Soutenance mémoire
Fondements épistémologiques
C’est à partir des années cinquante qu’on a commencé à parler de la théorie moderne de la décision dans les salles des facultés de mathématiques . Cette théorie concernait la statistique et la théorie des jeux .
Mais c’est dans les années soixante que « les sciences de décisions » allaient voir le jour avec les mathématiques de la décision. H.A SIMON emploie pour la première fois, en 1959, l’expression «science (au singulier) de la décision».
Pour LEMOIGNE, c’est dans l’épistémologie néo-positiviste qu’il faut rechercher les fondements épistémologiques de la science de la décision, et c’est dans ce sens qu’il a proposé cette définition conceptuelle : « la science de la décision (organisationnelle) étudie non seulement les modalités de détermination rationnelle de choix de solutions multiples susceptibles d’affecter une situation décrite, bien que tenue pour variable, en référence à quelques groupes de normes explicites, mais aussi les processus d’élaboration de ces modalités et de ces normes et les transformations possibles de ces processus ».
Aussi LEMOIGNE, ajoute-t-il dans le contexte retenu par SIMON « la science de la décision fait son objet du traitement de l’information dans et par un système multiple afin d’aboutir à une résolution complète ».
LEMOIGNE a souligné également « la contribution décisive qui a permis l’extension du concept de décision à celui de système de décision, extension que toute entreprise contemporaine sur la science de la décision se doit désormais de considérer. » .
Modèles du processus de prise de décision
De nombreux de modèles et de théories d’aide à la prise de décision ont été élaborés. Et dans un cas pratique concerné dans sa gestion quotidienne et sa planification stratégique par la prise de décision, divers modèles sont proposés pour l’étude du processus décisionnel.
Le modèle bureaucratique
Le modèle bureaucratique, proposé par WERBER et FAYOL, part de l’hypothèse suivante :
«Les décisions sont prises par des personnes compétentes détenant le pouvoir nécessaire et oeuvrant dans le cadre d’un plan global bien arrêté. Dans un contexte relativement stable et prévisible, et avec des ressources suffisantes, le critère décisionnel devient alors l’utilisation optimale des ressources, dans le respect des règles administratives et du plan global ».
Le modèle de la théorie statistique de la décision (T.S.D.)
A la différence des modèles classiques qui cherchent à formaliser les relations existantes entre des grandeurs objectives, le modèle de la T.S.D. se base sur les probabilités et essaie de formaliser le comportement du décideur devant une situation incertaine. « Cette formalisation fonctionne à partir d’axiomes qui constituent le corpus de la théorie, et le système de représentation du décideur doit satisfaire ces exigences. » .
Malgré la modélisation du problème, le décideur ne sait pas avec certitude quel « état de la nature » interviendra, mais il connaît les probabilités des divers états de la nature possible. Cette situation exige le passage à la phase du choix. Ce dernier est fondé sur la règle de maximisation de l’espérance mathématique de l’utilité de gain.
La TSD, pour résoudre des problèmes de management complexes, propose l’approche de la décomposition hiérarchique du problème en problèmes plus simples. « Cette approche a été examinée de façon critique par divers auteurs qui ont tenté d’en cerner l’utilité et les limites ».
La Théorie de H. A. SIMON
ANDRE THEORET considère que c’est grâce aux travaux réalisés par SIMON et ses collaborateurs vers la fin des années 50 et le début des années 60 qu’est née « la théorie du comportement décisionnel ». Cette théorie vise à étudier le décideur dans son milieu naturel.
Dans une situation où le décideur se trouve devant une information partielle et imparfaite les ressources limitées (y compris le temps), les objectifs à satisfaire sont souvent multiples et diffus et la capacité cognitive est limitée. Dans ce cas, il faut «discerner les trois grandes phases du processus : identification du problème, élaboration d’options et choix d’une solution. Le processus s’arrête lorsqu’est trouvée une solution relativement satisfaisante, puisqu’il ne saurait être question de rechercher une solution optimale dans de telles conditions».
