Qu’est-ce qu’un arbre de décision? Avantages et inconvénients

Image du contributeur – Équipe AsanaTeam Asana
8 février 2024
7 min de lecture
facebookx-twitterlinkedin
L’arbre de décision : une analyse en 5 étapes pour faire le meilleur choix - Image bannière de l’article
Modèles

Résumé

Un arbre de décision vous permet d’analyser, par le biais d’une représentation visuelle, les résultats potentiels, les coûts et les conséquences d’une décision complexe. Ces outils s’avèrent particulièrement utiles pour analyser des données quantitatives et prendre une décision fondée sur des éléments chiffrés.

Update: dans cet article, nous vous expliquons comment utiliser un arbre décisionnel pour estimer la valeur des résultats attendus et déterminer quel est le plan d’action le plus judicieux à déployer. Nous vous présenterons également un exemple d’arbre de décision abouti.

Avez-vous déjà pris une décision dont vous saviez qu’elle aurait des conséquences majeures ? Le cas échéant, inutile de vous rappeler que déterminer le meilleur plan d’action est particulièrement compliqué, surtout lorsque vous ne savez pas vraiment à quels résultats vous attendre.

Un arbre de décision est un algorithme d’apprentissage qui peut vous aider à visualiser les conséquences de vos décisions et à choisir la bonne direction à suivre pour réussir. Dans cet article, nous allons vous indiquer comment créer un arbre de décision qui vous servira tout au long du processus de gestion de projet.

Parcourir les modèles Asana gratuits

Qu’est-ce qu’un arbre de décision ?

Un arbre de décision est un organigramme élaboré autour d’une idée principale et qui se subdivise ensuite en fonction des conséquences de vos décisions. Le nom de cet outil s’explique par sa forte ressemblance à un arbre et ses nombreuses branches.

Les arbres de ce type représentent visuellement les résultats, les coûts et les conséquences éventuelles d’une décision complexe, que vous pouvez alors analyser. Cet outil est idéal pour estimer la valeur de chaque résultat attendu en fonction de la décision prise, mais aussi pour clarifier les conséquences de vos choix. Comparez ensuite les différents résultats pour déterminer rapidement le plan d’action le plus judicieux à déployer. Vous pouvez également vous servir d’un arbre de décision pour résoudre des problèmes, gérer les coûts et identifier des opportunités. L’arbre de décision est aussi appelé arbre de classification , decision tree, ou arbre décisionnel.

Les symboles d’un arbre de décision

Un arbre décisionnel comporte les symboles suivants :

  • Branches d’alternatives : des lignes qui partent d’une décision représentée sur votre arbre. Ces branches indiquent les résultats (options) ou décisions qui découlent de la décision initiale.

  • Nœud de décision : un carré qui représente une décision à prendre. Tout arbre décisionnel commence par ce symbole.

  • Nœud d’opportunité : un cercle qui représente un résultat parmi tous ceux possibles.

  • Nœud final : un triangle qui indique le résultat définitif (la fin de l’arbre).

Sur un arbre décisionnel, ces symboles sont associés à des notes qui précisent vos décisions et les résultats obtenus, ainsi que toute donnée pertinente pour justifier vos bénéfices ou pertes. Vous pouvez tracer votre arbre de décision à la main ou le concevoir numériquement à l’aide d’un outil d’organigrammes, comme Lucidchart.

Tester Lucidchart avec Asana

Pourquoi utiliser un arbre de décision ?

Vous pouvez employer un arbre de décision pour effectuer une analyse et prendre des décisions dans de nombreux domaines : opérations, planification budgétaire ou gestion de projet, entre autres. Dans la mesure du possible, intégrez des données quantitatives et chiffrées pour créer un arbre pertinent. Déterminer les valeurs attendues et étudier les solutions est d’autant plus simple que vous disposez d’une quantité et variété importantes de données.

Par exemple, si vous essayez de déterminer quel sera votre projet le plus rentable, vous pouvez utiliser un arbre décisionnel afin d’analyser les résultats potentiels de chaque projet et choisir celui qui aura le plus de chances de générer les meilleurs bénéfices.

Comment construire un arbre de décision

Créez un arbre décisionnel pour analyser les résultats potentiels de vos décisions et opter pour la solution la plus pertinente. Pour la construction de l’arbre, suivez ces cinq étapes :

arbre de décision : analyse en cinq étapes

1. Commencer par une idée

Pour commencer votre arbre, notez une idée ou une décision principale qui constituera Pour commencer votre arbre, notez une idée ou une décision principale qui constituera votre nœud de décision. Ajoutez ensuite des branches simples correspondant aux différentes décisions possibles.

