La matrice de décision pondérée place plusieurs options sous un même jeu de critères. Elle ne produit pas une phrase « choisissez A », mais un dossier vérifiable : quelles exigences ne sont pas négociables, quel score chaque option obtient, sur quelles preuves, quelle variation peut changer l'ordre, et quel arbitrage revient finalement à l'humain.

L'outil sépare les exigences incontournables des critères souhaités. Une exigence ne connaît que trois états — satisfaite, non satisfaite, non vérifiée — et n'entre pas dans la somme pondérée ; les critères souhaités utilisent des poids et des notes de 1 à 5. Une option dont l'évaluation est incomplète conserve les notes déjà connues, mais n'entre pas dans le classement des options complètes. PNG et SVG servent à la présentation, CSV aux calculs, Markdown conserve le rapport et JSON permet de reprendre l'édition. L'export n'est ni une certification tierce, ni un conseil d'achat, d'investissement ou d'autre nature professionnelle.

1. 01Formulez précisément la question de décision, l'horizon de comparaison et les options réalisables. Pensez au moins à une option « statu quo » ou à un test peu coûteux, pour ne pas comparer uniquement des variantes très proches.
2. 02Listez d'abord les exigences incontournables, puis les critères souhaités. Une exigence doit être vérifiable ; écrire « le mieux possible » comme exigence fait perdre tout critère de filtrage explicable.
3. 03Fixez le poids des critères avant de regarder les notes des options, et convenez de ce que représentent 1 point et 5 points. Évitez que le prix, le rapport qualité-prix et les économies de budget comptent deux fois le même avantage.
4. 04Remplissez les notes et les preuves correspondantes. Laissez vide en l'absence d'information : une inconnue n'est pas un zéro et ne vaut pas échec du critère. Si une exigence change de type, revérifiez les notes et les preuves concernées.
5. 05Examinez le résultat des options complètes et la sensibilité des poids. L'outil décale chaque poids souhaité d'un cran vers le haut puis vers le bas et montre quelles variations locales changeraient l'option en tête ; ce n'est pas une preuve de robustesse face à toutes les incertitudes.
6. 06Notez la conclusion de la revue humaine, les conséquences négatives, les questions ouvertes et la date de prochaine vérification, puis exportez le rapport et le JSON. Pour un archivage long, ne comptez pas uniquement sur le stockage du navigateur ou sur un lien dans une messagerie.

La decision analysis de Charles Kepner et Benjamin Tregoe classe les objectifs en MUST et WANT : filtrer d'abord par exigences minimales, comparer ensuite les performances souhaitées, puis examiner les conséquences défavorables. Cette séparation compte davantage que « tout multiplier par un poids, puis additionner ». La documentation de Kepner-Tregoe comme l'application de la FHWA aux États-Unis distinguent nettement les exigences non compensables des objectifs comparables.[1][2]

Le calcul de cette page est total = Σ(poids du critère souhaité × note de l'option), pour un maximum de 5 × Σpoids. C'est une comparaison additive pratique, pas une mesure d'utilité calibrée ; l'échelle de saisie 1–5 de l'outil ne représente pas non plus le processus d'origine complet d'un organisme. La littérature sur l'évaluation multi-attributs fournit un cadre théorique plus rigoureux, mais elle n'autorise pas à considérer toute préférence réelle comme linéaire, indépendante ou compensable.[3]

Face à l'outil « Avantages, inconvénients et PMI », la matrice impose des critères partagés par plusieurs options ; face à un arbre de décision, elle n'a ni probabilités de branches ni choix séquentiels ; face à une matrice des risques, elle compare des arbitrages de valeur entre options, pas des risques d'événements. Son atout est d'exposer les critères incohérents et les preuves manquantes. Ses limites viennent de la même table : oublier un critère clé, compter deux fois un facteur corrélé ou déduire les poids d'une préférence déjà arrêtée produit un classement bien ordonné mais peu convaincant. Quand les totaux sont proches, regardez les différences concrètes plutôt que d'ajouter des décimales pour fabriquer de la certitude.

