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Description

Modélisation de la démarche
du décideur politique
dans la perspective
de l’intelligence artificielle
Thèse présentée
à la Faculté des sciences économiques et sociales
de l’Université de Genève
Par Daniel K. Schneider
pour l’obtention du grade de
Docteur ès sciences économiques et sociales,
mention science politique
Membres du jury de thèse:
M. Pierre Allan, Professeur, Université de Genève, directeur de thèse
M. Eugen Horber, Professeur, Université de Genève
M. Christian Pellegrini, Professeur, Unive
M. Rolf Pfeifer, Université de Zurich
M. Paolo Urio, Professeur, Université de Genève, président du jury
Thèse No 415
Genève, 1996 La Faculté des sciences économiques et sociales, sur préavis du jury, a
autorisé l’impression de la présente thèse, sans entendre, par là, émettre
aucune opinion sur les propositions qui s’y trouvent et qui n’engagent que
la responsabilité de leur auteur
Genève, le 26 juin 1995
Le doyen
Paolo Urio
Coordonnées de l’auteur:
TECFA,
Faculté de Psychologie et des Sciences de l’Education,
Université de Genève
9 route de Drize, CH-1227 Carouge
Tel.: + 41 22 705 9694
email: Daniel.Schneider@tecfa.unige.ch
Une version “World-Wide Web” est disponible sous:
http://tecfa.unige.ch/tecfa/general/tecfa-people/schneider.html Avant-propos
Notre projet était de voir comment, dans l’avenir, on devrait développer
l’analyse du décideur. Les décideurs humains ont des intentions et des ra-
tionalités: ils perçoivent, traitent et produisent activement de l’informa-
tion. ...

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Modélisation de la démarche du décideur politique dans la perspective de l’intelligence artificielle Thèse présentée à la Faculté des sciences économiques et sociales de l’Université de Genève Par Daniel K. Schneider pour l’obtention du grade de Docteur ès sciences économiques et sociales, mention science politique Membres du jury de thèse: M. Pierre Allan, Professeur, Université de Genève, directeur de thèse M. Eugen Horber, Professeur, Université de Genève M. Christian Pellegrini, Professeur, Unive M. Rolf Pfeifer, Université de Zurich M. Paolo Urio, Professeur, Université de Genève, président du jury Thèse No 415 Genève, 1996 La Faculté des sciences économiques et sociales, sur préavis du jury, a autorisé l’impression de la présente thèse, sans entendre, par là, émettre aucune opinion sur les propositions qui s’y trouvent et qui n’engagent que la responsabilité de leur auteur Genève, le 26 juin 1995 Le doyen Paolo Urio Coordonnées de l’auteur: TECFA, Faculté de Psychologie et des Sciences de l’Education, Université de Genève 9 route de Drize, CH-1227 Carouge Tel.: + 41 22 705 9694 email: Daniel.Schneider@tecfa.unige.ch Une version “World-Wide Web” est disponible sous: http://tecfa.unige.ch/tecfa/general/tecfa-people/schneider.html Avant-propos Notre projet était de voir comment, dans l’avenir, on devrait développer l’analyse du décideur. Les décideurs humains ont des intentions et des ra- tionalités: ils perçoivent, traitent et produisent activement de l’informa- tion. L’acteur politique est volontariste, mais guidé par des normes socia- les et bureaucratiques. Il est rationnel, mais de façon limitée. Il pense en utilisant des “logiques” de résolution de problèmes. Ainsi, la modélisation de la conduite du décideur gagne en puissance si on traite celui-ci en tant qu’acteur qui perçoit et traite de l’information à travers son savoir et son savoir-faire. Nous montrons que les méthodes et les techniques de l’intelligence artificielle fournissent les moyens pour produire des modèles riches du décideur. Bien que complexes, ces modèles sont proches du langage naturel et facilitent donc l’échange entre les objets/sujets analysés, les chercheurs et le public cible. Remerciements J’exprime mes profonds remerciements à mon directeur de thèse, le pro- fesseur Pierre Allan pour l’aide compétente qu’il m’a apportée, pour sa pa- tience et son encouragement à finir un travail commencé il y a longtemps. Son oeil critique m’a été très précieux pour structurer le travail et pour améliorer la qualité des différentes sections. Ensuite je tiens à remercier les professeurs Charles Roig et Hayward R. Alker pour m’avoir donné la possibilité d’étudier la modélisation symbolique et pour m’avoir fait profiter de leurs connaissances sur les analyses systémiques et linguistiques en science politique. Je remercie ma famille, Nina, Lucy, Elsa et Marielle, pour l’amour qu’elles portent à quelqu’un qui travaille souvent tard le soir.... Ma femme Marielle, ainsi que Flavie Vassor et sans oublier mon directeur de thèse ont beaucoup contribué à mettre en forme mon français très approximatif. Sans eux, j’aurais sans doute été découragé par cette langue que j’aime bien au quotidien, mais qui se marie mal à mes activités professionnelles. J’exprime aussi ma gratitude à l’équipe du TECFA, qui, pendant cet été 1994, a été privée de mon soutien. Je tiens plus particulièrement à remercier Pierre Dillenbourg qui a dû renoncer à ma contribution dans une phase critique d’une recherche importante et qui a quand même trouvé le temps de lire intensivement quelques chapitres. Merci aussi à Patrick Mendelsohn, le