Proposition d un modèle multicritère de sélection de portefeuille de projets. Urli, Bruno 1 Leroy, Daniel 2 Naoum, Anouar 1

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1 Proposition d un modèle multicritère de sélection de portefeuille de projets Urli, Bruno 1 Leroy, Daniel 2 Naoum, Anouar 1 (1) Université du Québec à Rimouski (2) Université François Rabelais de Tours, France Introduction Dans les années 1980, le management de projet a connu un essor exceptionnel et un grand nombre d'entreprises ont adopté les principes et méthodes du management de projet. Ces méthodes (WBS, Gantt, PERT, cadre logique, ) s adressaient aux projets pris individuellement. Ce n est qu au début des années 90 (Leroy, 2004; Gareis, 1990; Turner, 1993) que la recherche va élargir ses investigations à l ensemble des projets en cours au sein d une organisation et que l on va s intéresser, outre la gestion performante de chacun des projets, à celle du portefeuille des projets considérés comme une unité de gestion globale, aux interactions et relations entre chacun des différents projets, tant en relation avec leur environnement respectif qu avec l organisation permanente. Ainsi, de nos jours, les organisations font face plus souvent qu autrement à de multiples projets à gérer et cette situation les place devant plusieurs défis. Comment être certain que les projets permettront d atteindre les objectifs stratégiques de l organisation? Est-ce que les ressources (financières, humaines ou matérielles) limitées sont allouées aux bons projets? Quels sont les projets à sélectionner, ceux à poursuivre ou ceux à stopper? La gestion de portefeuille de projets aborde ces questions et est devenu un thème majeur de recherche et d intérêt en management de projet. Cet intérêt peut être illustré par le nombre de publications scientifiques ou professionnelles qui traitent de management de portefeuille de projets (Figure 1) 1

2 Figure1. publications scientifiques et professionelles pour le thème project portfolio Les entreprises ont donc tout intérêt à recourir à la gestion de portefeuilles de projets et aujourd hui, de nombreuses organisations sont donc confrontées à ce problème de sélection de projets et d allocation des ressources pour construire un portefeuille de projets. De fait, cette étape de sélection est une des étapes du processus de gestion de portefeuille de projets représenté (figure 2) par le modèle de Archer et Ghasemzadeh (1999). Ce modèle est composé de trois phases qui sont la phase de considération stratégique, l'évaluation individuelle des projets et enfin, la sélection du portefeuille. Figure2. : La gestion de portefeuille de projets (Archer et al., 1999) 2

3 L étape de pré-analyse et d analyse individuelle des projets est réalisée lors des études de préfaisabilité et de faisabilité de chaque projet. L étape suivante est celle de sélection de portefeuille de projets et c'est à elle que nous allons nous intéresser par la suite. Ce problème de décision implique la plupart du temps des objectifs multicritères. Les propositions de projets sont donc évaluées en regard de critères multiples (souvent contradictoires) et dans la majorité des cas, seul un sous-ensemble des projets proposés peut être financé avec les ressources disponibles. Ce cadre décisionnel est connu sous l appellation MCC ou Multiple Criteria Capital Budgeting. Les problèmes de MCCB se rencontrent à la fois dans les organisations non lucratives, tels que les hôpitaux (Focke et Stummer, 2003), dans la gestion forestière (Martell et al., 1998) ou la gestion de maintenance des routes, de même que dans les organisations industrielles (Stummer et Heidenberger, 2003; Thizy et al., 1996). Il existe également, en regard de ce problème, toute une littérature consacrée à l utilisation des méthodologies multicritères pour l aide à la décision en analyse financière (Spronk et Hallerbach, 1997; Zopounidis, 1999; Hallerbach et Spronk, 2002; Steuer et Na, 2003). Cela dit, la gestion de portefeuille dans le domaine financier fait généralement intervenir des variables de décision continues (les projets peuvent être partiellement subventionnés) et est donc proche tout en étant différente du cadre des MCCB où les choix sont binaires (oui/non). Les modèles de sélection de portefeuille de projets (SPP) Beaucoup de travaux scientifiques ont été publiés ces trente dernières années et la majorité de ceux-ci traitent de sélection de projets (figure3) plus que de sélection de portefeuille de projets (l unité décisionnelle étant le projet ou le portefeuille de projets). C est pourquoi il y a une demande croissante envers des approches innovantes pouvant fournir un support aux gestionnaires de portefeuille de projets. 3

