Contenu
- Qu'est-ce qu'un arbre de décision ?
- Symboles clés de l'arbre de décision
- Avantages et inconvénients des arbres de décision
- Cas d'utilisation et applications empiriques
- Comment utiliser le modèle de l'arbre de décision ?
- Comment créer un diagramme d'arbre de décision avec un logiciel
- Conseils pour la création d'un arbre de décision
- Modèles de diagramme d'arbre de décision
- Conclusion
Qu'est-ce qu'un arbre de décision ?
Un arbre de décision est un diagramme utilisé par les décideurs pour déterminer le processus d'action ou afficher une probabilité statistique. Il constitue un moyen pratique et direct pour les gens de comprendre les choix potentiels de la prise de décision et l'éventail des résultats possibles en fonction d'une série de problèmes. Les arbres décisionnels commencent généralement par un seul nœud, puis se décomposent en nœuds supplémentaires pour montrer plus de possibilités (comme choisir les deux côtés d'une pièce de monnaie). La branche la plus éloignée de l'arbre représente le résultat final. Les décideurs finissent par peser chaque plan d'action en fonction des risques pour faire le choix final. De plus, un arbre peut être créé plus ou moins long selon les besoins.
Historique de l'arbre décisionnel
Le premier arbre de décision a été dessiné par l'Institut d'informatique de l'Université de technologie de Poznan en 1966. Par la suite, entre le début des années 70 et le milieu des années 80, plusieurs améliorations ont été apportées à la conception de l'arbre de décision jusqu'à ce que la version la plus efficace du diagramme soit préparée. Cette conception est maintenant utilisée par de nombreuses organisations de diverses industries à travers le monde.
Symboles clés de l'arbre de décision
Comprendre les symboles de l'arbre de décision vous aidera à lire facilement un arbre de décision, vous devez prêter attention aux nœuds et symboles suivants :
Quels sont les avantages et les inconvénients des arbres de décision
Un arbre de décision est nécessaire lorsqu'il s'agit de prévoir le résultat d'une action particulière. Par exemple, s'il y a plusieurs options, et que vous êtes censé choisir n'importe laquelle, c'est l'arbre de décision qui vous donne une idée claire de l'approche qui vous mènerait à quel type de résultat.
Cependant, comme c'est le cas pour tout, même de telles représentations ont leurs mérites et leurs démérites. Certains des avantages et inconvénients les plus évidents d'un arbre de décision sont abordés ci-dessous :
Avantages:
- Facilité de création
- Aucune normalisation n'est nécessaire
- Pas besoin de chiffres précis
- Facilité de lecture et de compréhension
- Outil de prise de décision efficace
Un arbre de décision est facile à créer car il ne nécessite pas de compétences techniques spécifiques ni de connaissances approfondies en algorithmes.
Lorsque vous préparez un arbre de décision, vous n'avez pas besoin de normaliser les entrées, et vous pouvez obtenir une prédiction optimale simplement en ajoutant des informations brutes.
Il n'est pas nécessaire d'avoir tous les chiffres et toutes les données précises sur le bout des doigts pour dessiner un arbre de décision. L'utilisation de valeurs génériques comme entrées vous donne une prédiction acceptable qui peut vous aider à procéder à l'approche la plus rentable.
Comme toutes les informations restent dans un langage simple, il est facile pour presque tout le monde de lire et de comprendre un arbre de décision et de développer la meilleure solution possible qui aide en outre à prendre une décision correcte. Il peut être facilement utilisé avec d'autres outils de prise de décision.
De grandes quantités de données peuvent être traitées dans une période spécifique lors de l'utilisation d'un arbre de décision. Les données qualitatives et quantitatives peuvent être traitées avec le modèle.
Inconvénients:
- Sensibilité
- Complexité
- Facteur temps
- Désavantageux sur le plan économique
- Inaccessibilité
Un arbre de décision est extrêmement sensible de telle sorte que même une modification mineure de l'entrée pourrait vous donner une prédiction entièrement différente et entraîner des changements considérables dans les résultats finaux.
