{"id":43181,"date":"2024-10-02T13:37:58","date_gmt":"2024-10-02T11:37:58","guid":{"rendered":"https:\/\/parm.com\/?p=43181"},"modified":"2026-09-28T08:29:51","modified_gmt":"2026-09-28T06:29:51","slug":"mieux-comprendre-les-risques-gerer-les-incertitudes-et-prendre-des-decisions-eclairees-grace-a-la-simulation-monte-carlo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/parm.com\/fr\/mieux-comprendre-les-risques-gerer-les-incertitudes-et-prendre-des-decisions-eclairees-grace-a-la-simulation-monte-carlo\/","title":{"rendered":"Mieux comprendre les risques, g\u00e9rer les incertitudes et prendre des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es gr\u00e2ce \u00e0 la simulation Monte Carlo"},"content":{"rendered":"<p><div class=\"et_d4_element et_pb_section et_pb_section_0  et_pb_css_mix_blend_mode et_section_regular et_block_section\" >\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t<div class=\"et_d4_element et_pb_row et_pb_row_0  et_pb_css_mix_blend_mode et_block_row\">\n\t\t\t\t<div class=\"et_d4_element et_pb_column_4_4 et_pb_column et_pb_column_0  et_pb_css_mix_blend_mode et-last-child et_block_column\">\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t<div class=\"et_pb_module et_d4_element et_pb_text et_pb_text_0  et_pb_text_align_left et_pb_bg_layout_light\">\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t<div class=\"et_pb_text_inner\"><p>L'ABC de la gestion de projet : M comme \u00ab simulation de Monte-Carlo \u00bb<\/p>\n<h1>Mieux comprendre les risques, g\u00e9rer les incertitudes et prendre des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es gr\u00e2ce \u00e0 la simulation de Monte-Carlo<\/h1><\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div><div class=\"et_d4_element et_pb_row et_pb_row_1  et_pb_css_mix_blend_mode et_block_row\">\n\t\t\t\t<div class=\"et_d4_element et_pb_column_4_4 et_pb_column et_pb_column_1  et_pb_css_mix_blend_mode et-last-child et_block_column\">\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t<div class=\"et_pb_module et_d4_element et_pb_code et_pb_code_0\">\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t<div class=\"et_pb_code_inner\"><div class=\"shariff shariff-align-left shariff-widget-align-left\" style=\"display:none\"><ul class=\"shariff-buttons theme-round orientation-horizontal buttonsize-medium\"><li class=\"shariff-button facebook shariff-nocustomcolor\" style=\"background-color:#4273c8\"><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/sharer\/sharer.php?u=\" title=\"Bei Facebook teilen\" aria-label=\"Bei Facebook teilen\" role=\"button\" rel=\"nofollow\" class=\"shariff-link\" style=\"; 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Cette m\u00e9thode repose sur l\u2019utilisation de distributions de probabilit\u00e9s et permet de simuler diff\u00e9rents sc\u00e9narios afin d\u2019analyser la probabilit\u00e9 de divers r\u00e9sultats du projet. Dans cet article, nous examinons le fonctionnement de la simulation de Monte-Carlo, ses avantages et la mani\u00e8re dont elle peut \u00eatre mise en \u0153uvre dans la pratique pour piloter les projets plus efficacement.<\/p><\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div><div class=\"et_d4_element et_pb_row et_pb_row_4  et_pb_css_mix_blend_mode et_block_row\">\n\t\t\t\t<div class=\"et_d4_element et_pb_column_4_4 et_pb_column et_pb_column_4  et_pb_css_mix_blend_mode et-last-child et_block_column\">\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t<div class=\"et_pb_module et_d4_element et_pb_text et_pb_text_2  et_pb_text_align_left et_pb_bg_layout_light\">\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t<div class=\"et_pb_text_inner\"><div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_88 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/parm.com\/fr\/mieux-comprendre-les-risques-gerer-les-incertitudes-et-prendre-des-decisions-eclairees-grace-a-la-simulation-monte-carlo\/#Quest-ce_que_la_simulation_de_Monte_Carlo\" >Qu&rsquo;est-ce que la simulation de Monte Carlo ?