Un nouveau cadre d'agrégation Yager intuitionniste flou pour la prise de décision dans les chaînes d'approvisionnement vertes

Pourquoi des choix verts plus intelligents comptent

Les entreprises font face à une pression croissante pour assainir leurs chaînes d'approvisionnement, de l'approvisionnement en matières premières à la livraison des produits finis. Pourtant, déterminer quels fournisseurs sont réellement écologiques n'est pas simple : les avis d'experts sont incertains, les données sont incomplètes et des critères tels que l'empreinte carbone, le coût et la fiabilité se contredisent souvent. Cet article présente un nouvel outil mathématique d'aide à la décision qui aide les organisations à trier ces informations floues afin d'identifier les partenaires les plus durables de leurs chaînes d'approvisionnement vertes.

La réalité désordonnée derrière les décisions quotidiennes

Dans la vie réelle, les décisions reposent rarement sur des faits clairement binaires. Les responsables peuvent être en partie convaincus qu'un fournisseur est « suffisamment vert », en partie sceptiques, et parfois tout simplement incertains. Les méthodes traditionnelles contraignent ces nuances de gris à des chiffres nets et peuvent passer à côté de l'hésitation naturelle des personnes lorsque l'information est limitée. Les techniques d'ensembles flous antérieures ont amélioré la situation en autorisant l'appartenance partielle (quelque chose peut être « un peu vert »), mais elles peinaient encore à rendre compte de la mesure dans laquelle des experts rejettent activement une option et de l'incertitude qu'ils éprouvent à propos de leur propre jugement.

Une manière plus riche de capturer le doute

L'article s'appuie sur un cadre appelé ensembles flous intuitionnistes, qui suit séparément trois ingrédients pour chaque évaluation : le degré de soutien, le degré d'opposition et l'hésitation restante. Plutôt que d'écraser ces éléments en un seul score trop tôt, la méthode préserve les trois tout au long du calcul. De plus, les auteurs utilisent une famille de blocs mathématiques connus sous le nom d'opérateurs de Yager. Ceux-ci permettent d'ajuster le processus d'agrégation entre un comportement plus « optimiste » et un comportement plus « prudent », de sorte que le modèle de décision puisse refléter différentes attitudes face au risque et à l'incertitude sans perdre en cohérence logique.

Des avis dispersés à un classement clair

Pour transformer de nombreux jugements d'experts en un choix final, les auteurs conçoivent un ensemble d'opérateurs d'agrégation de type moyenne et géométrique qui combinent les évaluations intuitionnistes floues sur plusieurs critères. Ils construisent d'abord une table de décision où chaque fournisseur potentiel est noté selon douze dimensions de la chaîne d'approvisionnement verte, couvrant la stratégie (comme l'écoconception et les achats verts), les opérations quotidiennes (comme la fabrication et la logistique), les systèmes de soutien (y compris la technologie, les données et la formation du personnel) et la performance globale en matière de durabilité. Une étape basée sur l'entropie mesure ensuite combien chaque critère est informatif : si les experts sont fortement d'accord et que les données montrent des différences nettes, ce critère reçoit un poids plus élevé ; si les avis sont vagues ou contradictoires, son influence est réduite.

Mettre la méthode à l'épreuve

Les chercheurs appliquent leur cadre à un cas réel impliquant quatre entreprises qui affirment pratiquer la gestion de la chaîne d'approvisionnement verte. Les évaluations d'experts, exprimées en termes ordinaires comme « très bien » ou « modéré », sont converties en valeurs floues intuitionnistes et traitées par les nouveaux opérateurs basés sur Yager. Le système identifie systématiquement une entreprise comme le meilleur fournisseur vert, que l'on utilise un opérateur de type moyenne ou de type géométrique, et même lorsque l'importance des différents critères est variée de manière systématique. Comparée à une technique antérieure basée sur les opérateurs de Dombi, la nouvelle approche produit des classements plus stables et réagit moins de façon erratique aux petites variations des données d'entrée.

Ce que cela signifie pour une industrie plus verte

Pour un non-spécialiste, le message central est simple : ce cadre offre une manière plus honnête de gérer le doute lorsqu'on juge à quel point les entreprises sont réellement vertes. En distinguant séparément soutien, opposition et hésitation, et en les combinant de façon flexible via des opérateurs modulables, la méthode fournit aux décideurs un classement transparent et robuste des fournisseurs. L'étude de cas montre qu'elle peut mettre en lumière des partenaires véritablement durables au sein de réseaux industriels complexes, soutenant des choix d'achat plus verts, une production plus responsable et des stratégies de durabilité mieux définies.

Citation: Kumar, Y., Ramalingam, S. & Zegeye, G.B. A novel intuitionistic fuzzy Yager aggregation framework for decision making in green supply chains. Sci Rep 16, 8779 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-37890-4

Mots-clés: chaîne d'approvisionnement verte, sélection durable des fournisseurs, prise de décision floue, ensembles flous intuitionnistes, analyse multicritères