1.4 Du monocritère au multicritère
1.4.1 Méthode monocritère
La solution d'un problème monocritères est facile
à modéliser. Un problème de décision
monocritère est du type Opt {??(x) : x A} ou
A : Ensemble des actions admissibles, g :
Fonction critère à optimiser.
Dans cette définition la comparaison de plusieurs actions
se fait suivant un seul critère alors que d'après (L.Mayster,
1994) :
? La comparaison de plusieurs actions se fait rarement suivant un
seul critère.
? Les préférences sur un critère sont dans
bien de cas, difficilement modélisable par une fonction.
? Lorsqu'il y a plusieurs objectifs, il est impossible de les
atteindre tous à la fois.
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Chapitre 1 Aide à la décision
Multicritère
1.4.2 Méthode multicritères
Lorsqu'il s'agit de plusieurs critères ??1, ??2, ... .. ,
?? ?? le problème posé est de la forme
?????? {??1(??),??2(??),...,????(??) : ?? ??} .
On peut conclure de cette définition formelle qu'il
existe une action meilleure ou optimale par rapport à toutes les autres
simultanément mais cette conclusion est subjective.
L'optimisation dans ce cas éloigne le problème
de son contexte.
Dans le contexte multicritères l'approche
d'optimisation n'a pas de sens il ne s'agit pas de chercher une
vérité caché, mais plutôt d'aider le décideur
à progresser vers une action de compromis (S. Chakhar, 2006)
La recherche opérationnelle pour laquelle on fixe un
objectif ambitieux qui est la désignation en toutes circonstances de la
meilleure décision (L'optimum) mène à une certaine
exclusivité des décisions alors que le domaine nécessite
une certaine complémentarité. Ben mena (Mena, 2000), parle de la
misère de l'optimisation par contre au bonheur du multicritère et
cite l'exemple suivant :
Si pour acheter une voiture, un individu ne considère
que l'aspect financier tout le monde roule en 2CV. Le normal pour cet individu
c'est d'énumérer les critères suivants : cout, confort,
sportivité, sécurité, économie à l'usage,
environnement. Certains de ces critères sont contradictoires.
1.4.2.1 Raison d'être des méthodes
multicritères
La programmation linéaire en recherche
opérationnelle qui consiste à résoudre les
problèmes des décisions par l'optimisation d'une unique fonction
économique montre certains faiblesses surtout quand il s'agit de
problèmes à caractères spatiales.
Cela constitue une raison d'être des méthodes d'
analyse multicritères. D'autre raisons d'être des MAC
(Méthode d'analyse multicritères) et des ASMC (méthode
d'analyse multicritères spatiales) ou des méthodes
multicritères d'aide à la décision dans un contexte
géo spatiale sont (Mena, 2000):
? La densité de la population n'autorise pas le gaspillage
des ressources naturelles.
? Ces méthodes intègrent tout type de
critère.
? Leur direction c'est d'aller vers un compromis pour la
décision, non vers un optimum.
? Le domaine de la gestion environnementale qui influe les
mutations épidémiologiques constitue un secteur porteur pour les
MAC.
En utilisant une méthode multicritère, on
cherche à trouver la solution la plus adéquate compte tenu des
différents critères qui sont généralement
contradictoires.
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Chapitre 1 Aide à la décision
Multicritère
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