- Arbre de décision
Tous nos conseils et modèles pour faire un arbre de décision
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Qu’est-ce qu’un arbre de décision ?
Un arbre de décision est un logigramme qui cartographie les actions et leurs résultats potentiels, attendus ou prédits. Il vous aide à faire les meilleurs choix pour atteindre vos objectifs.
Comme leur nom l’indique, les arbres de décision sont un outil d’aide à la prise de décision et sont utilisés de diverses manières, qu’il s’agisse de petits choix personnels ou de grandes stratégies commerciales et industrielles. Ils sont notamment utilisés en médecine, en finance, en informatique et dans d’autres domaines où la recherche est importante, mais les arbres décisionnels peuvent être utiles à pratiquement tout le monde, quel que soit le secteur.
Le modèle d’arbre de décision standard commence par une cause ou un objectif principal (appelé « nœud racine »), généralement situé dans la partie supérieure ou gauche du graphique, à partir de laquelle d’autres variables (« nœuds feuilles ») apparaissent et connectent (« branches »). Le graphique qui en résulte peut ressembler à un arbre inversé ou couché, selon l’emplacement du nœud racine.
Les arbres de décision utilisent des indicateurs visuels pour différencier les composants. Par exemple, les nœuds des feuilles sont représentés dans des contenants carrés ou rectangulaires (pour indiquer une décision ou une action à prendre), des cadres circulaires ou ovales (représentant un résultat ou une conséquence) ou des formes triangulaires (montrant la fin d’un fil).
Histoire des arbres de décision
Les chercheurs James N. Morgan et John A. Sonquist documentent pour la première fois l’utilisation d’un diagramme d’arbre de décision dans leur article de 1963 intitulé « Problems in the Analysis of Survey Data, and a Proposal », publié dans le Journal of the American Statistical Association (ASA).
Le graphique qu’ils ont créé dans leur recherche des déterminants de la condition sociale est considéré comme le premier algorithme d’arbre de régression, un type d’arbre décisionnel. Depuis lors, d’innombrables variations et améliorations du graphique de Morgan et Sonquist ont rendu les « decision trees » inestimables dans la recherche scientifique et au-delà. Aujourd’hui, les arbres de décision sont utilisés dans pratiquement tous les secteurs, sous leur forme graphique simple ou en tant qu’algorithmes complexes.
Arbre de décision ou logigramme ?
Un logigramme est un diagramme(s’ouvre dans un nouvel onglet ou une nouvelle fenêtre) visuel qui divise un processus, un concept ou un flux de travail en plusieurs étapes connectées entre elles, où un point mène directement au suivant.
Un arbre de décision est un type de logigramme qui guide les utilisateurs vers un plan d’action. Ses composants sont des variables liées à un objectif, telles que les étapes à suivre ou les résultats de la recherche. Un arbre décisionnel ne se contente pas d’expliquer un processus, mais conduit activement le public vers une action.
Le modèle de « decision tree » utilise également un ensemble de symboles standardisés dont un logigramme ordinaire n’a pas besoin. Ces symboles veillent à ce que les instructions soient fidèlement répliquées et contribuent à limiter les problèmes de communication.
Avantages des arbres de décision
Les arbres de décision présentent vos choix étape par étape. Ils peuvent vous aider à trouver le meilleur chemin pour atteindre votre objectif en associant chaque action planifiée à des résultats ou à des conséquences. Plus important encore, ils peuvent aider les autres à faire des choix dans le même scénario, même sans votre aide.
Clair et concis
Les arbres de décision présentent les variables en tant que causes et effets simples. Ainsi, si vous faites A, B ou C peuvent/doivent suivre. La prise de décision peut devenir plus facile et plus rapide en supprimant les informations inutiles et en établissant des liens directs entre deux variables. C’est pourquoi les arbres de décision sont couramment utilisés pour relayer les plans d’urgence.
Complet
Il n’y a pratiquement aucune limite aux arbres de décision : tant que vous pouvez connecter un résultat à une action, votre arbre peut avoir autant de branches que nécessaire. Cela signifie que vous pouvez tracer efficacement autant de résultats possibles ou attendus pour comprendre votre plan et tous ses risques, conséquences et opportunités.
