Chapitre 3: SIAD

Page 1 sur 51Lecteur de document UniversityLib

Chapitre 3: SIAD

Systèmes interactifs d’aide à la décision, prise de décision, modèles analytiques · course

Voir tous les documents en intelligence artificielle et données

Chapitre 3: SIAD

A.U. 2016-2017

LES SYST MES INTERACTIFS DAIDE

LA D CISION

[email protected]

II3

Universit de La Manouba ENSI 2016/2017

SIAD et processus d cisionnel

2

II3-ENSI

1

Chapitre 3: SIAD

A.U. 2016-2017

3

4

Un syst me

Un ensemble d'attitudes et une forme d'esprit

plut t qu'une th orie d finie et explicit e (H.A.

Simon, 1960);

Un ensemble de m thodes traduisant un tat d'esprit

(P. d'Iribarne, 1970).

Un syst me est un ensemble de parties

coordonn es en vue d'accomplir un ensemble

de buts & (Churchman, C.W. 1968).

Un syst me de d cision

La science de d cision est le support de la th orie

sur l'aide la d cision.

Un syst me de d cision implique deux notions corr latives :

"une science de l'information

"une science de l'organisation

H.A. Simon

II3-ENSI

2

Chapitre 3: SIAD

A.U. 2016-2017

Aide la d cision

(cid:1) Aide la d cision

s'oppose prise de d cision

automatique et par cons quent processus sens unique.

(cid:1) La notion d'aide la d cision s'interpr te comme une

aide la recherche des solutions satisfaisantes en utilisant

un syst me de recherche heuristique.

(cid:1) un SIAD est un syst me qui augmente la qualit des

processus de d cision plut t que leur productivit .

(cid:1) Il faut,

lors de la mod lisation, utiliser certains mod les

normatifs et largir les connaissances et les capacit s du

d cideur; par exemple,:

(cid:1) introduire la d cision multicrit re alors qu'elle tait monocrit re,

(cid:1) introduire du qualitatif quand le d cideur n'utilisait que des

raisonnements num riques,

(cid:1) etc.

Syst me interactif daide la d cision

Champs disciplinaires

5

6

II3-ENSI

3

Chapitre 3: SIAD

A.U. 2016-2017

7

8

Syst mes interactifs daide la

d cision

(cid:1) la traduction du concept de Decision Support Systems

(DSS).

(cid:1) Les premiers syst mes daide la d cision sont

apparus en 1966-1968 et sont devenus effectifs la

fin des ann es 70.

(cid:1) Ils permettent d valuer la situation, les diverses

alternatives et leur impact.

(cid:1) Ils offrent aussi au d cideur une ergonomie de grande

qualit , un acc s enrichi linformation et une gestion

plus efficace de sa complexit , pour finalement

laider prendre la meilleure d cision

Quest ce quun SIAD?

Plusieurs d finitions&.

II3-ENSI

4

Chapitre 3: SIAD

A.U. 2016-2017

9

10

D finitions dun SIAD

(cid:1) Introduit pour la 1 re fois comme syst me de D cision

et de Gestion:

(cid:1) Scott Morton [1971]

terminaux utilisant des

Ce travail, traitant de D cision et de Gestion, est bas sur une

recherche qui combine la fois des ordinateurs, des mod les

analytiques et des

techniques de

visualisation dinteractivit . Cette approche est bas e sur

lanalyse des d cisions cl s et fournit alors aux d cideurs un

support, une aide dans leur processus de prise de d cision. Cette

aide est possible dans des situations complexes et mal structur es

et peut tre utilis e par des d cideurs en conjonction avec leur

propre sentiment intuitif du probl me et de sa solution.

SIAD vs SI ?

(cid:1) Un SIAD est

un Syst me de Traitement de

lInformation (STI) qui permet dextraire et de

linformation n cessaire au

donner au d cideur

processus de prise de d cision.

(cid:1) Cela nest pas suffisant pour caract riser un SIAD et

dinformation

diff rencier

syst mes

des

le

classiques.

(cid:1) Il est beaucoup plus significatif dajouter quun SIAD

est un r solveur de probl mes (Problem solver),

destin r soudre des probl mes d cisionnels, en

laissant linitiative son utilisateur.

II3-ENSI

5

Chapitre 3: SIAD

A.U. 2016-2017

Syst mes interactifs daide la

d cision

11

(cid:1) Keen [1980]

utilis dans des situations o le syst me final

pourrait tre d velopp uniquement travers un

processus adaptatif dapprentissage et d volution.

