Modèles de simulation et théorie néoclassique de l'entreprise

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Modèles de simulation et théorie néoclassique de

l’entreprise

Francois Bonnieux

To cite this version:

Francois Bonnieux. Modèles de simulation et théorie néoclassique de l’entreprise. INRA - Département

d’Economie et de Sociologie Rurale - Bulletin d’information, 1977, pp. 7-24. �hal-01594015�

7

-MODELES DE SIMULATION ET THEORIE NEOCLASSIQUE

DE L'ENTREPRISE

par F BONNIEUX

Chargéd~Recherches dRennes

Extrait du Bulletin d'Information du Département d'Economie et de Sociologie Rurale

nO

3, mars 1977, pp. 7-24

RESUME

Le postulat marginaliste. hYfXJlhèse fondamentale de la theorie néoclo.ssique de l'entre· prise, a été l'objet de nombreuses critiques qui constituent le point de départ d'analyses mieux ackIptées à La réalité tanI en ce qui concerne J'exploration des motivations que La description des componements. Sur un plan différent les méthodes de programmation. en faisant jouer un rôle central au choix d'une combinaison productn"ce efficiente, ont permis d'aboutir à des modèles operationnels. Certes toutes ces analyses ont permis une meilleure adaptan"on dela théon"e néoclassique, cependant elles découlent d'une conception qui ne reconnait pas que la firme est une réalité complexe composée de groupes aux préoccupations et aux objectifs souvent divergents. L'approche par modèle de simulation est basée sur une observation des entreprises on"entée sur leur fonctionnement interne. Elle a un caractere inductif, sa mise en œuvre soulève un certain nombre de problèmes méthodo-logiques qui ne sont pas encore complètement résolus.

La diversité des situations réelles nécessite de procéder à une accumulation d'observations. Nous présentons ici un modèle établi àpartir du cas de l'industn'e laitière. Il met l'accent sur la détermination des processus réels de prise de décision et prend en compte de multiples agents économiques, La formalisation un1isée permet d'introduire leurs processus d'apprentissage sous une forme assez simplifiée, mais qui s'avère cependant être réaliste. C'est un modèle dynamique qui tient explicitement compte des délais intervenant dans les processus de fabn'cation et de décision .. par hypothèse. il fait jouer

un

rôle important aux boucles de rerroaction dans l'explication du comportement de l'entreprise, Modèle de courte ou moyenne periode insistant sur les aspects de production et de stocks, il

permet d'étudier les effets sur les variables endogenes (stocks, productions, délais de réponse) de facteurs intemes â l'entreprise (paramètres techniques et paramètres caractérisant le comportement d'agents économiques) et de facteurs exogènes. Nous presentons les résultats de deux éTudes. l'une consacrée à la recherche d'une organisation plus efficace, l'autre plus globale porte sur un ensemble de facteurs importants et sur toutes les actÎllités de l'entreprise. Leurs résultats confirment l'hypothèse de l'importance des interactions entre agents et des délais d'adaptation dans l'explication des fluctuations des valeurs des variables endogènes. et font apparaître une forte sensibilité aux facteurs exogènes, Pour l'essenn"el et d'un point de l'ue qualitatif au moins, ces conclusions peuvent être étenduesàd'autres entreprises dans la mesure où elles sont dues âlastructure technique de l'industrie laitière et aux caractéristiques de l'offre de lait et de la demande en produits dérivés du lait. Le nwdèle de simulation présente un intérêt certain dans l'explication du fonctionnement d'organisations complexes et autorise donc des conclusions de portee assez génerale.

-8-SUMMARY

SIMULATION MODELS AND THE NEOCLASSICAL THEORY OF THE FlR.\l :

AN EXAMPLE FROM THE DAJRY INDUSTRY

A efilica/appraisal of the marginal poslulate, the [undamenraJassumpriollunder/ying [he

neoclassical rheory of {he firm. has been the srarting poillt 01 analyses which are more ,elevant lO reaUry as far as marll'orional assumpriolls and behaviour deSCnpllOllS arf

concemed. On Qnor!ler !land the programmingmethods which emplwsi:e the importance of the choice of an upnmal technical production process. have resu/red in operariona! mode/s. Ali (heu analyses are more relevant ra realiry, J'et the)' may be implied jrom a premise {haf does not consider a finn as il comp/ex organizQrion visualized as a nerwork of interacring

roles lied cogether by /in es of communication. The simulation model approadl is builr on observations of firms oriented rowards their imenUlI workinK. It has got ail inferential nature, and ifs use sers methodolvgical problems that are nor yer ful(y salved.

The variety o[ acrual cases implies a lot o[ observations. A model [rom the case of the dairy industry is brought up here. It emphasizes real decision-ma king processes and rakes into account several decision-makers. Tlu:;r leilrning processes are brought up ù,a simpler but realistic way. This dynamic model takes inro consideration the delays vfproduction and decision processes. As an assumprion. Jeed-backs play an important parr in rhe explOlulfion of the [jrm 's be!wviour. This short or average run model emphasizes production and stock problems. It a/lows ta stlldy the injluence vf cOl1rrollcd factors (rechnical and behal'ioral parameters) and o[ exogeneous factors. on endogeneous variables (stocks. productions. response deloys). Ble are giving here the resulls of rwo srudies. one about the determinilrioll vf a betler organi:arion. the other deals with a set of important faclOrs and every acril'ity of the firm. These results agree with the assumption t!wt the relatioflShips between decisjon-makers, and periods of adjustment play an important part ta account Jor the j1ucrUQrw1Is of the endegeneous variables values. Roughly speakjng these conclusions can be generalized ro other jïrms.

INTRODUCTION

Les modèles de simulation résultent d'une approche privilégiant l'observation des entreprises. C'est sans doute une des raisons pour lesquelles ils se révèlent réaJistes et s'avèrent être des aides précieux à la gestion. Si leur relation avec les fiffiles qu'ils représen-tent apparaît clairement, leur statut théorique vis-à-vis de la théorie néoclassique est loin d'être complètement élucidé. Correspondent-ils à un simple prolongement visant à aboutir à une approche opérationnelle ?Sont~ilsle produit d'une anaJyse différente? Questiuns de fond, auxquelles on est conduit à répondre de façon nuancée, car si sur certains points il y a de nombreux recouvrements. sur d'autres au contraire on a bien à faire à des points de vue différents. Réponses obscurCies, dans la mesure où il n'est pas toujours facile de découvrir les hypothèses théoriques des modèles derriêre la complexité Je monlages techniquement

-9-élaborés. Réponses partielles enfin, parce qu'il est impossible d'embrasser tous les modèles, et par là nécessaire de concentrerSOIlattention sur quelques uns.

