LE PROCESSUS DECISIONNEL

4- LE PROCESSUS DECISIONNEL
- Repérer les facteurs déterminants d’une décision dans un contexte donné.
- Analyser le processus de décision.
- Apprécier l’influence des parties prenantes sur le processus de décision.
- Evaluer les enjeux liés aux intérêts des parties prenantes.
Le processus décisionnel est un processus complexe fortement
influencé par le style de direction ou le pouvoir de l’entrepreneur. Son analyse
permet également d’appréhender les deux logiques entrepreneuriale et managériale
s’articulant dans une même entreprise. Diriger une entreprise consiste avant tout à
exercer un pouvoir de décision. La décision est un acte volontaire conduisant à
un choix entre plusieurs solutions possibles. Mais, le processus doit intégrer
d’autres facteurs tels que la structure de l’entreprise, le niveau de rationalité
(exemple communication écrite ou décision intuitive), la nature de la décision
(opérationnelle ou stratégique), etc. Ces éléments qui influencent la prise de décision
et qui font évoluer l’entreprise sont appelés de facteurs de contingence.
I-
LES ETAPES DU PROCESSUS DE DECISION
A-
DEFINITION
La décision est un processus au sens administratif (Le mot processus du
latin pro (« pour », « dans le sens de ») et de cessus, cedere (aller, marcher) ce qui
signifie aller vers l'avant, avancer) c’est à dire désigne une suite d'états ou de
phases dans l'organisation d'une opération et répond à la question « quoi
faire ? » alors que la procédure répond à la question « comment faire ? » c’est à dire
désigne plutôt la méthode d’organisation. Le processus de décision est complexe car
d’une part, il met en jeu de nombreuses parties prenantes (salariés, actionnaires,
etc.) et d’autre part, l’entreprise est elle-même confrontée à un environnement
complexe d’où la nécessité d’outils d’aide à la décision. (cf. infra)
Selon Ansoff1, on distingue 3 types de décisions dans l’entreprise :

Les décisions stratégiques :
 horizon temporel à long terme (plus de 7 ans)
 prises par les dirigeants (déclarations de politique générale)
 concernent l’ensemble de l’organisation
 conséquences quasi irréversibles
 exemple : projet de fusion ou changement de leader.

Les décisions de pilotage : (tactique)
 horizon temporel à moyen terme (2 à 5 ans)
 localisées au niveau intermédiaire (cadres, directions fonctionnelles, manager)
 concernent des actions correctives face à une modification de
l’environnement.
 exemple : réorganisation d’un service

Les décisions opérationnelles :
 horizon temporel à court terme (moins de 1an)
 décisions de régulation
 qui assurent le bon fonctionnement de l’entreprise
 Exemple réapprovisionnement d’un service ou embauche d’une secrétaire.
1
A ne pas confondre avec la matrice d’Ansoff (ch. 11)
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Ce type de découpage est didactique et arbitraire car, dans l’entreprise, il n’existe
pas vraiment de petites décisions.
B-
LE MODELE IMC
Dans une perspective managériale donc de pilotage de l’entreprise, le processus
de décision doit nécessairement se poursuivre par la mise en œuvre d’une solution.
Le processus de décision sera plus ou moins long en fonction de la nature,
stratégique ou opérationnelle, de la décision. Par exemple, le lancement d’une
gamme est une décision de nature stratégique. Selon Herbert Simon2 (Prix Nobel
d’Economie 1978), le processus de décision peut passer par 3 phases telles qu’il le
préconise dans son modèle IMC (1977) :
 Intelligence au sens anglo-saxon c’est à dire renseignement, identification du
problème
 Modélisation (ou conception des solutions) : Le décideur va recenser tous les
scénarii3 possibles pour résoudre le problème posé. le décideur doit formuler et
2
Herbert Simon est né en 1916 dans le Wisconsin. Son père ingénieur dans le domaine de l'électricité
avait fait des études à Darmastad en Allemagne avant d'émigrer en 1903 aux États-Unis. Simon fut
très jeune introduit à l'idée que le comportement humain pouvait être étudié scientifiquement, par le
plus jeune frère de sa mère, Harold Merkel, qui étudiait l'économie à l'Université du Wisconsin à
Madison avec John Rogers Commons. Il entra en 1933 à l'Université de Chicago où il étudia les
sciences sociales et les mathématiques notamment sous l'égide d'Henry Schultz un économètre
spécialiste de l'économie mathématique. Ces études le conduisirent à s'intéresser au domaine de la
prise de décision dans les organisations qui devint le sujet de sa thèse en science politique qu'il
soutint en 1943 à l'Université de Chicago. A Chicago, il étudie la science politique sous la direction
d'Harold Lasswell et de Charles Edward Merriam et comme eux, il a subi l'influence de Graham
