Incertitude et prise de décision dans un univers incertain

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Incertitude et prise de décision dans un univers incertain
Conference Paper · November 2015
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Bekkouche Abdelmalek
Abou Bakr Belkaid University of Tlemcen
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Le deuxième séminaire international de Génie civil ‘SIGCB’, 27 et 28 Octobre 2015- Université TAHRI
MOHAMMED, Béchar
1
IncertitudeetPrisededécisiondansununiversincertain
Pr Abdelmalek Bekkouche
Université de Tlemcen_Algérie
Résumé
Le traitement de l’incertitude reste un problème majeur pos à l’être humain depuis les temps
anciens. Nous avons l’impression que la prise en compte de cette aspect dans le domaine de
l’ingénierie reste primitif ; ce n’est pas le cas en économie. A traves cet article, nous pensons exposer
les bases de l’approche du traitement de l’incertain indissociable de la prise de décision. Aussi., nous
donnerons une brève description historique et étymologique du traitement de l’incertain à travers
l’histoire de l’humanité.
L’incertitude est présente et à tous les échelles. La prise de conscience de tous surtout en
ingénierie, reste incontournable. En BTPH, particulièrement ou la complexité des problèmes est
indissociable du traitement de l’incertitude et les exemples sont là pour étayer notre argumentation. En
général, La formation en ingénierie et en BTPH en particulier, est en train de changer. Nous devrions
réfléchir, ensemble, pour être au rendez-vous et satisfaire les besoins du secteur socio-économique.
Mots clés : Incertitude, risque, prise de décision, univers aléatoire, utilité, projet et
organisation
1. INTRODUCTION
Depuis la préhistoire, nos ancêtres Homo sapiens essayaient de traiter
l’incertitude car c’était pour eux une question vitale. Depuis, l’approche a changé car
philosophes, scientifiques, économistes, se sont intéressés. Il est clair que la grande
majorité des évènements futurs affichent une certaine incertitude qui ne peut être
dissociée de la prise de décision. Dans le domaine de l’ingénierie, nous devons agir
dans des domaines où l’incertitude règne. Dès le début du vingtième siècle, ce sont
les économistes qui se sont intéressés à l’univers incertain car ils ne pouvaient
rester indifférents à la présence d’incertitude. Ces derniers sont par nature averses
au risque, soucieux de la manière dont l’organisation va s’insérer dans son
environnement et n’acceptent d’investir que dans des projets qu’ils jugent
susceptibles de les compenser du risque encouru.
La formation en ingénierie du 21ième siècle bien qu’elle diffère amplement de
ce qui se faisant auparavant, elle doit prendre en compte cet aspect dans le
processus. Il est clair que la mondialisation d’une part et des nouvelles technologies
d’autre part ont une influence directe sur ce genre de formation. Les nouvelles
générations d’ingénieurs correspondent à des profils différents. G. Lespinard, classe
les ingénieurs en trois catégories :
 « L’ingénieur d’entreprise », qui associe sciences de l’ingénieur,
formation par des stages en entreprise et management,
 « L’ingénieur de recherche-développement », dans la formation duquel
dominent les sciences de base et les sciences de l’ingénieur,

2
 « L’ingénieur manager », dont la valeur ajoutée réside dans les
humanités, l’international et le management.
L’ingénieur d’aujourd’hui fait face à une complexité croissante de son
environnement interne et externe ; Standards de technologies complexes et
pointues- variations des coûts de production. Il faudrait rajouter à cela l’explosion du
savoir et la compression du cycle de vie des produits – c’est-à-dire une Accélération
du développement de nouveaux produits. Le client est devenu exigent en qualité et
une amélioration est sans cesse demandée et ce avec une limitation des ressources
(pénurie de main d’œuvre, limite de compétences, etc.).
Le processus d'ouverture de toutes les économies nationales sur un marché
devenu planétaire ce qui conduit à une concurrence mondialisée. Même le pays
sous-développés ont connu un développement rapide avec ouverture de leurs
économies qui, à un certain moment, étaient auparavant fermées.
