finance et défense.
Artelys met également en œuvre son expertise en optimisation pour développer des solveurs, en particulier

Le sujet de ce stage porte sur la conception d’un agent joueur artificiel pour un jeu sérieux de type gestion participative (où les joueurs apprennent à négocier l’usage de ressources naturelles partagées, par exemple dans le cadre d’une pêche raisonnée). Le joueur artificiel est capable de négocier avec les autres joueurs (humains ou artificiels) selon un raisonnement à base d’arguments. Le stage aura comme point de départ une architecture prototype déjà implémentée d’agent artificiel décideur à base d’arguments.

4 Stages de M2 au CEA Saclay :

1) Introduction de l’algorithme FINGRAM dans la justification automatique
des conclusions d’un système d’inférence floue.
2) Justification textuelle de la décision prise par un système expert flou
3) Extraction de règles depuis les textes de normes des bâtiments
4) Analyse de conformité des étapes au sein d’une supply chain

Détail des différents sujets en pièce jointe.

Prévoir 2 mois pour le traitement administratif. Les candidats sont donc invités à se faire connaitre rapidement.

CONTEXT: Preference elicitation on combinatorial domains is a challenging issue for supporting individual or collective decision making. In combinatorial optimization problems, systematic elicitation methods aiming at fully specifying a preference model are not feasible due to the large amount of solutions. Hence one often has to make a decision with incomplete preferences. Even when the Decision Maker is available to answer some preference queries, the elicitation burden must be kept as low as possible.

<strong> Sujet du stage <strong>

Cette proposition de stage part de l'utilisation computationnelle et pratique de la théorie de la viabilité (Aubin, 1992), théorie mathématique d'analyse de propriétés (respect de contraintes, résilience...) d’un système dynamique. Elle a déjà prouvé son intérêt pratique sur différents types de systèmes (ex : eutrophisation de lacs (Martin, 2004) , fabrication de fromage (Mesmoudi et al., 2014)…), la plupart mises en œuvre au LIP6, mais en restant dans un contexte d’analyse mono-expert.