Processus de réseau analytique - Analytic network process

Le processus de réseau analytique ( ANP ) est une forme plus générale du processus de hiérarchie analytique (AHP) utilisé dans l' analyse décisionnelle multicritère .

AHP structure un problème de décision en une hiérarchie avec un objectif, des critères de décision et des alternatives, tandis que l'ANP le structure en réseau. Les deux utilisent ensuite un système de comparaisons par paires pour mesurer les poids des composants de la structure, et enfin pour classer les alternatives dans la décision.

Hiérarchie vs réseau

Dans l'AHP, chaque élément de la hiérarchie est considéré comme indépendant de tous les autres - les critères de décision sont considérés comme indépendants les uns des autres, et les alternatives sont considérées comme indépendantes des critères de décision et les unes des autres. Mais dans de nombreux cas du monde réel, il existe une interdépendance entre les éléments et les alternatives. L'ANP ne nécessite pas d'indépendance entre les éléments, il peut donc être utilisé comme un outil efficace dans ces cas.

Pour illustrer cela, considérons une simple décision concernant l'achat d'une automobile. Le décideur peut choisir entre plusieurs berlines pleine grandeur à prix modéré. Il peut choisir de fonder sa décision sur trois facteurs seulement : le prix d'achat, la sécurité et le confort. L'AHP et l'ANP fourniraient des cadres utiles à utiliser pour prendre sa décision.

L'AHP supposerait que le prix d'achat, la sécurité et le confort sont indépendants les uns des autres, et évaluerait chacune des berlines indépendamment sur ces critères.

L'ANP permettrait de prendre en compte l'interdépendance du prix, de la sécurité et du confort. Si l'on pouvait obtenir plus de sécurité ou de confort en payant plus pour l'automobile (ou moins en payant moins), l'ANP pourrait en tenir compte. De même, l'ANP pourrait permettre que les critères de décision soient affectés par les caractéristiques des voitures considérées. Si, par exemple, toutes les voitures sont très, très sûres, l'importance de la sécurité en tant que critère de décision pourrait être réduite de manière appropriée.

Littérature et communauté

Des articles académiques sur l'ANP paraissent dans des revues traitant des sciences de la décision, et plusieurs livres ont été écrits sur le sujet.

Il existe de nombreuses applications pratiques de la PNA, nombre d'entre elles impliquant des décisions complexes concernant les avantages (B), les opportunités (O), les coûts (C) et les risques (R). L'étude de ces applications peut être très utile pour comprendre les complexités de l'ANP. La littérature contient des centaines d'exemples élaborés du processus, développés par des cadres, des gestionnaires, des ingénieurs, des MBA et des Ph.D. étudiants et autres de nombreux pays. Une centaine de ces usages sont illustrés et discutés dans L'Encyclique, un dictionnaire des décisions avec dépendance et retour d'expérience.

Les universitaires et les praticiens se rencontrent tous les deux ans au Symposium international sur le processus de hiérarchie analytique (ISAHP), qui, malgré son nom, consacre une attention considérable à l'ANP.

Aperçu des étapes

La compréhension de l'ANP est mieux réalisée en utilisant le logiciel ANP pour travailler avec des décisions déjà prises. L'un des textes standards du domaine donne cet aperçu des étapes impliquées :

