Cette section tente d’appliquer la notion de performance à la fonction logistique. Nous verrons tout d’abord les définitions et approches de la performance logistique dans la littérature. Nous étudierons ensuite les méthodes et préconisations pour l’évaluer. Nous verrons que le champ disciplinaire du contrôle de gestion donne également des pistes consacrées à cette fonction. Nous analyserons alors les indicateurs et modélisations préconisés par les chercheurs en logistique. Un dernier développement cherchera à intégrer la dimension de chaîne logistique dans le raisonnement afin de mesurer les enjeux de la fonction au sein d’un réseau d’organisations.
Différentes approches
Lambert et Pohlen (2002) mettent en évidence l’importance de la mesure de la performance de la chaîne logistique ainsi que les conséquences qu’une logistique performante ou sa défaillance peuvent avoir sur une organisation. En s’intéressant plus particulièrement aux mesures de la performance, les auteurs font le constat que celle-ci est rarement évaluée, et que cette évaluation est difficile à réaliser. La difficulté a plusieurs origines : l’activité logistique n’est pas toujours considérée comme telle du fait de son imbrication aux autres activités de l’entreprise, les acteurs ne sont pas toujours volontaires pour partager les informations logistiques (notamment dans le cas de chaîne logistique impliquant plusieurs entreprises), il est difficile d’obtenir des mesures d’une échelle comparable entre les différentes activités et les différents acteurs, etc. Ainsi, la grande majorité des mesures de la performance logistique réalisées dans les entreprises sont des mesures d’ordre financier (rotation des stocks…), la performance des processus opérationnels n’est alors ni évaluée, ni gérée.
Les auteurs énumèrent un certain nombre d’enjeux auxquels répondrait la prise en compte de mesures spécifiques sur la chaîne logistique :
• La nécessité d’aligner les activités et de partager les informations concernant la performance pour mettre en œuvre une stratégie qui permette d’atteindre les objectifs de la chaîne logistique ;
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• Le désir d’élargir l’angle de vision à l’intérieur de la chaîne logistique ;
• La volonté de répartir les effets positifs et négatifs d’évolutions fonctionnelles au sein de la chaîne logistique ;
• La nécessité de différencier la chaîne logistique pour acquérir un avantage concurrentiel ;
• La volonté de promouvoir la coopération entre les fonctions dans les entreprises et entre les membres de la chaîne logistique.
Ainsi, les mesures de performances doivent être plus globalisées, afin d’obtenir une performance optimale globale et non plus locale. Les mesures de création de valeur au sein de la chaîne permettent des arbitrages entre les acteurs afin que convergent les intérêts pour parvenir à un meilleur résultat global. Cela s’applique particulièrement aux cas où certains acteurs doivent supporter un coût supplémentaire ou la prise en charge d’actifs afin que le reste de la chaîne en bénéficie. L’arbitrage entre les acteurs permet alors de compenser cette prise en charge supplémentaire qui n’aurait jamais lieu en cas d’optimisation locale. Il faut trouver un mécanisme permettant la redistribution équitable des avantages obtenus.
En pratique, la complexité des chaînes logistiques fait qu’il est généralement difficile d’appréhender l’ensemble des interactions à plusieurs niveaux entre les différentes activités, les acteurs, ainsi que leurs influences mutuelles. La mesure de la performance doit prendre en compte cette complexité et en être représentative. Lambert et Pohlen proposent une démarche en 7 étapes qui permettrait de rendre compte de cette complexité :
• Etablir la carte de la chaîne logistique depuis le point d’origine jusqu’au point de consommation pour identifier les liens clefs ;
• Utiliser les processus de gestion des relations entre les acteurs pour analyser chaque maillon et identifier les sources de création de valeur supplémentaire pour la chaîne logistique ;
• Développer des états de profit et perte pour chaque acteur afin d’évaluer l’incidence de la relation sur la rentabilité et la valeur créée pour chaque acteur ;
• Réaligner les processus et les activités de la chaîne logistique pour atteindre les objectifs de performance ;
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• Etablir des mesures de performance non financières qui alignent le comportement individuel avec les objectifs de la chaîne logistique, en termes de processus et financiers ;
• Comparer la valeur créée pour les acteurs aux objectifs de la chaîne logistique et, le cas échéant, réviser les mesures de processus et de performance ;
• Répéter la démarche à chaque maillon à l’intérieur de la chaîne logistique.
