Chapitre 1

SYSTEMES INTERACTIFS DAIDE A LA DECISION (SIAD)

Chapitre 1 Partie I LES SYSTEMES INTERACTIFS DAIDE A LA DECISION

1. 2. 3. 4.

Introduction Qu'est-ce qu'un SIAD ? Les applications des SIAD Comparaison entre un SIAD et un Systme de production des rapports 5. Utilisation d'un SIAD 6. Les SIAD et les Tableurs (+ TPs avec Excel)

Introduction
Dcisions quotidiennes : prise sur la base d'intuitions et d'expriences acquises (problmes familiers) Situations nouvelles : prise de dcision plus difficile Actuellement : environnements de dcisions plus complexes (comptition, technologie, ouverture au march international) volution rapide et dcisions plus complexes Quantit d'alternatives et d'information plus grande, cot des erreurs Utilisation de SIAD
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Qu'est-ce qu'un SIAD ?

Dfinition 1: c'est un systme dont l'objectif est d'aider le gestionnaire prendre une dcision dans des situations semi-structurs . Un SIAD se veut un adjoint au dcideur afin d'augmenter ses capacits mais en aucun cas remplacer ses jugements.

Types de Dcisions (1/5)

On distingue ici les 3 situations possibles:

Dcisions structures Dcisions semi-structures Dcisions non-structures

Types de Dcisions (2/5)

Dcisions structures
Ce sont des dcisions programmables ou dterministes, permettant de dterminer les rsultats avec certitude. Un processus connu et explicitable, permettant de dfinir lavance les procdures de prise de dcisions.
Exemples:

Gestion de stock : Les dcisions de rapprovisionnement de stock sont automatises dans la plupart des entreprises. Dcisions de passage de classes (Gestion des notes) Facturation Gestion bancaire
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Types de Dcisions (4/5)

Dcisions semi- structures
Ce sont des dcisions peu ou moins structures pour lesquelles on peut prtablir certaines procdures dcisionnelles, mais pas suffisamment pour recommander une dcision dtermine. Rsoudre le problme : Faire appel l'intuition et au savoir faire du dcideur Tout ou partie du contrle du processus est laiss au dcideur Toutes les alternatives ne sont pas atteintes Exemple: Les dcisions relatives la mise en march dune nouvelle ligne de produit. Analyse des ventes rgionales. Analyse de rentabilit. Contrle des stocks (et non pas gestion de stock !). Les SIAD ont t conus pour ce type de problmes
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Types de Dcisions (5/5)

Dcisions non structures = Situations complexes
Ce sont des dcisions non programmables. Pas de modlisation du processus de rsolution (vnements alatoires et imprvisibles) Phase de recherche d'information difficile Identification du problme ncessite l'utilisation de donnes et de connaissances provenant de plusieurs domaines Exemples : Prvision des tendances de ventes pour 5 ans.
Planification du personnel: dcisions de licenciement demploys.

Planification du profit.
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Besoins en information par niveau hirarchique de gestion

STRUCTURE DE LA DECISION CARACTERISTIQUES DE LINFORMATION

Non structure

Exceptionnelle Rcapitulative Irrgulire Prvisionnelle Externe

Semi structure Prtablie Priodique Dtaille Frquente Interne

Structure

Qu'est-ce qu'un SIAD ?

Dfinition 2: un SIAD est un systme interactif, flexible, adaptable, dvelopp spcialement afin d'amliorer la prise de dcision. Il utilise des donnes, fournit une interface simple. En plus un SIAD utilise des modles qui peuvent tre construit par un processus interactif. Il doit supporter toutes les phases de la prise de dcision et il peut inclure un composant intelligent.
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La prise de dcision
Tout individu plac devant plusieurs alternatives mutuellement exclusives, choisit l'une d'entre elles la suite d'un processus mental que nous appellerons dcision. Une Dcision : Achat d'un vhicule Un Domaine : aspect gnrique, l'automobile

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La prise de dcision
Une situation de dcision : Aspect spcifique un dcideur Un contexte (exemple: une femme, quatre enfants et deux normes chiens, vacances en camping avec une planche voile). Des prfrences (moteurs diesels, des voitures "break", des embrayages pilots, une transmission intgrale et ABS). Une Dcision : des alternatives, des rsultats
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Processus de dcision

Trois phases

Recherche dinformations

Conception

Choix

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Processus de dcision

Phase de recherche d'information

Trouver les objectifs ou buts du dcideur Pour cela : recherche des informations pertinentes
Peut devenir elle-mme un problme de dcision

Classification de la dcision Dcomposition en sous-problmes (ventuellement)