Wallas, un professeur de la London School of Economics qui dés 1908, avait souligné l'importance de
la psychologie et des institutions dans le domaine politique et économique. Parmi ceux qui
l'influencèrent, Simon cite également l'économiste Richard T. Ely, Norman Angell, l'auteur du livre The
Great Illusion et Progress and Poverty d'Henry George. De 1939 à 1942, Simon fut directeur d'un
groupe de recherche à l'université de Californie (Berkeley), puis il enseigna la science politique à
l'Illinois Institute of Technology. De retour à Chicago, il participa à des séminaires de la Cowles
Commission donnés par Jacob Marschak et Tjalling Koopmans qui dirigeaient alors des étudiants
comme Kenneth Arrow, Lawrence Klein ou Don Patinkin. A cette époque, il étudie également la
Théorie Générale de Keynes, les nouvelles techniques économétriques ainsi que les premiers papiers
de Paul Samuelson. Sous la direction de Marschak et de Sam Schurr, il a participé à une étude
prospective sur les effets économiques de l'énergie atomique. En 1948, il fut membre de l'Economic
Cooperation Administration chargée de gérer le Plan Marshall. A partir de 1949, il intégre la Graduate
School of Industrial Administration au Carnegie Institute of Technology de Pittsburgh. Son but et celle
de l'équipe d'enseignants de cette école est alors de développer un enseignement de la vie des
affaires reposant sur la recherche fondamentale en économie et en science des comportements. Il fut
aidé plus tard dans cette tâche par Franco Modigliani et John Muth. Au début des années cinquante
avec David Hawkins il découvre le thèorème d'Hawkins-Simon sur les conditions de l'existence d'une
solution positive dans les matrices d'entrée-sortie. A partir de 1954, il est convaincu que la meilleure
façon d'étudier la résolution des problèmes était d'utiliser les ordinateurs, cela a conduit à ce qu'il a
appelé l'intelligence artificielle. L'intelligence artificielle (terme créé par John McCarthy), souvent
abrégée avec le sigle IA, est définie par l’un de ses créateurs, Marvin Lee Minsky, comme « la
construction de programmes informatiques qui s’adonnent à des tâches qui sont, pour l’instant,
accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains car elles demandent des processus
mentaux de haut niveau tels que : l’apprentissage perceptuel, l’organisation de la mémoire et le
raisonnement critique ». Simon fit également parti, à la fin des années soixante du comité des experts
économique du Président. Il servit un an sous l'administration de Lyndon Johnson et trois ans sous
celle de Richard Nixon. Il fut aussi membre de l'Académie nationale des Sciences des États-Unis.
3
La méthode des scénarios entre dans le cadre plus général de l’approche systémique et de la
prospective cf. supra. La prospective a pour domaine de réflexion le “ futur ”, avec pour postulat de
base que l’avenir n’est pas déjà fait, ni prédéterminé et qu’au contraire il est ouvert à plusieurs futurs
possibles. La prospective part de l’hypothèse que l’avenir n’est pas connaissable mais qu’il est
imaginable et que l’on peut l’explorer soit à partir du présent ou soit à partir des évolutions passées
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évaluer les solutions qui s’offrent à lui. Depuis les années 1970, se sont développés
des outils ou systèmes informatisés d’aide à la décision : systèmes experts4, SIAD5,
(une tendance que l’on désire prolonger). La lumière de ces évolutions possibles va permettre
d’éclairer les décisions et les actions du présent. Dans cet esprit, la prospective peut être considérée
comme un outil d’aide à la décision et un moyen puissant pour anticiper les phénomènes possibles.
Cependant, tous les futurs possibles ne sont pas souhaitables. En se fixant une image future
souhaitée à l’horizon de temps choisi, un raisonnement à rebours permet de définir le chemin pouvant
mener vers les avenirs souhaitables. En croisant les deux démarches, on peut construire des futurs
possibles et souhaitables. La prospective s’applique à une réalité complexe, ce qui conduit à
privilégier l’analyse des systèmes, comme outil de base, pour pouvoir manipuler cette réalité
complexe que l’on réduit à un “ système ”. Un système est « une construction intellectuelle, dans un
certain but, constituée d’éléments choisis, en interaction dynamique ». Cette approche systémique
permet de simplifier la réalité à partir de ses éléments les plus pertinents compte tenu de l’objectif à
atteindre, de comprendre la dynamique de chacun des éléments et surtout celle de leurs relations et
interactions. Celles-ci évoluent dans le temps et on peut les y projeter et les dynamiser.
