Microsoft PowerPoint Viewer - edimmo_adaptive_decision_maker

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Présentation de l’article:
“The adaptive decision-maker:
Effort and accuracy in choice”
de J.W. Payne, J.R.Bettman, and E.J.Johnson,
In: R.M. Hogarth (ed.) “Insights in decision making”, 129-153.
Cours EDIMMO - Salem Chakhar
Laboratoire LAMSADE, Université Paris IX Dauphine
Place du Maréchal de Lattre de Tassigny, F-75775 Paris Cedex 16 - France
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Plan
1. Introduction
2. Effort et efficacité comme indicateurs de sélection de stratégie
2.1 Simulation Monte Carlo
2.2 Etude empirique des modèles de mesure d’effort
2.3 Sélection adaptative d’une stratégie
3. Quelques problèmes non-résolus
4. Design d’un système de décision
5.Conclusion
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Introduction
à Un problème de choix se présente ainsi:
Attribut 1
Prob.
p1
Attribut 2
p2
….
Attribut m
….
pm
Alt 1
Alt 2
...
Alt n
Objectif : choisir la meilleure alternative
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Introduction
à La question qui se pose est :
how one decide how to decide?
Les
Les variables
variables du
du problème
problème ::
.. Nbre
Nbre d’alternatives
d’alternatives
.. Nbre
d’attributs
Nbre d’attributs
.. Sans/Sous
Sans/Sous pression
pression du
du temps
temps
Le
Le Contexte
Contexte décisionnel:
décisionnel:
.. Présence/Absence
Présence/Absence de
de dominance
dominance
.. Faible/Haute
Faible/Haute dispersion
dispersion de
de prob.
prob.
Stratégies
SS11.Valeur
.Valeur pondérée
pondérée addative
addative (WADD)
(WADD)
SS22.. Heuristique
Heuristique élimination
élimination par
par aspect
aspect (EBA)
(EBA)
SS33.. Heuristique
d’équipondération
(EQW)
Heuristique d’équipondération (EQW)
SS44.. Choix
Choix Lexicographique(LEX)
Lexicographique(LEX)
SS55.. Heuristique
Heuristique majoritaire
majoritaire (MCD)
(MCD)
SS66.. Satisficing
(SAT)
Satisficing (SAT)
SS77.. Lexicographique
Lexicographique àà semi
semi ordre(LEXSEMI)
ordre(LEXSEMI)
SS88.. EBA
+
WADD
EBA + WADD
SS99.. EBA
EBA ++ MCD
MCD
SS10.
.
Règle
du
choix aléatoire
10.. Règle du choix aléatoire
Quelle est la Stratégie
à utiliser ?
Stratégie Si
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Introduction
à L'approche utilisée pour expliquer comment les individus sélectionne la
stratégie à appliquer dans un problème donné consiste à admettre que toutes les
stratégies ont des avantages et des inconvénients et que les individus choisissent
celle qui :
• minimise l’effort cognitif
• maximise l’efficacité
Þ Il s’agit donc de faire un compromis entre effort et efficacité
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Introduction
à Une approche de sélection de stratégie basée sur les notions d’effort et
d’efficacité
•Une simulation Monte Carlo pour voir comment effort et efficacité varient en
fonction de l’environnement décisionnel
•Une étude empirique pour examiner différents modèles de mesure d’effort
•Une série d’expériences pour voir si le comportement réel des individus est en
accords avec les résultats de la simulation
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Simulation
à Les objectifs de la simulation
•étudier l’effort et l’efficacité associés aux différentes stratégies dans différents
problèmes
•voir comment le décideur change son comportement afin d’obtenir un
meilleur compromis entre effort et efficacité
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Simulation
à Mesure de l’effort
Chaque stratégie est décomposée en un ensemble de EIP (i.e., elementary
information processes)
Exemples d’EIP:
•Lire les valeurs de deux alternatives
•Comparer les deux valeurs
à Les EIP utilisés sont: lire, comparer, ajouter, soustraire, multiplier, éliminer,
se déplacer, choisir
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Simulation
à Mesure de l’efficacité