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/parm.com\/fr\/mieux-comprendre-les-risques-gerer-les-incertitudes-et-prendre-des-decisions-eclairees-grace-a-la-simulation-monte-carlo\/#Fonctionnement_de_la_simulation_de_Monte_Carlo\" >Fonctionnement de la simulation de Monte Carlo<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/parm.com\/fr\/mieux-comprendre-les-risques-gerer-les-incertitudes-et-prendre-des-decisions-eclairees-grace-a-la-simulation-monte-carlo\/#Application_de_la_simulation_Monte_Carlo_a_la_gestion_de_projet\" >Application de la simulation Monte Carlo \u00e0 la gestion de projet<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/parm.com\/fr\/mieux-comprendre-les-risques-gerer-les-incertitudes-et-prendre-des-decisions-eclairees-grace-a-la-simulation-monte-carlo\/#Avantages_de_la_simulation_de_Monte_Carlo\" >Avantages de la simulation de Monte Carlo<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/parm.com\/fr\/mieux-comprendre-les-risques-gerer-les-incertitudes-et-prendre-des-decisions-eclairees-grace-a-la-simulation-monte-carlo\/#Les_defis_de_la_simulation_de_Monte_Carlo\" >Les d\u00e9fis de la simulation de Monte Carlo<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/parm.com\/fr\/mieux-comprendre-les-risques-gerer-les-incertitudes-et-prendre-des-decisions-eclairees-grace-a-la-simulation-monte-carlo\/#Conclusion\" >Conclusion<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Quest-ce_que_la_simulation_de_Monte_Carlo\"><\/span>Qu&rsquo;est-ce que la simulation de Monte Carlo ?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La simulation de Monte-Carlo est une m\u00e9thode math\u00e9matique utilis\u00e9e pour analyser les incertitudes dans les mod\u00e8les \u00e0 l'aide d'\u00e9chantillons al\u00e9atoires. Elle consiste \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer de mani\u00e8re r\u00e9p\u00e9t\u00e9e des valeurs al\u00e9atoires dans le cadre de distributions de probabilit\u00e9 d\u00e9finies pour certaines variables, afin de simuler une multitude de r\u00e9sultats possibles. L\u2019analyse de ces r\u00e9sultats simul\u00e9s permet ensuite de d\u00e9terminer la probabilit\u00e9 des diff\u00e9rents r\u00e9sultats, m\u00eame en pr\u00e9sence de nombreuses incertitudes. En gestion de projet, par exemple, on simule ainsi les issues possibles d\u2019un projet \u00e0 l\u2019aide de variables telles que le temps, les co\u00fbts ou les risques. Cette m\u00e9thode s\u2019av\u00e8re donc particuli\u00e8rement utile dans les situations o\u00f9 il existe de nombreuses inconnues ou variables dont la valeur exacte est difficile \u00e0 pr\u00e9voir.  <br \/>La simulation de Monte-Carlo a \u00e9t\u00e9 mise au point dans les ann\u00e9es 1940 afin de r\u00e9soudre des probl\u00e8mes complexes dans le domaine de la recherche nucl\u00e9aire. Le scientifique hongro-am\u00e9ricain Stanislaw Ulam et le physicien am\u00e9ricain John von Neumann, en particulier, ont largement contribu\u00e9 au d\u00e9veloppement de cette m\u00e9thode alors qu\u2019ils travaillaient sur le projet Manhattan, un programme de recherche visant \u00e0 mettre au point la bombe atomique. Le nom \u00ab Monte-Carlo \u00bb provient du c\u00e9l\u00e8bre casino de la Principaut\u00e9 de Monaco, car cette m\u00e9thode utilise des processus al\u00e9atoires similaires \u00e0 ceux des jeux de hasard pour simuler des r\u00e9sultats.