Cher/chère responsable de la décision:

DecisionTools Suite, seule série intégrée de programmes d’analyse du risque et de modélisation décisionnelle aujourd’hui proposée sur le marché, a été traduite en français. Tous les menus, boîtes de dialogue, exemples et didacticiels et toute la documentation ont été soigneusement traduits, pour rendre DecisionTools Suite plus accessible aux responsables de la décision, partout dans le monde.

DecisionTools Suite inclut @RISK ainsi que de toutes nouvelles versions de PrecisionTree (arbres décisionnels) et TopRank (analyse de sensibilité par hypothèses). DecisionTools Suite réunit aussi les applications StatTools (analyse statistique et prévisions), NeuralTools (réseaux neuronaux de prédiction), Evolver et RISKOptimizer (optimisation). Compatibles les uns avec les autres comme jamais encore, tous ces programmes s’intègrent aussi parfaitement à Microsoft Excel, pour la simplicité de l’emploi et une souplesse maximale.

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   proposées dans
   DecisionTools Suite 5.5.1.

Économisez plus de 50 %

DecisionTools Suite coûte moins cher à l’achat que deux composants seulement de la série. L’achat de la série complète représente en fait une économie de plus de 50 % par rapport à l’achat de tous les composants individuels. Les meilleures analyses au meilleur prix : DecisionTools Suite.

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Supérieur à la somme de ses éléments

Chaque composant de DecisionTools Suite est capable de puissantes analyses. Ensemble, ils produisent des résultats plus complets que ceux de chaque programme individuel.

@RISK puis TopRank TopRank permet de concentrer davantage l’analyse @RISK. En présence de modèles volumineux surtout, l’approche permet de gagner du temps et améliore la précision de l’analyse @RISK. TopRank peut aussi utiliser les fonctions @RISK pour représenter une plage de valeurs plus large que les fonctions TopRank standard. @RISK puis PrecisionTree De plus, @RISK peut s’associer à PrecisionTree pour représenter des événements aléatoires et leurs gains dans des modèles d’arbres décisionnels. La précision de ces modèles en est améliorée grâce à la considération de plages de valeurs d’événements aléatoires plus larges (par rapport à quelques options discrètes limitées). RISKOptimizer puis @RISK RISKOptimizer s’exécute sur un modèle @RISK pour maximiser les profits, minimiser les coûts ou atteindre une cible particulière. RISKOptimizer utilise toutes les mêmes fonctions que @RISK.

PrecisionTree puis TopRank Les modèles PrecisionTree peuvent aussi être exécutés avec TopRank pour identifier les facteurs les plus critiques d’arbres plus vastes et plus complexes. NeuralTools puis Evolver Ensemble, NeuralTools et Evolver optimisent les problèmes complexes. On définit la cible d’Evolver comme sortie de prédiction en direct pour NeuralTools et les cellules à ajuster comme nouvelles entrées de NeuralTools. Il suffit ensuite de regarder Evolver et NeuralTools prédire, ensemble, la solution optimale. @RISK puis StatTools Les résultats de @RISK peuvent être soumis à l’analyse StatTools pour évaluer les intervalles de confiance. À l’inverse, les résultats d’une prévision de série temporelle StatTools peuvent être soumis à @RISK pour simuler les issues possibles avec plus de précision.

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DecisionTools Suite coûte moins cher à l’achat que deux composants seulement de la série. L’achat de la série complète représente en fait une économie de plus de 50 % par rapport à l’achat de tous les composants individuels. Les meilleures analyses au meilleur prix : DecisionTools Suite.

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Qui utilise DecisionTools Suite ?

