Création de la base de données (input)

Création de la base de données (input)

Qu’est-ce qu’une décision ?

Du latin decisĭo, la décision est une détermination ou une résolution que l’on prend sur une certaine chose ou sur un sujet. En général la décision marque le début ou met fin à une situation autrement dit elle impose un changement d’état. En d’autre terme, elle peut être définit comme étant un «acte par lequel un ou des décideurs opèrent un choix entre plusieurs options permettant d’apporter une solution satisfaisante à un problème donné ». Cette notion de décision a évolué dans le temps au fur et à mesure que ce sont transformés et complexifiés les procédures de prise de décision. Au sens classique du terme on assimile la décision à l’acte par lequel un individu (disposant du pouvoir de décider), prend les mesures favorisant la création et la répartition des richesses dans une entreprise en s’appuyant sur un ensemble d’informations à sa disposition sur le marché. Dans son approche plus moderne, la prise de décision apparaît plutôt comme « un processus d’engagement progressif, connecté à d’autres, marqué par l’existence reconnue de plusieurs chemins pour parvenir au même et unique but » (L.Sfez).

Les évolutions du concept de décision est révélatrice d’un certain nombre d’évolutions dans la manière d’appréhender le processus de la prise de décision. La décision n’est plus un acte unique et constant fondé sur la recherche du profit mais repose sur un ensemble successif de décisions de moindre portée. La décision n’est plus fondée sur la recherche d’un seul objectif mais intègre un nombre plus important de variables. La décision intervient dans un contexte plus aléatoire dans le sens ou la manière d’atteindre l’objectif poursuivi peut passer par différents types d’actions. Ces évolutions sont compréhensibles car elles ne font que souligner les mutations du système productif. L’environnement de l’entreprise est devenu plus complexe, plus incertain aussi et la prise de décision ne repose plus sur un seul individu mais peut être partagée entre un nombre élevé d’acteurs agissant au sein de l’entreprise. Cette multiplication du nombre de décideurs reflète par ailleurs la diversité des décisions qui doivent être prises dans une entreprise.

Définition de la prise de décisions :

On entend par prise de décision le processus qui consiste à faire un choix parmi plusieurs alternatives. La prise de décision peut apparaitre dans n’importe quel contexte de la vie quotidienne, aussi bien au niveau professionnel que sentimental ou familier, etc. Le processus, en son essence, permet de résoudre les divers défis que l’on doit surpasser. Lorsqu’il s’agit de prendre une décision, plusieurs facteurs sont mis en échec. L’idéal, c’est de faire appel à sa capacité de raisonnement pour être sur la bonne voie. Cette voie est jugée mener à une nouvelle étape ou, du moins, permettre de résoudre un conflit réel ou potentiel. Toute prise de décision doit inclure une grande connaissance du problème. En l’analysant et en le comprenant, il est alors possible de trouver une solution. Bien entendu, face à des questions simples (par exemple, décider si l’on boit de l’eau ou du jus au repas), la prise de décision a lieu pratiquement toute seule et sans aucun raisonnement complexe ou profond. En revanche, face à des décisions plus transcendantales pour la vie, le processus doit être réfléchi et soigné. Lorsqu’un jeune doit choisir quelles études poursuivre après le lycée, il doit prendre une décision raisonnée, étant donné que ce choix donnera lieu à d’importantes conséquences. Dans le cadre des entreprises et des affaires, la prise de décisions est une partie très importante du management et de la gestion. Chaque décision transcendante pour une compagnie implique de grandes recherches et études, ainsi que la collaboration entre des équipes multidisciplinaires.

L’intuition, le jugement et la créativité dans la prise de décision :

Les décisions basées sur l’intuition sont celles où on ne connaît pas les facteurs reliés au problème ou celles où il est peu familier avec les solutions généralement adoptées. Son choix se portera alors vers une solution sans avoir procédé à une analyse poussée. En définitive, cette approche empirique est fondée sur le vécu du gestionnaire. Les décisions basées sur le jugement du gestionnaire sont également très courantes dans le travail d’un gestionnaire. Les connaissances et l’expérience accumulées dans la fonction qu’il détient ou même au sein de l’entreprise peuvent lui être d’un grand secours dans la prise de décision portant sur de nombreux problèmes routiniers. Son expérience lui a appris à recourir à un ensemble de règles de routine d’une efficacité éprouvée. Son sens commun lui permet de prendre une multitude de décisions quotidiennes sans faire d’analyse détaillée de la situation puisqu’elle lui est familière. Il est difficile de conclure que la prise de décision consiste en un exercice objectif, rationnel et systématique. La prise de décision est un processus mental effectué par un être humain et donc lié à tous les aspects négatifs et positifs caractérisant l’individu. La recherche de la solution idéale comportant le rendement maximum et la consommation minimum de ressources n’est pas la caractéristique quotidienne de tous les gestionnaires. D’où, le gestionnaire devra faire preuve de créativité dans le choix de la solution pour tenter d’obtenir le maximum d’avantages tout en minimisant les coûts reliés à sa décision.