Imaginons que vous souhaitez créer une application, mais que vous n’arrivez pas à décider s’il vaut mieux en développer une nouvelle ou mettre à niveau une application existante. Votre solution ? Un arbre de décision, lequel vous aidera à analyser les différents scénarios possibles.

Dans cet exemple, le nœud de décision initial serait donc :

  • Créer une application

Les trois branches qui symbolisent vos différentes options sont :

  • Créer une nouvelle application de planification

  • Mettre à niveau une application de planification existante

  • Développer une application de productivité d’équipe

2. Ajouter des nœuds d’opportunité et de décision

Après avoir schématisé votre idée principale, continuez à ajouter des nœuds d’opportunité ou de décision à la suite de chaque décision pour développer davantage votre arbre. Chaque nœud de l’arbre peut s’accompagner d’une branche d’alternative, car certaines décisions peuvent avoir plusieurs résultats potentiels.

Par exemple, si vous décidez de créer une nouvelle application de planification et qu’elle rencontre du succès auprès des clients, il est fort probable que vous génériez des recettes importantes. Il est également possible que l’application ne plaise pas autant que prévu et les gains pourraient être moins importants que ce que vous envisagiez. Dans tous les cas, vous devez absolument symboliser ces deux résultats potentiels sur votre arbre de décision.

3. Développer son arbre jusqu’à pouvoir placer des nœuds finaux

Continuez à ajouter des nœuds d’opportunité et de décision à votre arbre jusqu’à ce que vous ne puissiez plus le développer davantage. Vous ajouterez alors des nœuds terminaux pour représenter l’achèvement du processus de création de l’arbre.

Votre arbre terminé, vous pouvez commencer à analyser chacune des décisions représentées.

4. Calculer les valeurs de l’arbre

Si possible, votre arbre décisionnel doit être associé à des données quantitatives, notamment des valeurs financières, lesquelles figurent parmi les indicateurs les plus courants.

Pour reprendre notre exemple, la création ou la mise à niveau d’une application coûtera une somme d’argent bien précise à votre entreprise. Toutes les applications n’ont pas le même coût, tout dépend de leur nature. Le report de ces valeurs financières sur votre arbre (sous chaque décision) simplifiera votre processus de prise de décision.

Vous pouvez également essayer d’estimer la valeur de chaque décision (les recettes que vous espérez générer), que cette dernière soit importante ou non. Une fois que vous connaissez le coût de chaque décision et sa probabilité de survenue, calculez la valeur attendue de chaque option à l’aide de la formule suivante :

  • Valeur attendue (VA)  = (premier résultat possible x probabilité de survenue du résultat) + (deuxième résultat possible x probabilité de survenue du résultat) - coût 

Calculez la valeur attendue en multipliant les deux résultats possibles par la probabilité de survenue de chacun d’entre eux, puis additionnez ces valeurs. Vous devrez ensuite soustraire les coûts initiaux du total obtenu.

5. Analyser les résultats

Une fois que vous avez représenté les résultats attendus pour chaque décision, déterminez celle qui vous convient le mieux en fonction du niveau de risque que vous êtes prêt à prendre. La valeur attendue la plus élevée n’est pas toujours celle à privilégier. En effet, même s’il peut s’agir d’un pari gagnant accompagné de nombreux avantages, ce choix correspond également au degré de risque le plus élevé pour le projet.

N’oubliez pas que la valeur attendue sur l’arbre de décision provient d’un algorithme de calcul de la probabilité (ou algorithme probabiliste). Vous êtes chargé, avec votre équipe, de déterminer la meilleure façon d’analyser les résultats symbolisés sur l’arbre.

[À lire] Le processus de gestion des risques de projet en 6 étapes claires

Arbre de décision : avantages et inconvénients

Utilisé correctement, l’arbre de décision permet d’effectuer une analyse qui facilite votre prise de décision. Toutefois, cet outil présente aussi quelques inconvénients. Si vous comprenez les défauts associés à cet outil de prise de décision, vous pourrez éviter certains écueils et tirer pleinement parti de ses avantages. Voyons maintenant quels sont les avantages et les inconvénients d’un arbre de décision.

arbre de décision : avantages et inconvénients

Avantages

Vous devez prendre une décision complexe et jongler avec de nombreuses données ? Le cas échéant, un arbre décisionnel vous aidera à visualiser les conséquences ou les opportunités potentielles associées à chaque choix.

  • Transparence : un arbre de décision permet à votre équipe et vous-même de prendre des décisions à l’aide d’une approche ciblée, ce qui est sans doute le principal avantage de cet outil. Analyser chacune de vos décisions et en calculer la valeur attendue, vous permettra de déterminer clairement celle à privilégier.