<\/p><\/div>\n\t\t\t<\/div><div class=\"et_pb_module et_d4_element et_pb_text et_pb_text_3  et_pb_text_align_left et_pb_bg_layout_light\">\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t<div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Fonctionnement_de_la_simulation_de_Monte_Carlo\"><\/span>Fonctionnement de la simulation de Monte Carlo<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Dans un premier temps, on d\u00e9finit des fourchettes ou des probabilit\u00e9s r\u00e9alistes pour les variables incertaines (par exemple, la dur\u00e9e du projet, les co\u00fbts). Cela signifie que, pour chaque variable incertaine, il devrait y avoir au moins une estimation de la valeur la plus favorable, de la valeur la plus d\u00e9favorable et de la valeur la plus probable. Par exemple, la dur\u00e9e d'une t\u00e2che pourrait se situer entre 5 et 10 jours, la dur\u00e9e la plus probable \u00e9tant de 7 jours. Il convient en outre de d\u00e9terminer quelle distribution de probabilit\u00e9 convient \u00e0 chaque variable. Ainsi, la probabilit\u00e9 peut, par exemple, suivre la distribution normale de la courbe en cloche de Gauss. Cela signifie que la plupart des valeurs se situent pr\u00e8s de la moyenne (valeur centrale) et que les valeurs deviennent de moins en moins probables \u00e0 mesure que l\u2019on s\u2019\u00e9loigne de la moyenne. Toutefois, notamment lorsqu\u2019il n\u2019existe aucune hypoth\u00e8se quant aux valeurs les plus probables, il est \u00e9galement possible de d\u00e9finir une distribution uniforme, ce qui signifie que chaque valeur comprise dans l\u2019intervalle d\u00e9fini a la m\u00eame probabilit\u00e9. <br \/>Ensuite, la simulation de Monte-Carlo g\u00e9n\u00e8re, \u00e0 l\u2019aide de processus al\u00e9atoires, de nombreuses combinaisons diff\u00e9rentes de ces variables afin de cr\u00e9er divers sc\u00e9narios et d\u2019obtenir une bonne r\u00e9partition des r\u00e9sultats. Ainsi, plut\u00f4t que de disposer d\u2019une seule estimation, cette m\u00e9thode g\u00e9n\u00e8re des centaines, voire des milliers de r\u00e9sultats possibles. Cela signifie qu\u2019\u00e0 l\u2019issue de la simulation, on obtient une distribution des r\u00e9sultats possibles. En gestion de projet, il peut s\u2019agir, par exemple, d\u2019une liste de dur\u00e9es de projet indiquant combien de temps un projet pourrait durer dans diff\u00e9rentes conditions. Une repr\u00e9sentation graphique permet alors de voir clairement \u00e0 quelle fr\u00e9quence un r\u00e9sultat donn\u00e9 se produit. Par exemple, dans l\u2019exemple cit\u00e9 plus haut, la dur\u00e9e de la t\u00e2che pourrait \u00eatre de sept jours dans 30 % des cas. Ces r\u00e9sultats peuvent ensuite \u00eatre interpr\u00e9t\u00e9s et servir de base \u00e0 la prise de d\u00e9cision ainsi qu\u2019\u00e0 la pr\u00e9vention des risques.<\/p><\/div>\n\t\t\t<\/div><div class=\"et_pb_module et_d4_element et_pb_text et_pb_text_4  et_pb_text_align_left et_pb_bg_layout_light\">\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t<div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Application_de_la_simulation_Monte_Carlo_a_la_gestion_de_projet\"><\/span>Application de la simulation Monte Carlo \u00e0 la gestion de projet<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>En gestion de projet, la simulation de Monte-Carlo est utilis\u00e9e pour mieux g\u00e9rer les incertitudes li\u00e9es \u00e0 la planification et \u00e0 la mise en \u0153uvre des projets. \u00c9tant donn\u00e9 que de nombreux projets comportent des facteurs impr\u00e9visibles tels que le temps, les co\u00fbts et les ressources, cette m\u00e9thode permet d\u2019\u00e9valuer les risques et de prendre des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es. Par exemple, dans les domaines suivants :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Planification :<\/strong> un projet se compose de nombreuses t\u00e2ches dont il est difficile de pr\u00e9voir la dur\u00e9e exacte. La simulation de Monte-Carlo permet de prendre en compte ces incertitudes en fournissant, pour chaque t\u00e2che, une estimation de la dur\u00e9e minimale, maximale et la plus probable. En simulant de nombreux calendriers possibles, il est possible de d\u00e9terminer la probabilit\u00e9 que le projet soit achev\u00e9 dans un d\u00e9lai donn\u00e9. Cela permet aux chefs de projet de d\u00e9finir des marges de temps et de fixer des \u00e9ch\u00e9ances r\u00e9alistes.