Génération d'explications de différentes natures pour les utilisateurs d'outils d'optimisation: application au problème de planification d'employés mobiles
Abstract
Les utilisateurs d'outils d'aide à la décision résolvant des problèmes d'optimisation combinatoire n'ont souvent pas les connaissances suffisantes pour comprendre les principes mathématiques et algorithmiques qui les fondent. Dans ce contexte, il arrive parfois qu'un utilisateur s'interroge sur la pertinence d'une solution fournie par un tel outil, en particulier lorsqu'un fait inattendu est observé dans la solution. En l'absence d'explications, l'utilisateur peut alors être réticent à prendre une décision opérationnelle sur la base de cette solution en laquelle il n'a pas pleinement confiance. Générer des explications de façon automatique peut alors constituer une façon d'augmenter la compréhension du résultat par l'utilisateur et préserver sa confiance dans l'outil.
Ainsi, nous proposons une approche permettant à un utilisateur, résolvant un problème de planification d'employés mobiles, de poser des questions à propos d'une solution et d'en obtenir des explications. Suivant la question posée, l'explication peut être de différente nature : contrastive, scenario ou contrefactuelle. Ces explications sont calculées en temps raisonnable, au moyen d'algorithmes polynomiaux ou de programmation en nombres entiers, et sont présentées sous forme de textes intelligibles pour l'utilisateur.
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