Qu'est-ce que l'analyse décisionnelle (DA) ? Définition, méthodes et importance

L'analyse décisionnelle (DA) est une approche structurée de la prise de décision qui consiste à identifier et à évaluer les facteurs qui contribuent à un problème ou à une opportunité, puis à développer et évaluer des solutions possibles.

L'analyse décisionnelle (DA) peut être utilisée pour prendre des décisions sur des plans d'action individuels ou pour comparer plusieurs options. C'est un outil utile pour les décideurs qui souhaitent prendre en compte tous les facteurs pertinents d'un problème ou d'une opportunité et identifier la meilleure solution possible.

Qu'est-ce que l'analyse décisionnelle (DA) ?

Définition : L'analyse décisionnelle (DA) est définie comme un processus d'analyse et d'évaluation des résultats potentiels de différents plans d'action, afin de choisir la meilleure option possible. Le but de l'analyse décisionnelle est d'identifier la solution la plus favorable à un problème ou à une opportunité, compte tenu des contraintes et des ressources disponibles.

L'analyse décisionnelle est une méthode pour prendre des décisions commerciales cruciales qui impliquent l'utilisation de techniques quantitatives, visuelles et systématiques. L'analyse décisionnelle utilise une variété d'outils ainsi que la psychologie, les principes économiques et les théories de gestion. L'analyse décisionnelle est un outil puissant qui peut être utilisé pour évaluer formellement des aspects importants d'un problème et développer une stratégie de traitement optimale.

Comprendre l'analyse décisionnelle

L'analyse décisionnelle (da) est une méthode d'analyse de toutes les données pertinentes afin d'aider au processus de prise de décision, qui intègre des éléments de psychologie, d'approches de gestion, de formation et d'économie. Il est fréquemment utilisé pour évaluer des décisions qui intègrent de nombreuses variables et de nombreux résultats ou objectifs potentiels. Les personnes ou les équipes qui cherchent à prendre des décisions de gestion des risques, d'investissement en capital ou d'affaires stratégiques peuvent utiliser cette approche.

L'analyse décisionnelle vise à garantir que les décisions sont prises avec toutes les informations pertinentes et les alternatives envisagées. Une entreprise, par exemple, peut l'utiliser pour prendre des décisions d'investissement d'un million de dollars, ou un particulier peut l'utiliser pour planifier son épargne-retraite. Les principes fondamentaux de l'analyse décisionnelle peuvent être utilisés pour résoudre un large éventail de problèmes, allant des circonstances commerciales complexes aux simples préoccupations quotidiennes.

Historique de l'analyse décisionnelle (da)

Le philosophe mathématique Frank Ramsey a commencé à développer le concept de probabilité subjective comme indicateur des croyances ou des incertitudes d'un individu en 1931. Dans les années 1940, le mathématicien John von Neumann et l'économiste Oskar Morgenstern ont développé une base axiomatique pour la théorie de l'utilité comme moyen d'exprimer les préférences. sur des scénarios incertains. Leonard Jimmie Savage, un statisticien, a ensuite construit une structure axiomatique alternative pour l'analyse décisionnelle au début des années 1950. La théorie de l'utilité espérée qui en résulte est basée sur une structure axiomatique complète pour la fabrication dans des situations incertaines.

Ces premières percées théoriques ont ensuite été affinées et popularisées, aboutissant au développement d'un ensemble de techniques d'analyse décisionnelle qui sont maintenant largement enseignées (par exemple, dans les écoles de commerce et les départements de génie industriel). En 1968, Howard Raiffa de la Harvard Business School a publié un texte d'introduction court et facile à lire sur le sujet. En 1976, Ralph Keeney et Howard Raiffa ont développé les principes fondamentaux de la théorie de l'utilité pour fournir une approche globale permettant de faire des compromis entre plusieurs objectifs. [2] Un ensemble de lectures sur l'analyse décisionnelle par le professeur d'ingénierie Ron Howard de l'Université de Stanford et l'analyste décisionnel Jim Matheson a été publié en 1977; cela a été étendu à un ouvrage en deux volumes en 1984.

La Decision Analysis Society a été fondée en 1980 en tant que groupe d'intérêt spécial au sein de l'Operations Research Society of America (ORSA), qui a fusionné avec l'Institute of Management Sciences (TIMS) pour former l'Institute for Operations Research and Management Sciences (INFORMS). Depuis 2004, Decision Analysis est publié par INFORMS en tant que revue spécialisée.

Comment fonctionne l'analyse décisionnelle ?

Le processus d'analyse décisionnelle (da) est divisé en cinq étapes distinctes

1. Définir le problème ou l'opportunité

Cette étape consiste à identifier les facteurs qui contribuent à un problème ou à une opportunité.

2. Identification des objectifs

Cette étape consiste à identifier les objectifs que le décideur veut atteindre.

3. Développer des solutions possibles

Cette étape consiste à développer et à évaluer des solutions possibles au problème ou à l'opportunité.

4. Sélection de la meilleure solution

Cette étape consiste à choisir la meilleure solution possible, en fonction des objectifs et des contraintes.