chef de mon équipe, qui a fait des remarques pertinentes sur les quatre premiers chapitres. L’aboutissement de cette thèse a aussi été encouragé par de iv Avant-propos nombreuses discussions avec des collègues de disciplines variées. Je ne citerai pas de noms ici, pour ne pas en oublier certains. D’autres personnes m’ont encouragé à finir ce travail par des gestes d’amitié dont je suis reconnaissant. A titre d’exemple, je citerai M. Fedel pour son chalet qui m’a permis de réécrire la section difficile 7.1 dans le calme. Ou encore Bea Pfeifer qui a parié quelques bouteilles de champagne sur ma réussite. “Last but not least”, j’exprime ma gratitude aux membres de mon jury de thèse: les professeurs Eugen Horber, Christian Pellegrini, Rolf Pfeifer et Paolo Urio. Dédicace Cette thèse est dédiée à toutes celles et ceux qui ont choisi de se consacrer, en sciences humaines, aux nouvelles méthodes liées à l’informatique. Une petite minorité d’entre eux a brillamment réussi leur carrière et je suis fier d’avoir des membres de cette “caste” dans mon jury de thèse. Grâce à leurs compétences informatiques, probablement une majorité de ces personnes ont trouvé un travail intéressant, au moins pour une part, le reste étant oc- cupé par des tâches administratives. Ma pensée va particulièrement à ceux qui n’ont pas complètement abandonné leur carrière académique et qui es- sayent de trouver de temps en temps quelques jours pour travailler à leur thèse. Table des matières Avant-propos......................................................................................iii Remerciements (iii) Dédicace (iv) Table de figures.................................................................................. xi Résumé des sections principales.....................................................xiii chapitre 1 Introduction 1 1-1 Projet et guide de lecture .......................................................... 3 Le projet (3) Guide de lecture (3) 1-2 Vers une synthèse de “compréhension” et d’ “explication” .. 7 L’importance de la pensée subjective (8) L’accès aux données est difficile (9) Modèles et représentations (10) Le savoir commun et la quasi-herméneutique (11) Interprétation, reconstruction et explication (12) chapitre 2 Modèles de l’individu et de l’acteur social 15 2-1 Le paradigme émergent des sciences cognitives ................... 17 2-1.1 La modélisation de l’esprit ........................................................................ 17 2-1.2 La mémoire dans les sciences cognitives .................................................. 21 2-1.3 Les plans et la structure du comportement mental .................................... 22 2-1.4 La représentation du savoir 26 2-1.5 Vers une approche cognitiviste .................................................................. 30 2-2 La modélisation de l’action sociale ........................................ 33 2-2.1 L’action téléologique et rationnelle ........................................................... 33 2-2.2 L’homme sociologique .............................................................................. 35 Parsons I: L’acteur rationnel guidé par des normes (36) Parsons II: Les normes et les rôles (37) 2-2.3 L’acteur dramaturgique 39 2-2.4 L’homme - utilisateur de symboles 40 2-3 Vers un modèle unifié de l’Homme ........................................ 43 Vers la modélisation du décideur (47) vi chapitre 3 Modèles du décideur politique 51 3-1 La notion de la décision ........................................................... 53 L’analyse cognitive du décideur (56) 3-2 Les modèles rationnels de décision ........................................ 61 3-2.1 La théorie des jeux ......................................................................................62 Les ingrédients d’un jeu (62) Jeux de conflit et de coopération (64) Apprendre les stratégies (66) Vers la négociation des jeux (67) 3-2.2 Modèles de choix à rationalité limitée ........................................................69 Les arbres de décision (71) Les problèmes des valeurs complexes avec incertitude (74) L’utilisation de règles de décision (76) 3-2.3 Le “governmental problem solving” de Crecine ........................................78 3-3 ‘Cognitive maps’ et ‘operational code’ .................................. 81 3-3.1 “Cognitive mapping” ..................................................................................81 L’opération de codage (82) L’analyse de graphes cognitifs (83) 3-3.2 “L’étude des codes opérationnels” .............................................................85 3-3.3 Utilité ..........................................................................................................87 3-4 La modélisation des expériences du décideur ....................... 89 L’histoire comme structure narratrice (90) 3-5 Le modèle “Lohhausen” ......................................................... 91 3-6 Les propriétés du décideur et de la décision ......................... 97 3-6.1 Le processus de décision et le temps ..........................................................98 3-6.2 Le décideur, une vue systémique ................................................................98 chapitre 4 La modélisation des processus cognitifs 107 Introduction (108) 4-1 Modèles du décideur et du processus de la décision ........... 