Une critique plus ou moins explicitée du modèle nèoclassique, articulèe autoUT de son manque de réalisme et en particulier du contraste entre ses hypothèses et les comportements observés, sert en gènéral de point de départ à d'autres approches. Pour CYERT el HEDRICK (1972, p. 398) «aucun des problèmes des firmes authentiques ne trouvent leur place dans cette construction particulière». Bien que la notion de réalisme occupe une place centrale dans le débat critique sur la théorie néoclassique, ce serait insuffisant de s'y limiter. En réalité il s'agit de deux conceptions différentes de la théorie de l'entreprise. dont on peut rendre compte en introduisant l'opposition entre finTIe instrument et firme objet (LEBRATY, 1974). Le concept de firme nèo-classique vise seulement à «rendre compte des effets que certains changements de condition peuvent entraîner sur les activités de la fmne)} (MACHLUP, 1971, p. 170). Il ne s'agit pas de "donner toutes les raisons pour lesquelles une firme donnee fabrique tel type, telle qualité ou telle quantité de produit, emploie tel genre de main·d'œuvre, flXe tels prix» (MACHLUP, 1971, p. 172). La firme est donc un instrument d'analyse, elle correspond à un a priori au sens où son comportement résulte des hypothèses qui decrivent l'environnement ; il en découle. Ce n'est après tout qu'un instrument d'une théorie des marchés qui cherche à expliquer l'allocation des ressources au moyen d'un système de prix_ Dans toutes les approches qui privilégient son comportement, elle apparaît au contraire comme objet de l'anaJyse. La coupure entre ces deux points de vue n'est cependant pas aussi nette. Pour y voir clair, nOus partirons d'une approche critique de la théorie néo-classique avant de caractériser l'approche par modèle de simulation et de présenter un cas.

1 - CARACTERE DEDUCTIF ET CRITIQUE DE LA THEORIE NEOCLASSIQUE L'entrepreneur individuel de la théorie néoclassique résume en lui toute l'entreprise puisqu'il en constitue le seul centre de décision. Son comportement obéit au postulat mar· ginaliste, La théorie de la firme apparait ainsi comme un prolongement de la thèorie de la valeur (HJCKS, J956, chapitre VI).

u

transition s'opère par l'introduction de processus techniques qui pennetlent à l'entrepreneur de se procurer des marchandises et des services autrement que par l'échange simple.

L'information disponible sur l'environnement se résume à la connaissance des prix, les conditions marginaJes d'équilibre se déduisent des hypothèses de base par une suite logique de calculs rnathématlques. Ainsi l'application du postulat marginaliste condult à une règle d'action; l'égalisation du coût marginal et du revenu marginal ce qui résoud le problème de l'allocation des ressources et de la dêtermination du niveau de production. Le caractère déductif de la théorie néoclassique de l'entreprise apparaît ainSI clairement. 11 suggère d'aborder son étude critique par un examen desh~·pothèses.point de vue combattu au nom des principes de l'économie positive par FRIEDMAN (1953, p. 14). Pour lui, la validité d'une théorie ne dépend pas de la validité de ses hypothèses fondamentales (axIOmes), mais de son aptitude à prévoir les valeurs des variables endogènes. Les hypothèses ne doivent pas nécessairement être réaJJstes, elles sont appréciées SUT la base du succès prévisionnel de leurs implications. 11 en résulte donc que les critiques qui portent sur l'absence de réaJisme des hypothèses ne sont pas fondées.

La position de FRIEDMAN, analogue à celle qui est gênéralement adoptée en sciences physiques, nous paraft difficile à admettre dans son ensemble pour l'économie. Parmi Je nombre élevé de phénomènes qui peuvent jouer sur le COurs des évènements, les modèles économiques n'en retiennent en effet que quelques-uns. Ce qui entraine une faiblesse pré· visionnelJe intrinsèque des théories et rend peu fiables les jugements basés sur une telle apti-tude. De toute manière, mérne s'il est concevable de fonder la vaJidité d'une théorie uni-quement sur ses qualités prévisionnelles, celte position pose des questions de méthode qui

-10-concernent la nature des tests de comparaison entre réalisations et prévisions à mettre en œuvre. En outre, elle soulève le problème de coïncidences de nature purement forfuite, qui permettent parfois de conforter la foi que l'on veut avoir dans un montage théorique. Aussi adoptons-nous une attitude pragmatique qui consiste, tout en n'ignorant pas la qualité des prévisions,à insister sur l'examen critique des hypothèses fondamentales.

Le postulat marginaliste constitue la base de tout l'édifice théorique; il suppose un mode de comportement (conduite rationnelle) et la recherche d'un objectif (maximisation du profit). Cela ne signifie pas que tes néoclassiques nient le rôle d'autres facteurs, en particulier des motifs non pécuniaires ou qu'Us ne reconnaissent pas j'existence de comportements ne correspondant pas il cetle rationalité. Ainsi, MACHLUP (1971. p. 170) peut-il écrire (qu'une part importante de la conàuite des affaires peut être non rationnelle, irréflédue, aveuglément répétitive, délibérément traditionnelle ou motivée par des objectifs extr3-économiques», tout en soutenant le rôle dominant du marginalisme en tant que processus logique.

Les critiques de ce postulat ont tenté d'introduire plus de réalisme dans l'exploration des motivations et dans la description des comportements. Le rejet du profit comme objectif a conduit à mettre en avant des objectifs fonctionnels (niveau de la production, des stocks, des ventes, part du marché) ou personnels (salaire, sécurité, statut, puissance, utilité sociale). BAUMOL (1962) et WILLIAMSOM (1963) pensent que l'on se contente d'un profir minimum tout en cherchant à maximiser une autre fonction d'objectif. L'objectif est fonctionnel (niveau des ventes) pour le premier. personnel (utùité des dirigeants) pour le second. Les modèles de BAUMOL el WILlIAMSOM élargissent le champ des applications possibles de la théorie, mais ne s'écartent pas de l'hypothèse de comportement d'optimisation (f7li1Ximllzing man). Divers auteurs ont défendu la thèse selon laquelle on recherche simplement un niveau de profit satisfaisant. Il est défini par MARGOLIS (1958) comme étant le niveau qui pennet la survie de la finne tout en étant au moins égal à celui enregistré par des firmes comparables. Le concept de sarisfacing man (SIMON, 1959) prend en compte des contraintes internes et externes qui mettent une limite

à

la rationalité. En ce sens, il diffère du concept demaxùnazing man. Ces analyses sont certainement mieux adap-tées à la réalité; rompent-elles pour autant avec la théorie néoclassique? Nous pensons que l'on peut suivre MACHLUP (1967) pour qui les distinctions entre optimisation et satisfaction ont leur origine dans la connaissance très incomplète de la firme et de son environnement par les dirigeants.

