Modélisation et optimisation des actifs pour l'aide à la prise de décision stratégique dans les entreprises

Assets modeling and optimization for strategic business decision-making

• Auteur / Autrice : Romain Ben Taleb
• Direction : Matthieu Lauras, Mathieu Dahan
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Génie Industriel
• Date : Soutenance le 02/04/2024
• Etablissement(s) : Ecole nationale des Mines d'Albi-Carmaux
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Systèmes (Toulouse ; 1999-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de recherche Génie industriel (Albi) - Centre Génie Industriel / CGI
• Jury : Président / Présidente : Chihab Hanachi
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Matthieu Lauras, Mathieu Dahan, David Lemoine, Bruno Vallespir, Frédérique Bardinet-Evraert, Aurélie Montarnal, Yacine Ouzrout
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : David Lemoine, Bruno Vallespir

Mots clés

Mots clés contrôlés

Génie industriel

Analyse des données

Plan d'expérience

Graphes de lien

Capital immatériel

Systèmes d'aide à la décision

Mots clés libres

Décisions stratégiques

Aide à la décision

Modélisation d'entreprise

Actifs

Valeur

Méta-modèle

Diagramme de causalité

Plan d'expériences

Analyse de données

Strategic decisions

Decision support

Business modeling

Assets

Value

Meta-model

Causality diagram

Experimental design

Data analysis

Résumé

Les outils et méthodes d'aide à la décision stratégique, notamment utilisés dans les PME, font face à plusieurs limites. On note qu'ils sont essentiellement déterministes, basés sur des données passées, et sont cadrés par une approche quasi exclusivement comptable et financière. Pourtant, les décisions stratégiques en entreprise sont des activités tournées vers le futur, fortement soumis à incertitude qui visent à maximiser la valeur générée de l'entreprise qu'elle soit financière ou non. Dans ce contexte, la question de recherche adressée dans cette thèse est comment aider les dirigeants d'entreprise à prendre des décisions stratégiques prospectives dans un contexte soumis à une incertitude ? En termes de contributions, nous proposons d'abord un cadre conceptuel basé sur méta-modèle qui permet de représenter une entreprise selon une logique d'actifs et de valeur. Cette modélisation est ensuite enrichie d'un diagramme de causalité qui établit la dynamique existante entre les actifs permettant de créer de la valeur. Pour illustrer l'applicabilité de ce cadre conceptuel, on propose une approche par plan d'expériences basée sur un modèle de simulation d'une part, et un modèle d'optimisation en Programmation Mixte en Nombres Entiers d'autre part. Un ensemble d'expérimentations permet de valider la pertinence de la proposition et notamment d'identifier les conséquences des décisions prises sur chaque actif en matière de valeur générée pour l'entreprise.

The tools and methods used to assist in strategic decision-making, particularly in SMEs, face several limitations. It is observed that they are primarily deterministic, based on past data, and are framed by an approach that is almost exclusively accounting and financial. However, strategic decisions in a company are activities aimed towards the future, highly subject to uncertainty, which aim to maximize the generated value of the company, whether it is financial or not. In this context, the research question addressed in this thesis is how to assist business leaders in making prospective strategic decisions in a context subject to uncertainty ? In terms of contributions, we first propose a conceptual framework based on a meta-model that allows representing a company according to a logic of assets and value. This modeling is then enriched with a causality diagram that establishes the existing dynamics between the assets that create value. To illustrate the applicability of this conceptual framework, an approach is proposed using experimental design based on a simulation model on one hand, and an optimization model in Mixed Integer Programming on the other hand. A set of experiments validates the relevance of the proposal, notably identifying the consequences of the decisions made on each asset in terms of generated value for the company.