P&G utilise @RISK et PrecisionTree
partout dans le monde.
« Nous avons formé plus de 1 000 personnes à @RISK, dans toute l’entreprise », déclare Bob Hunt, directeur adjoint à l’Analyse des investissements pour le groupe Corporate Finance de Procter & Gamble. L’entreprise utilise désormais aussi PrecisionTree : « L’attrait de PrecisionTree tient à sa capacité d’évaluation de décisions complexes, qui présentent souvent plusieurs étapes de décision successives. »

» Lire l'étude de cas complète (en anglais)

Unilever recourt aux techniques de décision
dans l’incertitude pour toutes ses décisions à grands enjeux.
Chez Unilever, le groupe Decision Analysis cherche à introduire les techniques de décision dans l’incertitude dans toute l’organisation, à l’échelle mondiale, pour toutes ses décisions à grands enjeux. DecisionTools Suite fait partie intégrante de l’initiative. « L’intégration d’outils de décision et de la simulation Monte Carlo sous une même enveloppe nous a paru particulièrement attrayante », explique M. Sven Roden, Senior Decision Analyst, Decision Analysis Group de la Finance Academy.

Chez Logion BV, les heures de gestion de la
distribution deviennent des minutes.
Logion est une firme-conseil basée aux Pays-Bas, spécialiste des transports, de la distribution et de la gestion de stocks. Ses consultants et responsables de l'implémentation font appel aux modèles d'appui de la décision pour améliorer l'efficacité et la rentabilité des opérations logistiques de leurs clients. À l’origine d’une réduction formidable des temps d’analyse, unie à une précision accrue de la modélisation, DecisionTools Suite est devenue essentielle à la stratégie de l’entreprise et au maintien de sa position face à la concurrence.

» Lire l'étude de cas complète (en anglais)

World Conservation Union au secours
d’espèces en voie de disparition.
@RISK et PrecisionTree opèrent au service du groupe Conservation Breeding Specialist Group de l’IUCN-World Conservation Union. Selon le docteur Douglas Armstrong, « @RISK et PrecisionTree sont faciles à apprendre et ils nous permettent d’entrer des plages raisonnables de valeurs possibles plutôt que des estimations fixes. Ils nous procurent une approche efficace de minimisation des risques de maladie dans nos efforts de préservation d’espèces en voie de disparition. »

» Lire l'étude de cas complète (en anglais)

Met-Mex Peñoles optimise le raffinage de métaux précieux.
Face au coût de ses matières premières, le géant métallurgiste Met-Mex Peñoles, le plus grand raffineur d’argent au monde et le plus grand raffineur d’or du Mexique, cherche à éviter les projets pilotes onéreux. Soucieuse de réduire le nombre de ses essais préliminaires, l’entreprise simule le processus de raffinage par recours à DecisionTools Suite dans ses plans d’expérience Six Sigma (DOE). Elle veille ainsi à optimiser ses processus et sacrifie un minimum d’or et d’argent à ses expériences.

» Lire l'étude de cas complète (en anglais)

DecisionTools Suite en Français -
Modèles types

PrecisionTree : Forage pétrolier
Cet exemple de forage pétrolier présente un cas classique d’arbre décisionnel. La première décision consiste à déterminer s’il faut effectuer des tests géologiques d'exploration. Suivant les résultats obtenus, la décision suivante sera celle de forer ou non. L’événement aléatoire final est la quantité de pétrole découverte. L’arbre progresse de gauche à droite : la décision de tester est toujours prise avant celle de forer.

» Télécharger le modèle type : PrecisionTree_Petrole.xls

PrecisionTree et @RISK : Forage pétrolier
Les résultats de la recherche de pétrole dans l’arbre décisionnel de forage Pétrole.xls se répartissent en trois issues discrètes (Sec, Humide ou Imprégné). En réalité, la quantité de pétrole découverte devrait être décrite par une distribution continue. Dans ce modèle, @RISK décrit l’incertitude de cet événement aléatoire. En ajoutant des fonctions de distribution de probabilités @RISK aux arbres décisionnels, on gagne l'avantage d'une modélisation plus exacte et on peut simuler plus d'issues possibles.

