hadj lazib.melissa

====================

Faculté de Mathématiques

Département de Recherche Opérationnelle

Projet de Fin d’Etudes

En vue de l’obtention du diplôme

D’Ingénieur d’Etat en Recherche Opérationnelle

Thème

Présenté par : Hadj lazib Melissa Ghislaine Encadré par : Mr.D.Chaabane (USTHB)

Khider Lilia Mr.T.Benlounes (IMMAR)

Devant le jury composé :

Mme.Y. Kerboua Présidente

Mr. Benkhelfat Examinateur

Mr. D.Chaabane Encadreur

Promotion 2007/2008 CODE/ 5/6/ 08

REPUBLIQUE ALGERIENNE DEMOCRATIQUE ET POPULAIRE

Ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche Scientifique

Université des Sciences et de la Technologie Houari Boumediene

Optimisation du media planning

2

Remerciements

Nos vifs remerciements vont tout d’abord à notre encadreur Mr .Dj.Chaabane pour son aide et ses conseils tout au long de l’année universitaire.

Nous tenons également à remercier tous le staff de IMMAR, Mr.T.Benlounes , Mme. D.Fellah pour leur patience et le savoir qu’ils nous ont transmis dans le domaine du media. Nos meilleurs remerciements vont à tous les enseignants du département de Recherche Opérationnelle pour tous les cours dispensés tout au long de notre parcours universitaire.

Lilia et Melissa.

3

A la mémoire de

Manel Kaddache

4

Dédicaces

A Manel Kaddache.

A ma mère, mon père.

A Mehdi pour ses encouragements.

A Lilia.

A mes amis ici et ailleurs.

A toute la famille Khider.

Melissa.

5

Dédicaces

A la mémoire de mon père.

A la mémoire de mes grands parents paternels.

A la mémoire de mon grand père maternel.

A Ma mère que j’adore et à mes frères.

A ma grand-mère et à toute la famille Benbouabdellah.

A toute la famille Khider.

A mes amis.

A Melissa.

A la famille Hadj Lazib.

Lilia.

Sommaire

6

Table des matières

Introduction générale………………………………………………………......................10

Chapitre 1 : Présentation de l’organisme d’accueil

1.1.Présentation de la société IMMAR ..................................................................................... 15

1.2. Les principales missions d'IMMAR en Algérie ................................................................. 16

1.2.1. Media data .................................................................................................................. 17

1.2.2. Études ad hoc .............................................................................................................. 21

1.2.3. Etudes en souscription Omnibus ................................................................................ 22

1.2.4. Panels ......................................................................................................................... 23

1.2.5. Call centre .................................................................................................................. 23

1.2.6. Etude d'opinions ......................................................................................................... 24

Chapitre 2: Définitions et généralités

2.1. Introduction ....................................................................................................................... 26

2.2. Définitions ......................................................................................................................... 27

2.2.1. La publicité .................................................................................................................. 27

2.2.2. Les annonceurs ........................................................................................................... 27

2.2.3. Les agences medias .................................................................................................... 27

2.1.4.1. Quelques mots des medias .................................................................................................... 28

2.3. Généralités ....................................................................................................................... 31

2.3.1. La télévision en Algérie .............................................................................................. 31

2.3.1.1. Historique ............................................................................................................................ 31

2.3.1.2. Les différentes chaînes TV en Algérie ..................................................................................... 31

2.4. Conclusion ......................................................................................................................... 34

Chapitre 3 : Média planning et Problématique

3.1. Le media planning ............................................................................................................. 36

3.1.1. Introduction ................................................................................................................ 36

3.1.2. Définition .................................................................................................................... 36

3.1.3. Etapes d'élaboration d'un média planning ................................................................. 36

3.2. Problématique ................................................................................................................... 37

7

3.2.1. Position du problème .................................................................................................. 37

Chapitre 4 : Aide multicritère à la décision

4.1. Introduction ....................................................................................................................... 40

4.2. Concepts de base de l'aide multicritère à la décision ..................................................... 41

4.2.1. Définitions ................................................................................................................... 41

4.2.1.1. Définition de la décision ....................................................................................................... 41

4.2.1.2. Définition de l'aide à la décision ............................................................................................ 41

4.2.1.3. Définition de l’homme d’étude .............................................................................................. 42

4.2.1.4. Définition de l'aide multicritère à la décision .......................................................................... 42

4.2.2. Démarche multicritère d'aide à la décision .............................................................. 44

4.2.2.2. Choix d'une méthode d'analyse multicritère ............................................................................ 45

4.2.2.3. Application de la méthode et interprétation des résultats ......................................................... 45

4.2.2.4. Elaboration des recommandations ......................................................................................... 45

4.2.3. Les éléments constitutifs d'un problème multicritère ................................................ 46

4.2.4. Modélisation des préférences ..................................................................................... 47

4.2.4.1. Système relationnel des préférences ....................................................................................... 48

4.2.4.2. Principales structures de préférences ..................................................................................... 48

4.2.4.3. Les critères d'évaluation ...................................................................................................... 51

4.2.4.4. Problématique d'aide à la décision ........................................................................................ 54

4.2. Les différentes méthodes multicritères .............................................................................. 56

4.3.1. Les méthodes multicritères élémentaires ................................................................... 57

4.3.2. La méthode de la moyenne pondérée ......................................................................... 57

4.3.3. La méthode lexicographique (ou hiérarchique) ......................................................... 57

4.3.4. La méthode de borda (la méthode de la somme des rangs) ....................................... 58

4.3.5. La méthode de Condorcet ........................................................................................... 58

4.3.6. Les méthodes d'utilités ............................................................................................... 58

4.3.7. Les méthodes interactives .......................................................................................... 59

4.3.8. Les méthodes de surclassement ................................................................................. 60

4.4. Conclusion ......................................................................................................................... 62

Chapitre 5 : Modélisation du problème

5.1. Introduction ....................................................................................................................... 64

5.2. Définition de l'ensemble des actions potentielles .............................................................. 65

5.3. Définition des critères ....................................................................................................... 65

5.4. Poids des critères .............................................................................................................. 67

8

5.5. Choix de la problématique ................................................................................................ 67

5.6. Conclusion ......................................................................................................................... 68

Chapitre 6 :Choix et présentation des méthodes de résolution multicritère

6.1. Introduction ....................................................................................................................... 70

6.2. Choix d'une procédure d'agrégation ................................................................................ 70

6.3. Présentation de la Méthode des Hiérarchies multicritères ............................................... 72

6.3.1. Définition de la méthode ............................................................................................. 72

6.3.2. Les principes fondamentaux de la méthode AHP ....................................................... 73

6.3.3. Construction des hiérarchies ...................................................................................... 73

6.3.4. Etablissement des priorités ......................................................................................... 75

6.3.4.1. Les comparaisons par paires ................................................................................................. 75

6.3.4.2. L'échelle de comparaison ...................................................................................................... 76

6.3.5. Synthèses des appréciations ....................................................................................... 78

6.3.6. Normalisation de la matrice ....................................................................................... 78

6.3.7. La cohérence ............................................................................................................... 78

6.3.8. Les étapes de la méthode AHP ................................................................................... 80

6.3.9. Inconvénients de la Méthode des Hiérarchies Multicritères ...................................... 82

6.3.10. Avantages de la Méthode des Hiérarchies Multicritères ........................................ 82

6.3.11. Organigramme de la méthode .................................................................................. 83

6.3.12. Algorithme adapté de la méthode AHP .................................................................... 84

6.4. Application de la méthode AHP dans le rangement des quarts d'heure ........................... 88

6.5. Présentation de la méthode PROMETHEE ..................................................................... 90

6.5.1. Critères généralisés et intensités de préférences ....................................................... 91

6.6. Flux de surclassement multicritère ................................................................................... 95

6.7. Le rangement de PROMETHEE ....................................................................................... 96

6.7.1. Le rangement partiel de PROMETHEE I ................................................................... 96

6.7.2. Le rangement complet de PROMETHEE II ............................................................... 96

6.7.3. L'analyse de Robustesse ............................................................................................. 97

6.7.4. Avantages de la méthode PROMETHEE .................................................................... 97

6.7.5. Inconvénients de la méthode PROMETHEE .............................................................. 98

6.7.6. Organigramme de la méthode PROMETHEE ............................................................ 99

6.7.7. Algorithme de la méthode PROMETHEE ................................................................ 100

9

6.7.8. Algorithme de la méthode PROMETHEE II ............................................................. 101

6.7.9. Adaptation de la méthode PROMETHEE au surclassement des quarts d'heure ..... 102

6.7.10. Application de la méthode PROMETHEE .............................................................. 102

6.7.11. Organigramme de l’approche de résolution basée sur la méthode PROMETHEE et

AHP .................................................................................................................................... 104

6.8. Conclusion ....................................................................................................................... 105

Chapitre 7 : Description et présentation du logiciel

7.1. Description générale ....................................................................................................... 107

7.2. L’environnement de programmation DELPHI 7 ......................................................... 107

7.2.2. Le principe de développement en Delphi ................................................................. 107

7.3. Présentation de l’outil ..................................................................................................... 107

Conclusion générale………………………………………………………………………..117

Bibliographie………………………………………………………………………………119

10

Table des illustrations

Figure 1: Echantillon TV Data .................................................................................................................. 18

Figure 2: Echantillon Radio Data .............................................................................................................. 20

Figure 3: Aboutissement d’une problématique de choix ............................................................................... 55

Figure 4: Aboutissement d’une problématique de tri ................................................................................... 55

Figure 5 : Aboutissement d’une problématique de rangement ...................................................................... 56

Figure 6 : Organigramme général de la méthode AHP ............................................................................... 75

Figure 7 : Organigramme de la Méthode AHP .......................................................................................... 83

Figure 8:Organigramme de l’application de la méthode AHP au media planning ......................................... 88

Figure 9 : Fonction de préférence ............................................................................................................. 92

Figure 10: Organigramme de la méthode Prométhee .................................................................................. 99

Figure 11:Organigramme de l’approche de résolution basée sur les méthodes AHP et Prométhée .............. 104

Figure 12:Fiche principale ..................................................................................................................... 108

Figure 13:Fiche du mot de passe ............................................................................................................. 109

Figure 14:Fiche de renseignements ......................................................................................................... 109

Figure 15:AHP appliquée aux critères ..................................................................................................... 110

Figure 16:AHP appliquée aux quarts d’heure........................................................................................... 111

Figure 17: Application de prométhée ....................................................................................................... 112

Figure 18:Synthèse Prométhée ................................................................................................................ 113

Tableau 1 : Modélisation des quatre situations fondamentales de préférences dans la comparaison de deux

actions potentielles ................................................................................................................................... 50

Tableau 2: Tableau d’évaluation ............................................................................................................... 54

Tableau 3: L’échelle de SAATY ................................................................................................................. 77

Tableau 4: Cohérences aléatoires ............................................................................................................. 80

Tableau 5 : Types de critères généralisés ................................................................................................... 94

11

Introduction générale

Accrocher l’attention, retenir l’intérêt, éveiller le désir, provoquer l’achat,

telles sont traditionnellement les fonctions de la publicité. Celle-ci n’atteint son

but que si l’achat se réalise effectivement ; l’objectif de la publicité est donc de

vendre qu’il s’agisse d’un produit commercial ou d’un homme politique.

Dans cette optique, différentes disciplines interviennent, celle qui a

connue la mutation la plus profonde est sans nul doute l'expertise media: ceci

couvrant tant l'aptitude a appréhender l'audience et la valeur des différents

media, l'aptitude a recommander la combinaison optimale pour atteindre les

objectifs fixés que le talent d'acheter l'espace aux meilleures conditions

possibles.

En effet le media planning s'enrichit chaque jour de nouveaux instruments,

de nouvelles mesures, de nouveaux concepts en fonction du développement des

medias eux même. Le risque d'une telle dynamique est un effet de mode.

L’intérêt du présent mémoire est de résoudre la problématique du media

planning qui peut se résumer en une seule phrase « trouver les meilleurs quarts

d’heure d’insertion ». En effet, le media planer se trouve face a un ensemble de

quarts d’heure qu’il devra classer selon quatre critères conflictuels afin d’avoir

le meilleur compromis.

Avec la présence de ces différents critères et de multiple point de vue

conflictuels, on a suggéré l’adoption d’une approche « multicritère », car son

ambition pratique est justement d’aider le décideur à y voir clair dans les

différents ordres de priorité et à cerner la nécessité et l’utilité de la cohérence

finale entre ses choix, ses critères de sélection et sa structure de préférence sur

ces critères. Cette cohérence apparaît comme le meilleur garant de la pertinence

stratégique de l’entreprise.

Simple, concret, notre mémoire permet au lecteur qui découvre cet univers,

de se familiariser avec ces concepts et ces problématiques.

12

Le présent document est structuré comme suit :

Le premier chapitre est une présentation globale de l’organisme

d’accueil.

Le deuxième chapitre est consacré aux définitions et généralités

concernant le domaine des medias.

Le troisième chapitre est en deux parties, la première est réservée au

media planning et à ses définitions. La deuxième, quand à elle est

réservée au développement de la problématique.

Le quatrième chapitre donne un aperçu général sur l’aide multicritère à la

décision.

Le cinquième chapitre décrit la modélisation du problème du media

planning.

Le sixième chapitre traite du choix et de la présentation des méthodes

d’aide multicritère à la décision.

Le septième chapitre est consacré à la description générale du logiciel

informatique.

13

« Si l’esprit d’un homme s’égare, faites lui étudier les mathématiques car dans les démonstrations, pour peu qu’il s’écarte, il sera obligé de recommencer »

Francis Bacon

14

Chapitre 1 Présentation de l'organisme d’accueil

Chapitre 1 Présentation de l’organisme d’accueil

15

1.1. Présentation de la société IMMAR

International Media and Market Research société d'étude et de conseil

IMMAR est née de la volonté conjointe de Brahim SAIL, Didier FICHARD et

Pierre FEUILLE. La société IMMAR Research Consultancy Paris se définît

comme le spécialiste français des études et du conseil marketing en Afrique

francophone et des pays arabes d'Afrique du Nord. [Imm07]

IMMAR à Paris est l'entité historique du groupe, son savoir-faire et son

expertise s'appuient sur trois axes fondamentaux :

1. Une maîtrise des techniques marketings: statistiques, concepts

marketing, analyse de données, etc. la hissant au diapason des grands

instituts d'études internationaux.

2. Une connaissance approfondie des comportements et des marchés

africains (traditions, spécificités régionales et ethniques, habitudes de

consommation) lui permettant de garantir à ses clients une information

objective et une analyse pertinente.

3. Des réseaux de correspondants et de collaborateurs fidèles et

expérimentés lui permettant une réactivité quasi-instantanée et une

adaptabilité permanente.

IMMAR Research Consultancy Alger, la filiale maghrébine de IMMAR

Research & Consultancy est chargée de développer les activités du groupe en

Algérie et au Maghreb. Elle s'impose peu à peu comme l'institut leader des

études marketing en Algérie et développe ses activités dans les autres pays du

Maghreb afin de proposer à ses clients internationaux des études régionales

suivant un standard à la fois uniforme et respectant les spécificités de chaque

pays.

Chapitre 1 Présentation de l’organisme d’acceuil

16

Elle s'organise par domaines de compétence :

Medias: Eutelsat, TV5, Eurosport, Médi 1, VOA (USA), BBC World

(UK), Deutsche Welle (D), RCI (CAN.), RFI (F), ENTV (DZ).

Communications: McCann Algeria, MMC-DDB, MediAlgeria,

Mindshare, StarCom.

Industrie et Automobile: Schneider, Shell, Renault, Peugeot, Michelin...

Grande Consommation: Nestlé, Danone, Réglait, Candia, Yoplait,

Heineken,Bel International, Celia, Knorr Best foods,

L'Oreal,Pepsi,Unilever, Henkel, Blandin, Giplait, Eriad, Encg, Enasucre,

Snta.

Sante:GSK (GlaxoSmithKline), Pfizer, Novartis, Novonordisk, Medimix.

Télécommunications: Wataniya, Mobilis, OTA Djezzy.

Banque Finances, Opinion et Institutionnel, ce qui lui permet de mettre à

disposition de ses clients des spécialistes de leur métier et de ses

spécificités.

1.2. Les principales missions d'IMMAR en Algérie

Depuis 2001, elle Intervient auprès d'entreprises multinationales et

d'organismes publics internationaux pour des études qualitatives et quantitatives

et réalise des études AD HOC et multi clients dans divers domaines. [Con07]

Les différentes études qu'elle réalise sont:

- Etudes mystères.

- Etudes syndiquées.

- Omnibus.

- Etudes d'image et de satisfaction.

- Panels.

- CATI (Computer Assisted Telephone Interviewing).

- Etude d'opinion.


17

1.2.1. Media data

1- TV Data

Méthodologie :

Le panel TV contient 1160 individus représentatifs de l'ensemble de la

population citadine âgée de 09 ans et plus répartis sur 4 villes: Alger, Oran,

Constantine, Annaba.

Deux fois par an, ce panel est élargi à 3 autres villes : Sétif, Tizi-Ouzou,

Tlemcen, soit 1580 individus.