Le contexte macroéconomique (croissance, niveau des prix, taux de change.)
a induit une rationalisation des entreprises: En vingt ans, une profonde mutation des
entreprises a été observée- La compétitivité-.
Toutes ces contraintes ont amené les institutions de formation à revoir le
contenu et la manière de former les futurs ingénieurs. Plusieurs nouvelles
catégories de formations ont été introduites, en plus des matières fondamentales et
d’ingénieries. Il s’agit en l’occurrence, des langues étrangères et communication, du
management, de l’international et surtout des sciences sociales afin d’humaniser les
formations technologiques.
Le secteur du BTPH a connu une évolution rapide surtout durant le vingtième
siècle. Depuis les temps anciens, beaucoup d’ouvrages ont été réalisé dont certains
sont toujours là pour en témoigner. Mais malheureusement, il y a eu beaucoup
d’échecs. Certains de ces échecs sont certainement dus à de mauvaises
conceptions, des erreurs de réalisations, etc. Mais beaucoup sont à notre
méconnaissance des incertitudes.
2. Etymologieethistoire[1,6]
D’une manière simpliste, quand nous ne nous sommes pas sûrs, nous disons
que nous sommes incertains. La grande majorité des évènements futurs affichent
une certaine incertitude surtout en ingénierie et particulièrement en BTPH. Nous
nous assurons contre des événements rares que nous espérons toujours (et
pensons souvent) ne pas voir se produire (incendies, accidents, inondations…),
mais malheureusement ils peuvent arriver.
Au niveau macro ; aucun vulcanologue ne se hasarderait à prévoir la
prochaine date d’éruption de l’Etna, ni aucun astrophysicien ne peut affirmer, avec
certitude, la présence d’eau sur Jupiter. Aussi, les écologistes ne peuvent mesurer

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aujourd’hui les conséquences exhaustives de l’explosion de la plateforme
Deepwater Horizon de BP. Même dans le domaine médical, aucun médecin ne se
risque à donner un pronostic vital de manière certaine. Les ingénieurs en BTPH ont
toujours des incertitudes sur le comportement de certaines de leurs réalisations.
D’une manière générale, dans un certain nombre de circonstances de la vie, nous
devons agir dans des domaines où l’incertitude règne. Investir en est un.
Les investisseurs ne sont généralement pas indifférents à la présence
d’incertitude. Pour la plupart, ils sont par nature averses au risque et n’acceptent
d’investir que dans des projets qu’ils jugent susceptibles de les compenser du risque
encouru. L’investissement consiste à immobiliser des capitaux, c’est à dire à
engager une dépense immédiate, dans le but d’en retirer un gain sur plusieurs
périodes successives.
Quelles que soient leurs compétences, leurs précautions, les investisseurs,
les financiers sont fréquemment dans la situation de joueurs de dés : ils connaissent
approximativement les résultats possibles et des fois, les fréquences de ceux-ci
(pas tout le temps) et par conséquent ils ne sont pas totalement maitres de leurs
destins.
Sur le marché des actions, celui de l’immobilier, lorsque nous anticipons une
hausse prolongée mais nous n’investissons pas la totalité de notre patrimoine dans
ces actifs risqués car nous admettons que ceux-ci peuvent également baisser
(Valeur et utilité).
A un Niveau micro, l’Incertitude sur l’information peut avoir une influence
directe sur le tout que ça soit par manque ou incomplète information ou à la
variabilité spatiale et/ou temporelle. Les écarts entre les valeurs vraies et celles
calculés (erreurs de mesure, erreurs de l’instant et erreurs de représentativité)
restent une source d’incertitude importante.
A noter que l’incertitude lié au manque d’information pour décrire une
variabilité physique et erreurs commises sont indissociables. La modélisation des
erreurs statistique ne peuvent être modéliser que par des processus ou des
fonctions aléatoires de l’espace et/ou du temps.
Du point de vue étymologique, l’incertitude, a la même racine que la décision.
