Decision Support Systems : qu’est-ce que c’est ?

Les systèmes d’aide à la décision (Decision Support Systems, DSS) sont des systèmes in­te­rac­tifs qui aident les en­tre­prises à prendre des décisions en analysant de grandes quantités de données. Ces systèmes sont utilisés dans de nombreux secteurs et in­ter­vien­nent prin­ci­pa­le­ment dans les problèmes non struc­tu­rés des cercles fonc­tion­nels de l’en­tre­prise.

Decision Support Systems (DDS) : dé­fi­ni­tion

Les Decision Support Systems sont des systèmes de pla­ni­fi­ca­tion et d’in­for­ma­tion assistés par or­di­na­teur, destinés à améliorer la prise de décision en en­tre­prise. En français, on les appelle également systèmes d’aide à la décision (SAD). Ces systèmes in­te­rac­tifs aident la direction, les niveaux opé­ra­tion­nels et les niveaux de pla­ni­fi­ca­tion à struc­tu­rer des problèmes d’une grande com­plexité et à prendre des décisions fondées. Les tâches opé­ra­tion­nelles et stra­té­giques sont prises en charge. Les fonctions centrales des DDS sont les suivantes :

• le tri, le filtrage et la pré­sen­ta­tion des données
• les opé­ra­tions d’éva­lua­tion telles que les com­pa­rai­sons, la to­ta­li­sa­tion ou le calcul de moyennes
• la réa­li­sa­tion de modèles de calcul
• la com­bi­nai­son de données avec des al­go­rithmes d’op­ti­mi­sa­tion.

Pour dé­ter­mi­ner les in­for­ma­tions per­ti­nentes, les préparer et les présenter sous forme de tableaux, de gra­phiques ou de si­mu­la­tions, les DSS analysent de grandes quantités de données. Ils font appel à des con­nais­sances et à des données provenant de dif­fé­rents domaines, qui ne com­pren­nent pas seulement des données brutes et des documents, mais aussi des con­nais­sances per­son­nelles. Les systèmes d’aide à la décision offrent ainsi une meilleure qualité d’in­for­ma­tion que les rapports habituels. Les sources de données sont prin­ci­pa­le­ment des bases de données re­la­tion­nelles, des data wa­re­houses et des cubes (stockage de données dans des modèles). Parfois, d’autres sources d’in­for­ma­tions telles que les pré­vi­sions de ventes et de chiffre d’affaires ou les dossiers médicaux élec­tro­niques sont également utilisées.

Comment fonc­tion­nent les Decision Support Systems ?

En règle générale, les systèmes d’aide à la décision se composent de trois éléments :

• Une base de con­nais­sances : la base de données fait office de bi­blio­thèque d’in­for­ma­tions et constitue un élément central des DSS. Elle contient aussi bien des in­for­ma­tions internes à l’en­tre­prise que des in­for­ma­tions provenant de sources externes comme Internet. Les bases de données DSS peuvent fonc­tion­ner comme des systèmes autonomes ou être intégrées à des data wa­re­houses pour une gestion cen­tra­li­sée de l’in­for­ma­tion.
• Un système logiciel : la base du système logiciel est un modèle, c’est-à-dire la si­mu­la­tion d’un système réel. On utilise entre autres des modèles sta­tis­tiques qui éta­blis­sent des relations entre les évé­ne­ments et les variables, des modèles d’analyse de sen­si­bi­lité (analyses « et si ») et dif­fé­rents modèles pré­dic­tifs, comme les analyses de séries chro­no­lo­giques et les modèles de ré­gres­sion.
• Une interface uti­li­sa­teur : les tableaux de bord per­met­tent aux uti­li­sa­teurs de vi­sua­li­ser les résultats et fa­ci­li­tent le trai­te­ment des données en­re­gis­trées. Les in­ter­faces uti­li­sa­teur DSS com­pren­nent, outre de simples fenêtres, des lignes de commande et des in­ter­faces à base de menus.

Types de systèmes d’aide à la décision

Il existe dif­fé­rents types de Decision Support Systems, qui peuvent être classés en ca­té­go­ries en fonction de la source d’in­for­ma­tion utilisée en premier lieu :

• Les systèmes d’aide à la décision basés sur des données (Data-driven DSS) se basent sur des données provenant de bases de données internes ou externes. Ils utilisent gé­né­ra­le­ment des tech­niques d’ex­plo­ra­tion de données pour iden­ti­fier des modèles et en déduire des pré­vi­sions. Les en­tre­prises ont souvent recours aux systèmes d’aide à la décision basés sur les données pour optimiser les processus com­mer­ciaux. Dans l’ad­mi­nis­tra­tion publique, les DSS axés sur les données sont notamment utilisés dans le cadre de la lutte contre la cri­mi­na­lité.
• Les systèmes d’aide à la décision basés sur des modèles (Model-driven DSS) se con­centrent sur l’uti­li­sa­tion de modèles ma­thé­ma­tiques et de si­mu­la­tion adaptés aux besoins spé­ci­fiques des uti­li­sa­teurs. Les DSS basés sur des modèles ne sont en général pas trop gourmands en données et s’avèrent par­ti­cu­liè­re­ment pratiques dans les si­tua­tions où il est difficile de prendre des décisions fondées uni­que­ment sur des données his­to­riques.
• Les systèmes d’aide à la décision basés sur la col­la­bo­ra­tion (Com­mu­ni­ca­tion-driven DSS) visent à soutenir la com­mu­ni­ca­tion et le travail en équipe ou à aider les groupes impliqués dans la prise de décision à analyser les si­tua­tions pro­blé­ma­tiques. Cela se fait prin­ci­pa­le­ment par l’uti­li­sa­tion de dif­fé­rents outils de com­mu­ni­ca­tion comme la mes­sa­ge­rie ins­tan­ta­née.
• Les systèmes d’aide à la décision basés sur la con­nais­sance (Knowledge-driven DSS) four­nis­sent une expertise spé­cia­li­sée pour résoudre des problèmes complexes. Ces con­nais­sances sont stockées dans une base de données que le système met à jour en per­ma­nence. Les DSS basés sur la con­nais­sance sont surtout utilisés pour les tâches qui né­ces­si­tent une expertise humaine.
• Les systèmes d’aide à la décision basés sur des documents intègrent des tech­no­lo­gies spéciales per­met­tant de récupérer et d’analyser des documents. Les systèmes de gestion do­cu­men­taire qui intègrent des moteurs de recherche avancés en sont un exemple.

