Avec l’explosion de la puissance informatique, le grand public dispose désormais d’outils aptes à résoudre des problèmes complexes, auparavant hors de portée des non-spécialistes. Le tableur notamment est particulièrement adapté à la modélisation et à la simulation de nombre de problèmes quotidiens de décision. En parallèle, le décideur est confronté à un environnement en évolution rapide, où la décision éclairée est une condition de succès. Face à une avalanche de données, il est le plus souvent amené à sélectionner intuitivement celles qui sont susceptibles de l’aider à anticiper les conséquences de ses décisions.
Cet ouvrage se propose de présenter les principales méthodes d’aide à la décision et d’en montrer la mise en oeuvre avec le tableur. D’une difficulté progressive, l’ouvrage introduit à la modélisation et à la simulation pour la décision avant de présenter les outils dédiés à différents types de problèmes (prévision, optimisation, théorie des jeux, arbres de décision, files d’attente, etc.). Chacun des domaines est introduit par une présentation théorique dont les éléments mathématiques plus avancés sont traités à part, afin que la lecture n’en soit pas indispensable pour la mise en oeuvre des modèles. On montre ensuite à travers des exemples concrets comment implémenter les outils correspondants avec un tableur (Excel, OpenOffice ou Gnumeric). Le lecteur disposera ainsi d’une boîte à outils qu’il pourra aisément réutiliser dans son propre contexte.
Cet ouvrage est destiné aux étudiants en sciences de gestion et en sciences sociales (économie, sociologie), aux décideurs en entreprise (dirigeants et cadres), et aux élèves-ingénieurs ayant à suivre un module de décision.

On trouvera sur ce site l'ensemble des feuilles de calcul utilisées dans le livre.

Jean-Philippe Rennard est docteur en économie et informaticien. Il est notamment l’auteur d’un ouvrage de référence sur la vie artificielle (Vuibert). Actuellement Professeur à Grenoble École de Management et Doyen du corps professoral, ses travaux portent essentiellement sur l’utilisation des algorithmes biomimétiques en économie et en gestion.

Marc Humbert est ingénieur et docteur en informatique. Professeur à Grenoble École de Management depuis 1984, il enseigne les systèmes d’information et les modèles mathématiques pour la décision. Auteur d’un ouvrage de référence sur les bases de données, il travaille actuellement dans le domaine du e-learning.

Raffi Duymedjian est enseignant chercheur, professeur associé à Grenoble École de Management, responsable du département de formation et de recherche Management et comportements. Titulaire d’un diplôme d’études supérieures commerciales, administratives et financières de l’ESC Grenoble et d’un DEA en Génie industriel de l’École nationale supérieure de génie industriel. Ses enseignements portent sur le knowledge management et les méthodologies du raisonnement. Ses recherches se focalisent sur le bricolage comme modalité d’innovation incrémentale.