Modéliser la probabilité de différents résultats dans un processus qui ne peut pas être facilement prédit en raison de l'intervention de variables aléatoires.
- Méthodologies : Ergonomie, Ressources humaines, Gestion des risques
Simulation de Monte Carlo

Simulation de Monte Carlo
- Amélioration des processus, Optimisation des processus, Gestion de projet, Analyse des risques, Gestion des risques, Simulation, Statistical Analysis, Contrôle statistique des processus (CSP)
Objectif :
Comment il est utilisé :
- Technique mathématique informatisée qui permet de prendre en compte le risque dans l'analyse quantitative et la prise de décision. Elle est utilisée pour modéliser la probabilité de différents résultats en effectuant un grand nombre de simulations avec des entrées aléatoires.
Avantages
- Peut être utilisé pour modéliser des systèmes complexes comportant de nombreuses sources d'incertitude ; fournit un éventail de résultats possibles et leurs probabilités.
Inconvénients
- La précision des résultats dépend de la qualité du modèle et des données d'entrée.
Catégories :
- Économie, Ingénierie, Gestion des risques
Idéal pour :
- Analyser le risque et l'incertitude dans un plan de projet, un modèle financier ou une conception technique.
La simulation Monte Carlo trouve de nombreuses applications dans divers secteurs tels que la finance, l'ingénierie, la gestion de projets et les soins de santé, souvent au cours des phases de planification et de conception de projets où l'incertitude est prédominante. Par exemple, en finance, elle peut être utilisée pour évaluer le risque associé aux portefeuilles d'investissement, permettant aux analystes de simuler des milliers de scénarios de marché possibles afin de comprendre les rendements et les risques potentiels. En ingénierie, cette méthode peut être utilisée pour prédire la performance et la fiabilité des systèmes de sécurité dans l'industrie aérospatiale ou automobile, où de nombreuses variables peuvent affecter les résultats, comme les propriétés des matériaux et les conditions de chargement. Dans le cadre de la gestion de projets, la simulation Monte Carlo est un outil efficace pour évaluer les délais, les coûts et l'affectation des ressources, en aidant les équipes à identifier les impacts probabilistes des retards et des dépassements de coûts potentiels. Les participants sont généralement des chefs de projet, des analystes de risques et des scientifiques qui saisissent les données historiques et définissent les variables et les distributions de probabilités fondamentales pour la simulation. L'un des principaux avantages de la simulation réside dans sa capacité à illustrer un large éventail de résultats potentiels avec leurs probabilités, permettant ainsi une prise de décision éclairée qui intègre la gestion des risques. Les organisations qui cherchent à minimiser les incertitudes et à améliorer leurs capacités de prédiction commencent souvent à utiliser cette méthodologie, l'incorporant comme pratique standard dans les cadres d'évaluation des risques. Les polyvalence de la simulation Monte Carlo lui permet de s'adapter à une série de scénarios, ce qui en fait un choix privilégié dans les contextes où l'analyse quantitative du risque et de l'incertitude est primordiale.
Principales étapes de cette méthodologie
- Définir le problème et déterminer le résultat souhaité.
- Élaborer un modèle mathématique représentant le système ou le processus.
- Identifier et quantifier les sources d'incertitude du modèle.
- Sélectionner des distributions de probabilité appropriées pour les variables incertaines.
- Mettre en œuvre la simulation de Monte Carlo, en générant des valeurs d'entrée de manière aléatoire.
- Effectuer un grand nombre d'itérations de simulation pour obtenir un éventail de résultats.
- Analyser les résultats pour déterminer la probabilité des différents résultats.
- Valider le modèle et les résultats en les comparant à des données connues ou à des points de référence.
- Affiner le modèle si nécessaire sur la base des résultats de la validation et des nouvelles informations.
Conseils de pro
- Envisager d'intégrer une analyse de sensibilité dans la simulation afin d'identifier les variables qui ont l'impact le plus important sur les résultats et d'orienter les stratégies d'atténuation en conséquence.
- Utiliser un nombre suffisant de simulations, souvent des milliers ou des millions, pour s'assurer que les distributions de probabilité des résultats convergent et permettent des prédictions plus fiables.
- Utilisez des distributions multivariées dans vos hypothèses d'entrée pour représenter avec précision les risques corrélés et leurs effets combinés sur le projet ou la conception.
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Contexte historique
1750
1790
1893
1950
1779
1875
1900
(si la date est inconnue ou n'est pas pertinente, par exemple "mécanique des fluides", une estimation arrondie de son émergence notable est fournie)
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