Méthode
Traiter rationnellement l’incertitude

Prendre des décisions est l'une des actions les plus fréquentes de notre vie: les choix personnels, les décisions managériales, les pronostics médicaux ne sont que les premiers exemples qui viennent à l'esprit. Et dans toutes les décisions un facteur incontournable est la gestion des incertitudes. Ces dernières concernent les informations à notre disposition ainsi que les relations entre les variables de notre problème. Dans la plupart des cas ces relations entre variables ne relèvent pas du déterminisme mais de la probabilité. Par exemple c’est le cas, dans le domaine médical, des relations entre pathologies, symptômes et réactions médicamenteuses.

L'incertitude peut aussi concerner ce qui se passera en perspective, de sorte que les conséquences de nos choix devront être évaluées en fonction de chaque scénario futur que nous croyons possible. Dans une grande variété de cas, le problème auquel nous sommes confrontés est le suivant: à partir d’une grande variété de données, de faits ou d'observations à notre disposition, quelle est la décision que nous avons intérêt à prendre, celle qui nous apportera le plus grand avantage?

reti decisionali
La formalisation du processus décisionnel implique donc:

  • de déterminer les variables en jeu dans le processus décisionnel, définir leurs états, leurs relations, les probabilités associées
  • de quantifier l'avantage associé aux différents choix possibles, ce que plus lois nous appellerons "utilité"

Les réseaux bayésiens sont un excellent outil pour décrire et formaliser des processus dans lesquels plusieurs variables sont liées entre elles par des facteurs probabilistes, alors que pour introduire une quantification de l'utilité dans le système décisionnel il suffit d'associer une valeur d’utilité aux états des nœuds dont l’issue affecte nos désirs.

Pour compléter la formalisation du système décisionnel, il suffit d'ajouter au Réseau bayésiend es nœuds capables de simuler l'effet des différents choix possibles sur le système. À chaque choix sera ensuite associée une certaine utilité, selon des valeurs associées aux différents nœuds du réseau.

Une évaluation probabiliste de l'impact des choix disponibles permet d'effectuer une analyse de risque soignée: en effet, le choix dont on attend la performance la plus élevée pourrait souvent ne pas être le meilleur, et l’on y préférera une décision moins avantageuse sur le plan économique, mais avec un moindre risque de pertes ou d’utilité négative.

Il est très difficile de faire des prévisions,
notamment si elles concernent le futur
Niels Bohr

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