La méthode IRIS
Comprendre comment des préférences individuelles, des contraintes parfois contradictoires et des objectifs collectifs peuvent être progressivement transformés en une décision commune.
Pourquoi une méthode ?
Lorsqu'un groupe doit prendre une décision, les préférences individuelles, les contraintes pratiques et les compromis possibles sont rarement visibles au même moment.
Discussions dispersées
Les informations sont souvent éparpillées entre messages, appels, sondages informels et conversations de couloir, rendant la synthèse difficile.
Vote immédiat
Une décision hâtive basée sur une majorité simple ne signifie pas qu'elle est optimale ni acceptée par l'ensemble des participants.
Processus structuré
IRIS regroupe et clarifie les contraintes afin de permettre au groupe d'explorer sereinement plusieurs alternatives avant d'arbitrer.
Les sept phases de la méthode
Chaque étape prépare la suivante. Le vote n'intervient qu'à la toute fin d'un parcours structuré.
Création
Définition du cadre général, de la thématique et des objectifs de l'événement.
Disponibilités
Collecte et harmonisation des contraintes temporelles des participants.
Activités
Recueil et centralisation des propositions d'activités individuelles.
Scénarios
Génération combinatoire automatique des assemblages d'activités crédibles.
Équité
Évaluation des impacts individuels et prise en compte de l'historique du groupe.
Sélection
Filtrage intelligent pour ne conserver que les compromis les plus pertinents.
Condorcet
Arbitrage et décision finale du groupe par comparaison par paires.
Chaque participant construit son propre profil de décision
IRIS ne demande pas uniquement quelles activités vous aimez. Le système cherche à comprendre les critères qui influencent réellement vos choix afin de comparer des scénarios très différents sur une base commune.
Activités préférées
Chaque type d'activité est évalué individuellement. Un participant peut apprécier les sorties culturelles, privilégier le sport ou rechercher des temps de détente plus informels.
Contraintes et contexte
Budget, mobilité, horaires d'impératif, accessibilité ou logistique familiale : ces paramètres sont pris en compte dès le départ pour écarter les options incompatibles.
Priorités individuelles
Chaque participant définit la pondération qu'il accorde à ses critères (activités, coût, trajets, ambiance). Deux personnes peuvent aimer la même activité pour des raisons totalement différentes.
Une préférence n'est jamais un seul nombre
Lorsqu'un scénario est évalué, plusieurs dimensions distinctes sont croisées et analysées simultanément.
Activités
Ce que la personne apprécie réellement faire.
Horaires
Compatibilité directe avec ses créneaux de disponibilité.
Distance
Temps de trajet ou effort logistique requis pour participer.
Budget
Coût financier acceptable pour l'ensemble de l'événement.
Social
Préférence pour un cadre intimiste, calme ou très animé.
Comment IRIS évalue un scénario
Une activité appréciée ne fait pas à elle seule un bon scénario. Un scénario doit également être réalisable, accessible et parfaitement cohérent avec les contraintes du groupe.
Activités
Correspondance directe entre la nature des activités proposées et les préférences exprimées par l'utilisateur.
Contraintes
Compatibilité stricte avec les créneaux horaires, le respect du budget global et la logistique individuelle.
Pondérations
Poids d'importance relatif accordé par chaque participant aux différents critères de décision.
Utilité Individuelle
Estimation globale synthétique de l'intérêt réel et de la viabilité du scénario pour chaque personne.
Un scénario est plus qu'une activité
Une activité appréciée peut devenir peu attractive si elle implique un déplacement important, un coût excessif ou un horaire difficile.
À l'inverse, une activité moins populaire peut s'intégrer dans un scénario globalement plus satisfaisant pour l'ensemble du groupe.
IRIS cherche donc à évaluer des expériences complètes plutôt que des éléments isolés.
Chaque scénario est évalué pour chaque participant
Deux personnes peuvent observer exactement le même scénario et lui attribuer une valeur très différente. L'objectif n'est pas de produire un score unique, mais de comprendre comment chaque participant perçoit les alternatives.
Participant A
Profil PragmatiquePrivilégie avant tout le budget global et la proximité géographique pour limiter les contraintes.
Participant B
Profil PassionnéRecherche avant tout la qualité intrinsèque de l'activité elle-même, peu importe la distance.
Participant C
Profil SocialAccorde davantage d'importance à l'ambiance sociale, au confort global et à la convivialité du groupe.
