Construire une représentation permettant d'expliciter des préférences individuelles

d’acteurs différents. Il s’agit donc, selon notre perspective, de l’avantage majeur des méthodes de type ELECTRE.

Par ailleurs, cette façon de faire jouer un rôle aux points de vue est peu sensible au type de formalisme utilisé dans la modélisation ELECTRE. Dans l’exemple ci-dessus les échelles des critères utilisés ont été transformées en échelles de valeurs numériques. Nous pouvons constater qu’à condition d’adapter les seuil de veto, les résultats auraient été les mêmes avec des échelles de valeurs numériques différentes. Il importe juste que la transformation de l’échelle numérique ne modifie pas l’ordre de préférence des actions sur chacun des critères. Autrement dit, les méthodes de type ELECTRE se satisfont d’une information ordinale, information souvent plus facile à recueillir qu’une information cardinale (cf. section 2 du chapitre 2). En effet, cette information ne nécessite pas de se mettre d’accord sur des évaluations numériques précises.

Enfin, il peut exister des situations dans lesquelles il y a désaccord sur les poids, parce que les systèmes de valeurs sont distincts. Dans ce cas, il est possible de réaliser des analyses de robustesse des résultats d’ELECTRE selon le jeu de poids choisi. Néanmoins, signalons ici un point faible des méthodes ELECTRE. Les logiciels sur lesquels est implantée la démarche ELECTRE sont relativement peu ergonomes et ne sont pas de nature à faciliter de telles analyses.

Un autre point faible d’ELECTRE est l’opacité de la méthode et sa complexité par rapport à des méthodes qui sont plus proches de l’intuition. Dans de nombreux contextes, les méthodes de type ‘moyenne pondérée’ sont plus facilement utilisées même si leur utilisation peut être jugée peu rigoureuse.

Dans certains contextes, l’interprétation des résultats des méthodes ELECTRE peut être complexe ; en particulier, dans des contextes multi-acteursss, contextes qui nous intéressent. Cela n’est pas de nature à faciliter l’explicitation des points de vue. L’outil que nous allons étudier maintenant a été développé dans la perspective de permettre une interprétation plus simple des résultats des méthodes de type ELECTRE.

détaillée dans Pictet et al. [1994]. L'intérêt multiple de cet outil par rapport à la problématique d'identification dans laquelle nous nous plaçons dans ce chapitre est mis en évidence dans l'utilisation que Maystre et Bollinger [1999] en ont fait et que nous détaillerons.

1.2.2. Présentation de l'outil

Selon Pictet et al. [1994], les trois dernières étapes d'une démarche d'aide à la décision à savoir, la représentation des résultats, leur interprétation et l'élaboration de recommandations sont parmi les plus importantes. L'outil SURMESURE (acronyme de Surface de Représentation des résultats des MEthodes de SURclassEment) a initialement été proposé par Simos [1991] pour faciliter l’interprétation des résultats des méthodes de type ELECTRE pour les problématiques de rangement. Il a ensuite été généralisé par Pictet et al. [1994] pour pouvoir s'appliquer également aux méthodes PROMETHEE et aux méthodes ELECTRE dans le cas de la problématique du choix et du tri. L'idée générale de l'outil est de faciliter l'exploitation des résultats de ces outils en fournissant une représentation graphique adéquate de ces résultats. Précisons que pour l’illustration de notre propos, nous nous situons dans le contexte où il s'agit de construire un préordre (cf. encadré section 1 chapitre 3 pour la notion de préordre) sur des actions.

La représentation graphique de SURMESURE s'appuie sur les notions de distillation ascendante et de distillation descendante. Les outils multicritères cités plus haut permettent optionnellement de ranger des actions selon deux types d’opération : une opération consiste à prendre la meilleure action pour lui affecter le rang 1 puis à répéter cela pour les actions restantes en faisant croître le rang (en affectant le même rang pour des actions éventuellement équivalentes); on appelle cette opération une distillation descendante. Une autre opération, la distillation ascendante l'opération inverse et similaire consiste à prendre en premier lieu l'action la moins préférée et de remonter vers la meilleure en faisant décroître le rang jusqu'à un, rang attribué à la meilleure action. Dans le cas de méthodes de surclassement, s’il nous faut distinguer ces deux types de rangement c’est qu’il ne s’en impose pas un. La distillation ascendante et la distillation descendante ne fournissent pas nécessairement le même rang pour chaque action; en particulier, cela est lié au fait de pouvoir le cas échéant modéliser de l'indifférence et de l'incomparabilité.