L’efficacité est définie par les principes de cohérence :
•la non sélection des alternatives dominées
•l’intransitivité des préférences
VE(heuristic-rule choice) - VE (random-rule choice)
Efficacité relative =
VE(expected-value choice) - VE (random-rule choice)
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Simulation
à Les strétégies sont :
S1.Valeur pondérée additive (WADD)
S2. Heuristique d’élimination par aspect (EBA)
S3. Heuristique d’équipondération (EQW)
S4. Choix Lexicographique (LEX)
S5. Heuristique majoritaire (MCD)
S6. Satisficing (SAT)
S7. Choix lexicographique à semi ordre (LEXSEMI)
S8. EBA + WADD
S9. EBA + MCD
S10.. Règle du choix aléatoire
à Les stratégies diffèrent par :
•la quantité de l’information traitée
•la présence ou abscence de la sélectivité
•la forme de traitement
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Résultats de la simulation
à 4 conclusions importantes
*Les heuristiques permettent de se rapprocher de l'efficacité des règles normatives
avec une économie considérable d'énergie
*Aucune stratégie n'est peut être efficace pour tout type de problème
*L'effort et l'efficacité des stratégies sont affectés différemment par le nbre
d'alternatives, le nbre d'attributs, et la présence ou l’absence de dominance
*La contrainte du temps a des effets différents sur les différentes stratégies
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Résultats de la simulation
à Le décideur peut s'adapter aux différents environnements de décision
Mais…! La simulation ne permet pas d'identifier quelle stratégie un décideur
va choisir pour un problème particulier
àNéanmoins, elle montre que généralement on assiste à un changement dans le
comportement en dépit de tout compromis entre effort et efficacité
ð Les résultats de simulation permettent de prédire le comportement général qui
peut caractériser un décideur cherchant à faire un compromis efficace entre
efficacité et effort
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Effort cognitif dans un problème de choix : Principes
à Les décideurs font des choix en utilisant des stratégies prédéfinies pour des
problèmes avec une taille variable
à La mesure de l'efficacité d'une stratégie est indiquée par :
- décision latencies
- compte rendu des sujets
Questions :
* Est-ce que l'approche basée sur l'EIP permet de prédire ces deux indicateurs ?
* Comment l'effort nécessaire varie en fonction de la taille du problème?
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Effort cognitif dans un problème de choix : Expériences
Expérience 1 :
à 7 sujets sont entraînés à utiliser 6 stratégies différentes : WADD, EQW, LEX,
EBA, SAT, MCD
à Chaque stratégie est utilisée par chaque sujet dans une session séparée pour faire
20 décisions dans des problèmes de recrutement avec taille variable (de 2 à 6
alternatives et de 2 à 4 attributs)
Expérience 2 :
à 12 problèmes de choix avec taille variable dans 7 sessions
à Les sujets sont libres quant à la stratégie à utiliser
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Effort cognitif dans un problème de choix : Méthode
à Chaque sujet est appelé à suivre à la lettre les règles prédéfinies
à Utilisent un système informatique pour acquérir l'information et effectuer leurs
décisions
à Le système informatique mémorise :
•la séquence d'acquisition de l'information
•le temps total pour chaque problème
•les erreurs
•la décision finale
à Les sujets rapportent la difficulté et l'effort de chaque choix sur deux échelles
présentées à la fin de chaque session
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Effort cognitif dans un problème de choix : Résultats
à Les problèmes avec une difficulté croissante prennent plus du temps et demandent
plus d'effort
à L'effet de la complexité de l'environnment varie selon la stratégie
La Question : Est-ce que l'approche de l'EIP permet de prédire l'effort demandé par
chaque stratégie dans différents environnements?