Les catégories de prises de décisions et leurs fondements : En plus de faire face à différentes catégories de problèmes, les gestionnaires se retrouvent dans différentes situations de prises de décision. Les décisions peuvent être courantes, adaptatives, novatrices, programmées et non programmé.

• Les décisions novatrices ou décisions non programmées : Uniques, exceptionnelles et non structurées, ces décisions se prennent rarement. Les décisions novatrices comportent une bonne part d’incertitude et ne résultent pas de l’application de règles déterminées. On peut y inclure, entre autres, la décision de lancer une nouvelle gamme de produits, de changer de réseau de distribution. Pour prendre de bonnes décisions novatrices, il faut avoir un jugement sûr, une imagination créative et un esprit d’analyse, et recourir à des méthodes quantitatives afin d’arriver à un meilleur choix.

•Les décisions adaptatives : Ces décisions représentent des choix que font les gestionnaires en réaction aux changements observés sur le marché. Au contraire de ceux qui ont à prendre une décision novatrice, les cadres qui ont à faire un choix adaptatif peuvent s’être déjà trouvés dans des circonstances semblables. Ils connaissent alors dans une certaine mesure les conditions qui s’appliquent de même que le résultat potentiel de leur décision. Le risque en cause demeure toutefois important et plusieurs cadres participent en général au processus décisionnel. Règle générale, ce type de décisions que prennent les gestionnaires est en réaction aux décisions prises par les compétiteurs. Ils veulent ainsi maintenir leur part de marché.

• Les décisions courantes ou les décisions programmées : Les décisions de cette nature apportent une solution à des problèmes simples et répétitifs qui surviennent fréquemment comme le choix d’un mets pour le dîner ou des vêtements à porter selon la circonstance. Dans le monde des affaires, on prend des centaines de décisions à caractère répétitif, le plus souvent en respectant un ensemble de règles, de marches à suivre ou de mesures établies. Une politique administrative peut en effet faciliter la prise de décision courante. On peut ainsi adopter une règle stipulant par exemple:

Détection des anomalies comptables et financières :

En fait, cette utilisation de l’intelligence artificielle est loin d’être nouvelle. Les banques utilisent les réseaux neuronaux artificiels depuis 1987 pour détecter les charges et les réclamations hors normes, lesquelles sont ensuite inspectées par un être humain. Elles s’en servent également pour détecter les usages frauduleux de cartes bancaires. Ce qui est nouveau, c’est que cela pourra être démocratisé : une simple PME (Petite et moyenne entreprise) pourra bénéficier de ce genre de protection. Le programme apprendra au fur et à mesure que l’entreprise enregistrera des transactions via le système d’information. Il en déduira tout un tas d’indicateurs, montant moyen des factures fournisseurs, saisonnalité des revenus, ventilation des dépenses, cycles de croissance et de régression, etc. Le programme comparera ses extrapolations avec des bases de données plus vastes contenant des informations concernant d’autres entreprises du même secteur d’activité, géographique, etc. Un client qui habituellement règle à 30 jours a un retard de paiement inhabituel de 60 jours ? Le programme enverra une notification.

Il pourra évaluer la probabilité de malversation d’un employé gérant ce client en estimant son niveau de “confiance” lié à son ancienneté, son comportement, ses retards, les réclamations passées, etc. Suivant les données des années passées et les prévisions de ventes, le programme conclut que vous aurez un large excès de trésorerie, bien au delà de votre besoin en fond de roulement. Il pourra alors vous le notifier en vous indiquant plusieurs options à choisir : distribuer une partie aux actionnaires, effectuer un remboursement anticipée d’une dette, démarrer un investissement. Il pourrait même prendre la décision de placer automatiquement le surplus de trésorerie sur des produits financiers qu’il aura lui-même sélectionnés… La détection d’anomalie peut être appliquée à d’autres domaines comme les vols en stock, l’usage abusif de biens sociaux, un employé ne travaillant pas, etc.