(cid:1) But du SIAD

aide et am lioration de la prise de d cision

D finition courante

12

(cid:1) Un SIAD: un syst me informatis int ractif, flexible et

adaptable develop pour aider la r solution dun

probl me mal-structur pour am liorer la prise de

d cision.

(cid:1) Il utilise des donn es, offre une interface facile et permet

de prendre en compte les id es propres du d cideur

(assiste le d cideur et non pas le remplace): Permet

dorienter le d cideur vers des points quil ne pourrait

pas toujours observer seul.

(cid:1) Un SIAD peut utiliser des mod les, il est construit travers

un processus interactif, comprends les phases de prise de

d cision et peut inclure un syst me base de

connaissance.

II3-ENSI

6

Chapitre 3: SIAD

A.U. 2016-2017

13

14

Caract ristiques des probl mes mal

structur s?

(cid:1) Les pr f rences, jugements, intuitions et l'exp rience

du d cideur sont essentiels

(cid:1) La recherche d'une solution n cessite : recherche

d'information, formalisation/d finition/structuration

du probl me, calcul/manipulation de donn es

(cid:1) Les crit res pour la d cision sont nombreux, en

conflit et fortement d pendant de la perception de

l'utilisateur

(cid:1) La solution doit tre obtenue en temps limit

(cid:1) Le probl me volue rapidement

Aide interactive la d cision

(cid:1) Lhomme prend lavantage sur la machine.

(cid:1) R soudre le probl me n cessite de faire appel

lintuition et aux savoir-faire du d cideur qui devient

l l ment pr pond rant du couple homme-machine.

(cid:1) Dans ce cas, tout ou partie du contr le de la

recherche de solutions (processus de d cision) doit

tre laiss e au d cideur.

(cid:1) Recherche heuristique de solutions: solution au

probl me, une solution satisfaisante mais peut tre

pas la meilleure selon le principe de rationalit

limit e de .

II3-ENSI

7

Chapitre 3: SIAD

A.U. 2016-2017

15

16

SIAD:

Amplificateur du raisonnement humain

Interactivit

(cid:1) Le concept daide la d cision interactive est bas

sur l quilibre entre

(cid:1) Le jugement humain

(cid:1) le traitement des informations par lordinateur.

remplacement

solution

proc dure

automatisation

apprentissage

interactivit

support

volution

II3-ENSI

8

Chapitre 3: SIAD

A.U. 2016-2017

17

Publicité

18

Caract ristiques dun SIAD

(cid:1) Syst me en interaction avec un utilisateur (d cideur)

(cid:1) Aide pour les d cisions peu ou mal structur s en connectant

ensemble des jugements humains et des informations calcul es

(cid:1) Aide diff rentes cat gories de d cideurs ou de groupes de

d cideurs

(cid:1) Supportent des processus interd pendants ou s quentiels, et

adaptatifs dans le temps

(cid:1) Le d cideur a le contr le du processus de d cision et peut

remettre en cause les recommandations

(cid:1) Utilisation de mod les et de plus en plus des connaissances

Premiers SIAD

(cid:1) A lorigine, deux types de SIAD:

(cid:1) incorporant des statistiques et de la recherche op rationnelle,

font une large place aux algorithmes doptimisation et aux

calculs num riques,

(cid:1) tourn s exclusivement vers la gestion de linformation (bases de

donn es, gestion de fichiers et des flux dinformations dans

lentreprise).

II3-ENSI

9

Chapitre 3: SIAD

A.U. 2016-2017

19

20

Premiers SIAD

(cid:1) Une caract ristique commune tous ces syst mes

est linteractivit : pr voir une interaction facilit e

au maximum entre le syst me et lutilisateur.

(cid:1) Lutilisateur doit pouvoir disposer de linformation qui lui

est n cessaire sous sa forme la plus ad quate pour

prendre des d cisions.

(cid:1) La notion dinteractivit dans un SIAD renvoie au r le

indispensable de lutilisateur dans son fonctionnement,

r le non passif qui sous-tend le terme aide la

d cision, mais aussi la qualit de lint gration des

diff rents composants du syst me et la nature de

linterface homme/machine.

Pourquoi linteractivit ?

(cid:1) Le processus de d cision sidentifie une recherche

heuristique men e par le d cideur:

(cid:1) le syst me jalonne le processus de recherche laide

dindicateurs et dinformations.

