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  • Le nœud du problème lorsqu’on implante une nouvelle fonctionnalité

    Le nœud du problème lorsqu’on implante une nouvelle fonctionnalité

    Vous venez de travailler sur une toute nouvelle fonctionnalité. Vous en êtes fier et vous êtes certain que votre client va en tirer profit grâce à une augmentation de la qualité des données que va en ressortir le système. C’est quelque chose de fait dans les règles de l’art et vous êtes content d’enfin délivrer votre client de son bric-à-brac qu’il a tant décrié.

    Petit hic: après la présentation, votre client vous sort la fameuse phrase:

    «Oui, c’est bien beau tout ça, mais j’ai pas le temps de gérer ça!»

    Vous prenez une petite pause, vous prenez acte de son point de vue. Vous savez que ce qu’il vous a dit est peut-être le produit d’une malheureuse ignorance, d’une mauvaise compréhension peut-être, mais même à ça, vous savez quand même que c’est une incertitude légitime et révèle une crainte profonde, signe que quelque chose vous a échappé lors de la prise de besoins.

    Une chose est sûre, votre client pense que vous venez de lui ajouter de l’ouvrage. Même si le calcul que vous avez livré à votre client produit des prévisions beaucoup plus fiables, vous vous rendez compte que votre client vit un enjeu de quantité de donnée trop grand à traiter pour leur laisser le temps de donner beaucoup d’amour et d’ajustement sur leur prévisions.

    Cet article se veut à mi-chemin entre une réflexion et une piste de solution pour les enjeux de qualité vs quantités des données produites par votre système de planification.

    Demi vérité: votre client a toujours raison

    Faut-il encore le rappeler? Mais peut-être vaut mieux ne pas prendre ça au pied de la lettre. Peut-être faudrait-il plutôt dire que le client n’a pas toujours raison, mais ses problèmes et ses solutions sont toujours exprimés suite à un besoin légitime. Vous avez assurément beaucoup à gagner en cherchant à ce que le besoin véritable soit mieux compris de toutes les parties prenantes.

    Le client a effectivement des moyens plus rapides de gérer son volume de données à traiter

    Le monde de la vente au détail amène plus souvent qu’autrement une énorme variété de produits. Je n’ai pas de doutes que ce grand volume force les planificateurs à monter des prévisions « en masse », c’est à dire, probablement qu’un ensemble de quelques paramètres seulement permettent d’ajuster les stratégies de planification de plusieurs produits à la fois. Les pires cas sont gérés via un système de gestion d’exception, où les produits aillant eu le plus grand écart sont mis en haut d’une liste de produits aillant besoin d’ajustements à la pièce.

    Dans ce cas, une carte intéressante à jouer serait d’expliquer au client qu’un meilleur chiffre viendrait améliorer la qualité des prévisions, en en mettant moins dans la liste des écarts à surveiller. Alors là attention, le fardeau de la preuve vous incombe et ce n’est toutefois pas chose aisée que de montrer que votre chiffre peut rivaliser avec le leur tout en étant aussi simple à gérer.

    Une autre carte qu’il m’est arrivé de jouer est celle que le client a plus souvent qu’autrement qu’une seule poignée de paramètres sur lesquels il peut jouer. On lui en donne un nouveau qui peut remplacer un des paramètres déjà existantes. Yvon Deschamps, a sorti cette phrase: «on veut pas le savoir, on veut le voir». Montrez à votre client que le prototype est aussi facile à gérer que leurs méthodes actuelles, tout en sortant des chiffres de meilleure qualité.

    Vérité complète: tout le monde a raison

    Désolé de vous l’amener comme ça, mais oui, votre client a raison de s’inquiéter de la charge de travail que la nouvelle fonctionnalité s’apprête à lui donner. De la même manière que vous savez que vous avez raison de lui suggérer une pratique selon les règles de l’art.

