Dans le monde d'aujourd'hui, Analyse décisionnelle des systèmes complexes est un sujet qui a acquis une grande pertinence dans divers domaines. Que ce soit dans le domaine politique, social, scientifique ou technologique, Analyse décisionnelle des systèmes complexes a réussi à capter l'attention d'un grand nombre de personnes à travers le monde. Son influence est si importante que son impact s'est fait sentir dans différents aspects de la vie quotidienne, générant des discussions, des débats et des réflexions autour de son importance et de ses implications. Dans cet article, nous explorerons plus en détail le rôle de Analyse décisionnelle des systèmes complexes aujourd'hui, en analysant ses différentes facettes et en essayant de comprendre comment il en est venu à occuper une place aussi importante dans la conversation publique.
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 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[1] - sont modélisées selon l'ordonnancement des décisions et non selon le simple agencement des fonctions[2]. 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.
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[3] de l'activité des organisations qui n'étaient pas traités par la modélisation traditionnelle[4] comme :
Cette approche, qui place l'action humaine au premier plan[8], est structurée en activités à différents niveaux hiérarchiques[9]. Chaque activité y représente un centre élémentaire de prise de décisions et peut, dans la réalité, être pilotée par une machine ou un homme. Cette approche dans la modélisation de prise de décision est également la base conceptuelle d'autres méthodes similaires[10],[11],[12], qui sous-tendent des architectures multi agents ou neuro-symboliques (en IA) . L'activité se retrouve donc à l'intersection de deux boucles de régulation et dispose d'une double nature[13] : elle est un moyen dont le comportement est stimulé par les objectifs qui lui sont assignés du niveau supérieur ; elle représente la source des objectifs propagés avec les décisions vers son processus. L'activité - à son niveau d'abstraction - contrôle et valide l'évolution du Processus, elle-même étant contrôlée par le niveau supérieur. L'organisation dans son ensemble est vue comme une hiérarchie opérationnelle d'activités.
Elle permet donc d'adapter le Système d'information à l'Organisation et non l'inverse, comme on l'a souvent constaté avec les progiciels de gestion intégrés, notamment sous la contrainte du passage à l'an 2000. Elle favorise l'analyse des spécificités du marché par la veille (opportunités et menaces), et développe l'avantage concurrentiel de l'organisation (sa spécificité auto-référentielle).