(cid:1) le d cideur, en fonction de ces informations produites

lissue du traitement des donn es, continue lexploration

heuristique des actions possibles, ou arr te si tout lui indique

que la solution construite rencontre ses buts de fa on

satisfaisant

(cid:2) coop ration entre le d cideur et le syst me informatique ne

peut tre fructueuse que dans le cadre dun syst me

(cid:2) conception dun SIAD r side dans

linstauration dun

v ritable dialogue entre lhomme et la machine

II3-ENSI

10

Chapitre 3: SIAD

A.U. 2016-2017

21

22

EN R SUM : SIAD ET INTERACTIVIT

(cid:1) Un S.I.A.D est syst me homme-machine qui, travers un dialogue

permet un d cideur damplifier son raisonnement dans

lidentification et la r solution de probl mes mal structur s.

(cid:1) Lexpression syst me homme-machine met laccent sur la notion de

couplage entre un syst me artificiel (un logiciel) et une personne qui

son propre mode de raisonnement.

(cid:1) La notion de dialogue doit permettre un contr le partag entre le

syst me dune part et lutilisateur dautre part.

(cid:1) Le dialogue renvoie la communication bidirectionnelle qui sinstaure

entre le d cideur et le syst me mais aussi avec les autres partenaires

impliqu s dans la d cision.

(cid:1) Dans le processus de d cision : il nest plus question de fournir une

solution un probl me mais daccompagner et daider lutilisateur

dans son propre raisonnement.

Un SIAD a quelle structure?

Plusieurs structures&.

II3-ENSI

11

Chapitre 3: SIAD

A.U. 2016-2017

23

24

Structure (1) dun syst me daide la d cision

de Sprague

(cid:1) Sprague et Carlson

identifient

trois composants

fondamentaux dun SIAD:

(cid:1) Linterface homme-

machine(dialogue),

(cid:1) Un Syst me de Gestion de

Bases de Donn es (SGBD),

(cid:1) Un Syst me de Gestion de

Bases de Mod les (SGBM).

Un syst me de gestion et de g n ration de

dialogue (interface utilisateur)

(cid:1) Il constitue linterface entre lutilisateur et le reste du

syst me.

(cid:1) Par linterm diaire des interfaces g r es par ce module,

le d cideur acc de aux donn es et aux fonctions de

calcul,

(cid:1) le syst me utilise le m me vecteur pour lui communiquer

le r sultat des manipulations quil a effectu es.

(cid:1) Les changes sont dautant plus favoris s que les

repr sentations des r sultats correspondent aux

repr sentations mentales du d cideur.

(cid:1) Ainsi, le d cideur peut exercer son contr le et effectuer

sa recherche heuristique dans de bonnes conditions.

II3-ENSI

12

Chapitre 3: SIAD

A.U. 2016-2017

25

26

Un syst me de gestion et de g n ration

de dialogue (interface utilisateur)

(cid:1) Une interface utilisateur devant supporter les d cideurs

travers les phases du processus de d cision est la cl

dune utilisation r ussie de tout SIAD.

(cid:1) Elle inclut toutes les m thodes dentr es/sorties par

lesquelles les donn es sont introduites et les r sultats et

informations sont affich s par le SIAD.

(cid:1) Elle permet une session interactive dynamique et un

change dinformations en temps r el entre lutilisateur

et le syst me.

(cid:1) caract ristiques sp cifiques consid rer lors de la

conception dinterface utilisateur : accessibilit ,

flexibilit , interactivit , ergonomie, etc.

Comment se fait ce dialogue ?

(cid:1) Le module du dialogue manipule des repr sentations.

(cid:1) Suivant les types de repr sentations, l'utilisateur est

invit r agir sur des graphiques, du texte, etc.

(cid:1) Il y a cinq techniques pour organiser le dialogue:

(cid:1) Le type question- r ponse

(cid:1) Le type commande

(cid:1) Type masque

(cid:1) Type menu

(cid:1) Type environnement

II3-ENSI

13

Chapitre 3: SIAD

A.U. 2016-2017

Le type question-r ponse

27

(cid:1) C'est l'un des premiers utilis s.

(cid:1) Il correspond un dialogue de type:

(cid:1) Nom?

(cid:1) Age ?

(cid:3) Ce type de dialogue n cessite la connaissance de la syntaxe

des r ponses.

: Cet inconv nient est surmont gr ce la repr sentations des

r ponses possibles.

Exemple:

(cid:1) Type de cr dit (1: construction, 2: personnel, 3: entreprise)

Ce type de dialogue est bien adapt aux utilisateurs sans aucune

exp rience.

(cid:3) L'inconv nient est qu'on ne peut pas revenir sur certaines

r ponses pour les corriger.

Type commande

28

(cid:1) Ce style de dialogue correspond l'utilisation d'un

langage de commandes simple mais qui se transforme

rapidement en un langage de programmation.

(cid:1) L'utilisateur non informaticien est vite d pass .

