Management des risques cours complet

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Chapitre 1 Prise de décision et management des risques, application au management des coopérations

1 Introduction

« Depuis Descartes, incertitude et raison ne font pas bon ménage. L’action rationnelle est devenue l’approche réservée à l’action déterminée entièrement par une vérité connue et démontrable » (Hayek, 1973). C’est avec ces mots que F. Hayek s’insurge contre l’omniscience des agents économiques et contre la règle selon laquelle l’action en économie est fondée sur une décision basée sur le calcul1 . En témoigne le prix Nobel d’économie qui lui est décerné en 1974, les travaux de F. Hayek ont marqué la riche histoire des connaissances théoriques sur la prise de décision. Néanmoins, nous aurions pu débuter cette introduction par bon nombre des propos empruntés à tous ceux qui ont contribué à mieux comprendre et anticiper les décisions individuelles comme collectives. Des échanges entre B. Pascal et P. de Fermat à ceux de L.J. Savage et M. Allais, les théories sur la décision se sont succédées et enrichies ouvrant ce riche débat aux psychologues et autres psychophysiciens en plus des historiques mathématiciens et économistes.

Le choix de citer les travaux F. Hayek n’est pas non plus complètement anodin, car associés à ceux de J. Keynes et de F. Knight, ils marquent, pour beaucoup, le passage en économie de la vision « néoclassique » à une vision moderne où « l’incertitude est indissociable de la vie économique » (Moureau and Rivaud-Danset, 2004). Mais justement, comment décider, c’est à dire « comment traiter des informations en vue de choisir une action permettant d’aboutir à un résultat recherché alors même que l’incertitude existe ? » (Cadet and Chasseigne, 2009). Dans le cadre de nos travaux, cette question peut facilement être entendue comme la situation d’un acteur d’une chaîne logistique au moment de devoir définir ses relations industrielles (décisions sur les protocoles, comportements à mettre en œuvre).

Dans ce chapitre, nous nous pencherons donc sur les questions de la décision, du risque et de l’incertitude, mots passés aujourd’hui dans le langage courant mais dont l’utilisation demande à être définie tant, pour chacun d’entre eux, les concepts associés se sont enrichis et différenciés avec le temps et les cultures. Le cadre défini alors devra permettre d’aborder le sujet de la gestion de la coopération dans les chaînes logistiques.

Pour cela, une première partie (section 2) s’attachera à donner différents points de vue développés dans la littérature sur la notion de décision. Sans jamais prétendre à retransmettre l’intégralité des apports sur le sujet, cette partie se veut être un bilan rapide sur les travaux de deux disciplines sur ces deux sujets : l’économie (et mathématiques) d’un côté et la psychologie de l’autre, afin d’en comprendre les principaux fondements, critiques et relations. Avec cette ouverture de la réflexion sur le comportement humain (psychologues), notre but est au final d’essayer de situer la notion d’aide à la décision au milieu de deux courants forts que nous qualifierons de normatif et descriptif suivant la distinction proposée par A. Berthoz (2003). Par approche normative, nous entendrons la question du « comment on devrait procéder », par descriptive celle de la « description des processus grâce auxquels nous prenons nos décisions ». La section 3 reviendra plus particulièrement sur la notion de risque qui apparaît indissociable de toute décision. Après avoir abordé la question de manière générale, il s’agira surtout de s’interroger sur le management des risques dans le management des chaînes logistiques (Supply Chain Risk Management, SCRM), et plus particulièrement de se poser la question du management des relations industrielles en ces termes.

2 Comprendre et représenter la décision, une affaire de paradoxes…

2.1 La décision, l’Homme dans son environnement et sa relation au temps

Avant de rentrer dans les détails « mathématiques » de sa représentation, puisque la décision est avant tout une affaire d’Homme, attardons nous tout d’abord sur un point de vue un peu plus général et tentons une première incursion chez les spécialistes de l’étude de l’Homme et de son comportement en situation de décision. « Il y a conduite de prise de décision, chaque fois qu’une personne se trouve en présence d’actions concurrentes et qu’il lui appartient d’opter exclusivement pour l’une d’entre elles » (Cadet and Chasseigne, 2009). Nous ferons ici l’hypothèse que le refus de la totalité des options possibles est un choix à part entière. Nous nous rangeons de ce fait du côté de ceux qui comme B. Jarrosson (1994) pensent que « la décision s’impose à nous pour une raison logique élémentaire : ne pas décider est une façon de décider. La décision n’a pas d’inverse, refuser de décider est une forme de décision qui peut avoir son intérêt1 » ou non2 .

