Comment créer un diagramme d'arbre de décision ? Tutoriels, modèles, exemples.

À l'ère du numérique, les arbres de décision, outils d'analyse intuitifs et performants, s'imposent progressivement comme des assistants précieux pour les décideurs de tous les secteurs. Cet article propose une introduction claire et concise aux concepts, à la structure, aux tutoriels de dessin et à des exemples d'arbres de décision, permettant ainsi aux lecteurs de maîtriser cet outil puissant et d'améliorer l'efficacité et la qualité de leurs prises de décision.

I. Définition d'un diagramme d'arbre de décision

Un arbre de décision est un outil graphique utilisé pour évaluer les risques d'un projet et mener une analyse décisionnelle. À partir des probabilités connues de différents scénarios, il utilise une structure arborescente pour calculer la probabilité que la valeur actuelle nette (VAN) soit supérieure ou égale à zéro. Les branches représentent différents chemins de décision, tandis que les feuilles représentent les différents résultats possibles. Chaque nœud interne (nœud non terminal) représente une condition de test ou un point de décision ; selon la valeur de cette condition, le chemin de décision aboutit à différents nœuds enfants.

Utiliser maintenant - Modèle d'arbre de décision

II. Composantes d'un arbre de décision

Un diagramme d'arbre de décision se compose principalement de cinq parties :

Nœud de décision (racine) : généralement représenté par un nœud bloc. Il s’agit du point de départ de l’arbre de décision, indiquant qu’une décision doit être prise . Dans un processus de décision à plusieurs niveaux, plusieurs points de décision peuvent exister au milieu de l’arbre.

Branches d'options : Plusieurs sous-branches partent du nœud de décision, chaque sous-branche représentant une option ou un chemin de décision possible. Ces sous-branches sont appelées branches d'options .

Nœuds d'opportunité : Représentés par des nœuds circulaires, ces nœuds symbolisent des événements incertains ou des résultats inconnus . En comparant les effets économiques ou les états de chaque nœud d'opportunité et en appliquant certains critères de décision, il est possible de sélectionner la solution optimale ou la prochaine étape.

Branches de probabilité : Les branches issues des nœuds d’état sont appelées branches de probabilité . Leur nombre représente le nombre d’états naturels possibles, et chaque branche doit préciser l’état et sa probabilité d’occurrence.

Nœuds terminaux (ou feuilles) : également appelés nœuds finaux , ils sont généralement représentés par des nœuds triangulaires. Ils constituent le point final du processus de décision et reflètent l’état final ou le résultat de la décision dans différentes conditions. Ces valeurs sont indiquées à droite du nœud de résultat afin d’évaluer les avantages de chaque option.

III. Modèles et exemples de diagrammes d'arbre de décision

Aide à la décision en entreprise : Les entreprises peuvent utiliser des diagrammes d’arbre de décision pour analyser des problématiques telles que la stratégie de marché, la tarification des produits et la gestion des stocks, aidant ainsi la direction à prendre des décisions plus éclairées.

Utilisez-le maintenant - Exemple d'analyse par arbre de décision

Diagnostic médical : La construction d’arbres de décision permet aux médecins de déterminer rapidement le type de maladie possible en fonction des symptômes du patient, améliorant ainsi l’efficacité du diagnostic.

Utiliser immédiatement - Arbre de décision thérapeutique

Évaluation des risques financiers : les banques et les institutions financières utilisent des arbres de décision pour évaluer le risque de crédit des demandeurs de prêt et déterminer les montants des prêts et les taux d’intérêt.

Utilisez-le maintenant - Demandez un arbre de décision de paiement différé

IV. Comment créer un diagramme d'arbre de décision ?

Étape 1 : Définir les objectifs et les problèmes

Commencez par définir clairement le problème précis que vous souhaitez résoudre ou l'objectif de décision que vous souhaitez atteindre. Ce sera le nœud racine de l'arbre de décision.

Étape 2 : Collecte des données

Recueillir toutes les variables et conditions pertinentes au processus de prise de décision, y compris les données historiques et les avis d'experts.

Étape 3 : Sélection des variables fonctionnelles

Les variables caractéristiques ayant le plus grand impact sur la prise de décision sont sélectionnées à partir des données collectées et utilisées comme nœuds internes de l'arbre de décision.

Étape 4 : Construire un arbre de décision

En partant du nœud racine, tracez des branches en fonction de la première variable caractéristique.

Chaque branche représente une valeur possible de la variable caractéristique. Continuez à tracer des nœuds et des branches enfants sur chaque branche en fonction de la variable caractéristique importante suivante, jusqu'à ce que tous les chemins de décision possibles soient couverts.

Enfin, indiquez le résultat de la décision ou la sortie sur chaque nœud feuille.

Étape 5 : Vérification et optimisation

Utilisez des méthodes telles que la validation croisée et l'élagage pour vérifier la précision de l'arbre de décision et éviter le surapprentissage.

Ajustez la sélection des variables caractéristiques et la division des branches en fonction des résultats de validation afin d'optimiser la structure de l'arbre de décision.

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V. Générateur d'arbres de décision