La sélection aléatoire, à chaque vague, des points d'enquête, et recrutement

des panélistes se fait suivant la méthode des quotas, conformément à la

distribution statistique des populations.

Les critères retenus pour les quotas sont :

- Sexe.

- Âge (9 ans et plus).

- Catégories Socioprofessionnelles (C.S.P).

Périodicité :

Panel mensuel : 12 vagues d'observation dont 10 sur le panel principal et 2

sur un panel élargi.

Principales informations recueillies:

- Pénétration des chaînes TV durant une semaine de chaque mois.

- Ecoute détaillée ¼ d'heure par ¼ d'heure des 7 jours de la semaine

observée.

- Scores d'audience des chaînes par localité et par profil : sexe, âge, CSP,

CSE.

- Scores et profils d'audience des programmes des TV algériennes.

- Durée d'écoute des principales chaînes TV par individu et par auditeur

(DEI et DEA)


18

- En option, données de mémorisations publicitaires : Recall

(mémorisation) Pub.

Principe :

A la récupération des carnets d'écoute TV, interrogation des panélistes du

TV DATA sur leur souvenir de spots publicitaires diffusés par l’ENTV durant

la semaine d'écoute par secteur et au global.

Figure 1: Echantillon TV Data

2- Radio data

Méthodologie:

Le panel radio contient 3500 individus représentatifs de l'ensemble de la

population citadine âgée de 15 ans et plus.

Chaque jour, 500 individus sont interrogés à Alger, Oran, Constantine,

Annaba, Sétif, Tizi-Ouzou et Tlemcen sur leur écoute de la veille, et ce durant 7

jours.

La sélection aléatoire, à chaque vague, des points d'enquête, et recrutement

des panélistes se fait suivant la méthode des quotas, conformément à la

distribution statistique des populations.


19


- Sexe.


- Niveau d'instruction.

- Catégories Socioprofessionnelles (CSP).

Périodicité :

Deux vagues d'une semaine tous les 6 mois.

Principales informations recueillies :

- Le recueil d'information se fait selon la méthode du Day After Recall :

Mesure de l'impact d'un message publicitaire dans les 24 heures qui

suivent sa diffusion .

- Pénétration des stations de radio durant une semaine de chaque mois.

- Ecoute détaillée ¼d'heure par ¼ d'heure des 7 jours de la semaine

observée.

- Scores d'audience des stations de radio par localité et par profil : sexe,

âge, CSP, CSE.

- Scores et profils d'audience des programmes des stations de radio

algériennes.

- Durée d’écoute des principales stations radio par individu et par auditeur.

http://www.lesartsdecoratifs.fr/fr/09doc/02publicite/pageidef.html#IMPACT

http://www.lesartsdecoratifs.fr/fr/09doc/02publicite/pagemdef.html#MESSAGE

http://www.lesartsdecoratifs.fr/fr/09doc/02publicite/pageddef.html#DIFFUSION


20

Figure 2: Echantillon Radio Data

3-Presse Data

Méthodologie :

Le panel presse contient 1800 individus représentatifs de l'ensemble de la

population citadine lettrée âgée de 15 ans et plus. Les individus sont interrogés

sur leurs habitudes de lecture des titres de la presse quotidienne et périodique

nationale algérienne.

La sélection aléatoire des points d'enquête, et recrutement des interviewés

se fait suivant la méthode des quotas, conformément à la distribution statistique

des populations.


21


- Sexe.


- Niveau d'instruction.

- Catégories Socioprofessionnelles (CSP).

Périodicité :

Deux vagues par an, une vague en été et une vague en hiver.

Principales informations recueillies:

- Pénétration des titres de la Presse Quotidienne Nationale et de la Presse

Périodique Nationale les 6 derniers mois.

- Dernière lecture des titres de la PQN et de la PPN.

- Fréquence de lecture des titres de la PQN et de la PPN.

- Jours de lecture des titres de la PQN.

- Moyenne de prise en main des titres de la PQN et de la PPN.

- Profils des lecteurs de chacun des titres de la PQN et de la PPN.

1.2.2. Études ad hoc

Pour ses clients réguliers ou occasionnels, IMMAR réalise des études

ad hoc :

1. Etudes qualitatives :

Ce sont des entretiens individuels semi directifs auprès d'experts

(médecins, chefs d'entreprise) & focus group.

Prise en charge totale des études qualitatives :

- Paramétrage de l'étude (méthodologie choisie, définition de la cible).

- Elaboration du guide d'animation.

- Recrutement.

- Mise à disposition des locaux.

- Animation.


22

- Prise de note, retranscription, enregistrement.

- Analyse du contenu réalisé par nos collaborateurs, afin que celle-ci puisse

être effectuée à la lumière de la connaissance approfondie des spécificités

régionales des participants et en tenant compte du contexte de l'étude.

2. Etudes quantitatives :

Elles en font en rue, salle, ou à domicile.

Exemples : usages et attitudes, tests produits, études de satisfaction, visites

mystère, études en magasin, segmentation de marché.

1.2.3. Etudes en souscription Omnibus

Méthodologie :

- Interview de 2500 individus représentatifs de la population nationale âgée

de 15 ans ou plus hors zone éparse.

- Administration du questionnaire en face à face.

- Méthode des quotas.

Périodicité :

1 vague par an pour le moment. Dernier terrain : Décembre .2005.

Marchés concernés :

En fonction des demandes des clients, possibilité d'intégrer des« Feuilles

volantes » pour des questions spécifiques :

- Produits laitiers : lait, yaourts, fromages.

- Hygiène Beauté : shampooing, produits coloration, produits du visage.

Avantage :


23

Relevé des informations media. Possibilité de croiser les marchés avec les

habitudes d'écoute media des individus.

Par exemple : un consommateur de lait en poudre de la marque

A regarde telle chaîne de télévision, écoute telle radio et lit tel journal.

1.2.4. Panels

IMMAR dispose de panels, pour le secteur pharmaceutique, il est constitué

de 600 points de vente : pharmacies publiques et privées réparties sur plusieurs

villes.

Visites : mensuelles entre le 7 et le 11 du mois en cours.

1.2.5. Call centre

IMMAR dispose d'une plate-forme CATI, basée à Alger, entièrement

dédiée aux enquêtes par téléphone:

- 20 postes CATI équipés de la dernière version du logiciel Converso.

Agencement des postes de manière ergonomique, pour un meilleur

confort de travail et une plus grande efficacité.

- Une équipe de téléenquêteurs/enquêtrices expérimenté(e)s, polyvalente,

bilingue: français, arabe.

Les secteurs d'activités : automobiles, télécommunications, santé, …

Les études réalisées: Études de marché, Études de satisfaction clientèle,

gestion de la relation client, appels mystères, …


24

1.2.6. Etude d'opinions

1. Etudes d'opinion pour le compte d'organisations internationales et des

gouvernements.

2. Etude « Moral de la Nation » : Étude quantitative ou qualitative, ayant

pour objectif d'identifier la perception que les citoyens d'un pays ont

envers la situation économique, politique et sociale de leur nation.

3. Sondage préélectoral: Étude quantitative d'opinion avec intentions de

vote.

25

Chapitre 2

Définitions et généralités

Chapitre 2 Définitions et généralités

26

2.1. Introduction

La publicité est une activité aussi vieille que le commerce. Son

développement débute à l'aube de la révolution industrielle qui change le monde

du commerce.

La multiplication de l'offre de produits permise par la production

mécanisée répond rapidement aux besoins de la population; Il ne suffit plus de

mettre un produit sur le marché pour qu'il soit vendu, il devient primordial

désormais de le faire connaître, de le promouvoir.

Cette période ouvre également l'ère de campagnes publicitaires coûteuses,

que seuls des groupes importants peuvent se payer (spots radios puis, surtout,

spots télé).

La publicité devient un élément crucial de la compétitivité; une bonne

insertion publicitaire peut assurer la fortune de l'entreprise tandis qu'une

campagne ratée peut signer sa mort. Au cours des dix dernières années, le

paysage médiatique a beaucoup évolué; de nouveaux moyens d'accès aux

contenus se sont développés, Internet s'est imposé comme un média à part

entière et comme un nouveau partenaire de la télévision dont l'offre s'est élargie.

Les radios et les télévisions sont des médias de premier plan; la télévision

a su s'adapter aux besoins et aux nouveaux modes de vie et ainsi vivre avec ses

contemporains dans un univers en pleine mutation.

La télévision reste forte et continue à être le média qui s'adresse à tous et à

chacun, et demeure le premier média en termes d'attachement en ayant la

capacité de rassembler le mieux la famille.


27

2.2. Définitions

2.2.1. La publicité

La publicité est l'un des outils majeurs permettant à une entreprise de

transmettre des informations persuasives à ses marchés.

On appelle publicité: toute forme de communication non interactive

utilisant un support payant, mise en place pour le compte d'un émetteur identifié

en tant que tel. L'activité publicitaire met en jeu trois principaux partenaires: les

annonceurs, les medias et les agences. [Kot00]

2.2.2. Les annonceurs

On appelle annonceurs tout organisme qui "fait de la publicité". Loin de se

limiter aux entreprises commerciales, les annonceurs sont aussi toutes sortes

d'organismes publics : la poste, la prévention routière, ou d'œuvres à caractère

social, religieux ou politique.

Les sommes investies dans la publicité par les annonceurs varient

considérablement d'un secteur à l'autre. Le budget d'une campagne peut atteindre

plusieurs dizaines voire plusieurs millions de dinars. [Kot00]

2.2.3. Les agences medias

Une agence est un organisme indépendant, composé de spécialistes

chargés, pour le compte des annonceurs, de la conception, de l'exécution et du

contrôle des actions publicitaires. [Gro07]

Les agences comportent à la fois des services techniques: études, création,

fabrication, achat d'espaces dans les médias et des services commerciaux qui

sont en contact avec les annonceurs pour la définition des objectifs, des budgets

et de la stratégie de communication.

En fait le marché est assez volatil et, selon qu'une agence réussit à

décrocher quelques gros budgets ou, au contraire, laisse filer ses principaux

clients, sa place sur le marché s'en ressent.


28

Il n'y a pas de règle uniforme concernant les relations entre agences et

annonceurs, en dehors de l'exclusivité réciproque.

En général, les agences sont rémunérées sous forme d'honoraires.

La mise en œuvre d'une campagne publicitaire suppose que l'on réponde à

cinq questions, parfois appelées les cinq M est qui sont dans l'ordre qui suit:

1) Quels sont les objectifs poursuivis?

2) Quelle doit être la taille du budget?

3) Quel message faut-il transmettre?

4) Quels médias doivent être employés?

5) Comment mesurer l'efficacité de l'action entreprise?

2.2.4. Les medias

On appelle support tout vecteur de communication publicitaire, et média

l'ensemble des supports qui relèvent d'un même mode de communication.

Il est devenu classique d'isoler cinq grands médias: la presse, la télévision,

l'affichage, la radio et le cinéma. Au delà, les supports publicitaires sont

extraordinairement diversifiés: catalogue, calendriers, panneaux lumineux, et en

constante évolution.

Naturellement chaque média présente ses avantages et inconvénients du

point de vue de la couverture du marché, les conditions de réception du

message, de la qualité de la reproduction, et des coûts. [Kot00]

2.1.4.1. Quelques mots des medias [Tar08]

Affinité: Rapport entre l'audience utile et l'audience totale du support, qui

met en évidence la proximité d'une cible avec un support. Il est

habituellement exprimé en indice ou en pourcentage.

Audience: C'est la moyenne des audiences, mesurées seconde par

seconde, pour toute la durée de l'émission. Actuellement, 1% d'audience

(on dit aussi «un point") représente 523600 individus âgés de 4 ans et

plus. Une émission dont l'audience est de 10 points ou 10% a été regardée

par 52360000 téléspectateurs.


29

Audience cumulée: Pourcentage ou nombre d'individus ayant eu au moins

un contact avec la TV au cours d'une période quelle qu'en soit la durée.

Audience moyenne: Indicateur d'audience de la télévision. Pour un

moment déterminé (spot, écran, émission, tranche horaire), c'est la

moyenne de l'audience des différents moments mesurés (seconde, minute,

quart d'heure). L'audience moyenne s'exprime en nombre de

téléspectateurs et/ou en pénétration.

Audience utile: Ensemble des personnes exposées au support et

appartenant à la cible.

Cible: L'ensemble des personnes que l'on souhaite toucher avec une

campagne publicitaire. La cible se définit en termes d'âge, de sexe,

d'habitat, de critères socioprofessionnels, de revenus, de comportements,

etc. A ce jour, il existe 25 cibles en achat d'espace.

Conditions générales de vente (C.G.V.): Document qui regroupe toutes les

informations concernant la vente d'espace publicitaire d'un support : tarifs,

majorations et/ou abattements tarifaires, tarifs d'événements....Leur

parution est annuelle.

Contact: C'est l'exposition au message publicitaire. Le nombre de contacts

obtenus sur la cible visée est un critère de performance pour le support

de publicité.

Couverture: C'est la proportion de la cible «couverte", c'est-à-dire

exposée au moins une fois au message publicitaire. Le plus souvent, cette

mesure est rapprochée de celle de la répétition.

Coût au GRP: Indicateur économique d'un plan média, calculé

généralement d'après le coût d'un spot sur la base de 30 secondes. C'est le

rapport entre le tarif de l'écran (30") et les GRP générés par cet écran.

Day Parts: Les différentes tranches horaires constituant la journée. Trois

principales tranches : Day time, prime time, night time.

Day Time: Tranche horaire couvrant la matinée, la mi-journée et l'après-

midi. Durée d′écoute par téléspectateur (D.E.T.): Indicateur d'audience de

la télévision et de la radio. Moyenne du temps passé devant la télévision

ou à l'écoute de la radio par l'ensemble des téléspectateurs. Elle peut être

calculée pour une émission, une tranche horaire ou l'ensemble de la

journée.

Durée d′écoute par foyer (D.E.F.) : Indicateur d'audience de la télévision

et de la radio. Moyenne de temps passé devant la télévision ou à l'écoute

de la radio par l'ensemble des foyers composant la population étudiée.


30

Elle peut être calculée pour une émission, une tranche horaire ou

l'ensemble de la journée.

Durée d′écoute par individu (D.E.I.): Indicateur d'audience de la radio et

de la télévision. Moyenne du temps passé devant la télévision ou à

l'écoute de la radio par l'ensemble des individus composant la population

étudiée. Elle peut être calculée pour une émission, une tranche horaire ou

l'ensemble de la journée.

Echantillon: Fraction d'une population sélectionnée de façon à représenter

l'ensemble de cette population.

Format: C'est la durée en secondes du spot publicitaire réalisé pour un

annonceur. Les formats courants sont : 10s, 15s, 20s, 30s et 40s.

Grilles de programmes: C'est la répartition au cours de la semaine des

différents genres de programmes (émissions) selon les jours nommés et

les heures. On distingue habituellement : les programmations horizontales

(la même émission tous les jours à la même heure) et les programmations

verticales (mêmes émissions selon le jour, par exemple film du dimanche

soir).

GRP Gross Rating Point: Nombre moyen de contacts obtenus sur 100

personnes de la cible visée.

GRP =couverture (en pourcentage) * répétition moyenne.

Cet indicateur permet de mesurer la pression publicitaire d'une campagne ou

d'un spot.

Media planning: C'est l'ensemble des techniques utilisées pour mettre au

point et gérer un plan de campagne publicitaire.

Mémorisation: Souvenir laissé par un message (spot, émission, etc.).Cet

objet d'étude a été particulièrement approfondi dans le domaine de la

publicité.

Night Time: Tranche horaire couvrant la deuxième partie de soirée.

Panel: C'est un échantillon recruté pour une certaine durée, pendant

laquelle il sera interrogé plusieurs fois. Un des intérêts d'un panel est de

mettre en évidence les évolutions. Un panel constant est constitué des

individus ayant répondu sur l'ensemble d'une période.

Pénétration: Indicateur d'audience d'un média ou d'un support auprès

d'une population. Elle s'exprime en % d'une population.


31

Prime time: C'est la tranche horaire correspondant à la plus forte écoute de

la TV. Elle va de 19 heures à 22 heures; elle est décomposée en Access

Prime time (19 heures à 20 heures) et en Peak Time (20 heures à à 22

heures).

2.3. Généralités [Tar08]

2.3.1. La télévision en Algérie

2.3.1.1. Historique

La télévision apparaît en Algérie en 1956, lorsque le gouvernement

français ouvre un relais de la Radiodiffusion télévision française (RTF) à Alger.

Ce programme reprend celui de Paris avec un journal local.

Suite à l'indépendance de l'Algérie en 1962, la Radiodiffusion télévision

algérienne (RTA) se substitue à la Radiodiffusion télévision française (RTF) le

28 octobre 1962.

2.3.1.2. Les différentes chaînes TV en Algérie

A l'époque coloniale il n'existait qu'une station régionale de l'ORTF, puis

on a assisté à la création de celle qu'on appelait la chaîne unique pour ensuite

être témoin de la naissance de deux autres chaînes: canal Algérie et Algerian

third channel.