<\/li>\n<li><strong>Gestion des co\u00fbts :<\/strong> tout comme pour la planification du temps, les co\u00fbts peuvent \u00e9galement \u00eatre difficiles \u00e0 pr\u00e9voir. La simulation de Monte-Carlo permet de simuler diff\u00e9rents sc\u00e9narios de co\u00fbts en recensant, pour chaque \u00e9l\u00e9ment de co\u00fbt (mat\u00e9riaux, personnel, etc.), les diff\u00e9rents co\u00fbts possibles. La simulation permet d\u2019avoir une meilleure id\u00e9e du co\u00fbt total du projet et de prendre des d\u00e9cisions budg\u00e9taires \u00e9clair\u00e9es. On peut ainsi, par exemple, \u00e9valuer la probabilit\u00e9 de d\u00e9passer un budget donn\u00e9.<\/li>\n<li><strong>Gestion des risques :<\/strong> les risques sont pr\u00e9sents dans tout projet, mais la simulation de Monte-Carlo peut \u00eatre utilis\u00e9e pour mieux \u00e9valuer leur impact. Si certains risques se concr\u00e9tisent, la simulation peut montrer comment ceux-ci pourraient affecter la dur\u00e9e, les co\u00fbts ou la qualit\u00e9 du projet. Cela permet une \u00e9valuation plus pr\u00e9cise des risques et de leurs cons\u00e9quences potentielles. Les chefs de projet peuvent ainsi prendre des mesures pour minimiser ces risques et comprendre quelles strat\u00e9gies de gestion des risques sont les plus efficaces.<\/li>\n<\/ul><\/div>\n\t\t\t<\/div><div class=\"et_pb_module et_d4_element et_pb_text et_pb_text_5  et_pb_text_align_left et_pb_bg_layout_light\">\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t<div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Avantages_de_la_simulation_de_Monte_Carlo\"><\/span>Avantages de la simulation de Monte Carlo<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Une meilleure compr\u00e9hension des incertitudes : gr\u00e2ce \u00e0 la simulation de Monte-Carlo, il est facile de prendre en compte les incertitudes li\u00e9es aux projets, car cette simulation \u00e9tablit une fourchette de r\u00e9sultats possibles accompagn\u00e9e de leurs probabilit\u00e9s de survenue. Cela permet d'identifier les probl\u00e8mes potentiels \u00e0 un stade pr\u00e9coce.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Prise de d\u00e9cision \u00e9clair\u00e9e :<\/strong> Des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es peuvent \u00eatre prises sur la base des sc\u00e9narios et des probabilit\u00e9s afin d'obtenir le meilleur r\u00e9sultat possible pour le projet.<\/li>\n<li><strong>Transparence et communication :<\/strong> la communication avec l'ensemble des parties prenantes s'en trouve \u00e9galement facilit\u00e9e, notamment lorsqu'il s'agit de visualiser des relations complexes. Les graphiques et les distributions de probabilit\u00e9 permettent de mieux comprendre les risques, les pr\u00e9visions et les d\u00e9cisions.<\/li>\n<li><strong>Flexibilit\u00e9 face \u00e0 diff\u00e9rents sc\u00e9narios :<\/strong> le fait d'envisager diff\u00e9rents sc\u00e9narios permet d'\u00e9laborer des strat\u00e9gies et des plans d'action alternatifs, avant m\u00eame le lancement du projet. Ainsi, les chefs de projet sont toujours en s\u00e9curit\u00e9 pendant la mise en \u0153uvre du projet.