Le concept de critère

Réseau d'interactions Mettre en avant les types de relations entre les éléments au sein d'un problème de conception.

AIDA (analysis of interconnected decision areas) Identifier et évaluer tous les ensembles de sous-solutions compatibles pour un problème de conception.

Transformation de système Trouver des manières de transformer un système de façon à éliminer ses défauts.

Innovation par changement des limites ou frontières Changer les frontières d'un problème de conception non résolu.

Innovation fonctionnelle Trouver une conception radicalement nouvelle.

Méthode Alexander pour la définition des

composants Trouver le composant adéquat pour une

structure physique tel que chaque composant puisse être changé indépendamment.

Classification des informations de conception Transformer un problème de conception en parties qui soient manageables.

Méthode d'évaluation

Check-lists Permettre au concepteur d'utiliser les

connaissances accumulées sur les exigences à satisfaire dans des situations similaires.

Sélection des critères Décider de la façon dont une solution de conception sera reconnue comme acceptable.

Hiérarchiser et pondérer Comparer un ensemble de solutions

alternatives en utilisant une même échelle de mesures.

Spécifications écrites Décrire une solution acceptable pour une solution à concevoir

Index de satisfaction de Quirck Permettre à des concepteurs inexpérimentés d'identifier des composants non satisfaisants.

Tableau 8 : Méthodes de génération d’alternatives en conception industrielle

Si un grand nombre de ces méthodes sont très liées au contexte de l'innovation industrielle, nous relevons quelques méthodes qui semblent assez bien adaptées au contexte de construction d'actions en aide à la décision. La recherche systématique conduit de fait à combiner des fragments de l'action globale par construction d'un arbre de décision. La définition des frontières ressemble beaucoup à l'écrémage dont nous avons parlé plus haut.

L’acception de Roy [2000] du critère dans l’aide à la décision est la suivante : « Outil construit pour évaluer et comparer des actions potentielles selon un point de vue bien défini ». Le critère est donc conçu comme porteur d’un point de vue et le critère n’est le support que d’un seul point de vue.

Dans un contexte mono acteur, la construction d’un critère est en soi une phase structurante et délicate du processus de prise de décision. Elle constitue avec la construction d’alternatives la phase de conception du modèle de prise de décision de Simon. Elle est donc une traduction de la phase d’intelligence et de formulation du problème. Elle explicite la vision qui a finalement été adoptée pendant la première phase. Par ailleurs, elle est dans ce cadre entièrement déterminante de la phase de choix qui suit puisqu’elle formalise les arguments sur lesquels la décision sera finalement prise.

Techniquement, cette phase est également délicate. Nous distinguons à la lecture de Bouyssou [1989] plusieurs types de problèmes dans la construction des critères. Deux retiennent notre attention ; il s’agit du problème de l’agrégation d’indicateurs dans un critère (1) et celui du respect par la famille de critères (dans le cas évidemment où il y a plusieurs critères) d’un certain nombre de propriétés formelles (2).

(1) Le critère est représentatif d’un point de vue sous lequel un objet est évalué. Le point de vue peut être appréhendé par plusieurs attributs élémentaires eux-mêmes évalués sur des indicateurs. De la sorte, il convient de mettre en œuvre des opérateurs d’agrégation des évaluations sur ces indicateurs. Le choix de ces opérateurs est évidemment tout à fait déterminant puisque ce choix oriente pleinement la signification du point de vue sous-tendu par le critère.

(2) Une famille de critère doit par ailleurs respecter plusieurs propriétés formelles de cohérence : l’exhaustivité, la cohésion et la non redondance. Une famille de critère qui ne respecterait pas la propriété d’exhaustivité serait telle que lorsque deux alternatives auraient la même performance sur chacun des critères, l’on voudrait malgré tout faire intervenir une autre relation de préférence que l’indifférence. La propriété de cohésion: supposons une alternative a à laquelle sont associées des performances sur une famille de critères. Supposons une alternative b à laquelle sont associées les mêmes performances sur chacun des critères sauf un pour lequel b est meilleur. Alors b doit être considérée au moins aussi bonne que a.