Il semble donc que pour certains auteurs (Berthoz, 2003; Cadet and Chasseigne, 2009) la décision s’apparente d’abord à un choix. Ce choix final, qu’ils appellent « l’acte »3 , traduit une rupture au sortir de la séquence d’opérations mentales dont il est l’aboutissement. Cette rupture entre les phases de « réflexion » et « d’action » se retrouve d’ailleurs dans l’étymologie du mot, puisqu’il provient du latin decidere associé aux verbes rompre ou couper. Ceci fait dire à A. Berthoz (2003) qu’à l’origine de toute décision ne sont ni la raison, ni l’émotion mais l’acte vu comme « l’intention d’interagir avec le monde ». Pour cela, l’acte est « toujours poursuite d’un but » et « soutenu d’une intention » qui en font « l’organisateur du monde perçu ». Le cerveau est alors considéré comme « un simulateur d’actions, un générateur d’hypothèses » pour qui « anticiper et prédire les conséquences des actions […] est l’une de ses propriétés fondamentales ». La vision du cerveau comme comparateur entre l’état du monde et ses propres hypothèses est forte. Le cerveau ne fait pas que répondre mécaniquement et logiquement à des stimuli extérieurs4 . Il les perçoit en fonction d’une mémoire du passé1 et d’un projet, ce qui fait de la perception un premier pas dans la décision (« la perception est décision »). En dégageant de la masse d’informations disponibles, les plus pertinentes, la perception est sélection et dépasse donc le simple stade de la collecte, de la combinaison ou de la pondération. Ancrée dans une histoire et un projet, la prise de décision est alors définie comme le moyen de « lier le présent au passé et au futur ».

Ceci fait de la nécessité de « savoir pour prévoir » le « leitmotiv de notre modernité » décrit par JP. Boutinet (1990) pour souligner ce souci d’anticipation en vue de faciliter les adaptations à un environnement sans cesse mouvant caractérisé par l’irruption de l’imprévu. Devenu, préoccupation quotidienne, « le futur est l’anticipation de ce que demain sera » et donc l’enjeu de décisions du présent. Les formes d’anticipation (projet, prévision, planification,…) sont diverses et marquées de « glissements sémantiques capricieux », souvent utilisées les unes pour les autres, parfois confondues, parfois opposées. Si l’analyse de ces glissements ne constitue pas l’objet de cette étude, nous pouvons néanmoins reprendre le point de vue de J.P. Boutinet pour qui « projet » et « prévision » sont deux formes distinctes d’anticipation. Si le projet s’appuie sur la prévision pour connaître l’état futur vraisemblable, ce n’est que pour mieux chercher à positionner l’individu ou le groupe par rapport à cet état. Si la prévision a donc une unique dimension prospective vis à vis de ce futur par nature incertain, le projet cherche, lui, à le transformer et/ou en retirer une forme d’avantage ou de gain. Il est rejoint en cela par B. Jarrosson (1994) pour qui la prise de décision est au confluent de deux mouvements « contradictoires » : accepter l’état actuel du monde, « en ce sens qu’on admet qu’il est ce qu’il est », et le nier, « en ce sens qu’on ne veut pas qu’il reste ce qu’il est », compte tenu de notre projet.

