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20 janvier 2011 RP2E, Nancy, France CHUDAEV Anton Laure MOREL, Christian FONTEIX

PROPOSITION D’UN MODELE PROSPECTIF INTEGRANT DES ASPECTS MULTICRITERES POUR L’ESTIMATION DES VARIABLES A RISQUES LIEES AU DEVELOPPEMENT D’UNE COMPAGNIE METALLURGIQUE EN RUSSIE. 20 janvier 2011 RP2E, Nancy, France CHUDAEV Anton Laure MOREL, Christian FONTEIX. Sommaire Introduction

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20 janvier 2011 RP2E, Nancy, France CHUDAEV Anton Laure MOREL, Christian FONTEIX

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  1. PROPOSITION D’UN MODELE PROSPECTIF INTEGRANT DES ASPECTS MULTICRITERES POUR L’ESTIMATION DES VARIABLES A RISQUES LIEES AU DEVELOPPEMENT D’UNE COMPAGNIE METALLURGIQUE EN RUSSIE 20 janvier 2011 RP2E, Nancy, France CHUDAEV Anton Laure MOREL, Christian FONTEIX

  2. Sommaire Introduction Problématique Méthodologie Modélisation des ventes Modélisation des achats Modélisation de l’efficacité des stratégies Modèle de préférence : MAUT + Rough Sets Méthodologie générale : PARETO Conclusion Confidential

  3. INTRODUCTION L’objectif visé ici consiste à créer un modèle qui sert au developpement d’une entreprise siderurgique sur un marchéétranger. SIMULATEUR Stratégie de développement Enterprise sidérurgique Recommendation Conquête de nouveaux marchés Confidential

  4. 9% 35% 20% 8% 15% 2% 11% Comment gagner des marchés ? Problématique Quels produits ? Tableau de décisions : 3 produits + 3 zones 3 produits : Quels marchés ? 3 zones géographiques Residential Construction by Region in Russia Confidential

  5. Modèle DRSA Modèlisation des décisions humaines Modèlisation des achats Modèlisation des ventes ROUGH SETS MAUT Dominance de PARETO Optimisation multicritère Méthodologie de la démarche Recommendations Confidential

  6. Modélisation de marché ventes • 3 produits : • Poutrelles • ronds à beton • Fer en U • 3 zones / regions de Russie : • Centrale • Oural • Siberie Confidential

  7. Modélisation des achats • Achat : • Transport • Minerais de fer • Charbon • 5 regions de provenance : • Russie • Brézil • Chine • Asie • Australie Confidential

  8. Modélisation de l’efficacité des stratégies Entrées du modèle : Etat des marchés d’achats et de ventes Sortie du modèle : Resultat financier global Estimation de règles 2 critères majeurs ont été détectés: 1. Part du marché des poutrelles en Russie 2. Prix d’achat des matières primaires Confidential

  9. Utility p<1, peu exigent 1 P=1, neutre Fonction d’utilité p<1, exigent 0 1 Fi(x) Modèle de préférence : MAUT + Rough sets Modèlisation de décisions humaines ! Multi Attribute Utility Theory: L’importance relative des critères qui est définie par le poids du critère i : Confidential

  10. Front de PARETO Rang par MAUT Méthodologie générale – tri PARETO Suite à l’utilisation de 2 modèles de preferences (MAUT et Rough Sets) nous avons obtenu 2 classements de stratégies. Il faut les comparer ! Donc, on fait un tri de PARETO. (Recherche de stratégie non-dominées) Rang par Rough Sets Confidential

  11. Conclusions • Méthode nouvelle de détermination de stratégie d’entreprise : • - association de techniques complémentaires (data mining, • stratégie d’évolution, aide à la décision multicritère…) • - application de la dominance de PARETO aux rangs de • classement par MAUT et ROUGH SETS • Prise en compte de la réaction de concurrents dans les modèles de • marché • Résultats intéressants pour ArcelorMittal Confidential

  12. Confidential

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