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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 60 Application de la méthode AHP pour le choix multicritères des fournisseurs

MAKREM BEN JEDDOU

Enseignante universitaire, ISET Radés, Agrégé en économie et gestion makram.BenJeddou@isetr.rnu.tn

WAHIBA BALI KALBOUSSI

wahibakalboussi@yahoo.fr Enseignante universitaire, ISET Radés, Agrégé en économie et gestion

AHMED DHOUIBI

Enseignant universitaire, ISET Radés, Agrégé en économie et gestion ahmed.Dhouibi@yahoo.fr

Résumé :

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 de

ces 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 61

Abstract:

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 62

I. 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 performance

Dans 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 enquête

auprès 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 de

avec 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 fou

II. REVUE DE LA LITTERATURE

choix des fournisseurs serait évident. Cependant la prise en compte simultanée de plusieurs critères a rendu cette tâche un peu

plus 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 uti

échelle 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 comparaison

Jugement 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 poids

différents 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 min

Le 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 64

Si= ෍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 fournisseurs

III- 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 principalement

dans 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 été

effectuée 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 tableau

III. 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 achat

au sein de la société a été indispensable pour fixer les coefficients de comparaison pour

suivante :

A=൮

1235

0,5124

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 yi4כ

Avant 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 de

77,4%, 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 67

F27 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 transformées

Fournisseurs 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

F30 0,004 0,964 0,890 0,714

F31 0,023 0,310 0,860 0,524

F32 0,010 0,204 0,886 0,796

F33 0,034 0,306 0,875 0,790

F34 0,004 0,657 0,876 0,487

F35 0,089 0,308 0,922 0,669

F36 0,008 0,285 0,933 0,740

F37 0,007 0,352 0,933 0,683

F38 0,060 0,671 0,871 0,645

F39 0,004 0,472 0,870 0,658

F40 0,018 0,358 0,873 0,480

F41 0,050 0,993 0,904 0,603

F42 0,114 0,400 0,904 0,664

F43 0,017 0,383 0,890 0,705

F44 0,015 0,413 0,944 0,619

F45 0,055 0,396 0,906 0,685

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 69 Tableau V : Scores et classification des fournisseurs Classement Fournisseurs Score classement Fournisseurs Score

1 F59 0,774 36 F70 0,352

2 F51 0,764 37 F15 0,352

3 F47 0,758 38 F16 0,347

4 F61 0,739 39 F20 0,338

5 F62 0,696 40 F45 0,332

6 F46 0,565 41 F6 0,329

7 F54 0,558 42 F35 0,324

8 F26 0,541 43 F13 0,323

9 F9 0,520 44 F39 0,322

10 F8 0,508 45 F5 0,322

11 F50 0,505 46 F44 0,318

12 F53 0,501 47 F52 0,317

13 F41 0,496 48 F48 0,313

14 F24 0,489 49 F27 0,312

15 F30 0,472 50 F4 0,311

F46 0,602 0,310 0,897 0,641

F47 1,000 0,304 0,892 0,701

F48 0,116 0,284 0,881 0,530

F49 0,203 0,503 0,887 0,528

F50 0,253 0,647 0,895 0,775

F51 0,882 0,531 0,897 0,655

F52 0,044 0,321 0,962 0,735

F53 0,444 0,342 0,906 0,656

F54 0,386 0,643 0,892 0,660

F55 0,147 0,395 0,912 0,691

F56 0,103 0,243 0,882 0,553

F57 0,022 0,374 0,860 0,475

F58 0,002 0,707 0,851 0,538

F59 0,725 0,773 0,939 0,763

F60 0,095 0,787 0,954 0,648

F61 0,677 0,706 0,962 0,812

F62 0,623 0,649 0,953 0,817

F63 0,032 0,652 0,936 0,850

F64 0,007 0,517 0,973 0,898

F65 0,006 0,186 0,894 0,726

F66 0,002 0,683 0,000 0,628

F67 0,013 0,339 0,884 0,776

F68 0,038 0,701 0,951 0,819

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 70

16 F60 0,469 51 F43 0,309

17 F68 0,430 52 F37 0,300

18 F49 0,419 53 F7 0,300

19 F63 0,413 54 F33 0,300

20 F38 0,406 55 F67 0,299

21 F22 0,404 56 F21 0,298

22 F25 0,398 57 F56 0,296

23 F3 0,393 58 F19 0,294

24 F12 0,391 59 F28 0,289

25 F10 0,390 60 F57 0,286

26 F23 0,388 61 F36 0,286

27 F55 0,377 62 F40 0,282

28 F58 0,377 63 F31 0,272

29 F64 0,371 64 F11 0,267

30 F69 0,368 65 F32 0,261

31 F29 0,368 66 F66 0,249

32 F2 0,366 67 F65 0,249

33 F34 0,363 68 F18 0,227

34 F42 0,359 69 F1 0,162

35 F17 0,353 70 F14 0,157

IV- CONCLUSION

achat dans la prise de décision multicritères en matière de choix ou sélection de ses fournisseurs. Egalement, en termes de relation client-fournisseurs, la société pourra mettre en place une politique tarifaire ciblée selon la performance de chaque fournisseur. En considérant

aussi les scores calculés, qui intègrent un aspect quantitatif et qualitatif du lait livré, la

société pourrait soutenir les fournisseurs de lait les plus méritants à travers une

utres prestations. Cette approche AHP de classification multicritères des fournisseurs, reste flexible à critères permettant de mieux sélectionner ou hiérarchiser les fournisseurs. n peut mener une analyse de sensibilité en changeant légèrement les coefficients de la matrice de comparaison par paires 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 71

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