Comment l'économie comportementale, l'optimisation mathématique et l'IA hybride améliorent les décisions d'investissement

Dans les entreprises, les décisions d'investissement sont souvent prises sur la base de l'expérience, de business cases et de discussions de gestion. La recherche en économie comportementale montre cependant depuis des décennies que de telles décisions sont régulièrement influencées par des distorsions cognitives - par exemple par le WACC Fallacy, l'aversion aux pertes, le biais du statu quo ou l 'escalade de l'engagement.

Ces distorsions font que les décisions d'investissement ne sont souvent pas totalement rationnelles et que des potentiels économiques restent inexploités.

Le véritable problème est d'ordre mathématique

Outre les facteurs psychologiques, le principal défi réside dans la structure mathématique des décisions d'investissement. La planification des investissements est un problème classique d'optimisation combinatoire. Dans le cas de plusieurs projets, il n'existe pas seulement des décisions individuelles, mais un espace de décision exponentiellement croissant de combinaisons de projets possibles.

Avec chaque option d'investissement supplémentaire, le nombre de portefeuilles possibles augmente drastiquement. Il en résulte un espace décisionnel complexe, qui est difficilement analysable dans son intégralité par des personnes ou des outils de planification classiques.

Pourquoi les processus décisionnels classiques atteignent leurs limites

Les outils de planification classiques ou les processus d'évaluation séquentiels ne peuvent pas calculer complètement cet espace décisionnel. Dans la pratique, les projets sont souvent évalués individuellement ou classés par ordre de priorité. Il en résulte des décisions qui semblent certes judicieuses, mais ne représentent que des solutions locales.

Dans de nombreux cas, le portefeuille d'investissements réellement le meilleur n'est pas découvert, car l'espace décisionnel complet ne peut pas être analysé.

L'IA hybride et le multithreading comme nouvelle solution

Les approches modernes combinent l'optimisation mathématique, l'IA hybride et le multithreading précis afin d'analyser en parallèle des milliards de combinaisons de projets possibles. Ces technologies permettent pour la première fois de calculer systématiquement de très grands espaces de décision.

L'algorithme évalue ainsi un nombre énorme de portefeuilles de projets potentiels et identifie la combinaison qui, compte tenu des contraintes de budget, de risque et d'efficacité, est la plus rentable Les contraintes de ressources génèrent le plus grand bénéfice économique.

De l'optimum local au portefeuille d'investissement optimal global

Le résultat est une nouvelle qualité d'aide à la décision stratégique. Les investissements ne sont plus uniquement évalués, mais optimisés de manière algorithmique. Les entreprises peuvent ainsi non seulement évaluer des projets individuels, mais aussi considérer l'ensemble du portefeuille d'investissements comme un problème d'optimisation comme un problème d'optimisation cohérent.

Pour les entreprises, cela signifie concrètement que le capital est investi là où il génère la plus grande valeur ajoutée. Les portefeuilles d'investissement peuvent ainsi être d'améliorer systématiquement et d'exploiter de nouveaux potentiels d'EBIT maximum qui restent souvent cachés dans les processus de décision classiques.