L’incertitude, dite incertaineté au XVIème siècle, prend sa racine du latin certitudo,
qui vient du latin certus, qui est le participe passé adjectivé de cernere, qui signifie
discerner, décider. Or, Cernere vient du latin cerno, qui lui-même vient de l’indo-
européen commun (s)ker qui veut dire couper. Ce qui l’apparente au grec ancien
krino, qui veut dire trancher. Donc, la Décision, du latin decisio, est l’action de
trancher.
Il est frappant de constater que l’incertitude et la décision, qui sont deux
concepts fortement liés dans la pratique, proviennent de la même racine qui veut

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dire couper, trancher. Notons que, cette racine révèle la pénibilité de l’action de
décider car, il n’est jamais agréable de trancher quelque-chose.
Si l’on se réfère à l’explication donnée par le Larousse 2013, c’est le
caractère de ce qui ne peut être déterminé, connu à l’avance : incertitude de
l’avenir.
À l’époque de la préhistoire, le traitement de l’incertitude était une question
vitale pour nos ancêtres Homo sapiens. Ils vivaient dans un environnement de
guerres et de prédateurs ou L’instinct de survie est alors le premier outil de décision
face à l’incertitude.
À l’époque de l’antiquité, L’humain cherchait à expliquer les phénomènes
naturels afin de mieux connaître son environnement pour mieux vivre[6] :
 Le mythe a sans doute été la première tentative de réduction de
l’incertitude.
 La sorcellerie, par la prévision qu’elle donnait, était un moyen
d’orienter les décisions et d’agir en conséquence.
 La religion à son tour, en apportant des réponses aux premiers
questionnements métaphysiques de l’homme, a fourni un récit
pour créer la certitude.
 La logique a proposé des règles de raisonnement pour diminuer
l’incertitude.
 Les mathématiques ont été utilisées pour créer la certitude :
l’arpentage et la comptabilité en sont deux exemples.
Ce sont, les philosophes antiques commençaient à distinguer la subjectivité et
l’objectivité :
 Socrate (Vème siècle av. J.-C.) affirme que croire certain l’incertain
est en réalité la pire des erreurs. Il dit aussi que sa sagesse était
limitée à la prise de conscience de sa propre ignorance.
 Platon (427 av. J.C., 346 av. J.C.) s’interroge sur une certaine
illusion du savoir: une certitude immédiate (ou opinion) que l’on
devrait distinguer de la vérité,
 Carnéade (219 av. J.C., 128 av. J.C.), remet en cause la
connaissance acquise même par la raison. Car, il y a des
représentations fausses qui ne nous permettent pas une
connaissance certaine. Cette critique de la certitude a comme
conséquence une suspension de jugement en ne croyant à rien.
Ainsi donc émerge la notion de subjectivité

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Le Moyen Âge, fait ombre à la philosophie et fait une place importante à la
religion :
 En Europe, pendant la période obscure, l’homme admet la
dominance des croyances religieuses comme référence de la vérité.
 En Asie, Ghazali (1058–1111), philosophe iranien, auteur de
L’Incohérence des philosophes, évoque des éléments de doute sur
la validité des connaissances.
Durant la renaissance, l’ambition du philosophe français René Descartes
(1596–1650) était d’atteindre la certitude absolue. Il s’interroge, sur quoi notre
pensée peut-elle se fonder pour s’assurer la certitude de ses connaissances ? La
certitude mathématique était sa réponse. Il ne reconnaît ainsi que les
connaissances démontrables mathématiquement.
Blaise Pascal (1623–1662), l’auteur des Pensées, lui-même un grand
mathématicien et un des développeurs du concept de calcul de la probabilité,
reconnaît les limites de la raison. Ainsi pour Pascal, le rationnel trouve ses limites à
la frontière de la métaphysique.
Ce n’est qu’en 1921, Frank Knight, économiste américain distingue la notion
de risque, dont on connaît la probabilité, de la notion d’incertitude, dont on ne peut
pas calculer la probabilité [Knight 1921]. Dès lors, la définition de Knight fait
référence dans plusieurs domaines.