Qu’elle porte sur le passé ou le futur, tout cela confère donc à l’information et son interprétation une importance majeure dans la prise de décision. Ceci est le point de départ d’une distinction forte de B. Jarrosson (1994) pour qui « dès qu’il y a calcul, il n’y a plus décision. La décision commence là où cesse la calcul ». Il peut ensuite distinguer deux types de problèmes : ceux dont « les solutions sont contenues dans les données » et ceux où elles ne le sont pas. Les premiers possèdent une bonne solution (la solution optimale), dont l’obtention ne dépend pas de la personne mais de la méthode ou de la technique mise en œuvre. Le meilleur décideur apparaît, dans cette situation, être le meilleur technicien. En revanche, les problèmes du second type possèdent des « bonnes solutions mais aucun critère pour désigner la meilleure » où la solution dépend de celui qui décide, de sa sensibilité, de sa créativité ou de sa méthode. A partir de là, B. Jarrosson peut établir la différence entre la gestion qui consiste à résoudre les premiers problèmes (calculatoires, « la gestion est exercice de la rationalité ») du management qui est relatif au traitement de problèmes du second type.

Au final, il est possible de dire que le terme prise de décision désigne une série d’opérations mentales de différentes natures qui consistent à traiter2 des informations différentes perçues en rapport avec la situation actuelle, passée et future. Au regard, des travaux analysés (Jarrosson, 1994; Sfez, 2004; Cadet and Chasseigne, 2009), ces opérations peuvent être structurées autour de quatre grandes phases :

- l’évaluation ou prise d’information. Cette activité consiste à rechercher, recueillir et évaluer les informations pertinentes B. Cadet et G. Chasseigne (2009) parlent de cette perception comme une « démarche active »).

Notons que l’évaluation ne réfère pas obligatoirement à une quantification mais doit aboutir au minimum à une opinion. Pour illustrer cela, ils prennent l’exemple d’un trafic routier qu’un conducteur est capable d’estimer sans avoir à compter toutes les voitures ou encore la force d’un coup de vent ;

- le jugement ou délibération. Si l’évaluation se veut du registre de « l’ouverture » (« aussi large que possible »), le jugement cherche lui à synthétiser, « à caractériser la situation à l’aide d’une valeur unique » (le mot valeur est à prendre au sens large). Il s’agit de l’étape d’intégration des informations. Bon nombre des travaux présentés plus loin s’attacheront à représenter le fonctionnement de cette phase ;

- l’acte ou décision. Résultat du jugement où une éventualité (une option) est choisie1 ;

- l’exécution. Mise en œuvre « physique » ou application de la décision, cette phase n’est pas tout le temps citée. Nous l’avons conservé ici car si tous les auteurs n’en parlent pas, la plupart conviennent de son rôle essentiel pour juger de la qualité de la décision qui a été prise en amont. (« Une bonne décision, c’est clairement une décision qui entraîne de bons résultats, et vous ne pouvez évaluer cela que dans un contexte bien défini » propos de H. Simon dans (Crozier, 1993)).

Par conséquent, c’est l’interprétation de l’information précédant l’action qui « rend pertinente la démarche » (Jarrosson, 1994). Au sens des termes définis juste avant, c’est donc sur les deux premières phases que portent l’essentiel des intérêts, confirmant ainsi les dires de J.G. March (1989) pour qui « c’est l’interprétation, non le choix, qui est spécifiquement humaine ». C’est justement le côté humain et donc faillible que mettra en avant H. Simon avec sa désormais célèbre « rationalité limitée » (« Bounded Rationality ») (Simon, 1955)2 . Pour lui, il faut aller à l’encontre de l’idée que l'individu dispose de toute l'information pour prendre la décision optimale (l’omniscience évoquée en introduction). La prise de décision se fonde au contraire sur des informations incomplètes quant aux options possibles et à leurs conséquences. Le décideur ne cherche donc pas la décision optimale mais se contente de la première décision acceptable qu’il peut choisir.

...

