Références
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Auteur(s)
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Jean RENAUD : Professeur des Universités, INSA Strasbourg
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Lire l’articleINTRODUCTION
Les idées de projets, comme toutes les données brutes récoltées sur le terrain par votre entreprise, doivent être regroupées et structurées avant d’être utilisées. Cette fiche vous propose d’utiliser une méthode issue de la théorie des Rough Sets (ensembles approximatifs) pour classer vos idées de projets à partir de vos préférences.
Vous désirez savoir comment vous y prendre concrètement :
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Qu’est-ce que la théorie des Rough Sets ?
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Comment vous préparer à la méthode préconisée ?
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Quelles sont les différentes étapes de la démarche ?
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Exemple d’application sur un cas industriel.
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Erreurs à éviter5. Notre conseil
Cette méthode est très peu connue du grand public. Respectez les différentes étapes de la méthode proposée. Cette méthode suppose que les idées ou projets de l’échantillon sont suffisamment disjoints et discriminants entre eux. Ainsi le tableau de l’échantillon donnera le maximum d’information.
La méthode peut donner des résultats qui ne sont pas toujours satisfaisants. Dans ce cas, reprendre un autre échantillon avec des produits différents et répéter les différentes phases de la méthode.
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ANNEXES
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Z. Pawlak, Rough Sets, Institute of Theoretical and Applied Informatics, Polish Academy of Sciences, ul. Baltycka 5, 44 100 Gliwice, Poland
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J. Renaud, chapitre 16 « Application des Rough Sets à la prise de décision », La Conception industrielle de produits, Vol. 3, 2008, Ingénierie de l’évaluation et de la décision, collection Hermes, Lavoisier
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B. Walczak, D. L. Massart, Rough Sets Theory, Chemometrics and Intelligent Laboratory systems, vol. 47, 1999, p. 1-16
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