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COURS: Sujet: Étudiant: M. Olivier LABE Professeur: M. Alain MARTEL FSA Automne 1998.

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1 COURS: Sujet: Étudiant: M. Olivier LABE Professeur: M. Alain MARTEL FSA Automne 1998

2 Introduction I- Quelques définitions II- Vers une classification des décisions managériales III- Présentation de quelques techniques de modélisation Conclusion

3 1 Système 2 De "science de décision" à "système de décision" 3 Système d'aide à la décision stratégique 4 Caractéristiques d'un processus de prise de décision stratégique

4 “Un ensemble d'attitudes et une forme d'esprit plutôt qu'une théorie définie et explicitée” (H.A. Simon, 1960); “Un ensemble de méthodes traduisant un état d'esprit” (P. d'Iribarne, 1970). Un système est “un ensemble de parties coordonnées en vue d'accomplir un ensemble de buts …” (Churchman, C.W. 1968).

5 La science de décision est le support de la théorie sur l'aide à la décision. Un système de décision implique deux notions corrélatives : •une science de l'organisation •une science de l'information H.A. Simon Par “système de décision”, on se propose de traduire l'expression anglo-saxonne: 'management decision system' tel qu'illustré en particulier par M,S, Scott- Morton (1971).

6 Le terme "décision stratégique" s'insère dans le cadre d'un univers multicritère risqué et reflète l'exigence d'utiliser plusieurs variables de nature quantitative, qualitative, incertaine, imprécise, … venant de l'environnement (culturel ou structurel) de l'organisation pour produire une recommandation en terme de meilleure orientation à long terme d'une organisation donnée.

7 «Un groupe intégré de procédures et programmes formels (instruments) sur lesquels les décideurs peuvent s'appuyer lorsqu'ils s'engagent dans un processus de décision » (A. Martel et D. Pascot). Par "système d'aide à la décision " il faut entendre:

8 Les événements qui décrivent les états de la nature ou les réactions non contrôlables des agents externes (concurrents, fournisseurs, gouvernements); Les informations qui alimentent les décisions et les événements pour assister le décideur dans ses choix, ou anticipations. La structure qui décrit la séquence qui relie les décisions, les événements et les informations entre eux. Ce point apparaît être une caractéristique importante du processus de décision. Selon Schlaifer R. la représentation du processus de la prise de décision stratégique comprend les éléments suivants : Les décisions, ou sous-décisions représentées par des variables décisionnelles intervenant dans le processus dont il s'agit de déterminer la valeur selon les critères choisis.

9 1 Les trois principaux niveaux de décision dans l'organisation 2 Quelques classifications des décisions managériales 2.1 la classification de le Moigne 2.2 la classification de H. Simon 2.3 Quelques classifications synthèses

10 Les décisions dites stratégiques (les “grandes”) Les décisions dites tactiques ou de gestion (les “moyennes”) Les décisions dites opérationnelles (les “petites”) Sens de l'importance croissante (poids, échéance, standing du décideur, etc…)

11 Phase intelligence Identification- repérage Phase modélisation (conception- valorisation) Quelle est la meilleure solution? Quel(s) est(sont) le(s) problème(s)? Quelles sont les solutions possibles? Phase choix

12 Régulation PilotagePlanification Intelligence Modélisation Choix Niveaux de décision Les 3 phases du processus de décision Zone privilégiée

13 . Décision non programmée: “une décision nouvelle, non structurée et dépendante des circonstances qui la nécessite”.. Décision programmée: “l'ensemble des prescriptions ou stratégies qui définiront la séquence des réponses du système considéré à un environnement plus ou moins complexe” peut être formulé à priori. Deux types de décisions:

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15 G.A Gory et M.S. Morton (1971), • Décisions structurées: jouissent d'algorithmes de structures de raisonnements, susceptibles d'aider le décideur à vite avancer dans la phase de résolution • Décisions hybrides (faiblement structurées): absence d ’algorithme de structures de raisonnements. Extension du modèle de Simon Décisions non programmées:

16 le Moigne (1974). Patricia Reagan-cirincione et al. (1991)

17 1 Systèmes interactifs de décision 1-1 Modèles de simulation 1-2 Les systèmes experts d'aide à la décision stratégique 2 Systèmes basés sur les modèles de programmation mathématique multiobjectifs 3 Systèmes basés sur les méthodes multicritères d’aide à la décision

18 Modèles interactifs Modèles de simulation (dynamique et stochastique) Modèles d'analyse du jugement (les systèmes experts ou multi- experts) Modèles de programmation mathématique (programmes linéaires avec des variables 0 1) Modèles multicritères ou multiattributs.

