Analyse d'écart virtuel : Une nouvelle approche pour prendre des décisions

La prise de décision est une partie vitale de la vie quotidienne, surtout dans le monde des affaires. Les gens sont souvent confrontés à des choix impliquant plusieurs facteurs, et évaluer ces facteurs peut être difficile. Pour aider dans ce processus, il existe plusieurs méthodes, qui peuvent être regroupées en deux grands domaines : la prise de décisions multi-critères (MCDM) et l'analyse d'efficacité (EA).

La MCDM prend en compte plusieurs facteurs lors de la prise de décision, tandis que l'EA se concentre sur la performance des différentes unités ou entités en fonction de leur utilisation des ressources. Les deux méthodes visent à fournir une manière systématique d'évaluer les différentes options, mais elles rencontrent certains défis.

#Comprendre les problèmes MCDM et EA

Dans les problèmes MCDM, les décideurs doivent évaluer plusieurs options en fonction de différents objectifs, ce qui peut impliquer de minimiser les coûts ou de maximiser les bénéfices. Cela conduit souvent à un scénario complexe où des biais personnels peuvent influencer l'importance attribuée à chaque facteur.

De même, dans les problèmes EA, nous analysons à quel point les unités de prise de décision (DMUs) utilisent efficacement leurs ressources pour produire des résultats. Cette analyse révèle souvent des écarts entre la performance des différentes unités, mettant en lumière des inefficacités.

Le principal défi pour la MCDM et l'EA est la variabilité de ce que chaque unité peut atteindre à travers différents facteurs. À cause de cette variabilité, il peut être difficile d'évaluer leur performance avec précision, ce qui entraîne des biais subjectifs dans l'évaluation globale.

#Introduction de l'Analyse de Gap Virtuelle (VGA)

Pour relever les défis rencontrés par les méthodes traditionnelles, nous introduisons deux nouveaux scénarios basés sur une technique appelée Analyse de Gap Virtuelle (VGA). Cette approche utilise des principes de programmation linéaire pour fournir une analyse plus objective des problèmes MCDM et EA.

L'objectif de la VGA est de réduire l'influence des biais et d'offrir des solutions robustes qui évaluent de manière complète les options et la performance. En faisant cela, les décideurs peuvent obtenir une image plus claire des meilleures alternatives et comment améliorer les domaines problématiques dans leurs opérations.

#Caractéristiques clés de l'approche VGA

La VGA se concentre sur plusieurs aspects importants lors de l'évaluation des unités de prise de décision :

1. Ratios d'ajustement : La VGA aide à calculer de combien chaque input et output peut être ajusté pour améliorer l'efficacité.

2. Analyse d'intensité : Cela implique d'examiner l'intensité des ressources utilisées par différentes DMUs pour mieux comprendre leur performance.

3. Paires de référence : La VGA identifie des unités similaires qui peuvent servir de points de comparaison. Cela aide à établir des normes de performance réalistes.

4. Scores d'efficacité : Chaque DMU se voit attribuer un score d'efficacité qui reflète sa performance par rapport aux meilleures pratiques du jeu de données.

5. Analyse de sensibilité : La VGA permet de tester différents scénarios pour voir comment les changements dans les données affectent les résultats, garantissant ainsi que les résultats sont fiables.

Ces caractéristiques permettent à la VGA de fournir des insights significatifs pour les décideurs et de soutenir la sélection d'alternatives optimales dans divers contextes.

#Contexte de recherche et objectifs

Les décideurs dans divers secteurs sont régulièrement confrontés à des situations complexes nécessitant une évaluation soigneuse de plusieurs critères. Par le passé, des méthodes ont été développées pour visualiser et analyser les alternatives, mais elles échouent souvent à traiter les biais subjectifs qui infiltrent les évaluations.

Des méthodes d'analyse d'efficacité comme l'Analyse par Enveloppement de Données (DEA) ont montré des promesses mais ont des limites pour accommoder diverses DMUs et leurs capacités variées. La VGA s'appuie sur ces méthodes traditionnelles en introduisant une approche plus systématique pour évaluer la performance.

Les principaux objectifs de cette recherche sont de :

1. Offrir une nouvelle manière pour les décideurs d'évaluer les alternatives en utilisant des modèles VGA basés sur la programmation linéaire.
2. Traiter les incohérences et les biais présents dans les méthodes traditionnelles MCDM et EA.
3. Fournir un cadre structuré qui aide les décideurs à atteindre des évaluations de performance réalistes et exploitables.

#Les deux scénarios de la VGA

L'approche VGA se compose de deux scénarios principaux conçus pour relever les défis de MCDM et de l'analyse d'efficacité.

#Scénario un : Évaluation des inefficacités des DMUs

Dans le premier scénario, nous nous concentrons sur l'évaluation des inefficacités des DMUs à l'aide d'un ensemble de modèles VGA. Cela implique un processus en quatre phases pour mesurer systématiquement la performance. Les étapes clés incluent :

1. Identifier les écarts de performance : Cette phase implique de déterminer l'écart entre la performance réelle et le niveau d'efficacité souhaité.

2. Ajuster les inputs et outputs : Ensuite, nous calculons de combien chaque input et output doit être ajusté pour s'aligner sur les meilleures pratiques.

3. Établir des benchmarks par rapport aux pairs : En comparant la performance des DMUs avec des unités similaires, nous pouvons établir des attentes de performance réalistes.

4. Calculer les scores d'efficacité : Enfin, nous attribuons des scores d'efficacité qui indiquent à quel point chaque DMU performe par rapport à ses pairs.