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Processus de dcision
Phase de conception
Gnration, dveloppement, analyse des diverses alternatives, Choix d'un ou plusieurs modles de dcision :
Variables de dcision, variables incontrlables, variables rsultat Les relations mathmatiques ou symboliques entre ces variables

Pour un modle quantitatif de dcision

Dterminer les composants du modle La structure du modle
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Processus de dcision

La slection des principes de choix (critre d'valuation)

Meilleure solution, assez bonne solution, solution satisfaisante Prise de risque ou non Modles Normatifs et Descriptifs Normatifs La meilleure solution Descriptifs assez bonne solution ou satisfaisante

La gnration des alternatives La prdiction des rsultats La mesure des rsultats

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Processus de dcision
Phase de choix
Choisir entre les diverses alternatives tapes de recherche et d'valuation
Recherche : De toutes les alternatives : modles normatifs D'un nombre limit d'alternatives : modles descriptifs valuation des rsultats et recommandation d'une alternative

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Les applications des SIAD

L'aide la dcision en marketing : Dcision d'achat - ct client

http://www.etrade.com 18

http://www.amazon.com

Les applications des SIAD

PariTOP : un systme daide la dcision pour lvaluation foncire
Bas sur lapproche de comparaison directe (C'est en confrontant le profil des immeubles comparables celui de limmeuble en question que PariTOP parvient une estimation de valeur pour ce dernier). Lexpertise individuelle est au centre de la mthodologie dvaluation PariTOP. Analyses des donnes: PariTOP offre des outils danalyse et de visualisation de donnes et permet dexplorer les multiples facettes dun parc foncier. Stratification du parc foncier: PariTOP offre des outils de segmentation permettant de crer des parcs cibles (par exemple constituer un parc cible relatif aux Bungalows, un autre aux maisons mobiles et, ainsi, appliquer une paramtrisation particulire chacun dentre eux.

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Les applications des SIAD

EsPer : un SIAD pour lestimation personnalise des risques (domaine mdical)

EsPeR est un outil d'aide informatis, pour hirarchiser les priorits de prvention chez un patient donn, et lui proposer des actions de prvention en accord avec les donnes scientifiques actuelles. L'outil est destin au mdecin et vise lui donner, face sujet consultant, les lments qui permettent de classer ses risques de sant les plus probables. EsPeR est galement un outil documentaire pour comprendre et approfondir les connaissances sur lesquelles doivent reposer les stratgies de prvention. Pour en savoir plus sur les SIADs cliniques commerciaux et acadmiques : www.openclinical.org

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Les applications des SIAD

AIMS (Analytical Information Management System) : SIAD dans lindustrie de laviation commerciale (affectation des avions, aux routes, aux classes de vols, aux prix,...). Mis au point par Americain Airlines et utilis par : Dautres compagnies, Constructeurs davions, Analystes financiers, ....
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Rapports vs aide la dcision

Production de rapports Objectifs Informatiser les tches structures (rgles de dcisions prdfinies) Amliorer lefficacit (rduction du temps de rponse et minimum dintervention humaine) Aider le gestionnaire dans sa prise de dcision (tches semi-structures) Outil sous contrle du gestionnaire (processus non automatique et solutions non imposes) Aide la dcision

Spcifications Dtaill lavance Pas de spcification lavance

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Rapports vs aide la dcision

Production de rapports Information fournie Forme, frquence Format Mthode de traitement Aide dcisionnelle Types de dcisions Types de dcideurs Structure, oprationnelle Semi-structure Soutien indirecte des tous Aide directe pour chaque les gestionnaires style de gestionnaire Applications standards Techniques pour traiter 23 problmes et opportunits Priodique, rapports et accs aux donnes Prtabli, fixe Interrogations et rponses interactives Ad hoc, flexible, adaptable Aide la dcision

Extraction et manipulation Modlisation des donnes des donnes internes internes et externes

Type de support

Rapports vs aide la dcision

Production de rapports Utilisation Passive Priode Pass / Prsent Prsent / futur Active Aide la dcision

Utilisateur Agent de bureau Gestionnaire

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Utilisation d'un SIAD

L'utilisation d'un SIAD est un processus interactif de modlisation analytique. Il existe quatre type de modlisation analytique :
Que se passerait-il si ... ? what if ...? Analyse de sensibilit dpendance des variables Analyse de recherche par but Analyse d'optimisation sous contraintes
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Que se passerait-il si ? Et si ?

Observer les rpercussions des modifications de certaines variables sur dautres variables.

Exemples: - Que se passerait-il si lon diminuait la publicit de 10% ? - Et si les ventes diminuaient de 5% ? - Et si ?

