Producteur des meilleurs logiciels au monde d’analyse du risque et de la décision, @RISK et DecisionTools
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Identifier les meilleures solutions à tout problème compte tenu de l’incertitude
Ne vous plairait-il pas de savoir comment affecter optimalement vos ressources limitées pour maximiser vos bénéfices ? Ou comment minimiser le plus efficacement vos coûts ? Et que dire de l’incertitude inhérente aux projections commerciales, à la rentabilité d’investissements individuels ou aux coûts de production ?

Les méthodes d’optimisation traditionnelles omettent cette incertitude, laissant la porte grande ouverte au risque. RISKOptimizer indique non seulement la meilleure combinaison d’entrées à utiliser, mais aussi le risque associé à chaque stratégie. Vous pouvez ainsi rechercher les stratégies qui vous aident à minimiser vos risques tout en atteignant vos objectifs.

RISKOptimizer associe la technologie de simulation Monte Carlo de @RISK, le complément Palisade d’analyse du risque, à la toute dernière technologie de résolution pour permettre l’optimisation de vos modèles Excel sujets à l’incertitude. Il suffit, face à un problème d’optimisation, de remplacer les valeurs incertaines par les fonctions de distribution de probabilités @RISK représentatives de la plage de valeurs possibles. Pour chaque solution itérative essayée lors de l’optimisation, RISKOptimizer exécute une simulation Monte Carlo, à la recherche de la combinaison de cellules ajustables qui produit les meilleurs résultats de simulation.

RISKOptimizer est pleinement intégré à @RISK Industrial dans le groupe ruban Outils. (@RISK Industrial est disponible individuellement ou dans le cadre de DecisionTools Suite Industrial.)

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Vidéoclips des fonctionnalités de RISKOptimizer (en anglais)

RISKOptimizer 7 a été traduit intégralement en français. Tous les menus, boîtes de dialogue, fichiers d’aide et d’exemple s’affichent en français. Outre l’anglais, RISKOptimizer est disponible en anglais, en espagnol, en portugais, en français, en russe, en allemand, en japonais et en chinois.

Nouveau dans la version 7 – Analyse de frontière efficiente

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L'analyse de frontière efficiente est très courante en modélisation financière, dans le domaine de l'optimisation de portefeuille surtout. Une frontière efficiente est une représentation graphique du rendement optimal à chaque niveau de risque jugé acceptable.

Pour chaque niveau de risque acceptable spécifié, RISKOptimizer effectue une optimisation. Dans le cas d'un portefeuille financier, on optimise le rendement attendu en changeant les diverses allocations des fonds d'investissement. Le niveau de risque est une contrainte qu'on fait varier sur une étendue de valeurs possibles. La frontière efficiente résultante est une représentation graphique bidimensionnelle de nombreux résultats d'optimisation. Les frontières efficientes permettent d'améliorer grandement la performance d'un portefeuille.

Outre l'optimisation de portefeuille, la frontière efficiente est utile dans toutes les situations où l'on désire exécuter de nombreuses optimisations rapides dans le but d'analyser les gains et les pertes entre deux quantités dans un problème d'optimisation.

» Nouveautés RISKOptimizer 7 – Plus d’infos

RISKOptimizer
Industries et applications
RISKOptimizer sert à résoudre les problèmes d’optimisation rencontrés dans de nombreux secteurs d’activité, des milieux financiers aux compagnies aériennes et à l’industrie de production.
SECTEUR D’ACTIVITE
COMPAGNIES AÉRIENNES et HÔTELLERIE

PRODUCTION


 
FINANCE
  » Études de cas (en anglais)
 
 
SERVICES PUBLICS - ÉNERGIE
EN GÉNÉRAL

DÉTAIL
APPLICATION TYPE
Gestion de rendement face à une demande incertaine
Ordonnancement multigamme, planification de production et main-d’œuvre
Planification de capacité
Décisions de gammes de production
Maximisation de portefeuille
Stratégies de couverture
Équilibrage de portefeuille
Planification de retraite
Normes d’émission
Moment d’introduction sur le marché
Décisions d’adjudication
Optimisation des achats

 

Fonctionnement de RISKOptimizer
Les programmes d’optimisation ordinaires peuvent identifier la meilleure combinaison de valeurs aptes à maximiser ou minimiser l’issue d’un modèle de tableur en fonction de certaines contraintes. Ces programmes ne peuvent cependant pas gérer l’incertitude « non contrôlée » et exigent des valeurs statiques pour les facteurs non ajustés par l’optimisation. Les responsables de la modélisation en sont appelés à prendre des décisions sur la base de résultats par trop simplistes ou imprécis.