» Télécharger le modèle type : PrecisionTreeRISK_Petrole.xls

TopRank et @RISK : Lancement de produit
TopRank reconnaît les fonctions de distribution @RISK et les incorpore dans ses analyses d’hypothèses. Cette capacité apporte plus de souplesse et de précision à la modélisation des valeurs d’entrée possibles de l’analyse d’hypothèses.

Dans cet exemple, la société Jupiter Corporation élabore un nouveau modèle de berline. En supposant que la voiture se vendra pendant cinq ans, la direction a identifié 5 facteurs susceptibles d’influencer les recettes totales pendant cette période. Plusieurs de ces facteurs sont associés à des distributions de probabilités. Lors de l’analyse d’hypothèses, TopRank voit les distributions de probabilités associées à ces éléments et exécute une analyse de sensibilité intelligente qui en tient compte, en parcourant la plage de la distribution à intervalles tels que chacun couvre une quantité égale de probabilité.

» Télécharger le modèle type : TopRankRISK_Auto.xls

NeuralTools et Evolver : Financements autos
NeuralTools peut servir à prédire les valeurs inconnues d’une variable dépendante catégorielle au départ de valeurs connues de variables indépendantes numériques et catégorielles. Dans cet exemple, le réseau neuronal a appris à prédire si un demandeur de financement automobile effectuera ses paiements à temps, en retard, où s’il fera défaut à son prêt. Evolver permet de déterminer le montant de financement apte à porter à une valeur cible de 90 % la probabilité de classement de ce demandeur dans la catégorie « paiements à temps ».

» Télécharger le modèle type : NeuralToolsEvolver_FinancementsAutos.xls

@RISK : Cash-flow actualisé
Des calculs de cash-flow actualisé (CFA) servent souvent d’exemple d’utilisation de @RISK. Dans ce modèle type, les sources de risque sont le taux de croissance des revenus et les coûts variables exprimés en pourcentage des ventes. Compte tenu de l'investissement présumé et après application d'un facteur d'actualisation, on obtient le CFA par dérivation. Après la simulation, la moyenne du CFA est la valeur actualisée nette (VAN). La décision de poursuivre ou non le projet considéré dépendra de la perspective ou tolérance du risque du responsable de la décision. Cet exemple a aussi été étendu pour calculer la distribution de paiements de prime en fonction de l'hypothèse qu'une prime est payée chaque fois que le CFA net est supérieur à un montant fixe. Il utilise aussi les fonctions statistiques @RISK RiskMean, RiskTarget et RiskTargetD pour déterminer le CFA net moyen, la probabilité que le CFA net soit négatif et la probabilité qu'une prime soit payée.

» Télécharger le modèle type : CashFlow.xls

@RISK : Sinistres d’assurance avec RiskCompound
La fonction @RISK RiskCompound combine deux distributions pour créer une nouvelle distribution en entrée unique. Elle simplifie ainsi les modèles d’assurance devant tenir compte de la fréquence et de la gravité des sinistres. Ce modèle illustre la création de la fonction RiskCompound, avec propriétés de moyenne, écart type et valeur cible de la fonction RiskCompound résultante.

» Télécharger le modèle type : FonctionRiskCompound.xls

RISKOptimizer : Gamme de production
Une usine cherche à déterminer les quantités de fabrication optimales de quatre produits, afin de maximiser la moyenne du total de ses revenus. La demande de chaque produit est incertaine et donc représentée par des fonctions de distribution de probabilités. La quantité de chaque produit fabriqué doit satisfaire aux contraintes relatives aux ressources disponibles. Toutes les contraintes sont spécifiées en une fois, grâce à la capacité qu’offre RISKOptimizer de définir les limites de contrainte sous forme de plages. RISKOptimizer fait varier la quantité de chaque produit fabriqué, sous réserve des contraintes de ressources, afin de maximiser les revenus.

» Télécharger le modèle type : GammeDeProductionSousContraintes.xls

Autres modèles types en ligne (en anglais) :

» Finance
» Assurances
» Six Sigma
» Pétrole et gaz