5. Mise en œuvre de la solution

Cette étape consiste à mettre en place la solution retenue et à suivre son évolution.

L'analyse décisionnelle (da) est un outil utile pour les décideurs qui souhaitent prendre en compte toutes les informations et tous les facteurs pertinents d'un problème lors de l'analyse des risques ou des opportunités et identifier la meilleure solution possible. Il est important de noter que DA n'est pas une solution miracle ; cela ne garantira pas que la meilleure décision sera prise. Cependant, il s'agit d'un outil précieux qui peut aider les décideurs à prendre des décisions éclairées.

Importance du processus d'analyse décisionnelle

Le processus d'analyse décisionnelle est important car il permet de s'assurer que toutes les informations pertinentes sont prises en compte lors de la prise de décision. Elle permet également d'identifier la meilleure solution possible, compte tenu des contraintes et des ressources disponibles.

L'analyse décisionnelle est un outil précieux pour les entreprises et les organisations car elle peut aider à améliorer la qualité des décisions. Lorsqu'il est utilisé correctement, il peut aider à réduire les risques associés à la prise de décisions et peut également aider à économiser du temps et de l'argent.

L’analyse décisionnelle peut être utilisée dans diverses situations, notamment :

1. Prendre des décisions d'investissement
2. Choisir une stratégie marketing
3. Sélection d'un nouveau produit ou service
4. Élaboration d'un plan d'affaires
5. Apporter des changements organisationnels
6. Évaluation des risques et des opportunités

Quand utiliser l'analyse décisionnelle

L’analyse décisionnelle peut être utilisée dans diverses situations, notamment :

1. Lorsque plusieurs objectifs doivent être pris en compte
2. Lorsque plusieurs options sont disponibles
3. Quand l'avenir est incertain
4. Quand les ressources sont limitées
5. Lorsque les conséquences d'une décision sont importantes

Si vous vous trouvez dans l'une de ces situations, alors DA peut être le bon outil pour vous.

Méthodes d'analyse de décision

Il existe une variété de méthodes qui peuvent être utilisées dans l'analyse de décision. Certaines des méthodes les plus courantes incluent :

1. Arbres de décision
2. Théorie de l'utilité
3. Simulation
4. Programmation linéaire
5. Matrices de décision
6. Heuristique, etc.

La méthode que vous utiliserez dépendra de la situation dans laquelle vous vous trouvez et du type de décision que vous devez prendre.

Arbres de décision

Un arbre de décision est une représentation graphique du processus d'analyse de décision. C'est un outil utile pour visualiser les différentes étapes impliquées dans la prise de décision. Les arbres de décision peuvent être utilisés à diverses fins, notamment :

1. Comprendre les différentes étapes de la prise de décision
2. Déterminer quels facteurs sont les plus importants pour prendre une décision
3. Évaluer différentes options
4. Analyser les risques et les opportunités

Les arbres de décision sont un outil précieux pour les entreprises et les organisations car ils peuvent aider à améliorer la qualité des décisions. Lorsqu'ils sont utilisés correctement, ils peuvent aider à réduire les risques associés à la prise de décisions et peuvent également aider à économiser du temps et de l'argent.

Valeur attendue (EV)

La valeur attendue (EV) est un concept statistique qui mesure le résultat attendu d'une décision. EV est calculé en multipliant la probabilité de chaque résultat possible par la valeur de ce résultat. La somme résultante est la valeur attendue.

Formule de valeur attendue-

La formule de la valeur attendue est utilisée pour calculer le résultat attendu d'une décision. La formule est :

EV = (Probabilité de l'événement A) x (Valeur de l'événement A) + (Probabilité de l'événement B) x (Valeur de l'événement B) + …

Par exemple, considérez une situation où vous avez la possibilité d'investir dans l'action A ou l'action B. L'action A a 50 % de chances d'augmenter sa valeur de 10 % et 50 % de chances de diminuer de 5 %. L'action B a 60 % de chances d'augmenter sa valeur de 15 % et 40 % de chances de diminuer de 10 %.

Les valeurs attendues pour le stock A et le stock B sont :

Stock A : (0,5 x 0,1) + (0,5 x -0,05) = 0,025

Stock B : (0,6 x 0,15) + (0,4 x -0,1) = 0,045

Dans cet exemple, la valeur attendue de l'action B est supérieure à la valeur attendue de l'action A. Cela signifie qu'en moyenne, l'action B est un meilleur investissement que l'action A.

Réseaux bayésiens

Un réseau bayésien est une représentation graphique du processus d'analyse de décision. C'est un outil utile pour visualiser les différentes étapes impliquées dans la prise de décision. Les réseaux bayésiens peuvent être utilisés à diverses fins, notamment :

1. Comprendre les différentes étapes de la prise de décision
2. Déterminer quels facteurs sont les plus importants pour prendre une décision
3. Évaluer différentes options
4. Analyser les risques et les opportunités

Les réseaux bayésiens sont un outil précieux pour les entreprises et les organisations car ils peuvent aider à améliorer la qualité des décisions. Lorsqu'ils sont utilisés correctement, ils peuvent aider à réduire les risques associés à la prise de décisions et peuvent également aider à économiser du temps et de l'argent.