Ainsi, La théorie de la décision discipline au croisement de la philosophie, de
l’économie et de la psychologie cognitive - a pour but de décrire et de comprendre
les rapports entre les décisions prises par les individus et les attitudes qui sont
pertinentes pour ces décisions.
3. L’universdelaprisededécision
Comme l’incertitude s’apparente à la décision, il serait judiciable de voir
comment ce genre de relation interagissent ? et quel type et dans quel univers se
situe cette appréhension de l’incertitude ?
Au sein d’une organisation, les décisions prises peuvent regrouper en trois
grades familles qui diffèrent entres elles essentiellement par les conséquences et
leurs impacts sur le devenir même de l’organisation [5].
1. Les décisions stratégiques ou institutionnelles : Ce sont celles qui
Touchent l’organisation dans son ensemble et engagent l’organisation sur
une longue période. Elles Sont très importantes, comportent de risques
sérieux et appartiennent aux cadres supérieurs.
2. Les décisions de gestion, administratives ou tactiques : Elles sont
prises par les cadres intermédiaires et ont pour objectifs d’harmoniser les
opérations de l’organisation avec l’environnement extérieur. Elles auront
trait au choix des moyens des ressources et des programmes d’actions à
mettre de l’avant pour atteindre les objectifs fonctionnels. Il s’agit alors

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d’organiser la collecte et l’affectation des ressources matérielles, humaines,
financières et technologiques au sein de l’entreprise. Elles peuvent
concerner une ou plusieurs fonctions de l’entreprise (ex. décisions
concernant l’effort de vente pour une année, révision des critères
d’embauche pour certains postes, décision concernant la promotion des
produits, etc.)
3. Les décisions opérationnelles ou techniques : Ce sont des décisions
que prennent à chaque jour les cadres de premier niveau. (Ex.
Contremaître). Ce sont généralement des décisions courantes et répétitives.
(Programme de travail, réparations mineures d’équipement, etc.). Ces
décisions concernent l’utilisation optimale des ressources allouée dans le
cadre du processus productif de l’entreprise (gestion des stocks, gestion de
la production…). Parce qu’elles sont répétitives, on peut simplifier et
augmenter la qualité de la prise de ces décisions en rédigeant des
politiques et des procédures à suivre dans certaines situations.
Dans, un contexte déterministe, les acteurs des projets ont toujours prétendu
que tous les paramètres (performance ; durée, couts, sécurité …) étaient d’une
certitude complète et ;
Dans un contexte aléatoire -réalité-, tout le monde est très conscient de
l’incertitude qu’affichent certains (sinon tous les) paramètres des projets. Par
conséquent, admettre que les projets sont incertains, c’est admettre qu’il peut se
passer plus de choses qui peuvent les compromettre [1].
Ainsi, incertitude est intiment liée aux possibilités d’échecs ou des fois tout
devient ambigu (figure 1).
Figure 1 : Relations incertitudes aux possibilités d’échecs
4. Lesmodèlesdeprisededécision
Bases de la rationalité, par Tradition, est fondée sur les principes de la
logique. Le Rationnel, c’est celui qui manifeste de la raison, de la logique et du bon
sens (Petit Larousse 2013). Ainsi, les Méthodes rationnelles sont celles qui sont
fondées sur la raison
Le Sens modèle classique ou rationnel, par évaluation égocentrique, ce sont
les Décisions que je prenne sont rationnelles ; Celles que je désapprouve ne le sont
pas. Occasionnellement, la rationalité est jugée à partir des meilleurs intérêts de la
personne qui prenne la décision. Mais les meilleurs intérêts, sont définis par nous-

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mêmes - ceux pour atteindre les objectifs du décideur- (Hitler croyait ces décisions
rationnelles).