4 Figure3. Publications relatives aux thèmes project portfolio or project selection Un portefeuille de projets peut donc être défini comme «un ensemble de projets en concurrence» (Fernez-Walch, 2004). Il regroupe des projets dépendants les uns des autres par, les produits consommés ou fournis, les ressources mobilisées, les technologies ou les savoir-faire utilisés. La question posée concerne alors, pour une catégorie donnée de projets, le portefeuille à sélectionner (Cooper et al., 1997). La problématique de sélection peut alors se traduire, dans notre cas, de la façon suivante : Étant donné P = {p j, j =1,n} l ensemble des n projets retenus dans l étape d évaluation individuelle, C={c i, i=1,m} l ensemble des m critères d évaluation de la performance des projets et SP k, (un sous-ensemble parmi les 2 n parties de P), alors, l étape de sélection d un portefeuille de projets revient à rechercher le sousensemble SP k* qui contribue le mieux à l atteinte des objectifs associés aux critères retenus, tout en respectant les contraintes de ressources, voire de dépendance entre projets. Plusieurs facteurs contribuent à la complexité du problème de sélection de portefeuille de projets. Les projets peuvent être évalués en termes de critères quantitatifs (valeur actuelle nette, ventes, part de marché) et de critères qualitatifs (niveau de risque, compétences du personnel, impact environnemental, impact social). Les projets sont très souvent interdépendants (effets de synergie ou de cannibalisation) et une analyse des projets pris isolément peut conduire à un biais envers les projets plus risqués ou à long terme (Graves et Ringuest, 1999). Pour modéliser ces interactions entre projets, on recourt généralement au modèle développé par Schmidt (1993) et donc à des matrices d interactions dont la diagonale représente la contribution du projet seul et les valeurs hors diagonale représentent les 4

5 contributions dues à l interaction entre le projet i et le projet j. Ces contributions dues aux interactions peuvent être positives, négatives ou nulles. Ainsi, la valeur d un portefeuille donné sur un critère donné n est pas égale à la somme des valeurs sur le critère des différents projets car il faut y cumuler les effets des interactions entre les projets dudit portefeuille. Nous reprendrons d ailleurs cette modélisation dans ce travail. L incertitude et le risque peuvent également affecter les projets. Enfin, Le problème de sélection de portefeuille peut être statique ou dynamique. Pour les problèmes dynamiques, il y a, à différents moments dans le temps, des projets entamés, projets dits actifs, et un ensemble de propositions de projet, projets dits candidats. Cette situation est, dans la pratique, abordée par le recours à des méthodes ad hoc de gestion de portefeuille comme le stage-gate de Cooper et al. (1997). Si l'on s'intéresse au cas statique, on considère alors qu'au moment de la décision tous les projets sont candidats. La majorité des techniques proposées dans la littérature relèvent de ce cas qui correspond par exemple au problème de concours de subventions ou d appel de propositions de recherche. C est également le cas qui nous intéresse dans ce travail. Dans les 10 dernières années, des méthodes de sélection de portefeuille de projets (SPP) ont été proposées et on peut les catégoriser selon deux grandes approches (figure4). Définir les projets faisables 1 Tamisage Agréger tous les critères en un scalaire 2.1 Définir et analyser les portefeuilles efficaces Tamisage 1.2 Optimiser sous contraintes et définir le meilleur portefeuille 2.2 Choisir le portefeuille (rangement ou non) Analyser la sensibilité Figure4. Approches possibles pour les méthodologies de SPP 5