Simulation de Monte-Carlo

La simulation de Monte Carlo est une technique statistique utilisée pour modéliser la probabilité de différents résultats. La simulation de Monte Carlo est souvent utilisée dans des situations où l'avenir est incertain.

Par exemple, imaginez une situation où vous essayez de décider d'investir ou non dans l'action A. Vous pensez qu'il y a 50 % de chances que l'action augmente de 10 % et 50 % de chances que l'action diminue. en valeur de 5 %. Cependant, vous n'êtes pas sûr de ce qui se passera dans le futur.

Dans cette situation, vous pouvez utiliser la simulation de Monte Carlo pour modéliser les résultats possibles. Les résultats de la simulation vous montreront le résultat probable de votre décision.

Analyse décisionnelle multicritère (MCDA)

L'analyse décisionnelle multicritères (MCDA) est une technique utilisée pour évaluer plusieurs options. La MCDA est souvent utilisée lorsque plusieurs facteurs doivent être pris en compte et lorsqu'il est difficile de comparer les options à l'aide d'un seul critère.

Par exemple, considérez une situation où vous essayez de décider dans quelle action investir. Vous avez deux options : l'action A et l'action B. Vous devez tenir compte de plusieurs facteurs, tels que le rendement attendu, le risque et le coût de l'investissement. investissement. Dans cette situation, vous pouvez utiliser MCDA pour évaluer les options. MCDA vous aidera à identifier l'option la plus susceptible de réussir, en fonction des critères que vous avez choisis.

Théorie de l'utilité

La théorie de l'utilité est une branche de l'analyse décisionnelle qui s'intéresse à la mesure de l'utilité. L'utilité est une mesure de la satisfaction qu'une personne tire d'une décision particulière. La théorie de l'utilité multi-attributs est utilisée pour évaluer la valeur des différentes options. Il est également utilisé pour comparer l'utilité de différentes options.

Programmation linéaire

La programmation linéaire est une technique mathématique utilisée pour optimiser une fonction linéaire. La programmation linéaire est souvent utilisée dans des situations où plusieurs variables doivent être prises en compte et où il est difficile de trouver la meilleure solution à l'aide d'un seul critère.

Par exemple, considérez une situation où vous essayez de décider comment allouer vos ressources. Vous disposez d'une somme d'argent limitée et vous devez décider comment la dépenser. Vous disposez également d'un temps limité et vous devez décider comment l'utiliser. Dans cette situation, vous pouvez utiliser la programmation linéaire pour trouver la solution optimale. La programmation linéaire vous aidera à trouver la meilleure façon d'allouer vos ressources, en fonction des contraintes que vous avez choisies.

Heuristique

Les heuristiques sont des règles simples qui peuvent être utilisées pour prendre des décisions. Les heuristiques sont souvent utilisées dans des situations où il y a de l'incertitude et où il est difficile de comparer les options à l'aide d'un seul critère.

Par exemple, considérez une situation où vous essayez de décider dans quelle action investir. Vous avez deux options : l'action A et l'action B. Vous n'êtes pas sûr de ce qui se passera à l'avenir, mais vous disposez d'un temps limité pour faire une décision. Dans cette situation, vous pouvez utiliser une heuristique pour prendre une décision. Une heuristique simple consiste à choisir l'action qui a le rendement attendu le plus élevé.

Modélisation de l'analyse décisionnelle

La modélisation de l'analyse décisionnelle est un élément clé de la science de la gestion et peut être utilisée à bon escient dans une variété de situations. Les diagrammes d'influence sont un type courant de modèle d'analyse de décision utilisé pour représenter les relations entre différents facteurs d'un problème. L'analyse décisionnelle peut être utilisée pour aider à prendre des décisions complexes en décomposant un problème en ses composants et en évaluant les relations entre eux.

Analyse de décision Exemples du monde réel

Certains des exemples courants d'utilisation des méthodes d'analyse de décision sont

1. Dans un groupe de décisions stratégiques d'entreprise, pour étudier le comportement d'achat des clients ou pour décider du lancement d'un nouveau produit
2. Dans le domaine de la santé, choisir le traitement le plus efficace pour un patient
3. Au gouvernement, pour élaborer des politiques publiques
4. Dans la prise de décision marketing multi-attributs, pour identifier les marchés cibles ou concevoir des campagnes promotionnelles
5. Dans la fabrication, pour sélectionner le processus de production le plus efficace
6. En logistique, pour élaborer des plans de distribution ou choisir des voies de transport.

Conclusion!

Enfin, il est évident que l'analyse décisionnelle est un instrument très bénéfique qui peut être utilisé dans diverses circonstances. Il nous aide à faire de meilleurs jugements en tenant compte d'une variété de variables et de critères.

L'analyse décisionnelle est une technique utilisée pour évaluer plusieurs options. Selon vous, quelle est l'efficacité de l'analyse décisionnelle pour clarifier les résultats incertains ?

Pouvez-vous donner des exemples d'utilisation de l'analyse décisionnelle pour trouver des résultats finaux favorables ? Partagez vos idées dans la section des commentaires ci-dessous.