Nous présentons un bref historique de ces trois chaînes:

ENTV:

L'Entreprise Nationale de Télévision (ENTV) a été créée par le décret

n°86-147 du 1er Juillet 1986. Son siège est fixé au 21 Boulevard des Martyrs,

Alger.

C'est une Entreprise Publique à caractère Industriel et Commercial

(EPIC). Elle a une vocation sociale et culturelle ; elle est dotée de la personnalité


32

morale et de l'autonomie financière et est placée sous la tutelle du Ministère de

la Communication et de la Culture.

L'ENTV assure un service public de télévision. Elle exerce le monopole

de la diffusion des programmes télévisuels sur tout le territoire national.

Sa mission consiste à informer, éduquer et distraire au moyen de la

diffusion de tous reportages, émissions et programmes se rapportant à la vie

nationale, régionale, locale et internationale ainsi qu'à des questions et

problèmes d'actualité.

Elle assure l'exploitation, la maintenance et le développement de ses

moyens techniques de production de même qu'elle prend en charge la formation

et le perfectionnement de son personnel ainsi que la conservation et la gestion

des archives audiovisuelles.

L'ENTV est dirigée par Monsieur Habib Chawki HAMRAOUI, Directeur

Général, nommé par décret présidentiel.

Canal Algérie:

Canal Algérie a été créée en 1994, utilisant (actuellement) le satellite

Eutelsat W2 à 16° Est. Cette chaîne se veut "un lien culturel avec la

communauté algérienne résidant à l'étranger, plus précisément en Europe, et

s'associe au dialogue et à l'échange entre les cultures et les civilisations. "

Elle tend aussi à intéresser et à séduire le public étranger concerné par

l'évolution de la situation en Algérie en particulier dans les domaines politiques

et économiques".

C'est une chaîne généraliste relevant de l'Entreprise Nationale de

Télévision (ENTV) et offrant un panel de programmes diversifiés alliant

l'information, la culture, le divertissement et le sport.

Canal Algérie figure, selon un sondage réalisé par l'Institut Abassa en

2001, comme étant la sixième chaîne télévisuelle en matière d'occupation de

l'audimat en France.

Elle est classée au premier rang des chaînes arabes et est donc appelée à

devenir une chaîne internationale d'expression francophone.


33

Depuis le début 2002, la chaîne est diffusée en UHF pour la capitale

(Alger) par l'émetteur de Bordj El-Bahri.

Elle est distribuée aussi sur le bouquet numérique Canal Satellite sur Astra

1E à 19.2° Est;et est diffusée parmi le bouquet Arabesque sur TPS sur le

satelliteEutelsat Hotbird 5 à 13° Est. Elle est dirigée par M. Salim Rebbahi.

Algerian Third Channel - A3C:

La troisième chaîne de télévision est diffusée par le satellite Arabsat.

Destinée essentiellement au monde arabe pour donner une image vraie de

l'Algérie, elle permet de constituer un lien permanent entre la communauté

algérienne à l'étranger, notamment dans le monde arabe, et le pays natal.

Le projet de création de cette chaîne a pris naissance en novembre 1998 et

a vu sa concrétisation en décembre 1999. Algerian Third Channel a

officiellement vu le jour le 5 juillet 2001.

Dans la première phase de son développement, Algerian Third Channel

accorde une importance particulière à l'information. A3C est dirigée par Mme

Houria Khatir.

Nous ne sommes pas loin de penser que les télévisions algériennes (dont

certaines semblent coupées du temps et de l'espace) ont vraiment besoin qu'on

les secoue et qu'on les mette devant la réalité.

De fait, c'est comme si elles n'écoutaient ni ne voyaient ce que font les

autres télévisions: une attitude attentive au marché, un effort permanent

d'innovation, de créativité, d'audace… jusque dans le domaine de la mise en

scène des programmes ; voilà ce qui se passe dans le monde!


34

2.4. Conclusion

Ce chapitre a mis l’accent sur certaines définitions et généralités

entourant le monde du media planning .En effet, elles constituent une base

indispensable à la compréhension de la problématique qui sera développée dans

le chapitre suivant.

35

Chapitre 3 Media planning et Problématique

Chapitre 3 Media planning et problématique

36

3.1. Le media planning

3.1.1. Introduction

La publicité offre un éventail d'activités très diverses, il y a celles que l'on

voit: les annonces dans la presse, les spots à la télévision et au cinéma, les

messages à la radio, les affiches et celles que l'on ne voit pas: le media planning

en est le meilleur exemple.

Le media planning constitue une étape décisive dans la communication

publicitaire. Il fait appel aussi bien aux techniques de pointe dans les domaines

des sondages, des statistiques, de l'informatique, qu’a l'intuition du media

planeur.

Même si à l'heure actuelle, il n'est toujours pas possible de déterminer les

parts de responsabilité entre le media planning et la création publicitaire dans le

succès d'une campagne, nul n'ignore son importance.

Le développement considérable de l'informatique a fait progresser le

media planning en multipliant les outils. Mais cette sophistication ne doit pas

nous faire oublier que ces outils restent des aides à la décision qui ne savent ni

réfléchir ni créer. [Jea94]

Deux qualités qui laissent encore de beaux jours au media planeur.

3.1.2. Définition

Le plan média, également appelé Media planning jusqu'en 1985, est le

terme englobant l'ensemble des opérations et études nécessaires à la définition

des critères de performance d'une insertion publicitaire pour un produit donnée

qui sont: la couverture, la répétition et le GRP. [Med06]

3.1.3. Etapes d'élaboration d'un média planning

Afin de sélectionner les meilleurs moments de passage des messages,

permettant d'atteindre la majeure partie de la cible visée au moindre coût, avec

une dose de répétition par individu, le choix des médias et des supports doit se

faire de façon judicieuse.

Chapitre 3 Média planning et problématique

37

3.2. Problématique

3.2.1. Position du problème

La publicité est l'un des outils majeurs permettant à une entreprise de

transmettre des informations persuasives à ses marchés.

Les medias planeurs doivent prendre des décisions en ce qui concerne

l'insertion de cette publicité: combien de fois ? Et quand insérer cette dernière ?

Le media planning donne un compte rendu de l'effort publicitaire en

termes de moments de diffusion.

L'objectif est de trouver le media planning qui maximise l'effet

publicitaire pour un budget donné.

En effet, la télévision fait vendre; bien connaitre les téléspectateurs et les

consommateurs ainsi que leurs habitudes et comportements permet d'optimiser

le media planning.

Le media planning est le terme englobant l'ensemble des opérations et

études nécessaires à la définition des indicateurs de performance d'un produit

qui sont les suivants :

1. Le total GRP :

GRP du plan = somme des GRP de chaque insertion.

C'est un indicateur de puissance qui quantifie le nombre de contacts sur la

cible, mais ne donne pas d'indications sur la façon dont les contacts ont été

délivrés. En d'autres termes le GRP est l'indice de pression publicitaire.

2. La couverture (effective) : nombre de personnes (de la cible), exprimé

en pourcentage, ayant été exposées au moins une fois au message

publicitaire.

3. La répétition moyenne : Nombre moyen de contacts par individu

exposé au moins une fois au message.

Chapitre 3 Media planning et problématique

38

4. La distribution des contacts : Ventilation des individus de la cible en

fonction du nombre exact de contacts reçus.

Notre travail consiste à trouver les meilleurs quarts d’heure d’insertion en

tenant compte de la contrainte suivante :

1. Ne pas dépasser le budget alloué à la campagne publicitaire.

39

Chapitre 4 Aide multicritère à la décision


40

4.1. Introduction

L'optimisation de certains problèmes ne peut pas toujours se situer dans

une approche à critère unique, car bien souvent la réalité humaine est à points de

vue multiples ou encore multicritère. Il faut donc utiliser des méthodes qui

sachent tenir compte de plusieurs critères.

Il est incontestable que l'aide à la décision prend appui sur la recherche

opérationnelle, mais aussi sur d'autres disciplines (psychologie, sociologie,

économie, informatique...) et d'autres démarches.

Toutefois, toute contribution en Recherche Opérationnelle ne relève pas

nécessairement de l'Aide à la décision dans la mesure où certains travaux

purement mathématiques mis sous l'étiquette de la Recherche Opérationnelle ne

sont pas directement tournés vers une aide à la décision. [Roy92]

L'aide multicritère à la décision est l'une de ces méthodes qui consiste à

fournir au décideur des outils lui permettant de progresser et de contribuer dans

la résolution d'un problème en tenant compte de plusieurs critères.

L'objet de ce chapitre est de présenter les concepts fondamentaux de

l'approche multicritère d'aide à la décision.


41

4.2. Concepts de base de l'aide multicritère à la

décision

4.2.1. Définitions

4.2.1.1. Définition de la décision

« Une décision est une action de décider, c'est-à-dire de faire un choix

face à un problème ».En effet, d'après Bernard Roy, la décision est

l'aboutissement d'un processus qui dépend de plusieurs critères qui peut être plus

ou moins long selon le problème considéré. [Roy85]

4.2.1.2. Définition de l'aide à la décision

« L’aide à la décision est l’activité de celui qui, prenant appui sur des

modèles clairement explicités mais non nécessairement complètement

formalisés, aide à obtenir des éléments de réponse aux questions que se pose un

intervenant dans un processus de décision, éléments concourant à éclairer la

décision et normalement à prescrire, ou simplement à favoriser ,un

comportement de nature à accroître la cohérence entre l’évolution du processus

d’une part, les objectifs et le système de valeurs au service desquels cet

intervenant se trouve placé d’autre part ».

Selon cette définition, une activité d’aide à la décision s’articule autour

d’un processus de décision. En effet, Martel soutient le fait qu’une activité

d’aide à la décision "implique un minimum d’insertion dans le processus de

décision : elle ne se fait seulement pour mais essentiellement avec les acteurs du

processus dans l’établissement d’une véritable relation d’aide". Pour Bernard

Roy, un "problème" de décision n’est pas un objet qui préexiste.

[Mar99] [Roy92].

La formulation qu’on en donne ne peut pas, en général, être totalement

objective et ne peut être envisagée indépendamment des rapports entre

l’individu et la réalité. Il ajoute qu’il est normal que cette formulation évolue au

fur et à mesure de l’avancement dans le processus de décision. [Sal06]


42

Dans ce sens, Landry remarque que le succès d’une démarche d’aide à la

décision dans une organisation nécessite la compréhension de l’ensemble du

processus de décision dans lequel s’insère cette aide, ce qui implique une

capacité d’appréhender adéquatement le problème qui justifie l’origine et qui

alimente par la suite ce processus. [Lan98]

4.2.1.3. Définition de l’homme d’étude [Roy85]

Toute activité d’aide à la décision fait intervenir un décideur et assez

souvent un homme d’étude. Le décideur (decision-maker en anglais), est un

intervenant principal à qui s’adresse l’aide à la décision et occupant une place

centrale dans le processus de décision. La notion de décideur "désigne en

dernier ressort l’entité qui apprécie le "possible" et les finalités, exprime

les préférences et est sensé les faire prévaloir dans l’évolution du processus".

Remarquons que dans notre étude on se met dans un cadre de mono-

décideur, où la décision relève d’une seule entité qui est l’annonceur.

Néanmoins, en pratique la décision concerne souvent plusieurs parties, que ce

soient plusieurs personnes individuelles ou des entités. Mais on suppose en effet

qu’il y a une autorité finale qui prend la décision et qui constitue un décideur

unique.

Dans les problèmes relativement complexes, le décideur est généralement

guidé par l’homme d’étude (analyst en anglais) dont le rôle "consiste entre

autres à expliciter le modèle, à l’exploiter en vue d’obtenir des éléments de

réponses, à éclairer le décideur sur les conséquences de tel ou tel comportement

en lui rendant intelligibles, éventuellement en prescrivant

(préconisant,conseillant) une ou une série d’actions ou encore une

méthodologie".

4.2.1.4. Définition de l'aide multicritère à la décision

Un problème de décision monocritère est un problème du type :

AxxfOpt /

Où A est l’ensemble des actions admissibles et f est la fonction critère à

optimiser. Ce modèle traduit généralement un problème bien structuré et bien

défini mathématiquement, qui s’impose à la fois au décideur et à l’homme

d’étude.


43

Lorsque les actions potentielles d’un problème de décision ne sont pas

évaluées par un critère unique, mais par un ensemble de critères qu’on désigne

par mffff ,......,,, 111 et que le décideur souhaite optimiser simultanément, le

problème posé est alors de la forme :

AxxfxfxfOpt j /,.......,, 21

La principale difficulté d’un problème multicritère est qu’il s’agit d’un

problème mathématiquement mal posé, c’est-à-dire sans solution objective. Il

n’existe pas, en général, d’action meilleure que toutes les autres, simultanément

sur tous les critères : le concept de solution optimale, un postulat de base de

l’approche monocritère, n’a donc pas de sens dans un contexte multicritère. Il ne

s’agit pas donc de chercher une vérité cachée, mais plutôt à aider le décideur à

progresser vers une action de compromis. [Roy90]

Lorsque l’activité de l’aide à la décision se base sur une approche

multicritère (i.e. plusieurs critères, souvent conflictuels, sont pris en compte,

reconnaissance de l’existence de plusieurs rationalités , qu’il n’existe pas une

solution "optimale"), on parle de l’aide multicritère à la décision. Différentes

définitions ont été proposées pour l’aide multicritère à la décision. Nous

reprenons ici celle de Vincke :

« L’aide multicritère à la décision vise, comme son nom l’indique, à

fournir à un décideur des outils lui permettant de progresser dans la résolution

du problème de décision ou plusieurs points de vue, souvent contradictoires,

doivent être pris en compte » [Vin89]

Traditionnellement, l’activité de l’aide à la décision se base sur l’idée de

l’existence d’une fonction objectif (ou un critère) bien définie et unique et qui

s’impose aux yeux de tous pour caractériser la bonne direction dans laquelle il

convenait de faire évoluer le système dont on s’intéressait. En procédant ainsi,

on à l’avantage d’aboutir à un problème "bien posé" mathématiquement, c’est à

dire qu’il est posé en des termes tels que la solution optimale, est entièrement

déterminée par sa formulation. [Roy88]


44

Néanmoins, en pratique les conséquences sont suffisamment complexes,

c’est le cas dans le cadre du media planning, pour qu’une seule fonction objectif

(un seul critère) ne puisse appréhender adéquatement toute l’information

nécessaire à la comparaison globale des différentes alternatives d’actions

possibles. D’après Martel, ces conséquences sont multiples et s’apprécient en

des termes forts variés (économiques, techniques, de confort, etc.). [Mar99]

Pour Bouyssou, l’argument réaliste selon lequel la réalité étant

multidimensionnelle, il est naturel que l’on prenne en compte plusieurs points de

vue pour aider à la décision et donc qu’on utilise des méthodes multicritères, ne

peut à lui seul justifier d’adopter une démarche multicritère pour aider à la

décision. Utiliser un tel argument conduirait à voir le monocritère comme un cas

limite et dégénéré du multicritère.

Toujours selon Bouyssou, adopter une démarche multicritère, ce n’est pas

postuler que "dans la réalité" un seul critère est à l’œuvre mais c’est, plus

simplement, vouloir aider à la décision en n’exhibant qu’un seul critère. Il y a,

selon lui, à la base d’une démarche multicritère en aide à la décision, un "acte de

foi" consistant à croire que construire explicitement plusieurs critères peut avoir

un "rôle positif" dans le processus de modélisation. [Roy93]

4.2.2. Démarche multicritère d'aide à la décision [Sam01]

Il existe des démarches différentes pour faire face à une situation de

décision multicritère, néanmoins en général, chacune d'elles comportent trois

grandes phases, à savoir :

L′intelligence du problème: identification de la situation de décision,

définition des objectifs et des axes de signification.

La conception: définition des actions et la construction des critères.

Le choix de solution(s): évaluation des actions sur la base des critères en

présence et agrégation des évaluations obtenues, pour le choix d'une solution(s).

En pratique, un problème multicritère d'aide à la décision peut être abordé

en adoptant la démarche suivante :


45

4.2.2.1. Elaboration du modèle

Pour modéliser un problème multicritère il faut :

- Définir l'objet de la décision, puis situer le problème par rapport aux

problématiques de référence (choix, tri, rangement).

- Déterminer l'ensemble des solutions envisageables (action potentielle)

pouvant constituer l'objet de la décision.

- Analyser les conséquences des actions afin d'élaborer des critères

représentatifs et qui correspondent aux objectifs de la décision.

- Juger et évaluer les performances des actions par rapport à chaque critère.

4.2.2.2. Choix d'une méthode d'analyse multicritère

Après l'évaluation des performances des actions potentielles selon chaque

critère, il est nécessaire d'effectuer une synthèse de ces jugements, pour pouvoir

construire une structure de préférence globale qui sera exploitée selon le type de

la problématique abordée (choix, tri, rangement). Cela se fera à l'aide d'une

méthode d'agrégation multicritère dont le choix dépendra des données et des

objectifs rétablis.