Þ 5 modèles d'effort basés sur l'EIP :
ðEIP avec équi-pondération
ðEIP pondéré
ðEIP pondéré par règle de décision
ðEIP pondéré par sujet
ðEIP basé sur l’acquisition de l’information
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à Les résultats obtenus supportent bien l'approche basée sur l'EIP
à Le modèle d'effort basé sur l'EIP pondéré est un bon estimateur des temps de
réponses et des comptes rendus
à L'EIP pondéré est statistiquement meilleur que les modèles d'EIP avec equiprobabilité et EIP basé sur l'acquisition de l'information
Þ Un modèle d'effort cognitif se demande:
· Une prise en compte de la quantité d'information traitée
· Des poids différents pour les EIP appliqués aux informations
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à Le temps estimé pour chaque EIP est en accord avec les recherches antérieures
à Les poids de différents EIP est la même en dépit de la stratégie utilisée (EIP
pondéré par règle et EIP pondéré donnent presque les mêmes résultats =>
indépendance de EIP par rapport à la règle)
à Une difference sginificative des efforts associés aux différents EIP
Þ Le chosix parmi les différentes stratégies dépendra de la difficulté relative à
chaque EIP aux yeux de chaque décideur
à Les sujets qui voient que les opérateurs arithmétiques sont relativement plus
difficles montrent plus de sélectivité
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Les résultats trouvés supportent bien l'idée que l'EIP permet de prédire l'effort
nécessaire pour accomplir une stratégie particulière dans un problème de choix
particulier
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Sélection adaptative des stratégies
Les Questions:
Q1. Comment les comportements des individus sont affectés par les effets du
contexte de décision (e.g., dispersion de probabilité) et les effets du problème de
décision (e.g., contrainte du temps)?
Q2.Ces changements sont-ils en accords avec les directives proposées par la
simulation?
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à 2 expériences dans lesquelles les sujets sont applés à faire une série de décisions à
partir de 10 ensembles de 4 lotéries chacun et dont chaque lotérie offre 4 résultats
vraiant entre $0.01 et $9.99, avec:
· la dispersion de probabilité est la même pour tous les ensembles
· la situation de dominance est possible
à Les ensembles varient en terme:
· de présence ou abscence de la contrainte du temps
· de la nature de dispersion de probabilité (faible/haute)
à La première expérience: contrainte du temps = 15s
La deuxième expérience: 1/2 de sujets ont 15s et 1/2 ont 25s
à En cas d'absence de contrainte du temps, en prends on moyenne 44s comme temps
de réponse
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à Les comportements réels des sujets et en accords avec les modes de
comportements prédits par la simulation
à Les sujets ont montré une adaptativité plus au moins parfaite:
· traitent moins d'information
· montrent une sélectivité dans le traitement
· procèdent par comparaison des attributs quand la dispersion est faible
à L’efficacité est identique pour les deux types de dispersion
à Les individus qui ont été plus adaptatifs, accomplissent mieux en terme
d'efficacité
Þ Les décideurs les plus adaptatifs sont aussi les plus efficaces
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à Effets de contrainte du temps:
· sous pression du temps, les gens accelèrent leurs traitements (.i.e., moins du temps
pour acquérir une information élémentaire)
· focalisent sur l'information la plus importante
· changent leur modes de comportement en faveur d'une comparaison par attributs
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à Les effets de contrainte du temps sont plus faibles pour les sujets avec 25s
à Dans des conditions plus sévères, les sujets montrent une accéleration dans les
traitements et une sélectivité plus importante sans un changerment dans le mode
de comportement
Þ Une hiérarchie dans les réponses au contrainte du temps:
· Travailler plus vite
· Focaliser sur un sous ensemble d'informations
· Changer la stratégie
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à Les résultats montrent une grande activité d'adaptativité dans la prise de décision
à Même si les sujets ne s'adaptent pas prafaitement, ils sont quand même capables de
changer leur modes de traitements en accordance avec les résultats de la simulation
à Les résultats de la simulation, les modèles de l'effort cognitif, et les experiences
de l'adaptativité supportent l'approche de séléction basée sur la décomposition en EIP
proposée par les auteurs
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Quelques problèmes non résolus
à Problème de feedback
à Problème du choix constructif
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Apport de l’approche en aide à la décision
à L’approche basée sur l’effort et l’efficacité peut être utilsée dans le design d’un
système d’aide à la décision
à L’idée consiste à afficher aux décideurs des informations concernant leur effort et
leur efficacité
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Conclusion
Est-ce que l’approche est valide pour les problèmes mal structurés
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