111 4-1.1 Le décideur: une première synthèse .........................................................112 4-1.2 Les “étapes” de la décision .......................................................................114 (a) La définition du problème (115) (b) Définition et utilisation de buts (115) (c) La résolution du problème (117) (d) L’évaluation (117) (e) Le processus complet de décision (117) 4-1.3 Le décideur dans un environnement complexe ........................................118 4-2 Les heuristiques de résolution de problème ........................ 121 vii 4-2.1 Introduction: Opérateurs mentaux et heuristiques ................................... 121 4-2.2 Les heuristiques de la gestion d’un environnement complexe ................ 125 Opérations cognitives de base portant sur des relations (125) La planification de l’agenda (128) Le traitement des intentions (129) A la recherche d’un problème (130) L’interaction entre buts (131) 4-3 Intelligence artificielle et résolution de problèmes ............. 135 4-3.1 Le General Problem Solver ...................................................................... 135 Le paradigme GPS (136) Un modèle pour l’architecture de l’esprit humain (137) Le modèle GPS (139) Les systèmes de production (142) Chaînage avant, chaînage arrière et variables (145) SOAR (147) Discussion (148) 4-3.2 La représentation de connaissances intégrées .......................................... 149 “Scripts” et “Frames”: un modèle de la perception (150) Les réseaux de buts (154) Le plan, entre “script” et création (156) 4-3.3 Le raisonnement avec des cas .................................................................. 157 4-4 Un modèle d’ “information” du décideur ........................... 161 4-5 La modélisation IA de la décision en science politique ...... 165 4-5.1 “Case-based, explanation et model-based reasoning” ............................. 165 4-5.2 L’interprétation d’événements politiques ................................................ 167 POLITICS (167) PIE (169) 4-5.3 Un modèle de planification: JESSE ......................................................... 170 4-5.4 La modélisation de relations constitutives en politique ........................... 172 4-5.5 La modélisation du décideur individuel et collectif ................................. 173 chapitre 5 La modélisation d’une décision administrative par le génie cognitif 175 5-1 Les systèmes expert et un problème de modélisation ......... 177 5-1.1 La modélisation par un “système expert” ................................................ 177 5-1.2 L’acquisition d’immeubles par des étrangers .......................................... 178 5-1.3 Règles et raisonnement juridique ............................................................. 179 5-1.4 La traduction d’une loi en forme de règles .............................................. 180 5-2 Les architectures “Mycin” .................................................... 183 5-2.1 Le langage Mycin .................................................................................... 184 Les contextes (185) Les paramètres (186) Les règles, un premier aperçu (187) Le raisonnement probabiliste (188) viii Les “fonctions Mycin” (189) Fonctionnement et syntaxe d’une règle “SMYC” (190) Le “moteur” Mycin et l’architecture de SMYC (191) Une note sur SMYC (192) 5-3 L’encodage d’un texte de loi - M-Lex .................................. 195 5-3.1 La Lex Friederich .....................................................................................195 5-3.2 L’acquisition et la formalisation des connaissances .................................196 5-3.3 Aperçu du système M-Lex .......................................................................200 5-3.4 Evaluation .................................................................................................205 5-4 La dimension politique dans l’application d’une loi .......... 207 5-4.1 La LAIE - histoire, structure et dynamique ..............................................207 Historique (207) Acteurs et procédures (209) 5-4.2 La modélisation d’un système de mise en oeuvre ....................................215 L’interaction du droit et de la politique (215) La modélisation de la mise en oeuvre dans les cantons (216) L’intérêt public et le soutien de milieux “intéressés” (223) 5-4.3 Etudes de cas ............................................................................................224 5-4.4 L’analyse structurelle de P-Lex ................................................................231 Analyses structurelles et études de sensibilité (231) 5-4.5 Conclusion - où sont les limites? ..............................................................235 chapitre 6 Le décideur, son organisation et son environnement 237 6-1 Introduction ........................................................................... 239 6-2 La modélisation de l’environnement ................................... 