4.2.2.3. Application de la méthode et interprétation des

résultats

Il s'agit d'appliquer la méthode multicritère choisie après avoir déterminé

ses différents paramètres puis interpréter le résultat obtenus selon la

problématique retenue.

4.2.2.4. Elaboration des recommandations

Il s'agit d'exploiter le résultat afin de donner au décideur une

recommandation qui constitue un support pour la prise de décision finale.

Dans le but d'élaborer une recommandation synthétique et robuste, il est

opportun de faire une analyse de sensibilité des paramètres de la méthode

multicritère appliquée visant à tester la stabilité du résultat obtenu.


46

4.2.3. Les éléments constitutifs d'un problème

multicritère [Mar99]

La résolution d'un problème multicritère consiste au préalable à

déterminer les éléments constitutifs de ce problème :

Les actions : d’après ROY « Une action a est la représentation d'une

éventuelle contribution à la décision globale susceptible, en égard à l'état

d'avancement du processus de décision, d'être envisagée de façon autonome et

de servir de point d'application à l'aide à la décision ». [Roy85]

Il est utile de distinguer entre les différents types d'actions existant afin

d'éclairer le travail d'aide à la décision :

Actions réelles: c'est-à-dire une action issue d'un projet complètement

élaboré susceptible d'être mise à exécution.

Actions fictives: l’action fictive correspond à un projet idéaliste,

incomplètement élaboré ou encore construit dans l'imagination.

Actions idéales: catégorie particulière d'action fictive, qui correspond

rigoureusement à la description qu'on en donne.

Actions réalistes: l'action réaliste implique un projet dont la mise à

exécution peut être raisonnablement envisagée.

Actions irréalistes: cette action peut correspondre à la satisfaction

d'objectifs incompatibles, et en même temps constituer un bon support de

discussion et de raisonnement.

Il y a aussi une autre notion, c'est la même que nous utiliserons au cours

de notre travail, la notion d' «action potentielle ».

Action potentielle: ce sont les actions réelles ou fictives jugées

provisoirement réalistes pour un intervenant au moins ou présumées telles par

l'homme d'étude en vue d'aide à la décision. L'ensemble des actions potentielles

est noté « A ».

L'ensemble des actions « A » peut être :


47

Stable: c'est-à-dire qu'il est définit à priori et n'est pas susceptible d'être

changé au cours de la procédure.

Evolutif : l'ensemble A peut être modifié au cours de la procédure à cause

des résultats intermédiaires que cette procédure fait apparaître, ou encore à cause

de l'environnement changeant dans lequel le problème de décision se pose.

Global: l'ensemble des actions A est un ensemble global si chaque

élément de A est exclusif de tout autre.

Fragmenté: A est fragmenté de sorte que les résultats de processus de

décision font intervenir des combinaisons de plusieurs éléments de l'ensemble «

A ».

Fini: l'ensemble des actions A est fini s'il nous est possible de baser notre

étude sur un nombre limité d'actions.

Infini: on considère que l'ensemble A est infini, si le nombre d'actions qui

le compose ne peut être limité à un nombre précis, ou lorsque les actions varient

en continu.

4.2.4. Modélisation des préférences

L'aide à la décision prend en compte les valeurs et les préférences d'un ou

plusieurs acteurs dans le processus de décision.

Il existe quatre situations fondamentales incompatibles permettant de

représenter exhaustivement les préférences par rapport à deux actions.

Ces quatre relations binaires sont :

Préférence stricte (P) : elle correspond à l'existence de raisons claires et

positives qui justifient une préférence significative en faveur de l'une

(identifiée) des deux actions.

Préférence faible (Q) : elle correspond à l'existence de raisons claires et

positives qui infirment une préférence stricte en faveur de l'une

(identifiée) des deux actions mais ces raisons sont insuffisantes pour

déduire soit une préférence stricte en faveur de l'autre soit une

indifférence entre ces deux actions.

L′indifférence (I) : elle correspond à l'existence de raisons claires et

positives qui justifient une équivalence entre ces deux alternatives.


48

L′incomparabilite (R) : elle correspond à l'absence de raisons claires et

positives justifiant l'une des trois situations précédentes.

4.2.4.1. Système relationnel des préférences

A l'aide des relations fondamentales précédentes, on espère parvenir à un

modèle satisfaisant toutes les préférences du décideur. C’est ce qu'on appelle

système relationnel des préférences.

Celui ci doit vérifier certaines propriétés:

1. En accord avec les définitions précédentes des situations

fondamentales, les relations constituantes ce système peuvent être des

préférences du décideur vis-à-vis des actions de A.

2. Les relations du système doivent être exhaustives, c'est à dire que pour

une paire quelconque d'actions (a , b), au moins une des relations peut

exprimer la préférence entre cette paire d'actions.

3. Les relations du système mutuellement exclusives: pour une paire

d'actions quelconque, deux relations distinctes ne sont jamais vérifiées.

4.2.4.2. Principales structures de préférences

Le concept de relation binaire est crucial pour modéliser les préférences.

Voici quelques structures remarquables de ces relations:

1. La relation d′équivalence : une relation binaire R (relation entre deux

éléments) définie sur un ensemble A est une relation d'équivalence si

cette relation est:

- Réflexive: xRxAx ,

- Symétrique: yRxxRyAAyx ,*,

- Transitive: xRzyRzetxRyAAAzyx ,**,,

2. La relation d′ordre : une relation binaire R définie sur un ensemble A

est une relation d'ordre si cette relation est:


49

- Réflexive: xRxAx ,

- Antisymétrique: xyyRxetxRyAAyx ,*,

- Transitive: xRzyRzetxRyAAAzyx ,**,,

Il existe plusieurs types d'ordre qui sont:

- La relation de préordre: Un préordre est une relation réflexive et

transitive.

- La relation de préordre partiel : Un préordre partiel est une relation de

préordre pour laquelle tous les éléments d'un ensemble peuvent être mis

en relation : l'incomparabilité entre deux éléments est autorisée.

- La relation de préordre total: Un préordre total est une relation de

préordre pour laquelle tous les éléments d'un ensemble peuvent être mis

en relation : l’incomparabilité entre deux éléments n'est pas permise.

Remarque:

- L'ordre est un préordre antisymétrique.

- Dans un préodre l'ex-æquo est possible alors que dans un ordre l'ex-

æquo n'est pas possible.


50

[Roy93]

Tableau 1 : Modélisation des quatre situations fondamentales de préférences dans la comparaison de

deux actions potentielles

Situation Définition Relations et propriétés

Indifférence

Existence de raisons claires et

positives qui justifient une

équivalence entre les

deux actions.

I : relation symétrique

(réflexive).

Préférence stricte


positives qui justifient une

préférence significative en faveur

de l’une (identifiée) des deux

actions.

P : relation asymétrique

(irréflexive).

Préférence faible


positives qui infirment une

préférence stricte en faveur de

l’une (identifiée) des deux actions

mais ces raisons sont

insuffisantes pour déduire soit

une préférence stricte en faveur

de l’autre soit

une indifférence entre ces deux

actions (ces raisons ne permettent

donc pas d’isoler l’une des deux

situations précédentes comme

étant la seule appropriée).

Q :(comme « quasi »)

Relation

asymétrique

(irréflexive)

Incomparabilité

Absence de raisons claires et

positives

justifiant l’une des trois

situations précédentes.

R :(comme « refus de

se prononcer »)

Relation symétrique

(réflexive)


51

4.2.4.3. Les critères d'évaluation [Vin89]

4.2.4.3.1. Définition

Un critère est représenté par une fonction notée F définie sur l'ensemble A

qui prend ses valeurs dans un ensemble totalement ordonné. On représente

plusieurs points de vue par une famille de critères notée F .Notons que les

critères F peuvent être qualitatifs ou quantitatifs.

« Le critère vise à résumer à l'aide d'une fonction, les évaluations d'une

action sur diverses dimensions pouvant se rattacher à un même axe de

signification ».

On entend par dimension : la représentation d'un aspect bien identifié

des conséquences entraînées par la mise en exécution de chacune des

actions.

Et par axe de signification d′un critère : tout élément pouvant servir à

caractériser l'ensemble des actions potentielles et susceptibles

d'intervenir dans la détermination des préférences entre elles en

fonction des objectifs préétablis.

D’où

- Le critère est représenté par une fonction jf .

- L'évaluation d'action ia selon le critère jf est ij af .

4.2.4.3.2. La famille cohérente de critères

Lors de l'élaboration des critères, l'homme d'étude doit respecter une

marge de liberté restreinte par quelques exigences logiques, qui constituent un

guide pour ce dernier, ces exigences logiques sont :

Exhaustivité : s'il y a égalité des performances sur tous les critères

constituant F pour deux actions de A alors il n'existe pas d'argument,

parmi les critères omis par l'homme d'étude, susceptible de remettre en

cause la situation d'indifférences entre ces deux actions.


52

Cohésion : l'évaluation des performances globales pour une action vis-

à vis d'une autre doit être monotone avec l'évolution de chacune de ses

évaluations locales, et ceci, pour chaque critère. En d'autres termes, en

augmentant la satisfaction sur un seul critère, les autres restants

inchangés, la préférence globale augmente.

Non-redondance : la liste de critères est redondante lorsqu'un critère

spécifique peut être supprimé sans que la nouvelle liste ne puisse plus

vérifier la condition d'exhaustivité.

Opérationnelle : la famille de critères doit être assez significative pour

le décideur pour lui permettre de comprendre les implications sur les

alternatives, cette condition peut être réalisée en hiérarchisant le

problème complexe de façon à obtenir des sous critères quantifiables

ou facilement remplaçables par des éléments quantifiables.

Minimale : c’est à dire réduite au plus petit nombre de critères. Cette

condition peut être réalisée en agrégeant les critères. Le nombre de

critères utilisés pour effectuer la classification est entre 7 et 11 selon

KIDD alors que SAATY estime que ce nombre ne devrait pas dépasser

7 pour chaque hiérarchie.

4.2.4.3.3. Les types de critères

Différents types de critères peuvent être utilisés, chacun d'eux concernant

la capacité du décideur à comparer plus précisément sa finesse du jugement.

Le vrai critère: Il traduit un comportement classique d'une fonction-critère

jf vis-à-vis de deux types de possibilités tel que :

Aba , aPb⇔ bfaf jj (preference strict)

aIb ⇔ bfaf jj (indifférence)

Le quasi-critère : Ce dernier diffère du précédent par sa prise en compte

de l'écart entre af j et bf j de manière suivante :

Aba , aPb⇔ jjj qbfaf

aIb⇔| bfaf jj | jq


53

jq Représente le seuil qui détermine l'indifférence du décideur vis-à-vis de

l'écart entre bfetaf jj.

Si l'écart entre af j et bf j est supérieur à ce seuil, cela signifie qu'il y a

une préférence stricte, dans le cas contraire on est dans la situation

d'indifférence.

Le pseudo critère: Ce critère prend en considération un seuil de préférence

et un seuil d'indifférence. Cela nous amène à distinguer trois situations :

aIb⇔| bfaf jj |≤ jq (indifférence)

jjjj pbfafqaQb (Préférence faible)

aPb jjj pbfaf (Préférence stricte)

jp est le seuil de préférence qui représente la plus petite valeur de l'écart entre

af j et bf j en dessus de laquelle le décideur éprouve une préférence stricte

pour l'action a.

Notons que : Lorsque 0jq , le critère jf est appelé pré critère.

4.2.4.3.4. Les coefficients de pondération [Pom93]

Pour prendre en considération le fait qu'un critère puisse être plus ou

moins important qu'un autre, on associe un coefficient de pondération appelé

«poids».

L'attribution de poids aux critères est une opération délicate puisqu'elle

doit exprimer les préférences du décideur entre les critères.

4.2.4.3.5. Tableau des performances (évaluation)

Ce tableau, appelé matrice des jugements ou des évaluations, est

constitué, en ligne, des actions de l'ensemble A et en colonnes, des critères de F.

Les valeurs qui remplissent ce tableau ne sont rien d'autre que des évaluations

des performances de chaque action ai selon les critères jf (appelée ij af ).

Pour répondre aux besoins de la méthode à appliquer, chaque colonne

contient éventuellement aussi, comme information complémentaire, les


54

fonctions seuils afq j et afp j , les éventuels « poids » et les sens du critère

(critère à maximiser ou minimiser).

[Ala85]

f1 ( . ) f2 ( . ) ….. fj ( . ) ….. fk ( . )

a1

a2

......

…..

…..

ai

….

….

an

f1 ( a1 )

f1 ( a2 )

……

……

……

f1 ( ai )

……

……

f1 ( an )

f2 ( a1 )

f2 ( a2 )

….....

……..

……..

f2 ( ai )

……

……

f2 ( an )

......

…...

…...

…...

……

……

……

…..

…..

fj ( a1 )

fj ( a2 )

……

……

……

fj ( ai )

……

……

fj ( an )

…...

…...

…...

……

……

……

……

……

……

fk ( a1 )

fk ( a2 )

......

……

……

fk ( ai )

……

……

fk ( an )

Tableau 2: Tableau d’évaluation

4.2.4.4. Problématique d'aide à la décision [Roy85]

La problématique peut être perçue comme étant une orientation de

l’investigation qu’on adopte pour un problème de décision donné. Elle exprime

les termes dans lesquels le décideur ou l’homme d’étude pose le problème et

traduit le type de la prescription qu’il souhaite obtenir. Roy (1985) distingue

quatre problématiques, de base que tout problème de décision multicritère doit

se ramener nécessairement à l’une d’entre elles.

4.2.4.4.1. Problématique de choix (α)

La problématique de choix, dite aussi problématique alpha, consiste à

chercher un sous ensemble de A bien sur aussi restreint que possible, contenant

les meilleures actions ou à défaut les actions les plus satisfaisantes.

Donc, cette problématique donne comme résultat un choix ou une procédure de

sélection.


55

Actions les plus satisfaisantes à retenir

Procédure de sélection Le reste, à rejeter

Figure 3: Aboutissement d’une problématique de choix

4.2.4.4.2. Problématique de tri (β)

La problématique de tri, dite aussi problématique beta, est celle qui

cherche à affecter chacune des actions potentielles à une catégorie, celles-ci sont

définies à partir de la valeur intrinsèque des actions qu’elles sont destinées à

recevoir, le but de cette méthode est de séparer les bonnes actions des moins

bonnes.

Bonnes actions

Moins bonnes actions

Procédure d’affectation Mauvaises actions

Figure 4: Aboutissement d’une problématique de tri

4.2.4.4.3. Problématique de rangement ou de classement (γ)

La problématique de rangement, dite aussi problématique gamma,

consiste à regrouper les actions en classes d'équivalence, lorsqu'on se situe dans

cette problématique, les actions sont classées de la meilleure à la moins bonne

pour choisir ensuite k actions parmi les meilleures.

A

A/A*

A*

A2

A3

A

A1


56

Meilleures actions

Un peu moins bonnes

K actions parmi les meilleures

……………………………………………………

……………………

Procédure de

classement ……………………

Plus mauvaises actions

Figure 5 : Aboutissement d’une problématique de rangement

4.2.4.4.4. Problématique de description (δ)

La problématique de description, dite aussi problématique sigma, consiste

à poser le problème en termes restreints à une description des actions de A

et/ou leur conséquents, c'est-à-dire à orienter l'investigation vers la mise en

évidence d'informations relatives aux actions potentielles conçues en vue d'aider

directement le décideur à les découvrir, à les comprendre et à les juger. Donc,

cette problématique donne comme résultat une description.

4.2. Les différentes méthodes multicritères

La phase de choix de la méthode multicritère pour la résolution d'un

problème n'est pas indépendante de la phase de modélisation.

Les méthodes multicritères sont souvent classées en méthodes Multi -

objectifs ou multi-attributs suivant qu'elles considèrent des ensembles d'actions

A continus et définis par des contraintes.

A2

A3

An

A

A1


57

C'est aux spécialistes de l'aide multicritère à la décision de choisir entre

les différentes méthodes celle qui correspond le mieux à la résolution de leurs

problèmes.

4.3.1. Les méthodes multicritères élémentaires [Vin89]

Les méthodes élémentaires sont des méthodes qui viennent immédiatement

à l'esprit lorsqu'on est confronté à un problème d'agrégation multicritère : elles

sont d'ailleurs souvent mises en œuvre dans la pratique.

4.3.2. La méthode de la moyenne pondérée

Cette méthode est la plus élémentaire et consiste à construire une structure

globale de préférence IP, comme suit :

Soit :

ba, : Deux actions de l'ensemble des actions potentielles A .

jw : Le poids du critère njf j ,...,1, .

n

j

jj

n

j

jj bfwafwsiaPb11

n

j

jj

n

j

jj bfwafwsiaIb11

Néanmoins, du fait de sa simplicité, cette méthode risque souvent de

cacher des aspects importants du problème comme l'effet de compensation entre

les critères, et n'accorde pas d'importance au caractère plus ou moins conflictuel

des critères.

4.3.3. La méthode lexicographique (ou hiérarchique)

Cette méthode peut être appliquée dans des cas spéciaux, elle est fondée

sur l'ordre d'importance des critères et le décideur est prêt à délaisser les kn

critères les moins importants si les k premiers lui permettent de conclure

(k pouvant être égal à 1), donc il est tout à fait possible de classer les actions

selon un seul critère.