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Lanalyse de sensibilit

Cest un cas particulier de Que se passerait-il si ? Et si ?

Observer les rpercussions des modifications rptes de certaines variables sur dautres variables.
Exemple: Rduction de la publicit de 100 DT plusieurs fois pour valuer la relation de cette variable avec les ventes.

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Analyse de recherche par but

Faire des modifications rptes sur des variables dtermines jusqu ce que la variable choisie atteigne la cible vise.

Exemple: Augmentation progressive de la publicit jusqu ce que les ventes atteignent 1 million de dinars.

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Analyse doptimisation

Cest une forme plus complexe de lanalyse de recherche par but.

Trouver la valeur optimale de certaines variables soumises des contraintes prcises.

Exemple: Quelle est la meilleure quantit de publicit si lon tient compte des contraintes budgtaires et du choix des mdias ?

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Les SIAD et les Tableurs

Un tableur peut servir rsoudre des problmes qui ncessitent des comparaisons et des projections : Prvision des ventes, Analyse des pertes et profits, Planification budgtaire, Dtermination du prix de vente d'un produit, Prparation des tats financiers, valuation des appels d'offres en construction, etc.

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Les SIAD et les Tableurs

Mmorisation de donnes

lien BD
Manipulation de donnes

modle mathmatique
Gnration de rapports Reprsentation graphique Accessibilit

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SIADs avec Excel

TP1 : Aide la dcision pour le calcul du rendement financier TP2 : Aide la dcision pour lachat de matriel

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Les composantes dun SIAD

Logiciel du SIAD

Poste de travail du gestionnaire

Gestion de la base de modles

Base de modles

Gestion du dialogue

Gestionnaire ou dcideur

Gestion de la base de donnes

Base de donnes

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Le sous-systme de gestion des donnes

Base de donnes du SIAD : Base de Donnes de lorganisation (Interne) Banque de Donnes (Externe) Bases de donnes personnelles Systme de Gestion de Base de Donnes (SGBD) Cration de la Base de Donnes, Mise jour de la Base de Donnes (ajout, suppression et modification) Mettre en corrlation des donnes de diffrentes sources Recherche rapide de donnes pour des requtes et des rapports Raliser des tches de recherche complexe et des manipulations de donnes bases sur des requtes 34

Les composantes dun SIAD

Logiciel du SIAD

Poste de travail du gestionnaire

Gestion de la base de modles

Base de modles

Gestion du dialogue

Gestionnaire ou dcideur

Gestion de la base de donnes

Base de donnes

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Le sous-systme de gestion de modles

Base de modles du SIAD (bibliothque de modles mathmatiques) : Modles Statistiques, Modles de finance, Modles de Science de Gestion (programmation linaire, tables de dcision,) Modles de comptabilit, . Systme de Gestion de Base de Modles (SGBM) Cration de la Base de Modles, Mise jour de la Base de Modles (ajout, suppression et modification) Interface Base de Donnes

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Les composantes dun SIAD

Logiciel du SIAD

Poste de travail du gestionnaire

Gestion de la base de modles

Base de modles

Gestion du dialogue

Gestionnaire ou dcideur

Gestion de la base de donnes

Base de donnes

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Le sous-systme de gestion de dialogue (1)

Gestion des Donnes et SGBD Gestion des Connaissances Gestion des Modles et SGBM

Systme de Gestion de l Interface utilisateur

Input Langage

Output Affichage Terminal

Imprimante, Table traante

Utilisateur

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Le sous-systme de gestion de dialogue (2)

Systme de Gestion de dialogue Fournir un accs aux bases de donnes, bases de connaissances et bases de modles Permettre d'tablir des liens entre ces diffrents systmes tre flexible et adaptable en fonction des diffrents utilisateurs et de ces diffrentes tches, mais aussi des modles utiliss Afficher des informations multimodales : graphiques 2D ou 3D, textes, vido, images animes ou non, ... Fournir des aides l'utilisateur pour mener bien sa tche et le guider travers des exemples Fournir un interface en langue naturelle ou par un systme de traitement de la parole.

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Le sous-systme de gestion de dialogue (3)

Notion dinteractivit dans un SIAD Rle indispensable de lhomme (rle non passif) Interface rle de collaborateur Processus dynamique vs statique

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Les composantes dun SIAD

Logiciel du SIAD
Gestion de la base de modles

Poste de travail du gestionnaire

Base de modles

Gestion du dialogue

Gestion de la base de donnes

Base de donnes

Gestionnaire ou dcideur

Gestion des connaissances

Base de connaissances 41

Le sous-systme de gestion des connaissances

La fonction la plus intressante dans un SIAD pourrait tre : "quel modle doit tre utilis pour telle situation ?"