    Le compromis à faire ici, et c’est probablement la clé:

    1. Votre client dit qu’il ne peut pas utiliser votre solution à cause qu’il n’a pas le temps? Utilisez ça non pas comme une défaite, mais comme l’expression maladroite d’un besoin absolument réel.
    2. Votre client reste tout de même responsable que les choses roulent, vous êtes responsable de lui donner des chiffres de qualité. Offrez-lui le compromis de réaliser le tour de force qu’est d’accélérer son travail à faire dans la nouvelle version. L’implication du client est hautement importante à cette étape, mais seulement après avoir fait l’optimisation du procédé.

    Réflexion

    La communication est comme d’habitude la clé. Comment, par la participation. Je trouve souvent que les meilleurs projets sont le fruit d’une réelle collaboration entre partenaires, pas juste une bête réponse à un ordre qu’on m’a lancé par la tête et qui était bien évidemment dû pour hier. S’asseoir à la même table et partager les enjeux de manière transparente et collaborative reste à mes yeux la meilleure façon de mener un projet.

    Bonne collaboration à tous!

    crédit photo: https://pixabay.com/photos/node-rope-connection-dew-fastening-540389/

  • De l’importance de situer vos KPI à haut niveau

    De l’importance de situer vos KPI à haut niveau

    Dans bien des organisations, on mesure tout ce qu’on peut : nombre de palettes déplacées, temps moyen de traitement, productivité à la minute près. Cette obsession du détail donne souvent l’impression d’un contrôle étroit sur l’activité, mais elle masque une faiblesse profonde : une absence de vision d’ensemble. Lorsqu’on se limite à des KPI purement opérationnels, on risque de tomber dans la micro-gestion ou, pire encore, dans des optimisations locales qui nuisent à la performance globale.

    C’est pourquoi il est crucial d’établir une cascade d’indicateurs qui relie les niveaux stratégique, tactique et opérationnel. Autrement dit, les bons KPI doivent servir à piloter l’organisation dans son ensemble, et non uniquement à contrôler ses moindres gestes.

    Penser plus haut: les KPI comme levier de cohérence

    Le premier avantage à viser des KPI stratégiques et tactiques, c’est l’alignement. Un bon indicateur stratégique – comme la rentabilité, le taux de satisfaction client ou la part de marché – permet de garder le cap sur les grandes priorités de l’entreprise. Mais ce n’est pas suffisant. Encore faut-il être capable de décliner ces objectifs dans les différents services sous forme de leviers concrets. C’est là qu’interviennent les KPI tactiques.

    Prenons l’exemple du taux de service. Il ne dit pas simplement si le client reçoit ce qu’il attend, il traduit aussi l’efficacité de plusieurs processus en amont : gestion des stocks, rapidité de traitement, coordination logistique. En mesurant ce genre d’indicateur, on s’assure que les actions quotidiennes contribuent à des objectifs plus larges que la simple exécution d’une tâche.

    De plus, ces KPI de niveau « intermédiaires » favorisent la responsabilisation des équipes. Plutôt que d’imposer une méthode ou de suivre des volumes d’activité à la loupe, on définit un objectif à atteindre, et on laisse le champ libre sur la manière d’y parvenir. C’est une façon d’encadrer les équipes par les résultats plutôt que par le contrôle.

    Les KPI tactiques : accélérateurs de l’amélioration continue (ou quand l’arbre cache la forêt)

    On dit souvent que, face aux urgences et aux incidents quotidiens, l’arbre cache la forêt : on se focalise sur ce qui crie le plus, sans percevoir les dérives sous‑jacentes. Les KPI tactiques interviennent alors comme des observateurs intermédiaires : suffisamment proches du terrain pour rester actionnables, ils capturent les tendances structurelles invisibles aux indicateurs opérationnels trop détaillés.