2.4 Bilan : quelle aide pour la décision ? Les économistes et mathématiciens proposent un cadre formel très « attrayant » pour notre raison « quantifiante » et « rationnelle ». Toutefois, les psychologues montrent que cette représentation maximisatrice d’utilité (dans la plupart des cas) n’est en aucun cas révélatrice du comportement humain réel. Certains en viennent même à remettre en doute le caractère normatif de ces règles formelles. Si la théorie de la décision reste incontournable dans les domaines de l’économie et donc du management des chaînes logistiques, le point de vue cognitif peut nous amener à légèrement modifier notre vision des processus de la prise de décision. En effet, tous ces modèles se veulent normatifs ou descriptifs de la phase de jugement. Mais la place de choix occupée par les paradoxes (expérimentaux ou non) peuvent laisser penser que tous ces critères pourraient plutôt être intégrés à la phase d’évaluation, phase de prise d’information (au travers des canaux réceptifs plus ou moins objectifs). Avec ce changement de perspective, l’aide à la décision ne porte plus sur l’utilisation du meilleur critère pour proposer le meilleur jugement, c’est à dire, la « meilleure »1 solution, démarche indissociable du débat sans fin sur la « qualité » du critère mis en œuvre. Pour nous, l’aide à la décision doit participer à l’effort d’information du décideur (et donc à sa phase d’évaluation) sans prétendre de la qualité absolue de la proposition. 

