Conception de méthodes d'explication des solutions émanant de systèmes d'optimisation, application à la planification d'employés mobiles

Mathieu Lerouge (1) , Céline Gicquel (2) , Vincent Mousseau (1) , Wassila Ouerdane (1)

1 MICS - Mathématiques et Informatique pour la Complexité et les Systèmes
2 ROCS - Réseaux & Optimisation Combinatoire et Stochastique - LISN

Pour un utilisateur qui n'est pas un développeur expert en recherche opérationnelle, un système d'optimisation est souvent perçu comme une boîte noire qui, étant donnée une instance d'un problème, fournit une solution qu'il convient de suivre. Dans ce contexte, l'utilisateur peut vouloir interroger le système quant à la pertinence d'une solution qu'il aurait retourné et obtenir des explications de sa part, que ce soit pour avoir davantage confiance en cette solution avant de la suivre ou simplement pour être critique vis-à-vis de celle-ci. Expliquer des solutions obtenues au moyen de systèmes d'optimisation n'est pas une tâche facile et soulève de nombreuses questions. Que peut-on expliquer ? Comment calculer le contenu d'une explication ? Qu'est-ce qu'un calcul d'explication efficace? Comment présenter une explication? Qu'est-ce qu'une explication intelligible pour l'utilisateur ? Etc. Nous proposons de s'intéresser à cette problématique de l'explication de solutions dans le cas d'une application : le problème de planification d'employés mobiles.

Mots clés: optimisation combinatoire; planification d'employés mobiles; tournées de véhicules; génération d'explications

Domaines: Recherche opérationnelle [math.OC]; Combinatoire [math.CO]

Mathieu Lerouge, Céline Gicquel, Vincent Mousseau, Wassila Ouerdane. Conception de méthodes d'explication des solutions émanant de systèmes d'optimisation, application à la planification d'employés mobiles. ROADEF2022 - 23ème congrès annuel de la Société Française de Recherche Opérationnelle et d'Aide à la Décision, INSA Lyon, Feb 2022, Villeurbanne - Lyon, France. ⟨hal-03595266⟩