SURMESURE fait figurer sur un même diagramme le rang d'une action en distillation ascendante et son rang en distillation descendante (cf. figure ci-dessous). Dans la version originale de SURMESURE, il y a sur un diagramme autant de points que d’actions et autant de diagrammes que d’acteurs. Dans l’utilisation qui est faite de SURMESURE par la suite (cf. Maystre et Bollinger [1999]), nous notons qu'il y a sur un diagramme autant de points que d’acteurs et autant

Figure 23 : Représentation SURMESURE des distillations ascendantes et descendantes d’une action

Sur ce diagramme, le rang de l'action a déterminé par distillation ascendante est 3. Il est de 2 par distillation descendante. Le fait qu'une action soit située ailleurs que sur la diagonale signifie une dissonance entre les distillations ascendante et descendante. Cela provient du fait que le préordre dans lequel est classée l'action a contient de l'indifférence et / ou de l'incomparabilité, relations qui viennent 'troubler' le calcul des rangs. Pour l’illustrer, considérons l’exemple suivant.

Supposons que les deux distillations conduisent, pour un acteur donné à ces deux préordres :

Figure 24: Distillations ascendante et descendante pour un acteur Distillation ascendante Distillation

descendante₁

5 4 3 2

6

2 3 4 5

6 1

Action a

a e

f d

b c g

Acteur 1

Distillation ascendante

a f

g c

b e

d Acteur 1

Distillation descendante

Par exemple, comme indiqué dans le tableau ci-après, dans la distillation ascendante, l’action ‘d’ le rang 3 et obtient le rang 5 en distillation descendante.

Actions Rang en distillation ascendante

Rang en distillation descendante

a 1 1

b 2 2

c 3 4

d 3 5

e 4 5

f 4 4

g 5 3

Tableau 27: Rang en distillations ascendantes et descendantes

SURMESURE conduit donc à la représentation suivante (diagramme de gauche) :

Figure 25: Représentation SURMESURE des distillations ascendantes et descendante

De cette façon, nous pouvons établir des relations de surclassement entre les actions (Diagramme de droite). L’action ‘a’ surclasse l’action ‘b’ mais en revanche, l’action ‘f’ et l’action ‘g’ sont ici incomparables. Nous remarquons donc que plus les actions sont situées loin de la première bissectrice et plus il y a de risque d’aboutir à un préordre final (qui tient compte des distillations ascendante et descendante) dans lequel il y a de nombreuses incomparabilités.

1.2.3. Utilisation de la représentation dans un contexte multi acteurs et intérêts dans une démarche d'identification

Pictet et al. [1994] suggèrent, sans l'explorer complètement, qu'il puisse être représenté sur un

Distillation ascendante Distillation

descendante

2 3 4 5

6 1

a b

c d e f

6 5 4 3 2 1

g

Distillation ascendante Distillation

descendante

2 3 4 5

6 1

a b

c d e f

6 5 4 3 2 1

g

Maystre et Bollinger [1999] décrivent comment à plusieurs reprises ils ont utilisé la représentation SURMESURE dans des contextes multi-acteurss.

Nous nous situons donc maintenant dans le contexte suivant. Supposons 4 acteurs qui construisent chacun sur un même ensemble d'actions (constitué de 4 actions) deux préordres individuels (ascendant et descendant). Ils utilisent chacun individuellement des méthodes de surclassement de type ELECTRE III ou PROMETHEE II par exemple. Sur les diagrammes suivants, nous avons représenté les rangs en distillations ascendante et descendante des 4 actions pour les 4 acteurs. Sur un diagramme, chaque point de couleur représente ainsi la paire rang en distillation ascendante / rang en distillation descendante pour un acteur.

Figure 26 : Comparaison de quatre actions avec SURMESURE

L'analyse de ces diagrammes permet de dire:

- L'action a semble faire consensus: tous les acteurs la positionne en rang 2 dans les deux distillations

- L'action b ne fait pas consensus; par ailleurs les points des deux acteurs situés en dehors de la diagonale montrent que ceux-ci ont construits un préordre qui est difficile à prendre en

Distillation ascendante Distillation

descendante

D i sti l l ati on

ascendante

D i sti l l ati on

descendante

D i sti l l ati on

ascendante

D i sti l l ati on

descendante

D i sti l l ati on

ascendante

D i sti l l ati on

descendante

1

5 4 3 2

6

1

5 4 3 2

6

1

5 4 3 2

6

1

5 4 3 2

6 2

3 4 5

6 1

2 3 4 5

6 1

2 3 4 5

6 1

2 3 4 5

6 1

Action a Action b

Action c Action d

compte étant donné qu'il est troublé par la présence de relations d'indifférence ou d'incomparabilité.

- L'action c fait certes consensus mais pour tous les acteurs, il y a dissonance entre la distillation ascendante et la distillation descendante. Il est donc difficile là également de tirer une conclusion trop hâtive sur l'état du consensus.