Si vous essayez de préparer un arbre de décision détaillé, le graphique peut devenir très complexe. Avec l'augmentation des branches, les arbres de décision peuvent contenir trop de données inutiles. Par conséquent, les utilisateurs doivent ajuster la profondeur de l'arbre de décision en définissant la quantité maximale de nœuds ou en intégrant différents résultats.
Si vous n'utilisez pas un programme efficace comme EdrawMax, la création d'un arbre de décision peut prendre un temps considérable car de nombreux calculs sont à effectuer manuellement.
Puisqu'il pourrait y avoir plusieurs entrées et encore plus de situations possibles, préparer un arbre de décision et éduquer les autres sur le graphique peut prendre une bonne quantité de temps, ce qui vous coûte plus cher.
Parce qu'aucune spécificité n'est utilisée lors du dessin d'un arbre de décision, le résultat que vous obtenez pourrait être de nature vague et ne pourrait pas être entièrement fiable. En outre, vous êtes susceptible d'apporter des modifications régulières au diagramme lorsque vous commencez à travailler sur le projet de manière pratique.
Cas d'utilisation et applications empiriques
L'arbre de décision est utilisé dans presque tous les types d'industries. Le modèle d'arbre de décision a été utilisé en particulier dans les catégories suivantes :
Finances et gestion des affaires
Le modèle est enseigné aux étudiants en école de commerce et en économie. Les personnes ou les organisations peuvent également évaluer les coûts, les probabilités et les avantages en dessinant des arbres de décision. De plus, lorsqu'une banque accorde un prêt à ses clients, elle évalue la sécurité à l'aide d'une série de questions basées sur le diagramme d'un arbre de décision, notamment le revenu personnel, la vie professionnelle, les relevés de cartes de crédit, etc.
Apprentissage profond/apprentissage machine/programmation
Les arbres de décision peuvent également être utilisés pour construire des modèles de prédiction automatiques afin d'exploiter les données et d'évaluer les résultats de sortie multiples. Cette méthode est appelée apprentissage par arbre de décision. Dans ce cas, les nœuds représentent des données plutôt que des décisions. Parfois, les variables prédites sont des nombres réels, comme les prix.
Bioinformatique
Un arbre de décision peut aider à agréger différents types de données génétiques pour l'étude de l'interaction et de la similarité de séquence entre les gènes. Un exemple concret est que les chercheurs en cancérologie classent les maladies en différents types en observant les données des patients pour prévenir les maladies. Dans ce cas, un arbre de décision est plutôt un outil de classification simple et utile.
Administration
Comme plusieurs décisions doivent être prises dans une organisation afin de maintenir le bon déroulement du flux de production, les cadres supérieurs et les personnes occupant des postes administratifs utilisent le plus souvent des arbres de décision pour évaluer la situation. Cela les aide en outre à adopter une approche appropriée dans le meilleur intérêt de l'entreprise.
Ventes et marketing
Pour toute entreprise, la vente d'un produit ou d'un service est le principal processus de survie, et il devient donc automatiquement important de préparer un plan marketing infaillible pour attirer le plus de clients possible. A l'aide d'un arbre de décision, les responsables marketing peuvent facilement évaluer quelle approche serait la solution la plus productive pour générer des fonds.
Fabrication
Plusieurs phases interviennent dans la préparation d'un produit complet. Alors que certains biens sont fabriqués en suivant une procédure spécifique qui ne peut être modifiée, il y a quelques éléments qui pourraient utiliser des méthodes différentes. Lorsqu'un arbre de décision est dessiné pour la fabrication de telles entités, il aide les ingénieurs à choisir la meilleure voie qui est bénéfique pour l'organisation.
Comment créer et analyser votre arbre de décision ?
Vous pouvez choisir de créer un arbre de décision à la main ou d'utiliser un facteur d'arbre de décision. Quelle que soit la méthode choisie, vous devez suivre les étapes 1, 2 et 3 ci-dessous. Nous utilisons ici un exemple simple pour vous montrer le processus global. Vous pouvez essayer vous-même pour des cas plus complexes en vous basant sur cet exemple simple ici.
