Modélisation de la décision en entreprise, la complexité

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Les modèles complexes et chaotiques

Compliquer ce qui est simple c'est banal, simplifier ce qui est compliqué, le rendre extraordinairement simple, ça c'est la créativité. Charles Mingus
nature complexe

Concevoir les outils d'aide à la décision

Avec cette seconde partie on quitte le domaine du rêve et de l'imaginaire. L'environnement est bien plus complexe que ce que nous avons pu aborder au cours de la première partie de cet essai de modélisation.

Décision en environnement instable

Il est vrai que durant de nombreuses années, lorsque l'environnement était plus stable et le changement moins présent en tout cas au niveau de l'entreprise en secteur concurrentiel, on a pu se contenter des modèles simple et compliqué vus précédemment. Abordons dès à présent les modèles plus conformes avec la réalité vécue au quotidien : les modèles Complexe et Chaotique.

Modèle Complexe

Les liaisons sont multiples, les interprétations tout autant. Aucune réponse claire n'émerge naturellement. De toute façon, il n'y a pas de réponse unique. Il est donc impossible de maintenir l'ensemble des décisions en un point unique. La prise de décision doit être répartie sur le terrain.

Pour cela, il n'existe guère d'autre solution que de jouer la carte de la coopération. Les organisations horizontales multipliant les points de traitement de l'information, capables de décider localement tout en facilitant la coopération, sont bien plus adaptées à ce type d'environnement. Les déclinaisons "2.0" type Web 2.0 ou BI centrée humain sont les outils pour bâtir le système décisionnel.

Modèle chaotique

A l'incertitude s'ajoute la rapidité du changement. Peu de temps pour analyser les informations, impossibilité d'envisager tous les risques avant de prendre la décision. Les relations de cause à effet sont quasiment impossibles à identifier exhaustivement. L'environnement est instable, nous sommes dans un contexte chaotique.

C'est vraisemblablement là où la BI 3.0, proposant une analyse plus étendue des connaissances (web sémantique) et prédictive vient renforcer les outils coopératifs développés pour le stade précédent. L'objectif étant de se rapprocher du modèle complexe précédemment décrit.

A titre d'aparté le lecteur intéressé pourra approfondir cette question en s'attardant quelque peu sur le thème de la psychologie du décideur et les biais cognitifs. Entre autres auteurs, les travaux de Lucien Sfez, de l'homo probabilis à l'homo erraticus apportent un éclairage plus précis.

En synthèse

Nous vivons en un univers autant complexe que chaotique. Les systèmes décisionnels fondés sur un principe de contrôle, et non de répartition des points de décision, sont conçus selon une espérance chimérique d'un monde conforme au modèle simple. On comprend mieux l'inanité des systèmes ainsi réalisés.
En référence pour les 4 catégories du modèle, lire : Leader's Framework for Decision Making by David J. Snowden, Mary E. Boone Harvard Business Review 11/2007.

Modèles "simple" et "compliqué"

Le modèle "simple" et le modèle "compliqué" sont traités au chapitre précédent : Modélisation de la décision

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