<\/li>\n<li><strong>Meilleure gestion des risques :<\/strong> en outre, la simulation permet de mettre clairement en \u00e9vidence les probabilit\u00e9s et les cons\u00e9quences des risques potentiels. Cela permet de mieux \u00e9valuer les risques et de prendre les mesures de pr\u00e9caution qui s'imposent.<\/li>\n<\/ul><\/div>\n\t\t\t<\/div><div class=\"et_pb_module et_d4_element et_pb_text et_pb_text_6  et_pb_text_align_left et_pb_bg_layout_light\">\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t<div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Les_defis_de_la_simulation_de_Monte_Carlo\"><\/span>Les d\u00e9fis de la simulation de Monte Carlo<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><strong>Complexit\u00e9 de la m\u00e9thode :<\/strong> la simulation de Monte-Carlo est assez complexe et n'est donc pas forc\u00e9ment facile \u00e0 mettre en \u0153uvre. En effet, cette simulation n\u00e9cessite une bonne compr\u00e9hension des probabilit\u00e9s et des distributions, ainsi que des estimations aussi pr\u00e9cises que possible, mais toutes les \u00e9quipes de projet ne disposent pas des experts n\u00e9cessaires \u00e0 cet effet.  <\/li>\n<li><strong>D\u00e9pendance vis-\u00e0-vis de donn\u00e9es pr\u00e9cises :<\/strong> la qualit\u00e9 de la simulation d\u00e9pend fortement des donn\u00e9es d'entr\u00e9e. Des estimations impr\u00e9cises ou des hypoth\u00e8ses erron\u00e9es concernant les distributions de probabilit\u00e9 conduisent \u00e0 des r\u00e9sultats erron\u00e9s. Il est donc important d'utiliser des donn\u00e9es r\u00e9alistes et fiables, ce qui s'av\u00e8re souvent difficile dans la pratique.<\/li>\n<li><strong>Difficult\u00e9 d'interpr\u00e9tation :<\/strong> m\u00eame si la simulation fournit de nombreuses informations utiles, il peut s'av\u00e9rer difficile d'interpr\u00e9ter et de communiquer correctement les r\u00e9sultats. La pr\u00e9sentation des probabilit\u00e9s et des risques doit \u00eatre clairement expliqu\u00e9e afin que toutes les parties prenantes puissent les comprendre et prendre les d\u00e9cisions appropri\u00e9es en cons\u00e9quence.<\/li>\n<li><strong>Temps et ressources n\u00e9cessaires :<\/strong> bien que cette m\u00e9thode fournisse des informations pr\u00e9cieuses, elle est souvent chronophage. La collecte des donn\u00e9es n\u00e9cessaires, la r\u00e9alisation de la simulation et l'analyse des r\u00e9sultats exigent du temps et des ressources suppl\u00e9mentaires, ce qui constitue un d\u00e9fi dans de nombreux projets.<\/li>\n<\/ul><\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div><div class=\"et_d4_element et_pb_row et_pb_row_5  et_pb_css_mix_blend_mode et_block_row\">\n\t\t\t\t<div class=\"et_d4_element et_pb_column_4_4 et_pb_column et_pb_column_5  et_pb_css_mix_blend_mode et-last-child et_block_column\">\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t<div class=\"et_pb_module et_d4_element et_pb_text et_pb_text_7  et_pb_text_align_left et_pb_bg_layout_light\">\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t<div class=\"et_pb_text_inner\"><h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Conclusion\"><\/span>Conclusion<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La simulation de Monte-Carlo pr\u00e9sente des avantages \u00e9vidents et peut contribuer \u00e0 r\u00e9duire les incertitudes et les risques, en particulier dans le cadre de projets de grande envergure et complexes. Elle permet une planification plus pr\u00e9cise et fond\u00e9e sur des donn\u00e9es, et am\u00e9liore la prise de d\u00e9cision. Il convient toutefois de mettre en balance les avantages potentiels et les efforts consid\u00e9rables qu\u2019elle requiert, ainsi que les d\u00e9fis qu\u2019elle pose, tels que la complexit\u00e9 et la n\u00e9cessit\u00e9 de disposer de donn\u00e9es pr\u00e9cises.