Les processus d'allocation des ressources à l'intérieur de l'entreprise ne sont pas vérita· blement envisagés par la théone néodassique. Celle-ci suppose que la fonction de production est complètement détenninée par les ingénieurs et techniciens, étant entendu que produits et facteurs sont parfaitement divisibles. Dans la réalité le choix d'une combinaison productive efficiente n'est pas une question triviale. Il ressort de l'économie et a été traité dans le cadre de modèles de prograrrunation linéaire en particulier. La prise en compte de nombreuses interrelations technico-économiques a abouti à une analyse plus fIDe. Par ail· leurs, on a pu généraliser diverses hypothèses en introduisant le risque et l'incertitude (BOUSSARD, 1970, fait le point dans le cas de la programmation linéaire appliquée à l'exploitation agricole), dépasser le cadre de l'analyse statique en construisant des modèles dynamiques.

Certes, tou tes ces analyses ont permis une meilleure adaptation de la théorie néoclassique, puisqu'elles ont abouti à des modèles opérationnels. Elles découlent cependant de la conception qui considère la none comme un objet d'étude, mais sans reconnaître qu'il s'agit d'une réalité compl~xe composée de groupes aux préoccupations et aux objectifs souvent divergents.

1 )

Il - REALISME, APPROCHE INDUCTIVE ET MODELE DE SIMULATION

La fimle néoclassique est conçue comme une Ilboite noircI) qui répond automatiquement aux changements du monde extérieur. Elle fixe

sa

production, ses 2chats de facteurs en éga· lant des rapports de prix. Ce qui suppose implicitement l'existence d'un système bien orga-nisé, permettant l'acquisition et J'utilisation de J'information qu'elle concerne les processus techniques, les relations humaines, les marchés. Ni le système d'information, ni le système de contrôle interne à l'entreprise ne sont pris en compte. De ce point de vue, les travaux de l'école behavioriste (CYERT et MARCH, 1963 ; BONINI, 1967) constituent un progrès net de J'analyse de la firme. Ils insistent, en effet, sur l'acquisition de l'information et sur les procédures d'évaluation des résultats des actions décidées. Pour ce faire, ils utilisent une description plus réaliste des comportements.

Traditionnellement, on a l'habitude de distinguer différents niveaux de décision. Une telle classification, sans nul doute utile, risque de masquer l'étroite dépendance de certaines décisions par rapport à d'autres. Pour être opérationnelle une classification des décisions devrait être hiérarchique. En effet, une décision stratégique, investir en installant une tour de séchage du lait pour prendre un exemple dans lïndustrie laitière, implique des décisions tactiques, concernant ici l'approvisionnement en lait, le stockage de la poudre fabriquée, sa commercialisation ... Les processus de décision, les processus d'action qui en résultent, ont donc un caractère hiérarchique marqué. Dans la plupart des firmes de multiples agents éco· nomiques interviennent dans ces processus: direction générale, services commerciaux, tech· niques ... Ces agents peuvent avoir entre eux des relations de dépendance mais aussi se trouver sur un pied d'égalité. Reconnaître cette répartition conduit à accepter l'existence de plusieurs fonctions d'objectifs, pas nécessairement compatibles, dans l'entreprise. Ainsi les services conunerciaux s'efforceront de réduire les délais de livraison, ce qui en général entraîne des fluctuations de la production et des stocks élevés tandis que les responsables de la fabrication tenteront de régulariser la production, les gestionnaires d'avoir des stocks assez faibles.

Chaque agent économique se trouve inséré dans un environnement dont il ne perçoit qu'une partie. Ses décisions sont fonction de sa perception des possibilités d'action qu'il entreveit et de ses objectifs. En première approximation on peut les supposer fIxes, dans la réalité toutefois il les modifie selon un processus d'apprentissage (DAY, 1967; DAY et TI/o.'NEY, 1968 ; DAY et KE/o.'NEDY_ 1970).11 apprend ainsi à connaitre au fur et à mesure que le temps s'écoule. Pour fIxer les idées, prenons le cas simple de la gestion d'un stock. La détennination des entrées et des sorties se fait sur la base de ce que ron connaît de la demande, des conditions d'approvisionnement, des coûts et de la capacitê de stockage. L'objectif pourra étre la recherche d'un niveau de stock désiré. Us'agira, par exemple, d'un compromis entre un niveau qui pennet d'absorber les fluctuations COurantes de la demande et une valeur qUÎ n'exige que des immobilisations supportables. La valeur de la fonctlOn d'objectif n'est pas définitive, mais varie en fonction de l'expérience, de l'acquisition d'information. Les procédures d'acquisition et de transmission de l'information jouent ici un rôle primordial. Elles sont caractérisées par des phénomènes de distorsion et de bruit, ce qui explique bien des désordres. La prise de décision nécessite des procédures d'évaluation des actions passées qui peuvent relever de la mesure objective comme du jugement le plus élémentaire. La mise en œuvre des décisions fait intervenir des procédures de contrôle. Chaque agent économique peut être considéré comme appartenant à des boucles de rétroaction liées les unes aux autres et qui caractérisent les relations entre la structure de l'entreprise et son activité. Certaines jouent un rôle uniquement local. négligeable mëme, d'autres au contraire sont déterminantes. Ces influences peuvent n'être parfois que provisoires, on assiste alorsà des transferts de pouvoir.

L'ensemble de ces phénomènes (existence de nombreux centres de décision, rôle des processus d'apprentissage dans la prise de décision, importance des procédures d'évaluatÎon

'1

'1

'1

-

12-et de contrôle, jeux des rétroactions) caractérisent les firmes réeUes sur le plan de leur struc-ture et de leur organisation, ils traduisent leur comportement. Peu importe finalement que ce soit le résultat d'une information incomplète ou de ('incertitude, ils existent et sont suf-fisamment généraux pour devoir être inclus dans la théorie de l'entreprise. La théorie des jeux propose une approche déductive pour intégrer plusieurs fonctions d'objectif, mais elle conduit à des modèles trop complexes, même pour des cas élémentaires, pour être

opération-nels.

La difficulté de l'approche déductive, mais aussi la diversité des situations réelles qui rend difficile "élaboration d'un corps d'hypothèses suffisamment riche nécessitent de pro-céder à une accumulation d'observations sur des cas représentatifs afin d'aboutir à des conclusîons dont l'intérêt ne soit pas uniquement monographique, mais d'ordre général. Nous défmissons ainsi une approche qui privilégie l'observation tout en visant àintégrer les déductions particulières dans un cadre théorique plus général; nous parlerons donc d'approche inductive.