Exemple

(cid:1) For ann e 1984

(cid:1) Display Co t

II3-ENSI

14

Chapitre 3: SIAD

A.U. 2016-2017

Type masque

29

(cid:1) Ce type correspond au cas o l'on demande de remplir

l' cran des zones pr d finies.

(cid:1) Un masque est une zone d' cran dans laquelle il

reste des zones compl ter.

(cid:1) C'est une am lioration sensible du premier style.

(cid:1) Le masque permet une certaine v rification de la

syntaxe.

(cid:1) Nom : ------------------------

(cid:1) Adresse : -----------------------------

(cid:1) Date de naissance ------

Type menu

30

(cid:1) Le plus connu des styles de dialogue est celui qui

proc de par menus. Il est facile d'utilisation mais

n cessite l'usage de menus hi rarchis s lorsque le

nombre de fonctionnalit s devient important.

(cid:1) On peut proc der de deux mani res :

(cid:1) taper le premi re lettre de l'option

(cid:1) d placer le curseur avec la souris;

II3-ENSI

15

Chapitre 3: SIAD

A.U. 2016-2017

Type environnement

(cid:1) C'est le style de dialogue le plus riche car il simule

l'environnement de l'utilisateur aussi bien en ce qui

Publicité

concerne les repr sentations que les moyens de les

manipuler.

(cid:1) L'utilisateur retrouve sous forme d'ic nes, les images

habituelles de son environnement (Macintoshs ont

t les premiers les utiliser sous forme de

poubelles, de feuilles pour les fichiers, etc.).

(cid:1) Ce mode de dialogue s'est impos dans les

nouvelles applications.

Un Syst me Gestionnaire de Base de

Donn es (SGBD)

31

32

II3-ENSI

16

Chapitre 3: SIAD

A.U. 2016-2017

Donn e, information et d cision

33

(cid:1) Donn e: repr sentation abstraite et l mentaire de la

valeur dune propri t , dun objet, dun ph nom ne ou

dun v nement. Elle peut tre de type textuel,

num rique, image, son, tactile, ou m me tacite.

(cid:1) Information: collection significative des donn es

d crivant l tat dun objet, dun ph nom ne ou dun

v nement.

(cid:1) D cision: un choix entreprendre

Donn e (cid:2) d cision

34

evaluer

peser

synth se

analyser

s lectionner

rassembler

D cision

Jugement

Id e

Information structur e

Information

Donn e

Choix

Mod lisation

Intelligence

II3-ENSI

17

Chapitre 3: SIAD

A.U. 2016-2017

Un Syst me Gestionnaire de Base de Donn es

(SGBD)

(cid:1) Associ une base de donn es qui stocke, organise, trie

et remonte les donn es pertinentes pour un contexte

particulier de d cision ;

(cid:1) Le module Base de donn es assure la fonction de

m moire ; il stocke non seulement les donn es, de fa on

permanente ou temporaire, mais il g re galement

volatiles ainsi que

lenregistrement de donn es

leffacement de ces donn es

selon le souhait de

lutilisateur.

Un Syst me Gestionnaire de Base de

Donn es (SGBD)

35

36

(cid:1) Les donn es volatiles

correspondent aux r sultats

obtenus au cours de traitements des donn es.

(cid:1) Les donn es permanentes sont les statistiques ou autres

donn es qui d crivent la situation courante et pass e.

Parmi ces donn es, il peut aussi y avoir des estimations

concernant

param tres

de

environnementaux.

l volution

certains

(cid:1) Dans un SIAD, un syst me de base de donn e, doit

mettre en corr lation des donn es de diff rentes

sources, permettre une recherche rapide de donn es

par des requ tes et des rapports et r aliser des t ches

de recherche et de manipulation complexe de donn es.

II3-ENSI

18

Chapitre 3: SIAD

A.U. 2016-2017

37

38

Un Syst me Gestionnaire de Base de

Mod les (SGBM)

Un Syst me Gestionnaire de Base de Mod les

(SGBM)

(cid:1) Associ une base de mod les qui poss de un r le

similaire au syst me gestionnaire de base de donn es

except quil organise, trie, stocke les mod les

(cid:1) Le module Mod le de donn es contient lensemble

des mod les et des proc dures de calcul utilis s dans

les diff rents traitements standards des donn es mis

disposition de lutilisateur.

(cid:1) Si les proc dures de repr sentation int grent une

dimension spatiale (cartes g ographiques, plan dusine

par exemple) alors on est face un Syst me Spatial

dAide la D cision Spatial Decision Support System

(SDSS) .