Gélinas et Bigras (2002) ont cherché à faire le lien entre performance logistique et contribution aux objectifs stratégiques. En premier lieu, leur revue de littérature conséquente permet de dresser un historique des différentes approches d’évaluation de la performance logistique repris au sein du tableau 3.
Tableau 3 : Différentes approches d’évaluation de la performance logistique.
Modèle Caractéristiques
WCL (voir Estampe et al., 2000).
WCL : World Class Logistics ;
• Elaboré par Michigan State University ;
• S’applique à la performance de la chaîne logistique ;
• Questionnaire de 68 questions ;
• Evalue le degré d’intégration des acteurs de la chaîne logistique ;
• Evalue la maîtrise des concepts caractérisant la chaîne logistique ;
• Benchmarking externe par rapport aux 20 entreprises mondiales les plus performantes en gestion de la chaîne logistique.
ASLOG (voir Pimor, 1998).
ASLOG : Association française pour la logistique ;
• Questionnaire référentiel sous forme de scorecard ;
• Benchmarking interne mais pas externe ;
• Evalue les procédures logistiques ;
• Analyse des points forts et des points faibles de ces procédures.
SCOR (voir PRTM, 2002).
SCOR : Supply Chain Operations Reference model;
• Evalue les processus clés de la gestion de la chaîne logistique ;
• Evaluations tant stratégiques qu’opérationnelles ;
• Benchmark externe par rapport aux meilleures pratiques ;
• Identifie les améliorations souhaitables ;
• Procure une cartographie des logiciels permettant l’atteinte des meilleures pratiques.
TBP (voir Morana et Paché, 2000).
TBP : Tableau de Bord Prospectif ;
• Indicateurs permettant de cibler l’amélioration de la performance ;
• Plutôt de niveau stratégique ;
• Permet d’identifier les déterminants de l’amélioration de la performance à long terme ;
• Evalue tant les résultats financiers que les clients, les processus internes et l’apprentissage organisationnel.
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SPM (voir Stapleton et al., 2002).
SPM : Strategic Profit Model ;
• Permet une investigation visant à relier la performance aux variations de la valeur des actions ;
• Analyses par ratios ;
• Fait le lien entre les niveaux stratégiques et opérationnels par le biais des ratios financiers ;
• Benchmarking externe par le biais des ratios financiers ;
• Basé sur la décomposition des mesures de retour sur les actifs et de retour sur la valeur nette.
FLR (voir Chow et al. 1995).
FLR : Framework for Logistics Research ;
• S’applique aux niveaux organisationnel et stratégique ;
• Stipule que le niveau de performance atteint dépend de l’adéquation entre l’organisation de la logistique et la stratégie concurrentielle de l’entreprise ;
• Benchmarking interne.
Tiré de Gélinas et Bigras (2002).
Gélinas et Bigras développent ensuite une nouvelle méthodologie liant les objectifs stratégiques et les objectifs opérationnels logistiques récapitulés au sein du tableau 4.
Tableau 4 : Liens entre objectifs stratégiques et objectifs logistiques. Objectifs
stratégiques Objectifs logistiques
Contrôle des coûts OS 1.
OL1.1 Minimisation des coûts de maintien en inventaire ; OL1.2 Minimisation de la valeur globale des stocks ; OL1.3 Minimisation des coûts en distribution ; OL1.4 Minimisation des coûts d’approvisionnement ; OL1.5 Minimisation des coûts de production ;
OL1.6 Minimisation des coûts de traitement de l’information ; OL1.7 Minimisation des coûts de transport.
