Références
Présentation
Auteur(s)
-
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 :
-
Qu’est-ce que la théorie des Rough Sets ?
-
Comment vous préparer à la méthode préconisée ?
-
Quelles sont les différentes étapes de la démarche ?
-
Exemple d’application sur un cas industriel.
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Préparer les différentes étapes de la méthode2. Suivre la méthode préconisée
La démarche utilisée dans cette situation est dérivée de la théorie des Rough Sets, elle est la suivante :
-
recenser une population exhaustive d’idées ou de projets potentiels à classer ;
-
définir un jeu de critères caractérisant l’ensemble des idées ou projets ;
-
renseigner l’ensemble des idées ou projets à partir des critères ;
-
définir une idée ou un projet cible ;
-
extraire un échantillon de quelques idées ou alternatives (de 5 à 7) parmi la population ;
-
classer les idées par ordre décroissant par l’expert, en fonction de ses préférences ;
-
extraire les règles de préférence et de non préférence en comparant deux à deux les idées ou projets de l’échantillon ;
-
appliquer ces règles à la totalité des idées ou projets afin de les classer.
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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
-
B. Walczak, D. L. Massart, Rough Sets Theory, Chemometrics and Intelligent Laboratory systems, vol. 47, 1999, p. 1-16
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