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.