Aide à la décision / Decision Support

lundi 10 août 2015
par  Romain DAVID

L’aide à la décision est l’ensemble des techniques permettant d’opter pour la meilleure prise de décision possible selon un contexte plus ou moins précis. L’aide à la décision est principalement utilisée en informatique, dans les métiers de la finance ou de la gestion des risques, en marketing ou en politique. Les méthodes développées permettent un encadrement de valeurs les plus probables tenant compte d’un ensemble de variables contextuelles continues ou discrètes, ordonnées ou non et de patterns plus ou moins typiques de ces conditions rattachées aux valeurs de l’ensemble de variables à suivre.

The decision support is the whole of techniques to opt for the best possible decision taken on a more or less precise context. The decision support is mainly used in computer science, in the fields of finance or risk management, marketing or policy. The developed methods allow a framing of the most probable values taking into account a set of continuous or discrete variables about the context, unordered and ordered patterns and more or less typical of those conditions related to the values of the set of variables to be monitored.

Les méthodes utilisées ou en cours de développement sont adaptables aux données hétérogènes concernant l’écologie. Pour obtenir les valeurs des variables optimales, il faut trouver les limites « réalistes » de ces patterns de valeurs de variables de condition, par approche successive. Cette discipline, que nous souhaitons investir sur les SI répartis en écologie, est en corrélation forte avec les théories concernant l’apprentissage automatisé (machine Learning).

The methods used or being developed are adaptable to heterogeneous data in ecology sciences. For optimal variable values, you must find the "realistic" limits of these patterns condition variable values, by successive approach. This discipline, which we want to invest on SI distributed in ecology, is highly correlated with the theories of machine learning.

Prérequis : Indexation des données, qualification de la donnée, traçabilité de la donnée, patterns cibles de données, objets multidimensionnels
Prerequisites : Indexing data, qualification data, traceability data, target data patterns, multidimensional objects

Outils : Algorithmes bayésiens, … à compléter
Tools : Bayesian algorithms, to be completed ...

Résultat attendu : des scenarios montrant des approches successives en fonction de la précision / qualité de la donnée
Expected Result : scenarios showing successive approaches depending on the accuracy / quality of the data


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