Introduction à la science de la décision

Démystifier la decision science

Howard Friedman

Adjunct Professor at Columbia University

Bienvenue

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Démystifier la decision science

Qu'est-ce que la science de la décision ?

 

Domaine multidisciplinaire :

  • Mathématiques
  • Statistique
  • Psychologie
  • Économie
  • Informatique

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Des décisions éclairées

 

  1. Définir le problème
  2. Recueillir et analyser les données
  3. Élaborer et évaluer des options
  4. Choisir et mettre en œuvre la solution

Icône d'une personne devant plusieurs options

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Pourquoi la rationalité parfaite n'est pas réaliste

 

Les modèles classiques supposaient :

  • Rationalité parfaite
  • Information complète
  • Sans biais ni émotions

 

Rationalité limitée :

  • Capacités cognitives limitées
  • Information et temps restreints
  • Influences d'émotions et de biais
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Prise de décision fondée sur les données

Avantages des décisions guidées par les données :

  • Objectivité et clarté
  • Repérage des tendances
  • Prédictions plus justes et incertitude réduite

Exemple réel (prévisions financières) :

  • Orientation des choix d'investissement fondée sur les données
  • Objectif : maximiser la croissance et la rentabilité, minimiser le risque

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Biais inconscients

  • Biais de confirmation : chercher ce qui confirme ses croyances
  • Ancrage : trop s'appuyer sur la première information
  • Aversion aux pertes : éviter les pertes plutôt que viser des gains équivalents
  • Heuristique de disponibilité : surestimer les événements faciles à rappeler

La science de la décision aide à repérer et atténuer ces biais

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Analyse descriptive

 

  • Utilise la visualisation de données et des statistiques sommaires
  • Explique ce qui s'est passé

 

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Analyse prescriptive

 

  • Utilise l'optimisation et la simulation
  • Recommande les meilleures actions d'après l'historique analysé

 

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La science de la décision offre un cadre structuré pour décider de façon éclairée  

La réussite repose sur :

  • Bien comprendre le processus décisionnel
  • Reconnaître et gérer limites humaines et biais
  • Miser sur les techniques guidées par les données pour améliorer les résultats

 

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Passons à la pratique !

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