Table des matières

I. Introduction Générale
Chapitre 1 : Généralité sur la prise de décision et l’intelligence artificielle
1.1 Introduction
1.2 La prise de décision
1.2.1 Qu’est-ce qu’une décision ?
1.2.2 Définition de la prise de décisions
1.2.3 Qu’est ce que le processus de prise de décision ?
L’Intelligence
La Modélisation
Le Choix
Le Contrôle
1.2.4 L’univers de la prise de décision
1.2.5 Les catégories de problèmes
Les problèmes urgents
Les problèmes non urgents
Les problèmes d’opportunité
1.2.6 L’intuition, le jugement et la créativité dans la prise de décision
1.2.7 Les catégories de prises de décisions et leurs fondements
1.3 L’intelligence artificielle
1.3.1 Historique
1.3.2 Qu’est ce que l’intelligence ?
1.3.3 Définition de l’intelligence artificielle
Autre définitions de l’intelligence artificielle
Des systèmes qui pensent comme les humains
Des systèmes qui agissent comme les humains
Des systèmes qui pensent rationnellement
Des systèmes qui agissent rationnellement
1.3.4 Les tendances de l’intelligence artificielle
1.3.5 Multiples applications de l’intelligence artificielle déployées dans la vie quotidienne
Les finances
Le cyber sécurité
La médecine .
Les jeux vidéo
1.3.6 Le futur de l’intelligence artificielle
1.3.6.a Les applications du futur
Les voitures autonomes
La robotique
Les objets connectés
Le bâtiment connecté
1.3.6.b Les technologies en cours de développement
Des machines qui se souviennent
La technologie de mémoire associative
L’intelligence artificielle quantique
1.3.7 Avantages et inconvénients de l’intelligence artificielle
1.3.7.a Les avantages
1.3.7.b Les inconvénients
1.4 Conclusion
Chapitre 2 : La prise de décision et l’intelligence artificielle dans l’entreprise
2.1. Introduction
2.2. La prise de décision dans l’entreprise
2.2.1 Les différents types de décisions
2.2.1.1 Classification des décisions selon leurs degrés de risque
Les décisions « certaines »
Les décisions « aléatoires »
Les décisions « incertaines »
2.2.1.2 Classification des décisions selon leurs niveaux d’importance
Les décisions stratégiques
Les décisions tactiques ou de pilotage
Les décisions opérationnelles
2.3 Les décideurs
2.4 Caractéristiques des différents types de décision
Analyse de l’objectif
Collecte de l’information
Définition des options possibles
Comparaison et évaluation de ces options
Choix d’une option
2.5 L’intelligence artificielle dans l’entreprise
Détection des anomalies comptables et financières
La reconnaissance automatique de produits
Etudes des comportements en magasin
Détermination automatique des nomenclatures de production
Support client en ligne automatique
2.5.2 L’impact de l’intelligence artificiel dans les entreprises
2.5.3 Inconvénients de l’intelligence artificielle dans une entreprise
2.6 Les outils d’aide à la décision
2.6.1 Qu’est-ce qu’une aide à la décision ?
2.6.2 Les bénéfices d’un outil d’aide à la décision
2.6.3 Comment réaliser un outil de prise de décision
2.6.4 Comment faire alors pour s’assurer de prendre les meilleures décisions?
Conçus sur mesure pour les besoins de l’entreprise
Automatisés, souples et dynamiques
Évolutifs
Précis
Simples à utilisés
2.6.5 Les types de système d’aide à la décision
Les systèmes d’information organisationnels
Les Systèmes Interactifs d’Aide à la Décision
Les Systèmes experts (SE)
Les réseaux neuronaux (RN)
2.6.6 Exemple sur les outils d’aide à la décision
Département de production
Département de maintenance
Département de logistique
Département de marketing et commercialisation
2.6.6. B Analyse de décision dans l’incertitude
Critère de MaxiMax
Critère de Wald ou MaxiMin
Critère de Savage ou « regret MiniMax »
Critère de Laplace
Critère d’Hurwicz
Critère de Bernouilli
Comparaison des critères pour traiter l’incertitude
2.7 L’aide de l’intelligence Artificielle à la prise de décision
2.8 Conclusion
Chapitre 3 : Résolution du problème de Groupe Kherbouche (Classification des tubes PEHD)
3.1 Introduction
3.2 Présentation du Groupe Kherbouche
3.2.1 Présentation de la filiale Canal Plast
3.2.2 L’organigramme de la société
3.2.3 Processus de production
3.2.3.a Unité PEHD
3.2.3.b Unité PVC
3.3 Cas d’étude
A. Résolution du problème à l’aide des méthodes de prise de décision
A.1 Modélisation du cas d’étude par un arbre de décision
A.2 Processus de résolution de problèmes
a. Indentification du problème
b. Recherché et analysé les causes racines
c. Analyse des faits
d. Représentation des informations
e. Préparation des solutions
f. Mise en oeuvre la solution
B. Simulation du problème à l’aide de l’intelligence artificielle sur MATLAB
B.1 C’est quoi une classification automatique ?!
B.2 L’apprentissage supervisé (la classification supervisée)
B.2.1 Problématique en générale
B.2.2 Les algorithmes de classification
B.2.2.1 C’est quoi l’algorithme K-NN ??
– Les avantages de l’algorithme K-NN
B.2.2.2 Qu’est ce qu’un réseau de neurones ??
B.3 Présentation du logiciel MATLAB
B.3.1 Simulation sur MATLAB
a. Simulation à l’aide des réseaux de neurones
a.1 Partie programmation
Etape 1 : Création de la base de données (input)
Etape 2 : Création des sorties (output)
Etape 3 : Création du réseau de neurones et l’apprentissage du réseau
Etape 4 : Evaluation de la performance du réseau de neurones
Etape 5 : Classification des nouvelles données
a.2 Partie exécution
b. Simulation à l’aide de l’algorithme k-nn
b.1 Partie programmation
b.2 Partie exécution
B. 4 Comparaison des résultats de la classification (réseau de neurones, algorithme knn et la classification de l’employé)
3.4 Conclusion
Conclusion général
Recherches bibliographiques

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