Les facteurs de succès dun outil daide à la décision.

Les facteurs de succès d’un outil d’aide à la décision

Plan de la présentation

• Les outils d’aide à la décision

• La synergie (humain/ordinateur)

• Les différents niveaux de décision

• Les types de système d’aide à la décision

• Le cycle de développement des systèmes

• Les facteurs de succès (cycle de développement)

• Les critères d’évaluation

Les outils d’aide à la décision

• Le concept d’outils d’aide à la décision a été développé

dans les années 60

• Les progrès technologiques en matière d’équipement informatique et de langage de programmation ont permis le développement de ses outils aujourd’hui indispensables au bon fonctionnement des organisations

La synergie (humain/ordinateur)

Synergie

Synergie

Humain Ordinateur

- Crétivité

- Intuition

- Émotion

- Jugement

- Vitesse

- Précision

- Minutie

- Insensibilité

Ce schéma illustre les forces respectives que possèdent les humains et les ordinateurs. Les bénéfices espérés de l’association de ces deux facteurs sont incontestables, mais encore faut-il qu’il y ait une bonne adéquation.

Les différents niveaux de décision

Haute direction

Direction

Direction opération

Stratégique

tactique

opérationnelle

Planification stratégique

Contrôle de gestion

Contrôle opérationnel

Pyramide de gestion

Type de décisionRôle


Planification stratégique

Contrôle de gestion

Contrôle opérationnel

Type d’information utilisé

Externe Diversifiée Agrégée Anticipée Ancienne peu précise Peu fréquente

Interne Étroite Détaillée Historique Récente Précise Fréquente


• La haute direction prend des décisions de type stratégique

• Ces décisions sont à long terme et engagent souvent une grande quantité de ressources

• Exemples– Expansion de l’entreprise

– Augmentation de la part de marché

– Nouveaux produits

– Abandon d’un produit

• La haute direction doit par la suite traduire ses décisions en actions spécifiques et les transmettent à la direction

Haute direction (Top management)


• La direction prend des décisions de type tactique

• Ces décisions sont plus structurées et ont un impact à moyen terme sur l’entreprise

• Exemples– Préparation du calendrier de production

– Évaluation du rendement

– Préparation du budget de publicité de l’année

– Amélioration de la qualité des produits

• Ces décisions seront par la suite subdivisées en une série d’actions permettant d’atteindre les objectifs visés

Direction (Middle management)


• Décisions de type opérationnel• Ces décisions sont hautement structurées et routinières• Elles ont une portés restreinte et un impact à court terme• Exemples

– Demande quotidienne de matières premières– Utilisation d’une machine pour la fabrication– Décision de faire des heures supplémentaires– Diminution du nombre de produits défectueux

• Ces décisions peuvent donc être considérées comme plus concrète, bien qu’elles peuvent avoir un très haut niveau de complexité

Direction opération (Operational management)

Les différents niveaux de décision Les niveaux des systèmes (de traitement)

Traitement du savoirLe savoir et l’intelligence

(systèmes experts et réseaux neuraunaux)

Traitement de l’informationInformation non routinière et moins structurée

(Systèmes d’aide à la décision et aux opérations)

Traitement des donnéesInformation très détaillées (données brutes)

(Systèmes transactionnels et systèmes d’information)


Haute direction

Direction

Direction opération

Pyramide de gestion

Systèmes de traitement

Traitement du savoir(systèmes experts et réseaux neuraunaux)

Traitement de l’information(Systèmes d’aide à la décision et aux opérations)

Traitement des données(Systèmes transactionnels et systèmes d’information)

Les types de système d’aide à la décision

Les systèmes d’information organisationnels Les systèmes interactifs d’aide à la décision Les systèmes experts Les réseaux neuronaux


On peut définir un SI comme étant : un sous-système de l’organisation un ensemble de procédures, machines, personnes produisant des

informations pour les acteurs (décideurs) de l’organisation un système informatisé ou non, recueillant, mémorisant,

transmettant et traitant des données

Les systèmes d’information organisationnels (SI)


Gingras (1986)