Ajouter la simulation à l’optimisation
Imaginons donc une entreprise à la tête de plusieurs usines, désireuse d’identifier celles les plus propices à la fabrication de différents produits, en fonction de la demande régionale. Le but est de maximiser les bénéfices tout en minimisant les frais de transport. Il s’agit là d’un problème d’optimisation clair, concernant l’affectation du volume de fabrication, par produit, aux différentes usines. Des facteurs clés indépendants du contrôle de l’entreprise sont cependant incertains : frais de transport, demande, etc. L’approche classique consiste à deviner leur importance et à croiser les doigts... Avec RISKOptimizer, ces facteurs incertains sont représentés par des fonctions de distribution de probabilités (distribution normale, triangulaire, etc.), de sorte qu’une simulation Monte Carlo s’exécute à chaque allocation itérative d’un volume de production. On peut ainsi maximiser la moyenne de la sortie simulée (les bénéfices, par exemple) et tenir compte du risque lors de l’optimisation.

Ajouter l’optimisation à la simulation
@RISK recourt à la simulation Monte Carlo pour refléter l’incertitude d’un modèle et déterminer la probabilité de réalisation de différentes issues. La simulation Monte Carlo ne gère cependant pas les variables de décision dont les valeurs sont contrôlables. Elle traite des valeurs incertaines aléatoires en fonction d’un seul état de ces variables décisionnelles.

Imaginons, par exemple, le développement d’un nouveau produit dont on désire évaluer la profitabilité à long terme. On définit la situation dans un modèle Excel, en remplaçant par des fonctions @RISK les facteurs incertains tels que la demande et les coûts des matières premières. Certaines hypothèses reposent toutefois sur le recours à certains fournisseurs connus et sur l’application de méthodes de production précises. D’autres fournisseurs et méthodes permettraient peut-être de réduire les coûts. Certaines méthodes de production sont peut-être associées aussi à des coûts de transport moins attrayants. Seul, @RISK peut effectuer plusieurs simulations et comparer les résultats, mais sans couvrir nécessairement chaque combinaison d’entrées possible. Avec RISKOptimizer, on peut essayer différentes combinaisons de fournisseurs et de méthodes pour maximiser les bénéfices.

RISKOptimizer s’utilise en trois étapes toutes simples :

1. On configure le modèle.
La configuration de tous les problèmes d’optimisation s’effectue entièrement dans la fenêtre Modèle de RISKOptimizer. On y spécifie la cellule et la statistique cibles, on identifie les cellules à ajuster et on définit les contraintes. Les cellules ajustables et les contraintes gèrent les plages de cellules pour faciliter la configuration et les changements, et les cellules cibles peuvent être maximisées, minimisées ou proches d’une cible particulière.

Voir la fenêtre Modèle de RISKOptimizer

Définition des plages et des conditions d’arrêt
Lors de la définition des cellules ajustables, les limites maximum et minimum des plages de cellules peuvent être définies directement dans Excel, ce qui facilite grandement la configuration et l’apport de changements. Par exemple, on indique à RISKOptimizer d’ajuster les cellules B1:B5, avec une valeur minimum définie pour chacune dans A1:A5, et une valeur maximum dans C1:C5. Plusieurs groupes de cellules peuvent être spécifiés, avec plusieurs plages de cellules dans chacun.

Les contraintes du modèle doivent aussi être définies, en présence de ressources limitées par exemple. La définition des contraintes (fermes ou souples) permet aussi la définition des valeurs minimum et maximum à l’aide de plages de cellules.

Enfin, les conditions d’arrêt de l’optimisation indiquent à RISKOptimizer le moment où interrompre chaque simulation et mettre fin à l’optimisation dans son ensemble.

Méthodes de résolution
RISKOptimizer reconnaît six méthodes de résolution pour identifier la combinaison optimale de cellules ajustables. Différentes méthodes servent à résoudre différents types de problèmes. Les six méthodes proposées sont :

  • Recette - ensemble de variables indépendantes.
  • Groupement - ensemble d’éléments à placer dans des groupes.
  • Ordre - liste d’éléments ordonnés.
  • Budget - algorithme de recette, mais dont le total reste constant.
  • Projet - algorithme d’ordre, mais dont certains éléments en précèdent d’autres.
  • Programme - algorithme de groupe, avec affectation temporelle d’éléments sous contraintes.


