Article pp.191-199 du Vol.2 n°1 (2010)

doi:10.3166/^R2^IE.2.191-199 © 2010 Lavoisier SAS. Tous droits réservés

Note théorique sur la quantification du besoin informatif

en Intelligence Économique

³ Par Christophe Boya

aLaboratoire LASER-TRIS

Résumé

Le but de cet article est de définir théoriquement quel est le besoin informatif nécessaire aux agents afin d’optimiser leurs processus de décisions. Le développement croissant des informations mène à la surconsommation informative qui est une véritable menace à l’efficacité. La mise en place d’outils théoriques empruntés aux sciences économiques procure un cadre d’analyse permettant de quantifier le besoin d’information. Les notions de substituabilité et complémentarité informative sont reprises et élargies dans le cadre de l’Intelligence Économique. © 2010 Lavoisier SAS. Tous droits réservés

Mots clés : quantité d’information, décision optimale, substituabilité, complémentarité

Abstract

Quantification of need for information in business intelligence: A theoretical note. The purpose of this paper is to determine theoretically the need for information necessary of agents in order to optimize their decision-making. The increasing development of information leads to overconsumption informative which is a real threat to efficiency. The development of theoretical tools borrowed from economics provides an analytical framework for quantifying the need for information. The notions of substitutability and complementarity are expanded in the field of Business

Intelligence. © 2010 Lavoisier SAS. All rights reserved

Keywords: information quantity, optimal decision, substituability, complementarity

Introduction

L’Intelligence Économique (IE) est une spécialité récente qui s’appuie sur une démarche multidisciplinaire. En effet, l’analyse de l’information concerne également des domaines d’études transversaux tels que les sciences économiques, les sciences de gestion ainsi que les sciences de l’information et de la communication. Selon, le rapport du commissariat au plan de Martre (1994), ©O·,QWHOOLJHQFHeFRQRPLTXHSHXWrWUHGpÀQLHFRPPHO·HQVHPEOHGHV DFWLRQVFRRUGRQQpHVGHUHFKHUFKHGHWUDLWHPHQWHWGHGLVWULEXWLRQHQYXHGHVRQH[SORL- WDWLRQGHO·LQIRUPDWLRQXWLOHDX[DFWHXUVpFRQRPLTXHV&HVGLYHUVHVDFWLRQVVRQWPHQpHV OpJDOHPHQWDYHFWRXWHVOHVJDUDQWLHVGHSURWHFWLRQQpFHVVDLUHVjODSUpVHUYDWLRQGXSDWUL- PRLQHGHO·RUJDQLVDWLRQGDQVOHVPHLOOHXUHVFRQGLWLRQVGHTXDOLWpGpODLVHWGHFR€WVª. L’IE française se distingue de son homologue américain ©&RPSHWLWLYH,QWHOOLJHQFHªen restant dans le cadre légal de l’accès à l’information. Massé et Thibaut (2001) précisent que l’IE HVWXQSURFHVVXVTXLGRLWV·RUJDQLVHUDXWRXUGHWkFKHVGLVWLQFWHVSXLVLGHQWLÀHUFHOOHVTXL VRQWSHUWLQHQWHVF·HVWjGLUHTXLRQWXQHYDOHXUDÀQGHOHVWUDLWHUHWGHOHVH[SORLWHU-DNRELDN (1998) décrit que l’IE est l’exploitation systématique de l’information pour des décisions stratégiques. Bellon (2002) précise que le but ultime du traitement de l’information est d’obtenir un avantage concurrentiel lors d’une prise de décision. Nous sommes dans un usage offensif de l’information connu sous le nom de veille stratégique qui est un élément constitutif de l’IE. En effet, la veille stratégique regroupe la recherche et le traitement de l’information permettant la prise de décision stratégique. Nordey (2002) indique que « la YHLOOHVWUDWpJLTXHHVWRULHQWpHYHUVO·DFWLRQHWHVWFRQVLGpUpHFRPPHXQRXWLOG·DLGHjOD GpFLVLRQª&HVGpÀQLWLRQVpWDLHQWGpMjH[SULPpHVSDUOHVWUDYDX[SUpFXUVHXUVGH$JXLODU OHTXHODIÀUPpTXHO·LQIRUPDWLRQHVWXQRXWLOSRXUO·DFWLRQF·HVWjGLUHVHGRQQHU les moyens d’anticiper pour agir.

