Intégrer les analyses au processus décisionnel

Probabilité avancée : l'incertitude dans les données

Maarten Van den Broeck

Senior Content Developer at DataCamp

Décider en contexte d'incertitude

• Diverses façons de gérer l'incertitude
• Comment l'intégrer à la prise de décision ?

Intégrer les analyses à la prise de décision

1. Définir la question ou le problème d'affaires

Intégrer les analyses à la prise de décision

1. Définir la question ou le problème d'affaires
2. Cerner les facteurs d'incertitude

Intégrer les analyses à la prise de décision

1. Définir la question ou le problème d'affaires
2. Cerner les facteurs d'incertitude
3. Choisir la bonne méthode

Intégrer les analyses à la prise de décision

1. Définir la question ou le problème d'affaires
2. Cerner les facteurs d'incertitude
3. Choisir la bonne méthode
4. Analyser et interpréter les résultats

Intégrer les analyses à la prise de décision

1. Définir la question ou le problème d'affaires
2. Cerner les facteurs d'incertitude
3. Choisir la bonne méthode
4. Analyser et interpréter les résultats
5. Communiquer vos constats

Exemple : expansion vers un nouveau marché

• Scénario : expansion vers un nouveau marché
• Question d'affaires : l'expansion est-elle viable ?
• Incertitudes : demande, coûts, concurrents

Exemple : expansion vers un nouveau marché

• Choisir une méthode : simulation de Monte-Carlo
  • Simuler les résultats des variables
  • Évaluer la probabilité de divers niveaux de rentabilité
• Compléter par d'autres méthodes pour un autre angle

Exemple : expansion vers un nouveau marché

• Analyser les résultats
  • 60 % des simulations sont rentables
  • 20 % atteignent le seuil de rentabilité
  • 20 % sont déficitaires
• Visualiser la distribution de probabilité et résumer les mesures
• Décision : démarrer par un projet pilote

Passons à la pratique !

Probabilité avancée : l'incertitude dans les données