Quels sont les prin­ci­paux domaines d’ap­pli­ca­tion des Decision Support Systems ?

Les DSS peuvent être adaptés à des questions et à des con­di­tions tech­niques chan­geantes, ce qui leur confère une grande souplesse d’uti­li­sa­tion. Toutefois, le jugement humain n’est que soutenu et non remplacé. Cela signifie que l’in­ter­pré­ta­tion des in­for­ma­tions fournies et la prise de décision finale restent du ressort des humains. Les systèmes d’aide à la décision se con­ten­tent de fournir les in­for­ma­tions les plus per­ti­nentes et d’évaluer l’impact des décisions possibles.

Les systèmes d’aide à la décision sont spé­cia­le­ment adaptés à la ré­so­lu­tion de problèmes non struc­tu­rés, c’est-à-dire dans des si­tua­tions où les données sont très dis­per­sées ou énormes (Big Data) et dans les cas où aucun lien logique ne peut être établi entre les in­for­ma­tions. Parmi les domaines d’ap­pli­ca­tion dans lesquels les DSS sont utilisés, on trouve :

• La pla­ni­fi­ca­tion d’iti­né­raires par GPS : les systèmes d’aide à la décision sont capables de dé­ter­mi­ner l’iti­né­raire idéal entre deux points en analysant les options dis­po­nibles. Les systèmes modernes offrent même la pos­si­bi­lité de sur­veil­ler le trafic en direct, ce qui permet d’éviter les em­bou­teil­lages.
• L’agri­cul­ture : les agri­cul­teurs utilisent les Decision Support Systems pour dé­ter­mi­ner le moment optimal pour les semis, la fer­ti­li­sa­tion et la récolte.
• La médecine : les systèmes d’aide à la décision clinique sont utilisés, entre autres, pour in­ter­pré­ter les résultats de tests, diag­nos­ti­quer des maladies et élaborer des plans de trai­te­ment. Un exemple concret est un DSS clinique conçu par Penn Medicine, qui a été développé pour optimiser le sevrage des patients sous res­pi­ra­teur.
• Les tableaux de bord ERP : ils per­met­tent d’obtenir un ins­tan­tané des prin­ci­paux in­di­ca­teurs de l’en­tre­prise. Les systèmes d’aide à la décision per­met­tent de vi­sua­li­ser les processus com­mer­ciaux et de pro­duc­tion et de sur­veil­ler les objectifs de per­for­mance com­mer­ciale afin d’iden­ti­fier les domaines sus­cep­tibles d’être améliorés.

Quelle relation entre DSS et IA ?

Les Decision Support Systems offrent en principe la pos­si­bi­lité d’intégrer l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle. Les systèmes in­tel­li­gents d’aide à la décision (In­tel­li­gent Decision Support Systems, IDSS) per­met­tent de traiter d’énormes quantités de données provenant de dif­fé­rentes sources et d’en déduire des re­com­man­da­tions pour de meil­leures décisions. Pour re­con­naître les modèles et les cor­ré­la­tions, ils utilisent des tech­no­lo­gies d’IA telles que le Machine Learning.

Les IDSS re­pro­dui­sent en partie les rai­son­ne­ments des experts humains tout en offrant une capacité d’analyse bien plus rapide. De tels systèmes trouvent des ap­pli­ca­tions dans les chaînes de pro­duc­tion au­to­ma­ti­sées, le marketing et le diag­nos­tic médical.

Quels sont les avantages et les in­con­vé­nients des systèmes d’aide à la décision ?

Les DSS offrent donc de nombreux avantages qui aident les en­tre­prises à prendre des décisions plus efficaces. Ils s’intègrent de manière flexible et trans­pa­rente dans les systèmes d’in­for­ma­tion existants et peuvent au besoin être étendus in­di­vi­duel­le­ment. Les systèmes cor­res­pon­dants per­met­tent une uti­li­sa­tion intuitive, ce qui est par­ti­cu­liè­re­ment important pour les in­te­rac­tions homme-machine. Bien que la plupart des prises de décision finales revienne toujours à l’homme, les systèmes d’aide à la décision con­tri­buent con­si­dé­ra­ble­ment à améliorer les processus de pla­ni­fi­ca­tion, et donc souvent à réduire les coûts. La pos­si­bi­lité de remonter à l’origine de toute donnée probante constitue un autre avantage.

Mais il y a aussi quelques in­con­vé­nients. D’une part, la mise en œuvre et la main­te­nance des Decision Support Systems s’avèrent coûteuses. D’autre part, la qualité des re­com­man­da­tions dépend fortement des données sous-jacentes. Un risque existe que les décideurs de­vien­nent trop dé­pen­dants du DSS, com­pro­met­tant ainsi leur propre esprit critique.