58

4.3.4. La méthode de borda (la méthode de la somme

des rangs)

Cette méthode est fondée sur la notion de rang, notons ar j le rang de

l'action «a» pour le critère j. On peut déterminer le rang d'une action par la

position qu'occupe cette action lorsqu'on range toutes les actions dans un ordre

décroissant par rapport aux valeurs de la fonction critère jf , soit deux actions

potentielles a et b :

brarsiaPbj

j

j

j

brarsiaIbj

j

j

j

L'inconvénient de cette méthode c'est qu'elle ne prend pas en

considération les poids des critères.

4.3.5. La méthode de Condorcet

Cette méthode se base essentiellement sur la méthode de borda, soit deux

actions potentielles a et b.

aPb Lorsque le nombre des critères pour lesquels a est meilleur que b est

plus grand que le nombre des critères pour lesquels b est meilleure que a.

Le défaut de cette méthode réside dans «le paradoxe de Condorcet », c'est-

à-dire de trouver des rangements différents pour des actions données, par

exemple, pour trois actions a, b, c on trouve les rangements abc, bca, cab.

4.3.6. Les méthodes d'utilités [Sam01]

La méthode UTA (pour utilité additive) est basée sur la théorie de l'utilité

multi-attribut essentiellement d'inspiration anglo-saxonne et est largement

utilisée aux USA, cette théorie repose sur l'axiome fondamental suivant : tout

décideur essaie inconsciemment (ou implicitement) de maximiser une fonction

qui agrège tous les points de vue à prendre en compte. Autrement dit, si l'on

interroge le décideur sur ses préférences, ses réponses seront en accord avec une

certaine fonction U que l'on ne connaît pas.


59

Deux problèmes sont essentiellement étudiés dans le cadre de cette théorie :

- Quelles priorités doivent posséder les préférences du décideur pour

être représentables par une fonction U ayant une forme analytique

donnée ?

- Comment construire les fonctions et estimer les paramètres intervenant

dans la forme analytique choisie ?

La méthode UTA est une méthode indirecte de construction de la fonction

U consistant à l'estimer à partir de jugements globaux émis par le décideur sur

l'ensemble des actions. Elle détermine d'abord une fonction d'utilité « optimale»

par la programmation linéaire et fournit ensuite une analyse de sensibilité.

Donc, il s'agit d'évaluer un ensemble A d'action, par rapport à n critères

différents qui correspondent aux conséquences favorables des actions.

Les mesures de ces conséquences sont données par le vecteur :

agagagag n,...,, 21 pour un objet quelconque appartenant à A.

On suppose l'existence d'une fonction d'utilité :

.,...,, 21 agagagUagU n

Elle permet d'agréger ce critère, d'évaluer ainsi chaque projet et de

comparer les projets les uns aux autres.

Cette méthode à l'avantage de permettre l'estimation d'une fonction

additive non linéaire. En effet, même si l'estimation est faite par la

programmation linéaire, les fonctions d'utilité partielles qui la composent ne sont

linéaires que par morceaux. Ceci permet l'estimation de fonctions qui

représentent mieux les préférences du décideur.

Une variante directe de construction de l'utilité additive est appliquée et

offre la possibilité d'introduire les poids des critères comme seuls paramètres.

4.3.7. Les méthodes interactives [Sam01]

L'approche interactive, de développement plus récent, correspond à

l'évaluation des méthodes multicritères à la décision vers un accroissement du

rôle du décideur au moyen de son intégration du processus de résolution. En


60

effet, cette approche implique le décideur dans la définition des actions

potentielles et des objectifs. Comme c'est le cas pour toutes les méthodes d'aide

à la décision, mais contribue également à la recherche de solution en lui

permettant d'intervenir dans la phase, de traitement de la méthode.

L'approche interactive procède en une succession d'étapes de dialogue,

avec le décideur, et de calcul avec le décideur. Durant chaque phase de dialogue,

le décideur communique des informations sur ses préférences à partir des

quelles la phase de calcul génère une nouvelle solution potentiellement

meilleure aux yeux du décideur. Ces interactions entre l'analyste et le décideur

permettent à ce dernier de parcourir une partie de l'ensemble A et ainsi de suite

jusqu'à aboutir à une solution satisfaisante ou que le temps disponible à la

procédure soit épuisé.

4.3.8. Les méthodes de surclassement [Roy85]

L'idée de base des méthodes de surclassement est fondée sur le concept de

surclassement introduit par B.ROY, « une relation de surclassemnet est une

relation binaire S définis dans l'ensemble d'actions A telle que aSb .

Si étant donné la qualité des évaluations des actions et la nature du

problème, il y a suffisamment d'arguments pour admettre que «a est aussi bonne

que b» sans qu'il y ait de raisons importantes de refuser cette affirmation. Ces

méthodes consistent à établir des relations binaires de préférence partielle

(surclassement) par rapport à chaque critère, un ensemble de tests (concordance

et discordance) par rapport à chaque critère, conduisant à accepter ou rejeter un

surclassement entre les actions du niveau global.

Cela aboutit à construire un système relationnel de préférence acceptant

l'incomparabilité et n'ayant pas nécessairement des priorités de transitivité.

Le recours à une telle approche se justifie dans le cas suivant :

Si parmi les critères, il existe au moins un dont les performances prennent

leurs valeurs dans une échelle « faussement quantitative » qui ne se prête pas

bien à la comparaison d'écarts de préférences, ceci correspond aux critères

qualitatifs et subjectifs.

Il existe une forte hétérogénéité dans les échelles de préférences

élaborées.


61

La compensation d'une perte de performance sur un critère donné par un

gain sur un autre critère s'opère d'une façon complexe. Donc cela ne permet pas

de définir de taux de substitution permettant d'homogénéiser les critères.


62

4.4. Conclusion

L'approche multicritère est l'une des méthodes « scientifiques » d'aide à la

décision qui consiste à fournir au décideur des outils lui permettant de

progresser et contribuer dans la résolution d'un problème en tenant compte des

différents points de vue souvent contradictoires.

Les méthodes de sélection multicritères sont relativement nombreuses

mais elles s'inspirent toutes de principes de base simple.

Ce chapitre avait pour but de présenter l'approche multicritère d'aide à la

décision en deux sections :

Nous avons abordé les notions de base de l'aide multicritère à la décision :

la définition d'un problème multicritère, la démarche multicritère, les éléments

constitutifs d'un problème multicritère et les différentes problématiques d'aide à

la décision.

Nous pouvons maintenant passer à l’étape la plus importante qui est la

modélisation du problème.

63

Chapitre 5 Modélisation du problème


64

5.1. Introduction

Les gestionnaires des plus grandes multinationales aux petites entreprises

sont souvent confrontés à de multiples problèmes, et leur résolution s'avère

souvent une tâche difficile.

Ces problèmes se présentent sous forme de données, de contraintes dont

on doit tenir compte et d'un ou de plusieurs objectifs à atteindre.

Pour arriver à résoudre un problème donné, on doit commencer par

interpréter tous ses paramètres, et les transformer sous des formes qu'on peut

gérer. Donc la première étape dans la résolution d'un problème est sa projection

dans un espace qui permet diverses manipulations sur le problème projeté. Ce

dernier s'appelle le modèle associé au problème.

La modélisation est donc une traduction des paramètres du problème dans

un langage accessible par la méthode de résolution utilisée, ou bien c'est une

façon de décrire le problème sous une forme qui introduit sa réalisation.

La modélisation d'un problème multicritère, consiste généralement à

définir les actions, les critères, et de choisir le type de la problématique.

Notons que la définition de l'ensemble des critères est parfois l'une des

étapes les plus délicates.

Nous allons présenter dans ce chapitre les démarches constituant

l'élaboration du modèle en expliquant les différentes étapes.


65

5.2. Définition de l'ensemble des actions potentielles

L'ensemble des actions, noté "A", est l'ensemble des éléments que l'on va

explorer dans le processus de décision, notre objectif consiste à sélectionner les

meilleurs quarts d'heure en terme de coût ,de couverture, de coût au GRP et

programme environnant le quart d’heure. .

Ces quarts d'heure seront compris entre le début et la fin de la compagne

publicitaire en ne tenant compte que des quarts d’heure estimés intéressants

pour l’annonceur. Il y aura donc une présélection qui sera faite en utilisant les

deux logiciels d’extraction de cible et de calcul de couverture dont IMMAR se

dote. La combinaison des résultats de ces deux logiciels nous permettent de

déduire avec aisance l’ensemble des quarts d’heures potentiels.

D'où :

nQQQA ,....,, 21

On note :

IQ : Le émei quart d'heure.

N : le nombre de quart d'heure envisageable

5.3. Définition des critères

La détermination des critères s'opère en étroite collaboration avec le

décideur.

Avec l'aide des décideurs d’IMMAR nous sommes parvenus à dégager les

critères suivants:

1. La couverture (effective) : La couverture correspond au nombre de

personnes (de la cible), exprimé en pourcentage, ayant été exposées au

moins une fois au message publicitaire. On doit choisir les quarts

d'heure dont la couverture est maximale afin d'atteindre le plus grand

nombre de personnes dans la cible.

La couverture est calculée à partir du fichier SPSS qui contient toutes

les informations relatives au comportement télévisuel du panel TV.


66

2. Le coût du quart d'heure: Le coût du quart d'heure est un critère très

important dans le media plan, il traduit la contrainte budgétaire. Il

dépend de plusieurs paramètres qui sont: la durée du spot, l'écran

d'insertion et sa période de diffusion (été, ramadhan,...).

3. Le coût du GRP qui représente le coût pour obtenir 1% de contacts.

C’est le résultat de la division du montant investi par le pourcentage de

contacts obtenu par rapport à la cible. Le coût du GRP n’est pas lié à

l’effectif de la cible.

4. Le programme environnant le quart d’heure, ce critère est essentiel

étant donné les études prouvant le comportement volatil du

téléspectateur algérien rendant la donnée audience insuffisante.

L'idéal serait de choisir les quarts d'heure de couverture maximale et de

coût minimal, mais ce n'est pas toujours évident. On parle alors de compromis

entre critères.

Montrons que ces critères constituent bien une famille de critères

cohérente:

- Exhaustivité: Il n'existe pas de critères omis par le décideur, les critères

qui ont été retenus recouvrent entièrement les aspects considérés dans

la perspective de classement des différents quarts d'heure.

- Opérationnelle: Les critères retenus sont assez significatifs pour le

décideur, ils lui permettent de statuer sur l'importance des quarts

d'heure.

- Non redondance: Nous remarquons que les critères retenus sont bien

définis sans représenter une redondance dans l'évaluation des quarts

d'heure.

- Cohésion: Chacun des critères retenus suit une certaine monotonie

(croit ou décroit et suit donc un sens de préférence).


67

- Minimale: Le nombre de critère retenu et de 4, la règle de SAATY est

vérifiée.

5.4. Poids des critères

Pour considérer le fait qu'un critère puisse être plus ou moins important

par rapport à un autre, on lui associe un coefficient de pondération appelé poids.

C'est certainement l'une des étapes qui nécessite une entière coopération

entre l'homme d'étude et le décideur .Ce dernier doit exprimer au mieux ses

préférences vis-à-vis de l'importance de chaque critère dans le processus de

décision, et d'autre part l'homme d'étude doit exploiter de la meilleure manière

ses suggestions afin de déterminer la valeur des poids qui correspond le mieux

aux exigences du décideur.

5.5. Choix de la problématique

Le problème posé dans le cadre de ce projet, et de concevoir un outil qui

permet de faciliter au décideur la sélection des quarts d'heure qui répondent au

mieux aux objectifs.

Parmi les problématiques de référence d'aide multicritère à la décision

(choix, tri, rangement), il est adéquat d'adopter une problématique de rangement

afin de classer les différents quarts d'heure. Le classement obtenu, permettra au

décideur d'élaborer le planning d'insertion le plus approprié, conformément aux

préférences du décideur et à la stratégie de l'entreprise.


68

5.6. Conclusion

La modélisation est une étape très importante dans le processus de

résolution des problèmes multicritères. Celle-ci ainsi faite, nous pouvons passer

au chapitre suivant : Choix et présentation des méthodes de résolution

multicritère.

69

Chapitre 6 Choix et présentation des méthodes de résolution multicritère

Chapitre 6 Choix et présentation des méthodes de résolution multicritères

70

6.1. Introduction

Notons tout d'abord que la phase de choix des méthodes multicritères pour

la résolution d'un problème n'est pas indépendante de la phase de modélisation.

Les méthodes multicritères sont souvent classées en méthodes multi-

objectifs ou multi-attributs suivant qu'elles considèrent des ensembles d'actions

continus et définis par des contraintes ou des ensembles finis de taille modérée,

définis par énumération.

Mais les spécialistes de l'aide multicritère à la décision ont pris l'habitude

de subdiviser les méthodes en trois grandes familles, même si les frontières entre

ces familles sont évidemment très floues : La théorie de l'utilité multi-attribut,

les méthodes de surclassement, les méthodes interactives.

L'objet de ce chapitre est de présenter en premier lieu la démarche adoptée

pour le choix des méthodes de résolution, puis de développer les fondements

théoriques de celles-ci.

6.2. Choix d'une procédure d'agrégation [Am00]

L'agrégation consiste à établir un modèle de préférences globales, c'est-à-

dire une représentation formalisée de telles préférences relativement à un

ensemble A d'actions potentielles que l'homme d'études juge appropriée au

problème d'aide à la décision.

Les trois premières étapes (actions, critères, tableau d'évaluation) sont

communes à toutes les étapes et ne présentent que de faibles variantes. La

quatrième qui est l'agrégation des performances, représente une diversité

nettement supérieure.

Si les méthodes d'agrégation sont si nombreuses, c'est parce qu'il y a dans

la nature des choses dont les exigences qu'un utilisateur pourrait trouver dans la

résolution de son problème ne peuvent être respectées en totalité par une

méthode


71

Notre problème est posé en termes de rangement des différents quarts

d'heure candidats par ordre de priorité, du meilleur au moins bon selon les

critères établis.

Les méthodes de surclassement reposent, comme leur nom l'indique, sur

l'utilisation de la relation de surclassement due à B.ROY. Ce type de procédures

permet d'appréhender les préférences du décideur et on ne cherche pas

nécessairement d'agrégation complète en respectant l'incompatibilité et

l'intransitivité au prix de la clarté des résultats.

Le principe des méthodes appartenant à la famille d'agrégation multi-

attribut, consiste en l'agrégation des différents critères et actions en une seule

fonction représentative des préférences du décideur. Donc, la structure de

préférence correspondante est un pré-ordre ou un ordre total. Par conséquent,

l'incomparabilité n'est pas admise (ou assimilée à l'indifférence).

Ce résultat qui correspond à une problématique de rangement est le plus

riche qu'on peut obtenir en aide à la décision. Il est également utile de remarquer

que dans une problématique de rangement, le résultat final est un pré-ordre. Or

l'existence d'un pré-ordre impose la transitivité des préférences, dans ce cas la

théorie de l'utilité multi-attribut a le mérite de poser clairement les exigences du

résultat recherché, et on note en sa faveur sa grande rigueur mathématique.

Les méthodes interactives se trouvent entre les deux approches

précédentes, elles permettent de répondre en grande partie aux critiques

adressées à l'aide à la décision multi-attribut, qui exige une grande précision de

l'information demandée au décideur.

D'autre part elles ne reprennent pas autant les exigences de modélisation

des préférences des méthodes de surclassements.

Notons que toute méthode d'aide à la décision implique un dialogue avec

le décideur, ne fut ce pour définir l'ensemble A et les critères, néanmoins pour

qu'elle entre dans la catégorie des méthodes interactives, il est nécessaire que le

dialogue soit l'un des outils principaux d'investigation, c'est-à-dire que le

décideur contribue directement à la construction de la solution en intervenant

dans la méthode et pas seulement dans la définition du problème.

A la différence des deux approches précédentes, où la recommandation

peut représenter un choix, un tri, un rangement selon le type de la problématique


72

adoptée, le caractère local de l'approche interactive rend très difficile de

synthétiser les rangements sur les divers sous-ensembles d'actions potentielles,

par suite ces méthodes sont très difficiles à adapter à une problématique de

rangement. Par ce fait, les méthodes interactives sont développées pour résoudre

les problématiques de choix.

De ce fait, les méthodes interactives sont à exclure pour traiter notre

problème, du fait qu'il est posé en termes de problématique de rangement. Reste

les deux autres familles des méthodes multicritères, à savoir : les méthodes de

surclassement, et les méthodes basées sur la théorie de l'utilité multi-attribut, qui

conviennent à notre problème.

Nous avons opté pour l'application de deux méthodes, parmi lesquelles on

distingue la Méthode des Hiérarchies Multicritères (MHM), dite aussi Analytic

Hierarchic Process (AHP) en anglais, qui appartient à la famille d'agrégation

multi-attribut, pour remédier au problème de pondération des critères ainsi que

la matrice des jugements et la méthode PROMETHEE (Préférence Ranking

Organisation Method for Enrichment Evaluation) appartenant à la famille de

surclassements. Et confirmer ainsi en cas de cohérence des résultats, la bonne

modélisation des préférences du décideur.