“ C'est un système intégré humain-machine qui observe et récupère des données de l'environnement, qui cueille des données provenant des transactions et des opérations de l'organisation, qui filtre, organise et choisit les données et les présente comme de l'information aux gestionnaires. ”

Les systèmes d’information organisationnels


Données brutes -> décisions de type opérationnel

Exemples

- Système de traitement des transactions (achat/vente)

- Système programmé (point de commande)

- Système de reportage de l’information (rapport d’inventaire, liste d’employés)

Les systèmes d’information organisationnels


On peut les considérer comme un SI amélioré ou adapté en fonction des besoins précis de ses utilisateurs

Fournir de l’informations pour la prise de décision Aide l’utilisateur dans toutes les phases de son processus de

décision (Interactif) Le SIAD ne prend pas de décision. Il procure plutôt une quantité

d’informations facilitant la prise de décision L’utilisateur doit donc user de son expérience, de son intuition et de

son jugement

Les Systèmes Interactifs d'Aide à la Décision (SIAD)


Peaucelle (1982)

“ L’expression “ Système interactifs d’aide à la décision ” désigne les systèmes qui servent dans le processus de la prise de décision. Ces systèmes aident, mais ne remplacent pas le décideur. Dans cette perspective, l’aide généralement “ automatisée ” permet au décideur d’avoir accès aux données et de tester différents choix possibles pour la résolution du problème à traiter. ”

Les Systèmes Interactifs d'Aide à la Décision


Le SIAD permet un accès facile à une base de données et à des modèles pour tester les diverses solutions possibles. Il vise donc à supporter le processus de prise de décisions en tentant de répondre aux questions suivantes :

Qu’est-ce qui s’est passé ? Pourquoi est-ce arrivé ainsi ? Que se passerait-il si ?

Le jeu d’entreprise… What if ?



La définition des SIAD proposée par Peaucelle présente certains aspects de ces systèmes sans toutefois faire allusion à deux aspects très importants présentés par Probst soit :

– “ Une décision motivéeUne décision motivée ”• Sur quelles bases avons-nous pris notre décision ?

– “ le cadre normatif ” • Quelles sont les étapes à suivre ou les moyens à utiliser ?



Probst (1984) DMR

“ Un logiciel conçu pour faciliter la préparation d’informations pertinentes sur la base desquelles une décision motivée peut être prise… donc un ensemble de moyens informatiques organisés pour améliorer le processus décisionnel. Ces systèmes fourniraient un cadre normatif à la démarche devant aboutir à une prise de décision. ”



« Devant un même problème, les décideurs demandent de l’information différente, ne se comportent pas de la même façon et surtout n’utilisent pas la même démarche pour le résoudre. »

• Les SIAD interviennent donc dans un contexte de décision non structuré ou semi-structuré. C’est là un point majeur qui les différencie des SI.



• Données d ’information -> décisions de niveaux tactiques

• Exemples

- Système d’évaluation de la gestion des crédits dans une institution financière

- Système d’octroi de budgets

- Système de sélection de projets, de matériels, etc.

- Système d’évaluation de produits



• On peut définir un SE comme étant :

un système d’intelligence artificielle utilisant des faits, des

connaissances et des techniques de raisonnement pour

résoudre des problèmes qui nécessitent certaines habiletés de

type humaines

Les Systèmes experts (SE)


Rich E. et Knight K. (1991)

“ Des programmes résolvant des problèmes qui sont habituellement résolus par des experts humains. Pour cela, ils requièrent un accès à une base de connaissances conséquente qui doit être construite de façon efficiente. Ils doivent être à même de fournir divers modes de raisonnement et de justifier les conclusions auxquelles ils aboutissent. ”

Les Systèmes experts


Avantages :

applique les règles de façon systématique possibilité d’ajouter, de modifier ou d’effacer certaines

règles peut regrouper les connaissances de plusieurs experts peut être utilisé comme outil de formation peuvent être utilisé par des personnes qualifiées de “ non

expertes ” dans le domaine



Inconvénients :

Quel est le niveau de responsabilité des concepteurs ? moins fiable qu’un expert quand les résultats ne sont

pas validés les coûts de développement et de maintien sont souvent

élevés difficulté d’obtenir un consensus entre les experts



• Données de type connaissance -> décision de niveau stratégique

• Exemples- Aide à la fabrication assistée par ordinateur

- Planification et ordonnancement

- Maintenance (diagnostic de pannes et d’anomalies)

- Choix de produit dans une ligne de production

- Contrôle de qualité

- Conseil en placements financiers

- Octroi de crédit



• Le fonctionnement de ces systèmes ressemble beaucoup aux méthodes de statistique de prévision.

