INSIGHTS | RECHERCHE OPÉRATIONNELLE ET GESTION D'ENTREPRISE
La recherche opérationnelle dans la gestion : l’optimisation mathématique directement en réunion de direction
Comment la recherche opérationnelle, l’optimisation mathématique de portefeuille et la simulation en temps réel transforment les décisions d’investissement stratégiques – de la planification des dépenses d’investissement (CAPEX) jusqu’à la salle du conseil d’administration.
Les entreprises investissent des moyens considérables dans l’évaluation, la hiérarchisation et la planification de leurs projets. Pourtant, une question centrale reste souvent sans réponse : la combinaison de projets d’investissement retenue est-elle réellement la meilleure, compte tenu des contraintes budgétaires, des ressources disponibles et des interdépendances ?
C’est précisément là qu’intervient la recherche opérationnelle (RO). Cette discipline scientifique étudie comment modéliser mathématiquement et optimiser des problèmes décisionnels complexes.
Alors que la recherche opérationnelle est utilisée depuis des décennies dans la production, la logistique, la planification des transports et l’allocation des ressources, son intégration dans les processus de gestion stratégique ouvre de nouvelles perspectives d’application : l’optimisation mathématique intervient directement là où les décisions d’investissement sont prises – lors de la réunion du conseil d’administration.
Ce qui transforme une analyse souvent menée en amont en un outil interactif de gestion d’entreprise.
1. Qu'est-ce que la recherche opérationnelle en gestion ?
La recherche opérationnelle est la discipline scientifique qui consiste à analyser mathématiquement et à optimiser des problèmes décisionnels complexes. Elle utilise notamment la programmation mathématique, l’optimisation combinatoire, la simulation, les modèles stochastiques et les méthodes algorithmiques afin de déterminer, dans des conditions définies, les solutions les meilleures possibles ou dont l’optimalité est démontrée.
En gestion d’entreprise, cela signifie ne pas fonder les décisions stratégiques et opérationnelles exclusivement sur l’expérience, les classements ou des analyses de rentabilité isolées, mais prendre systématiquement en compte les interactions entre les alternatives d’action disponibles.
Les questions décisionnelles typiques sont les suivantes :
- Quels projets d’investissement faut-il réaliser compte tenu d’un budget CAPEX limité ?
- Comment répartir de manière optimale les ressources entre plusieurs projets et sur plusieurs périodes ?
- Quelle combinaison de projets permet d’obtenir le bénéfice économique modélisé le plus élevé ?
- Comment des contraintes supplémentaires modifient-elles le portefeuille optimal ?
- Quelles sont les répercussions des réductions budgétaires ou des changements de priorités stratégiques ?
La recherche opérationnelle se distingue ainsi des analyses purement descriptives : elle n’étudie pas seulement ce qui s’est passé ou ce qui pourrait se passer, mais aussi quelle alternative d’action admissible devrait être privilégiée dans le cadre d’une fonction objectif définie.
2. Recherche opérationnelle et gestion d’entreprise : deux disciplines qui se rapprochent
La gestion d'entreprise classique traite de la stratégie, des objectifs de l'entreprise, de la budgétisation, des investissements, de l'organisation et de la gouvernance.
La recherche opérationnelle fournit des méthodes permettant de structurer mathématiquement et d’optimiser certaines décisions de gestion.
Ces deux disciplines se complètent particulièrement lorsque de nombreuses décisions interdépendantes doivent être prises simultanément.
2.1 La distinction classique entre analyse et décision
Dans de nombreuses entreprises, les propositions d’investissement sont d’abord élaborées de manière décentralisée. Les services de contrôle de gestion et des finances consolident les données, évaluent la rentabilité et les risques, puis préparent des dossiers de décision.
Le directoire reçoit ensuite une liste de projets classés par ordre de priorité ou plusieurs scénarios pré-calculés.
Si une hypothèse essentielle venait à changer au cours de la réunion, une nouvelle analyse pourrait s’avérer nécessaire. Cela vaut en particulier lorsque des modifications budgétaires ont une incidence sur de nombreuses interdépendances entre projets et sur les contraintes en matière de ressources.
