Martin, Matthew
(2026).
« Cognitive and computational tools to improve reasoning and decision making in the intelligence community » Thèse.
Montréal (Québec), Université du Québec à Montréal, Doctorat en informatique cognitive.
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Résumé
Améliorer la qualité du raisonnement et de la prise de décision au sein de la communauté du renseignement (CR) pourrait réduire le risque de guerres et d'autres catastrophes. Cette thèse décrit trois projets qui développent et testent des outils cognitifs et informatiques visant à améliorer le raisonnement et la prise de décision. Le premier projet a mené une analyse du contenu des produits du renseignement afin d'examiner les relations entre les techniques utilisées, le respect des normes de la CR et la précision objective. Ce projet a montré que le respect des normes et la précision étaient modérément corrélés, et que l’usage des techniques de standardisation des plages de probabilité et de la chronologie permettaient de prédire le respect des normes de la CR. Dans le deuxième projet, deux expériences ont utilisé la règle de notation pratique comme retour d'information sur les performances afin d'améliorer le calibrage de la confiance. Les résultats n'ont montré aucune amélioration du calibrage suite à la formation, contrairement aux résultats précédemment publiés dans la littérature scientifique. Cependant, la « pensée activement ouverte » était positivement corrélée au calibrage global. Le troisième projet a utilisé le recalibrage et l'agrégation pondérée en combinaison avec des réseaux bayésiens (BN) et une régression logistique afin d'améliorer la précision des prévisions probabilistes réalisées lors d'un tournoi de prévisions pluriannuelles. Le recalibrage et l'agrégation ont produit les prévisions les plus précises, suivis par les BN, puis par la régression logistique. Les études futures devraient utiliser l'analyse de contenu sur un ensemble plus large de produits de renseignement réels afin d'aborder les questions de validité externe et d'augmenter la puissance du premier projet. Pour le deuxième projet, les effets de la motivation et de la compréhension des participants devraient être étudiés afin de déterminer quand la formation au calibrage avec la règle de notation pratique est efficace. Enfin, pour le dernier projet, des techniques d'apprentissage automatique plus avancées, telles que les BN hiérarchiques et les méthodes d'ensemble, devraient être explorées afin d'accroître encore la précision des prévisions agrégées recalibrées.
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MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : raisonnement, prise de décision, communauté du renseignement, probabilité, prévision, analyse de contenu, calibrage, apprentissage automatique, réseaux bayésiens, régression logistique
| Type: |
Thèse ou essai doctoral accepté
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| Informations complémentaires: |
Fichier numérique reçu en format PDF. |
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Directeur de thèse: |
Robert, Serge |
| Mots-clés ou Sujets: |
Service des renseignements / Prise de décision / Raisonnement / Incertitude / Probabilités / Apprentissage automatique |
| Unité d'appartenance: |
Faculté des sciences > Département d'informatique |
| Déposé par: |
Service des bibliothèques
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| Date de dépôt: |
08 sept. 2026 09:05 |
| Dernière modification: |
08 sept. 2026 09:13 |
| Adresse URL : |
https://archipel.uqam.ca/secure/id/eprint/20294 |
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