6 Dans une première étape, on procède à une analyse individuelle des projets, à partir de seuils sur les critères, et on réduit ainsi le nombre de projets pour la phase suivante. On peut recourir par exemple à une méthode de tri multicritère comme Electre-tri ou même une méthode de rangement comme Promethee. Dans une seconde étape, soit on conserve l'ensemble de tous les critères de sélection du projet soit on les agrège, au moyen d une fonction de valeur implicite ou explicite, en un scalaire qui sera le "score" du projet. Cette dernière approche (1) est la plus répandue car une fois que ce score est établi, alors on peut prendre en compte, dans un modèle d optimisation du portefeuille de projets (programmation linéaire ou goal programming en nombres entiers), toutes les contraintes de ressources, d interactions en projets ou autres contraintes pertinentes au problème. Différentes méthodes recourent à cette approche, on peut citer celles utilisant AHP et ILP, Electre-tri et ILP (Mavrotas et al., 2003), AHP et IGP (Lee et Kim, 2001), ou encore celle du point de référence de Stewart (1991). La seconde approche (2) ne fait pas de supposition sur les préférences des décideurs et consiste alors à déterminer l ensemble de tous les portefeuilles efficaces (non dominés), puis à explorer les portefeuilles efficaces afin de faire un choix ou un rangement de ceux-ci. La technique du branch-and-bound peut représenter une approche possible (Eilat et al., 2005), mais a pour limite le nombre de projets retenus dans cette étape. En effet, dans un cas où l on aurait N projets, il y aurait (2 N ) portefeuilles différents à évaluer et donc, à partir d un certain nombre de projets, cette approche devient lourde et alors le recours aux métaheuristiques apparaît intéressant. C est cette voie que nous avons choisie afin de fournir un support efficace et convivial pour la sélection de portefeuille de projets (SPP) et que nous présentons dans cette communication. Illustration de la démarche proposée Nous allons considérer 30 projets 1 de R&D, chacun de ces projets étant évalué (Annexe 1) par 3 critères : la contribution économique mesurée en terme monétaire, la 1 Exemple construit à partir du cas présenté par Eilat, H., Golany, B., Shtub, A., (2005). Constructing and evaluating balanced portfolios of R&D projects with interactions: A DEA based methodology, European Journal of Operational Research. 6

7 contribution scientifique et la contribution sociale, mesurées sur une échelle Par ailleurs, ces projets mobilisent des ressources humaines mesurées en équivalent temps complet (ETC) et des ressources matérielles mesurées en terme monétaire. Enfin, une probabilité de succès est également associée à chaque projet et cette probabilité sera utilisée pour calculer les valeurs espérées des critères. De plus, on ne dispose pas plus que de 300 ETC et de $ pour les ressources matérielles. Compte tenu des interactions possibles entre les projets, on dispose des matrices U1 et U2 pour les ressources, V1, V2 et V3 pour les contributions aux critères et enfin de la matrice P pour les effets sur les probabilités de succès (Annexe 2). Pour traiter ce problème de sélection de porte3feuille de projets, nous proposons une méthode de constitution de portefeuille de projets qui peut se décliner sous les différentes étapes représentées dans la Figure 5. Figure5. Étapes de la méthodologie de sélection de portefeuille de projets Étape 1. Étape de pré-sélection des projets Dans cette première étape, un tamisage est effectué afin de réduire la taille du portefeuille à comparer et aussi parce qu il n est pas utile de demander aux décideurs 7

8 d évaluer en profondeur des projets qui ne sont pas intéressant a priori. Pour ce faire nous avons utilisé une méthode multicritère de rangement nommée PROMETHEE 2, conscient que d autres méthodes pourraient être utilisée à cette étape (ELECTRE). De plus, plutôt qu une méthode de rangement, une méthode de tri multicritère pourrait être appropriée à cette étape. Les préférences des décideurs, en termes de critères, d importance relative des critères ou de seuils sont illustrées dans la table 1. Human Material Economic Scientific Social Function V-Shape V-Shape V-Shape V-Shape V-Shape Minimize Minimize Maximize Maximize Maximize Preference threshold Weight Projet Projet Projet Projet Table 1. Préférences des décideurs pour la méthode PROMETHEE En utilisant le logiciel DecisionLab, nous avons généré le graphe de surclassement partiel de la figure 6. On peut alors retenir les 15 projets qui rencontrent les préférences agrégées des décideurs. Les projets retenus sont (voir le rangement complet de la Figure7) les suivants : 2, 10, 6, 5, 13, 7, 3, 1, 8, 4, 14, 12, 11, 15, 9. 2 Decision Lab is a software based on the PROMETHEE method 8

9 Figure6. Rangement partiel des 15 premiers projets Figure7. Rangement complet des 20 premiers projets Decision Lab génère également un intervalle de sensibilité pour chaque critère permettant d appréhender la sensibilité du classement obtenu (Figure8). À l intérieur de cet intervalle sont indiquées les limites de poids de chaque critère pouvant être modifiées (toutes choses étant égales par ailleurs) sans provoquer d incidence sur le classement. Dans la recommandation finale, ces informations présentent un intérêt certain pour les décideurs en vue de choisir la meilleure action ou pour les rassurer dans le rangement obtenu. 9