2.2 Du rapport statique au modèle décisionnel interactif
Un modèle mathématique d’optimisation peut partiellement lever cette séparation.
Les objectifs stratégiques (recettes et dépenses, pondérations et interdépendances) ainsi que d’autres contraintes sont regroupés dans un modèle commun. Cela permet d’étudier de manière cohérente différentes directives de gestion.
La direction de l’entreprise continue de définir les objectifs, les hypothèses et les priorités. Le processus d’optimisation calcule alors les combinaisons de projets adaptées.
La recherche opérationnelle ne se substitue donc pas à la direction de l’entreprise. Elle élargit sa base décisionnelle analytique.
3. Pourquoi la hiérarchisation des projets n’est pas une optimisation de portefeuille
La hiérarchisation des projets et l’optimisation de portefeuille suivent des approches méthodologiques différentes.
3.1 La hiérarchisation des projets évalue des projets individuels
Lors de la hiérarchisation, les projets sont par exemple évalués en fonction de la valeur actuelle nette, du retour sur investissement, de l’importance stratégique ou d’un système de notation pondérée, puis classés par ordre de priorité.
Un tel classement peut s’avérer utile pour la prise de décision. Il ne permet toutefois pas de déterminer automatiquement quelle combinaison de projets est la meilleure dans le cadre d’un budget commun.
3.2 L’optimisation de portefeuille considère la combinaison globale
L’optimisation mathématique du portefeuille prend simultanément en compte :
- les coûts d’investissement et les budgets disponibles
- les contributions aux objectifs économiques ou stratégiques
- les dépendances entre projets et les conditions d’exclusion
- La disponibilité des ressources et les limites de capacité
- La planification pluriannuelle des investissements et des ressources
- Projets obligatoires et exigences réglementaires
Un projet individuel très bien noté ne fait donc pas nécessairement partie du portefeuille global optimal. Plusieurs petits projets peuvent, ensemble, générer une contribution aux objectifs plus élevée.
La question décisive pour la direction n’est pas seulement : « Quels sont les bons projets ? », mais : « Quelle est la meilleure combinaison dans les conditions données ? »
4. Les fondements mathématiques de l’optimisation de portefeuille
Un portefeuille CAPEX typique peut être formulé comme un problème d’optimisation binaire.
4.1 Variables de décision
Pour chaque projet i, on définit une variable binaire :
x_i ∈ {0,1}
Où :
x_i = 1: le projet i est sélectionné.x_i = 0: le projet i n'est pas sélectionné.
4.2 Fonction objectif
Si l'on attribue à chaque projet une contribution additive v_i, la fonction objectif simplifiée s'écrit :
Maximiser Z = Σ(i=1 à n) v_i · x_i
La contribution objectif peut être, par exemple, une valeur actuelle nette, un bénéfice monétisé ou une utilité stratégique définie de manière cohérente.
En cas d’effets non additifs, de risques ou d’interactions entre les projets, des modèles étendus sont nécessaires.
4.3 Contrainte budgétaire
Pour un budget d'investissement disponible B et des coûts de projet c_i, on a :
Σ(i = 1 à n) c_i · x_i ≤ B
Les projets sélectionnés ne doivent pas dépasser le budget défini.
4.4 Dépendances et autres contraintes
Si le projet A présuppose la réalisation du projet B, la condition peut par exemple être la suivante :
x_A ≤ x_B
D’autres contraintes peuvent concerner les capacités en personnel, les dépendances techniques, la durée des projets ou les limites budgétaires annuelles.
Le modèle mathématique décrit ainsi un espace de décision admissible, au sein duquel un algorithme d'optimisation recherche la meilleure solution.
4.5 Complexité combinatoire
Pour n décisions de projet binaires indépendantes, il existe théoriquement 2 au pouvoir de n combinaisons de choix possibles.
Pour 30 projets, on obtient :
2³⁰ = 1 073 741 824 combinaisons possibles.
Ce chiffre décrit l’espace de sélection théorique avant prise en compte des contraintes. Il ne signifie pas qu’un algorithme d’optimisation doive calculer chaque combinaison individuellement. Les méthodes modernes permettent d’exclure systématiquement de grandes parties de l’espace de recherche.