    Dans une démarche DMAIC (Define–Measure–Analyze–Improve–Control), ces KPI jouent un rôle clé dès la phase Measure, en quantifiant de façon fiable les écarts récurrents (taux de service, rotation des stocks, etc.). Les résultats alimentent la phase Analyze, qui cherche les causes profondes, avant d’expérimenter des actions ciblées en Improve. Enfin, le même indicateur sert de garde‑fou en Control pour vérifier la durabilité des gains. Plutôt que de simplement corriger l’arbre qui tombe, on planifie l’aménagement de toute la forêt : les KPI tactiques deviennent de véritables facilitateurs de l’amélioration à moyenne échelle.

    La force des KPI tactiques est leur utilité à investiguer, en cernant les zones où les interventions sont requises via une bonne ventilation des données. Ce niveau d’indicateur agit comme une boussole analytique : il restreint le champ d’investigation à des causes plausibles, ce qui évite de gaspiller du temps à explorer tout azimut. Il permet aussi d’identifier des corrélations et des patterns récurrents, révélateurs de problèmes systémiques souvent invisibles à l’œil nu.

    En ce sens, les KPI tactiques deviennent des déclencheurs d’analyse ciblée. Plutôt que de tout remettre en question, ils aident à formuler des hypothèses solides à tester dans une démarche structurée, comme le DMAIC. Ce ciblage intelligent rend les efforts d’amélioration plus rapides, plus efficaces et mieux soutenus par les données. Reste alors à l’analyste de formuler et vérifier une hypothèse plus précise sur les causes du problème en cours d’investigation, de manière à relancer une nouvelle boucle d’investigation.

    Ce niveau d’investigation n’est atteignable qu’une fois les indicateurs tactiques mesurés, car sinon, il devient difficile de prioriser les zones d’intervention sans données à grande échelle.

    L’art de monter ses KPI de manière pertinente

    Chaque organisation bien rodée oriente ses décisions sur sa vision stratégique. Il est possible de développer des objectifs mesurables en lien avec cette vision, et ces objectifs seront mesurés via des KPI de niveau stratégiques. De ces KPI stratégiques découleront des KPI tactiques, en lien avec des actions qui vont aider l’organisation à atteindre ses objectifs stratégiques.

    Pour ajouter à la pertinence des données, je serais prêt à ajouter qu’il sera toujours préférable d’avoir ces données à l’intérieur d’un cube de données, où il sera facile pour un analyste de pivoter les nombreuses dimensions et de faire des analyses par caractéristiques. Comparativement à un tableau de bord ou un simple rapport prémâché, les cubes d’analyse permettent la résolution proactive des problèmes. Et ne parlons pas des rapports opérationnels qui servent à aller dans le détail de chaque opération dans le système.

    Conclusion

    Un bon système de KPI ne se limite pas à mesurer ce qui est facile à quantifier. Il doit refléter ce qui est essentiel pour orienter, corriger et faire évoluer l’organisation. En reliant intelligemment les niveaux stratégique, tactique et opérationnel, les indicateurs deviennent plus que des chiffres: ils deviennent des leviers de cohérence, des déclencheurs d’amélioration continue et des outils d’aide à la décision à forte valeur ajoutée.

    Les KPI tactiques, en particulier, permettent d’éviter que l’arbre ne cache la forêt. Ils facilitent la priorisation, orientent les efforts là où ils comptent vraiment, et transforment des intuitions en analyses structurées. Bien conçus, bien positionnés, et exploités dans des outils analytiques comme les cubes de données, ils deviennent les fondations d’une culture d’optimisation durable, proactive et alignée sur la stratégie de l’organisation.

    Plutôt que de s’enliser dans les détails ou de piloter à vue, il devient alors possible de naviguer avec précision, lucidité… et impact.