*pQpUDOHPHQWO·,(GpÀQLWWURLVW\SHVGHFRORUDWLRQVSRXULGHQWLÀHUOHVLQIRUPDWLRQV OLEUHPHQWDFFHVVLEOHVDX[LQIRUPDWLRQVFODVVpHVVHFUqWHVRXFRQÀGHQWLHOOHV

‡/·LQIRUPDWLRQEODQFKHUHWUDFHO·HQVHPEOHGHVVRXUFHVOLEUHPHQWDFFHVVLEOHVHWQHGRLW pas être dépréciée.

‡/·LQIRUPDWLRQJULVHHVWPRLQVIDFLOHjFRQQDvWUHRQQHSHXWO·DFTXpULUTXHGHPDQLqUH indirecte ou détournée.

D’accès légal, elle est le champ de l’intelligence économique. Elle peut être le contenu caché de l’information blanche.

‡(QÀQO·LQIRUPDWLRQQRLUHHVWLQDFFHVVLEOH

La collecte de cette information renvoie à une pratique de délit d’initiés (dans le cadre GHVPDUFKpVÀQDQFLHUVYRLUHjGHO·HVSLRQQDJH

/DOLWWpUDWXUHPRQWUHTXHODPDMRULWpHQWUHHWGXEHVRLQLQIRUPDWLIGHV agents se trouve au sein de l’information blanche et grise (Malaval, 1996 ; Martinet et Marti,

%UXWpGH5pPXU$XMRXUG·KXLODTXDQWLWpG·LQIRUPDWLRQDFFHVVLEOHSDUOHV agents est devenue de plus en plus importante. Par conséquent, le processus de traitement de l’information pertinente se trouve plus compliqué puisque les agents doivent faire face à une surabondance de sources informatives. Un des champs de l’IE est de s’intéresser jODJHVWLRQGXÁX[LQIRUPDWLRQQHODLQVLTX·jO·LGHQWLÀFDWLRQDXSUpDODEOHGHVEHVRLQV informatifs qui est la quantité d’information nécessaire au processus décisionnel sous la contrainte temps. En effet, la multitude des sources mène à la surconsommation d’infor-

mations qui représente une menace sérieuse à la prise de décision des agents. Les travaux VXUOHVXMHWSUpFLVHQWTXHOHVLQIRUPDWLRQVGRLYHQWrWUHSHUWLQHQWHV,OHVWpYLGHQWTXHIDFHj la masse informationnelle, les agents se retrouvent rapidement submergés d’informations.

De plus, la qualité de l’information, c’est à dire sa pertinence n’est pas proportionnelle à ODTXDQWLWp$LQVLOHVDJHQWVSHXYHQWIDLUHIDFHjXQHDIÁXHQFHG·LQIRUPDWLRQVQRQSHUWL- nentes. Le classement des sources fournit cependant une réponse solide au problème de la valeur des informations offertes. Le processus de décision a évolué en écartant les sources erronées et en centralisant celles de valeurs. Néanmoins, la décision optimale d’un agent HVWWRXMRXUVVRXPLVHjXQQpFHVVDLUHUHFRXSHPHQWGHVLQIRUPDWLRQVDPpOLRUDQWODFHUWLWXGH de son action, c’est à dire sa qualité décisionnelle sous une contrainte temps. Cette dernière rappelle qu’une information à une durée de vie limitée et, devient donc rapidement obsolète si le traitement et la prise de décision de l’agent tardent.

/·REMHFWLISULQFLSDOEXWGHFHWDUWLFOHHVWGHGpÀQLUTXHOOHHVWODTXDQWLWpWKpRULTXHGX EHVRLQLQIRUPDWLRQQHOGHVDJHQWVDÀQGHUpGXLUHO·LQFHUWLWXGHVXUOHXUVSURFHVVXVGHGpFL- sion. En effet, même si l’IE a fourni des outils valides pour sélectionner les informations GHYDOHXUVRXSHUWLQHQWHVODTXDQWLWpG·LQIRUPDWLRQjDQDO\VHUUHVWHYROXPLTXHHWHQWUDvQH un problème de surconsommation nuisant au processus décisionnel de l’agent. Les outils de micro économie fournissent des solutions théoriques sur la quantité d’information à H[DPLQHUDÀQGHODOLPLWHUHWGHUHQGUHODGpFLVLRQG·DFWLRQGHO·DJHQWRSWLPDOHVRXVOD contrainte temporelle. Suite à cette première section introductive, une seconde section présente une revue de la littérature sur les problèmes de quantités informatives, de valeur de l’information analysée et de contraintes temporelles dans le champ de l’IE. Ensuite, une WURLVLqPHVHFWLRQLQWURGXLWOHVQRWLRQVpFRQRPLTXHVQpFHVVDLUHVjODTXDQWLÀFDWLRQWKpRULTXH GHVVRXUFHVG·LQIRUPDWLRQVjH[DPLQHUDÀQGHUHQGUHODGpFLVLRQGHVDJHQWVRSWLPDOHOH WRXWHQFRQVHUYDQWODFRQWUDLQWHWHPSRUHOOHVLLPSRUWDQWHHQ,((QÀQXQHGHUQLqUHVHFWLRQ conclut l’article et ouvre les fondements théoriques vers une possible confrontation empirique.