II3-ENSI

19

Chapitre 3: SIAD

A.U. 2016-2017

Un Syst me Gestionnaire de Base de

Mod les (SGBM)

39

(cid:1) Un mod le est la repr sentation d'une certaine r alit qui

vise un certain objectif.

(cid:1) Les mod les diff rent selon les objectifs qu'ils visent,

savoir :

(cid:1) D crire : Dans le cas o le ph nom ne est nouveau, le mod le

cherche le repr senter.

(cid:1) Expliquer : Le mod le peut aller plus loin que la description

initiale. Il aura pour but de fournir une explication (tenter

d'expliquer les ventes en fonction de certains chiffres).

(cid:1) Pr voir : le mod le peut fournir les moyens d' valuer les

cons quences de certaines options.

(cid:1) Prescrire : le mod le en fonction des donn es, peut proposer

la solution adopter

Mod lisation

40

(cid:1) Il faut:

(cid:1) d finir les fronti res de la mod lisation : d finir ce

qui est l'int rieur du syst me mod liser, et ce

qui est son environnement

(cid:1) d finir le niveau de d tail auquel il faut s'arr ter.

(cid:1) choisir le type de mod lisation appropri

(cid:1) choisir l'outil de mod lisation

II3-ENSI

20

Chapitre 3: SIAD

A.U. 2016-2017

41

42

Quel Type de variables utiliser

dans un mod le?

(cid:1) Tout mod le exprime des relations avec des

variables.

(cid:1) Ces derni res pouvant prendre la forme d'objets de

la r alit mod liser.

(cid:1) Toutefois chaque variable joue un r le particulier

dans le mod le et il est n cessaire de bien les

identifier

(cid:1) On distingue:

(cid:1) Variables exog nes

(cid:1) Variables structurelles

(cid:1) Variables de contr le

(cid:1) Variables endog nes

Variables exog nes

(cid:1) Il s'agit de toutes les variables ext rieures au

syst me mais cr ant des perturbations que le

syst me subit ou auxquelles il r agit.

(cid:1) Ce sont des variables qui expriment l'environnement

du mod le.

Exemple:

(cid:1) le taux d'inflation pour un syst me bancaire.

II3-ENSI

21

Chapitre 3: SIAD

A.U. 2016-2017

43

44

Variables structurelles

(cid:1) Ce sont les variables de fonctionnement du

syst me.

(cid:1) Ces variables expriment une certaine permanence

du syst me.

Exemple:

(cid:1) la quantit de mati re premi re n cessaire pour la

fabrication d'un produit.

Variables de contr le ou de d cision

(cid:1) Se sont les variables exprimant:

(cid:1) un choix,

(cid:1) une option ,

(cid:1) une hypoth se.

(cid:1) Il s'agit de variable de contr le dans la mesure o

l'utilisateur exerce un contr le sur elles.

Exemple: Prix de vente

II3-ENSI

22

Chapitre 3: SIAD

A.U. 2016-2017

45

46

Variables endog nes - de r sultats

(cid:1) Des variables internes

(cid:1) Jouent deux r les:

(cid:1) Elles peuvent exprimer des r sultats (un chiffre

d'affaire, un co t total, &).

(cid:1) Les autres seront des variables interm diaires dans les

calculs. Elles sont calcul es dans une formule, une

quation, une r gle, &

Classification des mod les selon le type

des variables

(cid:1) Mod le d terministe ou probabiliste

Si les variables exog nes sont:

Publicité

(cid:1) fixes et connues : mod le d terministe

(cid:1) Al atoires, soumises une certaine loi de probabilit : mod le

probabiliste

II3-ENSI

23

Chapitre 3: SIAD

A.U. 2016-2017

47

48

Classification des mod les selon le type des

variables

(cid:1) Mod le discret ou continu

Si la repr sentation du temps dans le mod le est:

(cid:1) sous

la forme d'intervalles de taille cons quente (e.g.,

planification budg taire: cas discret)

(cid:1) sous forme de variations sur de tr s petits intervalles de

un ensemble

temps

d' quations souvent diff rentielles : cas continu)

(le mod le est gouvern

par

(cid:5) 1er cas ______ ______ _______

1er mois 2 me mois 3 me mois

(cid:5) 2 me cas ________________________________

Classification des mod les selon le

type des variables

(cid:1) Mod le qualitatif ou quantitatif

(cid:1) Calculs sur des nombre: mod le quantitatif.

(cid:1) Quand on r fl chit en termes de jugements bons ou

mauvais, souhaitables ou non, ou de descriptions

symboliques, hausse ou baisse, ou de dessins,

organigrammes, graphes: mod le qualitatif.