Intuitif
La création, la lecture et la mise en œuvre des graphiques d’arbre de décision sont simples. Ils peuvent être dessinés à la main sur du papier, créés numériquement à l’aide d’un logiciel de productivité gratuit basique, ou créés en ligne à l’aide de modèles gratuits et de plateformes de création comme Canva.
Objectifs
Les arbres de décision sont conçus pour s’en tenir aux faits, un fait à la fois. Cela permet aux utilisateurs de disséquer et de décomposer des idées complexes en les réduisant à l’essentiel, ce qui facilite la comparaison et le contraste entre les éléments sans alourdir le processus. Les arbres de décision peuvent contribuer à réduire les préjugés et garantir que toutes les personnes contribuant à la décision voient les mêmes variables.
Universel et efficace
Tout le monde prend des décisions, c’est pourquoi tout le monde peut utiliser des arbres décisionnels. De votre vie personnelle à votre travail professionnel, les arbres de décision peuvent aider à simplifier les processus et même à effectuer de meilleurs choix.
Les arbres de décision peuvent vous faire économiser beaucoup de temps, d’efforts et d’argent en proposant un plan d’action clair et fixe ainsi que la possibilité de suivre les étapes à nouveau si nécessaire.
Exemples d’arbres de décision
Les arbres de décision peuvent être utilisés dans tous les scénarios, des situations ordinaires comme les options de restaurant pour sortir aux grands projets tels que les plans d’intervention en cas de catastrophe et la catégorisation des maladies.
Triage dans le secteur de la santé
Dans le secteur de la santé, les arbres de décision sont utilisés pour trier les patients et les prioriser en fonction de l’urgence de leurs besoins. Ils peuvent simplifier le processus de triage et permettre aux prestataires de services de santé d’agir de manière déterminée et efficace tout en fournissant une référence visuelle aux autres patients.
Un arbre de décision de triage imprimé aide les professionnels de la santé à se souvenir du processus, guide les patients et les visiteurs sur les protocoles de l’établissement et évite les malentendus potentiels, en particulier lorsque le personnel de la clinique ou de l’hôpital est très occupé.
Parcours d’achat en entreprise
Les entreprises peuvent utiliser des arbres de décision pour faciliter le parcours d‘achat de leurs clients en suscitant l‘intérêt aux bons points de contact et en leur communiquant les messages adéquats pour les convaincre. Il s’agit d’une stratégie répandue dans le domaine du marketing et de la vente, où l’entreprise peut adapter ses tactiques en fonction du comportement du client.
Par exemple, si un prospect s’inscrit à une lettre d’information, une entreprise peut interpréter cette inscription comme un intérêt marqué pour l’achat et envoyer des documents tels que des catalogues de produits ou une invitation à une consultation gratuite.
Interventions en cas d’urgence
Les arbres de décision sont des outils essentiels à la planification d’une catastrophe. Ils transmettent des informations importantes en cas d’urgence, comme des plans d’urgence, des chaînes de communication et des zones de sécurité. Ces documents peuvent également aider les gens à évaluer les risques d’une situation au moment où elle se produit, en particulier lorsque l’aide extérieure est, comme lors d’une catastrophe naturelle.
Symboles des arbres de décision
Le modèle d’arbre de décision comporte trois parties principales : le nœud racine, les branches et les nœuds feuilles. Dans le contexte formel, ces éléments suivent une conventions de style, chaque symbole ayant une signification particulière.
Nœud racine
Le nœud de base contient l’objectif principal d’un plan et est la source dont toutes les branches découlent. Il se trouve en haut ou à gauche du logigramme en tant que premier élément de l’arbre de décision.
Branch
Ces lignes ou flèches connectent les nœuds de l’arbre, de la racine aux nœuds feuilles, montrant la relation entre les variables.
Nœud feuille
Les nœuds feuilles enveloppent la fin des branches et représentent la prochaine étape du processus. Cela peut être le résultat d’une action ou d’une autre décision à prendre.
Nœud de décision
Les nœuds de décision sont des nœuds feuilles enfermés dans des cases carrées ou rectangulaires. Ces éléments indiquent une action ou une décision à prendre.
