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Études de cas


Nous avons évalué plusieurs options et c’est DecisionTools Suite de Palisade qui répondait le mieux aux exigences de notre entreprise. Il a donc joué un rôle essentiel dans l’amélioration de la qualité de la prise de décision et a aidé les équipes de projet à réfléchir clairement, agir de manière résolue et avoir confiance en elles.
Andrew Evans,
analyste de décision
chez Unilever
Logion
Unilever utilise la suite logicielle DecisionTools de Palisade pour informer ses décisions en matière d’innovation

Reconnaissant que les décisions qui doivent être prises autour d'innovations critiques pour l'entreprise sont éminemment complexes, le fournisseur international de biens de consommation à rotation rapide Unilever a développé une approche qui lui est propre, prise de décision dans un contexte d'incertitude (DMUU, Decision Making Under Uncertainty). L’association d’une méthode structurée à la suite logicielle DecisionTools Suite de Palisade garantit aux équipes de projet la pleine compréhension de la portée de leurs décisions et la disponibilité des outils et connaissances nécessaires pour effectuer des choix informés et de qualité. Cela évite de passer à côté d’opportunités et de menaces et augmente l’agilité d’Unilever sur le marché.

Contexte
Unilever est l’un des premiers fournisseurs mondiaux de biens de consommation à rotation rapide dans les secteurs du rafraîchissement, de l’alimentation, de l‘entretien ménager et du soin à la personne. Avec un portefeuille de plus de 400 marques, il a en permanence des objectifs de croissance ambitieux. La société consacre un budget annuel important à des activités de recherche et de développement de pointe et a en permanence des milliers de projets innovants en préparation. Cela signifie que pour prendre des décisions informées en matière de gestion de ce portefeuille, elle a besoin d'une clarté absolue sur les risques et opportunités auxquels elle est confrontée.

Toutefois, comme toutes les organisations dynamiques de grande taille, la complexité a un impact important sur le processus de prise de décision d'Unilever. De nombreuses parties sont impliquées dans le processus, aux valeurs, motivations, perspectives, personnalités et bases de pouvoir souvent conflictuelles. Ces complexités organisationnelles sont renforcées par des complexités analytiques comme le grand nombre d’entrées liées entre elles qui doivent être prises en compte dans la décision, le niveau élevé d’incertitude inhérent aux phases précoces de développement et des critères de décision potentiellement conflictuels.

Une approche structurée de la prise de décision
En matière d’innovation essentielle pour son activité, Unilever a reconnu la complexité intrinsèque de ses décisions et la nécessité de maintenir une perspective double, interne et externe, afin d’éviter de passer à côté d'importantes opportunités et menaces. La société a compris que l’intégration de ces facteurs dans un processus de prise de décision efficace améliorerait la qualité des décisions, faciliterait une prise de décision accélérée et, en définitive, augmenterait l'agilité d'Unilever sur le marché.

La réaction d’Unilever a consisté à élaborer une approche unique, appelée Prise de Décision dans un Contexte d'Incertitude (DMUU, Decision Making Under Uncertainty). Il s’agit d’une approche disciplinée, méthodique et structurée de la prise de décisions, dont le raisonnement logique repose sur une analyse probabiliste. Elle associe des outils de cadrage et de structuration à un logiciel analytique de pointe : la suite logicielle DecisionTools Suite de Palisade. La suite DecisionTools Suite est un ensemble intégré de sept outils d'analyse du risque, des décisions et de données, exploitable sous Microsoft Excel. Cette approche garantit aux équipes de projet une pleine compréhension de la portée de la décision, la disponibilité des outils et connaissances nécessaires pour prendre des décisions de grande qualité et la perspicacité nécessaire pour comprendre les conséquences du choix d’un mode d’action de préférence à un autre.

Globalement, DMUU aide à apporter la clarté, la perspicacité et l’engagement requis pour agir.
 