243 6-2.1 La simulation numérique discrète .............................................................243 6-2.2 Un langage de simulation pour la simulation discrète des systèmes dy- namiques 244 6-2.3 Simulation numérique et règles d’inférence .............................................246 L’inférence par un moteur de chaînage avant (246) Simulation discrète et inférence (248) 6-3 La modélisation d’objets et d’acteurs .................................. 253 6-3.1 La simulation orientée objets ....................................................................253 6-3.2 Etudes de cas: Le langage “Ross” de Rand ..............................................255 Objets, messages et comportements dans Ross (257) La hiérarchie des objets (259) Critique et discussion (262) 6-3.3 Etude de cas: Le langage “SimKit” ..........................................................262 6-3.4 L’avenir de la simulation orientée objet ...................................................264 6-3.5 La modélisation IA de systèmes d’acteurs ...............................................265 6-4 La mémoire du décideur et l’apprentissage ........................ 271 ix 6-5 Vers un paradigme multi-modal de simulation et de modélisa- tion 277 6-5.1 L’interaction entre différents types de modélisation ............................... 279 Simulation numérique et simulation objets (280) Règles d’inférence et simulation objets (280) La multi-fonctionalité des langages de modélisation (281) 6-5.2 Les simulations multi-modales ................................................................ 282 6-5.3 Conclusion et perspectives ....................................................................... 283 chapitre 7 Epistémologie et méthodes de la modélisation IA 285 7-1 Les bases épistémologiques de l’intelligence artificielle ..... 287 7-1.1 Les disciplines de l’intelligence artificielle ............................................. 287 Représentation et computation (290) 7-1.2 Problèmes de l’IA symbolique ................................................................ 293 Le problème de l’ancrage des symboles (293) La critique phénoménologique et la “situated action” (296) La robustesse des représentations symboliques (298) Le “frame problem” (298) L’adaptation et l’apprentissage (299) 7-1.3 Le connexionisme - complément ou alternative? .................................... 299 7-1.4 La negation totale du cognitivisme: une alternative valable ? ................. 300 7-1.5 Le statut épistémologique de l’ IA appliquée à la science politique ....... 301 7-2 La modélisation IA et le génie cognitif ................................ 303 7-2.1 Introduction .............................................................................................. 303 La sélection d’outils informatiques (306) 7-2.2 L’élicitation des connaissances ................................................................ 306 Elicitation de connaissances et entretiens (308) 7-2.3 La génération de données cliniques ......................................................... 311 Les jeux de rôle comme générateur de connaissances (312) 7-2.4 L’organisation des connaissances ............................................................ 314 7-2.5 La représentation des connaissances ........................................................ 316 7-3 Pour une nouvelle modélisation systémique ........................ 321 7-3.1 La notion de modèle scientifique ............................................................. 321 Le rapport entre le modèle et son “original” (323) Les modèles scientifiques (324) 7-3.2 La formation inductive de théories et les données “soft” ........................ 325 7-3.3 Vers les modèles multi-paradigmes ......................................................... 327 chapitre 8 Applications pratiques 331 8-1 Le problème: le déficit de décision ....................................... 333 Résumé (335) 8-2 La formation des décideurs .................................................. 337 x 8-2.1 Les principes de l’enseignement et de l’apprentissage .............................337 Peut-on enseigner la décision dans une situation complexe? (340) 8-2.2 PEPS: Un micro-monde d’apprentissage .................................................341 L’ordinateur comme “constructorium” (346) Vers des assistants “intelligents” (348) Environnements de simulations riches et apprentissage (350) 8-3 Systèmes d’aide à la décision ................................................ 351 chapitre 9 Conclusion 355 9-1 La modélisation du décideur 357 9-2 La méthode IA en science politique ..................................... 363 9-2.1 L’utilité des modèles IA en science politique ..........................................363 9-2.2 La modélisation du décideur .....................................................................365 9-2.3 Une réinterprétation du statut épistémologique des modèles “IA” ..........365 9-2.4 La modélisation de constructions théoriques ............................................368 9-2.5 ‘Knowledge oriented modelling’ ..............................................................370 9-3 L’avenir de la modélisation en science politique ................ 373 Appendice 375 A-1 Test du langage de simulation .............................................. 376 A-2 L’exemple «Demopolis» ........................................................ 379 Bibliographie 387
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