Nœud aléatoire
Les nœuds aléatoires sont représentés à l’intérieur de cercles ou sous forme oblongue, ce qui indique qu’il s’agit des résultats d’une autre variable.
Nœud de fin
Les nœuds de fin sont représentés sous forme de triangles, signalant la fin d’un fil. Ils peuvent contenir des informations, comme une décision finale à prendre, ou être vides pour montrer que rien ne suit ce chemin.
Branche alternative
Ces lignes résultent d’une autre branche plutôt que d’un nœud, indiquant une autre action ou un résultat d’une variable précédente.
Alternative rejetée
Ces marqueurs, généralement deux courtes lignes droites sur une branche, indiquent qu’un chemin particulier n’a pas été sélectionné ou n’est pas viable. Ils sont utilisés pour identifier les plans d’action qui ont échoué.
Arbres de décision en machine learning
Le concept d’arbre décisionnel simple réside au cœur des algorithmes d’apprentissage automatique modernes et complexes d’aujourd’hui. Depuis sa première version en tant que moyen simple de catégoriser des éléments similaires, l’algorithme a donné lieu à de nombreuses variantes sophistiquées, chacune conçues pour résoudre des problèmes spécifiques.
Les arbres de décision couvrent les types suivants :
Arbres de classification
Cet algorithme utilise une logique simple « oui/non » ou « si/autrement » pour analyser une requête et déterminer une réponse appropriée en fonction de conditions prédéfinies. Cette fonctionnalité est pratique pour le tri des stock, la délégation de tâches, l’organisation des fichiers et des données, et plus encore.
Arbres de régression
Les arbres de régression analysent les données passées pour générer de nouvelles informations, telles que les prédictions et les prévisions. Le concept d’arbre de régression a conduit à de nombreuses formes plus avancées d’algorithmes, notamment celles utilisées largement dans les technologies de la finance, de la recherche et de l’informatique, y compris les forêts d’arbres décisionnels et plus encore.
Les techniques suivantes utilisent plusieurs arbres de décision pour la classification ou la régression :
Forêts d’arbres décisionnels
Cet algorithme informatique combine plusieurs arbres de décision pour obtenir les résultats les meilleurs et les plus précis sur la base des données combinées.
Arbres boostés
Les arbres boostés, ou « boosted trees », sont une forme d’algorithme de régression dans lequel l’arbre apprend de son précurseur direct. Ils collectent les données de l’arbre de décision avant de s’appuyer sur ses résultats et d’améliorer ses conclusions sur la base des apprentissages de l’arbre précédent. Les arbres boostés peuvent continuellement améliorer la qualité et la précision de leurs résultats, bien que leur champ d’application soit beaucoup plus limité que celui des forêts d’arbres de décision et qu’ils ne puissent exploiter que les données de leur précédente version.
Arbres empaquetés
Les arbres empaquetés, ou « bagged trees », sont conçus pour réduire la variance des données. Ils le font en créant plusieurs nouveaux arbres à l’aide de sous-ensembles de données de source et en faisant la moyenne de leurs prédictions. Cependant, contrairement aux forêts d’arbres de décision, les arbres empaquetés collectent toutes les données d’une source plutôt que d’effectuer des sélections aléatoires. Le processus est alors plus long, plus lent et généralement moins fluide.
Comment faire un arbre de décision ?
Un arbre de décision va droit au but. En réalité, vous ne faites que dresser la liste de vos objectifs, de vos plans d’action et des résultats possibles de chaque étape. Que vous fassiez un diagramme à l’ancienne avec un stylo et du papier ou que vous codiez un algorithme d’apprentissage automatique, les principes sont les mêmes.
Pour mieux illustrer ce processus, imaginez que vous êtes une équipe de marketing chargée de promouvoir le nouveau produit de votre entreprise.
Dans tout exercice de planification, la première étape consiste toujours à définir un objectif. À ce stade, cependant, il se peut que vous deviez encore préciser les détails. Ce n’est pas un problème. Vous pouvez commencer avec une idée vague ou générique, et la peaufiner au fur et à mesure.