  • Le stock de sécurité basé sur le risque: une approche définitive

    Le stock de sécurité basé sur le risque: une approche définitive

    Dans un univers où les géants comme Amazon dominent, il est de plus en plus critique pour les détaillants de commerce physique de répondre aux demandes des clients le plus rapidement possible. Et une des façons de faire, c’est de s’assurer que le stock soit bien disponible, sans quoi le client risque d’aller chez le concurrent. La décision de la quantité à garder en stock sur le plancher est alors cruciale et probablement au cœur des opérations du détaillant. Dans cet article, nous nous attarderons à l’importance de considérer la détermination du stock de sécurité comme une mesure d’analyse d’atténuation des risques.

    Petite analyse de risque générale

    La première étape d’une analyse de gestion du risque est simplement l’identification du risque. Or, dans le cas du détaillant, le risque correspond au fait de manquer de stock.

    Supposons que vous êtes une entreprise qui gère très bien vos opérations, que vous commandez toujours à temps, et que le suivi de votre inventaire est parfait. Même, allons encore plus loin: votre stock minimum correspond toujours à vos prévisions de ventes sur votre délai de réapprovisionnement. Eh bien, gageons que ce n’est pas suffisant pour vous empêcher de manquer de stock de temps en temps! C’est normal, le manque d’inventaire fait l’objet de variables aléatoires pour lesquelles vous n’avez pas de contrôle. Vous voyez où je veux arriver?

    Pourquoi manque-t-on de stock me demanderez-vous! Je vous réponds qu’il y a deux grandes causes, chacune d’elle devra faire l’objet d’une gestion particulière.

    • Cause 1: les ventes réelles au cours du lead-time de réapprovisionnement ont été supérieures à celles escomptées. Il s’agit là d’un beau problème, mais reste que ce problème a un grand coût d’opportunité.
    • Cause 2: le délai de livraison de réapprovisionnement a été supérieur à celui qui nous avait été promis.

    Il s’agit là des deux seules causes qui m’ait encore été donné de constater. Nous traiterons dans les prochaines sections des mesures d’atténuations possibles.

    Cause 1: les ventes ont été plus grandes que prévu

    Pourquoi les ventes ont-elles été plus grandes que ce qui a été prévu? La réponse est simplement que vous n’arriverez jamais à une prévision parfaite. Bien sûr, il reste toujours préférable de faire des prévisions de meilleure qualité, mais peu importe la raison, si le résultat est que vous avez toujours un écart par rapport à ce qui a été prévu, c’est qu’il y a une difficulté inhérente à effectuer des prévisions parfaites, et cette difficulté est mesurable. C’est pour vous protéger de cette difficulté que vous souhaitez vous monter un stock de sécurité.

    Alors, dans ce cas, votre point de réapprovisionnement doit être égal à votre prévision de vente sur le lead-time plus ce qu’il faudrait appeller le stock de sécurité (et oui, en utilisant la fameuse formule qui tient compte du niveau de service désiré ainsi que de votre écart de prévision).

    Cause 2: le délai de réapprovisionnement a été plus long que prévu

    Un peu comme pour la cause numéro 1, c’est encore une fois une variable qui dépend de la prévisibilité du délai de livraison. On aura beau avoir monté des prévisions sur un lead-time, si la durée de ce lead-time change, alors il est possible que le prochain réapprovisionnement ne soit pas arrivé à temps.

    Vous voyez sûrement déjà où je veux en venir: il faut mesurer cette imprévisibilité-là afin de la convertir en nombre d’unités supplémentaires à garder en stock. Et la conversion est facile: on transitionne d’une couverture en jours à une quantité. À ce moment, on prend la prévision de vente que nous comptons faire sur la couverture à convertir.

    Vous pouvez reprendre la démarche de la section précédente et l’appliquer pour les délais de livraison une fois que tous les constituants en couverture auront été convertis en quantité.

    Discussion

    Côté pratico-pratique, on m’a souvent dit que la pratique d’envisager le stock de sécurité comme une démarche d’analyse de risque est plus lourde que de simplement déterminer une couverture désirée entre les réapprovisionnements, ou simplement mettre une quantité fixe comme stock de sécurité.