Supposons une alternative c à laquelle sont associées les mêmes performances que a sur chacun des critères sauf un pour lequel a est meilleure. Alors b doit être considérée comme au moins aussi bonne que c. La propriété de non redondance: une famille de critères ne satisfait

pas aux exigences de non redondance, si lorsque l’on retire ce critère de la famille de critère, celle-ci satisfait toujours les exigences de cohésion et d’exhaustivité

2.3.2. Techniques de construction

Dans un contexte multi-acteursss, et si les problèmes techniques évoqués ci avant demeurent, d’autres surviennent. Puisque le critère traduit (partiellement s’il y a plusieurs critères ou complètement s’il est considéré qu’un seul critère suffit) une vision du problème et une façon de comparer des actions potentielles, il vient que la représentativité des points de vue des acteurs dans la famille de critère devient une préoccupation potentiellement majeure dans un contexte multi-acteursss et a fortiori dans une démarche de concertation.

En aide à la décision, la construction de critères peut être conduite de plusieurs façons. Une première consiste à partir d'un point de vue unique ou un objectif général ensuite décliné en sous points de vue ou sous-critères jusqu'à atteindre une famille de critères représentatifs de tous les points de vue. Cette approche hiérarchique est souvent associée aux travaux anglo-saxons:

Keeney et Raiffa [1976] ou Belton et Vickers [1990]. Citons également Haldi et al. [2000].

Une seconde démarche consiste à partir d'un « nuage de conséquences » appréhendant l'ensemble des conséquences élémentaires des différentes actions. Ces éléments sont ensuite regroupés pour

Objectifs / Valeurs

Famille de critères

Indicateurs

Nuage de conséquences

+ +

+ +

+ + +

++ + + + +

+ + +

Démarche ascendante

Démarche descendante

Figure 8: Les démarches de construction de critères ascendante et descendante

former des « classes de conséquences » (Bouyssou [1989]). Nous pouvons citer quelques travaux qui s’appuient sur ce type d’approche : Mousseau et al. [2000], Sommerlatt [2002].

La première démarche est ainsi une démarche descendante (ou démarche top down) et la seconde est appelée démarche ascendante (ou démarche bottom up).

2.3.3. L'information intercritère: les poids et veto

Dans un grand nombre de cas, il arrive que les critères soient "conflictuels". L'exemple ci-dessous l'illustre. Nous considérons dans cet exemple l'évaluation de deux actions sur plusieurs critères (5 critères). Il s'agit de l'évaluation de logement sur les critères loyer (en €), superficie (en m2), nombre de pièces, temps de trajet par rapport au lieu de travail (en minutes) et l'esthétique générale (notée sur 20). Cet exemple figure dans le ‘tableau de performance’ ci-dessous.

Loyer Superficie Nb de pièces Temps trajet Esthétique

Logement 1 500 45 3 15 15

Logement 2 700 55 3 15 15

Tableau 9 : Exemple d’un tableau de performance

Nous faisons les hypothèses suivantes: le décideur préfère les loyers peu élevés; il préfère une superficie importante, le plus de pièces possibles, un temps de trajet court et une esthétique générale bien notée.

Dans ce cadre, nous notons qu'en l'absence de toute autre information, les critères loyer et superficie sont, pour le choix du logement 1 ou 2, en conflit. En effet, si les critères "votaient", le critère 'loyer' élirait le logement 1 car il est moins cher alors que le critère 'superficie' voterait pour le logement 2 car celui-ci est plus grand.

Il est ici nécessaire que le décideur parvienne à ordonner les différents critères pour que le conflit puisse être levé. Cela le conduit à construire des coefficients d'importance associés à chacun des critères. Dans une grande partie de notre travail, nous appellerons ces coefficients des poids.

Précisons que définir des poids dans l'absolu n'a que peu de sens. En effet, la signification d'un poids ne peut être comprise que par rapport à une méthode d'agrégation multicritère donnée.

