Tableau de bord et aide au diagnostic

Raisonnement par cas, arbres de décisions et simulation pour assister le décideur en situation

Dans le contexte actuel, caractérisé par la complexité, l'incertitude et la rapidité du changement, il n'est pas toujours aisé de s'engager. Les décideurs souhaiteront disposer d'un maximum d'éléments pour mieux évaluer les choix possibles. Les systèmes d'aide à la décision (SIAD) sont un terrain de recherche aux succès pour le moins mitigé. Trop ambitieux à l'origine, ils semblent avoir trouver leurs créneaux, non plus en cherchant à remplacer l'homme en situation, mais bien en l'assistant du mieux possible.
Pour faciliter l'interprétation des informations, il existe plusieurs pistes dignes d'intérêt comme les systèmes de raisonnement par cas (Case Base Reasonning) ou les arbres de décisions.

1. Les systèmes de raisonnement par cas facilitent la résolution de problèmes en proposant les solutions utilisées par le passé pour des situations analogues. Un utilisateur peut ainsi se référer à des expériences vécues par lui même ou par un partenaire. L'analyse de la situation vécue et les résultats des décisions prises à cette époque apportent un éclairage salutaire pour ses choix présents.

2. Les arbres de décisions sont utilisables lorsque le raisonnement peut se réduire à une série de choix conditionnels. En répondant à une série de questions réponses, l'utilisateur est guidé dans son analyse.
Remarque : le principal obstacle d'un système d'assistance au diagnostic ainsi décrit a toujours été la codification de la connaissance de l'expert. Il est assez difficile d'asseoir un expert devant le système et de lui proposer d'enregistrer sa connaissance.

3. Dans un contexte où nous ne pouvons progresser selon un schéma essais-erreurs, la simulation de l'effet des décisions, avant de se lancer, séduira plus d'un décideur. La meilleure manière de préjuger des effets d'une décision est encore de la tester. La simulation permettra d'appréhender les conséquences en matière de coût ou de charge d'une nouvelle affectation des ressources d'une entreprise, ou encore d'estimer la possibilité réelle de traiter un nouveau marché, d'amortir une nouvelle installation... Le domaine d'intervention est vaste.
Lors de la description des hypercubes, pour un premier niveau de simulation, nous avons soulevé l'importance de pouvoir écrire directement dans les bases pour dérouler des processus d'analyse du type "What If" : "que se passerait-il si ..." Mais pour une simulation efficace, il faut disposer d'une réelle modélisation. La définition du modèle et les limites de la simulation demeurent les deux principaux problèmes. Il serait ambitieux de simuler l'ensemble des fonctions de l'entreprise. Une simulation devra se tenir à la frontière entre les limites d'un modèle réalisable simplement et l'interprétation pouvant être apportée par les décideurs.

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A noter : ce texte extrait des éditions précédentes de l'ouvrage "Les nouveaux tableaux de bord des managers" est aussi sous copyright Eyrolles, Editions d'Organisation.

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