Le processus qui consiste à établir des priorités fait appel aux

appréciations d'individus informés en les invitant à effectuer des comparaisons

binaires selon des critères donnés entre des objets semblables, afin de découvrir

leurs importances relatives.

6.3. Présentation de la Méthode des Hiérarchies

multicritères [Saa84]

6.3.1. Définition de la méthode

Le processus analytique hiérarchique (AHP) est une technique d'analyse

des systèmes qui a été développée par Thomas L.SAATY en 1982. Elle suscite

notre intérêt de par le grand nombre de ses applications, compte tenu de son

apparition relativement récente.


73

C'est un outil très puissant pour la résolution des problèmes de décision

par la considération des facteurs quantitatifs et qualitatifs simultanément. Elle

constitue une technique qui permet d'élaborer une décision en se basant sur une

structure hiérarchique.

Elle suggère de considérer le problème dans un cadre organisé mais

complexe qui permet l'interaction et l'interdépendance des facteurs en jeu tout en

laissant au décideur la latitude de les aborder de façon simple.

Fondamentalement, cette méthode permet de structurer un système et son

environnement en composantes interactives et de les synthétiser en mesurant et

en attribuant des valeurs relatives à l'impact de chacune de ces composantes sur

la totalité du système.

6.3.2. Les principes fondamentaux de la méthode AHP

Dans la résolution des problèmes par une analyse logique explicite, on

peut distinguer trois principes fondamentaux de la méthode AHP, à savoir :

- La construction des hiérarchies qui consiste en la décomposition et la

représentation d'un problème en éléments séparés.

- L'établissement des priorités et leurs synthèses par le classement

d'éléments selon leur importance relative.

- La cohérence (logique) qui traduit le souci de regrouper des éléments

de façon logique et de les classer de manière cohérente selon des

critères logiques.

6.3.3. Construction des hiérarchies

Il n'existe pas de règles fortement établie pour construire des hiérarchies et

les différentes façons de les aborder dépendent du type de décision qui est en jeu

et de l'expérience du décideur, car en fait, on ne propose pas de prescrire certains

cadres rigides, mais plutôt de simuler la pensée de façon à déterminer les types

de niveaux hiérarchiques à choisir et les types d'éléments qu'il convient d'inclure

à chaque niveau.

S'il s'agit de choisir entre différentes possibilités, on pourrait partir du

niveau inférieur en dressant la liste de toutes les possibilités. Le niveau supérieur


74

ne serait constitué que d'un élément, la cible ou l'objectif dominant, en fonction

duquel les critères peuvent être comparés selon l'importance de leur rôle.

Une fois une telle hiérarchie échafaudée, elle n'est forcément pas figée une

fois pour toutes. Il nous est toujours possible d'en modifier certaines parties pour

intégrer de nouveaux critères auxquels on n'avait pas pensés ou qu'on n'avait

pas jugées importants au moment de la construction de cette hiérarchie.

Parfois même, lorsque les éléments d'un niveau donné ne peuvent se

comparer facilement, un niveau supplémentaire comportant des distinctions

plus fines doit être créé et cela afin de faciliter l'analyse des comparaisons et

d'augmenter la prévision des avis exprimés.

En somme, il n'y a pas de limite au nombre de niveaux que peut contenir

une hiérarchie, c'est seulement l'intérêt que l'on peut avoir à utiliser certains

détails qui délimitent l'étendue de notre exploration.

Il en résulte que les hiérarchies sont souples et qu'il est toujours possible

de les modifier pour y introduire de nouveaux critère.


75

……

………..

Sc : sous critère.

Figure 6 : Organigramme général de la méthode AHP

6.3.4. Etablissement des priorités

Il s'agit dans cette partie de déterminer les priorités entre les critères puis

les priorités entre les actions potentielles selon les critères retenus.

6.3.4.1. Les comparaisons par paires

Dans la méthode AHP, les éléments de chaque niveau sont comparés entre

eux par paire par rapport à une propriété commune dans le niveau adjacent

supérieur.

Soient nAAA ,...,, 21 n éléments à comparer entre eux par paire par rapport à

une propriété commune; ija représente la préférence de l'élément iA à l'élément

jA par rapport a cette propriété commune. L’ensemble des comparaisons est

stocké dans une matrice carrée. Il s'agit de juger chaque action potentielle aux

yeux de chaque critère.

Critère 1

Objectif global

Critère 2

Sc 11 Sc 1n

Critère m

Sc 21 Sc 2n Sc m1 Sc mn

Alternative 1 Alternative 2 Alternative n


76

On se retrouve ainsi, devant une matrice dont la structure est: à chaque

critère est attribuée une colonne et à chaque action correspond une ligne et à

l'intersection d'une ligne et d'une colonne figure l'évaluation qu'on peut porter

sur l'action correspondante par rapport au critère correspondant.

Pour aborder le processus de comparaison binaire, il faut commencer au

sommet de la hiérarchie et sélectionner un critère qui sera utilisé pour effectuer

la première comparaison.

Ensuite, il faut considérer des éléments à comparer à partir du niveau

immédiatement inférieur.

6.3.4.2. L'échelle de comparaison

Lorsqu'on compare deux actions, la plupart des individus préfèrent

formuler une appréciation qui exprime leurs préférences par nombre entier.

Ainsi, pour remplir la matrice des comparaisons binaires, on utilise une échelle

numérique pour évaluer et représenter l'importance relative de chaque élément

par rapport à un autre en fonction de la propriété.

On commence par un élément à gauche de la matrice et on demande au

décideur d'exprimer verbalement le degré d'importance de cet élément par

rapport à un élément en haut de la matrice, et on répète ce procédé pour toutes

les paires.

Voici maintenant, le tableau qui contient l'échelle utilisée pour procéder

aux comparaisons binaires. Il définit et explique les valeurs de 1 à 9, attribuées

aux appréciations dans la comparaison des paires d'éléments semblables, à

chaque niveau d'une hiérarchie, par rapport au niveau immédiatement supérieur.

Comparaison des paires d'éléments semblables, à chaque niveau d'une

hiérarchie, par rapport au niveau immédiatement supérieur.


77

Echelle

numérique

Echelle verbale Explication

1 Importance égale Les deux activités contribuent

également à l’objectif

3 Importance de l’un par rapport à

l’autre

Le jugement favorise faiblement une

activité à une autre

5 Importance essentielle ou forte Le jugement favorise fortement une

activité sur une autre

7 Importance démontrée Une activité est fortement favorisée et

sa dominance est démontrée en

pratique

9 Importance absolue L’évidence favorise une activité sur

une autre est de plus grand ordre

d’affirmation

2, 4, 6,8 Valeurs intermédiaires entre

deux jugements

Lorsqu’on a besoin d’un compromis

Tableau 3: L’échelle de SAATY

Réciproque:

Si l'activité ′ i ′ se voit attribuer l'un des chiffres précédents, lorsqu'elle est

comparée à l'activité ′ j ′on a donc la valeur inverse lorsqu'on compare l'activité

′ j′à l'activité ′ i ′

L'explication des nombres de 1 à 9 comme recommandé par SAATY se

résume à : puisqu'elle est imposé, d'une part, que le sujet soit instruit se toute les

graduations des comparaisons, et d'autre part, les tests psychologique ont montré

qu'un individu ne peut comparer simultanément plus de sept objets sans être

confus, alors le choix des nombres 2+7=9 d'objets s'impose.


78

Remarque:

Lorsqu'on compare un élément à lui même, il est clair que la

comparaison disposé sur la diagonale de la matrice soit remplie par

l'unité(1).

Le nombre d'appréciation nécessaire pour remplir une matrice de

comparaison d'ordre N est égale à

2

1NN .

6.3.5. Synthèses des appréciations

Pour obtenir l'ensemble des priorités globales d'un problème de décision,

après avoir évidemment collecté toutes les données fournies par les

comparaisons binaires, on doit faire la synthèse des appréciations formulées.

Nous procédons à des opérations de pondérations, issues de calculs

arithmétiques, qui doivent nous donner une valeur numérique. Cette dernière

nous indiquera l'estimation globale de l'ordre des priorités de chaque élément.

6.3.6. Normalisation de la matrice

Cette opération consiste à diviser toutes les entrées de chaque colonne de

la matrice des comparaisons par le total de cette colonne pour obtenir une

matrice normalisée (La somme des entrées d'une colonne est égale à 1 qui

permet des comparaisons significatives entre les éléments.

La moyenne des lignes de la matrice normalisée représente les

pourcentages des priorités globales relatives.

6.3.7. La cohérence

Dans les problèmes de prise de décision, il est important de savoir à quel

point nos jugements sont cohérents, afin d'éviter que notre décision soit fondée

sur des appréciations si peu cohérentes qu'elle pourrait sembler aléatoire.

Il faut bien reconnaître, par ailleurs, qu'il est difficile de se tenir

éternellement à une parfaite cohérence, car généralement, nous ne somme pas

suffisamment convaincus du bien fondé nos jugements.


79

Si un élément A est préféré à B, par exemple, et l'élément B est préféré à

C, il s'ensuit dans une relation parfaitement cohérente que A doit être préféré à C

(la relation est transitive).

Comme des circonstances précises influencent, parfois sur nos préférences

et les circonstances elles-mêmes évoluent, il arrive souvent qu'une telle relation

ne soit pas vérifiée (la relation n'est pas transitive). Passer outre, comme nous le

faisons couramment, elle mène à l'incohérence.

Il est utile de rappeler que la plupart des nouvelles expériences que nous

intégrons dans notre conscience tendent à susciter une nouvelle hiérarchisation

de nos préférences et peuvent modifier les relations et les engagements qui

existaient antérieurement, entraînant ainsi, la perte d'une certaine cohérence.

Donc, si on veut obtenir de bons résultats dans des situations réelles, un

certain degré de cohérence est évidemment nécessaire lorsqu'on établit des

priorités relatives à des éléments ou à des activités en fonction d'un critère

donné.

Mais il n'est pas toujours facile pour le décideur de désigner les critères

les plus importants et de passer par la suite à des comparaisons cohérentes et

logiques, la méthode AHP fait évaluer la cohérence globale d'appréciation au

moyen du calcul du ratio de cohérence RC ; celui ci sera testé à la fin de la

procédure et pourrait, peut être, remettre en question les jugements du décideur.

Autrement dit la matrice pourrait être révisée jusqu'à ce que le degré de

consistance soit d'un niveau acceptable.

Ceci ce traduit par la formule : 10RC %

Avec : nIC

ICRC

IC : étant l'indice de cohérence.

nIC : étant la valeur de cohérence aléatoire pour une dimension n.

Tel que : L'indice de cohérence 1

max

n

nIC

, max est la valeur propre maximale

de la matrice.


80

La cohérence aléatoire pour les différentes tailles de matrices est donnée par

la table suivante:

Tableau 4: Cohérences aléatoires

Pour que la cohérence de nos appréciations soit acceptable, on exige, en

général, que la valeur de ce ratio de cohérence soit inférieure ou égale à 10%. Si

elle est supérieure à 10%, les appréciations formulées risquent d'être un peu

aléatoires et peuvent alors exiger certaines révisions. On peut améliorer cette

cohérence en classant les activités dans un ordre simple, tenant compte des poids

obtenus à l'issue de la première étape de résolution.

6.3.8. Les étapes de la méthode AHP

Pour l'utilisation de la méthode AHP trois étapes sont requises :

Première étape : Structure hiérarchique

Pour la structure de la hiérarchie, il y'a trois catégories de niveaux :

niveaux objectifs, niveaux de critère et niveaux d'actions. SAATY souligne

qu'une telle hiérarchie ne constitue pas le traditionnel arbre de décision : chaque

niveau peut représenter une partie du problème. Par exemple, un niveau peut

représenter des facteurs sociaux ; un autre niveau peut représenter des facteurs

économiques qui vont être évalués en termes de facteurs sociaux ou vice versa.

SAATY attire l'attention sur le fait qu'il n'y a pas de règle sur la manière

de structurer les hiérarchies ni sur le nombre de niveaux. Ceci a pour avantage

de permettre au décideur d'insérer ou d'éliminer des éléments et des niveaux tant

que cela est nécessaire, pour mettre au clair le choix des priorités ou pour mettre

l'accent sur une ou plusieurs parties du système.

Dimension de la

matrice

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

Cohérence aléatoire 0.00 0.00 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49


81

Une fois le problème est décomposé et structuré en une hiérarchie, il y'a

lieu de déterminer les poids relatifs pour les éléments de chaque niveau ; c'est là

l'objet de la seconde étape.

Deuxième étape : Mesure des poids relatifs des critères

La méthode AHP prend en compte des critères quantitatifs et qualitatifs, et

les mesures afférentes y sont exprimées selon une échelle ratio.

Pour les critères quantitatifs, il y'a deux façons de faire :

- La méthode d'entrée directe ; on fait entrer les mesures directement à

l'ordinateur et on les normalise sous formes de ration;

- La matrice de comparaison par paire, réciproque et positive. Si nous

avons n critères, on construit une matrice réciproque ijwW d'ordre n

oùj

iij

P

Pw , iP et jP étant les poids relatifs des critères ig et jg

respectivement.

Le vecteur P des poids des critères est obtenu en trouvant une solution au

système 01* nPW . Si n est une valeur propre de w, alors P est le vecteur

propre qui est associé.

SAATY a montré que si les valeurs d'entrées sont positives, la solution du

système serait le vecteur propre principal, et ses composantes procurent les

poids des critères sur une échelle de ratio.

L'établissement de mesures pour les critères qualitatifs nécessite pour les

comparaisons par pair une échelle ; SAATY en a proposé une qui prend les

valeurs de 1 à 9.

Troisième étape : Agrégation

Pour la détermination des poids globaux, on procède ainsi : pour chaque

niveau dans la structure hiérarchique, les éléments sont classifiés en construisant

la matrice des comparaisons par paire, selon leur importance relative par rapport

à chacun des éléments du niveau hiérarchique immédiatement supérieur. Ayant

établi les poids locaux, il convient alors d'attribuer pour le poids global le degré

d'importance de chaque niveau en tenant compte de la hiérarchie : en prennent le

niveau des actions, le poids global de chaque action est obtenu en multipliant les


82

poids locaux obtenus aux yeux de chaque critère (constituant le niveau

hiérarchique supérieur) par le poids du critère et on additionne tous ces produits;

le résultat obtenu fournit la propriété de l'action en question. Ainsi, on aura

établi nos décisions finales.

6.3.9. Inconvénients de la Méthode des Hiérarchies

Multicritères

Le principal inconvénient de la méthode de hiérarchie multicritère est son

caractère irrévocable : lorsqu'une concession à été réalisé sur un critère, elle est

définitivement enregistrée dans le modèle et si le décideur désir changer d'avis,

il doit reprendre le processus dès le début.

6.3.10. Avantages de la Méthode des Hiérarchies

Multicritères [Tho86]

- Elle permet de structurer les composantes pertinentes d'un problème

dans un cadre facile à comprendre par les décideurs : en effet, la

complexité est réduite à une représentation fonctionnelle des éléments

importants des décisions ;

- C'est une méthode axiomatisée ;

- AHP propose un modèle souple et facilement compréhensible pour

résoudre un large éventail de problèmes non structurés et complexes.

Elle permet aussi au décideur d'affiner la définition d'un problème et

d'améliorer son jugement et sa compréhension par la répétition du

processus ;

- Elle élabore un compromis représentatif des divers avis exprimés, en

tenant compte des priorités relatives d'un système permettant ainsi de

sélectionner la meilleure solution en fonction des objectifs établis ;

- La méthode AHP reflète la tendance naturelle de l'esprit de séparer les

éléments d'un système en différents niveaux et à regrouper les éléments

semblables sur un même niveau en conservant leur interdépendance

sans toutefois se focaliser sur une pensée linéaire ;

Cette méthode fournit une échelle qui permet de mesurer les propriétés

non quantifiables et d'établir des priorités conduisant à une estimation globale du

caractère désirable de chaque solution, sans oublier d'évaluer la cohérence

logique des avis utilisés pour déterminer les priorités.


83

6.3.11. Organigramme de la méthode

Non

Oui

Non

Oui

Figure 7 : Organigramme de la Méthode AHP

Début

Remplir la matrice des

comparaisons inter critères

Traitement de la matrice :

Normalisation, Calcul des poids,

Calcul de λ max , Calcul de IC et

RC

Sélectionner un critère

Remplir les matrices inter

actions par rapport au critère

sélectionné

Traitement de la matrice :

Normalisation, calcul des poids,

calcul de λmax , calcul de IC et

RC

Construction de la matrice

combinée actions critères

Synthèse

Fin

RC ≤0.1

RC ≤ 0.1


84

6.3.12. Algorithme adapté de la méthode AHP

Pour faciliter l'implémentation de la solution de notre problème sur

machine, nous présentons l'algorithme informatique adapté à la méthode AHP :

Soient les paramètres suivants :

nAAAA ,.....,, 21 , l'ensemble des actions à évaluer,

mCCCC ,.....,, 21 , l'ensemble des critères proposés,

MC Matrice carrée des comparaisons critère à critère,

Où mjmiMCMC ij ,...,1,,...,1,

MA Matrice carrée de comparaison des actions.