Dans notre exemple, imaginons que le grand objectif est de vendre 100 000 nouveaux articles. Vous utiliserez un arbre de décision pour déterminer votre stratégie marketing.
La prochaine étape consiste à dresser la liste des actions possibles qui vous aideront à atteindre votre objectif ou les résultats potentiels du plan. Pendant le processus de brainstorming, vous pouvez rédiger votre liste sur un côté, puis l’ajouter progressivement à l’arbre de décision au fur et à mesure.
Utilisez les symboles corrects pour montrer le type de variable en un coup d’œil :
- Carré ou rectangle Encadrez les éléments s’ils indiquent une action ou une décision à prendre, en indiquant un nœud de décision.
- Rond ou ovaleEntourez les résultats ou les résultats d’une variable précédente pour montrer que l’élément est un nœud aléatoire.
- Triangle Marquez la fin d’un fil avec un triangle ou un nœud de fin pour montrer que rien ne suit.
- Lignes droites Montrez le lien entre deux variables ou plus en les connectant avec des lignes droites.
- Pointes de flèche Indiquez une relation à sens unique entre les variables en ajoutant une pointe de flèche au point correspondant (par exemple : « Le point A mène au point B », indiqué par une pointe de flèche sur le nœud contenant le point B).
Pour notre équipe de marketing imaginaire, cela peut impliquer des choses comme « marketing pour les réseaux sociaux », « influencer marketing » ou « marketing événementiel ». Comme il s’agit d’actions, nous les placerons dans des cases pour représenter un nœud de décision.
En attribuant une valeur numérique à chaque élément de votre arbre de décision, vous pouvez évaluer l’objectif de chaque décision en fonction de leurs points accumulés. Les valeurs dépendront de vous. Par exemple, vous pouvez évaluer les éléments en fonction de leur coût (valeur plus basse = moins cher) ou de leur retour sur investissement (ROI) potentiel (chiffre plus élevé = plus de profit).
Dans notre exemple, nous examinerons les variables en fonction du coût (variable négative) et de l’impact (variable positive). Chaque millier d’euros dépensé pour notre campagne est comptabilisé comme 10 points en moins, tandis que chaque tranche de 100 000 clients potentiels que nous atteignons représente un 10 points en plus.
Notre campagne sur les réseaux sociaux nous coûtera 2000 € (-20) mais devrait atteindre 500 000 personnes de notre public cible (+50), ce qui nous donne un total de 30 points.
Vous pouvez continuer à ajouter des étapes (nœuds de décision) et des résultats (nœuds sûrs) au fur et à mesure de l’avancée de votre plan. Vous pouvez être très précis et dresser la liste de tous les plans d’action ou rester générique avec des variables de haut niveau. Il est essentiel de veiller à ce que l’arbre de décision soit lisible pour votre public, qu’il s’agisse uniquement de vous et de votre équipe ou de parties prenantes telles que les dirigeants et les investisseurs.
L’arbre de décision de votre équipe marketing aura deux versions : l’arbre détaillé et complet que vous utiliserez en interne et la version plus simple à partager au reste de l’entreprise pour obtenir leur soutien.
Dans la version interne, il faudra répertorier chaque élément utilisé dans chaque stratégie et les résultats attendus, y compris les coûts, les bénéfices, la réception du public, les risques concurrentiels et bien plus encore. Dans la version externe, vous présenterez une stratégie de haut niveau avec seulement les actions clés en se concentrant sur le budget et le retour sur investissement du plan.
Lorsque toutes les variables ont été représentées, vous pouvez faire le point sur votre arbre de décision afin de déterminer les voies qui vous donneront les meilleurs résultats par rapport à votre objectif principal et aux obstacles et problèmes potentiels.
Pour nos marketeurs hypothétiques, votre campagne sur les réseaux sociaux vous a permis d’en avoir plus pour votre argent (score total élevé), tandis que votre stratégie d’influence n’a pas été aussi performante (score total faible). Par conséquent, vous devriez concentrer vos efforts sur les réseaux sociaux pour promouvoir vos produits.
