Lorsqu’ils essaient de prendre une décision importante ou de planifier des stratégies, il est impératif que les gestionnaires examinent attentivement toutes leurs options.
Un outil qu’ils peuvent utiliser pour ce faire est un arbre de décision. Les arbres de décision sont simplement des organigrammes ou des diagrammes qui aident à explorer toutes les alternatives de décision et leurs résultats possibles. Chaque « branche » de l’arbre représente l’une des options possibles disponibles lors de la planification d’une stratégie ou de la prise de décisions.
Les branches peuvent être étendues lorsqu’un résultat alternatif conduit à une autre décision qui doit être prise. Dans chaque branche, sont ajoutés les coûts associés à chaque choix et la probabilité que chacun soit susceptible de se produire. Avec ces chiffres, les gestionnaires peuvent calculer la valeur de chaque ensemble de succursales pour déterminer le meilleur choix lors de la planification des stratégies commerciales.
Un arbre de décision utilise un graphe ou un modèle de décisions, leurs conséquences (coût, temps, etc.) et leurs résultats possibles. C’est une méthode utile car elle est assez simple et facile à faire, et donne au gestionnaire une représentation graphique des risques et des avantages de suivre diverses options.
Pour utiliser la méthode de l’arbre de décision, les responsables de la prise de décision doivent être clairs sur les différentes voies alternatives qui s’offrent à eux, estimer quels sont les résultats possibles qui peuvent résulter de chacune des voies alternatives qu’ils choisissent, y compris une probabilité pour chacun, et estimer une valeur en dollars pour chaque résultat possible. Le vrai gain d’un arbre de décision vient du calcul de la valeur attendue pour chacune des décisions possibles, puis de la comparaison des possibilités pour voir laquelle est la plus lucrative.
Il est important de se rappeler que les techniques de prise de décision, y compris les arbres de décision, sont simplement des exercices pour aider les gestionnaires et les décideurs à analyser une situation et à prendre une décision. Étant donné que de nombreux calculs sont impliqués dans la création d’arbres de décision, de nombreuses entreprises utilisent un logiciel d’arbre de décision dédié pour les aider dans le processus. Un logiciel d’arbre de décision aide les entreprises à établir leurs arbres, attribue une valeur et des probabilités à chaque branche et analyse chaque option.
Le logiciel d’arbre de décision, à la fois gratuit et payant, est disponible auprès de divers fournisseurs, notamment IBM, TreeAge, SmartDraw, Palisade, Angoss et Edraw. Les chercheurs ont montré que si les humains excellent dans la prise de décision basée sur la connaissance d’événements passés, ils sont médiocres pour prendre des décisions dont les conséquences doivent être calculées sur la base d’une évaluation prospective des conséquences – exactement le type de situation auquel un arbre de décision s’adresse.
Pourquoi les managers utilisent les arbres de décision dans la planification des stratégies commerciales
Les gestionnaires et les propriétaires d’entreprise veulent parfois retarder ou éviter totalement de prendre des décisions qui ont des conséquences émotionnelles désagréables, telles que licencier ou réprimander un employé, fermer une entreprise en faillite ou prendre des mesures décisives pour consolider une entreprise avec un bilan faible et une trésorerie imminente presser.
Les chercheurs ont également déterminé que lorsque la prise de décision se produit enfin pour des questions chargées d’émotions, les décideurs travaillent « plus dur, mais pas plus intelligemment » pour prendre ces décisions, car ils essaient d’éviter les compromis explicites entre des alternatives émotionnellement douloureuses.
Les arbres de décision sont un formidable outil de prise de décision, mais ne sont pas assez utilisés par les propriétaires de petites entreprises. Les propriétaires d’entreprise qui peuvent les adopter dans leur prise de décision ont la possibilité de prendre des décisions à valeur ajoutée qui sont analytiquement solides et d’éviter une série de biais avérés qui peuvent les empêcher de prendre les meilleures décisions pour leur entreprise. Vous trouverez ci-dessous les différentes raisons pour lesquelles les arbres de décision sont utiles aux gestionnaires de cette ère moderne.
Résilience
Un arbre de décision aide un gestionnaire à se concentrer sur la relation entre divers événements et, par conséquent, reproduit le cours naturel des événements et, en tant que tel, reste robuste avec peu de risques d’erreurs, à condition que les données saisies soient correctes.
Validation
Certes, un arbre de décision est le meilleur modèle prédictif. Il trouve une utilité pour faire une analyse quantitative des problèmes commerciaux et pour valider les résultats des tests statistiques. Il supporte naturellement les problèmes de classification à plus de deux classes et par modification, gère les problèmes de régression.
Des modèles d’arbre de décision sophistiqués mis en œuvre à l’aide d’applications logicielles personnalisées peuvent utiliser des données historiques pour appliquer une analyse statistique et faire des prédictions concernant la probabilité d’événements. Les arbres de décision fournissent un cadre pour quantifier les valeurs et la probabilité de chaque résultat possible d’une décision, permettant aux décideurs de faire des choix éclairés parmi les différentes alternatives.
Transparence
Un avantage clé du modèle d’arbre de décision est sa nature transparente. Contrairement à d’autres modèles de prise de décision, l’arbre de décision rend claires et compréhensibles toutes les alternatives possibles et trace chaque alternative jusqu’à sa conclusion dans une vue unique, permettant une comparaison facile entre les différentes alternatives.
L’utilisation de nœuds séparés pour indiquer les décisions définies par l’utilisateur, les incertitudes et la fin du processus confère plus de clarté et de transparence au processus de prise de décision.
Spécificité
Avec un arbre de décision, un responsable peut clairement attribuer des valeurs spécifiques au problème, aux décisions et aux résultats de chaque décision. Cela réduit l’ambiguïté dans la prise de décision.
Chaque scénario possible d’une décision est représenté par une fourchette et un nœud clairs, permettant de visualiser clairement toutes les solutions possibles dans une seule vue. L’incorporation de valeurs monétaires dans les arbres de décision aide à rendre explicites les coûts et les avantages des différents plans d’action alternatifs.
La flexibilité
D’autres outils de prise de décision nécessitent des données quantitatives complètes, mais les arbres de décision restent flexibles pour gérer les éléments avec un mélange de caractéristiques à valeur réelle et catégorielles, et les éléments avec certaines caractéristiques manquantes. Une fois construits, ils classent rapidement les nouveaux éléments.
Nature globale
Cette stratégie de décision est le meilleur modèle prédictif car elle permet une analyse complète des conséquences de chaque décision possible, telles que ce à quoi la décision conduit, si elle se termine dans l’incertitude ou une conclusion définitive, ou si elle conduit à de nouveaux problèmes pour lesquels le processus doit être répété.
Il permet également de partitionner les données à un niveau beaucoup plus profond, ce qui n’est pas aussi facile à réaliser avec d’autres classificateurs décisionnels tels que la régression logistique ou le support de machines vectorielles.
Facile à utiliser
Les arbres de décision sont également très faciles à dessiner et à utiliser dans les stratégies de planification. L’arbre de décision fournit une illustration graphique du problème et diverses alternatives dans un format simple et facile à comprendre qui ne nécessite aucune explication. Il décompose soigneusement les données dans une illustration facile à comprendre, basée sur des règles facilement comprises par les humains et les programmes SQL.
Les arbres de décision permettent également la classification des données sans calcul, peuvent gérer à la fois des variables continues et catégorielles et fournissent une indication claire des champs les plus importants pour la prédiction ou la classification.