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MAKREM BEN JEDDOU
Enseignante universitaire, ISET Radés, Agrégé en économie et gestion makram.BenJeddou@isetr.rnu.tnWAHIBA BALI KALBOUSSI
wahibakalboussi@yahoo.fr Enseignante universitaire, ISET Radés, Agrégé en économie et gestionAHMED DHOUIBI
Enseignant universitaire, ISET Radés, Agrégé en économie et gestion ahmed.Dhouibi@yahoo.frRésumé :
La performance de la chaine logistique passe par une maitrise parfaite des trois maillons de cette chaine à savoir la logistique amont, la logistique interne et la logistique aval. Le premier maillon de cette " supply chain » entreprise. Les responsables approvisionnement traitent généralement avec plusieurs deces derniers devient ainsi une décision stratégique qui a un impact crucial sur la
simultanément de plusieurs critères. Plusieurs modèles dans la littérature se sont
intér basé sur la méthode AHP présentée par Thomas L. Saaty multidimensionnel des fournisseurs. Cette démarche de classification multicritères a été Mots clés : Aide à la décision, choix multicritères, fournisseurs, méthode AHP. Application de la méthode AHP pour le choix multicritères des fournisseurs Revue Marocaine de recherche en management et marketing, N°12, Août-Octobre 2015 Page 61Abstract:
The performance of the supply chain requires a perfect controle of the three links in the chain that is the upstream logistics, internal logistics and downstream logistics. The first link of the "supply chain" is of great importance for every company. Supply chain managers deal with many suppliers but must decide to choose one of them. This selection becomes a strategic decision that has a crucial impact on the company's performance. Thesuppliers choice takes into account several criteria simultaneously. Severalmodels in the literature have focused on multi-criteria decision support processes. In this article it was based on AHP method presented by Thomas L. Saaty, to apply it to a multidimensional choice of suppliers. This multi-criteria classification approach was applied to classifiy milk suppliers in case of a dairy plant. Keywords: Decision support, multi choice, providers, AHP method. Application de la méthode AHP pour le choix multicritères des fournisseurs Revue Marocaine de recherche en management et marketing, N°12, Août-Octobre 2015 Page 62I. INTRODUCTION
Les entreprises sont en relation avec un grand nombre de fournisseurs. La sélection de ces derniers constitue une tâche importante ayant un impact crucial sur la performanceDans la littérature, plusieurs auteurs ont traité les problèmes de sélection et
Deux principaux travaux, constituant une référence en la matière, se sont pe multidimensionnel du problème. Dickson (1966) a mené dans les années 60 une enquêteauprès de 274 entreprises américaines et canadiennes et a pu dégager 23 critères utilisés
par les firmes pour sélectionner leurs fournisseurs. Il a mis en exergue que la sélection ou choix des fournisseurs est une décision multicritères ont analysé 74 articles publiés entre 1966 et 1990 traitant deavec le prix en premier lieu, le délai de livraison en deuxième lieu et le critère qualité en
troisième lieu. En plus Weber et al ont montré que dans 64% des cas, on considère plus ou multidimensionnelle du problème de choix ou sélection des fournisseurs. Le présent travail de recherche appliquée se penche sur une classification en premier lieu une r classification multicritères, sera par la suite exposée à travers un exemple de hiérarchisation de 70 fouII. REVUE DE LA LITTERATURE
