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UNIVERSITE NATIONALE DU BENIN 3ème Année de Sciences Economiques FACULTE DES SC

UNIVERSITE NATIONALE DU BENIN 3ème Année de Sciences Economiques FACULTE DES SCIENCES JURIDIQUES Option : Sciences de Gestion ECONOMIQUES ET POLITIQUES (FASJEP) Filières : Toutes __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ TECHNIQUES QUANTITATIVES APPLIQUEES A LA GESTION (Recherche opérationnelle – Quantitatve management) Introduction aux Techniques Quantitatives de Gestion Titre 1: Programmation Linéaire (PL) Titre 4 : Phénomènes d’attente Chapitre 1 : Introduction à la Programmation Linéaire (PL) Chapitre 1 : Introduction aux phénomènes d’attente Chapitre 2 : Résolution manuelle des programmes linéaires Chapitre 2 : Etude générale des phénomènes d’attente Chapitre 3 : Résolution informatique Chapitre 4 : Dualité et Compléments Titre 2 : Théorie des Graphes (Théorie des Réseaux) Titre 5 : Gestion des stocks Chapitre 1 : Eléments fondamentaux de la théorie des graphes Chapitre 1 : Introduction à la gestion de stock Chapitre 2 : Méthodes d’ordonnancement Chapitre 2 : Formalisation du coût de gestion de stockage Chapitre 3 : Problèmes d’affectation Chapitre 3 : Gestion du stock d’un produit Titre 3 : Théorie des Jeux CONCLUSION : Limites des méthodes quantitatives et perspectives Chapitre 1 : Notion Générales Chapitre 2 : Jeux de deux personne à somme nulle Chapitre 3 : Choix d’un critère dans l’incertitude Document disponible sur internet à l’adresse ci-dessous http://www.softlabo.org/TheMag/Cours/TQAGSE3.PDF Disclaimer : Ce document et fourni « tel quel ». Des mises à jour peuvent être disponibles. __________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ © 1996 - Magloire LANHA Techniques Quantitatives Appliquées à la Gestion Page 2 ______________________________________________________________________________________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Université Nationale du Bénin (UNB) Faculté des Sciences Juridiques Economiques et Politiques (FASJEP) © 1996 - Magloire LANHA SYLLABUS I - OBJECTIF I - 1 Objectif Général Le cours de Techniques Quantitatives Appliquées à la Gestion a pour objectif général de systématiser le raisonnement de l’étudiant dans la prise de décision de gestion. Il s’agit de : - modéliser le processus de décision - de déterminer les outils appropriés - de résoudre le problème de gestion - de commenter la solution en précisant ses limites. Le flou artistique ou flair qui présidait à la prise de décision est ainsi supprimé, sinon minimisé grâce à une exploration systématique des opportunités et leurs conséquences. Même en avenir incertain, le gestionnaire dispose de moyens qui lui permettent de prendre une décision éclairée par la connaissance des états de la nature et des coûts d’opportunités de la décision. I - 2 Objectif Spécifique L’objectif spécifique est la maîtrise des outils modernes utilisés dans la résolution des problèmes de gestion dans l’entreprise. Ces outils sont classés selon le genre de problème. L’objectif spécifique de chaque chapitre est précisé au début du cours. Il s’agit de : - détecter les types de problèmes dont la formalisation nécessite l’outil développé dans le chapitre, - étudier les fondements théoriques de l’outil - appliquer l’outil sur un ou plusieurs exemples détaillés - faire une ouverture sur les problèmes ou solutions connexes. II - METHODOLOGIE D’ENSEIGNEMENT Chaque cours est organisé en 5 parties 1 - Présentation du concept et de ses fondements théoriques 2 - Un exemple introductif pris dans le domaine de la gestion 2 - Un exemple approfondi ou complexe 4 - Compléments théoriques et autres voies de recherches 5 - Exercices non corrigés à titre d’entraînement à la modélisation et à la prise de décision. Les étudiants recevront des polycopiés du cours. L’essentiel sera présenté au tableau par le professeur. Les étudiants pourront poser toutes les questions qui leur semblent utiles pour maîtriser les concepts. Au début de chaque cours, une séance d’une dizaine de minutes sera réservée pour des questions ponctuelles sur le cours précédent. Une séance de TD est prévue après 3 séances de cours soit une fois par mois. Les étudiants auront reçu les exercices à l’avance et les auraient traités dans un cahier d’exercice. La présence aux cours et aux TD est vivement recommandée, mais demeure facultative. III - EVALUATION L’évaluation est faite conformément aux règles en vigueur à la Faculté. L’examen sera fait à l’écrit sur des copies anonymes. IV - CONTENU DU COURS (Cf. ci-après) V - BIBLIOGRAPHIE (Cf. ci-après) Techniques Quantitatives Appliquées à la Gestion SE 3 -Gestion Page 3 _________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Université Nationale du Bénin (UNB) Faculté des Sciences Juridiques Economiques et Politiques (FASJEP) © 1996 - Magloire LANHA - BIBLIOGRAPHIE 1 - Ouvrage récapitulatif (Ouvrage de base) - AZOULAY P., DASSONVILLE P., Recherche Opérationnelle de Gestion, Collection Themis-Gestion, Presses Universitaires de France (PUF), Paris 1976, Tome 1 : Recherche opérationnelle en environnement certain Tome 2 : Recherche opérationnelle en environnement incertain 2 - Ouvrages