Au Sens technique (limitatif, le choix rationnel doit satisfaire quatre critères :
1. Basé sur l’intérêt du décideur. Intérêt inclue non seulement de l’argent,
mais aussi l’état psychologique, les capacités psychologiques, les relations
sociales et les feelings
2. Basé sur les conséquences du choix possible
3. Quand les conséquences sont incertaines et leurs probabilités sont
estimées (univers risqué) sinon univers incertain
4. Un critère de sélection : Le choix dépend probabilités et valeurs ou
satisfactions associées à chaque conséquence possible du choix
IL y a des procédures suivies par l’agent, qui n’ont aucune relation avec les
critères de rationalité :
 Habitude ou choisir ce qui a été choisi avant
 Conformité ou décider ce que les autres auraient choisi où imiter des
personnes que vous admirez
 Principes religieux ou culturels : Choisir ce que les autres ont proposé
pour nous (parents ou autres autorités)
Dans le cas d’un modèle de la rationalité limitée ou administratif ou
comportemental, les choix décisionnels visent des résultats satisfaisants (exigences
minimales). L’information n’est que partiellement exacte reflétant les idées
préconçues des individus. Il s’agit de vision fragmentée due au cloisonnement
organisationnel. Ainsi, les décisions sont prises par des individus qui ont leurs
propres cultures et leurs propres histoires.
Enfin dans un modèle politique, les décisions reflètent le désir des individus
de satisfaire leurs intérêts personnels. Les choix sont fixés précocement et évoluent
peu au cours du processus décisionnel. La collecte des données, l'échange
d'information et les critères d'évaluation sont déformés par les rapports de forces en
jeu, les ambitions et les coalitions. Dans cette perspective, la rationalité est
davantage celle du discours, destinée à donner une cohérence apparente à ce que
n'est en fait que jeu de pouvoir et compromis plus ou moins subtils.
5. Ladécisionensituationdechoixrisqué[1,2;3]
Décision “avec risque”, veut dire qu’Il y a des probabilités à considérer et ces
probabilités sont connues avec précision. Une manière simple d’approcher le
problème est à travers l’utilisation du principe d’espérance ou le principe de la valeur
espérée : « La valeur d’un jeu est égale aux valeurs espérées de ces occurrences
possibles ».
Dans un problème ou les situations sont discrètes, le critère, généralement
utilisé -s’agissant de profit- est l’alternative générant le meilleur profit des plus
mauvais (appelé critère maximin). C’est un critère pessimiste. Par contre, si les

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résultats étaient exprimés en terme de coûts au lieu de profits, on aurait à choisir le
coût le plus élevé de chaque option et de sélectionner le coût le plus élevé (Critère
Minimax). Ce critère, basé sur le profit le plus élevé, est le critère de la Valeur
Monétaire Espérée (l’EMV).
6. Limitationducritèredel’EMVetnotiond’utilité[1,2]
Effectivement dans les conditions dont vient de présenter, le critère de la
Valeur Monétaire Espérée (l’EMV), est celui justifiera la décision. Mais si la
probabilité des pertes est élevée et que si ces pertes se réaliseront et que le
preneur de décision (individu ou organisation) ne pourra supporter ces pertes, ils
enfreindront ces règles et ne prendront pas les décisions qui minimisent les pertes.
Imaginez, une entreprise qui avec une probabilité de 30 % pourrait perdre $6M. Si la
compagnie est petite ou a de problèmes financiers, ce genre de perte pourrait
liquider une fois pour toute votre compagnie. Ainsi, avec ce risque, cette décision
pourrait dissuader plus d’une personne. Ceci pourrait être montrer par le fameux
paradoxe de St Petersburg. (Nicola et Daniel Bernoulli ont développé en 1713 et
une quarantaine d’années plus tard respectivement). Daniel Bernoulli, avait proposé
l’explication suivante : « La détermination de la valeur d’un objet ne doit pas être
basé sur ces avantages, mais seulement sur l’utilité qu’il procure. Ainsi, Les
avantages d’un objet dépendent seulement de lui-même et sont les mêmes pour
tout le monde. Par contre, l’utilité dépend des caractéristiques propres de la
personne qui fait l’évaluation.