choix des fournisseurs serait évident. Cependant la prise en compte simultanée de plusieurs critères a rendu cette tâche un peuplus compliquée. Plusieurs modèles ont été présentés dans la littérature pour la
fournisseurs. On se concentrera dans la suite sur la méthode AHP (Analytic Hierarchy Process) développée en 1980 par Saaty(1980). est préconisée pour résoudre des problèmes complexes avec une décision multicritères. La force de cette approche (Al-Harbi, 2001) (Skibniewski et al, 1992) est qu'elle organise les facteurs de manière structurée tout en donnant une solution relativement simple pour les problèmes de prise de décision. Elle permet de décortiquer un problème d suite on peut remonter au niveau supérieur pour la prise de décision.réunions de groupe. A ce niveau les critères doivent être comparés par paire séparément
Application de la méthode AHP pour le choix multicritères des fournisseurs Revue Marocaine de recherche en management et marketing, N°12, Août-Octobre 2015 Page 63 en utiéchelle numérique à neuf points, appelée échelle de Saaty, est recommandée pour les
comparaisons. Cette échelle est détaillée dans le Tableau I :Tableau I: Echelle de Saaty
Poids ou intensité
de la comparaisonJugement verbal de la préférence
1 Même importance
3 Importance modérée
5 Forte importance
7 Très forte importance
9 Extrême importance ou importance absolue
2,4,6,8 Utilisés pour des jugements intermédiaires
par rapport à ceux listés ci-dessus. affecté à la (i,j)ème position de la matrice de comparaison par paires.Automatiquement, l'inverse du numéro attribué est associé à la (j,i)ème position selon la
règle suivante (Chang et al, 2007) : iaaaaii ij jiij 1,1,0 Une fois que la matrice de comparaison par paires est formée, on détermine les valeurs propres associées à cette matrice. Le choix se portera par la suite sur la valeur propre la termes de cette matrice colonne constituent les poidsdifférents critères. Il est à noter que la procédure de calcul décrite par Wabalickis (1987)
et Cheng et al (2001) est procédure, on arrive à identifier des coefficie somme égale à 1 ou 100% si ces derniers seront exprimés en pourcentages. On calcule par la suite un score pondéré pour chaque individu afin de les classer par la suite par ordre décroissant suivant ce score. Ainsi le score de chaque individu est calculé comme suit :classification, on procédé à la normalisation ou standardisation des valeurs yij
critère j) suivant une échelle entre 0 et 1 comme suit : `^`^`ijNiijNi ijNiij ijyy yyy ,...1,...1 ,...1* minmax minLe score Si
tient compte des coefficients ou valeurs propres j relatives à chaque critère de classification et aussi des valeurs normalisées yijכ Application de la méthode AHP pour le choix multicritères des fournisseurs Revue Marocaine de recherche en management et marketing, N°12, Août-Octobre 2015 Page 64Si= j yijכ
n j=1 =1 yi1כ+ 2 yi2ڮ+כ+n yinכ Dans cette approche hiérarchique de classification, il est également possible de vérifier la cohérence de notre approche en calculant le ratio de cohérence ou de consistance de chaque paire de critères. Le ratio de cohérence CR est calculé comme suit :CR= CI
RI calculé comme suit :CI =maxെn
nെ1 ; max:valeur propre maximale; n -à-dire le nombre de critères envisagés :Tableau II
Taille matrice 3 4 5 6 7 8 9 10
RI 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49
(2004), La valeur de CR doit être inférieure à 0,1 pour conclure que les jugements de comparaison par paires sont cohérents. En revanche, si la valeur de CR est supérieure à 0,1 les coefficients de la matrice sont incohérents et on ne peut pas analyse (Wong et al, 2007). (Byun,2001), la sélection des fournisseurs (Tam el al, 2001) et la sélection de fournisseurs de
