La stratégie du maximin dans la théorie des jeux est une approche de prise de décision utilisée lorsque les joueurs veulent éviter les pires résultats possibles dans des situations incertaines. Au lieu de viser le gain potentiel le plus élevé, un joueur utilisant la stratégie maximin sélectionne l’option qui garantit le meilleur résultat parmi les résultats les moins favorables. Cette approche offre une sécurité, aidant les joueurs à gérer les risques lorsque les choix des autres joueurs sont inconnus.
Prenons l’exemple de deux éditeurs de logiciels qui décident de publier une nouvelle version de leur application avec des fonctionnalités avancées. Si l’entreprise X publie la dernière version, le gain minimum peut être une perte d’utilisateurs importante. Ce résultat peut se produire si les performances de l'application non éprouvée ne répondent pas aux attentes, ce qui entraîne des avis négatifs des utilisateurs et une diminution des téléchargements. Si l’entreprise X retarde la sortie de la nouvelle version de son application, son gain minimum est neutre puisqu’elle maintient sa base d’utilisateurs existante stable. En choisissant la stratégie maximin, l’entreprise X éviterait de publier la nouvelle version, car le pire résultat – la perte d’utilisateurs – est plus important si elle est publiée.
L’entreprise Y est confrontée à une situation différente. S’il publie sa dernière mise à jour, le gain minimum pourrait être une légère augmentation de l’engagement des utilisateurs, même dans un scénario conservateur où seuls quelques utilisateurs adoptent les nouvelles fonctionnalités. D’autre part, si l’entreprise Y retarde la sortie, elle risque de perdre des utilisateurs au profit de concurrents qui offrent des fonctionnalités similaires plus tôt, ce qui rend son gain minimum négatif dans ce cas. En appliquant la stratégie du maximin, la société Y irait de l’avant avec la publication, car le pire des cas garantit toujours un certain engagement.
En minimisant les pires résultats, la stratégie maximin aide les entreprises à prendre des décisions qui privilégient la stabilité et la gestion des risques, en particulier lorsqu’elles sont confrontées à l’incertitude concurrentielle.
Prenons l’exemple de deux entreprises sur le marché de la recharge de véhicules électriques, qui envisagent toutes deux d’investir dans la technologie de recharge ultra-rapide.
Voici leur matrice de gains.
L’équilibre de Nash dans ce jeu se produit lorsque les deux sociétés choisissent d’investir.
Cependant, l’entreprise A peut donner la priorité au pire des scénarios et choisir la stratégie maximin.
Identifions la stratégie du maximin
Pour l’entreprise A, si elle n’investit pas, le gain minimum est de -10.
Si A investit, le gain minimum est de -80.
La stratégie maximine pour A est de maximiser ce gain minimum. Par conséquent, la stratégie maximine pour A n’est pas d’investir puisque -10 est supérieur à -80.
Pour l’entreprise B, si elle n’investit pas, le gain minimum est de 0.
Si B investit, le gain minimum est de 10.
La stratégie maximale pour l’entreprise B est d’investir puisque 10 est supérieur à 0.
Si les deux sociétés adoptaient des stratégies maximines, la société A n’investirait pas, et la société B le ferait. Ce choix met l’entreprise A à l’abri de pertes importantes, mais limite les gains potentiels.
Si l’entreprise A savait avec certitude que l’entreprise B utilisait une stratégie maximin, elle pourrait choisir d’investir dans un but plus élevé.
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