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Auteur(s)
-
Philippe PRUVOST : vice-président de l’association française Edwards Deming
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Lire l’articleINTRODUCTION
Vous êtes amené dans votre métier à interpréter des mesures ou des indicateurs, et à prendre des décisions sur la base de ces données chiffrées.
Lorsqu’un indicateur se dégrade, vous recherchez une explication ou une cause de cette dégradation, pour vous-même ou parce qu’on vous la demande, et vous mettez en place des plans d’action d’amélioration. Lorsqu’un indicateur s’améliore, au contraire, on a tendance à considérer que les actions mises en place précédemment portent leurs fruits, et qu’il faut les maintenir.
Les évolutions d’indicateurs ou de mesures sont généralement faites en comparant la période observée (par exemple la semaine ou le mois écoulés) à la période précédente (la semaine ou le mois précédents) ou à la même période de l’année précédente.
Mais ces méthodes habituelles de surveillance des indicateurs ou mesures sont-elles toujours pertinentes ? Une dégradation apparente nécessite-t-elle toujours de remettre en cause les décisions prises précédemment ? Faut-il décider de nouvelles actions ? Faut-il rechercher un « fautif » ou demander à toutes les personnes impliquées de « faire des efforts » ?
Cette fiche aborde un point essentiel de la philosophie de Deming : la théorie des variations.
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Erreurs à éviter7. Notre conseil
7.1 Précisez le contexte de la réalisation de vos mesures
Il s’agit de donner la « définition opérationnelle » permettant d’aboutir aux mesures obtenues. Que représentent vraiment les mesures, comment ces mesures sont-elles obtenues ? Dans les exemples de cette fiche, nous avons utilisé le taux de chômage catégorie A des statistiques de Pôle emploi. Cependant, il existe quatre autres catégories… mais aussi des personnes qui ne sont pas inscrites à Pôle emploi. Les statistiques de l’INSEE (selon la définition du BIT) sont encore différentes…
HAUT DE PAGE7.2 Abusez des graphiques de contrôle
Vous pouvez commencer à calculer des limites de processus à partir de cinq ou six points de mesure (la fiabilité de ces limites s’accroît avec le nombre de points pris en compte dans le calcul). Nous sommes ici dans le domaine des statistiques, les calculs sont donc associés à une petite incertitude ; néanmoins on a toujours intérêt à rechercher une cause spéciale sur la base d’un signal de variation anormale.
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DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
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Deming, Hors de la Crise, Éditions Economica
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Shewhart, Les fondements de la maîtrise de la qualité, Éditions Economica
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Wheeler, Understanding variations, Éditions SPC Press (Livre très didactique, détaillant des exemples concrets issus de la gestion d’entreprises industrielles. J’ai emprunté à cet auteur les appellations de « limites naturelles de processus », de « graphique de comportement de processus », etc. qui me paraissent plus immédiatement accessibles que les termes historiques « limites de contrôle » ou « graphique de contrôle » – le mot contrôle étant un faux ami)
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Beauvallet, Les Stratégies absurdes. Comment faire pire en croyant faire mieux, Édition Seuil. Ce livre très distrayant illustre, par de multiples exemples, les dérives liées à la focalisation excessive sur les objectifs chiffrés et autres indicateurs.
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Outil
Construire des graphiques de comportement de processus (Outil
fic1596m1.xlsx
).Cette feuille de tableur vous permet de construire...
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