5. La recherche opérationnelle dans la salle du conseil : l’optimisation au cœur de la réunion du conseil d’administration
L’intégration de la recherche opérationnelle dans la salle du conseil d’administration modifie avant tout le déroulement chronologique de l’aide à la décision.
Au lieu de se contenter de discuter de classements de projets préparés à l’avance, la direction de l’entreprise peut s’appuyer sur un modèle mathématique qui calcule différentes options de décision en fonction d’objectifs et de contraintes définis.
5.1 Du rapport à l’analyse interactive
Une approche possible comprend cinq étapes :
- Base de données : les projets d’investissement, les coûts (dépenses), les apports en valeur ajoutée (recettes) et les contraintes sont préparés.
- Portefeuille initial : le modèle calcule une combinaison de projets admissible et aussi optimale que possible.
- Discussion de la direction : le comité de direction et le service financier remettent en question les limites budgétaires, les priorités et les hypothèses.
- Nouveau calcul : les nouvelles spécifications sont intégrées au modèle et celui-ci est à nouveau optimisé.
- Décision : la direction de l’entreprise évalue les résultats et prend une décision documentée.
L’optimisation mathématique peut ainsi devenir un élément interactif des processus décisionnels stratégiques.
5.2 Le rôle de la décision humaine
Même un portefeuille calculé de manière mathématiquement optimale reste tributaire de la qualité du modèle.
Un algorithme d’optimisation ne peut prendre en compte que les objectifs, hypothèses et contraintes inclus dans le modèle.
La responsabilité stratégique, le jugement entrepreneurial et la gouvernance restent donc du ressort de la direction.
6. Simulation en temps réel : que se passe-t-il si le directoire modifie ses consignes ?
L'intérêt pratique d'une optimisation en temps réel se manifeste particulièrement lorsque des conditions-cadres essentielles évoluent au cours d'une réunion.
6.1 Scénario : le budget d'investissement (CAPEX) est réduit
Une entreprise planifie un portefeuille d’investissements doté d’un budget de 20 millions d’euros. Au cours de la réunion du directoire, il est décidé de limiter les fonds disponibles à 17 millions d’euros.
Le simple fait de supprimer les projets récemment classés par ordre de priorité ne garantit pas nécessairement la meilleure combinaison restante.
Un modèle d’optimisation peut en revanche recalculer entièrement le portefeuille en fonction de la nouvelle limite budgétaire.
6.2 Scénario : un projet devient obligatoire
Le directoire décide qu’un projet imposé par la réglementation doit être mis en œuvre, quelle que soit son évaluation économique.
La nouvelle contrainte est par exemple :
x_projet_obligatoire = 1
Le modèle tient compte de cette contrainte et recherche la meilleure combinaison de projets dans l’espace de décision restant.
6.3 Scénario : les ressources deviennent un goulot d'étranglement
Le budget n’est pas toujours la seule contrainte déterminante. Les spécialistes techniques, les capacités de production ou les ressources de gestion de projet peuvent également être limités.
L’ajout de contraintes supplémentaires en matière de ressources permet d’étudier comment la composition optimale des projets évolue.
La simulation en temps réel permet de comparer immédiatement les conséquences de la modification des directives de gestion, dans la mesure où le modèle et les temps de calcul le permettent.
7. Exemple pratique : 30 projets d’investissement et plus d’un milliard de combinaisons théoriques
Prenons l’exemple d’une entreprise ayant 30 projets d’investissement prévus.
Chaque projet présente un besoin d’investissement, une contribution économique cible et, le cas échéant, des dépendances vis-à-vis d’autres projets.
Dans le cas d’une sélection binaire des projets, il existe théoriquement plus d’un milliard de combinaisons possibles.
7.1 Pourquoi un classement sous forme de tableau ne suffit pas
Un tableur permet très bien de répertorier les coûts des projets, leur valeur actuelle nette et leurs priorités.
Cependant, une liste de projets classée par retour sur investissement (ROI) ou par valeur actuelle nette (VAN) ne constitue pas un algorithme général permettant de résoudre un problème d’optimisation combinatoire de portefeuille.