DecisionTools Suite guide les décisions en matière d’innovation
Unilever a sélectionné la suite logicielle DecisionTools Suite de Palisade comme principal logiciel d’analyse à l’appui de son processus DMUU et de sa culture axée sur la décision, en raison de sa souplesse et de sa capacité à effectuer des analyses Monte Carlo et d’arbre décisionnel en utilisant les produits @RISK et PrecisionTree, respectivement. Aujourd’hui, la suite logicielle DecisionTools Suite permet à Unilever d’élaborer des analyses de rentabilité pour ses plus grandes innovations, ainsi que pour ses grandes décisions stratégiques.

DMUU et l’utilisation de la suite DecisionTools Suite font désormais partie intégrante du processus d’innovation d’Unilever et des analyses de rentabilité probabilistes sont requises pour tous les projets de grande envergure et complexes. Par exemple, une utilisation typique d’@RISK, l’élément d’analyse du risque de la suite, consiste à évaluer des stratégies alternatives pour le lancement d’un nouveau produit ou un investissement majeur.

Les équipes d’Unilever utilisent aussi PrecisionTree, l’outil d’analyse de décisions, pour évaluer les projets dans leurs phases initiales, lorsque des décisions et incertitudes interviendront à divers moments dans l’avenir. Cette approche, utilisant des arbres de décision dans PrecisionTree, est utilisée pour évaluer la valeur actuelle d’un projet et aussi pour comprendre les risques et avantages d’options de développement internes par opposition à externes.

Reconnaissant l’importance du DMUU, Unilever a mis en place une fonction de conseil interne pour fournir un appui à la décision et une expertise logicielle en tant que de besoin.

En outre, le logiciel de Palisade est utilisé pour soutenir d'autres domaines de l'entreprise comme la chaîne d'approvisionnement, la sécurité, la réglementation, ainsi que des décisions ponctuelles complexes. Toutes celles-ci ont en commun de comporter de multiples alternatives intéressantes, des contradictions substantielles sur la marche à suivre et des conséquences graves en cas de « mauvaise » décision.

« Des décisions stratégiques nécessitent un processus qui tienne compte de tous les éléments qui font la qualité de la décision », explique Andrew Evans, analyste de décision chez Unilever. « Cependant, un logiciel puissant et souple à la fois fait partie intégrante du processus, car il informe le débat sur la direction à prendre. Nous avons évalué plusieurs options et c’est DecisionTools Suite de Palisade qui répondait le mieux aux exigences de notre entreprise. Il a donc joué un rôle essentiel dans l’amélioration de la qualité de la prise de décision et a aidé les équipes de projet à réfléchir clairement, agir de manière résolue et avoir confiance en elles. »

Informations supplémentaires :
Principaux logiciels/fonctionnalités utiles à Unilever :

@RISK est l'application la plus couramment utilisée des outils disponibles dans la suite DecisionTools Suite. Les décideurs d’Unilever sont maintenant habitués à voir des perspectives ressortant d’analyses de rentabilité décrites à l’aide d’histogrammes et de diagrammes tornade de sensibilité avancée. Les diagrammes en boîte sont également très utiles pour la comparaison d’alternatives ou de projets. Les analyses de sensibilité et de scénarios sont utilisées pour comprendre les principaux éléments moteurs de l'incertitude. En outre, les analystes contribuent à tirer des enseignements des modèles en utilisant des graphiques de synthèse et des analyses de scénarios.

Distributions utilisées :
Les distributions Pert et Triang sont les plus fréquemment utilisées quand Unilever déploie @RISK pour évaluer des analyses de rentabilité, car elles se prêtent bien à la description de distributions quand les données sont obtenues auprès d'experts. La distribution discrète est utilisée pour simuler des projections alternatives, comme les actions d’un concurrent ou différents niveaux de succès du lancement d’un projet. Toutefois, quand on dispose de données historiques de bonne qualité ou lorsque les « queues » (par ex. dans des études de sécurité) présentent un intérêt, Unilever utilise l’ensemble de distributions plus large et des outils comme la fonctionnalité d'ajustement des distributions disponible dans @RISK.

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