• Ces RN ne sont pas pourvus d’une base de connaissances comme les SE, mais uniquement d’une base de faits qui augmente en volume et apprend lors de chaque utilisation.

• Donc les RN utilisent des “ patterns ” (expériences similaires passées dont les résultats sont connus) afin de faire des prévisions.

Les réseaux neuronaux (RN) un bref aperçu


• Données d ’information -> décision de niveau tactique et opérationnelle

• Exemples

- Détection de fraudes par cartes de crédit

- Prévision de fluctuation de marché

- Évaluation de demandes d’emprunt

Les réseaux neuronaux (RN) un bref aperçu

Le cycle de développement des systèmes

Plan directeur 5%

Évaluation 10%

Analyse 15%

Conception 20%

Réalisation 35%

Implantation 15%

Systématisation

Informatisation

Les phases

Source : grille d’analyse méthode DMR

Temps


Kendall et Kendall (1992)

Pressman (1987)

Rivard et Talbot (1993)

Senn (1987)

Proposition de scénarios et conception

Identification des besoins

Analyse fonctionnelle

Analyse du système général

Analyse des besoins

Conception du système

Analyse détaillée

Analyse préliminaire

Analyse détailléeConception logique

Évaluation de la demande

CadrageTest du système

Production du logiciel

Test et entretien

Identification des problèmes, opportunités

et objectifs


maintenance

Réalisation technique

DéveloppementTest du système


Analyse

Évaluation

Mise en oeuvreMise en place et exploitation

Réalisation

Conception

Mise en place et entretien

Selon différents auteurs

Phases

Auteurs


L’évaluation (1)

• Évaluation des différents problèmes et des solutions envisageables• Évaluation de la situation actuelle

– Les éléments du contexte organisationnel– L’état des systèmes– L’identification des personnes potentiellement affectées par le projet

• L’étude de faisabilité– Est-ce que l’organisation possède les ressources humaines nécessaires ?

– Est-ce que l’organisation possède des ressources financières nécessaires

pour mener le projet ? – Analyse coûts/bénéfices


L’analyse (2)

• Définir les besoins en information

• Pour définir ces besoins en information on peut :

– Examiner les documents et les procédures existantes

– Interviewer les utilisateurs

– Leur demander de répondre à un questionnaire

– Observer leur travail

– Construire un prototype

• Ces méthodes possèdent des avantages et des inconvénientsLe choix des méthodes à utiliser se fera en fonction du niveau d’incertitude


L’analyse

• Les sources d’incertitude :– La complexité de l’application à développer

– Les utilisateurs

– La compétence et les connaissances du domaine d’application des analystes


L’analyse

• L’étape suivante de la phase d’analyse est l’analyse fonctionnelle ou conception logique

– Cette étape permet de formaliser les besoins spécifiés lors de la

première partie de l’analyse• Différents diagrammes tels les DFD, MRD, etc.

• La phase d’analyse se concentre sur le “ quoi ” du système.


La conception (3)

• Définition de l’architecture du système– Les procédures et les structures de données

• Cette phase continue l’effort de formalisation entreprise lors de l’analyse

• C’est également lors de cette étape que l’on effectue la conception des interfaces

• La conception présente les choix, les arbres de décision, les vérifications et les validations “ le comment ”.– C’est donc une représentation très structurée qui se rapproche d’un

langage de programmation.


La réalisation (4)

• Cette phase consiste à produire le logiciel.

• Les analystes travaillent de concert avec les programmeurs pour traduire les spécifications de la conception dans un langage interprétable par l’ordinateur.

• On effectue plusieurs tests afin de s’assurer que le produit final respect les spécifications et qu’il soit exempt d’erreur.