Étape 1 : prendre votre décision initiale
Tout d'abord, vous devez commencer par prendre une décision spécifique pour votre diagramme, par exemple, choisir d'utiliser la technologie A ou B pour la production de votre nouveau téléphone portable. Une fois la décision prise, créez un petit carré sur le côté gauche de votre toile de dessin. Ensuite, tracez un certain nombre de lignes du carré vers le côté droit avec des étiquettes pour les autres résultats possibles. Dans notre exemple ici, vous pouvez ajouter le résultat d'un profit élevé ou faible.
Étape 2 : Ajouter les nœuds de chance/décision
Développez continuellement votre arbre de décision en insérant plus de nœuds de décision ou de nœuds aléatoires jusqu'à ce que chaque ligne atteigne un point final (c'est-à-dire qu'il n'y ait plus de choix à considérer). Laissez l'espace vide si le problème a été résolu et ajoutez des triangles pour indiquer les points d'arrivée. Incluez la possibilité de chaque résultat si vous voulez analyser les options numériquement.
Dans l'exemple ci-dessus, la possibilité d'utiliser la technologie A et de réaliser un profit élevé est de 60 %, et de 40 % pour un résultat à faible profit. La possibilité d'utiliser la technologie B avec un résultat de profit élevé est de 70%, et de 30% pour le résultat de profit faible. Vous devez également prédire le résultat le plus possible pour chacun des points finaux. Par exemple, dans notre exemple, le résultat d'un bénéfice élevé après l'utilisation de la technologie A est de 400 000 $.
Étape 3 : Évaluer votre arbre de décision
Il est maintenant temps d'analyser votre arbre de décision. Il suffit de multiplier la valeur des résultats par leur possibilité. Faites ensuite la somme de la valeur totale de chaque nœud de droite à gauche sur votre diagramme d'arbre de décision pour comparer et prendre la décision finale. Voici notre exemple, le résultat du calcul est :
Étant donné que la somme des bénéfices de l'option A (320 000 $) est supérieure à celle de l'option B (255 000 $), en théorie, l'entreprise devrait choisir la technologie A comme décision finale. N'oubliez pas non plus que les préférences en matière de risque (risque faible ou élevé) du décideur peuvent également conduire à une conclusion finale différente.
Comment réaliser un diagramme en arbre de décision avec un logiciel simple ?
Commençons par télécharger un arbre de décision professionnel.
EdrawMax : meilleur créateur de diagrammes tout-en-un
- Outil polyvalent pour créer plus de 280 types de diagrammes et de conception de dessin.
- Une bibliothèque de symboles et de modèles riches à votre disposition.
- Interface glisser-déposer et facile à utiliser.
- Boîte à outils intelligente et dynamique pour personnaliser des détailles
- Compatible avec différents formats de fichier : Word®, Excel®, PowerPoint®, Visio®, PDF, image, etc.
- Pris en charge pour Windows, Mac et Linux.
100% sécurité garantie
L'étape générale est assez simple, même si vous n'avez pas d'expérience en matière de conception de diagrammes. Il suffit de suivre :
Étape 1 - Commencez votre travail
Ouvrez EdrawMax et allez dans "Modèles disponibles" - "Gestion de projet" - "Arbre de décision", puis double-cliquez pour ouvrir une nouvelle page de dessin. Vous pouvez également sélectionner l'un des modèles prédéfinis pour votre travail.
Étape 2 - Ajouter du contenu
Vous pouvez maintenant glisser et déposer quelques nœuds et symboles d'arbre de décision sur votre canevas de dessin pour construire votre structure. Insérez également les détails de description des possibilités et des branches si nécessaire. Étendez encore votre diagramme d'arbre de décision en ajoutant d'autres nœuds et branches jusqu'à ce que vous atteigniez les points d'extrémité finaux.
