Aide à la décisison

Modèle descriptif : aide les gestionnaires à obtenir une meilleure compréhension du problème et permet d’essayer des modèles pour éviter de faire des erreurs dans la vie.
(Arbre de décision, Simulation de Monte-Carlo, Inférence statistique)
Les modèles prédictifs sont la régression linéaire et les séries chronologiques.
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La prise de décision demeure souvent une tâche difficile en raison de:

• Incertitude face aux événements futurs;
• Valeurs ou objectifs contradictoires.

Caractéristiques des problèmes de décision (informations fournies):

• Alternatives – Différentes décisions possibles.
• Critères – Facteurs importants pour le décideur et influencés par les décisions (alternatives).
• États de la nature – événements futurs non-contrôlés par le décideur.
• Données autres (différents revenus et coûts reliés aux problèmes)

MÉTHODES NON-PROBABILISTES

Décision sous incertitude

Règles de decision :

Si l’état futur de la nature (ex : emplacement de l’aéroport) était connu, il serait facile de prendre la meilleure décision selon le critère du décideur. Étant donné l’incertitude, une série de règles non-probabilistes peuvent être appliquées.

Aucune règle de décision ne domine les autres dans toutes les situations et chacune a ses défauts.

a) MaxiMax (meilleure des meilleures)

On considère dans chaque décision son meilleur potentiel.  

1. Identifier le gain maximum pour chaque alternative (=MAX)

2. Choisir l’alternative ayant le gain maximum le plus élevé (=MAX)

b) MaxiMin (Moins pire des pires)

1. Identifier le gain minimum pour chaque alternative. (= MIN)

2. Choisir l’alternative ayant le gain minimum le plus élevé. (=MAX)

MÉTHODES PROBABILISTES

Décision avec risque

Dans le cas ou le décideur est en mesure d'associer (ou d'évaluer) une probabilité à chaque état de la nature, on dit que le problème est un problème de décision avec risque. Outre les critères mentionnés plus tôt, il est alors aussi possible d'effectuer des calculs plus précis tels qu'évaluer l'espérance ou la variance des gains (ou des coûts).  

a) La valeur espérée de gain maximale (EMV) (VE) (E(gain))

La moyenne de gain que nous aurions obtenu si nous avions été confronté au même problème de décision une multitude de fois et que nous avions toujours choisi l’alternative…

C’est la somme de: valeur de cases (gain) * la probabilité de leur état de nature.

Doit être utilisée avec précaution pour les problèmes de décision non répétitifs, ne tient pas compte de la notion de risque (variabilité).

b) La valeur espérée de regret minimale (EOL)

C’est la somme de: valeur de cases (tableau des regrets) * la probabilité de leur état de nature.

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