  • Efficacité : créer un arbre décisionnel est très rapide et vous n’avez pas besoin de beaucoup de ressources. Cet outil s’avère donc particulièrement efficace. En revanche, d’autres outils de prise de décision (enquêtes, tests d’utilisabilité ou prototypes) s’étalent parfois sur plusieurs mois et sont particulièrement onéreux. Un arbre de décision est un moyen simple et efficace pour décider des mesures à prendre.

  • Flexibilité : si vous trouvez une nouvelle idée alors que vous avez commencé votre arbre, vous pouvez ajouter cette dernière très facilement. En outre, si vous obtenez de nouvelles données au cours de votre analyse, vous pouvez aussi ajouter des branches pour schématiser les nouveaux résultats possibles.

Inconvénients

Un arbre de décision présente également quelques inconvénients. Par conséquent, il ne saurait constituer un outil décisionnel parfait. Vous devez être conscients de ces écueils et utiliser votre arbre dans le cadre d’un processus de prévision plus large.

  • Complexité : les arbres de décision aboutissent souvent à des nœuds finaux bien précis, mais risquent de se complexifier si vous y ajoutez trop d’options. Si votre arbre s’étend dans de multiples directions, il sera plus difficile de le contrôler et de calculer les différentes valeurs attendues. Conservez donc un arbre décisionnel simple pour éviter toute confusion et bénéficier de tous ses avantages. En premier lieu, appuyez-vous sur d’autres outils de prise de décision pour n’avoir à schématiser qu’un nombre limité de possibilités. Lorsque vous n’avez plus que quelques options, créez un arbre de décision.

  • Instabilité : les valeurs de votre arbre décisionnel doivent rester stables pour garantir la précision de vos équations. Si vous modifiez ne serait-ce qu’une ou deux données, toutes peuvent être faussées.

  • Prise de risques : vous le savez désormais, l’arbre de décision utilise un algorithme probabiliste. Par conséquent, la valeur attendue que vous calculez est une estimation, non une prévision exacte de chaque résultat. Vous devez donc considérer ces estimations avec prudence. Si votre analyse des probabilités et opportunités est trop vague, votre décision finale comportera de nombreux risques.

Arbre de décision : exemple d’analyse

Vous devez choisir entre le développement ou la mise à niveau d’une nouvelle application logicielle. L’exemple ci-dessous vous indique comment dessiner votre arbre de décision.

À mesure que l’arbre se subdivise en plusieurs branches, vous constatez que vos options impliquent à la fois des recettes élevées et faibles. En outre, les coûts associés à votre projet sont soustraits des valeurs attendues.

Nœuds de décision issus de cet exemple :

  • Créer une nouvelle application de planification : 50 000 €

  • Mettre à niveau l’application de planification existante : 25 000 €

  • Développer une application de productivité d’équipe : 75 000 €

Nœuds d’opportunités issus de cet exemple :

  • Recettes élevées/faibles pour la décision une : 40 % et 55 %

  • Recettes élevées/faibles pour la décision deux : 60 % et 38 %

  • Recettes élevées/faibles pour la décision trois : 55 % et 45 %

Nœuds finaux issus de cet exemple :

  • Bénéfices potentiels pour la décision une : 200 000 € ou 150 000 €

  • Bénéfices potentiels pour la décision deux : 100 000 € ou 80 000 €

  • Bénéfices potentiels pour la décision trois : 250 000 € ou 200 000 €

arbre de décision : exemple d’analyse

La création d’une nouvelle application de productivité représente le projet le plus coûteux pour l’équipe. Toutefois, votre analyse montre que ce projet est également celui qui génère le plus de valeur pour l’entreprise.

[A lire] Analysez votre environnement concurrentiel avec les 5 forces de Porter

Créez un arbre de décision pour toujours faire le meilleur choix

Vous pouvez tracer manuellement votre arbre décisionnel ou vous servir d’un logiciel dédié permettant de cartographier les différentes solutions possibles. Ce dernier vous permettra d’ajouter plus facilement des éléments à votre arbre, d’apporter des modifications si nécessaire ou encore de calculer les différentes valeurs. Avec l’intégration Asana pour Lucidchart, vous pouvez élaborer un arbre détaillé et le partager avec votre équipe depuis un même outil de gestion de projet.

Un logiciel dédié vous aidera à prendre vos décisions avec assurance. Ainsi, vous serez capable de mieux gérer vos projets et de mener votre équipe vers la réussite.

Tester Lucidchart avec Asana

Ressources associées

Article

Portée de projet ou cahier des charges : quelles différences ?