Chapitre 7 : Remarques finales

Rapprocher les problèmes de décision, Volume I — Cadrer le problème · Warren B. Powell

Ce volume s’est concentré sur la réponse à trois questions pour aider à cadrer pratiquement tout problème impliquant une décision. Les questions sont :

• Quelles sont les métriques de performance ? Elles doivent être présentées en suivant les directives suivantes :
  • Elles doivent être organisées en pyramides comme moyen informel de saisir la performance relative.
  • Elles doivent être identifiées comme des objectifs (à minimiser ou à maximiser), des cibles ou des limites.
  • Enfin, elles doivent être séparées entre métriques de base et métriques de risque.
• Quels types de décisions sont prises (et qui les prend) ? Elles doivent être identifiées par :
  • Les décisions agissent-elles sur des ressources physiques, des ressources financières ou de l’information ?
  • Les décisions sont-elles discrètes ou continues, scalaires ou vectorielles ?
  • À quelle fréquence les décisions sont-elles prises, et quand sont-elles mises en œuvre ?
• Quelles sont les sources d’incertitude qui affectent la performance ? Elles doivent être caractérisées sur la base de :
  • Lesquelles des 12 classes d’incertitude sont pertinentes pour le problème ?
  • Comment chaque source d’incertitude affecte-t-elle la façon dont les décisions sont prises, et comment affecte-t-elle les métriques de performance ?
  • Comment chaque source d’incertitude se comporte-t-elle ? Cela doit saisir comment elles se comportent dans le temps, et toute corrélation qui doit être représentée.

Bien sûr, ces questions semblent intéressantes et pertinentes, mais c’est tout ce que nous couvrons dans le Volume I. Nous avons donné un bref aperçu des quatre classes de politiques pour la prise de décision, mais nous ne reviendrons pas sur ce sujet avant le Volume III. Avant de pouvoir aborder la prise de décision, nous devons compléter d’autres détails tels que l’identification de l’information nécessaire pour prendre une décision, et la façon dont le système évolue dans le temps. Ceci est couvert dans le Volume II, qui pose également les fondations pour évaluer les politiques que nous présenterons dans le Volume III.

Décisions, décisions

Nous prenons tellement de décisions que nous avançons souvent dans les problèmes sans même reconnaître que nous avons des choix. On pourrait soutenir que la première décision que nous devons prendre est le type d’analyse à mener pour prendre une décision. Quatre catégories importantes de contextes de décision incluent :

1. Décisions où il existe un potentiel pour simplement mieux faire les choses :
   • Une entreprise de camionnage doit décider quelles charges réserver pour maximiser les revenus tout en répondant aux besoins de ses conducteurs. Cela peut impliquer de décider à quels expéditeurs proposer des offres pour essayer de gagner leur fret, ce qui nécessite également de spécifier les prix à facturer, et de décider s’il faut apporter des changements à leur flotte.
   • Un fonds spéculatif veut automatiser ce qui avait été un processus manuel pour sélectionner des investissements au jour le jour. Les avantages anticipés sont une meilleure performance avec moins de personnel, réduisant les coûts administratifs.
   • Un fabricant veut mieux gérer les stocks de sa chaîne d’approvisionnement.
2. Décisions à haut volume nécessitant une automatisation :
   • Un grand détaillant doit gérer les stocks de 50 000 articles, nécessitant des révisions quotidiennes des stocks et des décisions de réapprovisionnement.
   • Un hôtel doit mettre à jour les prix de plus de 10 000 offres différentes de chambres/services sur son site web.
   • Le réseau électrique doit planifier les horaires de centaines de générateurs électriques sur une base glissante.
   • Un gestionnaire de fonds communs de placement doit décider dans lesquelles des 10 000 actions investir.
   • Une banque en ligne pourrait avoir à évaluer des milliers de demandes de prêt chaque jour.

   Ce sont des décisions prises à haut volume, où la prise de décision manuelle est encombrante, et peuvent nécessiter la formation d’un grand nombre de personnes.

3. Décisions à forte valeur et à haut risque - Ce sont des décisions qui nécessitent une analyse parce que les choix ont une forte valeur, avec une forte incertitude, ce qui signifie qu’il existe un risque considérable :
   • Une entreprise doit-elle acheter une autre entreprise ? Il y a beaucoup d’argent en jeu, ainsi qu’une incertitude sur la performance des nouveaux marchés qu’elle acquiert, et sur la façon dont les cultures d’entreprise vont se mélanger.
   • Une entreprise pharmaceutique doit-elle lancer un médicament en essais cliniques ? Les coûts totaux peuvent dépasser 100 millions de dollars, et il n’y a en moyenne que 10 pour cent de probabilité que le médicament soit finalement un succès.
   • Un patient souffre d’une maladie grave, mais le seul traitement met en danger la vie du patient.