Le problème ne réside pas fondamentalement dans le logiciel Excel. Avec des méthodes de résolution appropriées, il est possible de résoudre des modèles d’optimisation à partir de tableaux. Ce qui est déterminant, c’est de savoir s’il s’agit réellement d’une optimisation mathématique de portefeuille ou simplement d’un classement.
7.2 Exemple de calcul avec six projets
Un portefeuille simplifié comprend les projets hypothétiques suivants :
| Projet | Investissement | Valeur actuelle nette |
|---|---|---|
| A | 6 millions d'€ | 9 millions d'euros |
| B | 5 millions d'euros | 7 millions d'euros |
| C | 4 millions d'euros | 6 millions d'euros |
| D | 3 millions d'euros | 4 millions d'euros |
| E | 2 millions d'euros | 3 millions d'euros |
| F | 2 millions d'euros | 2 millions d'euros |
Le budget disponible s'élève à 10 millions d'euros.
Une sélection fondée uniquement sur la valeur actuelle nette absolue la plus élevée favoriserait dans un premier temps le projet A. Combiné au projet C, il en résulte une valeur actuelle nette de 15 millions d’euros.
La combinaison des projets B, C et E nécessite en revanche 11 millions d'euros et n'est donc pas admissible.
La combinaison des projets B, D et E nécessite exactement 10 millions d’euros et génère une valeur actuelle nette de 14 millions d’euros.
La combinaison des projets A et C nécessite également exactement 10 millions d’euros et atteint 15 millions d’euros. Elle constitue donc la solution optimale dans cet exemple simplifié.
Cet exemple montre comment les contraintes budgétaires déterminent le choix. Pour des portefeuilles plus importants et en présence de dépendances supplémentaires, un calcul mathématique systématique revêt une importance particulière.
8. Quelle est l’importance de la recherche opérationnelle pour le PDG, le directeur financier et le conseil de surveillance ?
8.1 PDG : mettre en œuvre les priorités stratégiques
Pour les PDG, l’intérêt réside dans la capacité à relier les orientations stratégiques à des décisions concrètes en matière de ressources et d’investissements.
Croissance, transformation, efficacité et résilience se disputent souvent les mêmes ressources financières.
Un modèle d’optimisation peut mettre en évidence quelle combinaison de projets soutient le mieux les objectifs définis compte tenu des ressources disponibles.
8.2 Directeur financier (CFO) : améliorer systématiquement l’allocation du capital
Pour les directeurs financiers, le lien entre l’allocation du capital, la planification des dépenses d’investissement (CAPEX) et l’optimisation du portefeuille revêt une importance particulière.
L’optimisation mathématique peut aider à comparer de manière cohérente les différentes options d’investissement et à mettre en évidence les conséquences des différentes décisions budgétaires.
Elle ne remplace ni l’évaluation financière ni la gestion des risques, mais les complète par un processus de sélection systématique.
8.3 Conseil de surveillance : comprendre les fondements des décisions
Pour les conseils de surveillance et autres instances de contrôle, les modèles d’optimisation documentés peuvent améliorer la traçabilité des décisions d’investissement.
Les éléments pertinents sont notamment les objectifs, les contraintes, les scénarios et les écarts entre les alternatives proposées.
L’optimisation mathématique crée ainsi une base analytique supplémentaire pour la gouvernance et le contrôle, sans modifier la responsabilité des organes.
9. Quelles méthodes d’optimisation la recherche opérationnelle permet-elle d’appliquer en gestion ?
La mise en œuvre mathématique et algorithmique dépend de la structure du problème décisionnel concerné.
9.1 Optimisation linéaire et mixte-entier
La programmation linéaire et la programmation linéaire en nombres entiers mixtes (MILP) font partie des méthodes établies pour modéliser les problèmes d’allocation et de sélection.
Les décisions binaires relatives aux projets peuvent ainsi être combinées avec des fonctions objectif et des contraintes linéaires.
9.2 Optimisation combinatoire
L'optimisation combinatoire étudie la sélection, l'agencement et la combinaison d'alternatives discrètes.