Où njniMAMA ij ,...1,,...,1,


85

Début

Phase1: Cohérence du premier niveau :

1. Remplir la matrice carrée des jugements MC , en utilisant

l'échelle de SAATY, (en comparant les critères iC deux à

deux).

2. Normalisation de la matrice des jugements MC des

comparaisons

binaires.

- Sommer les entrées (critères) de chaque colonne `j'.

mjMCS ijj ,...,1, .

- Diviser l'entrée de chaque colonne par le total de cette

colonne.

.,...,1,,...,1, mjmiS

MCCM

j

ij

ij

3. Déterminer les poids des critères (noté P).

- Totaliser les entrées de chaque ligne de la matrice normalisée

.,...,1, miCMSL iji

- Prendre la moyenne de ces entrées

mim

SLP i

i ,...,1, proritésdesvecteur

4. Calcul de la cohérence des jugements

Multiplier l'entrée de chaque colonne `j′ de la matrice initiale par

la priorité globale relative au critère jC .

mjmiPMCCM iijij ,...,1,,...,1,*

- Faire le total de chaque ligne ;

.,...,1, miCMTL iji


86

- Calculer les proportions : .,...,1, miP

TLPR

i

ii

- Calculer de lambda : i

i PRdesmoyennem

PR

- Déterminer l'indice de consistance :1

max

m

mIC

- Calculer la ration de consistance : IA

ICRC

Où IA : Indice de consistance aléatoire

5. Tester la consistance :

MCmatricelaifieretrevoirNon

prioritévecteurleaccépteonceconssisbonneOuiRC

mod,

,tan10.0

Phase2: Cohérence de second niveau.

Pour chaque critère kC , mk ,...,1

Faire :

1. Remplir la matrice carrée des jugements des actions MA , en

utilisant l'échelle de SAATY.

2. Normalisation de la matrice MA des comparaisons binaires

d'ordres n :

- Sommer les entrées (actions) de chaque colonne `j′.

jS .,...,1, njMAij

- Diviser l'entrée de chaque colonne par le total de cette

colonne.

njniS

MAAM

j

ij

ij ,...,1,,...,1,


87

3. Déterminer les utilités partielles 0U

- Totaliser les entrées de chaque ligne de la matrice normalisée.

niAMSL iji ,...,1,

- Prendre la moyenne de ces entrées.

nin

SLU ic

i ,...,1, proiritésdesvecteur .

- Refaire les mêmes étapes de la phase 1 à partir du niveau 4.

Phase3: Synthèse des jugements :

- Construire la matrice combinée action- critère pU (utilité partielle

de chacune des actions par rapport à chacun des critères).

- Avec cette matrice combinée U et le vecteur de pondération P

des critères obtenus de la phase 1, effectuer une opération

d'agrégation, en utilisant la formule d'agrégation totale :

.,...,1, niUU p

iji

Phase 4:

Le poids global de chaque action est obtenu en multipliant les poids

locaux par rapport à chaque critère par le poids du critère et on

additionne tous ces produits.

Fin


88

6.4. Application de la méthode AHP dans le

rangement des quarts d'heure

Après un dialogue avec les décideurs de l'organisme d'accueil, nous

somme parvenus aux quatre critères suivants :

1C : Le coût du quart d'heure.

2C : La couverture du quart d'heure.

3C : Le cout du GRP.

4C : Le programme environnant le quart d’heure.

Comme le but est de déterminer l'ensemble des meilleurs quarts d'heure

d'insertion, il est clair que l'ensemble des actions sera défini par l'ensemble des

quarts d'heure de la campagne publicitaire.

Figure 8:Organigramme de l’application de la méthode AHP au media planning

Classification des quarts d’heure

Coût du quart

d’heure

Couverture

du quart

d’heure

Quart d’heure 1 Quart d’heure 2 Quart d’heure n

Coût du GRP Programme

environnant le

quart d’heure


89

Phase 1:

1ère

étape : Matrice de première étape : inter-critère

La détermination des poids des cirières est une étape cruciale dans le

processus de décision.

Il sera demandé à l'annonceur de donner verbalement ses préférences en

ce qui concerne les critères.

Ces préférences seront traduites selon l'échelle de SAATY.

Objectifs 1C 2C C3 C4

1C 1 Y z T

2C 1/y 1 u V

C3 1/z 1/u 1 W

C4 1/t 1/v 1/w 1

Les valeurs de y, z, u et v sont déterminées par l'annonceur et le media planner.

2ème

étape:

- Normalisation de la matrice des jugements des comparaisons binaires

(critère-critère).

- Calcul des vecteurs priorités globales.

- Tester la cohérence des jugements: si RC est inferieure ou égale à 10% on

continue le processus, sinon on revoit et on modifie la matrice initiale des

comparaisons (critère-critère).

Phase 2: Cohérence du second niveau

On passe aux matrices de comparaisons (quart d'heure-quart d'heure) par

rapport à chaque critère et on refait la procédure précédente.


90

A ce niveau on doit établir le poids global de chaque action en multipliant

les poids locaux de chaque critère par le poids global du critère et on additionne

tous les produits. Ainsi on aura établis les priorités finales.

Phase 3: Synthèses des jugements

Etablissement des recommandations.

6.5. Présentation de la méthode PROMETHEE

[Bra84]

La méthode PROMETHEE a été proposée par JEAN -PIERRE BRANS

et PHILIPPE VINCKE en 1985.

Elle repose sur la définition de critères généralisés permettant une bonne

modélisation des préférences du décideur, et sur la construction d'une relation de

surclassement évaluée. La définition de flux de surclassement permet de

construire des pré-ordre partiels (PROMETHEE I) ou complets

(PROMETHEE II) sur l'ensemble des actions.

En effet, la méthode PROMETHEE, qui est l’une des versions les plus

récentes des méthodes ELECTRE (Elimination Et Choix Traduisant La

REalités) qui font partie de l’approche de surclassement de synthèse dont le

principe est d’élaborer à partir des relations entre les actions établies en

comparant leurs évaluations par rapport à tous les critères un système rationnel

de préférence synthétisant l’ensemble des critères.

Ce système sera exploité afin d’établir une recommandation selon le type

de problématique abordée.

Cette deuxième approche de résolution est une hybridation entre la

méthode AHP et la méthode PROMETHEE. En effet, l’attribution des poids aux

critères pour représenter leurs importances relatives est un point très délicat,

toutefois, la plupart des méthodes de surclassement, telle que PROMETHEE,

supposent que les poids des critères sont connus de façons explicites, ce qui est

généralement invraisemblable. La méthode AHP, par contre permet la


91

détermination des poids des critères, moyennant des informations partielles

(comparaisons binaires) de ces derniers.

6.5.1. Critères généralisés et intensités de préférences

La première étape de la méthode PROMETHEE consiste à associer à

chaque critère jg une fonction de préférence

1,0*: AAPj

baPba j ,,

baPj , Est la préférence du décideur pour l'action a par rapport à l'action b selon

le critère ig .

On distingue quatre situations de préférence :

- 0, baPj Si a n'est pas préférée à b ou Si a et b sont indifférentes ;

- 0, baPj Si a est faiblement préférée à b ;

- 1, baPj Si a est strictement préférée à b ;

- 1, baPj Si a est fortement préférée à b.

Le couple ( ig , jP ) est appelé «un critère généralisé».

jP Est une fonction de la différence entre ag j et bg j

bgagHbaP jjjj ,

Où dH j est une fonction monotone non décroissante qui s'annule pour d≺0.

Pour donner une meilleure vision de la zone d'indifférence entre deux

actions, la fonction suivante est utilisée.

bgagsiabP

bgagsibaPbgagH

jjj

jjj

jjj ,

,


92

jH

1 …………………………………………………………………………………………

0 bgag jj

Figure 9 : Fonction de préférence

Pour guider le décideur dans le choix d'une fonction de préférence adaptée

à chaque critère, six types de fonctions réalistes ont été proposées par les auteurs

de la méthode PROMETHEE.

Cette liste n'est pas restrictive mais semble recouvrir la plupart des

besoins rencontrés en pratique. Généralement les types 1,2 et 4 sont bien adaptés

à la modélisation des critères qualitatifs tandis que les types 3,5 et 6 conviennent

à la représentation des critères quantitatifs.

Chacun des six types proposés dépend, au plus, de deux paramètres dont

la signification économique est claire pour le décideur.

Le seuil d'indifférence jq : représente le plus grand écart entre ag j et

bg j au dessus duquel le décideur considère que a et b sont indifférents.

Le seuil de préférence jp : est la plus petite valeur de cet écart au dessus

duquel le décideur éprouve une préférence stricte en faveur d'une des actions.

Le seuil gaussien j : contrôle l'aplatissement de la fonction de

préférence. Les propriétés de ce paramètre sont bien connues en statistique.

L'association d'un critère généralisé jj pg , à chaque critère jg kj ,...,1

permet une meilleure modélisation des préférences du décideur sur chaque

critère.


93

Pour obtenir une mesure globale de ces préférences, l'indice multicritère

suivant est considéré:

baPwba j

k

j

j ,,1

Cet indice représente l'indice de préférence agrégé. Il exprime comment et avec

quel degré a est préféré à b.

Nous avons les propriétés suivantes:

0, aa

Ababa ,,1,0

Les jw sont des poids associés aux critères kjw j ,...,1,0 et représentent

l'importance relative de ces critères. Ils sont supposés normalisés.

La détermination des poids des critères est un problème délicat. Si tous les

critères ont une importance comparable dans un problème de décision, les poids

peuvent être tous égaux kjk

w j,...,1,

.

ba, Est un nombre compris entre 0 et 1 et il représente l'intensité de

préférence de a sur b lorsque tous les critères sont pris en compte:

0, ba Si la préférence globale a sur b est faible.

1, ba Si la préférence globale de a sur b est forte.

Cet indice de préférence multicritère définit une relation de surclassement

évaluée sur a.

Les types de critères généralisés :

Pour faciliter le choix du décideur et lui permettre d'établir une fonction

de préférence pour chaque critère, les auteurs de PROMETHEE ont classé les

critères généralisés en six types :


94

Tableau 5 : Types de critères généralisés

Les types 1, 2 et 4conviennent à la modélisation des critères qualitatifs tandis

que les type 3, 5 et 6 s'adaptent particulièrement à la représentation des critères

quantitatifs.

Type 1 : Critère usuel :

Pas de paramètre à fixer.

H(d)=0 si d = 0

H(d)=1 si |d| > 0

Type 2 : Quasi-critère :

qj : seuil d’indifférence à fixer

H (d)=0 si |d| ≤ qj

H (d)=1 si |d| >qj

Type 3 : Critère linéaire :

Pj : Seuil de préférence

H (d)=|d|/pj si |d| ≤ pj

H (d)=1 si |d| > pj

Type 4 : Critère à palier (pseudo critère) :

Pj : seuil de préférence

qj : seuil d’indifférence

H (d)=0 si |d| ≤ qj

H (d)=1/2 si qj<|d| ≤ pj

H (d)=1 si |d|>pj

Type 5:Critère linéaire avec indifférence :

Pj : Seuil de préférence

Qj : seuil d’indifférence

H (d)=0 si |d| ≤ qj

H (d)= (|d|-qj)/ (pj-qj) si qj<|d| ≤ pj.

1dH jpdSi

Type 6 : Critère gaussien :

σ j : seuil gaussien à fixer.

Hj(d)=1-exp (-d2/2σ 2j)


95

6.6. Flux de surclassement multicritère

Toute action fait face à 1n autres actions de A. Trois flux de

surclassement sont définis:

- Le flux de surclassement positif:

Ax

xan

a ,1

1

Ou n est le nombre d'actions possibles An .

- Le flux de surclassement négatif:

Ax

axn

a ,1

1

Le flux de surclassement positif exprime comment l'action a surclasse

toutes les autres. C'est la puissance de a, son caractère surclassant. Plus a est

élevé meilleure est l'action.

Le flux de surclassement négatif exprime comment l'action a est

surclassée par toutes les autres. C'est la faiblesse de a ou son caractère surclassé.

L'action est d'autant meilleure que a est petit.

Le flux net est la différence entre les flux sortants et entrants :

aaa

a Est grand et positif si a surclasse plus les autres actions qu'elle n'est

surclassée par ces dernières; a est négatif si a est plus surclassée par les autres

actions qu'elle ne les surclasse, elle-même.

Les flux définis ci- dessus sont normalisés, on a toujours :

1010 et ; étant donné le facteur de normalisation :

1

1

n


96

6.7. Le rangement de PROMETHEE

6.7.1. Le rangement partiel de PROMETHEE I

PROMETHEE I construit un pré ordre partiel sur A en considérant les flux

sortants et entrant multicritère : une action a est d'autant meilleure si a est

grand et a est petit.

Le pré ordre III RIP ,, est déterminé de la façon suivante :

autrementbaR

baetbassibaI

baetba

ou

baetba

ou

baetba

ssibaP

I

I

I

Où IP ,II ,

IR : expriment respectivement la préférence, l'indifférence et

l'incomparabilité.

Certaines actions, restant donc incomparables, seules les préférences

solidement établies et confirmées par les deux flux sont présentées au décideur.

6.7.2. Le rangement complet de PROMETHEE II

Dans certaines applications, il est utile de disposer d'un rangement

complet de toutes les actions.

PROMETHEE II construit un pré-ordre complet IP, sur A en utilisant le

flux net multicritère :

basiaIb

basiaPb

Il est important d'insister sur le fait que PROMETHEE II ne laisse aucune

place à l'incomparabilité entre les actions.


97

L'information fournie par le pré-ordre complet, bien que plus facile à

interpréter dans certains cas, est donc moins riche que celle fournie par

PROMETHEE I.

6.7.3. L'analyse de Robustesse

Dans le but de s'assurer des résultats obtenus lors de son processus de

décision, et afin de prouver la fiabilité de son travail, L'homme d'étude doit en

effet effectuer une analyse dite « analyse de Robustesse », ou il essaye dans

cette problématique comme dans les autres, de chercher à savoir dans quelle

mesure les conclusions demeurent robustes face à des variations concomitantes

et raisonnables des paramètres dont la valeur est mal déterminée. Il s'agit ici non

seulement des coefficients jw des seuils jq et jp voir de certaines performances.

Cette analyse consiste à modifier quelque paramètre, puis analyse les

nouveaux résultats et de cette manière l'homme d'étude peut se rende compte de

l'influence des paramètres sur les résultats.

Cette analyse permet donc d'affiner les conclusions en les enrichissant

pour les renforcer ou les changer.

Notons aussi que les variations auxquelles les conclusions résistent le

moins bien seront délaissées.

6.7.4. Avantages de la méthode PROMETHEE

1. L'introduction de six fonctions de préférence différentes dans un seul et

même processus : il s'agit d'une extension de critère mais de façon bien

formalisée.

2. C'est une méthode qui est moins compliqué par rapport à ELECTRE III,

ce qui rend son application moins hasardeuse.

3. Cette méthode est parvenue à intégrer de façon simple les

développements récents dans la modélisation des préférences.

4. Cette méthode essaye de systématiser la détermination de la fonction de

préférence. En effet, le décideur ayant à choisir la forme de sa

préférence, il se sentirait plus rassuré.


98

6.7.5. Inconvénients de la méthode PROMETHEE

Le principal inconvénient de la méthode PROMETHEE est relatif à la

détermination de l'information inter-critère. Dans la plupart des méthodes

multicritères, l'importance relative des critères est précisée au moyen de poids

numériques.

C'est notamment le cas pour les méthodes PROMETHEE. Mais

l'utilisation des poids pose le problème de leur détermination. Il s'agit là d'un des

problèmes les plus délicats de l'analyse multicritère, il faut traduire en termes

quantitatifs la notion qualitative d'importance des critères.

La définition même de la notion de poids est difficile à établir, surtout

dans le cadre des méthodes de surclassement comme PROMETHEE.


99

6.7.6. Organigramme de la méthode PROMETHEE

Figure 10: Organigramme de la méthode Prométhee

Associer à chaque critère jg , un critère généralisé jj gp , parmi les

six types existants

Pour chaque couple d’actions (a, b) calculer l’indice multicritère :

),(),(1

baPwba j

k

j

j

Pour chaque action déterminer les flux :

- Le flux sortant

Ab

ban

a ),(1

1

- Le flux entrant

Ab

abn

a ),(1

1)(

- Les flux net )()()( aaa

Déterminer le pré-ordre partiel,

III RIPP , tel que :

baP ISi )()( ba et

)()( ba avec au moins une

inégalité stricte

baI ISi )()( ba et )()( ba

baR ISi baIabPbaP III ,,

Déterminer le pré-ordre

complet :

IIII IPP , Tel que :

baP IISi )()( ba

baI IISi )()( ba

PROMETHEE I PROMETHEE II


100

6.7.7. Algorithme de la méthode PROMETHEE

Cette deuxième approche de résolution est une hybridation de la méthode

AHP et PROMETHEE. Le processus de raisonnement est identique à

l’approche précédente, le changement intervient au niveau de la table des

évaluations.