1. Revue de littérature

Le terme information est utilisé selon deux types de contextes issus de familles séman- WLTXHVGLIIpUHQWHV+HLQGHU\FN[/HSUHPLHUOXLUpVHUYHXQFDGUH¶UHVWULFWLI· et le considère comme un signal transmis d’un émetteur à un récepteur via l’intermédiaire d’un canal¹. Le second est un cadre ¶MRXUQDOLVWLTXH· dans lequel c’est un évènement qui est porté à la connaissance d’un ou plusieurs agents. Bougnoux (1995) considère ces notions comme LQWLPHPHQWOLpHV©FHVQRWLRQVDQWDJRQLVWHVIRUPHQWXQFRXSOHHOOHVVHUHSRXVVHQWHWVH FRPSOqWHQWª. L’information est un signal transmis par l’intermédiaire d’un canal (presse) vers des récepteurs (agents). La littérature concernant l’IE s’est accès sur sa pertinence et sa valeur. L’information est considérée comme un bien dont l’une des caractéristiques SULQFLSDOHVHVWVDIUDvFKHXU3DUFRQVpTXHQWVDSHUWLQHQFHHWVDYDOHXUGpÀQLHVSDUVDFUp- GLELOLWpVDULFKHVVH«VRQWOLpHVGLUHFWHPHQWjVDIUDvFKHXUF·HVWjGLUHVRQDFWXDOLWpRXVD UpFHQFH3RXU3DWH\URQO·LQIRUPDWLRQGRLWQRQVHXOHPHQWrWUHIUDvFKHUpFXUUHQWH PDLVpJDOHPHQWYpULÀpHWUDLWpHHWSUpFLVH3HWLWHW3HUULQHGpPRQWUHQW

1 L’information est quantifiable, Shannon (1949).

qu’une information dont on diffère le traitement perd en valeur. La contrainte temps est un paramètre crucial de l’analyse informationnelle.

'HQRVMRXUVOHVÁX[LQIRUPDWLRQQHOVVRQWGHYHQXVGHSOXVHQSOXVQRPEUHX[0DUHQJR 1995 ; Le Bas et Picard, 2001 ; Bellon, 2002 ; Guilhon et Levet, 2003 ; Bruté de Rémur, 2006 ; Delecroix, 2007). L’information n’est donc plus considérée comme une ressource rare. Cette croissance de la masse informationnelle auxquels les agents ont à faire face est attribuée au développement constant des techniques de l’information et de communication 7,&&HSKpQRPqQHDpJDOHPHQWHQWUDvQpXQHEDLVVHGHVFR€WVG·DFFqVjO·LQIRUPDWLRQ Une relation croissante existe donc entre le nombre d’agents et l’accès à l’information. Pool QRWHTXHO·LQIRUPDWLRQFURvWG·XQHPDQLqUHH[SRQHQWLHOOHDORUVTXHVDFRQVRPPD- tion reste linéaire. L’auteur montre que l’offre d’informations est supérieure à la demande, SXLVTXHVRQFR€WGHSURGXFWLRQGLPLQXHDYHFOHVTXDQWLWpV/·DYDQWDJHFRQFXUUHQWLHOVHVLWXH désormais dans la capacité à utiliser l’information correctement (Marengo, 1995). Bellon UDSSHOOHTXHODPDvWULVHGHO·LQIRUPDWLRQHVWDWWDFKpHjODGpWHFWLRQGHO·LQIRUPDWLRQ pertinente à un instant t. Néanmoins, Le Bas et Picard (2001) ainsi que Guilhon et Levet (2003) notent que les agents sont confrontés à un problème de sélection et de traitement de O·LQIRUPDWLRQ$XGLJLHU&RXORQHW5DVVDWSDUOHQWGH©FROOHFWHUDLVRQQpHG·LQIRU- PDWLRQª. En premier lieu, ils indiquent la nécessité de trouver les bonnes sources. Ensuite, il faut classer ces informations à la fois sur le pan de la quantité que sur celui des effets potentiels dans le temps (court et long terme). Les auteurs insistent sur le fait que l’exhaus- WLYLWpQ·H[LVWHSDVPDLVTXHODUpFHQFHGRLWrWUHYpULÀpH3RXU%ORFKODFROOHFWHHVW XQSURFHVVXVGLIÀFLOH/DJOREDOLVDWLRQGHVGRQQpHVHVWEpQpÀTXHDSULRULDXFXQHVRXUFH n’est à écarter. Néanmoins, face à la masse informative, il faut éviter la surabondance. Pinte GpÀQLWOHFRQFHSW©G·,QIREpVLWpª, qui représente la surconsommation d’informations.