  1. Assurez-vous que vous comprenez le problème de décision en détail, y compris ses objectifs, critères et sous-critères, les acteurs et leurs objectifs et les résultats possibles de cette décision. Donnez des détails sur les influences qui déterminent comment cette décision peut sortir.
  2. Déterminez les critères et sous-critères de contrôle dans les quatre hiérarchies de contrôle, une pour chacune des avantages, opportunités, coûts et risques de cette décision et obtenez leurs priorités à partir de matrices de comparaison appariées. Vous pouvez utiliser les mêmes critères de contrôle et peut-être des sous-critères pour les quatre mérites. Si un critère ou un sous-critère de contrôle a une priorité globale de 3 % ou moins, vous pouvez envisager de l'éliminer soigneusement de tout examen ultérieur. Le logiciel ne traite automatiquement que les critères ou sous-critères qui comportent des sous-réseaux. Pour les avantages et les opportunités, demandez ce qui offre le plus d'avantages ou présente la plus grande opportunité d'influencer la réalisation de ce critère de contrôle. Pour les coûts et les risques, demandez ce qui entraîne le plus de coûts ou fait face au plus grand risque. Parfois (très rarement), les comparaisons sont faites simplement en termes d'avantages, d'opportunités, de coûts et de risques en agrégeant tous les critères de chaque BOCR en leur mérite.
  3. Déterminez un ensemble complet de clusters de réseau (composants) et leurs éléments qui sont pertinents pour chaque critère de contrôle. Pour mieux organiser le développement du modèle du mieux que vous le pouvez, numérotez et organisez les clusters et leurs éléments de manière pratique (peut-être en colonne). Utilisez le même label pour représenter le même cluster et les mêmes éléments pour tous les critères de contrôle.
  4. Pour chaque critère ou sous-critère de contrôle, déterminez le sous-ensemble approprié de groupes de l'ensemble complet avec leurs éléments et reliez-les en fonction de leurs influences de dépendance externe et interne. Une flèche est tirée d'un cluster vers tout cluster dont les éléments l'influencent.
  5. Déterminez l'approche que vous souhaitez suivre dans l'analyse de chaque cluster ou élément, influençant (l'approche suggérée) d'autres clusters et éléments par rapport à un critère, ou étant influencé par d'autres clusters et éléments. Le sens (être influencé ou influençant) doit s'appliquer à tous les critères des quatre hiérarchies de contrôle pour l'ensemble de la décision.
  6. Pour chaque critère de contrôle, construisez la supermatrice en disposant les clusters dans l'ordre où ils sont numérotés et tous les éléments de chaque cluster à la fois verticalement à gauche et horizontalement en haut. Entrez dans la position appropriée les priorités dérivées des comparaisons appariées comme sous-colonnes de la colonne correspondante de la supermatrice.
  7. Effectuez des comparaisons par paires sur les éléments au sein des clusters eux-mêmes en fonction de leur influence sur chaque élément d'un autre cluster auquel ils sont connectés (dépendance externe) ou sur des éléments de leur propre cluster (dépendance interne). En faisant des comparaisons, vous devez toujours avoir un critère en tête. Les comparaisons d'éléments selon quel élément influence davantage un troisième élément et avec quelle force il est comparé à un autre élément sont effectuées en gardant à l'esprit un critère de contrôle ou un sous-critère de la hiérarchie de contrôle.
  8. Effectuer des comparaisons par paires sur les clusters car ils influencent chaque cluster auquel ils sont connectés par rapport au critère de contrôle donné. Les poids dérivés sont utilisés pour pondérer les éléments des blocs de colonnes correspondants de la supermatrice. Attribuez un zéro lorsqu'il n'y a pas d'influence. On obtient ainsi la supermatrice stochastique colonne pondérée.
  9. Calculer les priorités limites de la supermatrice stochastique selon qu'elle est irréductible (primitive ou imprimitive [cyclique]) ou qu'elle est réductible avec une racine simple ou multiple et si le système est cyclique ou non. Deux types de résultats sont possibles. Dans la première, toutes les colonnes de la matrice sont identiques et chacune donne les priorités relatives des éléments à partir desquelles les priorités des éléments de chaque cluster sont normalisées à un. Dans le second, les cycles limites en blocs et les différentes limites sont additionnés et moyennés et à nouveau normalisés à un pour chaque cluster. Bien que les vecteurs de priorité soient entrés dans la supermatrice sous forme normalisée, les priorités limites sont mises sous forme idéalisée car les critères de contrôle ne dépendent pas des alternatives.
  10. Synthétiser les priorités limites en pondérant chaque vecteur limite idéalisé par le poids de son critère de contrôle et en ajoutant les vecteurs résultants pour chacun des quatre mérites : Avantages (B), Opportunités (O), Coûts (C) et Risques (R). Il y a maintenant quatre vecteurs, un pour chacun des quatre mérites. Une réponse impliquant des valeurs de rapport des mérites est obtenue en formant le rapport B i O i / C i R i pour l'alternative i à partir de chacun des quatre vecteurs. Les idéaux synthétisés pour tous les critères de contrôle sous chaque mérite peuvent aboutir à un idéal dont la priorité est inférieure à un pour ce mérite. Seule une alternative idéale pour tous les critères de contrôle sous un mérite reçoit la valeur un après synthèse pour ce mérite. L'alternative avec le ratio le plus élevé est choisie pour certaines décisions. Les entreprises et les particuliers aux ressources limitées préfèrent souvent ce type de synthèse.
  11. Déterminez les critères stratégiques et leurs priorités pour évaluer l'alternative la mieux classée (idéale) pour chacun des quatre mérites, un à la fois. Normalisez les quatre notes ainsi obtenues et utilisez-les pour calculer la synthèse globale des quatre vecteurs. Pour chaque alternative, soustrayez la somme des coûts et des risques pondérés de la somme des avantages et opportunités pondérés.
  12. Effectuez une analyse de sensibilité sur le résultat final. L'analyse de sensibilité concerne les types de questions « et si » pour voir si la réponse finale est stable aux changements dans les intrants, qu'il s'agisse de jugements ou de priorités. Il est particulièrement intéressant de voir si ces changements modifient l'ordre des alternatives. L'importance du changement peut être mesurée à l'aide de l'indice de compatibilité du résultat initial et de chaque nouveau résultat.

Voir également

Les références

Liens externes