Une fois votre « decision tree » créé, partagez-le avec votre équipe et vos parties prenantes pour vous assurer qu’il n’y a pas de lacunes dans le processus de planification. Prévoyez le temps nécessaire pour les remarques et les révisions avant, pendant et après la mise en place du plan.
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Un arbre de décision bien réalisé peut vous aider à faire de meilleurs choix plus rapidement et plus efficacement. Plus les décisions à prendre sont importantes, plus l’impact d’un bon arbre de décision peut être considérable pour vous, votre équipe ou votre organisation.
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Tout ce dont vous avez besoin pour un arbre décisionnel
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Arbre de décision : les bonnes pratiques à suivre
Les arbres de décision peuvent vous aider à envisager autant de scénarios que possible pour concevoir le meilleur plan possible pour vos objectifs. Suivez ces bonnes pratiques pour créer un « decision tree » clair et complet qui guide efficacement vos décisions.
Commencez avec une ébauche d’idée
Même les plus grands arbres étaient autrefois de minuscules jeunes pousses. Votre arbre de décision est pareil. Commencez par votre objectif principal et ajoutez progressivement des décisions ou des résultats au fur et à mesure. Il n’y a pas de raison d’ajouter cinq dizaines de branches en même temps. Il est préférable de commencer par quelques-uns des scénarios les plus probables et de partir de là. Cela rendra votre plan plus clair et vous évitera de vous sentir submergé.
Laissez-le pousser
Une fois que vous avez une meilleure idée de votre plan, vous pouvez commencer à intégrer plus de détails dans votre arbre de décision. Vous pouvez ajouter des étapes spécifiques ou développer les résultats attendus.
Utilisez des modèles pour vous faciliter la tâche. Canva dispose d’une riche collection de modèles d’arbres de décision entièrement personnalisables, pour que vous n’ayez pas à partir de zéro.
Axez-le sur des données objectives
L’attribution de données numériques à chaque feuille de l’arbre de décision est un excellent moyen de rendre votre jugement objectif. Dans la mesure du possible, utilisez des données pour étayer les valeurs, par exemple en attribuant une valeur plus élevée à vos repas ou restaurants préférés ou en donnant une valeur plus faible à une tactique de vente qui s’est avérée inefficace.
Pourquoi ne pas le rendre réplicable ?
L’objectif des arbres de décision est de rendre le processus de prise de décision aussi intuitif et automatisé que possible. Dans certains cas, ces étapes doivent pouvoir être répétées, par exemple dans le cadre de la recherche scientifique ou des interventions d’urgence. La meilleure approche consiste à rendre les étapes simples et intuitives et à les connecter avec des résultats clairs et concis.
FAQ
Commencez par une idée ou un objectif, connectez-les à une action ou un résultat, et développez-les si nécessaire. Un outil d’arbre de décision comme Tableaux blancs Canva vous permet d’utiliser des modèles personnalisables prêts à l’emploi pour simplifier le processus. Au lieu de dessiner manuellement des formes et des liens entre les variables, vous devez simplement saisir votre contenu et déplacer des éléments. Vous pouvez choisir parmi une variété de styles et de designs pour que votre arbre de décision reflète votre image de marque ou vos préférences personnelles.
Lire un arbre de décision est assez simple. Le nœud de racine représente l’objectif principal, qui se décline en actions et résultats potentiels. Il vous guide du point A au point B.
Les arbres de décision peuvent être utilisés pour les petites tâches quotidiennes comme pour les grands projets. Ils offrent une manière structurée d’évaluation des options personnelles, telles que l’analyse des avantages et des inconvénients de l’achat d’une nouvelle voiture, le paiement d’un emprunt ou un changement de carrière. Cette représentation visuelle permet de clarifier les choix et les résultats possibles, afin de faciliter une prise de décision éclairée.
Les arbres de décision améliorent la planification stratégique dans les entreprises en décomposant les objectifs et en les reliant aux risques, opportunités et actions potentiels. Ils peuvent également rationaliser les processus en automatisant les tâches répétitives telles que le classement des articles et des documents dans un logigramme référençable et partageable. Cela leur permet de réduire la charge de travail et d’assurer la cohérence entre les équipes.
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