Ce phénomène se produit lorsque la quantité d’information disponible est si importante TX·LOGHYLHQWLPSRVVLEOHSRXUOHVLQGLYLGXVG·HQH[WUDLUHUDSLGHPHQWHWHIÀFDFHPHQWFHOOH qui est considérée pertinente.

&HFLHQWUDvQHGHVWHQVLRQVVXUODYDOHXUGHO·LQIRUPDWLRQ3HWLWHW3HUULQH montrent que la quantité d’information ne peut être assimilée à une quantité quelconque de biens. Si IUHSUpVHQWHXQREMHWLQIRUPDWLRQGHX[IRLVO·LQIRUPDWLRQI ne représente que l’in- formation I. Pour les auteurs, l’approche marginaliste n’est pas la bonne pour l’information dont la rareté n’est pas la caractéristique déterminante. Howard (1998) insiste sur le fait que la valeur de l’information possède des limites mathématiques, puisqu’elle n’est pas additive entre sources. Delecroix (2007) explique également que ©VLODTXDQWLWpG·LQIRUPDWLRQGLV- SRQLEOHHVWWUqVYROXPLQHXVHVDTXDOLWpRXSHUWLQHQFHHVWWUqVKpWpURJqQHª. Le concept de pertinence est connecté avec celui de valeur de l’information. L’auteur poursuit son analyse en démontrant que si l’offre d’information est supérieure à la demande (Pool, 1984), cela HQWUDvQHXQHDXJPHQWDWLRQGHVLQIRUPDWLRQVGHPDXYDLVHVTXDOLWpVDX[GpWULPHQWVGHVERQQHV Il décrit ainsi sa loi de Gresham de l’information ©ODPDXYDLVHLQIRUPDWLRQFKDVVHODERQQHª.

%HOORQDMRXWHTXHO·LQIRUPDWLRQQ·HVWGRQFSOXVHQUDSSRUWDYHFOHVEHVRLQVGHVDJHQWV

&HWWHDERQGDQWHLQIRUPDWLRQHQWUDvQHLQpYLWDEOHPHQWXQHDXJPHQWDWLRQGHO·LQFHUWLWXGH sur le processus de décision. Face à la présence d’informations trop nombreuses et de qualités diverses, l’agent n’est plus en mesure de fournir une décision optimale. En effet, il devient impossible de distinguer la bonne de la mauvaise information. Cette masse informative parasite et bruite son processus décisionnel. L’agent n’est plus en mesure de formuler des

DQWLFLSDWLRQVFRUUHFWHVVXUOHIXWXUQRQSDVFDULOQHFRQQDvWSDVODWRWDOLWpGHVLQIRUPDWLRQV PDLVFDULOHVWLPSRVVLEOHSRXUOXLGHOHVWUDLWHU%UXWpGH5pPXUDIÀUPHTX·LOIDXW réduire l’incertitude sachant que toute l’information est bonne à prendre. Il note que « La TXHVWLRQHVWGHVDYRLUVLOHVVWUDWpJLHVJDJQDQWHVVRQWFHOOHVTXLUpGXLVHQWO·LQFHUWLWXGHRX ELHQFHOOHVTXLODPDvWULVHQWDXWUHPHQWGLWTXLGpYHORSSHQWGHVRXWLOVH[SORLWDQWOHVF{WpV SRVLWLIVGHO·LQFHUWLWXGHª1RXVFRQVLGpURQVTXHPDvWULVHURXUpGXLUHO·LQFHUWLWXGHUHSUpVHQ- tent deux moyens liés à une prise de décision optimale pour les agents. Martinet et Marti (1995, 2002) ont apporté des éléments concrets de réponses pour lutter contre l’incertitude en ordonnant les sources, de manière à distinguer les valeurs des informations suivant leurs origines. Les auteurs établissent un classement des sources d’informations d’inspiration PLOLWDLUHHQIRQFWLRQGHOHXUSURYHQDQFH,OVGLVWLQJXHQWDLQVLTXDWUHW\SHVGHVRXUFHV

i. Source digne de foi.