Sommaire

INTRODUCTION GENERALE : LE MANAGEMENT DE LA COOPERATION, UN CONTEXTE A DECISIONS

1 Coopération et Supply Chain Management (SCM)........................ 6

2 Coopération dans les chaînes logistiques et management des risques ............. 8

3 Le processus de décision (pilotage de la chaîne) au cœur de nos préoccupations................. 9

3.1 Plusieurs types de décision ................. 9

3.2 Des décisions non programmables : le management de la coopération ...... 10

3.3 L’écueil de la « bonne pratique »  révélateur d’une coopération complexe .................... 11

4 Problématique ................................... 12

5 Organisation du manuscrit ................. 14

5.1 Notre vision de la coopération (Introduction générale) ........... 14

5.2 Risque et décisions, quelle aide ? (Chapitre 1).......................... 15

5.3 Démarche de modélisation et simulation de l’exploitation de la chaîne logistique (chapitres 2 et 3) . 15

5.4 Aide à la décision pour la gestion de la coopération (Chapitre 4)................. 16

5.5 Application de la démarche : cas Pierre Fabre (chapitre 5) .......................... 16

5.6 Synthèse : vision générale de l’approche.............. 17

Résumé .................................…….18

PARTIE I : Etat de l’Art

CHAPITRE 1 : PRISE DE DECISION ET MANAGEMENT DES RISQUES, APPLICATION AU

MANAGEMENT DES COOPERATIONS

1 INTRODUCTION .................................. 22

2 COMPRENDRE ET REPRESENTER LA DECISION, UNE AFFAIRE DE PARADOXES… ................. 23

2.1 LA DECISION, L’HOMME DANS SON ENVIRONNEMENT ET SA RELATION AU TEMPS ............ 23

2.2 LES APPORTS DES MATHEMATICIENS ET ECONOMISTES (THEORIE DE LA DECISION)........... 25

2.2.1 La décision dans le risque (ou sous le risque) .................... 26

2.2.2 La décision dans l’incertain (1/2) : l’utilité espérée subjective .............. 27

2.2.3 La décision dans l’incertain (2/2) : critères non probabilistes ............... 28

2.2.4 Une représentation de la mise en œuvre de décisions : l’arbre de décision.............. 32

2.3 LE FACTEUR HUMAIN (APPROCHE COGNITIVE).................. 34

2.3.1 Théorie comportementale de la décision .......................... 34

2.3.2 Théorie du jugement social  et théorie fonctionnelle de la cognition........................ 35

2.4 BILAN : QUELLE AIDE POUR LA DECISION ?....................... 36

3 RISQUE ET DECISION, LES INSEPARABLES : CAS DU MANAGEMENT DES RELATIONS INDUSTRIELLES...... 37

3.1 LA NOTION DE RISQUE ............................. 37

3.2 LE PROCESSUS DE MANAGEMENT DES RISQUES ................. 39

3.3 LA MANAGEMENT DES RISQUES POUR LE MANAGEMENT DES CHAINES LOGISTIQUES (SCRM)... 41

3.3.1 Identification ............................. 42

3.3.2 Evaluation.................................. 45

3.3.3 Traitement................................. 46

4 DISCUSSION SUR L’APPROCHE ET CADRAGE DE L’ETUDE............ 59

4.1 PRECISION SUR LA REPRESENTATION DE LA DECISION.............................. 59

4.2 NOTRE APPROCHE DU MANAGEMENT DES RISQUES ............................... 60

4.2.1 Identification ............................. 60

4.2.2 Evaluation.................................. 61

4.2.3 Traitement................................. 61

5 CONCLUSION.................. 61

RESUME ................................. 63

CHAPITRE 2 : LA MODELISATION :  REPRESENTATION ET SIMULATION, APPLICATION A LA CHAINE

LOGISTIQUE

1 INTRODUCTION .................................. 66

2 LA NOTION DE MODELE ET LE DOUBLE ROLE DE LA DEMARCHE DE MODELISATION .......... 67

2.1 MODELE ET MODELISATION, UN PREMIER PAS DANS LA DECISION............. 67

2.2 LE CONCEPT D’ABSTRACTION .................... 70

2.3 VUE GENERALE DE NOTRE DEMARCHE DE MODELISATION........................ 73

3 LE MODELE : REPRESENTER UNE REALITE PERÇUE ...................... 75

3.1 LES TECHNIQUES D’ABSTRACTION .................................. 75

3.2 VERS DES ELEMENTS DE DIFFERENTIATION DE MODELES REPRESENTATIFS DE LA CHAINE LOGISTIQUE........ 76

3.3 LES MODELES REPRESENTATIFS A BASE D’AGENTS .............. 81

3.3.1 La notion d’agent ...................... 81

3.3.2 Les champs d’utilisation du multi‐agent............................ 82

4 LE MODELE : SIMULER, ANTICIPER LE COMPORTEMENT DU SYSTEME............ 89

4.1 VERS DES ELEMENTS DE DIFFERENCIATION DE MODELES DE SIMULATION DE LA CHAINE LOGISTIQUE......... 89

4.2 LA SIMULATION A EVENEMENTS DISCRETS........................ 92

4.3 LES MODELES DE SIMULATION A BASE D’AGENTS ............... 93

5 CONCLUSION.................. 93

RESUME ................................. 95

PARTIE II : Proposition

CHAPITRE 3 : LOGIRISK, OUTIL DE SIMULATION A EVENEMENTS DISCRETS A BASE D’AGENTS

1 INTRODUCTION (CADRE D’ANALYSE).................... 100

2 LE MODELE REPRESENTATIF DE LOGIRISK............. 102

2.1 LE CŒUR DU MODELE.............................. 103

2.1.1 Vision générale d’un acteur......................... 103

2.1.2 Les processus de planification d’un acteur...................... 105