II3-ENSI

24

Chapitre 3: SIAD

A.U. 2016-2017

49

50

Type de mod les de d cision

(cid:1) Mod les de planification

(cid:1) Mod les de simulation de Mont -Carlo

(cid:1) Mod les de programmation math matique

(cid:1) Mod les de d cision multicrit res

(cid:1) Etc&

Mod le de planification

(cid:1) Utilis lors dun probl me de projection dans le temps

des activit s qui doivent tre g rer et contr ler

(cid:1) La structure du mod le: temporelle et tabulaire (sous

forme de table)

(cid:1) Il s'agit de mod les g n ralement d terministes, discrets

et quantitatifs

(cid:1) Les outils utilis s ici sont les tableurs (excel)

II3-ENSI

25

Chapitre 3: SIAD

A.U. 2016-2017

Planification

51

(cid:1) On s'int resse:

(cid:1) aux valeurs des variables endog nes (profit, co ts totaux,

endettement&)

(cid:1) en fonction du temps (mois, trimestre, ann es)

(cid:1) sur la base de variables exog nes estim es (taux de

change, taux d'inflation, &)

(cid:1) et de variables structurelles connues comme les co ts

unitaires de fabrication ou les quantit s de mati re premi re

n cessaire.

(cid:1) Le but: tester l'effet des variables de contr le et des

variables exog nes sur des variables endog nes

Mod le de planification

52

(cid:1) La caract ristique principale d'un mod le de planification est

sa structure tabulaire vidente.

(cid:1) les lignes: des variables interd pendantes

(cid:1) les colonnes repr sentent des intervalles de temps sur lesquels les

variables en ligne prennent leurs valeurs.

(cid:1) En g n ral, l'unit de temps est constante (e.g., par mois,

trimestre, &)

(cid:1) La mani re dont les variables en ligne sont calcul e: homog ne

c. .d les formules de calcul sont les m mes d'une p riode une

autre.

II3-ENSI

26

Chapitre 3: SIAD

A.U. 2016-2017

53

54

Utilisation du mod le de planification

(cid:1) Simulation du type What if

(cid:1) Etudes de sensibilit

(cid:1) Recherche d'objectifs

Simulation what if&

(cid:1) Evaluer l'impact de diff rentes hypoth ses portant sur des

variables de contr le, structurelles et m me exog nes et

se traduisant par des r sultats sur des variables

endog nes exprimant les performances du syst me

mod lis .

(cid:1) Modifier certaines valeurs et le mod le recalcule tous les

effets induits sur des variables endog nes.

(cid:1) Il s'agit donc d'une projection de la modification effectu e

sur tout type de variable autre qu'endog ne. Il s'agit l de

simulation ou "what if".

(cid:1) Les tableurs se pr tent bien ce genre d'utilisation car ils

ont l'avantage de l'int ractivit permettant d'effectuer

rapidement de multiples essais/erreurs.

II3-ENSI

27

Chapitre 3: SIAD

A.U. 2016-2017

tude de sensibilit

55

(cid:1) Etudier la sensibilit d'une variable endog ne aux

variations d'une variable d'un autre type.

(cid:1) Dans ce cas l , on d sire savoir l'importance que la

variable structurelle ou exog ne ou de contr le a sur

une variable endog ne.

(cid:1) Dans lenvironnement dun tableur, ce genre dutilisation

oblige cr er une ou plusieurs cellules de calcul pour

chaque couple de variables auquel on sint resse.

Exemple

56

(cid:1) Vente: variable exog ne

(cid:1) Prix de vente: variable de contr le

(cid:1) B n fice: variable endog ne

(cid:1) Savoir de quel pourcentage varie un b n fice

quand les ventes augmentent de 10% ou bien

quand le prix de vente varie de 1%.

II3-ENSI

28

Chapitre 3: SIAD

A.U. 2016-2017

57

58

Recherche dobjectifs

(cid:1) Obtenir pour une variable endog ne, une certaine

valeur et de voir comment une autre variable, autre

quendog ne doit tre alt r e pour obtenir un tel

r sultat.

Exemple 1:

(cid:1) Quelles devaient tre les ventes (exog ne) pour que

le b n fice (endog ne) soit gal 100.

Exemple 2:

(cid:1) Quelle devrait tre la capacit (contr le) de lusine

pour atteindre un taux de rentabilit (endog ne) de

10%.

Recherche dobjectifs

(cid:1) La variable endog ne est le r sultat dun calcul par

une formule alors quici la perspective est renvers e

puisquon la fixe une valeur.

