Modèles et méthodes de mesure de la performance

Il existe différentes méthodes qui permettent de concevoir un système de mesure de performance avec des indicateurs multiples. Certaines de ces méthodes les plus connues sont : le modèle SCOR, le tableau de bord prospectif (ou Balanced Scorecard (BSC)), l’analyse multicritère, la Data-Envelopment Analyse, l’analyse du cycle de vie, et l’Activity-

Based Costing. Cette section traite des avantages et des inconvénients de chacune de ces

méthodes.

La méthode SCOR (Supply Chain Operations Reference), conçue par le Supply Chain Council en 1996 (Supply Chain Council, 2004), est un outil qui permet à partir de la modélisation de différents maillons constituant une chaine d’approvisionnement de déterminer les indicateurs clés de performance. Ces indicateurs sont classifiés en indicateurs orientés client et en indicateurs orientés interne (performance opérationnelle). Cette méthode s’intéresse aux cinq processus de base dans les entreprises de production : planifier, approvisionner, produire, livrer et gérer les retours. L'un des principes du modèle SCOR est qu’une chaîne d'approvisionnement doit être évaluée et décrite dans de multiples dimensions. Ces dimensions incluent la fiabilité, la réactivité, la flexibilité, le coût et l'efficacité de l'utilisation des actifs. Les avantages de la méthode SCOR sont qu'elle prend en compte les performances de l'ensemble de la chaîne d'approvisionnement; elle propose une approche équilibrée en décrivant les performances de la chaîne d'approvisionnement dans de multiples dimensions. Cependant cette méthode a aussi des inconvénients. Les recherches scientifiques à l’aide du SCOR sont limitées. Cette méthode est très orientée opérations et manque de souplesse.

Le Balanced Scorecard est un système de mesure de la performance développé par Kaplan et Norton (1996). Cette méthode allie l’objectif de compléter les indicateurs de performance financiers par des indicateurs non-financiers (fonctionnels), et l’objectif de décliner les cibles stratégiques d’une entreprise en buts opérationnels concrets. Elle utilise des indicateurs de performance suivant quatre axes d’analyse : client (satisfaction du client), financier (Rentabilité), processus interne (efficacité et efficience), et apprentissage et développement (satisfaction des salariés). Son principe est de considérer l’évaluation de

22

la performance comme une résultante de la mise en œuvre des processus. Les auteurs R. S. Kaplan et D. P. Norton proposent quelques pistes d’utilisation du tableau de bord prospectif, cependant il n’existe toujours pas d’outils pratiques pour soutenir la réalisation de tels tableaux, et cette approche exige des cogitations et des efforts considérables pour élaborer un tableau de bord approprié (Coronel, 1998).

La méthode ABC (Activity Based Costing), méthode de calcul des coûts par activités, est une démarche visant à donner des informations pertinentes sur les coûts et les marges. Au moyen de la méthode ABC les entreprises peuvent par exemple évaluer avec plus de précision, les coûts des services pour un client particulier ou les coûts de la commercialisation d'un produit spécifique. Par conséquent, les entreprises peuvent comprendre les facteurs qui influencent les coûts de chaque activité principale, et la relation entre les activités et les produits. Toutefois, l’analyse par la méthode ABC ne remplace pas la traditionnelle comptabilité financière, mais fournit une meilleure compréhension de la performance en regardant les mêmes chiffres que la comptabilité financière, mais d'une manière différente (Lapide, 2000). Les avantages de l'ABC sont qu'il donne plus qu'une simple information financière et il reconnaît la nécessité de changer de coût et de comportement à mesure que les activités s’agrandissent ou gagnent en maturité. Les inconvénients de l’ABC, tout comme le tableau de bord prospectif, est qu’il n’est pas spécialement développé pour les chaînes d'approvisionnement, même s’il pourrait être adapté à elles. En outre, la collecte de données peut être coûteuse et prendre du temps. En effet, il est déjà difficile de déterminer les facteurs de coûts appropriés pour les entreprises, alors pour les chaînes d'approvisionnement, cela peut se révéler être un plus grand défi. Visant à résoudre cette problématique, l'estimation d'une valeur économique ajoutée (Economic Value Added (EVA)) a été introduite. Cette méthode est basée sur l'hypothèse que la valeur pour les actionnaires augmente quand une entreprise gagne plus que son coût du capital. L’EVA cherche à quantifier la valeur créée par une entreprise (création de valeur intrinsèque), en se basant sur les bénéfices d'exploitation au-delà du capital employé (par le financement de la dette…). Cependant, les mesures de l’EVA sont moins utiles pour mesurer en détail la performance de la chaîne d’approvisionnement.

23

L’Analyse multi-critères (MCA) est une analyse qui vise à expliciter avec cohérence des critères permettant d’établir des préférences dans un processus de décision. Cette méthode est conçue pour appuyer la prise de décisions des décideurs face aux problèmes complexes et multidimensionnels (Romero et Rehman, 2003). Un des plus grands avantages de cette méthode est qu'elle facilite une approche participative de la prise de décision. Elle convient aussi pour des problèmes où les valeurs financières des résultats ne sont pas facilement disponibles. D'autre part, bien que le MCA ne nécessite pas nécessairement des données quantitatives ou financières, les informations exigées pour dériver les coefficients de pondération peuvent être considérables.

L’Analyse du Cycle de vie (Life-Cycle Analysis (LCA)) est une méthode qui permet de quantifier les impacts d’un produit, d’un bien, d’un service ou d’un procédé, depuis les matières premières qui le composent jusqu’à l’élimination des déchets en fin de vie, en passant par sa distribution et son utilisation. Cette méthode offre une vision globale de l’impact environnemental d’une filière, permet d’évaluer l’impact le plus dominant dans la réalisation d’un produit, et de savoir quelles étapes et quels éléments du produit y contribuent le plus. Mais l’analyse du cycle de vie présente de nombreux obstacles qui limitent son utilisation. En fait il est pratiquement impossible d’obtenir tous les flux utilisés pour l’élaboration d’un produit, faisant qu’on se contente de données génériques qui manquent de précision.

La Data Envelopment Analysis (DEA) mesure l'efficacité d'une entreprise (ou une chaîne d’entreprise) par rapport à l'efficacité de ses concurrents. La méthode est ainsi vue comme un outil d’analyse des possibilités d’efficience et d’approche multidimensionnelle de la performance. Elle permet de révéler, en se fondant sur une analyse multicritères de la performance, les entités ayant les meilleures pratiques. Simultanément, les entités non efficientes sont mises en évidence, une mesure de leur inefficience est proposée et les différents moyens pour atteindre de meilleures performances sont identifiés. L’entreprise peut ensuite choisir l’un de ces moyens selon les critères qu’elle considère comme prioritaires (Chambers, Chung et Färe, 1996). Mais le problème en ce qui concerne l'efficacité dans les chaînes d'approvisionnement est qu'au-delà des outputs

24

directs, qui vont directement sur le marché, une entreprise peut produire des outputs intermédiaires qui vont servir d’input à une autre entreprise dans une étape suivante.

Le Tableau 2 à la page suivante, présente les avantages et inconvénients des méthodes de mesure de la performance. Il ressort de ce tableau que toutes les méthodes décrites ont leurs avantages et aussi leurs désavantages. Il est de ce fait nécessaire d'examiner attentivement tous les arguments en faveur et contre la méthode choisie pour mesurer la performance dans les chaines d’approvisionnement.