Elle est particulièrement pertinente lorsque les décisions sont interdépendantes et que le nombre de combinaisons possibles augmente fortement avec le nombre de variables.
9.3 Algorithmes exacts et méthodes heuristiques
Dans des conditions appropriées, les méthodes d’optimisation exactes peuvent prouver l’optimalité globale d’une solution ou indiquer un écart d’optimalité quantifié.
Les méthodes heuristiques et métaheuristiques, en revanche, recherchent de bonnes solutions sans fournir, en règle générale, de preuve d’optimalité globale.
Le choix de l’approche appropriée dépend de la structure du modèle, de l’ampleur du problème, de la qualité de solution souhaitée et du temps de calcul disponible.
9.4 Calcul parallèle et puissance de calcul
Le calcul parallèle peut accélérer certaines méthodes d’optimisation en répartissant les étapes de calcul appropriées sur plusieurs cœurs de processeur.
L’accélération effective dépend de l’algorithme, de la structure du problème et du degré de parallélisation. Un temps de calcul court ou une preuve d’optimalité globale ne peuvent donc pas être déduits uniquement du nombre de cœurs de processeur.
10. Recherche opérationnelle, intelligence artificielle et intelligence décisionnelle
La recherche opérationnelle, l’intelligence artificielle et l’intelligence décisionnelle sont souvent abordées conjointement, mais remplissent des fonctions différentes.
10.1 Analyse prédictive et analyse prescriptive
L’analyse prédictive s’attache à prévoir les évolutions futures.
L’analyse prescriptive examine quelles actions sont appropriées compte tenu d’hypothèses et d’objectifs donnés.
La recherche opérationnelle fournit les méthodes mathématiques essentielles à cet effet.
10.2 Le lien entre prévision et optimisation
Un modèle d’apprentissage automatique peut, par exemple, estimer la demande future, les coûts ou les probabilités de défaillance.
Un modèle d’optimisation peut ensuite utiliser ces estimations pour répartir les ressources, les investissements ou les mesures à prendre, en tenant compte des contraintes.
La qualité de la décision dépend à la fois de la prévision et de la modélisation du problème d’optimisation.
10.3 L’intelligence décisionnelle en tant que cadre organisationnel
L’intelligence décisionnelle associe données, modèles, logique décisionnelle et processus organisationnels dans le but d’étayer systématiquement les décisions.
Dans ce cadre, la recherche opérationnelle peut constituer la base mathématique permettant de calculer différentes options d’action.
La combinaison de l’optimisation mathématique et des processus de gestion permet de mettre des méthodes scientifiques au service de décisions d’entreprise concrètes.
11. Comment intégrer la recherche opérationnelle dans les processus d’entreprise existants ?
Une mise en œuvre réussie nécessite non seulement des algorithmes adaptés, mais aussi une intégration organisationnelle et technique solide.
11.1 Données issues de la finance, du contrôle de gestion et de la gestion de projet
Les informations pertinentes peuvent provenir de systèmes ERP, de solutions de gestion de projet, de la planification financière et de tableurs.
Il est important de disposer d’une définition cohérente des coûts de projet (dépenses), des contributions aux bénéfices (recettes), des périodes et des contraintes.
11.2 Gouvernance et responsabilité des modèles
L’entreprise doit déterminer qui définit les objectifs et les contraintes, qui valide les données et qui approuve les résultats de l’optimisation.
Les modifications apportées aux hypothèses du modèle doivent être documentées et, si nécessaire, versionnées.
11.3 Intégration dans le cycle décisionnel
L’optimisation mathématique de portefeuille peut être intégrée dans les processus annuels de planification des dépenses d’investissement (CAPEX), les programmes d’investissement pluriannuels et les réaffectations en cours d’année.
Pour les sessions en temps réel, il est judicieux de valider au préalable les données et le modèle et de ne modifier de manière interactive que des paramètres clairement définis.
12. Prérequis et limites de l’optimisation mathématique de la gestion
La recherche opérationnelle ne fournit aucune garantie automatique de décisions économiquement fructueuses.
12.1 Qualité des données et validation du modèle
Des hypothèses de coûts erronées, des dépendances incomplètes ou des contributions aux objectifs incohérentes peuvent conduire à des résultats inappropriés.