- Enfin, l'action d ne fait pas consensus mais le diagramme fait apparaître qu'un des acteurs a construit un préordre dans lequel le rang de l'action d n'est pas trop "perturbé" par la présence d'indifférence et d'incomparabilité.

En terme de démarche d'intégration, l'outil pourrait tout à fait servir de support à la recherche de consensus (cf. les outils et leurs modalités d'utilisation vus à la section 2 du chapitre 3). En terme de démarche d'identification, nous voyons dans cette représentation plusieurs intérêts:

- En premier lieu, elle permet de positionner les acteurs les uns par rapport aux autres en rendant explicite et facile la lecture de leurs résultats individuels;

- En second lieu, elle permet de donner une indication sur l'exploitabilité des préordres de chacun. Losa et Dorthe [2001] montrent que la présence d'incomparabilité est problématique.

L'élaboration de recommandations est plus délicate lorsque l'on est en présence de préordres qui contiennent beaucoup d'incomparabilité. Selon les auteurs, elle peut nécessiter le recours à des analyses de sensibilité pour parvenir à l'éliminer ou même à une redéfinition des actions à comparer, des critères ou des évaluations des actions sur les critères. La représentation SURMESURE met en évidence les groupes d’acteurs pour lesquels ce travail est utile. Elle permet ainsi de faire progresser individuellement chaque acteur dans la construction de son préordre. Ce faisant, elle fait ainsi progresser la délibération du groupe.

Les études pratiques décrites dans Maystre et Bollinger [1999] mobilisent souvent la représentation SURMESURE. Les auteurs s'en servent pour tenter d'identifier différentes catégories d'actions, mais également pour tenter de faire jouer à chaque acteur le rôle qu’il peut effectivement jouer compte tenu du préordre qu’il a construit. A titre illustratif, nous avons reproduits ci dessous les conclusions auxquelles les auteurs parviennent à la lecture des diagrammes SURMESURE sur le cas de l'étude du niveau de décentralisation de la gestion des déchets en Suisse Occidentale.

"Les 17 scénarios considérés peuvent être classés selon leur type de représentation par le diagramme SURMESURE. On distingue six types différents:

(a) les scénarios bien classés, souvent premiers, avec un nuage de points très compact mais un acteur les classant 2 à 4 rangs plus bas;

(b) le scénario avec un nuage de points très concentrés, toujours premier dans une distillation, mais présentant des incomparabilités assez importantes;

(c) les scénarios toujours bien classés dans une distillation mais présentant d'importantes incomparabilités, avec un acteur opposé à ce bon classement;

(d) les scénarios dits "bons seconds" qui n'arrivent jamais en première place mais dont le nuage de points est bien compact;

(e) les scénarios présentant très peu d'incomparabilité mais dont le classement ne fait pas l'unanimité (points distribués le long de la diagonale);

(f) les scénarios toujours mal classés, présentant quelques incomparabilités et un nuage de points étendus;"

Une grande partie de ces analyses serviraient une démarche d'intégration du type de celle décrite en section 2 du chapitre 3. Néanmoins, contrairement à la plupart des outils décrits précédemment, celui-ci permet de conserver une trace des préférences de chacun. Il est ainsi possible de faire progresser une délibération collective en s'appuyant sur l'explicitation des préordres de chacun. Par ailleurs, l'explicitation des points de vue des acteurs prend ici une forme très concrète: elle signifie ici 'explorer la présence d'incomparabilité dans les préordres de chacun'.

Notons néanmoins un point faible de la méthode inhérent à la plupart des méthodes s’appuyant sur la notion de rang (cf. chapitre 3). L’exploitation des écarts entre les rangs ne peut être signifiante. Pour un acteur, un écart entre un rang 1 et un rang 2 est pris en compte de la même façon qu’un écart entre un rang 5 et un rang 6. De plus, dans cette méthode, un écart entre un rang 1 et un rang 2 pour un acteur a le même sens qu’un écart entre un rang 1 et un rang 2 pour un autre acteur. Or ces écarts peuvent en fait ne pas avoir la même signification, élément d’analyse que ne permet pas de prendre en compte ce type de représentation.

D’autres méthodes que les méthodes de type ELECTRE n’autorisent pas la prise en compte d’incomparabilité. Si ce type de relations rend délicate l’élaboration de conclusions, l’absence de possibilité de la modéliser est de nature à appauvrir l’explicitation des points de vue. L’objet de l’outil que nous allons décrire maintenant est de pallier cela.

1.3. Expliciter les différences de points de vue en détectant les phénomènes

No documento Une étude de la contribution des outils d’aide à la décision aux démarches de concertation. Le cas des (páginas 147-154)