Dans le tableur en soi, il faut ajouter les fonctions de distribution de probabilités pour décrire les facteurs incertains indépendants du contrôle de l’analyste. Pour plus de détails sur les fonctions de distribution de probabilités, voir @RISK.

RISKOptimizer permet de gérer étroitement la manière dont il exécute l'optimisation en soi. On peut configurer l'optimisation et la simulation, en définir les paramètres d'exécution, gérer les macros et bien davantage encore, dans la boîte de dialogue Paramètres de RISKOptimizer.

2. On exécute l'optimisation.
L’icône Démarrer lance l’optimisation. RISKOptimizer génère ses solutions itératives, en exécutant des simulations Monte Carlo pour chacune, à la recherche de la cible définie au point 1. La fenêtre de progression RISKOptimizer affiche l’état des simulations et la meilleure solution identifiée jusque là. Les boutons de cette fenêtre permettent d’interrompre, d’arrêter et de relancer l’optimisation. La progression de l’opération peut aussi être suivie en détail dans la fenêtre Suivi RISKOptimizer. Les onglets de cette fenêtre présentent l’actualisation en temps réel en fonction des meilleures solutions trouvées, toutes les solutions essayées, la diversité des solutions essayées, etc.

Rôle de l’optimisation
Lors de l’optimisation, RISKOptimizer génère des solutions itératives, améliorant continuellement les résultats avec l’aide d’algorithmes génétiques. Une simulation Monte Carlo s’exécute pour chaque solution itérative, avec échantillonnage des fonctions de distribution de probabilités et génération, à chaque fois, d’une nouvelle valeur pour la cellule cible. Le résultat de chaque itération représente la statistique à minimiser ou maximiser pour la distribution de sortie de la cellule cible (moyenne, écart type, etc.) Pour chaque nouvelle solution itérative, une nouvelle simulation s’exécute, avec génération d’une nouvelle valeur pour la statistique cible.

3. On affiche les résultats de l’optimisation.
Après l’optimisation, RISKOptimizer peut afficher les résultats de la solution originale, de la meilleure solution et de la dernière solution pour le modèle tout entier, qu’il actualise à chaque scénario d’un simple clic de la souris. La meilleure décision est ainsi facile à identifier. Il est également possible de produire directement dans Excel des rapports de synthèse d’optimisation, journal des simulations et journal progression.

Convivialité Excel
Véritable compagnon de Microsoft Excel, RISKOptimizer s’intègre complètement au tableur. Définir les modèles, régler les paramètres, exécuter les optimisations, suivre la progression de l’opération et produire les rapports : tout se fait sans jamais quitter Excel. Grâce aux boîtes de dialogue rationalisées, il y a aussi moins de fenêtres à parcourir.

RISKOptimizer – Fonctionnalités et avantages
FONCTIONNALITES
Optimisation dans l’incertitude
Calculs de simulation 100 % Excel
Intégration transparente dans Microsoft Excel

Interface rationalisée

Intégration étroite avec @RISK




Plages de cellules ajustables et contraintes
Toutes fonctions de distribution @RISK – plus de 40 au total
Six méthodes de résolutions
 
Cellules ajustables discrètes



 
Fenêtre Progression
Suivi RISKOptimizer

Graphique @RISK en direct


Algorithmes génétiques


Moteur de résolution OptQuest





Sélection automatique du moteur de résolution


Traitement efficace des contraintes




Surveillance de convergence et opérateurs génétiques
Graphiques et rapports @RISK

Actualisation du modèle selon la solution originale, la meilleure ou la dernière solution
Rapports Excel  

Boîte de dialogue Paramètres d’application

Kit du développeur Excel (XDK)


