Dauphine Numérique - Nos recherches
Théorie des jeux, choix social
et décision collective

Les algorithmes
au service des sciences sociales

Les domaines de recherche s’intéressant à la théorie des jeux, au choix social et à la décision collective sont historiquement à la croisée des mathématiques et l’économie.

L'avènement de l'intelligence artificielle a conforté l’importante de la recherche sur le choix social computationnel, qui fait intervenir de manière cruciale les sciences informatiques.

C’est donc un champ de recherche typiquement pluridisciplinaire développé à Dauphine – PSL.

Des applications au service des enjeux sociétaux

 

Les recherches menées à Dauphine – PSL orientées vers l’aide à la décision, se mettent au service de divers enjeux sociétaux

Santé et vieillissement

Développement et mobilités

Politiques macroéconomiques

Environnement et climat 

Finance

 

Nos recherches

Théorie des jeux, comportements stratégiques et enchères

La théorie des jeux a une place très importante dans l’analyse des comportements optimaux des acteurs du numérique, qu’il s’agisse de réagir à des attaques, de définir ou de comprendre des stratégies d’enchères, etc.

Il s’agit typiquement de jeux répétés à pas de temps très faible que l’on peut attaquer sous l’angle des jeux en horizon infini ou en temps continu.

Une équipe du CEREMADE et du LEDa (JEET) est dédiée à ces problématiques. Elle s’intéresse tout particulièrement aux jeux répétés ou différentiels à somme nulle, au rôle de l’information, aux enchères, aux jeux d’évolution et aux dynamiques de non-regret.

Le CEREMADE est aussi le lieu où sont nés les jeux à champs moyen sous l’impulsion de Jean-Michel Lasry et Pierre-Louis Lions. Ce formalisme permet de simplifier les problèmes de jeux à « grand nombre » de joueurs, l’un ou plusieurs d’entre eux pouvant être vu comme un joueur central. Enfin, le CEREMADE est le lieu où a été développée la théorie de cible stochastique, et notamment sa version sous forme de jeux.

Jeux répétés

Information

Jeux bayésiens

Enchères

Non regret

Jeux à champs moyens

Jeux stochastiques

Nos chercheurs

Pierre-Louis Lions, Jean-Michel Lasry, Pierre Cardaliaguet, Françoise Forge, David Ettinger, Miquel Oliu-Barton, Guillaume Vigeral, Yannick Viossat, Bruno Zilliotto, Bruno Bouchard

Exemples de travaux

  • Ettinger D., Michelucci F. Jump Bids and the Winner’s Curse. Annals of Economics and Statistics, vol. 133, p. 87-92. (2019)
  • Viossat Y., Zapechelnyuk A. No-regret Dynamics and Fictitious Play. Journal of Economic Theory, vol. 148, n°2, p. 825-842. (2013)
  • Forges F., Horst U., Salomon A. Feasibility and individual rationality in two-person Bayesian games. International Journal of Game Theory, vol. 45, n°1, p. 11-36. (2016)
  • Sorin, S., Vigeral, G. Zero-sum Stochastic Games : Limit Optimal Trajectories. arXiv preprint arXiv:1812.08414. (2018)
  • Oliu-Barton, M. Asymptotically optimal strategies in repeated games with incomplete information and vanishing weights. Journal of Dynamics & Games, 6(4), 259. (2019)
  • Cardaliaguet P., Hadikhanloo S. Learning in Mean Field Games : the Fictitious Play. ESAIM : Control, Optimisation and Calculus of Variations, vol. 23, n°2, p. 569-591. (2017)
  • Bouchard B., Nutz M. Stochastic Target Games and Dynamic Programming via Regularized Viscosity Solutions. Mathematics of Operations Research, vol. 41, n°1, p. 109-124. (2015)

Jeux algorithmiques et choix social computationnel

Il s’agit d’étudier du point informatique les différents mécanismes de décision collective et de situations d’interactions stratégiques.

Ces travaux effectués au LAMSADE comportent l’élaboration de modèles normatifs (via, notamment, la caractérisation axiomatique de règles de vote, de situations d’interaction, de concepts de solution, etc.) et l’étude de ces modèles d’un point de vue de leur difficulté algorithmique et de leur calcul.

Les recherches menées se regroupent autour de deux axes :

  • Choix social computationnel : étude de la décision collective (notamment le vote et le partage équitable de ressources) du point de vue de la caractérisation axiomatique des mécanismes de décision, et de l’impact, sur leur faisabilité, de leur complexité algorithmique, de leurs besoins informationnels, et de leur vulnérabilité aux comportements stratégiques.
  • Jeux algorithmiques : calcul efficace de solutions pour les jeux et étude de la complexité de ces problèmes, problèmes d’optimisation combinatoire sur structures de jeux, représentation compacte des jeux, algorithmes d’apprentissage dans les jeux dynamiques.

Équité

Décision collective

Caractérisation axiomatique

Vote

Agrégation de préférences

Comportements stratégiques

Jeux algorithmiques

Choix social computationnel

Représentations compactes

Nos chercheurs

Jérôme Lang, Rida Laraki, Laurent Gourvès, Julien Lesca, Meltem Ozturk, Denis Bouyssou, Stephano Moretti, Sanver M. Remzi, Yann Chevaleyre

Exemples de travaux

  • Flesh J., Laraki R., Perchet V. Approachability of convex sets in generalized quitting games. Games and Economic Behavior, vol. 108, p. 411-431. (2018)
  • Cazenave T. Residual Networks for Computer Go. IEEE Transactions on Games, vol. 10, n°1, p. 107-110 (2018)
  • Aziz H., Biro P., Lang J., Lesca J., Monnot J. Efficient reallocation under additive and responsive preferences. Theoretical Computer Science, vol. 790, p. 1-15. (2019)
  • Airiau S., Aziz H., Caragiannis I., Kruger J., Lang J., Peters D. Portioning Using Ordinal Preferences: Fairness and Efficiency. IJCAI 2019 : 11-17
  • Beynier A., Chevaleyre Y., Gourvès L., Harutyunyan A., Lesca J., Maudet N., Wilczynski A. Local envy-freeness in house allocation problems. Autonomous Agents and Multi-Agent Systems 33(5) : 591-627. (2019)
  • Darmann A., Elkind E., Kurz S., Lang J., Schauer J., Woeginger GJ. Group activity selection problem with approval preferences. Int. J. Game Theory 47(3) : 767-796. (2018)
  • Kruger J., Sanver MR. Restricting the domain allows for weaker independence. Social Choice and Welfare 51(3) : 563-575 (2018)
  • Bouyssou D., Marchant T. The β-ranking and the β-measure for directed networks : Axiomatic characterizations. Social Networks, 52, 145-153. (2018)
  • Moretti S., Öztürk M. Some axiomatic and algorithmic perspectives on the social ranking problem. In International Conference on Algorithmic Decision Theory (pp. 166-181). Springer, Cham. (2017, October