Dans le domaine marketing afin de mieux comprendre les comportements et les attentes des consommateurs les entreprises réalisent des études de marché, qualitatives ou quantitatives. Les études qualitatives ne cherchent pas à établir une vérité, réalisées à partir d’entretien auprès de petits échantillons de personnes elles permettent de rechercher des idées nouvelles, d’élaborer des hypothèses ou de tester des orientations. Les études quantitatives qui sont quant à elles à la quête d’une vérité scientifique en cherchant à vérifier des hypothèses et mesurer des faits, n’atteignent pas toujours leurs objectifs du fait de la qualité des données disponibles et par-dessus tout du fait que le monde d’aujourd’hui est très complexe et chaotique.
Dans le domaine financier, la théorie voudrait par exemple que les analyses quantitatives permettent aux gestionnaires de gérer scientifiquement leurs investissements et d’ajuster régulièrement leurs actifs de portefeuille en prenant en compte le risque et la rentabilité attendue. Tout cela serait parfait s’il n’y avait pas de facteurs humains, de décisions prisent par des hommes dont les comportements sont sensés être rationnels mais qui ne le sont pas toujours, et qui donc mettent à mal tous les beaux modèles mathématiques.
Les données quantitatives sont des instruments essentiels d’argumentation et de légitimation, elles sont généralement préférées à tous les autres éléments qualitatifs pour étayer les raisonnements. Il existe un véritable mythe du quantitatif qui se résume dans l’idée selon laquelle une analyse quantitative au moyen de modèles mathématiques rend les conclusions qui en sont tirées absolument indiscutables. Tout le monde aujourd’hui réclame donc à la science des vérités, et les responsables veulent des discours faciles à prêcher. Or la réalité n’est pas si simple, par exemple la physique offre de beaux exemples de réussites des mathématiques appliquées, mais aussi de faillites des mathématisations trop simplistes et malheureusement, les vérités scientifiques sont d’autant plus rares que les phénomènes sont complexes.
Pour aller plus loin sur ce sujet vous pouvez consulter mes articles sur la problématique de l’analyse et de ses différentes dimensions (problème, méthode, analyse, données, information, décision, action) : cliquez ici
Rédigé par Michel Bruley le Lundi 25 Juillet 2011 à 13:39
|
Permalien
|
{0}
> A LIRE EN CE MOMENT SUR DECIDEO
-
Après la souveraineté des données, place à la souveraineté de l’IA
-
Hyland intègre la gouvernance documentaire au cœur de Microsoft Teams
-
La gouvernance des données : la clé pour libérer la puissance de l'IA agentique
-
Confluent dévoile l’architecture Streamhouse pour donner à l’IA un accès au contexte métier en temps réel
-
Benchling lance Direct Data Share pour connecter en continu les données de laboratoire à Snowflake
-
Snowflake présente de nouvelles fonctionnalités pour faciliter le déploiement des agents d’IA en production
-
MariaDB inaugure l'ère de l'IA agentique avec une plateforme concue pour les agents intelligents et une nouvelle identité de marque audacieuse
-
Governance Decision Record : Documentez vos décisions de gouvernance des données
-
La mémoire des agents IA doit entrer dans la cartographie des données
-
L’IA ne manque pas d’intelligence mais les entreprises manquent de préparation
Profil
Michel Bruley
Liste de liens
Dernières notes
Visite virtuelle de la France
26/10/2026
Galerie
Archives
Rubriques
Rubriques
Rubriques








