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Auteur(s)
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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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Comment affiner la détection de variations anormales ?4. Quels types de décisions prendre pour améliorer le système ?
En plus de nous signaler les variations réellement anormales, la théorie des variations nous guide sur la nature des décisions à prendre pour améliorer un processus ou un système. Comme indiqué plus haut, celles-ci peuvent être de deux natures.
4.1 La variation est anormale
Il faut chercher une cause particulière (dite aussi spéciale ou assignable). La mesure est souvent une agrégation (somme ou moyenne) des différentes données récoltées pendant la période d’observation. Une première analyse peut être faite en détaillant ces différentes données.
HAUT DE PAGE4.2 La variation est normale
Les mesures se trouvent dans les limites naturelles du processus, il ne faut pas chercher une cause spéciale, ni un « responsable ». Le processus ou le système sont stables en ce qui concerne la mesure observée. On a vu que si le processus ou le système restent stables, on peut prédire les futures valeurs de la mesure.
Mais un processus stable n’est pas forcément satisfaisant par rapport aux objectifs qu’on souhaite atteindre. Pour l’améliorer, il faut travailler sur le système, c’est-à-dire essentiellement sur les politiques, procédures et méthodes que l’on applique. C’est un travail qui peut être long, et il est recommandé de tester les changements à petite échelle avant de les généraliser. L’outil fondamental pour améliorer un système est le cycle de Deming (ou PDSA). On pourra évaluer l’impact des changements avec un graphique de comportement de processus (graphique I-mR), par exemple : un changement significatif se traduira par une variation de la moyenne, ou de l’étendue des variations (limites naturelles du processus).
HAUT DE PAGE4.3 Exemples d’erreurs
Voici une illustration par l’exemple des erreurs que l’on peut faire en n’utilisant pas la théorie des variations.
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Donner une prime au vendeur qui a fait le meilleur chiffre de vente dans le mois, alors qu’un graphique montre que tous les vendeurs sont dans les limites naturelles du processus (dans ce cas, le graphique des valeurs individuelles est suffisant,...
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Quels types de décisions prendre pour améliorer le système ?
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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