SIAD

Expert du domaine

SIAD Intelligent
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Les principaux types de systmes dinformation (SI)

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Les principaux types de systmes dinformation (SI)

STT : Systme de traitement des transactions (Production de rapports) SAD : Systme daide la dcision SIG : Systme dinformation de gestion SID : Systme dinformation pour dirigeants
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Systmes de traitement des transactions (STT)

Systmes de base qui soutiennent le niveau des oprations Systmes informatiss qui excutent et enregistrent les transactions quotidiennes et courantes ncessaires aux affaires de l'organisation

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Reprsentation schmatique d'un STT pour la paie

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Systmes Interactifs dAide la Dcision (SIAD)

Niveau de la gestion
Entres : faible volume de donnes modles analytiques Traitement : interactif, simulations, analyses Sorties : analyses de dcisions, rapports spciaux Utilisateurs : gestionnaires de niveau intermdiaire Ex. : analyse de cots des contrats
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Systmes dInformation de Gestion (SIG)

Niveau de la gestion
Entres : rsum des transactions, volume lev de donnes Traitement : rapports courants, modles simples, analyse de base Sorties : rapports sommaires, rapports dexception Utilisateurs : gestionnaires de niveau intermdiaire Ex. : budget annuel
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Comment les SIG obtiennent leurs donnes des STT

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Un chantillon de rapport SIG

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Systmes dInformation pour Dirigeants (SID)

Niveau stratgique
Entres : donnes globales, internes et externes Traitement : interactif, simulations, graphiques Sorties : projections, rponses aux requtes Utilisateurs : gestionnaires de niveau suprieur Ex. : plan des oprations sur 5 ans
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Caractristiques des SID

S'adressent aux cadres suprieurs Souvent conus pour un individu Utilisent des donnes provenant de plusieurs niveaux et sources Comportent des interfaces graphiques conviviales

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SID : Tableaux de bord

Accs facile & convivial
- Aux informations sur l'entreprise sur son environnement

Agrgation forte
- Dtail possible

Destin aux dirigeants

- Construits sur-mesure

Systmes dinformation des dirigeants Informations on-line

http://www.strategy.com

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Pourquoi les tableaux de bord sont ncessaires ?

Mesure de performance Pour rendre compte Les SI actuels sont inadquats mergence de technologies de l'information accessibles et performantes
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Interrelations entre les systmes

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Autres types de systmes pour supporter les dirigeants

Dcision collective : Systme d aide au travail en groupe supports par les collecticiels (groupware) comme Notes de Lotus Entrept de donnes (Datawarehouse) Fouille de donnes (Data Mining) OLAP (on line analytical processing)
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La dcision collective
http://www.ventana.com

Groupes & runions GDSS Group Decision Support Systems

brainstorming vote partage d'application
Ecran public Facilitateur (animateur)

Facilitateur technique

Participants

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Entrept de donnes (datawarehouse)

Enregistrement de donnes
activits des clients, etc. donnes internes & externes

"Mmoire" de l'organisation
Structure de stockage cohrente Volume de donnes colossal Dynamique de l'approvisionnement

Apprentissage de l'organisation
en interne et dans ses relations avec l'environnement

Applications marketing
Relation client suivie marketing relationnel, marketing personnalis (one-to-one) Optimisation des produits/services offerts au client ciblage, suggestions, marketing direct

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Data Mining

Trop d'information tue l'information

Ensemble des techniques d'exploration et d'analyse appliques sur de grandes quantits de donnes et destines y dcouvrir des informations utiles
statistiques, modles mathmatiques, etc. schmas, groupes, rgles, etc. Classification Estimation Prdiction Groupes d'affinits Clustering Description

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OLAP (on line analytical processing)

OLAP Permet de manipuler et dexaminer de faon interactive de grandes quantits de donnes dtailles et consolides Consolidation: agrgation de donnes Forage: aller au dtail de donnes consolides Trancher et dcouper: regarder le bases de donnes partir de diffrents points de vue Support Datawarehouses, datamarts, datamining et surtout les bases de donnes multidimensionnelles

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Conclusion
Les bases de donnes doivent tre en place et on doit avoir accs aux banques de donnes et Internet de faon intelligente pour faire de la veille Les SAD, SID et les tableaux de bord doivent tre mis en place pour aider les dcideurs trouver linformation utile pour prendre la bonne dcision Les data mining et OLAP peuvent permettre de forer dans les datawarehouse pour trouver des corrlations implicites.
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