Il admet aussi que la richesse n’est pas le seul paramètre important de
l’utilité. Il avance son hypothèse fondamentale : « L’utilité résultant de tout petit
accroissement de la richesse sera inversement proportionnelle à la quantité des
biens antérieurement possédés ».
Il faudrait noter que L’utilité d’un objet peut changer avec les circonstances.
Aucun doute, un gain de 10000DA est sans doute plus apprécié par un pauvre que
par un homme riche, même si le gain est le même pour les deux. Et, un riche
prisonnier possédant 200 000DA, mais ayant besoin de 200 000 DA supplémentaire
pour racheter sa liberté, accordera plus de valeur de 200000 DA qu’un homme plus
pauvre que lui.
De même pour les produits, Si vous aimez les oranges, vous allez satisfaire
votre désire en mangeant une orange par jour mieux que si vous n’en mangez pas
et peut être Mieux avec 2 qu’avec 1. Si quelqu’un vous donne 5, probablement ça
vous ne ferait aucune différence.
On peut avancer que les fonctions d’utilité sont donc toujours croissantes
avec conservation des préférences individuelles étant donné qu’on préfère la loterie
qui donne le plus de gains possibles, on préfère aussi celle qui a l’utilité la plus
grande.

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La fonction d’utilité est définie par les pertes et les gains que par la richesse
totale. Elle est concave dans le domaine des gains et convexes dans le domaine
des pertes
Figure 2 : Forme générale d’une fonction d’utilité
Elle est plus raide (assez marquée) pour les pertes que pour les gains (on
déteste perdre 10.000 DA plus que l’on aime gagner 10.000 DA. Cette propriété est
connue par l’aversion des pertes : « Intuition de perdre $X est plus aversif qu’un
gain de $x est attractif. » ? Ainsi, l’attraction des gains possibles n’est pas suffisante
pour compenser l’aversion des pertes possibles. Il est connu que les étudiants ne
veulent pas miser $10, s’ils ne gagnent pas moins de $30.
Les attitudes des agents vis-à-vis du risque, peuvent être classés en trois
catégories, selon le comportement qu’ils ont vis-à-vis du risque. Nous distinguons
ainsi, entre[8] :
 Ceux qui sont averses au risque ; Ce sont des individus qui, toutes
choses étant égales par ailleurs (notamment l’espérance des
gains), préfèrent une loterie moins risquée à une loterie plus risquée
 Ceux qui ont de la propension pour le risque. Ils aiment le risque,
c’est le cas des investisseurs qui préfère la loterie à l’obtention avec
certitude de la richesse moyenne
 Et, ceux qui sont neutres au risque ; La neutralité vis à vis du
risque, caractérise un agent qui est indifférent entre recevoir sans
risque la richesse moyenne de la loterie, ou subir la loterie elle-
même,
La fonction d’utilité est définie par les pertes et les gains que par la richesse
totale. Elle est concave dans le domaine des gains et convexes dans le domaine
des pertes
Gains Pertes
Utilité

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7. Ladécisionensituationdechoixincertain[5,7]
Dans ces situations, les conséquences des choix sont incertaines (comme
dans le cas de la décision risquée), mais à la différence de celle-ci, les probabilités
d’atteindre telle conséquence par tel choix ne sont pas fixées objectivement.
L’agent doit estimer ces probabilités sur la base de ses propres croyances.
D’ailleurs, on représente le plus souvent les croyances de l’agent dans une telle
situation par une fonction de probabilité sur les états qui déterminent la
conséquence qui résulte de chaque choix.
Les théories de la décision en situation d’incertitude n’ont pas seulement
affaire aux utilités de l’agent mais également à ses probabilités (croyances). Elles
ont l’intention de comprendre les rapports entre les préférences de l’agent sur les
options disponibles, ses utilités et ses probabilités.
