--- title: "Critères de prise de décision" source: "https://systems-analysis.info/int/Crit%C3%A8res_de_prise_de_d%C3%A9cision" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Critères_de_prise_de_décision" language: "fr" categories: - "Category:Decision theory" - "Category:Decision-making" - "Category:French" revision_id: 1356 wiki_created_at: 2026-09-06T22:47:27Z wiki_modified_at: 2026-09-06T22:47:27Z downloaded_at: 2026-09-07T22:45:39Z --- # Critères de prise de décision Les **critères de prise de décision** sont, en [théorie de la décision](https://systems-analysis.info/int/Th%C3%A9orie_de_la_d%C3%A9cision "Théorie de la décision"), des règles ou des méthodes formalisées utilisées pour choisir une stratégie optimale dans des conditions d'incertitude ou de risque. Ils permettent de systématiser le processus de sélection et de déterminer la décision préférable sur la base des données connues ou des hypothèses concernant l'environnement extérieur. ## Concepts fondamentaux - **Conditions d'incertitude** — une situation où l'issue exacte consécutive à une décision est inconnue et où les probabilités fiables des différents résultats ne sont pas disponibles. - **Conditions de risque** — une situation où les probabilités des différents résultats sont connues ou peuvent être raisonnablement estimées. ## Critères en condition d'incertitude - [Critère de Wald](https://systems-analysis.info/int/Crit%C3%A8re_de_Wald "Critère de Wald") : Orienté vers la maximisation du résultat minimal possible. Il représente une stratégie pessimiste de protection contre les pires scénarios. - Critère du maximax : Orienté vers le résultat maximal possible. Il représente une approche optimiste, misant sur le meilleur scénario. - [Critère de Hurwicz](https://systems-analysis.info/int/Crit%C3%A8re_de_Hurwicz "Critère de Hurwicz") : Un compromis entre optimisme et pessimisme. Le choix est déterminé à l'aide d'un coefficient d'optimisme, qui établit un équilibre entre les pires et les meilleurs résultats. - [Critère de Savage](https://systems-analysis.info/int/Crit%C3%A8re_de_Savage "Critère de Savage") : Minimise le regret maximal d'avoir pris une mauvaise décision. L'évaluation est basée sur la différence entre le résultat optimal et le résultat réel. - [Critère de Laplace](https://systems-analysis.info/int/Crit%C3%A8re_de_Laplace "Critère de Laplace") : Suppose que tous les résultats sont équiprobables. La stratégie choisie est celle qui a le plus grand résultat moyen attendu. ## Critères en condition de risque - [Critère de Bayes](https://systems-analysis.info/int/Crit%C3%A8re_de_Bayes "Critère de Bayes") : Basé sur la maximisation du résultat attendu, en tenant compte des probabilités connues ou estimées des résultats. Il est utilisé lorsque les probabilités sont connues de manière fiable. - Critère de Hodge-Lehmann : Combine l'approche de Wald et celle de Bayes. Il prend en compte à la fois le résultat minimal possible et la valeur moyenne basée sur les probabilités, avec une pondération définie. - Critère minimax bayésien : Appliqué en présence d'incertitude sur les probabilités. On choisit la stratégie qui minimise le pire risque attendu parmi toutes les distributions de probabilités admissibles. ## Choix du critère Le choix d'un critère dépend de : - la disponibilité des informations sur les probabilités, - l'attitude face au risque (tendance à l'optimisme ou au pessimisme), - des spécificités du problème. Dans des conditions d'incertitude totale, les critères de Wald, du maximax, de Hurwicz, de Savage et de Laplace sont les plus couramment utilisés. Dans des conditions de risque, les critères de Bayes, de Hodge-Lehmann ou le critère minimax bayésien sont préférables. ## Tableau comparatif | Critère | Conditions d'application | Type de résultat | Nature de la stratégie | Nécessite la connaissance des probabilités | Type d'optimisation | Méthode de calcul principale | Robustesse aux erreurs | |-------------------------------------------------------------------------------------------|----------------------------------------------------|----------------------------------------|-------------------------|--------------------------------------------|--------------------------------|--------------------------------------------------------------------------------|------------------------| | [Wald](https://systems-analysis.info/int/Crit%C3%A8re_de_Wald "Critère de Wald") | Incertitude totale | Résultat minimal | Pessimiste | Non | Maximisation du minimum | Choix de la plus grande valeur parmi les résultats minimaux | Élevée | | Maximax | Incertitude totale | Résultat maximal | Optimiste | Non | Maximisation du maximum | Choix de la plus grande valeur parmi les résultats maximaux | Faible | | [Hurwicz](https://systems-analysis.info/int/Crit%C3%A8re_de_Hurwicz "Critère de Hurwicz") | Incertitude totale | Pondéré entre le minimum et le maximum | De compromis | Non | Optimisation pondérée | Calcul de la moyenne pondérée entre le minimum et le maximum | Moyenne | | [Savage](https://systems-analysis.info/int/Crit%C3%A8re_de_Savage "Critère de Savage") | Incertitude totale | Regret maximal | Prudente | Non | Minimisation du regret | Construction d'une matrice des regrets et choix du regret maximal minimal | Élevée | | [Laplace](https://systems-analysis.info/int/Crit%C3%A8re_de_Laplace "Critère de Laplace") | Incertitude totale | Résultat moyen | Neutre | Non | Maximisation de la moyenne | Calcul de la valeur moyenne pour tous les résultats | Moyenne | | [Bayes](https://systems-analysis.info/int/Crit%C3%A8re_de_Bayes "Critère de Bayes") | Risque (probabilités connues) | Résultat attendu | Optimiste (rationnelle) | Oui | Maximisation du gain attendu | Calcul de l'espérance mathématique basée sur les probabilités | Moyenne | | Hodge-Lehmann | Incertitude partielle | Résultat combiné | De compromis | Partiellement | Optimisation combinée | Combinaison pondérée du minimum et de l'espérance mathématique | Moyenne | | Minimax bayésien | Incertitude partielle (doute sur les probabilités) | Risque attendu maximal | Pessimiste | Partiellement | Minimisation du risque maximal | Minimisation du pire risque bayésien parmi toutes les probabilités admissibles | Élevée |