Le modèle intégré « Ordinateur d'études : données de comparaison fictives » contient trois options. L'exigence incontournable est un coût total dans le budget ; les critères souhaités sont la facilité de transport, l'adéquation aux travaux de cours et l'autonomie, avec des poids de 4, 5 et 3.

Le calcul de A est 4×5 + 5×3 + 3×5 = 50. La valeur calculée pour C reste vérifiable, mais une note élevée ne compense pas l'échec d'une exigence incontournable. Si l'on retire une note souhaitée de B, elle devient incomplète au lieu d'obtenir un rang officiel avec zéro. Ces chiffres ne servent qu'à illustrer l'algorithme : ce ne sont ni des tests de produits ni des prix du marché.

Le deuxième modèle compare, pour un atelier de petite équipe, un bureau, un espace partagé de quartier et une réunion en ligne. Il fait de l'accessibilité réelle des participants une exigence incontournable et rappelle à l'organisateur de vérifier d'abord l'accessibilité, le réseau et les contraintes horaires, plutôt que de laisser un score de confort remplacer une exigence.

• 40 options et 20 critères au maximum ; une table trop grande reste exportable, mais convient mal à une discussion en une seule séance.

• Les notes viennent de la saisie de l'utilisateur : aucune recherche ni vérification automatique.

• La sensibilité des poids n'apparaît que lorsque toutes les options remplissent les conditions du calcul complet, et ne teste qu'un décalage d'un cran sur un seul poids à la fois.

• Les totaux ne se comparent pas directement d'une personne à l'autre, d'une période à l'autre ou entre tables de critères différentes.

• Le PNG applique une protection des pixels et des dimensions ; pour les très gros rapports, utilisez le SVG ou un fichier structuré.

• Le CSV est une vue tabulaire, pas une archive complète de l'application ; pour retrouver réglages, preuves et conclusions humaines, utilisez le JSON.

Traiter une exigence non vérifiée comme satisfaite revient à sauter l'investigation la plus importante. Remplir un critère souhaité inconnu par une note moyenne fabrique aussi une fausse preuve. Autre mauvais usage : choisir d'abord l'option préférée, puis ajuster les poids jusqu'à ce qu'elle passe en tête — gardez les critères initiaux et la raison des modifications. Les conséquences graves, les engagements irréversibles et les questions de conformité professionnelle exigent un examen séparé : un total additif compensable ne peut pas en décider.

• Un particulier peut comparer des équipements d'étude, des formations ou des aménagements de vie réversibles ; une équipe projet peut comparer des lieux, des modes de travail ou des propositions de conception ; une organisation peut y consigner les critères et les preuves d'une discussion d'achat.
• Pour les décisions à fort impact humain, comme un recrutement, vérifiez en plus la légalité, l'équité, l'accessibilité et les preuves des critères : cet outil n'est pas un système de présélection automatique.

L'édition, le calcul, le dessin et l'export se font dans le navigateur, sans compte ni synchronisation cloud. L'enregistrement automatique local peut être indisponible (navigation privée, quota, nettoyage) ; l'interface invite alors à sauvegarder en JSON. Le partage n'est pas chiffré : toute personne qui obtient le lien peut lire le document qu'il contient. N'y mettez ni commentaires privés, ni devis commerciaux, ni données d'identité ; les liens de référence sont des consultations externes facultatives.

[1] Kepner-Tregoe : la distinction MUST / WANT de la Decision Analysis. Le contexte d'origine de la méthode est aussi décrit dans Kepner et Tregoe, The New Rational Manager, 1981.(consulté le 2026-09-22)

[2] FHWA : Work Zone Road User Costs, chapitre 3. C'est une source d'application de la méthode, ce qui ne signifie pas que cet outil convienne à une analyse officielle de sécurité routière.(consulté le 2026-09-22)

[3] Ward Edwards : mesure d'utilité multi-attributs, 1977. Distingue la mesure théorique de la notation subjective simplifiée de cette page.(consulté le 2026-09-22)