LL6RXUFHGLJQHGHIRLPDLVSUpVHQWDQWGHODVXEMHFWLYLWp LLL6RXUFHSHXV€UH

iv. Source suspecte.

&HWWHFODVVLÀFDWLRQIRXUQLWXQpOpPHQWDSSURSULpGHUpSRQVHSRXUOLPLWHUODVXUFRQVRPPDWLRQ et l’incertitude en aidant les agents à se diriger rapidement vers les sources d’informations de YDOHXU(QRXWUH0DUWLQHWHW0DUWLFRQÀUPHQWOHVWUDYDX[SLRQQLHUVGH%ORFK (1999). Le recoupement améliore la certitude. Par conséquent, il n’existe pas à priori d’infor- mations inutiles. Si un agent obtient 10 fois, par 10 canaux différents d’une information, la 11^e fois lui permettra encore d’améliorer la cotation de cette information. Leurs analyses préci- VHQWWRXWHIRLVTX·LOIDXWTXHOHVVRXUFHVVRLHQWLQGpSHQGDQWHV(QHIIHWOHVDXWHXUVVHPpÀHQW GHODSUHVVHSXLVTXHGDQVMRXUQDX[GLIIpUHQWVLOHVWSRVVLEOHGHWURXYHUIRLVODPrPH LQIRUPDWLRQPDLVO·RULJLQHSURYLHQWG·XQHGpSrFKHFRPPXQHXQLTXH$)3%ORRPEHUJ«

8QHSDUWLHGHVWUDYDX[G·,(LGHQWLÀHOHVGLIÀFXOWpVOLpHVjODJHVWLRQGHVÁX[:LQWHU UHPDUTXHTXHODTXDQWLWpG·LQIRUPDWLRQjLGHQWLÀHUHWODFDSDFLWpjODWUDLWHUGDQVXQH optique résolutoire crée une tension qu’il nomme ©WUDGHRIIª. Plus il y a d’informations, SOXVLOGHYLHQWGLIÀFLOHG·REWHQLUXQHRXSOXVLHXUVUHSUpVHQWDWLRQVSHUWLQHQWHVHQYXHGHOD UHFKHUFKHGHVROXWLRQV6LPRQ&·HVWOHGpÀPDMHXUDXTXHOVHKHXUWHWRXWHGpPDUFKH G·,(:LQWHULQVLVWHVXUOHIDLWTXHSXLVTXHO·LQIRUPDWLRQjWUDLWHUHVWLPSRUWDQWH l’avantage concurrentiel réside pour un agent dans sa capacité à traiter facilement, rapide- PHQWHWFRUUHFWHPHQWO·LQIRUPDWLRQSRXUSUHQGUHXQHGpFLVLRQ/DFODVVLÀFDWLRQGHVVRXUFHV SHUPHWXQHVpOHFWLRQHIÀFDFHGHVLQIRUPDWLRQVSHUWLQHQWHV&HSHQGDQWVLODYDOHXUGH O·LQIRUPDWLRQHVWLGHQWLÀDEOHODTXDQWLWpG·LQIRUPDWLRQVDXTXHOO·DJHQWGRLWIDLUHIDFHGDQV VRQSURFHVVXVGHGpFLVLRQUHVWHWRXMRXUVLPSRUWDQWHPrPHV·LOHVWUpGXLWHWSHXWWRXWGH même conduire à un problème de surconsommation ou infobésité. La décision optimale de O·DJHQWHVWVRXPLVHjODJHVWLRQGXÁX[LQIRUPDWLRQQHOHWjVRQWUDLWHPHQWVRXVODFRQWUDLQWH temporelle décrivant l’obsolescence rapide de l’information.