En effet, la méthode PROMETHEE, qui est l’une des versions les plus

récentes des méthodes ELECTRE qui font partie de l’approche de surclassement

de synthèse dont le principe est élaboré à partir des relations entre les actions

établies en comparant leurs évaluations par rapport à tout les critères. Un

système relationnel de préférences synthétisant l’ensemble des critères sera

exploité afin établir des recommandations selon le type de problématique

abordé.

L’attribution des poids aux critères pour représenter leurs importances

relatives, est un point très délicat, toutefois, la plupart des méthodes de

surclassement telle que PROMETHEE suppose que les poids des critères sont

connus de façon explicite, ce qui est généralement invraisemblable.

La méthode AHP permet de déterminer les poids des critères, moyennant

les informations partielles de ces derniers.

L’approche de résolution consiste donc d’effectuer une hybridation à

double sens :

Utiliser La méthode AHP pour la pondération des critères, ainsi nous

remédions au problème de pondération des critères de la méthode

PROMETHEE.

Utiliser les pondérations ainsi obtenues dans la méthode

PROMETHEE, pour la comparaison des actions par rapport aux

critères, par le biais des relations de surclassement, afin d’aboutir au

classement total des quarts d’heure.


101

6.7.8. Algorithme de la méthode PROMETHEE II

Soient R les différents critères : RCCC ,...,, 21 retenus.

Soit baPj , la fonction de préférences des deux actions a et b.

Soit jw les poids relatifs aux critères jC .

Début

Etape 1 :

Associer à chaque critère Rjg j ,...,2,1, , un critère généralisé jj gp , parmi

les six types existants.

Etape 2 :

Pour chaque couple d’action (a, b) calculer l’indice multicritère :

baPwba j

k

j

j ,,1

Etape 3 :

Pour chaque action on a à déterminer les flux :

Le flux sortant :

Ak

xan

a ,1

1

Le flux entrant :

Ak

axn

a ,1

1

Le flux net : aaa

Etape 4 :

Déterminer le pré-ordre complet IIII IPP , , tel que :

basiaIb

basiaPb


102

6.7.9. Adaptation de la méthode PROMETHEE au

surclassement des quarts d'heure

Pour le surclassement des quarts d'heure nous avons considéré les quatre

critères suivants :

- Le coût du quart d’heure est un critère quantitatif à minimiser de type 5.

- La couverture du quart d’heure est un critère quantitatif à maximiser de

type 3.

- Le programme environnant le quart d’heure est un critère qualitatif de

type 1.

- Le cout du GRP est un critère quantitatif à minimiser de type 3.

6.7.10. Application de la méthode PROMETHEE

On attribue à chaque critère un poids en appliquant la méthode AHP et on

utilise par la suite ces pondérations surclassement et aboutir ainsi au rangement

des quarts d'heure.

Pour chaque couple de quarts d’heure ba, on calcule l'indice multicritère

ba, donné par: ba, = baPw jj ,

Où jw sont les poids attribués aux critères.

On détermine ensuite pour chaque quart d'heure les flux donnés par:

-Le flux sortant :

Ax

xan

a ,1

1

-Le flux entrant :

Ax

axn

a ,1

1

-Le flux net : aaa


103

L'objectif de ce surclassement est d'obtenir un rangement complet sur A,

on appliquera alors PROMETHEE 2 qui donnera un pré-ordre complet.

basibaI

basibaP

2

2

On obtiendra ainsi le rangement des quarts d'heure, et ainsi donner des un

ensemble de recommandations aux décideurs.


104

6.7.11. Organigramme de l’approche de résolution basée

sur la méthode PROMETHEE et AHP

Non

Oui Non

Oui

Figure 11:Organigramme de l’approche de résolution basée sur les méthodes AHP et Prométhée

Début

RC≤0.1

Répartition des critères en classe

Affectation des critères à chaque

classe de quarts d’heures.

Pour chaque classe de

quarts d’heures faire

Remplissage de la matrice des

quarts d’heure par rapport à

chaque critère, normalisation

de la matrice, calculer les

poids des classes et le ratio

RC.

Evaluation des quarts d’heure

par rapport aux critères,

appliquer la méthode

PROMETHEE.

Affichage des résultats, prise

de décision.

FIN

Remplissage de la matrice

des quarts d’heure par

rapport à chaque critère,

normalisation de la matrice,

Calculer les poids des classes

et le ratio RC.

RC≤0.1


105

6.8. Conclusion

Pour la résolution de notre problématique, nous avons opté pour

l’utilisation de deux méthodes : AHP et Prométhée.

Ce chapitre contient les notions fondamentales relatives à ces deux

méthodes et a mis en évidence leur application au media planning.

Nous allons passer au chapitre suivant qui décrit l’implémentation du

logiciel .

106

Chapitre 7 Présentation et description du logiciel


107

7.1. Description générale

La mise en œuvre de la décision et le test de son efficacité passe

inévitablement par la programmation informatique de notre algorithme de

résolution, autrement dit programmer la méthode AHP et PROMETHEE.

Ainsi nous avons été amenés à concevoir un logiciel assez général et non

pas adapté à un seul type de problématique ou de modèle donné.

7.2. L’environnement de programmation DELPHI 7

7.2.1. Le DELPHI

Le DELPHI est un environnement de programmation permettant de

développer des applications pour Windows 95, 98, 2000 et NT. Il incarne la

suite logique de la famille Turbo Pascal avec ses nombreuses versions. Le Turbo

Pascal ne subira apparemment plus de mise à jour. Delphi est un outil moderne,

qui fait appel à une conception visuelle des applications, à la programmation

objet. De plus, il prend en charge le maintien automatique d’une partie du code

source.

7.2.2. Le principe de développement en Delphi

Delphi fait évidemment partie de la famille de la programmation

constructive, comme ne peuvent que l’être les langages de développement

modernes sous Windows.

On ne peut se permettre d’attendre des années qu’un objet possède tel ou

tel propriétés. Les propriétés, entre autre, doivent être immédiatement et

toujours visible au programmeur. Pour construire l’interface d’une application,

ce dernier place des objets sur une fiche et les personnalise en modifiant

éventuellement leurs propriétés et/ou en leur attachant des instructions liées à

des événements donnés.

7.3. Présentation de l’outil

Notre outil est un logiciel interactif d’aide à la décision basé sur des

méthodes multicritères. Il a été conçu pour traiter et analyser les différentes


108

actions qui peuvent atteindre n’importe quelle dimension, avec des critères

prédéfini.

Le logiciel permet à l’utilisateur de faire des classifications en

intervenant sur des paramètres de base comme les poids des critères à prendre

en considération.

Pour mieux se familiariser avec notre logiciel, nous avons considéré utile

de décrire, dans ce qui suit les principales fonctionnalités et fiches exploitées

dans notre travail.

A l’appel du logiciel, une interface visuelle apparait, qui est la suivante :

Figure 12:Fiche principale

Lors du lancement du projet et pour des raisons de sécurité, il sera

demandé à l’utilisateur d’introduire un mot de passe.


109

Figure 13:Fiche du mot de passe

Une fois le mot de passe saisi, la fiche principale apparait. Celle-ci illustre

les différents renseignements concernant l’annonceur et la campagne

publicitaire.

Figure 14:Fiche de renseignements


110

Une fois les données saisies, l’utilisateur peut cliquer sur le bouton

« Suivant » afin d’accéder à la fiche qui représente l’application de la méthode

AHP pour le calcul des poids des critères.

Celle-ci se présente comme suit :

Figure 15:AHP appliquée aux critères

Le media planer doit avant tout, spécifier le nombre de critère selon

lesquels les quarts d’heure seront classés. Ce nombre est fixé à 4 car tous les

critères cités sont nécessaires pour la comparaison des quarts d’heure.

Par la suite, il devra remplir la partie supérieure de la matrice des quarts

d’heure selon l’échelle de SAATY. Le bouton « Compléter » se chargera de

remplir la partie inférieure de cette matrice.

Cette forme a pour fonction le calcul des poids des critères. L’utilisateur

peut à tout moment consulter les détails de ce calcul. Pour cela, il lui suffit de

cliquer sur le bouton « Détails d’exécution de la méthode AHP ».


111

Une foi la méthode AHP appliquée aux critères, celle-ci devra être

appliquée aux quarts d’heure. Pour se faire, le média planer devra cliquer sur le

bouton « Suivant ».

La forme qui illustre l’application de la méthode AHP aux quarts d’heure

est la suivante :

Figure 16:AHP appliquée aux quarts d’heure

Comme pour la forme précédente, l’utilisateur doit d’abord insérer le

nombre de quarts d’heure puis sélectionner le critère selon lequel la

comparaison de ces quarts d’heure se fera. Ensuite, il devra remplir la matrice

des quarts d’heure de la même manière que cela a été fait dans la forme

précédente.

Le bouton « Pondération des quarts d’heure » permet de calculer les poids

des quarts d’heure selon le critère sélectionné. Ces derniers, ainsi que le poids

du critère sélectionné (calculé précédemment) devront être affichés dans la

matrice d’évaluation critères/quarts d’heure en cliquant sur le bouton

« Synthèse ».

Enfin, une fois la synthèse effectuée par rapport à tous les critères,

l’utilisateur pourra obtenir la synthèse générale en cliquant sur le bouton

« Synthèse générale ».


112

Cette forme a pour fonction le calcul des poids des quarts d’heure,

l’utilisateur peut à tout moment consulter les détails de ce calcul. Pour cela, il

lui suffit juste de cliquer sur le bouton « Détails d’exécution ».

Une foi la méthode AHP appliquée aux quarts d’heure, le média planer

devra passer à l’application de la méthode PROMETHEEII pour le classement

des quarts d’heure en cliquant sur le bouton « Suivant ».

La forme qui illustre l’application de la méthode PROMETHEEII est la

suivante :

Figure 17: Application de prométhée

La saisie des seuils de préférences et d’indifférences est obligatoire.

Le bouton « Aide » permet d’avoir plus de détail concernant la méthode

de surclassement utilisée.

En cliquant sur le bouton « suivant », la fiche finale apparait, elle illustre

le classement des quarts d’heure.


113

Figure 18:Synthèse Prométhée

En cliquant sur le menu éxecution de cette forme, l’utilisateur verra

apparaitre trois sous menu.Si celui-ci clique sur le sous menu éxecution

PROMETHEE ,les résultats de cette méthode s’afficheront.Il peut également

souhaiter visionner les résultats de la méthode AHP, pour se faire, il lui suffit

juste de cliquer sur éxecution AHP.Enfin, si l’utilisateur veut visionner les

résultats des deux méthodes, il ira vers le sous menu éxecution finale.

.

114

Conclusion générale

La problématique qui nous a été exposée par la société IMMAR consistait

à trouver les meilleurs quarts d’heure pour insérer des spots publicitaires à la

télévision.

Nous avons étudié différentes approches pour la résolution de ce problème

et rencontré bien des difficultés, ceci est notamment du à la nature complexe du

problème.

Nous avons finalement opté pour l’utilisation des méthodes multicritères.

En effet, l’analyse multicritère offre plusieurs avantages par rapport aux autres

outils : prise en compte des critères conflictuels, des préférences et des objectifs

divergents, de systèmes de valeurs différents.

A travers cette étude, nous avons expliqué les différentes étapes de la

démarche multicritère que nous avons appliqué, dans le but d’apporter une aide

à la décision d’investissement pour la réalisation du meilleur programme

d’insertion qui permettra à l’annonceur de réalisé le profit escompté.

La difficulté de la tache qui nous a été assignée réside dans la prise de

décision la plus appropriée pour l’entreprise. L’élaboration du modèle

multicritère nous a permis de prendre en considération cette complexité en

tenant compte des multiples critères qu’ils soient qualitatifs ou quantitatifs et

cerner ainsi les orientations stratégiques de l’entreprise en faisant intervenir le

plus d’information concernant ce problème.

Après l’élaboration du modèle nous avons entamé sa résolution, pour cela

nous avons utilisé deux approches de résolution : la première est basée sur la

méthode AHP appartenant à la famille des méthodes multiattribut et la deuxième

approche est basée sur la méthode PROMETHEE, appartenant à la famille des

méthodes de surclassement.

L’application de ces approches a permis un classement par ordre de

priorité de tous les quarts d’heure.

Pour mettre en évidence cette démarche multicritère, nous avons

développé un logiciel permettant d’appliquer les méthodes choisies adaptées au

problème.

115

L’objectif de la conception de ce logiciel est la mise au point d’un outil

qui permet de conduire le processus d’aide multicritère à la décision de façon

simple et efficace.

Cette étude nous a permis de mieux nous rapprocher d’un problème

multicritère de décision, dans le cadre concret d’établissement des programmes

d’insertion publicitaire, en mettant en pratique les aspects théoriques qui

permettent aux décideurs de mieux appréhender la structure de leur problème,

pour prendre une bonne décision.

Le travail que nous avons effectué n’est qu’une parcelle de ce qui pourrait

être fait dans le domaine de l’optimisation du media planning, nous souhaitons

qu’il fasse l’objet de critique et d’amélioration pour de futures recherches dans

ce domaine.

116

Bibliographie

[Bra84] Brans, J., Mareschal, B., & Vincke, P. (1984). PROMETHEE : A new

family of outranking methods in multicriteria analysis. Operational Research’84

.

[Sal06] Chakhar, S. (2006). Cartographie décisionnelle

multicritère:Formalisation et implémentation informatique. Paris: Université

Paris Dauphine , D.F.R Science des Organisations .

[Fia07] FIAT/IFTA Technique. (2007, Aout 10).

http://www.fiatifta.org/aboutfiat/members/archive/entv.html. Consulté le 5

Fevrier 2008, from http://www.fiatifta.org/.

[Con07] Immar Research & Consultancy. (2007, Decembre 10). Nos activités

en Algerie. Alger.Consulté le 23 Decembre 2007.

[Imm07] Immar technique. (n.d.). http://www.immar-intl.fr/notre_metier.htm.

Consulté le 30 Novembre 2007, from http://www.immar-intl.fr/.

[Kot00] Kotler, P., & Dubois, B. (2000). Marketing & Management. Paris:

Publi Union, 10ème Edition.

[Am00] Laaribi, A. (2000). SIG et analyse multicritère. Paris: Hemès Science.

[Lan98] Landry, M. (1998). L’aide à la décision comme support à la

construction du sens dans l’organisation. Systèmes d’Information et

Management .

[Mar99] Martel, J. M. (1999). L’aide multicritère à la décision : Méthodes et

applications. CORS-SCRO Annual Conference, (p. 7). Widsor, ontario.

[Med06] MediaWiki. (2007). http://fr.wikipedia.org/wiki/Media_planning.

Consulté le 27 Novembre 2007, from http://fr.wikipedia.org/.

[Sam01] Mena, S. B. (2001). Méthode multicritère d'aide à la décision :

Agrégation partielle. Gembloux: Université des Sciences agronomiques.

[Pom93] Pomerol Jean-Charles, S. B.-R. (1993). Choix multicritère dans

l'entreprise principe et pratique. Paris: Hermès.

117

[Roy90] Roy, B. (1990). Decision-aid and decision-making. Readings in

Multiple Criteria Decision Aid .

[Roy88] Roy, B. (1988). Des critères multiples en recherche opérationnelle :

Pourquoi ? Operational Research ’87 .

[Ro852] Roy, B. (1985). Méthodologie multicritère d'aide à la décision. PARIS:

Economica.

[Roy92] Roy, B. (1992). Science de la décision ou science de l’aide à la

décision. Revue Internationale de systémique .

[Roy93] Roy, B., & Bouyssou, D. (1993). Aide multicritère à la décision :

Méthodes et cas. Paris: Economica.

[Tar08] SA TARIF MEDIA. (2008).

http://www.tarifmedia.com/static/services/infos/motscles.cfm. Consulté le 15

Fevrier 2007, from http://www.tarifmedia.com.

[Tho86] Saaty, T. L. (1986). Axiomatic foundation of the analytic hierarchy

process. Pittsburgh: Graduate School Univesity of Pittsburgh, Management

Science.

[Ala85] Scharlig, A. (1985). Décider sur plusieurs critères : Panorama de l'aide

à la décision milticritère . Lausanne: Lausanne CHE : Presse polytechniques et

universitaires Romande.

[Gro07] Société 1001 - Sites BtoB du groupe. (n.d.).

http://www.businesspme.com/articles/communication/62/les-3-etapes-d-

elaboration-d-une-campagne-publicitaire.html.Consulté le 25 Decembre 2007,

from http://www.businesspme.com/.

[Saa84] Thomas lorie Saaty, G. H. (1984). Decider face à la complexité. Paris:

EME Editions Sociales Françaises (ESF).

[Jea94] Vartarian, J. C. (1994). Le Media Planning. Paris: Economica.

[Vin89] Vincke, p. (1989). L’aide multicritère à la décision. Bruxelles: Éditions

de l’Université de Bruxelles.

hadj lazib.melissa

Documents