La méthode des scénarios (GODET, Michel. Manuel de prospective stratégique, 2ème éd. Paris :
Dunod, 2004) permet de mettre en scène les futurs possibles d’un système préalablement défini et
d’en mieux comprendre les enchaînements. Les scénarios comportent une image initiale de départ,
un choix d’hypothèses d’évolution, un cheminement jusqu’à l’horizon choisi, une image de la situation
finale, le tout lié par une logique interne, c’est à dire par des règles du jeu. Celles-ci proviennent de la
combinaison cohérente d’hypothèses qui permettent de définir des évolutions différentes pour
explorer les conséquences de ces hypothèses : c’est ce qu’on appelle des enchaînements “ Si..Alors ”
4
Les systèmes experts sont des programmes informatiques intelligents, c’est à dire qu’il reproduise le
raisonnement humain. Un système expert se compose de 3 parties :
1. une base de faits,
2. une base de règles
3. un moteur d'inférence capable d'utiliser faits et règles pour produire de nouveaux faits jusqu'à
parvenir à la réponse à la question experte posée. (syllogisme)
La plupart des systèmes experts existants reposent sur des mécanismes de logique formelle (logique
aristotélicienne) et utilisent le raisonnement déductif. Pour l'essentiel, ils utilisent la règle d'inférence
suivante (syllogisme) : si P est vrai (fait ou prémisse) et si on sait que P implique Q (règle) alors, Q est
vrai (nouveau fait ou conclusion).
5
Un système interactif d’aide à la décision (SIAD) est composé de programmes interactifs, c'est-à-dire
qu’à tout moment, l’utilisateur peut interroger son système qui va lui proposer des solutions. Mais, le
raisonnement humain connaît un cheminement complexe difficilement modélisable parce que
l’imaginaire intervient, ce qu’aucune méthode analytique ne pourra reproduire :
Le SIAD est un outil d’observation et de description qui vise, à partir de données de gestion et/ou de
statistiques, à donner aux managers d’une entreprise les moyens d’identifier des alertes de gestion,
de suivre l’évolution de l’activité et de disposer d’outils d’investigation de sujets ou phénomènes
particuliers. Il ne fournit pas les explications ni les commentaires qui relèvent d’une phase de travail
postérieure à l’observation. Le SIAD tire parti de l’ensemble des données produites ou acquises par
l’entreprise, ensemble dont il fournit une présentation synthétique. Cela suppose (1) que le SIAD soit
alimenté potentiellement par toutes les applications de l’entreprise, (2) qu’il résolve les problèmes de
comparabilité et de redressement des données qui se posent inévitablement lorsque l’on utilise des
sources diverses. Le SIAD vise à présenter des informations utiles. Ceci implique qu’il soit construit
selon des critères de sélectivité en choisissant, parmi toutes les statistiques qu’il est possible de
produire, celles qui peuvent servir à telle ou telle catégorie d’utilisateurs. Sa construction suppose
donc une analyse des besoins, elle même fondée sur une segmentation des utilisateurs en souspopulations homogènes chacune en ce qui concerne les missions à remplir et les besoins
correspondants. Le SIAD vise à fournir aux utilisateurs un outil de consultation commode, d’une
ergonomie aisée, de façon à minimiser les tâches de recherche de l’information et de présentation des
résultats. Produire des statistiques en adressant au coup par coup des requêtes à une application
opérationnelle est coûteux en traitement. Le SIAD protège donc les bases de données opérationnelles
en s’intercalant comme un tampon entre elles et les utilisateurs et en préparant la plupart des
statistiques dont ces derniers ont besoin. Les outils fournis par le SIAD pour remplir ces divers
objectifs sont :
- le tableau de bord comportant des alertes ;
- des tableaux préformatés contenant l’essentiel de la statistique d’activité et d’environnement ;
- des tableaux et graphiques restituant les résultats d’interrogations en utilisant la technologie "
hypercubes " ;
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systèmes d’intelligence économique, etc., pour assister les décideurs dans
l’élaboration de solutions pertinentes.
 Choix c’est à dire application de règles pour choisir une action dans le cadre
de la solution retenue compte tenu des contraintes. Cette « courte » phase fait appel
à la logique entrepreneuriale du décideur qui doit accepter de prendre un risque et
s’appuie souvent sur son intuition. Les systèmes d’intelligence artificielle peuvent
apporter une aide précieuse à ce stade mais, in fine, le décideur reste seul
responsable de son choix. Cependant, dans une perspective managériale de
pilotage de l’entreprise, le processus ne peut s’arrêter au choix de la solution : il doit
impérativement se poursuivre par la mise en œuvre de la solution retenue.