En l’absence des probabilités, il n’est pas possible d’estimer les espérances
de profits. Plusieurs critères ont été avancés :
1. Critère de Laplace : En l’absence de toute information, il faudrait
donner des probabilités égales aux divers états de nature. C’est le
prétendu "principe de raison suffisante", Car tout se passe comme
si l’on cherchait à maximiser une espérance mathématique de gain et
comme si l’on était dans un univers risqué et équiprobable.
2. Le critère de WALD ou MaxiMin : Décider comme si la nature était
animée de pires intentions. Il s’agit de maximiser le gain minimum.
C’est clair qu’il s’agit d’une approche pessimiste (Better safe than
sorry!). En effet, en utilisant le critère de WALD, l’agent se comporte
comme un pessimiste qui se dit « je n’ai pas de chance donc je vais
choisir l’action qui a le plus grand résultat minimum ainsi je suis
certain d’avoir au moins ce minimum ».
3. Le critère du MaxiMax : En effet, en utilisant le critère du MaxiMax,
l’agent se comporte comme un optimiste qui ne voit que la possibilité
de gagner le plus possible, en omettant les possibilités de gain
inférieur. C’est un Critère trop optimiste
4. Le critère d’HURWICZ : Calculer la somme des utilités pondérées et
Choisir αk tel que
Nous remarquons que pour : α = 0 C’est le Critère de Wald (le plus
pessimiste) et α = 1 c’est le Critère de l’optimisme absolu.
i a Max )-(1 a Min [ ijij
j



]Max ji

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8. Conclusion
Alors comment prendre une décision face à l’incertitude? Les défenseurs de
la rationalité recommandent vivement :« l’utilisation le plus possible de l’utilité
espérée. Mais si les probabilités ne sont pas bien spécifiées, faire comme même
une évaluation subjective des probabilités ». Il est connu que les économistes
prennent en compte l’univers incertain mais beaucoup moins en ingénierie. Tout
acte d’investir se fera dans un univers incertain
L’incertitude, la principale cause qui rendent les problèmes complexes. Notre
philosophie dans la manière d’approcher les problèmes complexes particulièrement
en ingénierie doit obligatoirement évoluer. Il s’agit d’une évolution naturelle de la
pensée humaine.
On notera que le raisonnement Bayesien, peut-être d’une grande utilité
(information à priori – information à postériori). Et que L’incertitude flou se situe dans
un univers ambigu, reste difficile à quantifier.
Les études de rentabilité économiques des projets de construction (logement,
infrastructures –route, barrage, réseaux…-) doivent prendre en compte leurs utilités
et non juste les avantages qu’ils procurent. C’est une piste intéressante de
recherche des fonctions d’utilité en fonction de la région, des contraintes, du niveau
social, Tout preneur de décision en général, et les ingénieurs en particulier doivent
admettre que la majorité des décisions se prennent dans un univers entaché
d’incertitude. En particulier en géotechnique…
9. .REFERENCE
Livres
[1] D Kahneman , Choices, values and frames, and A Tversky, Cambridge university press, 2000
[2] G Klein, Source of Power – How people make decision, Second MIT Press paperback
edistion, 1999
[3] J G March, A primer on decision making, Free press; 1994
[4] Charles Yoe, Primer on risk analysis, Decision making under uncertainty; © 2012 by Taylor
& Francis Group, LLC, CRC Press is an imprint of Taylor & Francis Group, an Informa business
[5] John X. Wang; What every engineer should know decision making under uncertainty;
Copyright © 2002 by Marcel Dekker, Inc; ISBN: 0-8247-0808-3
Journaux
[6] Foncsi, Les cahiers de la sécurité industrielle, pratiques de la décision en situation
d’incertitude, équipes du programme 2008 de la foncsi, approches de l’incertitude
[7] Roger Waldeck, 2007, Incertitude, Décision et Management du risque, Décembre 2007
Thèses
[8] Karima SEDKI - 2008 ; Raisonnement sous incertitude et en présence de préférences :
Application par la détection d'intrusions et par la corrélation d'alertes. THESE soutenue
publiquement le 04 Décembre 2008 pour l'obtention du Doctorat de 'Université d'Artois,
Spécialité Informatique
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