C'est pourquoi la vérification des données, la validation technique du modèle et les contrôles de plausibilité constituent des éléments essentiels d'une optimisation rigoureuse.
12.2 Incertitude et risque
Les rendements futurs des investissements et les coûts des projets sont souvent incertains.
Selon l’application, des analyses de scénarios, des analyses de sensibilité, une optimisation robuste ou des méthodes stochastiques peuvent s’avérer nécessaires.
12.3 L’optimalité globale s’applique toujours par rapport au modèle
Un optimum mathématique global est la meilleure solution admissible dans le cadre de la fonction objectif et des contraintes définies.
Il n’est pas automatiquement synonyme de la meilleure décision du point de vue de l’économie réelle.
12.4 Le calcul en temps réel dépend de la structure du problème
De nombreux problèmes d’optimisation peuvent être résolus rapidement. D’autres nécessitent un temps de calcul considérable ou le recours à des méthodes approximatives.
Pour garantir la fiabilité d’une application en temps réel, la taille du modèle, le comportement du solveur, les temps de calcul et la qualité des résultats doivent être testés dans des conditions réalistes.
13. Domaines d’application de la recherche opérationnelle dans la gestion d’entreprise
13.1 Optimisation des dépenses d’investissement (CAPEX) et du portefeuille d’investissements
Les entreprises peuvent recourir à l’optimisation mathématique pour répartir leurs budgets d’investissement entre différents projets, sites ou secteurs d’activité.
13.2 Allocation stratégique des ressources
L'affectation de ressources humaines, techniques ou financières limitées à des projets concurrents constitue un problème d'optimisation classique.
13.3 Planification pluriannuelle des investissements
Les modèles pluriannuels peuvent prendre en compte les plafonds budgétaires annuels, les durées des projets, les dépendances et la disponibilité des ressources.
13.4 Infrastructures et budgets publics
Les institutions publiques sont elles aussi confrontées à des décisions d’allocation complexes. Au lieu de se limiter à maximiser les rendements monétaires, des modèles d’utilité adaptés peuvent prendre en compte l’impact social et les objectifs politiques.
Les obligations légales, les affectations spécifiques et les priorités légitimées démocratiquement restent dans ce contexte des conditions-cadres contraignantes.
13.5 Recherche, développement et transformation
Les portefeuilles de recherche et développement, les programmes de transformation et les initiatives stratégiques peuvent également être soutenus par des modèles mathématiques de sélection et d’allocation.
14. StratePlan : la recherche opérationnelle en tant que service de décision en ligne
Avec StratePlan, la société mAInthink GmbH développe une application qui rend l’optimisation mathématique de portefeuilles accessible aux processus décisionnels économiques et publics.
Cette approche combine des méthodes de recherche opérationnelle avec une interface orientée application pour l’analyse des portefeuilles de projets et d’investissements.
14.1 Des données de projet à la combinaison optimisée
Le point de départ est constitué de données de projet structurées, telles que les besoins d’investissement, les recettes et les contraintes pertinentes.
Le modèle d’optimisation examine quelle combinaison de projets permet d’atteindre la contribution cible modélisée la plus élevée dans les conditions-cadres définies.
14.2 Scénarios pour la gestion et la finance
Les modifications apportées aux budgets ou à d’autres paramètres du modèle peuvent être utilisées pour recalculer le portefeuille.
Cela permet de comparer différentes orientations stratégiques sans avoir à reconstituer manuellement l’ensemble de l’évaluation du projet.
14.3 Simulation CAPEX Live Boardroom
La simulation CAPEX Live Boardroom transpose l’approche d’optimisation dans la réunion de direction.
La direction de l’entreprise peut discuter de différents scénarios et analyser leurs répercussions sur la combinaison de projets calculée.
La vitesse d’exécution dépend de la structure du modèle et de l’ampleur du problème.
14.4 Decision Intelligence 4 All
Le concept « Decision Intelligence 4 All » a pour objectif de rendre l’optimisation mathématique accessible même en dehors des services spécialisés en recherche opérationnelle.