Bien évidemment, il faut aussi envisager une phase d’évaluation ou de contrôle
des résultats pour confirmer ou au contraire infirmer le choix retenu et, si
nécessaire, envisager des actions correctives (rétroaction ou feedback). En effet,
- la restitution d’analyses sophistiquées (analyse de corrélation, simulation etc.) utilisant les outils de "
datamining ".
Remarques :
1) La technologie " hypercubes : Cette technologie permet à l’utilisateur, par la production de tableaux
multidimensionnels intermédiaires, de construire par sélection les séries chronologiques ou les
tableaux croisés dont il a besoin. Le contenu de ces hypercubes doit être défini a priori, à partir de
l’analyse des besoins, de sorte qu’ils satisfassent au mieux les besoins des utilisateurs (cf. annexe)
2) Le " datamining : Etant sélectif, le SIAD ne peut pas répondre à toutes les questions imaginables
mais seulement à la plupart des questions. Il peut donc arriver qu’un utilisateur recherche une
information que le SIAD ne fournit pas. Il faut pourtant que l’on puisse lui répondre. Ce sera la tâche
d’une équipe d’analystes en région et à la DG, habilités à utiliser des requêtes et à interroger la base
de données intermédiaire pour répondre à l’utilisateur. Toutefois le délai de réponse sera plus long
(quelques heures ou quelques jours) que celui de la consultation des hypercubes (quelques
secondes).
3) Administration du dispositif :La fonction d’évolution des hypercubes, comme du dispositif dans son
ensemble, sera assurée par une cellule d’administration centrale en relation avec les analystes.
Un SIAD peut être présenté selon trois couches :
- L’alimentation par les applications opérationnelles constitue la première couche ;
- La deuxième couche est constituée par le stockage historisé, l’agrégation et la constitution des
cubes ;
- La restitution sous forme d’alerteurs, de tableaux préformatés, de tableaux croisés et de graphiques
constitue la troisième couche.
Seuls les hypercubes sont consultables par les utilisateurs, qui peuvent ainsi construire une grande
diversité de tableaux croisés (cf. annexe). La base de données du SIAD est exploitée par une équipe
d’analystes : (1) pour produire les hypercubes, (2) pour répondre à la demande à des requêtes
complexes envoyées par les utilisateurs. La constitution de la base de données du SIAD à partir des
applications qui l’alimentent nécessite :
- une procédure permettant d’extraire périodiquement de chaque application les données
nécessaires. Ces données sont rangées par l’application dans une base de données appelée " silo
d’échange ", dont la responsabilité appartient à l’application source,
- un traitement réalisé par le SIAD pour vérifier et redresser les données avant de les intégrer à la
base de données du SIAD.
La structuration de l’entrepôt de données fait l’objet d’une modélisation formelle qui précise :
- les " axes ", variables qualitatives dont le croisement définit les tableaux que le SIAD pourra
produire (exemple : mois, région, secteur d’établissement, etc.) ;
- les " attributs ", variables qui seront ventilées dans les cases des tableaux (exemple : nombre de
personnes, montants en francs, nombre d’entretiens, etc.).
Les hypercubes sont produits à partir de la base de données du SIAD par agrégation de
données individuelles. Ainsi, si le SIAD contient les données détaillées sur les clients, les hypercubes
permettront de construire des tableaux croisés décrivant la population des clients. Nous utilisons ici le
mot " individu " au sens qu’il a en statistique pour désigner une unité particulière au sein d’une
population ; il ne s’agit pas nécessairement d’un être humain (la " population " considérée peut-être un
ensemble d’établissements, de clients, de fournisseurs, de francs de dépense.
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pour Simon, le décideur ne prend jamais la décision optimale car, se situant dans un
environnement complexe, il fait preuve de rationalité limitée.
Dans le prolongement des travaux de SIMON, on peut citer deux auteurs
disciples, Richard CYERT (1921 ...) et James MARCH (1928 ...) qui, au travers d’un
célèbre ouvrage : « A behavioral theory of the firm » (1963), se sont efforcés de
donner un caractère opératoire aux idées de SIMON : Ils décrivent toutes les
organisations comme des processus dynamiques et continus de prises de
décisions et remarquent que l’entreprise est « un groupe de participants aux
demandes disparates » bien que tous aient intérêt in fine à la bonne marche du
système. Il existe donc des négociations entre coalitions qui conduisent aux prises
de décision. Donc, les buts poursuivis dans une entreprise ne sont pas aussi
rationnels qu’on pourrait le croire mais représentent le meilleur compromis
possible.