(cid:1) Il existe deux solutions :

1. R crire le mod le. R soudre par des what if

successifs sur la variable modifier jusqu ce que la

variable cible atteigne la valeur souhait e.

2. On peut galement avoir recours des options du tableur

afin datteindre automatiquement un objectif vis (option:

cible de Excel).

II3-ENSI

29

Chapitre 3: SIAD

A.U. 2016-2017

59

60

Mod le de simulation mont -carlo

(cid:1) Utilis face des v nements al atoires

(cid:1) Reproduire un ph nom ne dont on veut comprendre le

comportement

(cid:1) Principe:

(cid:1) G n rer au hasard des v nements, conform ment ce que

l'on sait de leur distribution statistique.

(cid:1) On est dans le cas des mod les statistiques, discrets et

quantitatifs.

(cid:1) Les logiciels de type tableurs sont galement utilis s dans ce cas.

Mod les de programmation

math matique

(cid:1) Des mod les d terministes, discrets et quantitatifs

(cid:1) Une formulation math matique aide trouver une

solution optimale.

II3-ENSI

30

Chapitre 3: SIAD

A.U. 2016-2017

61

62

Mod les de d cision multicrit res

(cid:1) Si on est face des situations dans lesquelles il n'est pas

possible de d finir une variable unique dont la

maximisation ou la minimisation permettent de d finir la

qualit de la solution.

(cid:1) On est alors en face de situations dont le caract re essentiel

est la multiplicit des variables qui comptent dans la

d cision.

(cid:1) Les m thodes de d cision multicrit res apportent une aide

au processus de d cision

(cid:1) Certains logiciels adapt s ces mod les: FirstChoice.

Structure dun SIAD de Sprague

(cid:1) Cette structure nest pas suffisante pour caract riser

un SIAD et le diff rencier des syst mes

dinformation classiques.

(cid:1) Il est beaucoup plus significatif dajouter quun SIAD

Publicité

est un r solveur de probl mes (Problem Solver).

II3-ENSI

31

Chapitre 3: SIAD

A.U. 2016-2017

63

64

Structure (2) dun syst me daide la d cision

de Marakas

(cid:1) En se basant sur les diverses

architectures existantes,

Marakas

propose une architecture

g n rale faite de cinq

parties distinctes :

(cid:1) Le syst me de gestion de

base de donn es,

(cid:1) le syst me de gestion de

base de mod les,

(cid:1) le syst me de gestion de

base de connaissances

(moteur de connaissances),

(cid:1) linterface utilisateur et les

utilisateurs

Donn e, information, connaissance et

d cision

(cid:1) Donn e: repr sentation abstraite et l mentaire de la valeur

dune propri t , dun objet, dun ph nom ne ou dun

v nement. Elle peut tre de type textuel, num rique, image,

son, tactile, ou m me tacite (ou implicite).

(cid:1) Information: collection significative des donn es d crivant

l tat dun objet, dun ph nom ne ou dun v nement.

(cid:1) Connaissance: repr sentation abstraite dun l ment dune

r flexion ou dun raisonnement propos de l tat dun

objet, dun ph nom ne ou dun v nement. Cest une

information valid e et retenue comme r gle.

(cid:1) D cision: un choix entreprendre

II3-ENSI

32

Chapitre 3: SIAD

A.U. 2016-2017

65

66

Un Syst me de Gestion de Base de Connaissances

(SGBC ou moteur de connaissances)

(cid:1) Un SGBC remplit les t ches relatives:

(cid:1) la reconnaissance de probl mes

(cid:1) la g n ration de solutions finales ou interm diaires

(cid:1) la g n ration des fonctions relatives la gestion du

processus de r solution de probl mes.

(cid:1) Les connaissances qui sont n cessaires pour r soudre un

probl me sont de deux cat gories:

(cid:1) Les connaissances de domaine servent construire une

repr sentation du syst me qui sera utilis e pour r soudre un

probl me,

(cid:1) Les connaissances de r solution sont faites de savoirs, de

proc dures, de lois et de th ories qui permettent partir

des connaissances de domaine de trouver une solution.

Vers les SIAD intelligents

(cid:1) Outils en provenance de lintelligence artificielle:

renforcer le traitement de linformation en liminant

les informations non pertinentes + pr senter des

faits d duits partir des donn es pr sentes dans

les syst mes dinformation.

