Brain Studio

Préciser la problématique et les objectifs

Description simplifiée de chaque nœud d’une arborescence, et création grâce à en plusieurs fonctions : touche « insert », saisie à la volée, fonction "nouveau noeud".
Import de différents logiciels (word, excel, mind manager) permettant de créer une arborescence rapidement à partir de contenus déjà créés.

Chaque nœud contient un nom, une description et une question.

Formuler et organiser des critères communs 

Différents modes permettent seul ou à plusieurs de déplacer en drag & drop les nœuds, les sous-arbres afin de créer une structure cohérente représentant la description de la problématique.

Chaque critère (avant dernier niveau) peut-être ainsi connecté à une ou plusieurs feuilles qui représentent les réponses possibles. Ces réponses sont qualitatives ou quantitatives. Lorsque plusieurs personnes publient des arborescences différentes pour un meme modèle, il devient possible de les comparer.

Vous disposez d’un dictionnaire de réponses possibles auxquels est affecté un sens par défaut (voir chapitre suivant).

Prioriser les critères : calcul du référentiel

Chaque nœud contient une poids qui représente son importance relative au sein de sa famille (nœuds reliés à un même père).

Cette pondération cruciale pour le système peut-être obtenue via plusieurs modes :

- Saisie libre

- Histogramme pour avoir globalement les importances « visuelles » entre les nœuds

- En « saisie d’expérience » : dans ce mode on communique avec l’utilisateur dans sa sémantique en comparant simplement les concepts entre eux (« A » plus risqué que « B » ou encore « nœud A » plus complexe que « nœud B »). Les algorithmes intégrés recalculent les pondérations à la suite de quelques questions

- Calibrage : on peut ainsi équilibrer les importances globales de chaque nœud les uns avec les autres ou tout recalculer directement

- Optimisation : une fois les pondérations faites, et les évaluations faites il est possible de calculer les pondérations optimales pour avoir une classification la plus proche possible de la réalité mesurée. L’arborescence est ainsi améliorée avec le temps.