Croissance OS 2.
OL2.1 Développement des canaux de distribution ;
OL2.2 Développement des réseaux d’approvisionnement ; OL2.3 Développement des compétences de base ;
OL2.4 Développement de la capacité de production.
Satisfaction des clients
OS 3.
OL3.1 Respect des dates de livraison ; OL3.2 Minimisation des délais ;
OL3.3 Maximisation de la qualité du service ; OL3.4 Maximisation de la qualité des produits.
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Productivité opérationnelle
OS 4.
OL4.1 Maximisation de la flexibilité ;
OL4.2 Optimisation dans l’utilisation des ressources ;
OL4.3 Concentration sur le développement des compétences de base ;
OL4.4 Minimisation des défaillances des processus.
Tiré de Gélinas et Bigras (2002).
L’originalité de leur démarche d’évaluation de la performance logistique correspond à la recherche d’une classification en amont des priorités de performance à travers un ensemble d’objectifs. Chaque objectif est classé en fonction de sa priorité stratégique. La méthode consiste ensuite à évaluer les différents objectifs logistiques selon un ensemble d’indicateurs, pour apprécier leur degré d’accomplissement. La comparaison d’une part du classement des objectifs par rapport à leur accomplissement, d’autre part du classement des objectifs par rapport à leur priorité permet de mesurer la bonne gestion de l’effort mené sur la performance logistique. Les auteurs aboutissent ainsi à un outil de mesure et de suivi de gestion de la performance logistique.
Cet outil cadre entièrement dans un processus de contrôle de gestion cherchant à faire le lien entre décisions stratégiques et actions opérationnelles.
Langley and Holcomb (1992) définissent quant à eux la performance logistique comme étant la création de valeur à travers la productivité, l’efficacité et la différenciation du service au client. Les auteurs concluent que la performance logistique globale passe par la poursuite d’objectifs au sein de chacune de ces trois dimensions.
Fugate, Mentzer et Stank (2010) montrent également que la performance d’une chaine logistique commerciale est analysable à travers trois dimensions : l’efficacité, l’efficience et la différenciation de l’offre logistique. Ces trois dimensions sont corrélées positivement entre elles et avec la performance logistique en particulier. Leur recherche rappelle et confirme que des études antérieures montrent une corrélation positive entre la performance logistique et la performance d’une organisation.
Les notions de performance et de coût logistique ont été abordées par de nombreux auteurs. Cependant les études réalisées jusque-là portent essentiellement sur une logistique de
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distribution, c'est-à-dire une logistique donc l’activité consiste à transporter le produit fini d’un point A à un point B, et non sur une logistique support de l’activité interne de l’entreprise. De même, les démarches de calcul de coût et de performance semblent s’orienter sur les processus de transfert du produit le long de la Supply Chain en amont ou aval de la firme (sur les processus inter-firmes) mais rarement sur le flux interne à l’entreprise.
Evaluation du coût et de la valeur ajoutée du processus logistique
Nous avons étudié différentes approches, différents éléments de performance logistique ; un des éléments principaux est la valeur ajoutée du processus, valeur produite et exploitable pour l’entreprise. Mais comment évaluer le coût logistique, comment évaluer la valeur précédemment évoquée ?
Une première piste d’évaluation nous est offerte par les méthodes de calcul de coût ABC ou TDABC.
Les travaux de Morana et Pinardi (2003) montrent une méthode qui semble être un idéal de gestion des coûts logistiques. A travers une décomposition de l’activité en une démarche ABC, l’ensemble des coûts logistiques d’un processus de distribution sont analysés. Cette étude montre la différence existante entre logistique interne et logistique externe. Cette dernière est une activité à part entière, dont le but consiste à assurer le flux depuis le lieu de production jusqu’au point de distribution. La logistique interne est, a contrario, une logistique de support, elle consiste à permettre aux autres activités de production d’exister, la dissociation de l’ensemble des coûts logistiques dans les coûts d’une activité de production est complexe, ceux-ci étant entremêlés. Si la démarche des auteurs est idéale, elle est en logistique interne difficilement applicable, car trop simple pour pouvoir gérer l’imbrication entre l’activité de support et l’activité de production.
