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CONTEXTE

Plus un marché est compétitif, plus les performances et le succès d'une entreprise sont liés à l'efficacité de ses procédés.
L'optimisation des processus garantissant l’efficience quantitative et qualitative est cruciale pour les stratégies d’entreprise, car elle peut apporter d'énormes avantages pour des coûts parfois très limités.
Cependant, il n'est pas toujours facile d'identifier les étapes et les variables des processus qui impactent le plus le résultat et la valeur qualité, ni de mesurer quantitativement cette influence.


PROBLÈME

Afin de modifier avantageusement les processus il faudra d'abord construire des indicateurs clé de performance (ICP, ou KPI dans le monde anglophone), capables de quantifier le niveau de qualité des processus. Ensuite on cherchera à comprendre comment les valeurs ICP sont liées aux variables des processus et à prédire leur évolution d’une façon statistiquement valable.


SOLUTION

Dans ce contexte, le réseau bayésien est particulièrement adapté car il permet d'identifier les dépendances entre les variables de processus et les ICP identifiés. Entraîné avec les données disponibles, le réseau bayésien est capable de dire quelles variables ont une influence sur les ICP d'intérêt et quelles peuvent être négligées, de façon à pouvoir cibler les interventions d'optimisation des processus. Le réseau est également apte à mesurer l'ampleur de cette influence de manière à évaluer quantitativement le poids des différentes contributions et de calculer les valeurs de probabilité des effets sur les ICP.


SOLUTIONS

Mieux vaut prévoir sans certitude,
que de ne pas prévoir du tout
Henri Poincaré

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