Elle se base sur une observation des entreprises orientée sur leur fonctionnement interne. Elle met l'accent sur la détermination des processus réels de prise de décision, ce qUÎ néces-site l'utilisation de données statistiques quantitatives, mais aussi l'exploitation d'infonnations purement qualitatives obtenues à partir d'interviews, de l'analyse de documents et de rapports. La synthèse de cette étape consacrée à l'observation prend la forme d'un modèle. Celui-ci est complexe à la fois à cause de la nature des fonctions et du nombre de variables qu'il contient ce qui nécessite de recourir aux techniques de simulation pour le manipuler. li faut bien admettre que même s'jJ était possible de formuler un modèle de programmation qui décrive le comportement dynamique d'une entreprise multiproduits -multifacteurs en univers incertain, jJ ne serait pas possible d'obtenir une solution par les techniques analytiques actuelles et par conséquent d'étudier la structure de l'entreprise et de faire des prévisions. Le modèle de simulation se révèle donc une nécessité pour deux catégories de raisons. Tout d'abord celles qui tiennent à la complexité des calculs etrei~vent

donc de l'analyse numérique, ensuite celles qui sont dues au souci de réalisme qui implique la prise en compte de multiples agents, des circuits d'information et de contrôle.

Les modèles de simulation sont un cas particulier de modèles mathématiques. Leur

complexité nécessite de recourir

à un ordinateur pour déduire les implications des

hypo-thèses. Une de leur caractéristique importante est leur efficacité pour représenter des phé-nomènes dynamiques. Leur emploi cependant, comme pour toute approche nouvelle, soulève un certain nombre de difficultés méthodologiques; évoquons celles qui nous parais-sent les plus marquantes.

La plupart des modèles sont formulés en termes de relations linéaires afin de facüiter l'obtention d'une solution. Dès lors que disparaît cette contrainte, le choix des fonnes fonctionnelles a prÎori possibles devient très vaste. Pour résoudre ce problème, il n'existe pas de méthode objective basée par exemple sur des tests statistiques. La connaissance du problème, des données empiriques et de la fonnulation d'hypothèses raisonnables jouent un role important. Une fois spécifiée la fonne des relations du modèle, il reste à estimer leurs paramètres. La fonne récursive des modèles de simulation pennet de traiter les équations les unes après les autres, ce qui évite les difficultés dues à la simultanéité qui seraient insurmontables dans le contexte d'un grand modèle dynamique non linéaire. Pour les relations techniques, le problème est généralement facile à résoudre, par contre il n'en est pas de même pour les équations de comportement. Bien sür, rien ne s'oppose à l'utilisation de techniques statistiques d'ajustement, si ce n'est la difficulté qu'il peut y avoirà réunir les données nécessaires. Mais surtout cela conduirait à négliger l'infonnation qualitative disponible qui est très souvent importante. En pratique, nous pensons que la spécification des fonctions de comportement et ('estimation de leurs paramèlrcs vont de pair selon une procédure d'étalonnage pas à pas qui associe à l'économiste les agents économiques concernés. Elle pennet une meilleure conna.issance de leur role et de leur mode de

13

-comportement et fournit une vision critique des données disponibles. Elle privilégie les interviews.

La validation des modèles de simulation n'est qu'un cas particulier du problème plus géné-ral de la validation d'une théorie en économie, problème auquel, soulignons,le, il est difficile de donner une solution défmitive. Pour le cas qui nous préoccupe un compromis entre différents points de vue s'avère satisfaisant (NAYLOR et al., 1966 chapitre VIII ;NAYLOR et FINGER, 1967). Pour les modèles d'entreprise un certain nombre d'hypothèses, en parti, culier ceUes qui portent sur Je sens des liaisons entre variables, peuvent donner lieu à des vérifications directes. De même lors de la construction du modèle,il est possible d'établir une correspondance entre les éléments du modèle et les phénomènes qu'il représente. Ces vérifications constituent des phases nécessaires de l'étape de validation, mais ne sont que des indices qui doivent être associés à des tests sur les qualités prévisionnelles du modèle. Us concernent la prévision ex post des variables endogènes ainsi que leur projection. Pour les tests de comparaison entre valeurs simulées et valeurs observées toutes les techniques statistiques disponibles sont en principe possibles. Ils seront appliqués successi· vement aux différentes variables endogènes ce qui peut bien sûr conduire à des résultats contradictoires. Il semble possible de sortir de cette contradiction en définissant des tests pennettant de comparer entre eux deux groupes de séries, les techniques d'analyse des données paraissent prometteuses sur ce point (BOUSSARD, 1975). En fin de compte l'acceptation d'un modèle ne peut résulter que de l'accumulation d'une suite d'indices concordants, aucun d'entre eux n'étant suffisant àlui seul.

Un modèle de simulation est validé à partir du cas d'une entreprise particulière, En jouant sur les valeurs des paramètres et des variables exogènes, ildonne la possibilité d'explorer un nombre illimité de cas, de conduire des expériences sur modèle dont le produit est ce qu'il convient d'appeler des pseudo-données, Le champ des possibilités est toutefois trop vaste pour être exploré c.omplètement, aussi doit-on organiser les expériences en faisant appel à la technique statistique des plans d'expérience. Les pseudo-données, résultats proposés par le modèle. se présentent alors sous la fonne d'un ensemble de séries de valeurs pour chacune des variables endogènes, Ces séries sont analysées en recourant à des techniques statistiques: comparaisons multiples, tests de rangs, analyse de la variance, analyse spectrale .. ,

Pour une entreprise donnée le modèle de simulation autorise une analyse détaillée, carac-térisée par un réalisme assez poussé. L'exploration de situations déduites de celle qui a été observée permet une étude de dynamique comparée et autorise une généralisatIOn des résultats à des finnes comparables. Ainsi les résultats des modèles de récole behdvioriste (CYERT et MARCH, 1963 : BONINI, 1967) Je modèle de production-dIStribution de FORRESTER (1961) sont-ils transposables à d'autres entreprises que ceUes qui ont servi à les construire. Une accumulation d'expériences de ce type à partir de finnes représentatives doit permettre de tirer un ensemble d'infonnations caractérisant un maximum d'entreprises el donc d'enrichir la théorie de la Cinne. Actuellement, nous sommes dans une phase de construction où les résultats obtenus demeurent contingents des entreprises observées.

DI - CAS DE L'INDUSTRIE LAITlERE : HYPOTHESES, MODELE ET RESULTATS L'intérêt de l'approche par modèle de simulation apparaît donc nettement dans une étude qui privilégie l'entreprise; cette approche n'est pas sans poser toutefois des problèmes méthodologiques non encore résolus. En l'état actuel des choses, la stratégie de recherche conduit à plus de spécificité en recourant à l'étude de cas, Pour ce faire, nous nous sommes fIXé sur celui èe l'industrie laitière, Son importance économique est suffisante pour justifier ce choix sans qu'il soit nécessaire de l'expliciter davantage. A partir d'observations détaillées. nous avons ainsi pu élaborer un modèle de firme de lransfonnation du lait qui insiste sur les aspects de production et de stocks. Il peut être considéré corrune un modèle type de firme laitière dans ]a mesure où il tient compte des caractéristiques importantes, corrununes à

-14-l'ensemble des entreprises de la branche, relatives à leur environnement et

à

leur structure technique.

