Face à des choix difficiles, nous classons souvent les alternatives pour voir comment elles se superposent. Cette approche est omniprésente, utilisée depuis les grandes décisions commerciales et politiques jusqu’aux choix personnels tels que le choix d’un cursus universitaire, d’un lieu de résidence ou d’une préférence de vote politique.
Typiquement, des critères sont identifiés et chacun est « pondéré » selon son importance. Les options sont ensuite notées par rapport à chaque critère et les pondérations sont appliquées. Mais cette approche commune est souvent imparfaite et pas aussi rationnelle qu’il n’y paraît à première vue.
La prise de décision implique généralement de choisir parmi une gamme limitée d’options. Lorsqu’il n’y a qu’un seul critère à considérer, comme le coût, la décision est simple. Normalement, cependant, il y a des avantages et des inconvénients à équilibrer pour chaque option. Un processus connu sous le nom d’analyse décisionnelle multicritères est souvent utilisé pour peser les alternatives de cette manière.
Il existe de nombreuses variantes, mais la méthode de la somme pondérée est le plus courant. Cette technique apparaît superficiellement simple, logique et intuitive. En règle générale, le décideur commence par éliminer toutes les options qui ne répondent pas à une ou plusieurs exigences essentielles, appelées les « besoins ».
La deuxième étape consiste à trier les options restantes dans un ordre selon les préférences. Cet ordre de préférence est basé sur la mesure dans laquelle les options satisfont aux autres exigences, appelées les «désirs». Les besoins doivent être satisfaits, tandis que les désirs sont des attributs à maximiser. Éliminer les options qui ne répondent pas aux besoins est simple, mais combiner les désirs est plus compliqué.
Pour évaluer les options par rapport aux désirs, le décideur dresse un tableau dans lequel les en-têtes de colonne représentent les différentes alternatives et les en-têtes de ligne représentent les désirs. Les scores sont placés dans les cellules du tableau pour représenter la performance de chaque option par rapport à chaque souhait. Certains désirs sont plus importants que d’autres, donc chacun reçoit une pondération d’importance.
En règle générale, les scores et les pondérations, ou «pondérations», sont tous deux choisis sur une échelle de zéro à dix. Chaque score est ensuite multiplié par son poids correspondant et des colonnes supplémentaires peuvent être insérées dans le tableau à cet effet. Les scores pondérés sont ensuite additionnés pour chaque option. Enfin, les options sont classées en fonction de leur score total pondéré.
Une variante est la méthode du produit pondéré, où les scores pondérés pour chaque option sont multipliés ensemble, plutôt qu’additionnés. Il nécessite que toutes les valeurs soient au moins égales à un. Cette méthode favorise de bonnes performances globales, tandis que la méthode de la somme pondérée tolère mieux les grandes variations de performances.
Défauts de l’approche conventionnelle
Une faiblesse de la plupart de ces analyses décisionnelles multicritères est leur dépendance aux valeurs numériques pour exprimer des idées qui dépendent d’une évaluation humaine – en d’autres termes, elles sont « qualitatives ».
Outre ces difficultés, la simple multiplication d’un score par une pondération d’importance comporte des pièges inhérents si une échelle simple comme zéro à dix est utilisée. Lorsqu’un besoin est considéré comme important – a une pondération d’importance élevée – et qu’un candidat obtient de bons résultats par rapport à ce besoin, le score pondéré sera élevé, comme prévu.
Lorsqu’un besoin est considéré comme moins important et qu’une option fonctionne mal par rapport à ce besoin, la méthode attribuera à cette option un score faiblement pondéré. Cependant, comme le besoin en question a une faible importance, l’option ne devrait pas être sévèrement pénalisée et devrait rester en lice.
Idéalement, les scores pondérés les plus bas devraient être ceux attribués aux options avec un score faible par rapport à un besoin fortement pondéré. Ils ne doivent pas être accordés à des options qui obtiennent un score faible par rapport à un besoin qui a une faible pondération et est donc sans conséquence. Ainsi, bien que l’approche standard fonctionne pour identifier les meilleures options, elle est médiocre pour classer les alternatives et donne une fausse impression des pires options.
Envisagez d’utiliser une telle approche pour allouer des fonds, en fonction des demandes de subvention. Les offres concurrentes peuvent être évaluées en fonction de besoins tels que l’innovation, la qualité, la rapidité et le rapport qualité-prix, chacun étant pondéré en fonction de son importance. Les plus petites récompenses doivent être attribuées aux offres ayant obtenu les notes les plus basses par rapport aux critères les plus importants. Au lieu de cela, les offres les moins bien classées sont celles qui obtiennent de faibles scores par rapport aux critères les moins importants.
Une meilleure approche
Ces problèmes peuvent être résolus en utilisant une échelle de notation qui comprend des valeurs négatives. La méthode du mécanisme d’inférence alternative (AIM)effectue les ajustements nécessaires tout en conservant une plage de scores intuitive, telle que zéro à dix.
L’AIM reconnaît que les pires candidats sont ceux qui ont de faibles scores par rapport aux désirs qui ont des pondérations d’importance élevée. D’un autre côté, les candidats qui obtiennent de mauvais résultats par rapport à un besoin sans importance ne sont pas gravement désavantagés.
Le graphique ci-dessous compare l’AIM à l’approche conventionnelle. Les deux méthodes s’accordent sur les meilleures options, qui sont les vertes regroupées en haut à droite. Cependant, les pires options en rouge ou orange se trouvent en bas à gauche avec l’approche conventionnelle et en bas à droite avec AIM.
L’approche conventionnelle comporte une rangée de zéros en bas, car elle classe les candidats de manière égale s’ils obtiennent un score de zéro par rapport à un besoin, quelle que soit son importance. De même, il a une colonne de zéros sur le côté gauche, car il pénalise tous les candidats par rapport à des critères sans importance, quel que soit leur score. En revanche, AIM a beaucoup de jaune sur le côté gauche, indiquant que les scores sans importance ne sont ni bons ni mauvais – une base beaucoup plus logique et rationnelle pour une prise de décision judicieuse.
L’analyse décisionnelle multicritères peut être un excellent outil pour choisir entre différentes options, mais comprendre le mécanisme de pondération est essentiel.
AIM a déjà été décrit dans une revue d’ingénierie spécialisée, mais son appréciation et son adoption plus larges pourraient améliorer la prise de décision dans la société. Le modèle de notation conventionnel n’a persisté que malgré une acceptation aveugle de sa validité.
L’AIM a montré l’intérêt d’approfondir un peu la signification des nombres. Avec une plus grande prise de conscience des modèles rationnels comme AIM, nous pourrions prendre de meilleures décisions dans tous les aspects de notre vie.
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