2. Quantification théorique du besoin informationnel

L’originalité de l’article est de décrire un processus théorique pour éviter le problème GHVXUFRQVRPPDWLRQDÀQGHSUHQGUHODGpFLVLRQDXPRPHQWRSSRUWXQ1RXVVRXKDLWRQV GpÀQLUOHEHVRLQTXDQWLWDWLIG·LQIRUPDWLRQVGHVDJHQWVORUVG·XQHSULVHGHGpFLVLRQ/·DJHQW dispose d’informations provenant de N sources, tel que I

N = I

1, I

2,…, I

n-1, I

n, où I

1 représente

l’information de la première source, etc. La valeur de l’information I

N pour chaque source (eI

1,…,n) est fonction de e D [e^- ; e⁺]. Par conséquent, pour I_e^- la valeur de l’information est de mauvaise qualité ; pour I_e⁺ la valeur de l’information est parfaite. Dans notre analyse, nous reprenons les travaux de Martinet et Marti (1995, 2001). Nous faisons l’hypothèse TXHOHVVRXUFHVpWXGLpHVVRQWÀDEOHVGRQFODTXDOLWpGHO·LQIRUPDWLRQQ·HVWSDVXQpOpPHQW déterminant dans ce cas présent. Par conséquent, si l’ensemble des sources informatives sont dignes de foi, alors

θ θ

θ θ

−

º§ · º

»¨ ¸ »

∈»¼¨© ¸¹ »¼

Néanmoins, la quantité d’information auquel O·DJHQWGRLWIDLUHIDFHUHVWHWRXMRXUVLPSRUWDQWH1RXVFRQVLGpURQVTXHOHVDJHQWVVRQW rationnels, et tentent de minimiser l’incertitude de leurs actions ou de leurs processus de décision en recoupant l’information pertinente (ou l’information de valeur). Même si l’accès à l’information est libre, la collecte des informations pertinentes et son recoupement sont complexes, et le processus de décision a une contrainte de temps. En effet, recueillir des LQIRUPDWLRQVDFR€WWHPSRUHOHWVHGpSUpFLHDXÀOGXWHPSVFDUVDGXUpHGHYLHHVWOLPLWpH La question est de savoir quand il est nécessaire de s’arrêter de collecter et de recouper de O·LQIRUPDWLRQDÀQTXHODGpFLVLRQVRLWODSOXVRSWLPDOHSRVVLEOH

La théorie micro économique sur les facteurs de production fournit des éléments de réponses duplicables à l’analyse de l’information en IE. Nous considérons deux facteurs, ODTXDQWLWpG·LQIRUPDWLRQHWODTXDOLWpGHODGpFLVLRQVRXVXQHFRQWUDLQWHWHPSRUHOOHGpMj expliquée précédemment. L’information donne à l’agent une indication sur son processus GHGpFLVLRQ/HUHFRXSHPHQWHVWEpQpÀTXHSXLVTXHDXFXQHVRXUFHQ·HVWjQpJOLJHU%ORFK 1999 ; Bruté de Rémur, 2006 ; …). Ce dernier permet à l’agent de conforter sa décision, c’est à dire de réduire l’incertitude sur son action. Néanmoins, si l’agent est confronté à N sources d’informations de valeurs, ce dernier n’aura pas le temps d’analyser toutes les sources aux dépends d’une surconsommation d’information qui nuira à la qualité de décision de l’agent. De plus, le temps d’analyse de l’information est limité, puisque sa valeur déprécie DXÀOGXWHPSV3DWH\URQ1pDQPRLQVGDQVWRXWSURFHVVXVGHGpFLVLRQLQGXLWSDU l’arrivée d’informations, il existe théoriquement une quantité optimale d’information au GHOjGHODTXHOOHODSURGXFWLYLWpWRWDOHÀQLWSDUEDLVVHU3DUFRQVpTXHQWXQHTXDQWLWpGHSOXV d’information ne fournit pas une qualité décisionnelle supérieure, au contraire la qualité de la décision va baisser par la contrainte temps.

La représentation de la quantité optimale reste théorique, puisque aucune étude n’a montré jTXHOPRPHQWODTXDQWLWpG·LQIRUPDWLRQFROOHFWpHSRXUrWUHUHFRXSpHV·DYqUHVXIÀVDQWH pour ne pas nuire à sa qualité décisionnelle. Les concepts micro économiques fournissent différents cas entre quantité et décision optimale (Boya, 2008). Supposons qu’un agent doive prendre une décision d en fonction d’une information I/·DJHQWGLVSRVHWRXMRXUVGHV informations provenant de N sources, tel que I

N = I

1, I

2,…, I

n-1, I

n. Le but de l’agent est de maximiser son utilité qui dépend de sa décision, noté U (d). Soit d*²la décision optimale en fonction de l’information I

N, k = 1,…,nDORUVRQDE[U²I

N] = max E

N[U(d²k)] = E[U(d*²k)].