Par ses variations de quantité et de qualité, b production de lait a une influence détenni-nante sur le fonctionnement de l'industrie laitière. En cours d'année, elle varie du simple au double, selon les périodes. L'impossibliJité de stocker le lail en l'état nécessite des capacités de transformation rarement utilisées dans leur totalité. Une fois transformés, les excédents de lait viennent alimenter des stocks coûteux de beurre et de poudre. A ces flucruations saisonnières s'ajoutent des mouvements erratiques imprévisibles et des variations de la qualité. Celles-ci, particulièrement graves, peuvent interdire, même en période d'offre excédentaire, la fabrication de certains produits. Du côté de l'aval, la situation est tout aussi difficile à prévoir et contraignante : variations brusques des commandes et obligation de respecter des délais de livraison très courts. Ces traits sont généraux. Il en est de même de la structure technique des entreprises, si la matière première est unique, les produits dérivés sont nombreux: beurre. produits frais, fromages. lait de consorrunation, poudres, aliments du bétail ... et divers équipements sont communs à plusieurs fabrications ce qui entraine dïmportants coûts de transferts (pfOUT5 1961 et 1964).

Faisons l'hYPOÛlèse que "entreprise peut être décrite à tout instant par un ensemble de variables d'état: stocks, équipements. ressources financières, main·d'œuvre qui mesurent le bilan de ses activités. L'histoire de la firme est décrite par les valeurs prises par ces variables au cours du temps. Pour aboutir à une conception dynamique, il faut expliquer comment s'effectue le passage d'un bilan au suivant. li est la suite d'activités qui correspondent à des mouvements de biens, de services, d'équipements, d'ordres, d'infomlation, de main-d'œuvre, d'argent. Les activités résultent des décisions prises dans l'entreprise. On peut symboliser les variables d'état par des réservoirs (TÙveaux) et les activités par des flux afIn d'avoir à l'esprit une représentation simple de l'entreprise au moyen d'un réseau de réservoirs inteJconnectés par des flux. L'effet des décisions est d'agir sur le débit des flux qui régissent les niveaux. Les décisions sont prises en fonction des valeurs (mesurées ou estimées) des niveaux.

Le temps intervient explicitement dans l'accomplissement des activités: un processus de fabrication, la transmission de l'information ne sont pas instantanés mais réclament des délais variables. De même, des laps de temps s'écoulent entre la réception de l'information et la prise de décision, ceile-ci et l'action. Nous faisons l'hypothèse que les délais de réponse sont des éléments fondamentaux du fonctionnement des entreprises, qu'ils caractérisent leur comportement. C'est là une hypothèse de la dynamique des systèmes (füRRE5TER, 1961 et 1968) que nous retenons. En effet, le jeu des délais engendre dans l'entreprise des boucles de rétroaction. Tout changement dans un circuit de décisions et d'actions induit des modifications en chaîne qui ont pour effet d'agir sur l'élément responsable de la perturbation initiale. Sa transmission se caractérise soit par un effet d'amplification, soit par un effet d'amortissement. L'ensemble des rétroactions impose aux centres de décision une synchronisation rigoureuse. Ainsi, le jeu des délais se trouve au centre de toute explication des fluctuations observées.

Nous venons de faire deux hypothèses importantes, de caractère général. La première pennet d'aboutirà une description fonnelle de l'entreprise. la seconde porte sur les aspects dynamiques de son comportement. EUes correspondent à une conception qui admet la pluralité des centres de décision. Essayons de préciser maintenant nos hypothèses sur la fonction de comportement des agents économiques mis en cause. Nos observations nous ont conduit

à

supposer qu'Us s'efforcent par leurs décisions, en ce qui concerne la gestion de la production et des stocks et en période nonnale, de combler les écarts perçus entre les valeurs des variables d'état et des valeurs désirées, qui peuvent correspondre à des références ou à des valeurs souhaitées. Leur comportement se traduit ainsi par une suite Je tentatives visant

à

ajuster les phénomènes qu'ils contràlentà des objectifs sans cesse révisés. La multiplicité des centres de décision est une hypothèse behavioriste, l'introduction de processus d'apprentissage pour représenter le comportement des agents économiques

-

15-correspond à une hypothèse d'èconomie adaptative (PETIT, 1975). Localement, on relient cependant un mode de comportement marginalistc à condition de le définir dans un sens large, comme correspondant à tout comportement qui s'efforce d'atteindre par des moyens donnés un objectif. L'objectif correspondant à une extension de la notion de maximum à laqueUe

se

réfère MACHLUP (197 l, p. J69). Il faut bien voir que si nous admettons ici l'idée de niveau d'aspiration et des comportements qui visent

à

réduire les écarts entre ces niveaux et la réalité (MARRIS, 1963), nous ne faisons cependant qu'une hypothèse de nature locale. Notre jeu d'hypothèses revient ainsi à privilégier dans l'explication des fluctuations des valeurs des variables endogènes d'une part la structure technjque de l'entreprise, d'autre part les interactions entre agents économiques. Il ne faut cependant pas négliger le rôle des fac-teurs exogènes qui, nous J'avons vu, sont primordiaux dans l'industrie laitière.La définition de la frontière entre les éléments exogènes et les autres est étroitement dépendante des ob-jectifs de l'étude et en particulier de l'horizon économique retenu. Dans le cadre de l'écriture détaillée d'une fonction de production, on peut considérer que les mécanismes de formation des prix des produits finis et des facteurs de production sont exogènes. Leur niveau fera uniquement l'objet d'un paramétrage. Par ameurs, si nous retenons l'hypothèse d'une étude de courte bu moyenne période, on peut admettre aussi Je caractère exogène des apports en lait et des conunandes en produits fmis. Pour cette dernière catégorie de variables,il s'agit d'une hypothèse de caractère discutable dans la mesure où le comportement des clients peut être lié à la qualité des services qui leur ont été rendus dans le passé. Ainsi des délais de livraison élevés peuvent entrainer une anticipation des commandes, tandis que des délais faibles se traduiraient par un étalement. Toutefois dans la réalité, il s'agît ici d'une consta-tation spécifique aux cas que nous avons observés, les fortes variations de la demande sont amorties par des décisions compensatrices, ce qui justifie notre hypothèse de départ. Pour étudier le fonctionnement de l'entreprise face à des accidents brusques de la demande, nous avons recouru à la simulation de chocs erratiques.

