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Horaire -

Interactions avec l'Humain, Thèses et HDR

La logique des incohérences : un modèle formel pour l’analyse de l’erreur humaine

Diagnostic, Biais cognitifs, Révision de croyance, Logique

Orateur : Valentin Fouillard

Composition du jury :

  • Andreas Herzig (Directeur de Recherches, IRIT-CNRS, Université Paul Sabatier) – Rapporteur
  • Michel Occello (Professeur des Universités, LCIS, Université Grenoble Alpes) – Rapporteur
  • Carole Adam (Maîtresse de Conférences, LIG-CNRS, Université Grenoble-Alpes) – Examinatrice
  • Emmanuelle Grislin-Le Strugeon (Maîtresse de Conférences-HdR, LAMIH-CNRS, INSA Hauts-de-France) – Examinatrice
  • Christine Paulin-Mohring (Professeur des Universités, LMF-CNRS, Université Paris-Saclay) – Examinatrice
  • Nicolas Sabouret (Professeur des Universités, LISN-CNRS, Université Paris-Saclay) – Directeur de thèse
  • Safouan Taha (Maître de Conférences, LMF-CNRS, Université Paris-Saclay) – Co-encadrant de thèse
  • Frédéric Boulanger (Professeur des Universités, LMF-CNRS, Université Paris-Saclay) – Co-encadrant de thèse

Dans cette thèse, nous nous sommes intéressés à l’utilisation des méthodes formelles pour guider le diagnostic des erreurs humaines dans des situations d’accidents. L’application des méthodes formelles dans un tel contexte pose plusieurs difficultés. La première est de pouvoir expliquer à l’aide de la logique mathématique des situations incohérentes, donc en contradiction avec cette logique. La deuxième est de pouvoir comparer les différents diagnostics. En effet, une décision incorrecte n’est jamais le fruit du hasard mais se base sur les croyances, les désirs et les intentions de l’opérateur. Ainsi, toute erreur ne se vaut pas et il est nécessaire de formaliser et de définir ce qui fait un bon diagnostic.

La première partie de la thèse présente un état de l’art des travaux en sciences humaines et sociales (SHS) sur l’erreur humaine. Nous montrons qu’il est nécessaire de distinguer deux aspects : la détermination des causes d’une prise de décision erronée et la compréhension de ces causes par la recherche de biais cognitifs. Nous présentons ensuite les principaux modèles informatiques pour la modélisation du raisonnement et l’étude de l’erreur humaine. Nous montrons que le diagnostic fondé sur la cohérence (consistency-based diagnosis) et l’opérateur de révision de croyance AGM constitue une bonne piste pour l’explication d’erreurs humaines.

La deuxième partie de la thèse s’intéresse à la modélisation d’une situation d’accident et au diagnostic des décisions humaines erronées dans cette situation. Nous nous sommes basés pour cela sur une logique de croyances inspirée de la logique BDI pour la modélisation des situations d’accidents. Nous avons développé un algorithme de diagnostic itératif basé sur un opérateur de révision de croyance minimale respectant l’axiomatique AGM. Cet algorithme de diagnostic itératif à l’avantage de faciliter la distinction des erreurs de nature différentes. De plus, celui-ci est correct et complet par rapport à un algorithme de diagnostic minimal.

La troisième contribution de la thèse réside dans notre travail pour définir formellement la plausibilité d’un diagnostic. Nous nous sommes basés pour cela sur la littérature des sciences humaines et plus précisément des biais cognitifs. Pour cela, nous avons développé une première taxonomie formelle des biais qui permet de définir des caractéristiques logiques communes entre les biais. À partir de cette taxonomie, nous avons pu définir huit biais cognitifs rattachés aux biais présent dans la littérature. Nous avons ensuite considéré que plus un diagnostic peut être expliqué par les biais, plus le diagnostic est plausible.

Nous avons alors étudié la validité de ce modèle informatique sur deux cas d’étude d’accident de l’aviation civile. Nous montrons que nous retrouvons les explications proposées par le Bureau d’Enquêtes et d’Analyses ainsi que des explications non envisagées par les enquêteurs.

Nous proposons enfin plusieurs perspectives pour améliorer notre approche. Nous pensons notamment prendre en compte les émotions et les interactions sociales dans la modélisation de la situation d’accident afin d’augmenter la variété de diagnostic possible. Enfin, nous souhaitons étendre l’évaluation des diagnostics par une méta-évaluation des biais cognitifs ainsi que par la prise en compte de l’intention d’action.