    La raison de ceux qui préfèrent ces méthodes est simple : c’est qu’ils n’ont pas vraiment le temps (selon eux) de gérer les dérives du système. À cela, je leur rétorque que le système est peut-être mal réglé s’ils en sont à dire des choses comme celles-là. Il est plus facile de saisir une durée de couverture un peu plus longue que celle du lead-time. Il y a un seul chiffre à saisir par produit, ce qui signifie pour eux qu’ils ont le contrôle facile. De plus, si les ventes sont plus élevées, le stock de sécurité le sera aussi, ce qui est facile à expliquer, car les ventes sont souvent plus naturelles à consulter que les écarts de prévision de vente. À ceux qui me sortent cet argument, je leur réponds que dans un système bien réglé, ils ont aussi un seul paramètre par produit (dans notre cas : le degré de confiance voulu).

    Mais l’argument massue que j’aurais à leur donner n’est pas en lien avec la facilité de gestion. En fait, j’argumenterais qu’un client qui utilise des méthodes basées sur des couvertures arbitraires manque d’informations, à savoir si la couverture qui a été entrée est suffisante pour les cas les plus problématiques et les plus difficiles à prévoir. On m’a souvent donné comme exemple les produits qui se vendent seulement sur commande spéciale (typiquement grandes). C’est le genre de produit qui est difficile à prévoir, car le volume de vente prévisionnel est faible comparativement au volume des ventes fermes. Supposons qu’il s’agit d’un produit A dans la classe ABC, car on ne peut pas se passer d’une vente. Il y a fort à parier que ce produit soit difficile à prévoir. On ne sait pas quand va arriver la vente exceptionnelle, mais on sait qu’on est toujours à risque. Qu’est-ce qu’on fait à ce moment-là ? On augmente tout simplement nos réserves, ce qui revient à mesurer notre degré d’incertitude sur les prévisions de vente et à jumeler cette information à notre niveau de service désiré pour ce produit. Cette approche est un peu une approche tout-terrain, qui permet d’identifier les produits qui ont le plus besoin d’attention, en appliquant la même règle pour tout le monde.

    Conclusion

    Cet article a tenté de vous convaincre que la détermination du stock de sécurité doit s’inscrire dans le cadre d’une démarche de gestion de risque, et ce risque est celui de manquer de stock au moment que le client est prêt à acheter votre produit. Deux outils qui permettent de mesurer et adresser le risque vous ont été présentés: un pour alléger le risques de vendre plus de stock qu’escompté, l’autre pour se parer contre les aléas dans le délai de livraison.

  • L’infâme loi de Murphy

    L’infâme loi de Murphy

    Vous avez sans doute entendu parler de la loi de Murphy. « Évidemment, il m’arrive toujours quelque chose, c’est la loi de Murphy » ou « Si ça peut arriver, ça va arriver » sont des phrases que vous avez certainement déjà entendues. Il en va de soi, la loi de Murphy a la cote, mais pas pour les bonnes raisons.

    C’est un problème, parlons-en.

    La plupart des gens voient la loi de Murphy comme une force cosmique et magique qui leur est imposée pour leur pourrir la vie. Tellement qu’on pourrait dire que les gens font de cette loi une croyance. Vous croyez-vous en cette force divine qui s’occupe de rendre votre vie si mauvaise?

    Figurez-vous que j’ai l’audace de dire que la loi de Murphy est plutôt bénéfique. Et je ne dis pas ça dans un sens morbide ou défaitiste, en fait je remercie ce monsieur Murphy, car ça me fait voir le monde autrement.