logiciels informatiques (Mamaghan, 2002). Egalement, Yurdakul (2004), a adopté choix multicritères du lChan et al (2004). Dans notre cas on va appliquer la méthode AHP pour la classification des fournisseursIII- Application de la méthode AHP
La Centrale Laitière du Cap-Bon (CLC), basée le domaine agroalimentaire plus précisément dans la filière de production laitière et de transformation industrielle. La société traite avec un grand nombre de fournisseurs de lait, dont les plus importants sont des centres de collecte de lait situés principalementdans les zones agricoles. Une pré-sélection préalable a été menée afin de ne retenir de
que les centres de collecte de lait. Cette étape a permis de retenir 70 fournisseurs. La classification multidimensionnelle des fournisseurs a étéeffectuée selon quatre critères à savoir : le volume de lait acheminé ou livré (VL), le
taux de matière grasse (MG), le taux de matière protéique (MP) et La densité du lait Application de la méthode AHP pour le choix multicritères des fournisseurs Revue Marocaine de recherche en management et marketing, N°12, Août-Octobre 2015 Page 65 (D). Les données relatives aux soixante-dix fournisseurs sont présentées dans le tableauIII. Ces quatre critères de classification des fournisseurs présentent des unités de
mesures différentes. En effet le volume de lait est mesuré en litres, le taux de matière grasse est mesuré en grammes par litre, le taux de matière protéique est mesuré en milligrammes par litre et la densité ou masse volumique est mesurée en kilogramme par litre. Ceci nous pousse à normaliser les données de départ afin de ne pas biaiser le calcul des scores servant à la classification des fournisseurs. Les données ainsi transformées figurent dans le tableau IV. La première étape au niveau de la démarche AHP est de formuler la matrice de comparaison pour chaque paire de critères. Une concertation avec le responsable achatau sein de la société a été indispensable pour fixer les coefficients de comparaison pour
suivante :A=൮
12350,5124
0,330,512
0,2 0,25 0,5 1
Le calcul des valeurs propres ainsi que le vecteur propre associé à la plus grande valeur propre a permis de dégager les coefficients de pondération suivants pour les quatre critères :Tableau V :
Critères Coefficients
Volume de lait 48%
Taux de matière grasse 29%
Taux de matière protéique 15%
Densité du lait 8%
Le score de chaque fournisseur i sera alors calculé comme suit : ܵ݅=0,48 yi1כ+ 0,29 yi2כ+0,15 yi3כ+0,08 yi4כAvant de procéder au calcul des scores pondérés, il est indispensable de tester la
cohérence des comparaisons par paires au niveau de la matrice et ce à travers le calcul du ratio de cohérence CR. CR= maxെn nെ1 RI=4,02െ4
4െ1
0,9 =0,007
Le ratio de cohérence est nettement inférieur à 0,1 ce qui confirme la cohérence des jugements au niveau de la matrice. Le calcul des scores des différents fournisseurs et leur classification multicritère sont présentés dans le tableau VI. Application de la méthode AHP pour le choix multicritères des fournisseurs Revue Marocaine de recherche en management et marketing, N°12, Août-Octobre 2015 Page 66 ésultats montre que le meilleur fournisseur est le F59 avec un score de77,4%, suivi par le fournisseur F51 avec un score de 76,4% et en troisième lieu le
fournisseur F47 avec une performance de 75,8%. Il est à noter que ce score représente la performance plage très vaste de 61,7% puisque le score maximal est de 77,4% alors que le score minimal est 15,7%. Ceci nous laisse conclure que les écarts de performance entre les fournisseurs sont très importants. AHP,peut sélectionner par ordre de priorité les fournisseurs de lait avec lesquels elle va