2.1.3 Les protocoles de collaboration................... 121

2.2 LES MODELES AMONTS ET AVALS ............... 125

2.2.1 Agent amont............................ 125

2.2.2 Agent aval ............................... 125

3 LE MODELE DE SIMULATION................................. 137

3.1 TRAITEMENT D’UNE EXPERIENCE (NIVEAU BAS) ................ 137

3.1.1 Traitement d’une expérience : principe général.............. 137

3.1.2 Implémentation des agents......................... 139

3.1.3 La gestion des événements.......................... 139

3.1.4 La génération de nombres aléatoires.............................. 140

3.1.5 Bilan..................... 141

3.2 DEFINITION ET TRAITEMENT D’UN PLAN D’EXPERIENCES (NIVEAU HAUT)........................ 142

4 ELEMENTS DE VALIDATION............... 144

4.1 DES INDICATEURS POUR VALIDER LE MODELE DE SIMULATION (VALIDATION DU SYSTEME REEL)... 144

4.1.1 Evaluation globale................... 145

4.1.2 Evaluation « statique »................................ 146

4.1.3 Evaluation « dynamique »........................... 148

4.2 VALIDATION STATISTIQUE DES RESULTATS DE SIMULATION (VALIDATION DES OBJECTIFS D’ANALYSE)........ 151

4.2.1 Résultats de simulation ............................... 151

4.2.2 Analyse statistique (plans factoriels complets) ............... 151

4.2.3 Illustration ............................... 154

5 CONCLUSION ET DISCUSSION ............................... 158

RESUME ............................... 159

CHAPITRE 4 : LA SIMULATION AU CŒUR D’UNE DEMARCHE DE MANAGEMENT DES RISQUES

POUR LA GESTION DE LA COLLABORATION

1 INTRODUCTION ................................ 162

2 MODELISATION DU PROCESSUS DE DECISION .......................... 164

2.1 MODELE REPRESENTATIF........................ 164

2.1.1 Arbres et critères non probabilistes : outils de représentation............ 164

2.1.2 Choix d’abstraction.................. 164

2.1.3 Vers des arbres de décisions multi‐acteurs donc multi points de vues.................... 165

2.2 MODELE DE SIMULATION DU PROCESSUS DE DECISION ......................... 173

3 DEMARCHE GLOBALE D’AIDE A LA DECISION POUR LE MANAGEMENT DES RELATIONS INDUSTRIELLES174

3.1 VUE GLOBALE DE LA DEMARCHE .................................. 174

3.2 DETAILS DE LA DEMARCHE...................... 175

3.2.1 Etape 1 : définition de la situation de décision................ 175

3.2.2 Etape 2 : évaluation des situations identifiées ................ 176

3.2.3 Etape 3 : évaluation de la situation de décision .............. 177

3.3 REMARQUE SUR LE CARACTERE ITERATIF........................ 178

4 CONCLUSION ET DISCUSSION : QUELLE VALEUR POUR LES PRECONISATIONS REALISEES ?..... 179

RESUME ............................... 181

Partie III : Illustration

CHAPITRE 5 : LA GESTION DE LA COOPERATION DE PIERRE FABRE AVEC SES FOURNISSEURS DE

PRODUITS DE CONDITIONNEMENT

1 INTRODUCTION .............................. 186

1.1 LA CHAINE LOGISTIQUE PIERRE FABRE (DERMO‐COSMETIQUE)....... 186

1.2 OBJECTIF DE L’ETUDE .......................... 187

2 ELEMENTS DE CONTEXTE................ 188

2.1 LES PRODUITS .................................... 188

2.2 LE MARCHE ....................................... 188

2.3 LE PROCESSUS PHYSIQUE (CENTRE DE PRODUCTION).................... 189

2.3.1 Les stocks............................... 189

2.3.2 La fabrication de « semi‐fini » ................................. 189

2.3.3 Le conditionnement............... 189

2.4 LE PROCESSUS DE PLANIFICATION........... 189

3 MODELISATION DES PROCESSUS PFDC ............................. 191

3.1 CHOIX D’ABSTRACTION........................ 191

3.2 VALIDATION DU MODELE AVAL .............. 192

3.2.1 Evaluation « globale »........... 192

3.2.2 Evaluation  « statique »......... 193

3.2.3 Evaluation « dynamique »....................................... 194

3.2.4 Bilan....................................... 196

4 REPONSE AUX BESOINS .................. 196

4.1 CADRE DE L’ETUDE.............................. 196

4.1.1 Sources de risques identifiés en première analyse ................. 196

4.1.2 Limites de l’analyse (aléas et décisions étudiées)................. 197

4.2 PB1 : QUELLE COLLABORATION DANS UN CONTEXTE DONNE ? ...... 200

4.2.1 Etape 1................................... 200

4.2.2 Etape 2 (évaluation LogiRisk) .................................. 203

4.2.3 Etape 3 (évaluation Trisk)........................................ 204

4.3 PB2 : QUELLE COLLABORATION DANS UN CONTEXTE PROBABLE ? .............. 206

4.3.1 Etape 1................................... 206

4.3.2 Etape 2................................... 208

4.3.3 Etape 3................................... 209

5 CONCLUSION ET DISCUSSION ......... 211

5.1 LES RESULTATS OBTENUS...................... 211

5.2 PERSPECTIVES D’AMELIORATION............ 212

RESUME ............... 214

CONCLUSION.....................……215

BIBLIOGRAPHIE.....................…221

TABLE DES ILLUSTRATIONS....................233

ANNEXES........................239