(cid:1) Le lien entre lIntelligence Artificielle (IA) et

les

SIAD: SIAD dits intelligents ou SIAD base de

connaissance

II3-ENSI

33

Chapitre 3: SIAD

A.U. 2016-2017

67

68

SIAD intelligents

(cid:1) La recherche d'une solution peut consister d rouler une

suite d' tape fix es par un algorithme de r solution. Cette

approche rencontre des limites car :

(cid:1) Elle suppose que l'int gralit du savoir des experts peut entrer

dans le cadre normatif d'un langage informatique, ce qui n'est

pas le cas. En effet

les experts font souvent appel des

processus heuristiques qui sont le fruit de leur exp rience;

(cid:1) Elle conduit parfois une "explosion combinatoire" qui impose

des temps de calcul inenvisageables.

(cid:1) Deux modes de base de raisonnement plus r pandus sont:

(cid:1) la d duction qui permet de tirer des conclusions partir de

r gles dont on v rifie les pr misses ;

(cid:1) linduction qui conduit aux r gles partir dobservations

partielles conduites suivant des sch mas pr d termin s.

SIAD intelligents

(cid:1) Il est maintenant classique de chercher parmi les outils

de lintelligence artificielle des id es pour am liorer les

performances des SIAD.

(cid:1) Beaucoup de syst mes experts furent explicitement

plac s par leurs concepteurs sous le signe de laide la

d cision. MYCIN fut d s lorigine pr sent comme un

SIAD alors que PROSPECTOR est con u comme le

prolongement des techniques de la d cision bay sienne.

(cid:1) Deux modes fondamentaux dint gration des syst mes

experts dans les SIAD qui sont :

(cid:1) Int gration des syst mes experts dans les composants du

SIAD

(cid:1) Int gration dun syst me expert comme un composant

s par .

II3-ENSI

34

Chapitre 3: SIAD

A.U. 2016-2017

Int gration des syst mes experts dans

les composants du SIAD

(cid:1) Lincorporation des syst mes experts vise enrichir

la fonction des composants particuliers du SIAD ;

(cid:1) Par exemple, lint gration dun syst me expert dans

le syst me de gestion de base de donn es conf re

une capacit de raisonnement la manipulation des

donn es.

(cid:1) Cette int gration particuli re permet aux

utilisateurs de r aliser des requ tes de haut niveau

telles que des interrogations de type Comment ?

et Pourquoi ? .

Int gration des syst mes experts dans

les composants du SIAD

69

70

-raisonnement orient donn es,

-raisonnement orient mod les,

-raisonnement orient interfaces

II3-ENSI

35

Chapitre 3: SIAD

A.U. 2016-2017

Int gration dun syst me expert comme un

composant s par du SIAD

(cid:1) Un syst me expert est ajout au SIAD initial.

(cid:1) Le syst me expert compl te le SIAD dans une ou

plusieurs tapes du processus de prise de d cision.

(cid:1) Le syst me expert fournit les connaissances du

domaine et recommande des strat gies de

r solution durant le processus.

(cid:1) Une telle int gration peut tre conceptualis e tel: un

expert humain charg de la formulation de

strat gies, de linterpr tation et l valuation des

alternatives

Int gration dun syst me expert comme

un composant s par du SIAD

71

72

permet de capturer les

connaissances du domaine et

fournit un guide intelligent durant

le processus de prise de d cision

II3-ENSI

36

Chapitre 3: SIAD

A.U. 2016-2017

73

74

Comment classer les syst mes daide

la d cision?

Classification des S.A.D

(cid:1) Classification au niveau conceptuel

(cid:1) Classification au niveau syst me

II3-ENSI

37

Chapitre 3: SIAD

A.U. 2016-2017

Classification au niveau conceptuel

75

76

(cid:1) Quatre types g n riques de syst mes daide la

d cision :

1.

un SIAD centr donn es : met en relief lacc s la

manipulation dune s rie temporelle de donn es internes

lorganisation et quelquefois de donn es externes;

un SIAD orient mod le: met en relief lacc s la

manipulation dun mod le de simulation, doptimisation,

financier et statistique. Un SIAD orient Mod le utilise des

donn es et des param tres fournis par les utilisateurs pour

aider les d cideurs analyser une situation;

un SIAD orient documents fournit une expertise de

r solution de probl mes sp cialis s, stock s comme des faits,

des r gles,& ;

un SIAD orient communication supporte plus quune

personne travaillant sur une t che partag e: les syst mes

daide la d cision de groupe (GDSS);

2.

3.

4.

Classification au niveau syst me

(cid:1) Quatre types de syst mes d cisionnels en fonction

de la t che r aliser:

EIS (Executive Information System)

1.

2. DSS (Decision Support System) ou SIAD

3. MIS (Management Information System)

4. GIS (Geographic Information System)

II3-ENSI

38

Publicité

Chapitre...