• 07avr

    Un cycle d’amélioration continue
    Tout le monde connait la roue de Deming, ou presque (cf. wikipedia). La méthode « PDCA », soit « Plan Do Check Act » qui illustre sous la forme d’une roue un cycle d’amélioration continue a été reprise et amendée dans de nombreuses autres méthodes et référentiels récents : ITIL et la gestion des services ou Togaf, par exemple.
    Pour citer les autres méthodes qualité d’amélioration continue des processus, qui sont non exclusives entre elles et plutôt complémentaires, on retrouve des points communs entre l’approche PDCA et le DMAIC (Define Measure Analyze, Improve, Control°) ou le DFSS (Design For Six Sigma) de six sigma ou encore les 5S du lean management.
    Ces méthodes, apparues dans les années soixante-dix, continuent à faire des émules et il n’y a pas jusqu’aux méthodes agiles où on n’en trouve des traces. Ainsi Jeff Sutherland, le père de Scrum, reconnaissait l’influence du Lean dans la première version de sa méthode.
    Toutefois, il serait utile de pousser l’analogie avec la roue un peu plus loin pour se poser quelques questions de « sens » de la démarche. Car après tout, une roue, c’est en principe pour faire avancer un véhicule. Pour avancer vite et loin, Il paraît évident qu’une seule roue ne suffit pas pour tenir un bon équilibre et qu’il faut lui ajouter des axes, un moteur, une destination et éventuellement un système de navigation, plus ou moins sophistiqué.
    Les projets informatiques fourmillent de références aux véhicules à roues, pour exemple de quelques unes : Nul besoin de construire une Rolls Royce quand on a le budget pour une Deux-chevaux, inutile de rouler en Ferrari dans les bouchons parisiens et ce n’est pas parce qu’on est nombreux sur une bicyclette que l’on pédale plus vite.
    On pourrait rajouter une autre analogie : inutile de faire tourner une roue si elle tourne à vide, même si on empêche les retours en arrière avec des « cales », c’est-à-dire des « systèmes qualité ».

    La roue de Deming et le sens du mouvement
    La roue de Deming, l’approche lean ou six sigma s’appliquent dans un univers assez “cloisonné” celui de la production et de l’amélioration continue de problèmes plutôt mécaniques ou de procédures plutôt déjà définies. Ces approches ne s’inscrivent pas réellement en rupture. Il s’agit d’améliorer ce qui existe. On ne se pose pas la question de savoir si le projet mené, le produit fabriqué, le processus utilisé, va dans la bonne direction. On applique une méthode et des directives pour produire plus vite et mieux, sans « déchet ». Reste que si la question de départ sur la valeur d’usage de ce qu’on fait n’est pas posée, il est clair qu’on peut améliorer « à vide » des façons de faire inadaptées.

  • 15déc

    Principe de Pareto et théorie de la simplexité appliqués à la gouvernance informatique
    C’est dans la balance entre la simplicité apparente des règles d’aide à la décision et la finesse des mécanismes d’application que réside tout l’art de la « gouvernance », et aujourd’hui la « théorie de la simplexité » qu’esquisse Alain Berthoz , pourrait jeter les bases d’intéressantes perspectives, appliquée aux processus de décision et d’arbitrage gouvernant les Systèmes d’Information.
    Intérêt de la « Théorie de la simplexité » pour les Systèmes d’Information
    L’informatique en entreprise n’est pas une science de l’automatisme uniquement traductible par des algorithmes. Les Systèmes d’Information comprennent des processus où il y a effectivement automatisation de la collecte, du traitement et du partage de l’information mais aussi beaucoup d’interactions humaines entre différents acteurs et des prises de décisions qui ne peuvent être automatisées. La formulation uniquement logico-mathématique des problématiques des Systèmes d’Information serait dès lors vouée à l’échec car elle ne prendrait pas en compte la dimension humaine. La loi de Murphy le rappelle à sa manière, énoncée de la façon suivante « S’il y a plus d’une façon de faire quelque chose, et que l’une d’elles conduit à un désastre, alors il y aura quelqu’un pour le faire de cette façon. ». Le « facteur » humain est la prise en compte d’une diversité de comportement. L’humain n’est pas un paramètre d’une équation car son comportement n’est ni tout à fait aléatoire, ni tout à fait prévisible. Il introduit l’incertitude, même s’il recherche la stabilité. En outre, il a besoin de fonder ses décisions sur un nombre limité d’informations et les Systèmes d’Information lui opposent un vaste espace multi-dimensionnel d’informations à prendre en compte.
    Dès lors, observer et s’inspirer empiriquement des mécanismes qui permettent aux organismes vivants de trouver des solutions à la complexité qui les entoure pour se diriger malgré tout efficacement sur la base de principes simplificateurs, a un sens pour mieux modéliser et comprendre les besoins de représentation ou de simplification des informations (et des Systèmes) sous-jacents aux processus de décision. Comme l’écrit Alain Berthoz « Il s’agit là d’une capacité de simplification dont l’efficacité réside dans une réelle prise en compte de la complexité. Les méthodes ainsi sélectionnées par l’évolution ouvrent des pistes d’investigation passionnantes pour découvrir de nouveaux modes de résolution des problèmes posés par la complexité. [] » . Il s’agit, entre autres pistes, de comprendre «comment s’inspirer du vivant pour résoudre des problèmes de prise de décision».


    Membre de l’Académie des sciences, l’auteur de la « théorie de la simplexité » parue aux éditions Odile Jacob, Alain Berthoz, est professeur au Collège de France, où il est directeur adjoint du Laboratoire de physiologie de la perception et de l’action (LPPA, CNRS / Collège de France).