L'analyse de sensibilité est une méthode d'analyse utilisée pour identifier les variations des valeurs d'entrée pour une variable donnée qui auront un impact sur les résultats d'un modèle mathématique. L'analyse de sensibilité peut être appliquée dans plusieurs disciplines différentes, y compris l'analyse commerciale, l'investissement, les études environnementales, l'ingénierie, la physique et la chimie.
Analyse de sensibilité
L'analyse de sensibilité s'intéresse à l'incertitude inhérente aux modèles mathématiques où les valeurs des entrées utilisées dans le modèle peuvent varier. C'est l'outil analytique complémentaire de l'analyse des incertitudes, et les deux sont souvent utilisés ensemble. Tous les modèles composés ou les études exécutées pour tirer des conclusions ou des inférences pour les décisions politiques sont basés sur des hypothèses concernant la validité des données utilisées dans les calculs. Par exemple, dans la valorisation des capitaux propres, le ratio de rendement des actifs (ROA) suppose qu'un calcul valide et précis des actifs d'une entreprise peut être déterminé et qu'il est raisonnable d'analyser les bénéfices, ou les rendements, concernant les actifs comme un moyen d'évaluer un entreprise à des fins d'investissement.
Les conclusions tirées d'études ou de calculs mathématiques peuvent être considérablement modifiées en fonction de choses telles que la façon dont une certaine variable est définie ou les paramètres choisis pour une étude. Lorsque les résultats d'une étude ou d'un calcul ne changent pas de manière significative en raison des variations des hypothèses sous-jacentes, ils sont considérés comme robustes. Si les variations des intrants ou des hypothèses de base modifient considérablement les résultats, une analyse de sensibilité peut être utilisée pour déterminer comment les modifications des intrants, des définitions ou de la modélisation peuvent améliorer la précision ou la robustesse de tout résultat.
Retour sur investissement
Dans un contexte commercial, l'analyse de sensibilité peut être utilisée pour améliorer les décisions basées sur certains calculs ou modélisations. Une entreprise peut utiliser l'analyse de sensibilité pour identifier les meilleures données à collecter pour de futures analyses afin d'évaluer les hypothèses de base concernant l'investissement et le retour sur investissement (ROI), ou pour optimiser l'allocation des actifs et des ressources. Un exemple simple d'analyse de sensibilité utilisée dans les affaires est une analyse de l'effet de l'inclusion d'un certain élément d'information dans la publicité d'une entreprise, en comparant les résultats des ventes des annonces qui diffèrent uniquement par le fait qu'elles incluent ou non l'élément d'information spécifique.
Les modèles informatiques sont couramment utilisés dans les prévisions météorologiques, environnementales et de changement climatique. L'analyse de sensibilité peut être utilisée pour améliorer de tels modèles en analysant comment diverses méthodes d'échantillonnage systématique, entrées et paramètres de modèle affectent la précision des résultats ou des conclusions obtenus à partir des modèles informatiques.
Les disciplines de la physique et de la chimie utilisent souvent l'analyse de sensibilité pour évaluer les résultats et les conclusions. L'analyse de sensibilité s'est révélée particulièrement utile dans l'évaluation et l'ajustement de modèles cinétiques qui impliquent l'utilisation de plusieurs équations différentielles. L'importance de divers intrants et les effets de la variance des intrants sur les résultats du modèle peuvent être analysés.
Affiner les modèles informatiques
Il est courant en ingénierie d'utiliser des modèles informatiques pour tester la conception des structures avant leur construction. L'analyse de sensibilité aide les ingénieurs à créer des conceptions plus fiables et robustes en évaluant les points d'incertitude ou les grandes variations des entrées possibles et leurs effets correspondants sur la viabilité du modèle. Le raffinement des modèles informatiques peut avoir un impact significatif sur la précision des évaluations de facteurs tels que la capacité de contrainte de pont ou les risques de tunnelisation.
