Analyse décisionnelle des systèmes complexes
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Cet article est une ébauche concernant l’informatique.
L'analyse décisionnelle des systèmes complexes est une méthode formelle qui vise à fournir des méthodes et outils de pilotage des systèmes complexes ou de modélisation des environnements chaotiques (théorie du chaos). La démarche insiste sur la transdisciplinarité et inscrit donc l'Analyse décisionnelle des systèmes complexes dans le courant de pensée systémique. Enfin, elle s'inspire aussi largement du courant cybernétique.
Cette méthode a été développée par Janush Bucki sous le nom MEBUCOD (Méthode Bucki de Conception par Organes Décisionnels)[1].
Cette méthode apporte un type de modélisation du pilotage coordonné de l'organisation et des systèmes d'information qui évite certains écueils des modèles existants en informatique, trop déterministes et trop tournés vers l'intérieur des organisations. En l'occurrence, l'accent y est mis sur la capacité des organisations à élaborer des décisions relatives au pilotage des processus. Ainsi, les organisations - appréhendées comme des systèmes socio-techniques[2] - sont modélisées selon l'ordonnancement des décisions et non selon le simple agencement des fonctions[3]. L'Analyse décisionnelle des systèmes complexes permet donc - en replaçant données et traitements dans le contexte des objectifs poursuivis et des décisions prises - de rompre la traditionnelle boucle étrange d'interdépendance entre les schémas de traitement et les schémas de données dans le Système d'information : les uns déterminant les autres et réciproquement. Elle permet donc d'adresser le pilotage ou la régulation des processus et modélise les décisions et le contrôle de leur évolution afin de les amener à une situation concordant avec les objectifs poursuivis.[pas clair]
Avantages
Les modèles de gouvernance des systèmes d'information les plus fréquemment employés, comme CobiT, souffrent d'une relative indigence en matière d'alignement et de gestion des risques.
L'analyse décisionnelle des systèmes complexes permet un meilleur alignement stratégique, en prenant en compte plusieurs aspects[4] de l'activité des organisations qui n'étaient pas traités par la modélisation traditionnelle[5] comme :
- la veille,
- l'innovation,
- la convergence de buts des acteurs autonomes (hommes, machines) vers les objectifs généraux[6]
- la démarche qualité,
- l'interaction avec des parties prenantes externes à l'organisation,
- l'analyse du contexte[7],
- l'urbanisation,
- l'analyse du système de valeurs (valeurs économiques, comportementales et constitutives)[8]
- le retour d'expérience.