L'équité ne se mesure pas sur une seule décision
Une décision peut sembler équilibrée aujourd'hui tout en produisant progressivement un déséquilibre. IRIS cherche à prendre en compte non seulement la satisfaction immédiate mais également l'historique des compromis réalisés au fil du temps.
Un compromis acceptable peut devenir injuste
Lors d'un événement isolé, il est normal que certains participants obtiennent un résultat légèrement moins favorable que d'autres.
Le problème apparaît lorsque les mêmes personnes réalisent systématiquement les compromis nécessaires au fonctionnement du groupe.
Une suite de décisions localement acceptables peut ainsi produire un déséquilibre durable qui devient invisible si chaque événement est analysé séparément.
Deux niveaux d'équité complémentaire
Comment IRIS ajuste la compensation des compromis à l'échelle d'un groupe ou de la vie de l'utilisateur.
Historique local
Les compromis passés au sein d'un groupe donné pèsent le plus dans son propre calcul. Ce que vous avez cédé dans un cercle d'amis reste d'abord une affaire de ce cercle-là.
Historique global
IRIS peut prendre en compte l'ensemble de vos participations. Une personne qui fait de nombreux compromis transversaux voit cet effort lissé et valorisé au fil du temps.
Ces deux échelles ne sont pas cloisonnées : IRIS calcule un coefficient unique, qui mélange les deux dans une proportion qui dépend de la part d'historique effectivement partagée avec ce groupe précis.
« L'objectif n'est pas d'obtenir une égalité parfaite à chaque vote, mais d'éviter l'accumulation systématique de déséquilibres au fil des décisions collectives. »
Comment IRIS compare les scénarios
Une fois les préférences analysées et les compensations historiques appliquées, chaque scénario dispose d'une utilité estimée pour chaque participant. IRIS détermine alors quels scénarios offrent le meilleur compromis collectif.
Tous les compromis ne se valent pas
Deux scénarios peuvent produire une satisfaction moyenne similaire tout en ayant des conséquences dramatiquement différentes pour certains participants.
Scénario A
Moyenne simple 66% · géométrique (IRIS) 50%« Deux participants obtiennent un résultat idéal, mais le troisième subit un sacrifice majeur. Une moyenne classique masquerait cette injustice. »
Scénario B
Moyenne simple 71% · géométrique (IRIS) 72%« Personne n'obtient un résultat parfait, mais chacun bénéficie d'une option très satisfaisante. Le groupe reste soudé. »
Favoriser les compromis réellement collectifs
Pour comparer les alternatives, IRIS s'inspire du principe de Nash Social Welfare. Sans entrer dans des équations complexes, cette méthode tend naturellement à maximiser le produit des satisfactions plutôt que leur simple somme.
À retenir :Multiplier les utilités donne un poids pénalisant gigantesque aux scores proches de zéro. Un scénario qui "sacrifie" un membre voit son score global s'effondrer immédiatement.
Schéma simplifié : la compensation ajuste d'abord l'utilité de chaque personne individuellement. Les utilités de tous les participants sont ensuite combinées entre elles par moyenne géométrique — pas par simple somme — pour obtenir le score du scénario.
Pourquoi tous les scénarios ne sont pas retenus
Le moteur peut générer plusieurs dizaines, voire plusieurs centaines de scénarios combinatoires. Pourtant, seuls 3 à 5 choix optimaux sont présentés aux participants.
Trop d'options paralyse la décision
Générer davantage de scénarios permet d'explorer exhaustivement le champ des possibles. Cependant, présenter des dizaines de combinaisons similaires aux utilisateurs crée de la fatigue décisionnelle et obscurcit les vrais arbitrages.
Réduire sans appauvrir
Un processus de filtrage en deux étapes pour ne garder que le meilleur.
Éliminer les scénarios dominés
Certains scénarios n'apportent aucune alternative réelle : ils sont strictement moins bons pour tout le monde qu'une autre option disponible.
Ces sous-options sont retirées automatiquement pour éliminer le « bruit » et ne conserver que les arbitrages efficients.
Garantir la diversité des choix
Même après élimination des doublons, plusieurs scénarios très proches peuvent subsister (ex: le même restaurant à 50 mètres près).
IRIS sélectionne un panel restreint mais fortement diversifié, offrant au groupe de véritables alternatives d'expérience.
Préparer le choix, pas le remplacer
À ce stade, les scénarios ont été analysés, pondérés et filtrés par l'algorithme. Pourtant, aucune décision automatique n'est imposée.