    Je m’explique. Tout le négativisme autour de ce phénomène, ce n’est dû qu’à un manque de familiarité par rapport à celui-ci. La plupart des négativistes ont de cette loi une très mauvaise interprétation. Mais qu’est-ce donc que la loi de Murphy? Il s’agit simplement d’une extension de la loi des grands nombres, voulant que plus le nombre d’expériences d’un phénomène aléatoire se produit, plus vous verrez une grande variété d’observation. Donc, vous aurez ainsi plus de chances de voir le meilleur scénario, mais aussi et surtout le pire.

    Voyez-vous la nuance? Prenons par exemple un cycliste qui se rend au travail à tous les jours. Si le cycliste le fait souvent, il a plus de chance de voir des choses différentes arriver sur son parcours. Ça peut être de croiser un chat, remarquer des fleurs dans les arbres, ça peut être de contourner des voitures stationnées différentes, d’arriver à temps pour sa lumière verte ou pas, on peut imaginer une infinité de scénarios. Imaginons maintenant que ce cycliste le fasse encore plus souvent. Au cours de sa vie le cycliste aura vu une plus grande variété de choses se produire à vélo si il en a fait plus souvent. Ce cycliste aura tout vécu lors de ses randonnées, de la pluie, du beau temps, allons à l’extrême, il aurait même pu y passer le plus beau jour de sa vie. Mais cette fois où il aura fait un accident l’ayant rendu quadriplégie pour le reste de ses jours pourrait aussi arrivée, coïncidemment, ce serait la dernière fois aussi.

    Généralement, les gens sont déjà préparés à subir les conséquences du meilleur scénario. C’est lorsque survient le pire des scénarios qui est important dans ce cas. Et c’est ce qui mérite l’intérêt de cette loi.

    La loi de Murphy est un avertissement. Si vous ne contrôlez pas la variabilité ni la quantité des expériences, alors vous augmentez vos chances de voir le pire des scénarios vous arriver. Et en passant, ce pire des scénarios pourrait même tout aussi bien être votre dernier.

    Voyez-vous, pourquoi les avions tombent-ils du ciel aussi peu souvent? Pourquoi n’entendons jamais vraiment parler d’une compagnie pharmaceutique qui se serait trompé dans le dosage d’un des ingrédients d’une pilule? Pour les avions, ce sont des milliers de vols différents chaque jour? La quantité de pilules produites par l’industrie pharmaceutique est elle aussi énorme. Comment font-ils pour ne pas faire les manchettes à toutes les semaines?

    La réponse est dans la gestion du risque. Ces compagnies sont bien au fait de l’effet de la loi de Murphy, et emploient les principes de gestion de risque, typiquement de la prévention et de l’acceptation du risque. La loi de Murphy demande un exercice de précaution qui peut sembler abusif, mais nécessaire dans la plupart des cas.

    Personnellement, je me sers de la loi de Murphy comme d’une excellente excuse à effectuer une saine gestion des risques. Quand je dis à mes clients que je dois me méfier des effets de la loi de Murphy, souvent on me regarde avec des yeux ronds, mais une fois expliqué, ça se comprend aisément. Que ce soit pour évaluer les effets à long terme d’un changement sur un programme que je développe, ou lorsque vient le temps de décider si je dois effectuer une manœuvre à vélo.

    Autre opinion étonnante: vous pouvez faire travailler la loi de Murphy en votre faveur. Je m’explique. Si vous faites des tests de régression, assurez-vous que votre échantillon est suffisamment grand pour couvrir tous les cas, y compris le pire et le moins fréquent. Ça vous dit quelque chose? Dans ce cas, la loi de Murphy vous sera d’une grande aide et elle jouera en votre faveur.

    Je vous invite, chers lecteurs, à respecter la loi de Murphy, car le pire des scénario ne doit pas vous arriver. Et lorsque le meilleur des scénario vous arrivera, s’il vous plait, sachez le reconnaitre et profitez-en!

    crédit photo: https://unsplash.com/fr/photos/velo-noir-avec-roue-de-velo-noire-S9M9AaB2ODw?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditShareLink