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Le développement de l’intelligence artificielle a amené \nles chercheurs du domaine à proposer des modèles de \ndécision dans l’incertain qui s’écartent de ceux habituellement utilisés en théorie de la décision, c’est-à-dire le modèle de l’utilité espérée subjective et ses multiples variantes. Ces modèles, habituellement regroupés sous l’appellation « théorie de la décision qualitative », visent à \nobtenir des règles de décision simples, facilement implémentables et fondés sur des intrants moins riches que \nceux utilisés dans les modèles classiques. L’objet de \ncet article est de proposer un cadre axiomatique pour \nla décision dans l’incertain permettant de retrouver ces \ndeux types de modèles comme cas particuliers et, ainsi, \nd’en faire ressortir les similarités et les différences. Ce cadre axiomatique est fondé sur un modèle de mesurage \nconjoint tolérant les préférences incomplètes et/ou intransitives.
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