10 Figure8. Stability intervals of the ranking Étape 2. La Constitution des portefeuilles de projets efficaces et faisables La deuxième étape de notre méthodologie consiste à générer l ensemble des portefeuilles efficaces et faisables tout en tenant compte des interactions possibles entre les projets. Concrétement, notre problème peut s écrire sous la forme d un programme multiobjectifs non linéaire en nombres entiers qui, en reprenant la terminologie de Eilat et al. (2005) de la table 2, peut s écrire : 'max'o rk,r = 1,..n st I ik R i,i =1,..m ' max' np j = 1 z jk np ( p jl z lk ) l = 1 o rj or j 1 np r + v ji i = 1 l = 1 p il z lk z ik, r = 1,.. n st z ' k U i z k R i, i = 1,.. m n m np R i o rj Number of criteria for a project/portfolio (objectives) Number of resources/input for a project/portfolio (constraints) Total number of projects Total amount of input/resource i available Expected score of project j for the criteria r given success 10

11 Iik O rk U i V r =(v r ji) P=(p ji ) z k Amount of input (resource) i required for portfolio k expected score of portfolio k for the criteria r given success Resource interaction matrix of input/resource i Value interaction matrix for the criteria r. The diagonal elements v r jj represent the value of criteria (r) for the individual project (j). The off-diagonal element v r ji represents the value interaction between projects (j) and (i) of output (r). Probability interaction matrix. The diagonal elements p jj represent the probability of success of each individual project (j). The off-diagonal element p ji is the marginal change in the probability that project (j) will succeed given that project (i) is undertaken. In general, P is not symmetric since project (j) may have greater impact on project (i) than vice versa. Vector that represents a particular selection of projects in portfolio k (z jk = 1 if project j is included in portfolio k, otherwise z jk = 0) Table 2: Nomenclature de Eilat et al. (2005) Ce problème est complexe (Annexe 3) car il comporte des non linéarités dans les fonctions objectifs comme dans les contraintes et beaucoup des variables sont des variables binaires (0,1). Ainsi, avec seulement 30 projets, il y aurait (Table3) une combinaison possible de portefeuilles différents. #projects #portfolio ,09951 E +12 Table3. Explosion combinatoire selon le nombre de projets Conséquemment, l utilisation de méthodes de résolution exactes devient impraticable et pour contourner ce problème, le recours à des procédures metaheuristiques devient presqu incontournable. Comme dans Urli et Terrien (2010), la métaheuristique SSPMO 3 a été utilise et les résultats obtenus se retrouvent dans la Table4. 3 See also Ana F. Carazo, Trinidad Gómez, Julián Molina, Alfredo G. Hernández-Díaz, Flor M. Guerrero, Rafael Caballero, Solving a comprehensive model for multiobjective project portfolio selection, Computers and Operations Research, Volume 37 Issue 4, April,

12 Project # Portfolio# Fréquence Table 4: Résultats de la métaheuristique SSPMO Resource Objective to maximise Portfolio# Human Material Economic Scientific Social ,3 217, ,6 196, ,6 274,5 171, ,7 252,8 201, , , ,6 294,3 154, , , ,9 239, ,3 211, , ,5 296,1 132, ,2 185,3 221, ,3 221, ,1 202,5 225, ,1 201,5 245 Table 5: matrice d évaluation des Portfolios non dominés Seulement 15 portefeuilles de projets non dominés ont été générés et le temps de calcul a été de 70 secondes. Si aucun portefeuille n atteint la limite de l intrant 1 (300 ETC), on constate que 6 portefeuilles nécessitent 60 k$ en intrant 2, soit la limite. On note 3 projets très 12