Ainsi, la « théorie du comportement de la firme » peut être résumée en 4
concepts fondamentaux :
La résolution des conflits : Une entreprise étant composée de coalitions
poursuivant des buts différents, des procédures de résolution des conflits doivent
être mises au point (rationalité locale: chaque coalition résout ses propres
problèmes, et traitement séquentiel des problèmes : pas tout à la fois, il faut avancer
pas à pas)
L’élimination de l’incertitude : Une firme cherche à éliminer
progressivement les multitudes d’incertitudes qui l’entourent générées par les choix
des choix à long terme, source d’irrationalité.
La recherche de la problématique : L’entreprise doit rechercher
systématiquement les vraies causes des problèmes posés dans l’entreprise sans
avoir peur de voir les réalités en face (indulgence pour les « amis » et dénigrement
des « ennemis »)
L’apprentissage : Les entreprises changent leurs comportements en fonction
de la perception qu’elles ont des évènements avec le temps et doivent en tirer un
apprentissage (vision systémique de l’entreprise).
Ainsi, le rôle de l’entreprise est de définir des règles et des procédures
décisionnelles pour assurer une certaine cohérence des décisions avec les objectifs
communs. Mais, comme la rationalité des décisions est aussi affectée par la quantité
exponentielle d’informations véhiculées par les NTIC, l’entreprise fait appel à des
outils d’aide à la décision (cf. supra) :
Enfin, la décision dépend aussi de facteurs dits de contingence.
II-
LES FACTEURS DE CONTINGENCE (BTS 2 CH. 2)
Ce sont des variables qui font évoluer la structure de l’entreprise donc la décision au
sein de l’entreprise.
A- LA STRUCTURE DE L’ENTREPRISE
Pour répondre à sa finalité, toute entreprise doit se doter d’une structure. La structure
peut être définie comme une combinaison d’éléments et de mécanismes qui
visent à répartir, coordonner et contrôler les activités de l’entreprise, afin que
celle-ci puisse atteindre avec efficience ses objectifs stratégiques. La
représentation traditionnelle de la structure est l’organigramme mais, cet outil donne
une image incomplète de la réalité de l’entreprise dans laquelle existent aussi des
relations informelles expliquant en partie les processus de communication, de
décision, etc.
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La structure apparaît donc comme le reflet à la fois de l’organisation technique et
humaine de l’entreprise et des processus de décision mis en place par les dirigeants.
B- L’EVOLUTION DES STRUCTURES ET LA DECISION
Selon Mintzberg, les facteurs de contingence influencent la structure et donc la
décision au sein de l’entreprise :
 L’âge et la taille de l’organisation : Peter W. Blau et le groupe de l’Université
d’Aston avancent que plus la taille est grande plus l’organisation est découpée en
fonctions, plus les activités sont spécialisées et le processus de décision est
formalisé.
 La stratégie (Chandler cf. chapitre suivant) : « La structure de l’entreprise suit la
stratégie ». En effet, Chandler a démontré qu’à chaque changement important de
stratégie, les entreprises modifient leurs structures. Par exemple, dans une
structure hiérarchique linéaire par produit, il est possible, en cas de difficultés
soudaines, de supprimer un produit ou au contraire d’en rajouter un en cas
d’opportunités (flexibilité de la structure). Mais, en amont des productions, existent
des ressources humaines et donc des résistances sociales.
 La technologie mise en œuvre (Woodward 1916-1971)
Les choix technologiques vont modifier la communication et l’organisation de
l’entreprise donc le processus de décision (flux tendus, JAT, cercles de qualité,
groupes de progrès, PGI ou ERP de type Groupware, ou Workflow, EDI, GED,
(Rappel : Les 3 types de technologie Unité ou en petits lots : fabrication de produits
uniques ou en petites séries. Grande série ou masse : fabrication de produits
standardisés, en grande quantité et de façon répétitive. Continu : fabrication de
produits chimiques, gaz ou liquides de façon automatique et continue)
 L’environnement
Pour Lawrence & Lorsch, plus l’environnement est instable et complexe, plus la
structure de l’entreprise et donc les processus de décision devront être souples et
décentralisés
 Le pouvoir dans l’entreprise ou le leadership, la culture du dirigeant, son
attrait pour le pouvoir
Le style de management (le leadership), la culture du dirigeant, son attrait pour le
pouvoir vont influencer les modes de communication et le type de l’organisation et
donc le processus de décision.
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