CHAPITRE 3. Acquisition d’information et révision des croyances

1. CHAPITRE 3.Acquisition d’information et révision des croyances

2. Problème introductif : Considérons le jeux suivant : On lance deux dès et on gagne N fois sa mise dès lors que la somme des chiffres des deux dès est égale ou supérieur à 10. L’univers du jeu est donné par : L’événement favorable de ce jeux est :

3. A La probabilité de gagner à ce jeux est donnée par : 1,1 2,1 3,1 4,1 5,1 6,1 1,2 2,2 3,2 4,2 5,2 6,2 1,3 2,3 3,3 4,3 5,3 6,3 1,4 2,4 3,4 4,4 5,4 6,4 1,5 2,5 3,5 4,5 5,5 6,5 1,6 2,6 3,6 4,6 5,6 6,6

4. On participe à ce jeux si : Maintenant supposons que nous sachions que le numéro 5 est apparu, que devient la condition sine qua non pour participer au jeux ? Soit :

5. La règle de bayes La probabilité conditionnelle que l’événement A se réalise sachant que l’événement B s’est réalisé est donnée par :

6. Retour à notre problème : A B 1,1 2,1 3,1 4,1 5,1 6,1 1,2 2,2 3,2 4,2 5,2 6,2 1,3 2,3 3,3 4,3 5,3 6,3 1,4 2,4 3,4 4,4 5,4 6,4 1,5 2,5 3,5 4,5 5,5 6,5 1,6 2,6 3,6 4,6 5,6 6,6 On participe à ce jeu si et seulement si :

7. Les enseignements de cet exemple : L’acquisition d’une information supplémentaire peut modifier la décision. a priori on est prêt à payer pour connaître l’état de la nature qui va se réaliser Une information supplémentaire peut avoir une valeur qui dépend du gain supplémentaire que l’on peut en retirer

8. La valeur espérée de l’information parfaite : Pour déterminer la V.E.I.P, nous allons évaluer l’espérance du gain supplémentaire que l’on peut obtenir en comparant les résultats de l’action choisi a priori et le résultat de l’action que l’on aurait choisi a posteriori c’est à dire en connaissant l’état de la nature qui s’est réalisé.

9. Exemple : Si l’on utilise le critère de Pascal l’action choisi a priori est a3 La connaissance de la réalisation de l’état de la nature permet de gagner un gain supplémentaire moyen de 18,75 Donc un individu est prêt à payer jusqu’à 18,75 unité monétaire pour connaître l’état de la nature qui va se réaliser.

10. Système d’information Considérons k indicateurs I1, I2,…,Ik tels que les probabilités suivantes soient connues : Il s’agit de la probabilité d’avoir eu l’information Il lorsque l’état de la nature s’est révélé être ei Mais il faut déterminer la probabilité d’avoir l’état de la nature ei sachant qu’on a l’information Il

11. Ensuite on calcule l’espérance mathématique de chaque action aj sachant qu’on possède l’information Il On retiendra pour chaque information Il l’action qui a la plus forte espérance mathématique. On notera cette action :

12. L’efficience du système d’information : En premier lieu, nous déterminerons la Valeur Espérée de l’Information Acquise via le Système d’Information {I1,I2,…Ik} : La Valeur Espérée de l’Information Acquise via le Système d’Information est donc la différence entre l’espérance mathématique du gain obtenu avec le système d’information et l’espérance mathématique du gain avec une information parfaite.

13. L’efficience du système d’information est donc :

14. Exemple d’application Questions : 1- Quelle est la stratégie optimale en utilisant le critère de Pascal ? 2- Calculez la valeur de l’information parfaite 3- On peut avoir un signal I ou ne pas avoir le signal. On sait que P(I/e1)=0.2 et P(I/e2)=0.75. Quelle action doit-on choisir ? 4- Calculer l’efficience de cette information.

15. Application du critère de Pascal : Calcul de la Valeur de l’Information Parfaite :

16. Choix d’une action avec le système d’information : 1er cas : on a l’information I :

17. Choix d’une action avec le système d’information : 2ème cas : on n’a pas l’information I :

18. Avec le système d’information on obtient : La valeur de la stratégie qui consiste à choisir a3 si on a l’information I et a1 si l’on n’a pas l’information I est donnée par : Espérance de gain sans système d’information = 14 Espérance de gain avec système d’information = 14,3665 Valeur de l’information parfaite = 2