Tout d’abord, nous supposons que l’étude d’une quantité supplémentaire d’information (c’est à dire d’une source informative) améliore la qualité de décision de l’agent. Ce processus VHGpFULWGHODPDQLqUHVXLYDQWH

n k k

I d d

∪ Ÿ

. Par conséquent, le recoupement

d’informations est un atout. Ce dernier va permettre de réduire l’incertitude de l’agent VXUVRQSURFHVVXVGHGpFLVLRQDÀQGHPD[LPLVHUVRQXWLOLWp1RXVVRPPHVHQSUpVHQFHGH

‘complémentarité informative’. Considérons un agent qui doit prendre une décision face à NVRXUFHVLQIRUPDWLYHVO·K\SRWKqVHGH¶FRPSOpPHQWDULWpLQIRUPDWLYH·HVWYpULÀpHORUVTXH l’agent utilise un ensemble de sources informatives, comprises entre [1,n].

Résultat 1 : la complémentarité informative se produit lorsque chaque quantité supplé- PHQWDLUHG·LQIRUPDWLRQUpGXLWO·LQFHUWLWXGHVXUODGpFLVLRQGHO·DJHQWDÀQGHODUHQGUHRSWLPDOH

&HSUHPLHUUpVXOWDWSHXWrWUHDIÀQp(QHIIHWODSUHPLqUHK\SRWKqVHGHUHFRXSHPHQW informatif est assez large. Le recoupement informatif des sources permettant à un agent de prendre une décision peut être réduit à un minimum de sources. Par conséquent, lorsque O·DQDO\VHGHTXHOTXHVVRXUFHVLQIRUPDWLYHVHVWVXIÀVDQWHSRXUO·DJHQWDÀQGHSUHQGUHXQH décision optimale, c’est la ‘complémentarité partielle’.

Résultat 2 : la complémentarité partielle se produit lorsque peu de sources sont néces- saires à l’agent pour réduire son incertitude pour rendre la décision optimale.

Le recoupement des sources informatives n’est cependant pas une nécessité. Dans certains cas, il est possible que l’étude d’une quantité supplémentaire d’information n’améliore pas la qualité de décision de l’agent. Dans ce cas, le recoupement d’informations n’est pas utile, SXLVTX·LOQHPRGLÀHSDVO·LQFHUWLWXGHGHO·DJHQWVXUVRQSURFHVVXVGpFLVLRQQHO/DVRXUFH informative utilisée n’est pas importante, puisque quelque soit celle analysée, la décision GHO·DJHQWQ·pYROXHUDSDV'DQVFHFDVOHSURFHVVXVVHGpFULWGHODPDQLqUHVXLYDQWH

N N

N Q

N Q

, ,

G G

, ,

−

­

°

°° Ÿ

®

°

°°¯

. La décision de l’agent restera identique et par conséquent

optimale quelque soit l’information traitée, parmi les sources d’informations. Ce cas présent HVWGpÀQLFRPPHOD¶VXEVWLWXDELOLWpLQIRUPDWLYH·

Résultat 3 : la substituabilité informative se produit lorsque chaque quantité supplé- PHQWDLUHG·LQIRUPDWLRQQHPRGLÀHSDVO·LQFHUWLWXGHVXUODGpFLVLRQGHO·DJHQWDÀQGHOD rendre optimale.

Comme précédemment, dans le cas de la complémentarité, il est possible de fournir un FDVSOXVVSpFLÀTXHGHODQRWLRQGHVXEVWLWXDELOLWpLQIRUPDWLYH/HUHFRXSHPHQWGHVLQIRUPD- tions peut augmenter l’incertitude et nuire au processus décisionnel de l’agent. Lorsqu’une source unique d’information fournit L’information pertinente nécessaire à l’agent pour réduire son incertitude et rendre optimal la décision de l’agent, nous sommes en présence GH¶QRQVXEVWLWXDELOLWp·&HSURFHVVXVVHGpFULWFRPPHVXLWI

N => d = d*. Le recoupement d’informations n’est pas utile, mais générateur d’incertitude, car contrairement au cas pré- FpGHQWOHVVRXUFHVQHVRQWSDVVXEVWLWXDEOHV$LQVLVLO·DJHQWXWLOLVHXQHTXHOFRQTXHVRXUFH informative autre que celle qui rend sa décision optimale, alors son processus décisionnel deviendra sous optimal.

Résultat 4 : la non substituabilité se produit lorsqu’une unique source fournit les infor- mations cruciales à l’agent pour réduire son incertitude et rendre sa décision optimale, les autres sources informatives n’étant d’aucune utilité.