AVANTAGES
Résolution de problèmes plus précise que jamais
Niveau de précision de calcul optimal
Tout se fait sans jamais quitter le tableur ; apprentissage rapide
Moins de boîtes de dialogue imbriquées et configuration rapide du modèle
Partage des paramètres de simulation avec @RISK, évitant l’entrée redondante des données. Accès à toutes les commandes du ruban @RISK. Application de tous les rapports et graphiques @RISK à la solution de RISKOptimizer
Configuration et édition de modèle rationalisée
Précision du modèle par représentation de pratiquement tous les facteurs incertains
La méthode de résolution optimale de différents types de problèmes est toujours disponible
Spécification d’incréments (lots de 10, par exemple) au sein des plages de cellules ajustables, pour améliorer la précision de nombreux types de modèles. L’approche accélère aussi l’optimisation
Suivi d’état et commandes d’exécution pratiques
Suivi de la progression vers les solutions optimales
Les graphiques @RISK actualisent la meilleure solution en temps réel, à mesure de l’exécution de l’optimisation
Identification de la meilleure solution globale sans égarement dans les solutions locales « par escalade »
Le moteur OptQuest intègre la recherche tabou, les réseaux neuronaux, la recherche par dispersion et la programmation linéaire/avec nombres entiers en une seule et même méthode composée. L’approche produit – rapidement – d’excellents résultats sur de nombreux types de modèles
Économie de temps et amélioration de la précision par recours automatique au moteur le mieux adapté au modèle
Avec les modèles OptQuest, RISKOptimizer n’essaie pas les solutions qui n’obéissent pas aux contraintes et accélère ainsi l’optimisation. Les contraintes non linéaires sont également plus rapides.
Résultats d’optimisation rapides

Analysez vos solutions avec l’ensemble des graphiques, rapports et fonctions @RISK.
Visualisation instantanée des effets de trois solutions sur le modèle tout entier
Enregistrement et partage des données d’optimisation et de simulation
Définition d’un vaste éventail de paramètres par défaut applicables à tous les modèles
Automatisation et personnalisation de RISKOptimizer à travers une bibliothèque complète de commandes et fonctions VBA

 

Membre de DecisionTools Suite
RISKOptimizer fait partie de DecisionTools Suite Industrial, le kit Palisade complet de l’analyse du risque et de la modélisation décisionnelle. La série DecisionTools Suite se compose, notamment, des logiciels @RISK pour l’analyse du risque par simulation Monte Carlo dans Excel, BigPicture pour cartographie heuristique et exploration des données, PrecisonTree pour les arbres décisionnels, TopRank pour l’analyse d’hypothèses, et NeuralTools et StatTools pour l’analyse de données. RISKOptimizer peut être combiné aux programmes de DecisionTools Suite pour une perspective et une analyse plus approfondies. Par exemple :

RISKOptimizer et StatTools
Les résultats d’une prévision temporelle StatTools peuvent être soumis à l’analyse de RISKOptimizer, avec application de fonctions @RISK aux valeurs prévues et ajustement des facteurs contrôlables pour maximiser les bénéfices totaux.

RISKOptimizer et NeuralTools
La combinaison de RISKOptimizer et NeuralTools permet les prédictions en direct à chaque solution itérative.

» Plus d'infos sur The DecisionTools Suite

Économisez plus de 50 %
L'achat de DecisionTools Suite 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.

» Tableau de comparaison des prix

Licence et formation
RISKOptimizer est proposé sous différentes options de licence (entreprise, réseau et étudiants). Formation, consultation et ouvrages de référence spécialisés peuvent être joints au logiciel pour assurer que vous et votre personnel profitiez au maximum de votre investissement.

100 % Excel
L’optimisation et les simulations de RISKOptimizer se calculent intégralement dans Excel, avec l’aide d’un échantillonnage et de statistiques dont les preuves, après plus de 20 ans de succès, ne sont plus à établir pour Palisade. Palisade ne cherche pas à réécrire Excel dans un recalculateur externe pour plus de vitesse. Un simple recalcul d’une macro ou fonction non gérée ou mal reproduite peut changer considérablement les résultats. Où se produit-il, et quand ? RISKOptimizer : pour des résultats corrects et rapides !

Compatibilité Le logiciel @RISK et DecisionTools Suite est compatible avec toutes les versions 32 et 64 bits de Microsoft Windows XP à 10, Excel 2007 à 2016 et Project 2007 à 2016.

Compatible avec les versions 64 bits
La technologie 64 bits permet à Excel et aux logiciels DecisionTools d’accéder à bien plus de mémoire que jamais encore auparavant. Il en résulte la possibilité de modèles beaucoup plus vastes, sous puissance de calcul accrue.

 

Palisade Corporation
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Ithaca, NY 14850-3239
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