L’implantation (5)

• Mise en place du logiciel dans l’organisation

• Les stratégies d’implantation

– Implantation directe (sans transition)• Risquée mais moins coûteux

– Implantation en parallèle (les deux systèmes simultanément)• plus sécuritaire mais nettement plus coûteuse

– Implantation en site pilote (isolé)

• transition progressive donc « sécuritaire », mais plus longue


Une autre méthode de développement

Le prototypage

• On réaliser une première version sommaire du système…

• L’utilisateur l’essaie afin d’évaluer la capacité du système à répondre à ses besoins.

• Cycle « d’amélioration - évaluation » jusqu’à satisfaction

• Le prototypage permet donc de développer un systèmes dans un contexte moins structuré.

Succès

• Petit Larousse :

“ Résultat heureux, réussite ”

Le succès selon certains auteurs

La performance dans la prise de décision (Benbasat et Schroeder) Amélioration de la prise de décision (Cheney et Dickson) La capacité d’utiliser le système (Zmud) L’utilisation du système (Baroudi) Satisfaction de l’utilisateur (Ives et Olson) L’appréciation du système (Swanson) Le retour sur investissement (Keen) Une plus grande performance générale (Srinivasan et Kaiser) L’utilisation efficace de modèles (Fuerst et Martin)

La définition du succès varie beaucoup d’un auteur à l’autre...

Les facteurs de succès et le cycle de développement

L’existence d’un problème; « Bien le définir » La volonté de changement et motivation (gestionnaires et

futurs utilisateurs) Bonne définition des attentes envers l’outil Création d’un groupe de travail composé de futurs

intervenants (utilisateurs, gestionnaires, responsables de l’informatique)

Études de faisabilité organisationnelle et financière L’attitude des gens face aux nouvelles technologies Bien gérer le développement du système

L’évaluation


Bonne définition des besoins des futurs utilisateurs et de

l’organisation

Faire un plan détaillé présentant l’ensemble de ces besoins

Analyses de faisabilité (technique et opérationnelle)

Participation des futurs utilisateurs

L’expérience des analystes

• Bonne définition de l’impact du système sur le travail des

personnes

L ’analyse


Plan flexible (flexible Desing) Un plan permettant d’apporter des modifications et d’ajouter de

nouvelles fonctionnalités rapidement

Bonne description fonctionnelle

Absence de redondance des données et des procédures


Conception


Bonne analyse organique (flux de données, fichiers,

réseau, sécurité, etc.)

Compatibilité des technologies utilisées avec celles déjà en

place

L’expérience des informaticiens (codage)

Application sans erreur (tests)

Réalisation


Bonne stratégie d’implantation (en parallèle, site pilote,

direct)

La formation des utilisateurs


Bonne documentation

Mise en place et entretien

Les critères d’évaluation du succès

L’amélioration de la performance organisationnelle

L’avantage concurrentiel

L’atteinte des objectifs organisationnels

L’amélioration du processus de prise de décision (plus structurée)

L’amélioration de la qualité de la prise de décision

L’amélioration de l’efficacité organisationnelle interne

• La qualité des applications

Au niveau de l’organisation


Performance des applications

Rentabilité des applications (avantage coûts/bénéfices)

Augmentation de la productivité des employés et des actifs

L’absence de problèmes au niveau du système

• Le niveau de qualité de l’information (augmentation)

Au niveau de l’organisation


Épargne de temps

Diminution de l’effort des utilisateurs dans leur travail

Augmentation de la capacité de traitement des données

Augmentation de la performance individuelle

Satisfaction des usagers

Diminution des craintes

• Taux d’utilisation des systèmes

Au niveau des utilisateurs


L’utilité du système

Accès plus facile à l’information

Meilleure capacité de communication

Facilité d’utilisation (user-friendly)

Qualité de l’information (perception des utilisateurs)

Utilisation efficace des outils par les utilisateurs

• Adéquation du système

Au niveau des utilisateurs

Conclusion

• Le succès des outils d’aide à la décision est étroitement relié au contexte dans lequel évolue l’organisation.– Le secteur d’activité– La taille de l’organisation– Les gestionnaires et les utilisateurs

“ Un résultat heureux, une réussite... ” Quelles sont nos exigences ?

Les facteurs de succès dun outil daide à la décision.

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