Les concepts issus des sciences économiques fournissent des éléments de réponses WKpRULTXHVVXUO·DQDO\VHGHO·LQIRUPDWLRQHQ,(HWSOXVVSpFLÀTXHPHQWFRQFHUQDQWOHEHVRLQ LQIRUPDWLIGHVDJHQWVIDFHjXQSURFHVVXVGpFLVLRQQHO&HVUpVXOWDWVWKpRULTXHVFRQÀUPHQWTXH O·,(HVWXQFKDPSPXOWLGLVFLSOLQDLUH/HVEDVHVWKpRULTXHVVXUO·DQDO\VHGHODTXDQWLÀFDWLRQ de l’information pour fournir une décision optimale doivent maintenant être confrontées à O·H[SpULPHQWDWLRQHPSLULTXHSRXUGpYHORSSHUHWFRQÀUPHUFHVSUHPLHUVUpVXOWDWV Conclusion

/·DQDO\VHHWODPDvWULVHGHO·LQIRUPDWLRQGHYLHQQHQWXQHQMHXIRQGDPHQWDOGDQVODSULVH de décision des agents économiques. La première fonction d’un processus d’IE a été le recueil de l’information, connue sous le nom de veille. L’étape suivante s’est attachée à utiliser cette information pour les prises de décisions stratégiques des agents. Ces fonctions VRQWLVVXHVGHODSUDWLTXHHWGHO·HPSLULVPH%UXWpGH5pPXUUDSSHOOHjMXVWHWLWUH que des disciplines telles que les sciences économiques ou les sciences de gestion se sont formées d’une manière identique. Néanmoins, l’évolution constante de la masse informa- WLYHGXHHQSDUWLHDXGpYHORSSHPHQWGHV7,&DPRGLÀpOHVGHX[SLOLHUVIRQGDWHXUVGHO·,(

L’agent doit faire face au problème de sur abondance informative qui mène à l’infobésité.

3DUFRQVpTXHQWODGLVFLSOLQHGRLWV·pOHYHUHWIRXUQLUXQFDGUHG·DQDO\VHFODLUHPHQWGpÀQLW DÀQGHIDLUHIDFHjFHVGLIÀFXOWpV

,OHVWLQGLVSHQVDEOHGHIRXUQLUXQHWUDPHWKpRULTXHDÀQGHOLPLWHUODFROOHFWHHWOH recoupement des informations pertinentes pour optimiser la décision d’un agent. Les outils théoriques des sciences économiques offrent des éléments de réponses solides. Le rappro- chement des paramètres de quantité informative et de qualité de décision est assimilé aux notions économiques de substituabilité et complémentarité. Ces résultats sont également applicables à l’IE et sont élargis dans le cadre du besoin quantitatif d’information. La QRWLRQGHFRPSOpPHQWDULWpLQIRUPDWLYHTXLGpÀQLWOHIDLWTX·XQHVRXUFHVXSSOpPHQWDLUH d’information réduit l’incertitude et améliore donc la qualité de décision de l’agent, est élargie autour du concept de complémentarité partielle qui se produit lorsque peu de sources informatives sont utiles pour optimiser la décision de l’agent. De même, la substituabilité LQIRUPDWLYHVHORQODTXHOOHO·DQDO\VHTXHOFRQTXHG·XQHVRXUFHQHPRGLÀHSDVODGpFLVLRQ GHO·DJHQWHVWDIÀQpHDYHFODQRQVXEVWLWXDELOLWpTXLGpÀQLWXQHVRXUFHXQLTXHIRXUQLVVDQW l’information nécessaire pour optimiser la décision de l’agent.

La mise en avant de paramètres théoriques concernant l’analyse de l’information contribue jGpPRQWUHUTXHO·,(FRQWLHQWGHVIRQGHPHQWVVFLHQWLÀTXHVpWURLWHPHQWUHOLpVDX[FKDPSV multidisciplinaires cités précédemment, et n’est plus seulement un domaine pratique. Ces SUHPLHUVUpVXOWDWVOLpVDX[VFLHQFHVpFRQRPLTXHVGRLYHQWrWUHFRQÀUPpVHPSLULTXHPHQW Boya (2008) a appliqué cette méthodologie pour étudier l’impact des informations média- tiques sur les variations boursières. L’auteur n’a pu toutefois conclure sur un résultat clair, IDXWHGHGRQQpHVVXIÀVDQWHV

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