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Outils et méthodes

Cross impact matrix

Ecrit par Bastien Stébé,

1) Définition

Les cross impact matrix (matrices d'impacts croisés) sont des tableaux à double entrée qui permettent, dans une liste d’évènements, d'évaluer l'impact d'un événement sur les autres.

2) Création et histoire

La méthode se base sur la question : est-ce que des prévisions peuvent être basées sur la perception des interactions futures entre différents évènements ?

Elle à été développée en 1966 par Theodore Gordon et Olaf Helmer. La première application de la méthode s'est faite dans un jeu promotionnel, nommé « Future » pour l'entreprise Kaiser Aluminum and Chemical Company. Le jeu consistait en un jeu de cartes décrivant chacune un évènement simple avec une probabilité qu'il se produise. Ensuite on lançait un dé icosaédrique (vingt faces) si le chiffre obtenu était plus élevé que la probabilité de la carte alors l’évènement se produisait et on retournait alors la carte.

Sur le dos de la carte était écrit le « cross impact » c'est à dire une phrase du type : « si cet évènement se produit alors la probabilité de l’évènement n augmente/diminue de x pour cent ». A la fin du jeu on disposait d'un tas d’évènements réalisés et un tas d’évènements non réalisés, qui correspondaient à un scenario. Ce dernier était en fait déterminé par les probabilités initiales et les « cross impact ».

Le jeu permettait aussi aux joueurs « d'investir » dans un évènement, afin de simuler un investissement en Recherche et Développement par exemple.

La méthode à été testée pour la première fois, informatiquement, en 1968 à l'University of California de Los Angeles, par Gordon et Hayward en utilisant le même principe que le jeu ci dessus.

3) De quoi s'agit-il ?

Cette méthode fait partie des techniques de prévision de type « cross systems ». C'est un outil dit systématique, il permet d'étudier l'influence des variables (ou évènements) d'un système sur lui même.

4) Dans quelles circonstances l'utiliser ?

Cette méthode doit être utilisée après avoir identifié les différentes variables du problème (souvent après un brain-storming). Elle est utile lorsque l'on veut étudier l'impact de chaque variable sur toutes les autre variables et lorsque l'on veut savoir quelle est la variable qui à le plus d'influence sur les système (donc les autres variables).

5) Courte description du principe de fonctionnement

La méthode se base sur quatre grandes étapes :

Étape 1 : il faut d'abord définir avec précision les variables que l'on veut. Elles doivent absolument être pertinentes, sinon on se retrouve avec à faire des tableaux gigantesques. On doit donc réduire le plus possible les variables

Étape 2 : Étape 1 :Étape 2 ensuite pour chaque variable on attribue une probabilité P(n) qu'elle se produise (indépendamment des autres).

Étape 3 : on remplit le tableau suivant :

Si cet événement se produit :	Alors la nouvelle probabilité de ces évènements sera :
Si cet événement se produit :		Évènement 1	Évènement 2	Évènement 3	Évènement 4
Évènement 1	P(1)		B
Évènement 2	P(2)
Évènement 3	P(3)
Évènement 4	P(4)

(Les cases noires sont ignorées)

B étant la probabilité qu'a l’évènement 2 de se produire si l’évènement 1 se produit, cette probabilité est déterminée par l'utilisateur de la méthode selon sa perception. On procède ainsi pour toutes les cases laissées vides. Il peut bien sûr y avoir plus de quatre évènements.

Étape 4 : on somme les probabilités de chaque ligne, la ligne ayant le chiffre le plus élevé est la ligne de l'évènement le plus global du système, celui qui l'influence le plus. Notons qu'il faut calibrer la matrice avec des formules mathématiques (disponibles dans le pdf ci dessous), mais que des logiciels permettent d'automatiser la procédure.

6) Forces et faiblesses

Forces : cette méthode est simple à mettre en œuvre, de plus les évènements peuvent dans certains cas être apportés par une sondage ou un questionnaire. Elle permet également d'obtenir une bonne vision d'ensemble des variables d'un système.

Inconvénients : elle dépend entièrement du jugement de l'utilisateur, elle est donc très subjective. De plus elle reste incomplète puisque l'on néglige forcement des variables (par volonté de simplification ou parce qu'elles sont trop implicites).

7) Temps/Difficultés d'apprentissage

Cette méthode prend entre une demi-journée et une journée au groupe de travail, elle est relativement facile à appliquer. Mais ses résultats dépendent directement de l'expertise des utilisateurs.