13 fréquents dans les portefeuilles. Il s agit des projets 2, 3 et 6 utilisés respectivement 12, 13 et 11 fois sur 15 apparitions possibles. Étape 3. La sélection des portefeuilles de projets Après avoir défini l ensemble des portefeuilles faisables et efficaces, l étape finale consiste à recommander, au comité de portefeuille ou aux décideurs, les meilleurs portefeuilles. Pour ce faire, nous proposons d évaluer ces portefeuilles selon deux grandes dimensions 4 : la centralité du portefeuille et la performance du portefeuille. Dans ce qui suit, nous allons proposer des mesures de ces dimensions de centralité et de performance. La mesure de la centralité d un portefeuille de projets Le concept de centralité des projets a été défini et publié par Liesiö et al. (2007) dans European Journal of Operational Research. Ce concept a été modélisé au moyen d un indice de centralité des projets ou «Core index». Ce «Core index» va calculer la fréquence avec laquelle un projet en particulier se retrouve dans l ensemble des portefeuilles non dominés. Un projet qui se retrouve dans un grand nombre de portefeuilles non dominés offre un potentiel intéressant aux décideurs en vue de constituer le portefeuille réalisable qui va respecter les contraintes en ressources. On parlera dans ce cas d un «projet central» d où la notion de centralité des projets. Le core index pour un projet (j), que l on écrit (CIj), représente donc le pourcentage de portefeuilles non dominés dans lesquels le projet (j) est inclus. L intérêt de l indice de centralité des projets, c est qu il permet d aussi d identifier les projets qui ne se retrouvent dans aucun des portefeuilles non dominés, les «exterior projects», et les projets qui se retrouvent dans quelques portefeuilles non dominés ou les «borderline projects». Les «core projects» ou «projets centraux» vont sûrement être recommandés aux décideurs alors que les «exterior projects» vont être rejetés. Maintenant, si la notion de centralité pour un projet existe, elle n existait pas pour un portefeuille et nous avons alors choisi de la définir, de manière analogue à la centralité d un projet. Nous proposons de définir l indice de centralité d un portefeuille (k), soit (CIk), comme la moyenne des indices de centralité des projets inclus dans le portefeuille (k)et de 4 It will be possible to add a third dimension to our analysis, the risk of the portfolio. In this case, our analysis will conduct to a decisional cube that could be presented to the portfolio committee. 13

14 ranger les portefeuilles selon cet indice (table 6). Autrement dit, et avec notre notation : # project # portfolio CI k , , , , , , , , , , , , , , ,63 CI j 0,53 0,80 0,87 0,40 0,33 0,73 0,20 0, ,53 0,07 0,33 0,20 0,07 Table 6. Indices de centralité des projets et des portefeuilles de projets Plus la centralité du portefeuille est grande, plus il est constitué de projets que l on retrouve dans beaucoup de portefeuilles de projets. À partir de cet indice de centralité, si l on avait à faire un choix parmi l ensemble des portefeuilles de projets efficaces, ce serait, dans l ordre, les portefeuilles ( ou 13 5 ou ) qui seraient proposés. Bien évidemment, au lieu de prendre la moyenne des indices de centralité des projets, un autre opérateur pourrait être choisi et par exemple, ce pourrait être, le produit des centralités des projets, le maximum des centralités des projets du portefeuille. On aurait pu choisir un autre type d opérateur pour calculer la centralité du portefeuille (le min, le max) mais, comme dans cet exemple didactique, ce choix est apparu être sans conséquence. Ainsi, comme on peut le voir dans la table 7, les portefeuilles 8,9 et 15 sont toujours dans les 3 14

15 meilleurs et les portefeuilles 10 et 14 les pires. Dans une approche globale, il serait sans doute intéressant de voir à calculer cet indice sous différentes formes et à prendre en compte l ensemble des résultats possibles. # CI(k) portfolio Mean Max Product 1 0,6 0,87 0, ,62 0,87 0, ,54 0,87 0, ,61 0,87 0, ,58 0,87 0, ,58 0,87 0, ,57 0,87 0, ,69 0,87 0, ,67 0,87 0, ,45 0,73 0, ,53 0,87 0, ,56 0,87 0, ,6 0,87 0, ,43 0,73 0, ,63 0,87 0,122 Table 7. Indices de centralité des portefeuilles de projets selon l opérateur choisi Evaluation de la performance relative des portefeuilles de projets Pour évaluer la performance des portefeuilles de projets, nous avons utiliser la méthode DEA et les scores générés par cette méthode comme indicateurs de performance. Chaque portefeuille est considéré comme un DMU (decision making unit) caractérisé par 3 extrants ou objectifs et 2 intrants ou contraintes. Par ailleurs, nous avons utilisé la méthode DEA selon une approche orientée output et les scores d efficacité ont été mesurés sous l hypothèse de rendements d échelle constants (CREST). Enfin, la méthode DEA a été implémentée à l aide du logiciel Win4DEAP version Étant donné que notre première analyse du modèle DEA est orientée input, l efficience technique désigne dans ce cas la capacité d un 15