Étape 3 - Mettre en forme votre diagramme
Ensuite, vous pouvez choisir de modifier les couleurs par défaut, les tailles, le thème du diagramme, l'image d'arrière-plan et plus encore pour afficher une meilleure présentation visuelle. Lorsque vous avez terminé votre travail, vous pouvez exporter, imprimer ou partager vos fichiers en quelques clics seulement.
Faites un essai dès maintenant !
Maintenant, vous comprendriez sûrement tous les éléments clés de l'arbre de décision. Pourquoi ne pas essayer vous-même avec un logiciel à télécharger gratuitement ? Il suffit de cliquer sur un modèle prédéfini, puis de faire glisser et de déposer n'importe quels symboles et nœuds d'arbre de décision intégrés sur votre planche à dessin. N'hésitez pas non plus à modifier le thème du diagramme par défaut en fonction des outils de création automatique. Une fois votre travail terminé, exportez-le rapidement dans différents formats ou partagez-le sur Edraw team cloud pour en discuter avec votre équipe. Cliquez sur le téléchargement de la version PC et de la version Mac à la fin de cette page pour commencer dès maintenant.
Conseils pour la création d'un arbre de décision
Même si un arbre de décision normal n'est pas difficile à créer, les quelques conseils suivants suggérés par certains des professionnels expérimentés vous aideraient à dessiner le graphique d'une meilleure manière :
- Évitez d'ajouter trop d'entrées (situations) au diagramme car elles peuvent produire une sortie vague et peu fiable.
- Assurez-vous de placer les symboles à une distance suffisante les uns des autres afin que l'illustration reste spacieuse et qu'il y ait suffisamment de place pour y ajouter des descriptions.
- Utilisez des couleurs cohérentes tout au long de l'arbre de décision pour lui donner un aspect professionnel et digne de confiance.
- Il serait bon que vous puissiez utiliser un outil de diagramme efficace tel que Wondershare EdrawMax pour dessiner un arbre de décision. Faire cela vous permettrait non seulement de gagner du temps, mais aussi de prédire plus correctement la sortie.
- Assurez-vous de partager l'arbre de décision avec toutes les personnes directement ou indirectement impliquées dans le projet afin que tout le monde soit au courant de l'approche utilisée.
Modèles de diagramme d'arbre de décision
Imaginez que vous voulez essayer un nouveau logiciel de cartographie conceptuelle pour votre usage quotidien. Deux options s'offrent à vous : acheter un logiciel payant ou télécharger un logiciel gratuit. Pour la voie payante, vous pouvez choisir la marque de logiciel 1 ou 2, en paiement intégral ou en paiement mensuel avec des possibilités correspondantes (70% ou 30% dans notre exemple ici). Cependant, si vous voulez économiser de l'argent, vous pouvez choisir d'utiliser le logiciel existant, ou d'utiliser le logiciel payant de vos amis (ici soit celui de David, soit celui de Jake). Si David n'est pas occupé, vous aurez plus de chances (ici 75%) d'utiliser son logiciel. N'hésitez pas à cliquer sur l'image pour en voir plus et à télécharger le fichier original pour l'étendre en fonction de vos propres besoins.
Des modèles à télécharger gratuitement sont disponibles ci-dessous pour aider votre équipe à créer un meilleur diagramme d'arbre de décision. Cliquez sur l'un de leurs noms pour voir plus de détails.
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| Modèle simple | Modèle de demande pour l'industrie | exemple de décision de visite d'amis |
Conclusion
L'origine d'un arbre de décision remonte à l'année 1966, et au début des années 70 et au milieu des années 80, de nombreuses améliorations ont été apportées à cette structure. Bien qu'il soit possible de créer un tel diagramme manuellement, il serait bon d'utiliser un outil de diagramme prédictif tel que EdrawMax qui possède sa propre bibliothèque intégrée avec tous les symboles et icônes pertinents pour rendre votre processus de dessin facile et rapide. L'outil vous aide également à prévoir les sorties possibles afin que vous puissiez adopter l'approche la plus adaptée à vos besoins.
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