19 Les systèmes interactifs ne sont pas exclusivement utilisables pour le seul exercice de la décision en management Dans la littérature de façon générale, Système interactif de décision: Information Retrieval System (ou Flexible Retrieval System), Management Decision System, Man-Machine Decision System, Interactive Visual Display System, Management Terminal System. Une ambiguïté apparente du vocabulaire

20  Volume de la banque de données  Volume des calculs possibles  La part du“jugement” dans la décision  La pluridimensionnalité du problème  La diversité des compétences requises ...

21 Formuler un système mathématique qui inclut: • les produits qui circulent dans le système, • les relations entre les personnes, • les centres de décision, • les capacités de traitement des produits dans le système, … Simulation = faire des expériences sur un modèle conçu pour un problème organisationnel précis. Modèles de simulation: deux niveaux 1 er niveau: L'organisation en tant que système conceptuel

22 Identifier les différentes variables du modèle, les liens mathématiques entre ces variables 2 è niveau:L'organisation en tant que système fonctionnel

23  Représentation détaillée mais stochastique des événements  Évaluation quantitative.  Domaine des décisions tactiques et opérationnelles: Les opérations manufacturières (problèmes de livraison, …) Les opérations de services (gestion du service à la clientèle, files d'attente, …). Simulation Stochastique

24  Représentation dynamique de l'organisation avec possibilités de rétroactions.  Utilisation de différentes structures causales issues d'archétypes dynamiques (séquences de base formée d'actions et de réactions regroupées qui agissent en forme de tour ou boucles causales: effets amplificateurs, régulateurs et effets retard) Domaine des stratégies d'entreprise et politiques de gestion globale. Simulation Dynamique ou Stratégique

25 "integrating knowledge about future performance » Logiciel de dynamique de système en cours d'implantation à Bell Canada (40 milliards d'actifs nets par an). Étude du volet communication de Bell Canada menée conjointement par la firme Pugh-Roberts de MIT (expert consultant en simulation dynamique) et les spécialistes de Bell Canada. Objectifs: • Répondre à la déréglementation des marchés de la technologie • Répondre à la montée fulgurante des concurrents de téléphones cellulaires et de cellulaires fixes. • Permettre l ’apprentissage par simulation de cas • Aider à la prise de décisions tactiques • Aider aux planifications stratégiques pour le futur. Exemple

26 • Utilisés pour les décisions tactiques et opérationnelles • Grand engouement de recherche de nos jours Définition Systèmes qui utilisent des techniques d'intelligence artificielle (l'étude des moyens de reproduire, à l'aide d'ordinateurs, certaines des activités dites intelligentes de l'être humain) pour réaliser une expertise pour des décisions peu structurées. Noms génériques: SIAD (systèmes interactifs d'aide à la décision).

27 Moteur d'inférences Base de connaissances Base de faits Base de règles Interface Module d'acquisition des connaissances Utilisateu r Expert Base de connaissances: le savoir de l'expert humain Un programme: le moteur d'inférences pour exploiter le contenu de la base de connaissances et résoudre le problème posé

28 développement de systèmes hybrides et de systèmes experts flous. Tendances actuelles Défuzzifier Connaissances de base Moteur d'inférence Outputs Fuzzifier Inputs Diagramme d ’un système expert de décision flou

29 • Technique de programmation linéaire à variables binaires et beaucoup d ’analyses de sensibilité • Traitement de problèmes géants, complexes. Systèmes Puissants, Onéreux à usage Occasionnel

30 Exemple : CAPS Logistics Système de designer: - de chaînes d’approvisionnement – de localisation des sites – de stratégie de transport - de stratégie des inventaires - de dimensionnement de la capacité. Système de planification: - allocation des ressources - chaînes d'approvisionnement - canaux de livraison aux clients - sélection des vendeurs. Système d ’évaluation: - benchmarking - analyse de profitabilité - analyse des coûts - utilisation des ressources - qualité des services;

31 Système d ’optimisation: - opérations d'allocation de la production - opérations de transport/ inventaire - opérations de tradeoffs. Système d ’évaluation: - benchmarking - analyse de profitabilité - analyse des coûts - utilisation des ressources - qualité des services.

32 • Prescription au niveau de la taille des problèmes admissibles • Systèmes d ’aide à la décision tactique ou opérationnelle Systèmes basés sur les méthodes d ’utilité multiattributs? Pas de prescriptions particulières. Pas de seuils de discriminatination,... Aggrégation et exploitation essez fluides (score global)

33 Conditions de succès pour l ’implantation d ’un système d ’aide à la décision stratégique? Place de l ’outil de décision au sein de l ’organisation

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