Sur la base de ces hypothèses, le modèle repose sur une description de l'entreprise obtenue à partir de sa structure technique. Auparavant, nous avons procédé àune agrégation des biens fondée sur trois critêres : identité des techniques de fabrication et des circuits de commercialisation, mêmes règles de gestion, afm d'aboutir

à

des relations interprêtables entre les agrégats. Nous en avons retenu trente deux dans les applications numériques. Les différentes activitês de transfonnation du lait peuvent être regroupées en huit ateliers représentés sur l'organigramme de la structure généraJe du modèle. CeUe-d se révèle assez complexe et ne peut pas se ramener à une chaine. Nous avons uniquement représenté les nux de biens afin de faire apparaitre les relations entre ateliers. Pour le détail des activités. ainsi que pour la présentation technique du modèle, renvoyons

à

BOl'.'NlEUXet al. (1975) en nous contentant ici de quelques indications (tab!. 1).

Aux flux de bie.ns correspondent en sens inverse des nux d'ordres qui expriment les besoins des clients en produits fmis ;illeur correspond en réponse. après un certain délai, un Oux de biens (ventes). De façon analogue, tout Oux d'ordres dirigé d·un atelier vers un autre exprime les besoins de l'ensemble de ratelier en les biens produits par l'autre. La synchroni-sation de ces deux catégories de flux est assurée par les cen tres de décision. Pour passer de ce modèle formel à un modèle opérationnel, il faut quantifier les relations et les politiques mises en œuvre. Finalement nous obtenons une suite de relations qui peuvent ëtre classées de la façon suivante:

- relations comptables portant sur des coûts et des variables d'état (stocks de biens en particulier),

- relations techniques représentant des délais de réponse et des processus de transfor-mation,

-

16-processus d'allocation d'un ou plusieurs biens selon différentes destinations, ce qui suppose introduites des règles de priorité.

- relations auxilaires permettant de simplifier certains calculs.

TABLEAU 1"Structure générale du modèle.

eUT) (e)(terieur)----.I prétraitement

1

~

1

~

laits de _poudres tnitement

poudres produits

consom-humaines matiùes animales frais froma

malÎon gra~s

~

~

~

~

_~

aliments (extérieur) (extérieur) (extérieur)

bétail (e:<l~rieur) (extéri

+

(extérieur)

Partant d'une sÎtuation initiale donnée, pour des valeurs fiXées des paramètres et des variables exogènes, la simulation de cette suite d'équations penne! d'engendrer la succession des valeurs prises par les variables endogènes. En jouant sur les paramètres et les phénomènes exogènes, on peut alors étudier différents cas hypothétiques. Plus précisêment, nous étu-dierons l'influence sur les variables endogènes de nombreux facteurs qui peuvent ètre classés en tcois groupes.

- paramètres techniques: coefficients lechniques, durées de fabrications, contraintes de capacité. L'étude de leur influence sert de base à toute étude préalable à Iïnnoduction d'une nouveUe technologie, de produits nouveaux, à l'agrandissement d'un~ installation. - paramèlres de comportement: paramètres des fonctions de décision, règlè's de geslion des stocks, priorités entle fabrications. Ils conditionnent la structure décisionnelle de l'entre-prise, aussi sont-ils introduits dès qu'on désire étudier son efficacité ou la réorganiser. - variables exogènes: apports de lait, qualité du lait, commandes. Leur effet mesure la sensibilité de l'entreprise

à

des phénomènes incontrôlés.

Une analyse à partir du modèle sera donc constituée par l'érude des effets d"un certain nombre de facteurs fixés sur les valeurs prises par des variables endogènes. EUe comprendra un certain nombre de simulations. Présentons ici les résultats de deux analyses. L'une consa-crée aux incidences d'une réglementation sur l'organisation d'un atelier, celui du traitement des matières grasses, l'aune d'ordre plus global. aux effets de tout un ensemble de facteurs sur les variables endogènes.

17

-J .RéglementJltion et organisation.

La réglementation en matière de qualité des produits alimentaires a des effets importants sur l'organisation des entreprises laitières. Ainsi, elle impose de ne destiner à l'alimentation humaine que des laits de bonne qualité. Envisageons ici un autre aspect: les conséquences de l'inscription claire d'une date de fraîcheur SUT les paquets de beurre. Il est évident que les consommateurs vont préférer les articles portant la date la plus éloignée, passé un certain délai certains articles deviendront alors invendables. Dans ce cas, le beurre est retourné à l'usine et utilisé dans un autre processus de lransfonnation, ce qui est bien sûr coûteux. Cette situation se traduit par une contrainte sur l'âge maximum du beurre lorsqu'il quitte l'usine. On l'estime à cinq jours, ce qui impose que les stocks de beurre doivent au plus représenter cinq jours de vente.

Par

ailleurs, les conunandes doivent ëtre satisfaites le plus rapidement possible. On estime que les expéditions doivent ëtre faites le jour même où les ordre sont reçus et dans tous les cas avec un retard d'un jour au plus pour ne pas perdre la vente. Ces deux contraintes, l'une d'ordre réglementaire l'autre d'origine commerciale, imposent une organisation rigoureuse de l'atelier de traitement des matières grasses. Bien que celle-ci permette d'y satisfaire, elle est au demeurant lourde et coûteuse, aussi s'est-on interrogé sur diverses solutions pour la simplifier.

Eu égard aux problèmes de délai de livraison et de date de fraîcheur, l'organisation de l'atelier de traitement des matières grasses se ramène à trois centres de décision chargés de : gérer les stocks et de transmettre les besoins en beurre vrac (centre de décision 1), vérifier que les stocks représentent au plus 5 jours de vente (centre de décision 2), contrôler le respect des délais de satisfaction des conunandes (centre de décision 3). L'organisation initiale (organisation 1) comprend ces trois centres de décision. Imaginons deux organisations fictives ne comprenant que deux centres de décision 1 et 2 pour l'organi-sation 2, l et 3 pour l'organil'organi-sation 3.

Définissons la politique de gestion de stocks. Elle se fait en .ajustant leurs valeurs à des valeurs désirées variables en fonction de l'activité. Distinguons ici quatre politiques possibles:

politique1)recherche de stocks presque nuls,

politique 2, recherche de stocks très faibles représentant les ventes de 1,5 jours, politique 3, recherche de stocks faibles représentant les ventes de 1,5 à 2 jours, poütique 4, recherche de stocks moyens représentant les ventes de 2 à 3 jours.

II fau t souligner que compte tenu des fluctuations des stocks autour de leurs valeurs désirées, l'application d'une de ces politiques n'implique pas pour autant le respect de la contrainte sur les stocks et ne rend pas a priori inutile le second centre de décision.

