Les systèmes d’aide à la décision (SIAD ou DSS pour « Decision Support System ») peuvent être classés en trois catégories qui se distinguent par l’échelle de temps comme par l’envergure de la décision :

– le SIAD opérationnel évite la surcharge mentale de l’opérateur en lui proposant des solutions permettant de faire face rapidement à des situations complexes (exemple : le SIAD du « quart opération » d’un transporteur aérien qui propose, en cas d’incident, des solutions pour le reroutage ou le remplacement des avions et des équipages). Cet automate, qui relève des systèmes experts, n’équipe que ceux des opérateurs qui peuvent avoir à résoudre des problèmes très difficiles sous la contrainte de l’urgence.

– le SIAD de gestion présente aux responsables opérationnels les indicateurs et alarmes quotidiens utiles au pilotage du travail des opérateurs ou des services de police et de secours. Un SIAD de gestion équipe, ou devrait équiper, chacun des processus de production et des autorités administratives.

– le SIAD stratégique présente aux dirigeants des séries chronologiques mensuelles ou des camemberts éclairant l’efficacité et le positionnement de l’entreprise ou de l’administration (résultat, part de marché, tendances). Il fournit au comité de direction une évaluation partagée et précoce des indicateurs essentiels.

Un système d’aide à la décision (DSS) passe au crible et analyse des quantités massives de données, compilant des informations complètes qui peuvent être utilisées pour résoudre des problèmes et prendre des décisions.
Les méthodes d’aide à la décision utilisant l’intelligence artificielle sont généralement basées sur les systèmes experts, les réseaux de neurones et les systèmes multi-agents par exemple. Cette méthode est de plus en plus utilisée dans certains domaines particuliers, où la résolution des problèmes est intégralement fondée sur les techniques de l’IA.

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L’utilisation des techniques d’IA dans les systèmes d’information de gestion a une longue histoire – en effet, des termes tels que « systèmes basés sur les connaissances » (KBS) et « systèmes intelligents » sont utilisés depuis le début des années 1980 pour décrire les composants des systèmes de gestion. Des exemples de systèmes d’aide à la décision intelligents spécialisés incluent les systèmes de fabrication flexibles (FMS), des systèmes intelligents d’aide à la décision marketing et des systèmes de diagnostic médical.

Dans l’idéal, un système intelligent d’aide à la décision devrait se comporter comme un consultant humain : soutenir les décideurs en rassemblant et en analysant les preuves, en identifiant et en diagnostiquant les problèmes, en proposant des pistes d’action possibles et en évaluant les actions proposées. Le but des techniques d’IA intégrées dans un système d’aide à la décision intelligent est de permettre à ces tâches d’être exécutées par un ordinateur, tout en imitant au plus près les capacités humaines. De nombreuses implémentations DSS sont basées sur des systèmes experts, un type bien établi de KBS qui code les connaissances et émule les comportements cognitifs des experts humains en utilisant des règles de logique de prédicat, et se sont avérées plus performantes que les experts humains originaux dans certaines circonstances.

Les systèmes experts sont apparus comme des applications pratiques dans les années 1980, sur la base de recherches en intelligence artificielle effectuées à la fin des années 1960 et au début des années 1970. Ils combinent généralement la connaissance d’un domaine d’application particulier avec une capacité d’inférence pour permettre au système de proposer des décisions ou des diagnostics. Une gamme de techniques d’IA telles que le raisonnement basé sur des cas, des ensembles approximatifs et une logique floue ont également été utilisées pour permettre aux systèmes d’aide à la décision de mieux fonctionner dans des conditions incertaines.