traiter. Les résultats trouvés peuvent aussi servir de base pour mettre en place une
classification ABC des fournisseurs selon le principe de Pareto.Tableau III : Les données brutes initiales
Fournisseur
(Frs)Volume de
lait (VL)Taux de matière grasse
(MG)Taux de matière protéique
(MP) Densité (D)F1 6720 28,800 28,083 1,024
F2 39636 33,233 29,124 1,027
F3 114638 31,594 29,104 1,027
F4 1255 31,800 29,750 1,029
F5 10998 32,730 28,360 1,028
F6 27657 31,893 29,561 1,028
F7 3084 31,992 29,293 1,027
F8 100710 36,922 28,767 1,027
F9 1217 38,833 32,083 1,030
F10 90890 31,901 29,695 1,028
F11 5520 30,814 29,600 1,027
F12 3528 35,270 29,240 1,028
F13 6415 32,822 28,708 1,028
F14 3075 27,643 28,757 1,026
F15 7680 33,658 29,125 1,028
F16 40905 32,378 28,909 1,028
F17 89641 30,805 29,092 1,028
F18 9740 30,431 28,388 1,025
F19 25022 30,881 30,109 1,027
F20 32158 31,740 30,570 1,028
F21 8385 31,989 28,300 1,027
F22 47748 33,524 30,286 1,029
F23 39879 33,400 29,764 1,028
F24 17280 38,809 29,144 1,027
F25 61357 33,214 28,595 1,028
F26 191543 33,787 30,121 1,028
Application de la méthode AHP pour le choix multicritères des fournisseurs Revue Marocaine de recherche en management et marketing, N°12, Août-Octobre 2015 Page 67F27 32423 31,079 29,311 1,028
F28 22494 31,155 28,885 1,027
F29 2047 34,578 29,483 1,028
F30 3280 38,434 29,214 1,028
F31 12571 31,108 28,433 1,027
F32 6350 29,925 29,125 1,028
F33 18238 31,065 28,837 1,028
F34 3000 35,000 28,867 1,027
F35 45579 31,089 30,056 1,028
F36 5040 30,829 30,329 1,028
F37 4608 31,578 30,344 1,028
F38 31144 35,151 28,728 1,027
F39 2980 32,922 28,700 1,028
F40 10312 31,647 28,789 1,027
F41 26227 38,752 29,579 1,027
F42 57875 32,120 29,595 1,028
F43 9782 31,926 29,221 1,028
F44 8490 32,267 30,617 1,027
F45 28426 32,075 29,630 1,028
F46 301031 31,117 29,409 1,027
F47 499202 31,047 29,262 1,028
F48 58943 30,816 28,986 1,027
F49 102427 33,277 29,136 1,027
F50 127010 34,888 29,340 1,028
F51 440672 33,590 29,416 1,028
F52 23360 31,239 31,100 1,028
F53 222519 31,473 29,634 1,028
F54 193610 34,834 29,263 1,028
F55 74182 32,059 29,800 1,028
F56 52647 30,364 29,010 1,027
F57 11950 31,827 28,437 1,027
F58 2126 35,555 28,200 1,027
F59 362265 36,291 30,494 1,028
F60 48550 36,445 30,891 1,028
F61 338410 35,545 31,102 1,028
F62 311508 34,904 30,861 1,028
F63 17148 34,934 30,416 1,029
F64 4680 33,425 31,375 1,029
F65 4000 29,725 29,313 1,028
F66 2000 35,283 6,063 1,027
F67 7819 31,435 29,055 1,028
F68 19977 35,488 30,819 1,028
F69 16094 33,529 29,629 1,028
F70 4470 34,429 27,700 1,027
Application de la méthode AHP pour le choix multicritères des fournisseurs Revue Marocaine de recherche en management et marketing, N°12, Août-Octobre 2015 Page 68 Tableau IV : Les données initiales transforméesFournisseurs VL MG MP D
F1 0,011 0,103 0,846 0,000
F2 0,077 0,500 0,886 0,635
F3 0,228 0,353 0,885 0,602
F4 0,000 0,371 0,910 0,832
F5 0,020 0,455 0,857 0,646
F6 0,053 0,380 0,903 0,727
F7 0,004 0,389 0,893 0,637
F8 0,200 0,829 0,873 0,510
F9 0,000 1,000 1,000 1,000
F10 0,180 0,380 0,908 0,714
F11 0,009 0,283 0,905 0,558
F12 0,005 0,682 0,891 0,715
F13 0,010 0,463 0,870 0,668
F14 0,004 0,000 0,872 0,302
F15 0,013 0,538 0,886 0,705
F16 0,080 0,423 0,878 0,684
F17 0,178 0,283 0,885 0,663
F18 0,017 0,249 0,858 0,219
F19 0,048 0,289 0,924 0,611
F20 0,062 0,366 0,942 0,762
F21 0,014 0,388 0,855 0,629
F22 0,093 0,526 0,931 0,839
F23 0,078 0,514 0,911 0,816
F24 0,032 0,998 0,887 0,636
F25 0,121 0,498 0,866 0,816
F26 0,382 0,549 0,925 0,746
F27 0,063 0,307 0,893 0,738
F28 0,043 0,314 0,877 0,569
F29 0,002 0,620 0,900 0,647
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