La combinaison des trois types d'organisation et des quatre politiques nous a conduit à considérer douze simulations notées: Il à 34 (tabl. 2). Chaque simulation porte sur une année. Leurs résultats peuvent être comparés, puisqu'à des perturbations aléatoires de moyennes nulles près elles ont été faites toutes choses égales par ailleurs. Nous nous sommes intéressés à l'évolution des stocks et des délais de satisfaction des commandes pour cinq types de beurre notés A, B, C, D et E.

-

18-TABLEAU 2 . Définition des simulations

simulation organisation politique de gestion de stocks

11 1 1 12 1 2 13 1 3 14 1 4 21 2 1 22 2 2 23 2 3 24 2 4 31 3 1 32 3 2 33 3 3 34 3 4

On trouve au tableau 3 d'une part exprimé en pourcentage le nombre de fois où le délai de satisfaction des ordres a dépasse un jour (taux de défaùlance). d"autre part la valeur ma-ximale atteinte (en jours). Un premier examen des résultats fait apparaître que le taux de défaillance est très éle ....é, en moyenne 90 % pour la politique l, ce qui montre qu'il est impossible de suppr.mer le stockage. La politique 2 donne de mauvais résultats, 39%de taux de défaillance en moyenne générale. Par canlre les politiques 3 et 4 donnent des résultats comparables avec des taux de défaillance de 2 % et 0 % respectivement. L'organisation 2 donne les mOÎns bons rêsultats avec un taux de défaillance moyen de 50

%

et de 34%si on exclut la politique 1. Pour (cs urganisations 1 et 3, on trouveresp~r.:tivement

25 % et 4 % d'une part, 24 % et 3 % d'autre part.

TABLEAU 3 . Respect de la contrainte <fraîcheur•.

~

beurre A

B

C D E simulation Il organisation 1 100 % Sj 100% S j 66 % 2j 74 % 2j 100 % 4j 12 33 % 4j 33 % 4j 2% 4j 0% 0%

13

2% 4j 2% 4j 2% 4j 0% 0% 14 0% 0% 0% 0% 0% 21 98 % 6j 94 % 6j 100 % 6j 100 % 6j 94 % 6j 22 organisation 2 96 % Sj 96 % Sj 98 % Sj 96 % Sj 98 % Sj 23 2% 2j 2% 2j 8% 2j 0%

0%

24 4% 2j 2% 2j 6% 2j 0% 0% 31 100 % Sj 36 % 2j 94 % 2j 100% Sj 100 % 4j 32 organisation 3 18 % Sj 4% 3j 0% 13 % Sj 0% 33 4% Sj 4% 3j 0% 2% Sj 0% 34 0% 0% 0% 0% 0%

-

19-Ces résulats montrent qu'il est possible de simplifier l'organisation en supprimant la vérification de l'âge des stocks, la contrainte afférente sc trouvant automatiquement vérifiée dans l'organisation 3. Concernant le niveau général des stocks si on admet un léger taux de défaillance on peut appliquer la politique 3 ce qui correspond à une diminution notable du stockage par rapport

à

la politique 4. Enfin, on peut éventuellement choisir des politiques différentes selon les catégories de beurre. Ainsi si on admet un taux de défaillance de 4 %, on adoptera la politique 2 pour les beurres B, C et E et la politique 3 pour le beurre A et D dans le cas où l'organisation 3 est effectivement retenue.

2 . Etude globaledumodèle.

Le cas traité au paragraphe précédent a montré que le modèle de simulation pouvait servir à concevoir une nouvelle organisation

à

la fois aussi efficace, mais plus simple et par là moins coûteuse que l'organisation initiale. L'étude que nous présentons ici est globale. Elle porte sur. tout un ensemble de facteurs importants et sur toutes les activités de la firme. Les facteurs considérés sont des paramètres de comportement et des variables exogènes. Leur présentation peut se ramener à en considérer huit, sept à deux niveaux et le dernier à trois niveaux (tabl. 4).

TABLEAU 4 . Défmition des facleurs.

facteurs nature biens concernés niveaux définition des stocks

1 comportement poudres humaines

0

stocks faibles

2 comportement aliments du bétail 1 stocks élevés

3 comportement poudres anîmales

4 exogène crème, lait écrémé

0

délais courts

1 délais élevés

5 exogène crème

0

taux de crème constant

1 taux de crème fluctuant

6 exogène qualité du lait

0

%Iait 1er choix constant

collecté 1 %Iait 1er choix variable

7 exogène commandes

0

commandes constantes.

1 commandes fluctuantes

8 comportement beurre

0

stocks très faibles

1 stocks faihles

2

stocks moyens

Les facteurs l, 2,3 correspondent aux paramètres de comportement qui pennettent de déterminer les stocks désirés en poudres humaines, aliments du bétail et poudres animales.

Le niveau ) correspond à des stocks élevés.Lepassage du niveau 0 au niveau 1 correspond

à

une multiplication par 3 des stocks désirés en poudres humaines et poudres animales, par 4,55 pour les aliments du bétail.

-

20-Les facteurs 4, 5, 6 sont des variables exogènes. Le facteur 4 caractérise les délais néces-saires à l'achat de produits semi·futis (crème et lait écrémé).Leniveau 0caract~riseun délai court, le niveau 1 un délai 3 fois plus élevé. Le facteur 5 est le taux de crème dans le lait collecté. le niveau 0 caractérise une valeur constante, le niveau 1 une valeur tluctuante autour de la valeur moyenne. Pour le facteur 7 qui concerne la répartition des commandes, les deux niveaux sont définis de la même f"'i0n. Le facteur 6 correspond au pourcentage de lait de deuxième choix, au niveau 0 ce pourcentage est suppo~constant et égal à 5%,au ni-veau 1 il vaut30

%

pendant3mois, 5

%

le reste de "année.

Le facteur

8

est le paramètre de comportement qui contrôle les stocks désirés de beurre. Nous avons ici trois niveaux: niveau 0 stocks très faibles, niveau 1 stocks faibles 1,4 fois plus élevés, niveau 2 stocks moyens, le double des stocks très faibles.

La combinaison factorielle des valeurs des huit facteurs conduirait à considérer un nombre élevé de cas, en tout 21 _{x 3 soit 384 cas. Nous nous sommes ramenés à 96 cas, en}

considérant une réduction par quatre (CONNOR et YOUNG, 1961). Ainsi avons-nous effectué 96 simulations. toutes portant sur une durée égale à un an. EUes sont comparables puisque à des tennes aléatoires de moyennc::s nulles près, seuls varient les niveaux des fac-teurs.