H. A. SIMON, dans son ouvrage « le nouveau management, la décision par les ordinateurs », a montré avec clarté les différents stades par lesquels passe le dirigeant dans sa prise de décision. Il s’agit, en fait, de quatre phases principales :
– Trouver l’occasion de prendre une décision ;
– Envisager les modes d’actions possibles ;
– Choisir un mode ;
– Juger les choix effectués auparavant.
Il est à signaler que chacune de ces quatre phases de la prise de décision est un processus décisionnel compliqué, par exemple, « la phase de conception peut exiger d’autres activités de renseignement, à n’importe quel niveau, les problèmes engendrent des sousproblèmes qui, à leur tour, supposent des phases de renseignement, de conception, de sélection, etc. Ce sont des engrenages d’engrenages ».
Pour les trois premières phases de la prise de décision, Simon les considère étroitement liées aux étapes de la résolution des problèmes, décrites pour la première fois par JOHN DEWEY :
Quel est le problème ?
Quelles sont les solutions possibles ?
Laquelle est la meilleure ?
En ce qui concerne la quatrième phase de la prise de décision, celle relative à l’exécution de la décision ; SIMON a observé que « la distinction est impossible entre l’exécution de l’opération et sa définition dans le détail ».
Et pour montrer comment les dirigeants prennent aujourd’hui des décisions, SIMON a établi la distinction entre deux principaux types de décisions : « les décisions programmées et les décisions non programmées. » Les décisions sont programmées lorsqu’elles sont répétitives et routinières et ne demandent pas d’être reconsidérées chaque fois qu’elles se présentent. Les décisions sont non programmées -comme des décisions boursièreslorsqu’elles sont nouvelles et non structurées et que le problème se pose pour la première fois.
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Table des matières
REMERCIEMENTS
SOMMAIRE
INTRODUCTION
1- Revue et examen de la littérature
2- Méthodologie de la recherche
Première Partie
Analyse et méthodes d’aide à la décision
Chapitre 1- ANALYSE DE LA DECISION
1- Définitions
2- Les bases de la prise de décision
3- Typologie de décision
4- Les cntextes du choix
5- Le degré de formalisation du comportement du décideur
6- Les classifications syntétiques
Chapitre 2- THÉORIE DU PROCESSUS DE DÉCISION
1- Les théories de la décision
2- Les processus décisionnels
3- Les modèles de prise de décision
4- Application de la décision
5- Les limites et la fin du processus de décision
6- Le système de décision
7- Le management décisionnel
Chapitre 3- MÉTHODES D’AIDE À LA DÉCISION
1- L’aide à la décision en univers certain
2- L’aide à la décision en univers aléatoire
3- L’aide à la décision en univers conflictuel (hostile)
4- L’aide à la décision en univers incertain
Chapitre 4 – SYSTÈMES D’AIDE À LA DÉCISION
1- Systèmes interactifs d’aide à la décision (SIAD)
2- Les tableaux de bord électroniques TBE/EIS
3- Les systèmes d’entrepôts de données (Data Warehouse)
4- Les systèmes experts SE
Conclusion de première partie
Deuxième partie
Application des méthodes d’aide à la décision
Chapitre 5- MÉTHODES D’ANALYSE DES VALEURS DU MARCHÉ
1- Définitions et principes
2- Analyse chartiste (analyse tehnique traditionnelle)
3- Analyse fondamentale
4- L’efficience de marché
Chapitre 6 – MÉTHODES DE PRÉVISION
1- La méthode ARIMA (moyenne mobile intégrée auto- régressive)
2- Méthode des réseaux de neurones artificiels ANN
Chapitre 7- IDIOSYNCRASIE DU MARCHÉ BOURSIER ÉGYPTIEN
1- Introdiction historique
2- L’indice du marché Egyptien CASE
3- Analyse de l’indice CASE 30
4- Le cadre de normalisation
5- La Bourse des valeurs de l’Egypte
6- Efficience du marché Egyptien
Chapitre 8 – PERTINENC DES APPLICATIONS PRATIQUES
1- Présentation des données de l’échantillon
2- Le test de l’efficience du marché boursier Egyptien
3- Application de la méthode ARIMA
4- Application de la méthode de réseaux neurones artificiels ANN
5 – Les critères de comparaison
CONCLUSION GENERALE
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