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Aide à la Décision Multicritère - InDusLearn ENSEM

Aide à la Décision Multicritère

Prenez des décisions éclairées avec des méthodes scientifiques reconnues. Comparez des alternatives selon plusieurs critères, pondérez vos préférences et obtenez un classement objectif.

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Pourquoi l'Aide à la Décision Multicritère ?

Dans le contexte industriel et logistique, les décisions impliquent souvent de multiples critères conflictuels : coût, qualité, délai, impact environnemental, fiabilité... Les méthodes d'aide à la décision multicritère (MCDA) permettent de structurer ces problèmes complexes et de fournir des solutions rationnelles.

Cette plateforme vous propose 4 méthodes complémentaires, chacune avec ses avantages selon votre contexte décisionnel.

Structuration du problème

Définissez clairement vos alternatives (options) et vos critères de décision avec leurs poids respectifs.

Calculs automatisés

Les algorithmes effectuent tous les calculs matriciels, normalisations et agrégations pour vous.

Classement objectif

Obtenez un classement final des alternatives avec des scores de performance détaillés.

Interprétation guidée

Chaque résultat est accompagné d'explications pour faciliter la compréhension et la prise de décision.

AHP

Analytic Hierarchy Process

Méthode hiérarchique basée sur des comparaisons par paires. Idéale pour structurer des décisions complexes avec plusieurs niveaux de critères. Utilise l'échelle de Saaty (1-9).

  • Comparaisons par paires intuitives
  • Calcul automatique des poids (vecteur propre)
  • Indice de cohérence (CR) pour valider les jugements
  • Hiérarchie multi-niveaux
  • Scores de priorité globaux
Appliquer AHP

TOPSIS

Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution

Classe les alternatives selon leur proximité à la solution idéale et leur éloignement de la solution anti-idéale. Simple et efficace pour des critères quantitatifs.

  • Normalisation des critères
  • Pondération par poids
  • Identification des solutions idéales (+) et anti-idéales (-)
  • Calcul de distance euclidienne
  • Score de proximité relative (0-1)
Appliquer TOPSIS

ELECTRE

ELimination Et Choix Traduisant la REalité

Méthode de surclassement française qui construit des relations de préférence entre alternatives. Tolère l'incomparabilité et gère les critères conflictuels avec seuils.

  • Matrice de concordance (accord)
  • Matrice de discordance (désaccord)
  • Seuils de concordance et discordance
  • Relations de surclassement
  • Noyau et graphe de surclassement
Appliquer ELECTRE

PROMETHEE

Preference Ranking Organization METHod for Enrichment Evaluations

Méthode de surclassement belge utilisant des fonctions de préférence pour chaque critère. Flexible et visuelle avec flux de préférence entrants/sortants.

  • 6 types de fonctions de préférence
  • Comparaisons par paires pondérées
  • Flux de préférence positif (Φ+) et négatif (Φ-)
  • PROMETHEE I (préordre partiel) et II (complet)
  • Graphe GAIA pour visualisation
Appliquer PROMETHEE

Comparaison des Méthodes

Méthode Type Complexité Meilleur pour... Avantages
AHP Décomposition hiérarchique Moyenne Décisions structurées avec hiérarchie Intuitive, validation par CR, hiérarchique
TOPSIS Distance à l'idéal Faible Critères quantitatifs, décisions rapides Simple, rapide, facile à interpréter
ELECTRE Surclassement Élevée Critères hétérogènes, tolérance à l'incomparabilité Robuste, seuils, gère l'incomparabilité
PROMETHEE Surclassement avec flux Moyenne-Élevée Préférences graduelles, visualisation Flexible, fonctions de préférence, visuel (GAIA)