Algorithmes à base d'oracles pour optimiser des critères décisionnels sophistiqués pour les problèmes de décision séquentielle, robuste et équitable

Cette thèse s'inscrit dans le cadre de la théorie de la décision algorithmique, qui est une discipline au croisement de la théorie de la décision, la recherche opérationnelle et l'intelligence artificielle. Dans cette thèse, nous étudions l'utilisation de plusieurs modèles décisionnels pour résoudre des problèmes de décision séquentielle dans l'incertain, d'optimisation robuste, et d'optimisation multi-agents équitable. Pour résoudre efficacement ces problèmes, nous utilisons des méthodes de type maître-esclaves, dites à base d'oracles dans la thèse. Ces méthodes permettent de résoudre des problèmes de grande taille en procédant de manière incrémentale. Une attention particulière est portée au modèle de l'espérance d'utilité antisymétrique et bilinéaire, au modèle de l'espérance d'utilité pondérée et à leurs pendants en décision multicritère. L'intérêt de ces modèles est multiple. En effet, ils étendent les modèles standards (e.g., modèle de l'espérance d'utilité) et permettent de représenter un spectre étendu de préférences tout en conservant leurs bonnes propriétés théoriques et algorithmiques. La thèse apporte des réponses sur des aspects théoriques (e.g., résultats de complexité algorithmique) et sur des aspects opérationnels (e.g., conception de méthodes de résolution efficaces) aux problèmes soulevés par l'emploi de ces critères dans les contextes susmentionnés.