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Article d'auteur Management de la qualité - VII-146 - 21/05/2012


L’agrégation partielle en matière de décision

Centres d'intérêt : Projet / Maîtrise des risques / Efficacité professionnelle

Démarches Améliorer son efficacité professionnelle

Par  Bellut Serge

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1  Principe fondamental

  • 1.1 L’existence d’un optimum

    Le procédé standard pour la décision multicritères est l’agrégation complète, qui part du principe que nous pouvons toujours comparer toutes les réponses faites à une problématique donnée. Dans cette optique, il est donc possible de classer toutes les solutions, de la meilleure à la moins bonne.

    Dans la logique de l’agrégation partielle, la réflexion va porter sur l’acceptation du droit d’une solution d’en surclasser une autre. Pour ce faire, il faut introduire la notion de préférence floue. L’agrégation partielle n’attribue pas obligatoirement de valeur globale aux réponses. Le passage de l’indifférence à la préférence ne se fait pas toujours de manière tranchée. Nous commençons par comparer les réponses entre elles deux à deux, et critère après critère. La comparaison peut faire apparaître soit une préférence stricte ou faible, soit l’indifférence, soit encore l’incomparabilité. Ce dernier point est une originalité de la méthode qui retient l’incomparable lorsque la comparaison est par trop discutable.

    De plus, trois problématiques sont utilisées pour aider à la prise de décision : le choix, le tri et le rangement. Il s’agit d’une panoplie d’outils qui exploitent les comparaisons. Ainsi, nous pouvons nous apercevoir que dans certaines conditions, il n’y a pas d’optimum (par exemple, pour choisir une formule de vacances, un médecin, un lycée et quelquefois une voiture).

    Remarquons qu’un optimum ne peut exister que lorsque trois conditions sont simultanément remplies :

    • les solutions potentielles sont mutuellement exclusives, c’est la condition dite de « globalité » : par exemple, cette condition n’est pas réalisée dans le cas du choix d’une campagne publicitaire avec différents supports, contenant chacun une partie d’annonces identiques ;
    • les solutions potentielles constituent un ensemble bien défini, c’est la condition dite de « stabilité » : ceci n’est pas le cas quand une prise de décision traîne et qu’une solution disparaît pendant ce temps-là. C’est l’exemple d’une automobile d’occasion ou bien d’un terrain que l’on aurait aimé acheter et qui vient d’être vendu… C’est le cas d’un modèle qui ne se construit plus et qui n’est pas remplacé, ou bien d’autres solutions qui apparaissent pendant le processus de décision ;
    • les solutions potentielles peuvent être rangées indiscutablement de la meilleure à la pire (avec éventuellement des ex aequo), c’est la condition dite de « complète comparabilité transitive » : deux solutions quelconques de l’ensemble doivent être liées soit par une relation de préférence, soit par une relation d’indifférence, et ces relations doivent rester transitives. Par exemple, si Pierre est plus aimable que Jean, que Jean est plus aimable que Marie, alors Pierre est plus aimable que Marie. Or, en pratique, il peut y avoir des préférences très faibles et surtout des incomparabilités.

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  • Sommaire
  • 1 Principe fondamental
  • 1.1 L’existence d’un optimum
  • 1.2 Les réserves
  • 2 Les nuances dans la préférence
  • 2.1 Préférence progressive
  • 2.2 Indice de concordance
  • 2.3 Indice de discordance
  • 3 Surclassement
  • 3.1 Importance relative des critères
  • 3.2 Crédibilité d’un surclassement
  • 3.3 Graphes de classement
  • 3.3.1 Classement direct (Clt1)
  • 3.3.2 Classement inverse (Clt2)
  • 3.3.3 Classement médian (Clt3)
  • 3.3.3.1 Exemple
  • 4 Modélisation des données
  • 4.1 Classe de concordance
  • 4.2 Classe de discordance
  • 4.3 Choix des seuils par le décideur
  • 4.4 Synthèse des données
  • 4.4.1 Cas 1 : surclassement fort
  • 4.4.2 Cas 2 : surclassement faible
  • 4.4.3 Cas 3 : pas de surclassement possible
  • 5 Supports informatisés
  • 5.1 Pour le choix
  • 5.2 Pour le tri
  • 5.3 Pour le rangement
  • 5.4 Implantation des modèles
  • 6 Conclusion

Navigation rapide

  • Sommaire
  • Recherche
  • Figure
1 Principe fondamental 1 Principe fondamental 1.1 L’existence d’un optimum 1.2 Les réserves 2 Les nuances dans la préférence 2 Les nuances dans la préférence 2.1 Préférence progressive 2.2 Indice de concordance 2.3 Indice de discordance 3 Surclassement 3 Surclassement 3.1 Importance relative des critères 3.2 Crédibilité d’un surclassement 3.3 Graphes de classement 3.3 Graphes de classement 3.3.1 Classement direct (Clt1) 3.3.2 Classement inverse (Clt2) 3.3.3 Classement médian (Clt3) 3.3.3 Classement médian (Clt3) 3.3.3.1 Exemple 4 Modélisation des données 4 Modélisation des données 4.1 Classe de concordance 4.2 Classe de discordance 4.3 Choix des seuils par le décideur 4.4 Synthèse des données 4.4 Synthèse des données 4.4.1 Cas 1 : surclassement fort 4.4.2 Cas 2 : surclassement faible 4.4.3 Cas 3 : pas de surclassement possible 5 Supports informatisés 5 Supports informatisés 5.1 Pour le choix 5.2 Pour le tri 5.3 Pour le rangement 5.4 Implantation des modèles 6 Conclusion

Rechercher un mot dans la page :

Seuil du tout ou rien comparé à une préférence progressive Seuils de préférence et d’indifférence comparés à un critère franc Les cinq situations dans la préférence Veto franc Veto flou Critère à seuils avec veto flou pour une réponse à maximiser Critère à seuils avec veto flou pour une réponse à minimiser Graphe de surclassement d’actions Ensemble des données Acceptation d’un surclassement Graphe de surclassement d’actions

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