Notons également que selon la méthode, le poids peut ne pas désigner ce que nous appelons un coefficient d'importance. Il peut être ce qui permet de transformer une échelle de valeur de telle sorte qu'elle puisse être comparable à une autre. Par exemple, le poids permet de transformer une échelle exprimée en euros en une échelle exprimée en dollar (selon le cours, ce coefficient est 1,1).

Enfin, dans certains contextes, le décideur peut souhaiter vouloir faire jouer un rôle très important à l'un des critères. Dans l'exemple précédent, il souhaite par exemple que le critère loyer soit pris en compte avec la plus grande considération. Dans ce cas, il est possible selon la méthode d'agrégation choisie d'introduire des veto. Par exemple, le critère 'loyer' exercerait un veto dés lors que la différence de loyer entre deux logements serait supérieure à 100 €. Ici, le logement 1 l'emporte alors sur le logement 2, car la différence de loyer est très nettement en faveur du logement 1, peu importe ce que les autres critères disent.

2.3.4. Nature de l’échelle

Une action est évaluée par rapport à ses conséquences traduites, dans le cas d’une modélisation multicritère sous forme de critères multiples. Cette évaluation est généralement transcrite sous forme d’une position sur une échelle à plusieurs échelons. Roy [2000] définit une échelle de préférence de la façon suivante : « Ensemble d’éléments, appelés échelons, rangés selon un ordre complet ; chaque échelon est caractérisé soit par un nombre, soit par un énoncé verbal ; il sert à traduire l’évaluation d’une action en prenant en compte des effets et attributs clairement précisés ; relativement à ceux-ci et toutes autres choses égales par ailleurs, le rangement des échelons reflète le sens de variation de la préférence vis-à-vis des situations qu’ils servent à caractériser. ». Ceci indique que l’échelle choisie peut être de différente nature. Le choix de l’échelle indique que l’on souhaite donner sens à plusieurs caractéristiques (Martel et Roy [2002]) :

− Une caractéristique d’ordre : on souhaite ici pouvoir donner sens au rangement par ordre croissant ou décroissant des différents échelons ;

− Une caractéristique de distance : on souhaite donner sens au rangement par ordre croissant ou décroissant des différences d’échelons ;

− Une caractéristique d’origine : on souhaite ici pouvoir donner sens à la valeur 0 de l’échelle (dans le cas d’une échelle numérique) par rapport aux autres échelons.

Selon que certaines caractéristiques soient ou non privilégiées, l’on est conduit à construire différents types d’échelle. Martel et Roy [2002] suivent Stevens [1946] et Roberts [1979] pour identifier cinq types différents :

− Echelle nominale : aucune des trois caractéristiques citées ci-dessus n’est prise en compte ; l’échelle ne sert ici qu’à « repérer et nommer » des objets ; la classification des animaux par exemple, utilise ce type d’échelle ;

− Echelle ordinale : seule la caractéristique d’ordre est prise en compte ;

− Echelle d’intervalle : il s’agit d’une échelle ordinale (l’ordre est pris en compte) à laquelle on ajoute la caractéristique de distance ; l’échelle de température (Celsius ou Fahrenheit) correspond à ce type d’échelle ;

− Echelle de ratio : il s’agit d’une échelle d’intervalle à laquelle on ajoute la caractéristique d’origine ; dans ce type d’échelle, la valeur d’origine 0 (cas d’une échelle numérique) a un sens bien spécifique ; par exemple la masse correspond à ce type d’échelle ; il est possible de construire plusieurs « représentations numériques » pour une échelle de ce type mais notons que le rapport des nombres associés à deux objets distincts est le même quelle que soit la représentation numérique choisie ;

− Echelle absolue : il s’agit d’une échelle de ratio qui n’autorise qu’une seule représentation numérique possible ; par exemple, le dénombrement d’objets est matérialisé par une échelle de ce type.

Ces différents types d’échelle ne peuvent pas tous faire l’objet des mêmes méthodes d’agrégation multicritère (cf. ci après).