Le service de décision en ligne vise à simplifier l’utilisation des méthodes d’optimisation scientifiques, sans que les utilisateurs aient à programmer eux-mêmes des modèles mathématiques ou des algorithmes.
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15. Foire aux questions sur la recherche opérationnelle en gestion
Que signifie la recherche opérationnelle dans la gestion d’entreprise ?
La recherche opérationnelle en gestion d’entreprise désigne l’application de modèles mathématiques et de méthodes d’optimisation aux décisions entrepreneuriales, par exemple l’allocation de capitaux, la sélection d’un portefeuille de projets, la planification des ressources et la gestion des investissements.
La recherche opérationnelle peut-elle être directement mise en œuvre lors d’une réunion du directoire ?
Oui. Lorsque les données, le modèle et l’infrastructure technique sont prêts, différentes options en matière de budget et de ressources peuvent être recalculées et comparées au cours d’une réunion. Le temps de calcul nécessaire dépend de la complexité du modèle.
Quelle est la différence entre la hiérarchisation des projets et l’optimisation mathématique de portefeuille ?
La hiérarchisation des projets classe les projets individuels selon des critères d’évaluation. L’optimisation de portefeuille, en revanche, calcule la meilleure combinaison possible – ou celle qui s’avère optimale – de plusieurs projets soumis à des contraintes communes.
La recherche opérationnelle est-elle la même chose que l’intelligence artificielle ?
Non. La recherche opérationnelle est une discipline scientifique à part entière. Ces deux domaines utilisent des méthodes mathématiques en partie apparentées et peuvent être combinés, par exemple dans le cadre de l’optimisation basée sur des prévisions.
L’optimisation mathématique peut-elle augmenter le retour sur investissement (ROI) ?
Dans des conditions appropriées, l’optimisation mathématique peut identifier de meilleures combinaisons de projets et ainsi exploiter des potentiels économiques. Une augmentation concrète du retour sur investissement dépend toutefois des données du projet, des hypothèses du modèle et des alternatives disponibles, et n’est pas garantie de manière générale.
De quelles données a-t-on besoin pour optimiser un portefeuille d’investissements (CAPEX) ?
En règle générale, il faut des identifiants de projet, des coûts d’investissement, des recettes et les contraintes pertinentes. Pour les modèles plus complexes, il faut par exemple ajouter les interdépendances entre projets, les périodes de temps et les besoins en ressources.
Combien y a-t-il de combinaisons possibles pour 30 projets ?
Avec 30 choix binaires, il existe théoriquement 2 au cube, soit 1 073 741 824 combinaisons. Les contraintes limitent les combinaisons autorisées ; les algorithmes d’optimisation ne doivent pas nécessairement passer en revue toutes les possibilités théoriques une par une.
L’optimisation mathématique remplace-t-elle la décision du directoire ?
Non. La direction définit les objectifs, les priorités et les conditions-cadres, et continue d’assumer la responsabilité de la décision. L’optimisation fournit une aide à la décision fondée sur des principes mathématiques.
16. Conclusion : la recherche opérationnelle devient une compétence de gestion stratégique
La recherche opérationnelle n’est pas une science nouvelle. Ce qui est nouveau, c’est la possibilité d’intégrer davantage ses méthodes dans des processus décisionnels stratégiques interactifs.
Lorsque les modèles mathématiques, les données disponibles et les logiciels adaptés sont réunis, l’optimisation des portefeuilles d’investissements et de projets peut être directement intégrée aux discussions de direction.
Le comité de direction n’a alors plus à se fier exclusivement à des classements statiques et à des scénarios présélectionnés. Il peut examiner comment des critères alternatifs influent sur la meilleure combinaison possible de projets.
Le rôle de la recherche opérationnelle évolue ainsi : d’une fonction analytique spécialisée, elle devient une compétence potentiellement récurrente de la direction stratégique de l’entreprise.
Les mathématiques ne suffisent pas à elles seules à assumer la responsabilité entrepreneuriale. Elles peuvent toutefois améliorer considérablement la qualité de la base décisionnelle.
Decision Intelligence 4 All. Propulsé par la recherche opérationnelle et l’optimisation mathématique.