Le groupe garde le dernier mot
IRIS ne choisit jamais à la place des participants. Son rôle est d'explorer les possibilités, d'évaluer leurs conséquences et de préparer un sous-ensemble de scénarios pertinents.
Aide à la décision, pas automatisation
Contrairement aux algorithmes de recommandation classiques, IRIS ne cherche pas à imposer une réponse unique ou dogmatique.
Plusieurs alternatives sont volontairement conservées afin d'offrir un espace d'échange, de négociation et de prise en compte des imprévus de dernière minute.
Pourquoi voter à la fin ?
Les meilleurs scénarios représentent souvent des compromis différents mais parfaitement équivalents sur le plan mathématique.
Le vote final permet au groupe de départager ces alternatives de manière totalement transparente, démocratique et sereine.
Un scrutin pensé pour révéler le vrai consensus
Comparer plutôt que compter
Plutôt que d'additionner uniquement les premières positions, IRIS opère une comparaison duel par duel (deux à deux) pour identifier l'option qui surpasse toutes les autres.
Une option résiliente
Cette méthode distingue très nettement une option véritablement fédératrice pour l'ensemble du groupe d'un scénario soutenu avec véhémence par un sous-groupe minoritaire.
Il arrive qu'aucune option ne surpasse toutes les autres deux à deux (un cas d'égalité, ou cycle). IRIS départage alors selon la méthode de Borda, directement dérivée des bulletins déposés par le groupe — jamais en revenant au score de l'algorithme, pour laisser le dernier mot au jugement humain.
Apprendre des décisions passées
Une préférence exprimée avant un événement reste une estimation. Ce n'est qu'après avoir réellement vécu une expérience qu'il devient possible de mesurer l'écart avec les attentes.
Une boucle d'amélioration simple
Un cycle structuré pour adapter l'outil à la réalité des usages.
Retour d'expérience
Après l'événement, chaque participant peut évaluer son niveau de satisfaction global ainsi que les activités réellement réalisées.
Comparer prévision et réalité
IRIS compare l'utilité théorique calculée lors de la préparation avec le niveau de satisfaction réellement ressenti par chacun.
Ajustements proposés
À partir de ces retours, IRIS peut suggérer des ajustements du profil individuel afin de mieux refléter les goûts observés au fil du temps.
Une amélioration progressive
Les retours d'expérience ne servent pas uniquement à mesurer la réussite d'un événement, ils permettent également d'affiner la précision des décisions futures.
Profils de préférences
Lorsqu'un écart apparaît entre la satisfaction attendue et la satisfaction constatée, IRIS adapte dynamiquement la pondération des critères.
Qualité des recommandations
Les retours collectifs contribuent à qualifier précisément les activités et à mieux estimer la satisfaction future des prochains groupes.
Comprendre les décisions
Une décision collective n'a pas besoin d'être opaque pour être complexe. Chaque scénario proposé par IRIS peut être expliqué, retracé et librement discuté.
Préférences visibles
Chaque participant peut consulter à tout moment les informations utilisées pour représenter ses choix et ajuster ses critères librement.
Calculs explicables
Les mécanismes d'équité, de compensation historique et d'évaluation reposent sur des règles déterministes, ouvertes et documentées.
Scénarios justifiés
Chaque proposition peut être décomposée pour faire apparaître clairement les activités, contraintes et préférences qui ont mené à sa création.
Décision humaine
Aucun arbitrage n'est imposé par la machine. Les membres du groupe demeurent les seuls décisionnaires du choix final.
Ce que les participants peuvent consulter
Profil de préférences
Les paramètres et coefficients utilisés pour estimer la satisfaction individuelle.
Scores des scénarios
Les évaluations multi-critères détaillées produites par le moteur d'optimisation.
Compensation historique
L'influence directe des compromis passés sur l'équité des événements actuels.
Résultats du vote
La matrice des comparaisons par paires ayant permis de faire émerger le gagnant de Condorcet.
La transparence fait partie intégrante de la méthode
L'objectif d'IRIS n'est pas uniquement de calculer de meilleurs compromis, mais de rendre intelligibles les mécanismes qui y conduisent.
Une décision collective est infiniment plus facile à accepter lorsque chacun en comprend le cheminement.
Cette page présente les principes généraux de la méthode IRIS. Les fondements théoriques, les choix méthodologiques et les modèles mathématiques sont détaillés dans la section Science.
La méthode n'est qu'une partie de l'histoire
IRIS repose sur plusieurs concepts issus de la théorie du choix collectif, de l'économie du bien-être et de la prise de décision collaborative. Cette page présente leur mise en œuvre pratique.