Cette approche structurée phase par phase permet une évaluation complète des inefficacités et fournit des options claires pour l'amélioration.

#Scénario deux : Évaluer les super-efficacités

Le deuxième scénario se concentre sur l'identification des DMUs super-efficaces, ou ceux qui performe exceptionnellement bien. Ici, nous adaptons les modèles VGA pour estimer le score de super-efficacité de chaque DMU efficace. Les principales étapes impliquent :

1. Évaluer les niveaux d'efficacité : Dans cette phase, nous déterminons quels DMUs atteignent ou dépassent les niveaux d'efficacité.

2. Calculer la super-efficacité : Nous évaluons à quel point ces unités sont plus efficaces que leurs pairs et suivons leur performance dans le temps.

3. Identifier les meilleures pratiques : En analysant les DMUs super-efficaces, nous pouvons extraire des leçons et des benchmarks que d'autres unités peuvent répliquer.

4. Fournir des retours : Les résultats informent les décideurs sur les unités qui excellent et mettent en lumière les domaines à améliorer.

Ce scénario met l'accent sur la gestion continue de la performance, permettant même aux unités efficaces de viser des normes plus élevées.

#La procédure VGA en quatre phases

Un élément clé du cadre VGA est la procédure en quatre phases qui guide l'évaluation des DMUs et de leur performance. Ces phases garantissent que le processus est systématique et approfondi :

#Phase 1 : Identification du premier scalaire

La phase initiale consiste à évaluer quelles DMUs sont efficaces et lesquelles ne le sont pas. Une DMU inefficace montrera un écart de performance, indiquant un besoin d'amélioration. Nous identifions un scalaire qui représente la performance totale des DMUs efficaces, établissant un benchmark à suivre.

#Phase 2 : Utilisation du premier scalaire

Dans cette phase, nous appliquons le scalaire pour mesurer la performance à travers différentes DMUs. Nous comparons les résultats de différents modèles et identifions les variations de performance. Cela aide à mettre en évidence comment différents inputs et outputs affectent l'efficacité.

#Phase 3 : Identification du deuxième scalaire

Ici, nous réalisons des analyses de sensibilité pour comprendre comment d'éventuels changements dans les inputs et outputs peuvent impacter la performance globale. Cette évaluation établit un deuxième scalaire qui peaufine les mesures de la première phase, fournissant des insights plus profonds.

#Phase 4 : Sélection du scalaire final

Enfin, nous choisissons un scalaire final basé sur les insights acquis dans les phases précédentes. Ce scalaire reflète les meilleures pratiques observées parmi les DMUs efficaces. En adoptant ce scalaire, les décideurs peuvent aligner leurs métriques de performance sur des modèles éprouvés.

#Exemples numériques et applications

Les modèles VGA ne sont pas seulement théoriques ; ils peuvent être appliqués dans des situations réelles pour évaluer la performance. Par exemple, considérons une entreprise avec plusieurs départements (DMUs) qui produisent des résultats similaires mais utilisent des ressources différentes.

En appliquant la procédure en quatre phases, l'entreprise peut identifier quels départements sont sous-performants et pourquoi. Par exemple, si un département montre constamment des inefficacités dans l'utilisation des ressources, l'application des modèles VGA peut pointer des domaines spécifiques à améliorer, ce qui conduit à une meilleure allocation des ressources et à une productivité globale accrue.

Dans un autre scénario, un district scolaire pourrait utiliser la VGA pour évaluer comment efficacement ses écoles utilisent leur budget pour atteindre des résultats éducatifs. En comparant les écoles avec des démographies similaires, le district peut identifier les meilleures pratiques et soutenir les écoles qui ont du mal à atteindre les benchmarks de performance.

#Avantages de l'utilisation de la VGA

L'approche VGA offre plusieurs avantages par rapport aux méthodes traditionnelles :

1. Objectivité : En réduisant les biais, la VGA fournit une image plus précise de la performance et des domaines potentiels d'amélioration.

2. Comprehensive : La procédure structurée en quatre phases permet une analyse approfondie des inefficacités et des super-efficacités.

3. Flexibilité : La VGA peut être adaptée à divers contextes, permettant aux décideurs de différents domaines d'appliquer ses principes efficacement.

4. Optimisation des ressources : En identifiant les meilleures pratiques et les domaines d'inefficacité, les organisations peuvent allouer leurs ressources plus efficacement, entraînant de meilleurs résultats.

5. Amélioration continue : L'accent mis sur les super-efficacités encourage une culture d'amélioration continue de la performance, poussant les organisations vers l'excellence.

#Conclusion

En résumé, l'introduction de l'Analyse de Gap Virtuelle représente un avancement significatif dans l'évaluation des unités de prise de décision à travers diverses industries. En combinant MCDM et analyse d'efficacité, la VGA offre une approche équilibrée qui aborde les défis traditionnels tout en promouvant une meilleure prise de décision.

La procédure structurée en quatre phases sert d'outil pratique pour les organisations cherchant à améliorer leur performance. En appliquant les principes de la VGA, les décideurs peuvent obtenir des insights précieux sur leurs opérations, leur permettant de faire des choix éclairés qui mènent à une efficacité et une productivité accrues.

La simplicité de l'approche VGA, couplée à son cadre complet, la rend adaptée à une large gamme d'applications. Au fur et à mesure que les décideurs font face à des environnements de plus en plus complexes, des innovations comme la VGA seront essentielles pour guider efficacement leurs choix.