16 portefeuille de projets à produire un niveau maximum d outputs pour un niveau donné d inputs. Les résultats obtenus pour l efficience technique sont illustrés dans le tableau 8 et montrent que les portefeuilles sont techniquement efficients à 97 % dans l hypothèse de rendement d échelle constant (CREST). Autrement dit, les portefeuilles analysés pourraient améliorer de près de 3% leurs niveaux de résultats (contribution économique, scientifique et sociale) tout en utilisant le même niveau de ressources humaines ou matérielles. Globalement, les bons ratios obtenus témoignent du niveau satisfaisant des projets et des portefeuilles retenus jusqu'à maintenant, toutefois nous constatons que seulement 5 portefeuilles (les portefeuilles 2, 6, 9, 13, 15) affichent des scores d efficience égaux à 1, c est-à-dire se retrouvant sur la frontière efficiente. C est ainsi que les portefeuilles 3, 7, 8, 11 et 12 obtiennent des scores d efficience de respectivement 0.98, 0.98, 0.99, 099 et 0,98. Les portefeuilles 1, 4, 5, 10 et 14 obtiennent des scores d efficience en dessous de la moyenne. Output orientated DEA SCALE ASSUMPTION: CRS Single-stage DEA - residual slacks presented Portfolio TE Portfolio Portfolio Portfolio Portfolio Portfolio Portfolio Portfolio Portfolio Portfolio Portfolio Portfolio Portfolio Portfolio Portfolio Portfolio MEAN Table 8: Output oriented DEA 16

17 Rangement final des portefeuilles Nous avons mesuré l'efficience technique des portefeuilles de projets développement à l'aide de la méthode non paramétrique du Data Envelopment Analysis. Il est possible à ce stade de notre méthodologie de soumettre les portefeuilles se trouvant sur cette frontière qui détermine les meilleurs pratiques, c est-à-dire ceux qui affichent des scores d efficience égal à 1. Il semble donc évident que les portefeuilles 2, 3, 6, 8, 9, 11, 13 et 15 seraient proposés au comité de portefeuille, si le seul critère était la performance du portefeuille. Maintenant, pour déterminer les portefeuilles qui seraient proposés in fine au comité de portefeuille, nous allons classer les portefeuilles non dominées selon deux critères : la centralité des projets et la performance mesurée par le DEA. Notre approche singulière va permettre d affiner les résultats obtenus précédemment en intégrant et combinant l approche DEA au concept de centralité des portefeuilles de projets. Figure9. Final ranking in a 2 dimensions space La Figure9 illustre les résultats obtenus suite aux estimations avec les méthodes DEA sous l hypothèse de rendement à échelle constant et l indice de centralité des portefeuilles de projets. L ajout du concept de l indice de centralité a entraîné une modification de la frontière efficiente. Désormais ce sont respectivement les portefeuilles 2, 6, 8, 9, 11, 13 et 15 qui se trouvent sur la frontière efficiente et tous les autres portefeuilles se trouvant sous cette courbe sont dominés. Les décideurs gardent toujours l option de privilégier un portefeuille par 17