   Ce sont les types de problèmes qui font typiquement l’objet d’analyses minutieuses utilisant des arbres de décision, parfois avec l’aide de consultants externes.

4. Décisions prises sans aucune analyse - Ce sont souvent des décisions affectant des activités complexes où l’analyse formelle n’est pas susceptible d’être utile, et les gens ont une forte intuition sur les choix à faire :
   • Une start-up a besoin d’augmenter ses ventes. Après une réunion de l’équipe de direction, ils décident d’augmenter le budget marketing, d’ajouter deux vendeurs, et d’inclure un forfait promotionnel pour permettre aux gens d’essayer le logiciel à très faible coût.
   • Une experte en santé publique essaie de faire face à une flambée de surdoses de drogue. Elle décide d’entreprendre une campagne d’information, fournit un financement supplémentaire aux groupes de réduction des méfaits, et parle aux policiers et responsables de santé locaux.
   • En tant que fabricant de vêtements aux États-Unis, vous vous approvisionnez en tissu principalement au Bangladesh, qui est menacé d’une augmentation spectaculaire des droits de douane. Si cela se produit, vous ne pourrez plus fonctionner de manière rentable. Que faites-vous ?
   • Le directeur de campagne d’une campagne présidentielle doit décider où planifier les discours d’un candidat au cours des deux prochaines semaines.

   Dans chacun de ces cas, le décideur avance à l’instinct, sans même dresser une liste des choix alternatifs qui pourraient être nécessaires. Bien qu’on puisse soutenir que la décision s’appuie sur l’expérience passée, il existe typiquement une incertitude et une certaine réflexion devrait être menée sur les stratégies compte tenu de différents résultats.

Nous ferions valoir que toutes les décisions bénéficient simplement de comprendre les métriques d’évaluation de la performance (y compris le risque), les types de décisions qui peuvent être prises, et les incertitudes qui peuvent affecter la performance. Que celles-ci soient ensuite soumises à une analyse plus formelle sera un jugement du décideur, ce qui constitue la première décision devant être prise pour un projet.

L’objectif de ce volume est d’éviter de tomber dans le piège de cadrer un problème en fonction de la familiarité de la personne (ou de l’équipe) qui fait le cadrage avec des outils spécifiques, qu’il s’agisse d’arbres de décision ou de grands programmes en nombres entiers. Le cadrage doit être complètement indépendant de toute boîte à outils.

Prochaines étapes

Cadrer un problème en termes de métriques, de décisions et d’incertitudes est une première étape critique, qui peut contribuer à une clarté supplémentaire pour aider à comprendre un problème, même s’il n’y a pas d’utilisation ultérieure de l’analyse quantitative. Cependant, il y aura des problèmes qui nécessitent soit une analyse plus minutieuse, soit un besoin clair d’automatisation (comme les exemples ci-dessus).

Lorsqu’il y a un intérêt à passer à l’ordinateur pour la prise de décision, nous devons anticiper les étapes suivantes :

1. Identifier les métriques, décisions et incertitudes que nous voulons inclure dans notre modèle pour atteindre le(s) objectif(s) ultime(s) du projet. À ce stade, un choix doit être fait : utiliser la compréhension améliorée pour prendre une décision, ou avancer avec une analyse plus poussée.
2. Modélisation mathématique du problème choisi en utilisant le cadre de modélisation universel, y compris la modélisation de l’incertitude. Ceci est couvert dans le Volume II.
3. Concevoir les politiques pour déterminer les décisions identifiées à l’Étape 2, et les ajuster en utilisant le modèle développé à l’Étape 3. Cette étape aidera à identifier l’information nécessaire. Ceci est couvert dans le Volume III.
4. Concevoir les processus pour collecter l’information nécessaire à la prise de décisions (calculer la politique) et évaluer la performance.
5. Mettre en œuvre les décisions sur le terrain. Cela nécessite de communiquer des instructions et de concevoir les processus pour mettre en œuvre les décisions. C’est là que nous observons et gérons la conformité.
6. Évaluer la performance du processus.

Il est possible de simuler toutes ces étapes dans l’ordinateur, ce qui peut servir d’environnement de test. Les simulateurs (parfois appelés « jumeaux numériques ») peuvent être utiles pour évaluer et comparer les politiques, mais ils peuvent être difficiles à construire et à valider. En tant qu’implémentation sur le terrain, il existe des étapes importantes pour créer des processus de collecte de données, ainsi que des systèmes de mise en œuvre et de suivi de la conformité.