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Article d'auteur Management de la qualité - VII-142 - 07/06/2021


L’aide à la prise de décision monocritère

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

Démarches Améliorer son efficacité professionnelle

Par  Bellut Serge

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  • Texte intégral
  • Résumé

1  L’univers déterminable en décision monocritère

  • 1.1 Comprendre les « états de la nature »

    Rappelons que, dans le domaine de l’aide à la décision, on parle d’« états de la nature » pour décrire les différentes situations qui peuvent apparaître dans l’environnement d’une solution après qu’elle a été choisie. Le mot « univers » regroupe tous ces « états de la nature ». Néanmoins, il existe six formes d’univers différents selon le niveau d’incertitude que l’on doit attacher à l’apparition des états de la nature au moment où le décideur choisit sa solution (univers déterminable, probabilisable, incertain, hostile, associatif, moral).

    Par exemple, pour l’achat d’une automobile, l’état de la nature est unique et connu au moment du choix : c’est tout simplement le système commercial des marchés, qui est le même pour tout le monde. Les solutions possibles sont tous les modèles neufs disponibles dans les catalogues des constructeurs, et toutes les offres en occasion accessibles par les annonces des médias spécialisés. Cet univers est donc totalement déterminable car le recensement exhaustif des solutions possibles est faisable avec une parfaite connaissance du résultat de chacune, c’est-à-dire des performances de l’automobile (en acceptant bien sûr que les éventuels vices cachés soient couverts par une garantie quelle qu’en soit la forme !).

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Cet article aborde deux situations où la prise de décision peut reposer sur un seul critère pouvant fédérer toutes les préoccupations du décideur.
Il traite le cas de l’univers déterminable où les résultats possibles sont connus avant la décision, ce qui couvre vie professionnelle et vie privée.
Puis il étudie l’univers hostile. C’est le cas lorsqu’une concurrence s’exerce sur un marché fermé : la décision d’un concurrent devient alors une donnée d’entrée pour les autres décideurs. Cela concernera particulièrement les managers d’entreprise.
 

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  • Sommaire
  • 1 L’univers déterminable en décision monocritère
  • 1.1 Comprendre les « états de la nature »
  • 1.2 Les indicateurs en décision monocritère
  • 1.3 Le flux net de trésorerie actualisé
  • 1.4 Le taux moyen de rentabilité
  • 1.5 Le délai de récupération
  • 1.6 Le raisonnement marginaliste
  • 1.7 L’usage pratique des graphes
  • 1.8 L’apport pratique de la programmation linéaire
  • 1.8.1 Traiter le problème des grands nombres de solutions possibles
  • 1.8.2 Exemple pratique d’optimisation
  • 2 L’univers hostile en décision monocritère
  • 2.1 Les informations spécifiques à la concurrence
  • 2.2 Les armes de l’intelligence économique
  • 2.3 Les jeux d’entreprises
  • 2.3.1 Jeu avec point d’équilibre
  • 2.3.2 Jeu sans point d’équilibre
  • 3 À chaque univers ses méthodes

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  • Sommaire
  • Recherche
  • Figure
1 L’univers déterminable en décision monocritère 1 L’univers déterminable en décision monocritère 1.1 Comprendre les « états de la nature » 1.2 Les indicateurs en décision monocritère 1.3 Le flux net de trésorerie actualisé 1.4 Le taux moyen de rentabilité 1.5 Le délai de récupération 1.6 Le raisonnement marginaliste 1.7 L’usage pratique des graphes 1.8 L’apport pratique de la programmation linéaire 1.8 L’apport pratique de la programmation linéaire 1.8.1 Traiter le problème des grands nombres de solutions possibles 1.8.2 Exemple pratique d’optimisation 2 L’univers hostile en décision monocritère 2 L’univers hostile en décision monocritère 2.1 Les informations spécifiques à la concurrence 2.2 Les armes de l’intelligence économique 2.3 Les jeux d’entreprises 2.3 Les jeux d’entreprises 2.3.1 Jeu avec point d’équilibre 2.3.2 Jeu sans point d’équilibre 3 À chaque univers ses méthodes

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Figure 1.1 Points morts, zones de pertes et de bénéfices Figure 1.2 Planification de tâches Figure 1.3 Graphe d’un réseau de transport Figure 2.2 Exemple de matrice des résultats sans point d’équilibre Figure 2.3 Résultat de A en fonction de la fréquence de jeu a1 Figure 2.4 Résultat de B en fonction de la fréquence de jeu de b1

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