prise de decision

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  • Publié le : 14 octobre 2014
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Incertitudes et prise de décisions

Yuri M. Ermolieu


1 Introduction

Par ces notes nous souhaitons souligner certaines questions pratiques et importantes relatives à la prise de décisions sous incertitude et risques.
La prise de décisions sous incertitude est un concept aussi vieux que l’humanité. César, traversant le Rubicon prononça « Alea jacta est » (le sort en est jeté) laissantentendre que nos décisions sont affectées par le hasard.
L’incertitude est un élément essentiel pour chaque étude orientée vers l’avenir. La tendance dans la prise de décisions, incluant l’incertitude, est de reporter les décisions jusqu'à ce que les incertitudes soient résolues. Malheureusement, les incertitudes sont inhérentes à pratiquement tous les systèmes relatifs à l’économie, lamétéorologie, la démographie, l’écologie, etc. et elles ne sont jamais résolues. Pour encourager un décisionnaire à agir, nous avons besoin d’outils appropriés pour traiter explicitement les incertitudes impliquées. Quand les effets des décisions ne deviennent évidentes qu`après un temps considérable, les mécanismes de marché purement adaptatifs « essais et erreurs », deviennent inefficaces et doivent êtrecombinés à des mécanismes anticipatives basés sur des modèles, prévisions, réglementations et vérifications.


2 Modèles, analyse verbale

Nous ne pouvons pas tout prédire ou optimiser sans avoir formulé certaines hypothèses sur des schémas des phénomènes : créer un modèle. Parfois les hypothèses sont présentées sous une forme explicite, conduisant à des modèles mathématiques et une analyserigoureuse. Parfois elles sont faites implicitement et ceci conduit à une analyse verbale, fournissant souvent plus de questions que de réponses. Il est impossible de se fonder sur des déclarations telles que « le marché apporte un équilibre entre la demande et les prix » ou « l’adaptation et les améliorations progressives définissent le choix optimal », puisque ce n’est vrai que lorsque desprocessus sous-jacents certaines propriétés, par exemple, lissage, concavité, homogénéité et divisibilité du produit, « environnement » immuable, information complète (certitude) manque de comportement stratégique, absence de facteurs externes et rendement d’échelle croissant. Sinon la « convergence » ne peut pas non plus être prouvée (mathématiquement) sur papier et de tels mécanismes, sans l’aide d’unestructure de contrôle peuvent créer des comportements imprévisibles et des structures d’« enfermement » dangereuses, provoqués par des petites perturbations au stade initial comme c’était le cas dans la précédente Union soviétique.

L’incertitude passe par différents étapes d’un processus de construction de modèle, en commençant par la structure du modèle : purement verbal ou avec des détailsprécis ; quelles sont les variables de conduite ? ; les niveaux d’agrégation et de décomposition (région, pays, univers) coïncidant avec l’incertitude d’information disponible ; les relations entre les variables, par exemple, les équations de diffusion ou uniquement de simples « prédicteurs » comme les coefficients de transfert dont nous avons besoin dans la gestion de la pollution, si nous tenonsen compte les incertitudes des conditions climatiques, relations de « doses et effets », modèles d’émission actuels et projetés, etc.
La modélisation commence souvent par un essai de créer un modèle qui donne sens aux données observées. D’un point de vue formel, il peut être interprété en tant qu’approximation de données disponibles par quelques fonctions comme des fonctions polynômiales, ouautres qui peuvent être données implicitement, comme des solutions d’équations différentielles, ou des réseaux neuronaux et de Petri avec des paramètres inconnus à définir. Puisqu’il peut y avoir des erreurs de mesure, l’« adéquation » doit aussi être perçue donc d’une façon qui conduit souvent à des solutions multiples de procédures d’indentification et à des incertitudes additionnelles de...