Faire le bon choix à tous les coups, on en rêve... Mais cela s'apparente à la quête du Graal puisque nous ne pouvons prévoir les événements à venir. Grâce à des modèles de calcul en ligne, il devient possible de mieux prendre en compte les incertitudes pour optimiser nos décisions. Dans notre quotidien, il nous arrive souvent de prendre des décisions en ne disposant que d’informations partielles, quand elles ne sont pas fausses, sur l’avenir. Imaginons par exemple que vous ayez un rendez-vous médical. Quand vous arrivez dans le bâtiment abritant le cabinet médical, vous découvrez que l’affichage lumineux des ascenseurs est hors service. Vous n’avez donc aucune idée du moment où arrivera l’ascenseur suite à votre appel ; pour ce que vous en savez, il pourrait tout aussi bien être en panne. Vous savez que vous aurez droit à la soupe à la grimace (ou à une consultation expéditive) de la part de votre médecin si vous arrivez en retard. Combien de temps devriez-vous attendre l’ascenseur avant de monter par les escaliers ? Prenons un second exemple. Supposons que vous mettiez une maison en vente. Cela implique que, au cours des semaines à venir, vous receviez des offres d’acheteurs potentiels. À chaque fois que vous recevez une offre, vous devez soit l’accepter soit la décliner immédiatement. Comment gérer ces offres ? Quand accepter une proposition de prix ? Ces exemples ne sont pas seulement des illustrations de la prise de décision au quotidien, mais également des énoncés de problèmes de calcul avec incertitudes. Deux questions majeures émergent : comment peut-on formaliser le problème et les objectifs ? Et comment peut-on concevoir des algorithmes pour les résoudre et évaluer leur qualité ?