Panni les indicateurs possibles. nous avons retenu les stocks en aliments du bétail, poudres humaines et beurres ainsi que les délais de satisfaction des conunandes correspondants. Par ailleurs, pour le lait d~consommation, nous avons retenu les quantités fabriquées. Ce qui nous fait finalement considérer 26 series pour chaque simulation. donc au total 26 x %

=-

2 496 !ilest bien sur nécessaire de réduire ces données pour pouvoir en tirer des enseignements. Aussi avons-nous rêsumé chaque série par sa moyenne et un~mesure de sa dispersion ce qui a permis de se ramener à 26 x 2= 52 analyses de la variance. Une moitié d'entre eUes portent sur les moyennes. L'autre moitié sur les dispersions. II s'agit d'analyses de la variance non orthogonale, aussi nous limitons·nous aux effets principaux des facteurs. L'examen du tableau 5 qui indique les facteurs ayant des effets significatifs sur les moyennes fait apparaître une forte sensibilité aux variables exogènes et une relative indé-pendance des ateliers entre eux:

La

variabilité des commandes (facteur 7) a une grande influence sur les stocks moyens, les fabrications de lait de consonunation et les délais de satisfaction des ordres en aliments du bétail. Par contre. elle ne joue pas sur les délais de livraison du beurre et des poudres humaines. Pour le beurre, ce résultat confLrme le bon fonctiollOement du centre de contrôle des délais de livraison, pour les poudresil traduit le caractère prioritaire des poudres humaines par rapport aux poudres animales. Au niveau des dispersions le facteur 7 fait uniquement sentir ses effets sur le beurre et le lait de consom· mation. Le facteur 4 a des effets importants sur les stocks d'aliments et de poudres humaines ainsi que sur les délais associés aux aliments. Pour les dispersions. il n'influence que les aliments. Lorsque ce facteur passe du niveau 0 au niveau 1 (ce qui correspond à un triplement du délai exogène correspondant) les stocks moyens tous aliments confondus passent de l'indice 100

à

"indice 725, les délais associés de 100 à 375 et les stocks de poudres humaines de 100 à 311. Ces effets non proportionnels sont dus aux non-linéarités et correspondent bien à la réalité. Le facteur 5 n'a d'incidence que sur les stocks de beurre et de poudres humaines, le facteur 6 sur les aliments du bétail, ce qui est normal. Les effets de 5 sont assez automatiques et correspondent bien aux fluctuations du taux de matière grasse, au niveau des dispersions on ne constate pas d'influence significative de ce facteur.

Seuls les aliments du bétail et les poudres sont influencés par les politiques de stockJge. L'absence d'effet du facteur 8 sur le beurre confinne l'inutilité qu'ily a à vouloir disposer de s~ocks trop élevés. En rapprochant ce résultJt de ceux du paragraphe précédent, on peut situer la limite supérieure à un niveau correspondant à 2 . 3 jours de vente. Le facteur 1 a des effets moins que proportionnels sur les stocks moyens en poudre; passer du niveau

a

au niveau 1 se traduit par un indice moyen qui évolue de 100à 181. Les facteurs 2 et 3 ont

-21-des effets inverses tant sur les délais moyens et les stocks moyens que sur les dispersions correspondantes. Ces effets pris séparément sont plus que proportionnels ; si on les additionne, on obtient par contre un résultat nul, ce qui traduit J'interdépendance de l'atelier aliments du bétail et de l'atelier poudres animales. L'absence d'effet du facteur J sur les aliments, le beurre et le lait de consommation, des facteurs 2 et 3 sur les poudres, le beurre et le lait, enfin du facteur 8 sur les aliments, lespoudres et le lait correspond

à

une certaine indépendance des ateliers correspondants.

TABLEAU 5 - Effets des facteUl' sur les moyennes

~

J 2

3

4 5 6 7 8 variables beurre A

•

•

B

•

•

C

•

•

S D

•

•

E

•

•

T aliments A

•

•

•

•

•

0

du bétail B

•

•

•

•

•

C C

•

•

•

•

•

K D

•

•

•

•

•

E

•

•

•

•

•

S poudres A

•

•

•

•

humaines B

•

•

•

•

C

•

•

•

•

beurre A B D C_D E E L aliments A

•

•

•

•

•

du bétail B

•

•

•

•

•

A C

•

•

•

•

•

1 _D

•

•

•

•

•

S E

•

•

•

•

•

poudres A humaines C

fabrication lait de consommation

•

-

22-CONCLUSION

Sur le plan du réalisme, ce modèle fournit une explication dynamique du fonctionnement en courte et moyenne période de l'entreprise. Les résultats confinnent l'hypothèse de

"im-portance des interactions entre agents et des délais d'adaptation dans "explication des fluctuations des valeurs des variables endogènes. Ils font apparaître aussi la forte sensibilité des activités aux phénomènes exogènes, contrepartie sans doute d'une bonne adéquation aux tluctuations de la demande qui apparaît à travers la stabilité des délais de satisfaction des conunandes pour tous les produits sauf les aliments du bétail. Par ailleurs soulignons la mise en évidence d'effets non proportionnels induits par les relations non linéaires prises en compte. D'un point de vue au moins qualitatif, ces résultats sont dus à la structure tecnnique de l'entreprise, aux caractéristiques de l'offre de lait et de la demande en produits dérivés du lait, toutes choses qui ne sont pas propres aux cas observés, aussi ont-ils un caractère de généraH té.

Dans la mesure où l'entreprise est ici considérée comme l'objet de l'analyse, ce modèle ne correspond pas à une approche néoclassique. La prise en compte de multiples agents économiques est une hypothèse behavioriste, l'introduction de processus d'apprentissage certes simplifiés a permis une description plus adéquate des comportements. Bien que ce ne soit pas des hypothèses néoclassiques, nous pensons que localement les fonctions de comportement adoptées correspondent à une hypothèse d'ordre margînalisre. Les deux analyses présentées, la seconde surtout, sont plus de nature explicative que normative. On peut toutefois envisager le calcul lors de chaque simulation d'une fonction d'objectif globale dépendant des facteurs contrôlés par la direction de l'entreprise. Puis rechercher par des voies uniquement numériques une combinaison optimale de ces facteurs. Par ailleurs ne pourralt-on pas imaginer un processus d'accroissement de l'information des agents les confondant à la limite en un seul disposant de toute "infonnation nécessitée par le calcul marginal? C'est ce que fait sur un cas très simple mais ayant une valeur didactique certaUle DAY (1967). N'y aurait-il pas alors convergence des valeurs des variables endogènes calcutées par le modèle vers la solution marginale? Bien sùr, il est presqu'impossible de répondre, mais ces questions conduisent à admettre que malgré une différence de conceprion, un réalisme plus grand, les modèles de simulation corres-pondent davantage

à

un prolongement de la théorie néoclassique de "emreprise qu'à une thêorit: complètement nouvelle. Il ne faudrait pas pour autant méconnaître leur apport dans l'explication du fonctionnement d'organisations complexes.

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