<\/p><\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div><div class=\"et_d4_element et_pb_row et_pb_row_6  et_pb_css_mix_blend_mode et_block_row\">\n\t\t\t\t<div class=\"et_d4_element et_pb_column_1_2 et_pb_column et_pb_column_6  et_pb_css_mix_blend_mode et_block_column\">\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t<div class=\"et_pb_module et_d4_element et_pb_text et_pb_text_8  et_pb_text_align_left et_pb_bg_layout_light\">\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t<div class=\"et_pb_text_inner\"><p>C\u2019est pourquoi, pour de nombreux projets, d\u2019autres moyens suffisent pour r\u00e9duire les incertitudes. Une bonne planification des d\u00e9lais et des co\u00fbts, la gestion des ressources, la gestion des risques ainsi que le suivi de projet pendant les phases de planification et de mise en \u0153uvre permettent d\u2019identifier les incertitudes \u00e0 un stade pr\u00e9coce et de prendre des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es. De plus, des fonctionnalit\u00e9s flexibles de tableau de bord et de reporting, telles que celles propos\u00e9es par le logiciel de gestion de projet myPARM ProjectManagement, contribuent \u00e0 piloter les projets avec succ\u00e8s et efficacit\u00e9, sans qu\u2019il soit n\u00e9cessaire de recourir \u00e0 des simulations complexes.<\/p><\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div><div class=\"et_d4_element et_pb_column_1_2 et_pb_column et_pb_column_7  et_pb_css_mix_blend_mode et-last-child et_block_column\">\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t<div class=\"et_pb_module et_d4_element et_pb_text et_pb_text_9  et_pb_text_align_left et_pb_bg_layout_light\">\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t<div class=\"et_pb_text_inner\"><p>En savoir plus sur le logiciel de gestion de projet et de portefeuille myPARM :<\/p><\/div>\n\t\t\t<\/div><div class=\"et_pb_button_module_wrapper et_pb_button_0_wrapper et_pb_button_alignment_left et_pb_module \">\n\t\t\t\t<a class=\"et_pb_button et_d4_element et_pb_button_0 et_pb_bg_layout_light et_block_module\" href=\"https:\/\/parm.com\/fr\/myparm\/\">En savoir plus sur myPARM<\/a>\n\t\t\t<\/div><div class=\"et_pb_module et_d4_element et_pb_text et_pb_text_10  et_pb_text_align_left et_pb_bg_layout_light\">\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t<div class=\"et_pb_text_inner\"><p>Vous souhaitez d\u00e9couvrir myPARM lors d'une d\u00e9monstration ? Alors prenez rendez-vous d\u00e8s maintenant !<\/p><\/div>\n\t\t\t<\/div><div class=\"et_pb_button_module_wrapper et_pb_button_1_wrapper et_pb_button_alignment_left et_pb_module \">\n\t\t\t\t<a class=\"et_pb_button et_d4_element et_pb_button_1 et_pb_bg_layout_light et_block_module\" href=\"https:\/\/calendly.com\/parmag\/myparm-webdemo\" target=\"_blank\">PRENDRE RENDEZ-VOUS<\/a>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div><div class=\"et_d4_element et_pb_row et_pb_row_7  et_pb_css_mix_blend_mode et_block_row\">\n\t\t\t\t<div class=\"et_d4_element et_pb_column_4_4 et_pb_column et_pb_column_8  et_pb_css_mix_blend_mode et-last-child et_block_column\">\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t<div class=\"et_pb_module et_d4_element et_pb_code et_pb_code_1\">\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t<div class=\"et_pb_code_inner\"><div class=\"shariff shariff-align-left shariff-widget-align-left\" style=\"display:none\"><ul class=\"shariff-buttons theme-round orientation-horizontal buttonsize-medium\"><li class=\"shariff-button facebook shariff-nocustomcolor\" style=\"background-color:#4273c8\"><a href=\"https:\/\/www.facebook.com\/sharer\/sharer.php?u=\" title=\"Bei Facebook teilen\" aria-label=\"Bei Facebook teilen\" role=\"button\" rel=\"nofollow\" class=\"shariff-link\" style=\"; 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