18 rapport à un autre, cependant nous leur suggérerons fortement les portefeuilles 8 et 9, ces derniers dominent les autres sur la base de l indice de la centralité des portefeuilles de projets et de la performance mesurée par DEA. Conclusion Compte tenu du nombre d objectifs souvent conflictuels et des difficultés pour les décideurs de recueillir des données précises et quantifiables, la sélection de portefeuilles de projets s avère un processus critique et relativement complexe qu il faut bien gérer. C est dans ce contexte que nous avons proposé dans le cadre de cette recherche une méthode de sélection de portefeuille de projets permettant d aborder des situations caractérisées par une interdépendance entre les projets, un grand nombre possible de projets, une multidimensionalité des critères d évaluation à prendre en compte et des contraintes humaines, matérielles et financières limitées. Il est une autre contrainte que nous voulions considérer dans notre modélisation, c est le temps limité que les décideurs peuvent allouer aux processus décisionnels et donc la nécessité d avoir une méthode qui permet d aider les décideurs dans ces choix d ordre stratégique. Notre choix de modélisation s est donc porté sur une approche d aide à la décision plus que sur une approche de décision dans le sens où le résultat de notre méthodologie consiste à proposer aux décideurs du comité de portefeuille de projets, non pas un portefeuille, mais un petit sous ensemble de quelques bons portefeuilles. Cette méthodologie propose finalement un cadre structuré permettant aux décideurs de cheminer vers une décision consensuelle et justifiable. Dans l'exemple que nous avons utilisé pour illustrer notre méthodologie, avec 15 projets après la phase de présélection avec PROMETHEE, les calculs ont duré moins de 1,5 minutes et les quelques simulations que nous avons réalisées suggèrent que cette approche est applicable à des problèmes avec un nombre de projets relativement important (50 projets ou moins). Néanmoins, la détermination de tous les portefeuilles non-dominés pour des problèmes avec des centaines de projets reste difficile. À cet égard, notons que c est la raison qui nous a amené à proposer, dans notre méthodologie, une phase initiale de présélection, pour laquelle le nombre de projets retenus pourrait toujours être fixé à 50 ou moins. Néanmoins, il est une dimension que nous n avons pas directement considérée et qui est importante dans la réalité de la gestion de portefeuilles de projets, c est la dimension 18

19 dynamique de ce processus. Par contre, et en s inspirant du travail de Lahaye (2009), il serait facilement envisageable de dynamiser cette approche de sélection de portefeuilles de projets. Références Archer, N.P., Ghasemzadeh, F. (1999). An Integrated Framework for Project Portfolio Selection, International Journal of Project Management, Vol. 17, pp Carazo, A.F, Gómez, T., Molina, J., Hernández-Díaz, A., Guerrero, F.M, Caballero, R. (2010), Solving a comprehensive model for multiobjective project portfolio selection, Computers and Operations Research, 37 (4). Cooper, R.G., Edgett, S.J., Kleinshmidt, E.J., (1997). Portfolio Management for New Products, McMaster University, Hamilton, ON. Doerner, K., Gutjahr, W.J., Hartl, R.F., Strauss, C. and Stumme, C. (2004). Pareto Ant Colony Optimization: A Metaheuristic Approach to Multiobjective Portfolio Selection. Annals of Operations Research 131, Eilat, H., Golany, B., Shtub, A. (2005), Constructing and evaluating balanced portfolios of R&D projects with interactions: A DEA based methodology, European Journal of Operational Research. Fernez-Walch, S. (2004), La problématique de portefeuille de projets : finalités et mise en œuvre in Faire de la recherche en management de projet, coordonné par Garel, G., Giard, V., Midler, C., Vuibert, pp , Collection FNEGE Focke, A., Stummer, C. (2003). Strategic Technology Planning in Hospital Management, OR Spectrum, Vol. 25, pp Gareis, R. (1990). Management by projects: the management strategy of the "new" project-oriented company. Handbook of management by projects. R. Gareis. Vienne, Manz: Graves S., Ringuest J. (1999), Formulating R&D portfolios that account for risk, Research Technology Management, V.42-6, pp Hallerbach, W., Spronk, J., (2002). The Relevance of MCDM for Financial Decisions, Journal of Multi-Criteria Decision Analysis, Vol. 11, pp Lahaye, D., (2009), «Sélection dynamique de portefeuille de projets», Thèse de mémoire en Science de Gestion, Université du Québec à Rimouski. Lee, W.L., Kim, S.H. (2001), An integrated approach for interdependent information system project selection, International Journal of Project Management, Vol. 19 No.2, pp Leroy, D. (2004), «Des projets au management par projets», Habilitation à diriger des recherches, Université des Sciences et Technologies de Lille - Institut d Administration des Entreprises Liesiö, J., Mild, P. and Salo, A. (2007), Preference programming for robust portfolio modeling and project selection, European Journal of Operational Research, 181 (2007) Martell, D.L., Gunn, E.A., Weintraub, A., (1998). Forest Management Challenges for Operational Researchers, European Journal of Operational Research, Vol. 104, pp Mavrotas,G., Diakoulaki, D. Capros, P., (2003), Combined MCDA-IP approach for project selection in the electricity market, Annals of Operations Research, 120,

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