de Recherche Opérationnelle et de mathématiques économiques - ARCHER J., GARDELLE J., Programmation Linéaire, Dunod Décision, 1983 - AXELROD Robert, Donnant Donnant : Théorie du Comportement coopératif, Nopuveaux Horizons/Odile Jacob, Paris 1992 - BRABB Georges J., Introduction to Quantitative Management, Holt, Rinehart and Winston, New York 1970 - CHIANG Alpha C., Fundamental Methods of Mathematical Economics, McGraw- Hill, New-York, 1984, Programmation mathématique (Part.6 ) : Programmation Linéaire (Ch.19), - DEBAZEILLE Gérard., Exercices et Problèmes de Recherche Opérationnelle, Dunod, Paris 1976 - FOURASTIE Jacqueline, Exerces de mathématique appliquées à l’économie avec solutions et rappels de cours, Collection «Module», DUNOD, 3ème édition, Paris 1987 - GOUJET C., NICOLAS C., Mathématiques appliquées : Probabilités - Initiation à la Recherche Opérationnelle, Collection BTS Comptable - IUT de Gestion - HELARY J.M., PEDRONO R. , Recherche Opérationnelle, Exerces corrigés, Hermans, Paris, 1983, - KAUFMANN A. FAURE R., Invitation à la recherche opérationnelle, Dunod Entreprise, Paris 1987 - THIREZ Hervé, Initiation au Calcul économique, Collection Economie-Module, DUNOD, Paris 1984 - THIREZ Hervé, Comprendre et Utiliser les modèles de gestion Collection Décision-Gestion, DUNOD, Paris 1986 - THIMONIER Claude, Cours de Mathématiques, Expertise comptable, nouveau régime (DPECF-DECF) - BTS Comptabilité Gestion - BTS Services informatiques Editions Scientifiques et Juridiques Paris 1999 - VARIAN Hal R., Introduction à l'analyse microéconomique, Nouveaux horizon/De Boeck Université, Bruxelles 1992 (Chapitre 26 - La théorie des jeux 3 - Ouvrages de gestion appliquant les techniques quantitatives - BARBOT A., GOURVEST A., Préparation au DECF, Epreuve N° 7, : Contrôle de gestion, Exercice, Vuibert Compta, Vuibert, Paris 1990, 189 pages. Chapitre 3 : Le simplexe - DARBELET M., et LAUGINIE J.M., Economie d’Entreprise, Enseignement supérieur, Foucher, Paris 1988 Tome 1 : Programmation linéaire, Théorie des graphes (décisions séquentielles) Tome 2 : Chapitre 5 : Les outils d’aide à la décision : Théorie des graphes (décisions séquentielles), Analyse multicritère, Décision en avenir incertain - KOUPHIN C., LANHA M., Comptabilité Analytique d’Exploitation et Gestion Prévisionnelle, Cotonou, 1991 : Cas N° 11 : Budget flexible : Aide à la décision, Cas N° 14 : Coût marginal, Cas N° 19 : Budget de Production - Programmation linéaire, Cas N° 20 : Budget des investissements, Evaluation multicritère, Cas N° 22 Etude économique et budgétaire des approvisionnements - VIZZAVONNA Patrice, - Tome 3 : Etudes de cas corrigés de Gestion financière et d’évaluation des entreprises, Atol, Paris 1992 Point mort, Seuil de rentabilité, Cas n° 6 Gestion de stocks : cas n°7,8,9 - Formule de Wilson, Intervalle de confiance Programmation linéaire : cas n° 18 - résolution graphique, cas n° 19 - algorithme du simplexe, Théorie des graphes : cas n° 21,22 - PERT Théorie de Jeux et de la décision : cas n° 20 - décision multi-hypothèses, cas n° 23 - Critères de Laplace (Espérance mathématique) de Wald (MaxiMin : critère “ pessimiste ” et MaxiMax : critère optimiste), de Hurwicz (Pondération), de Savage (MiniMax) 4 - Ouvrages informatiques - Louis ABRAHAM, Traitement des données au CPECEF, CLET-BANQUE, Paris 1986. Chapitre 5 : Tables de décision - FROT Pierrot, 3 Systèmes experts en Turbo Pascal Utile, SYBEX 1990 - REIX Robert, Informatique appliquée à la gestion, FOUCHER, PARIS 1990 Tome 2 - Arbre de décision (p.147) - Table de décision (p.150), Système Interactif d’aide à la Décision - SIAD (p.22) Techniques Quantitatives Appliquées à la Gestion SE 3 -Gestion Page 4 _________________________________________________________________________________________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________________________________________________________________________________ Université Nationale du Bénin (UNB) Faculté des Sciences Juridiques Economiques et Politiques (FASJEP) © 1996 - Magloire LANHA INTRODUCTION AUX TECHNIQUES QUANTITATIVES DE GESTION 1 - Nécessité des techniques Quantitatives en Gestion Le Gestionnaire est amené à prendre des décisions quotidiennement. Certaines concernent le court terme, d’autres le long terme. Celles-ci sont dites stratégiques. Les conséquences des erreurs de décision son graves. Décider de produire 100 unités de bien périssable alors que la quantité pouvant être vendue dans le temps de péremption est de : * 10 entraîne une perte de 90 unités non vendues * 1000 entraîne un manque à gagner ou coût d’opportunité de 900 unités non vendues. Cet exemple introductif montre qu’être en dessous peut être aussi grave qu’être au dessus de la “ bonne valeur ” dite valeur optimale. L’exemple expose aussi l’asymétrie entre selon la valeur décidée par rapport à la valeur optimale : alors que dans le premier cas il y a une perte financière réelle égale au coût de revient des 90 unités invendues, dans le second cas, la perte est “ psychologique ”, le bénéfice qu’on aurait pu gagner sur 900 unités. Cette asymétrie induit aussi des comportements “ prudent s” optimaux (Règle MiniMax en Théorie uploads/Management/ tqagse3.pdf