A cet égard, Pohlen et La Londe (1994) expliquent que la difficulté d’identifier les coûts de la logistique interne vient qu’en tant qu’activité support, les coûts sont mêlés avec les autres processus de l’entreprise, comme ceux de fabrication ou de marketing. La difficulté essentielle est d’obtenir des informations suffisamment précises pour distinguer l’activité logistique de l’activité supportée. Ces auteurs trouvent néanmoins une bonne adéquation entre les caractéristiques de l’Activity Based Costing et l’analyse des coûts logistiques,
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particulièrement à travers la diversité des facteurs de consommations de ressources et des produits, à partir du moment où l’on parvient à cerner les difficultés d’identification des coûts.
D’autres auteurs se sont penchés sur l’application de la méthode ABC pour modéliser les coûts logistiques ; ainsi, Bartolacci (2004) s’est intéressé à l’analyse des coûts de la supply chain via la méthode ABC. L’auteur note qu’à la différence d’une méthode ABC normale, la supply chain regroupe un réseau d’entreprises, il en découle que la détermination des informations à propos des coûts d’une activité au sein d’une seule entreprise peut ne pas être suffisant stratégiquement. Il faut alors déterminer le coût et les incidences de coût d’une activité à travers l’ensemble des entreprises composantes de la chaîne, voire jusqu’au consommateur final, afin que les décisions de gestion prennent bien en compte l’ensemble des paramètres affectés. Cette réflexion accroît le périmètre de gestion de la performance et de calcul de coût à tous les acteurs présents dans la Supply Chain. Cela revient également à poser de nouvelles difficultés concernant la transmission des informations, parfois sensibles, de coût entre les entreprises partenaires, concernant également le niveau de développement des systèmes d’informations comptables et de processus de contrôle. Mais la démarche de Bartolacci concerne la logistique inter-firmes et non la logistique interne.
Si la méthode ABC est une piste proposée par les auteurs pour analyser l’activité logistique, de nombreuses critiques se sont posées sur la méthode et une évolution en est ressortie : le Time Driven Activity Based Costing (TDABC). Le paragraphe suivant s’interroge sur l’adéquation de cette méthode avec la problématique logistique.
Le Time Driven Activity Based Costing, une piste à suivre ?
Kaplan et Anderson (2004) proposent une évolution de la méthode ABC devant les critiques posées sur la méthodologie, à travers une nouvelle méthode : le Time Driven Activity Based Costing.
Les avantages de la méthode avancés par les auteurs reposent notamment sur la diminution du temps de collecte des données comparées à l’ABC et la facilité et la flexibilité de mise en place et de mise à jour des équations. Ces avantages reposent sur le fait que : les différentes variables affectant une activité et leurs interactions sont regroupées au sein d’une seule équation de temps ; les groupes de ressources sont moins nombreux que les
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activités ; la mise à jour est aisée en ajoutant ou retirant des activités, des variables ou encore des charges,… ; la méthode met en évidence les coûts liés à la sous-activité.
Levant et de La Villarmois (2007) considèrent que la méthode TDABC n’est au final qu’une méthode de calcul de coût basée sur les équivalences.
La méthode repose sur l’estimation des charges de chaque groupe de ressource (fonction, service, équipe,…) pour une certaine capacité de travail théorique et les temps standards des activités réalisées. Les temps doivent être unitaires par activité.
Kaplan et Anderson (2004) décrivent ainsi la démarche d’implantation de la méthode en 6 étapes :
• Indentification des groupes de ressources contribuant à la réalisation de plusieurs activités ;
• Estimation des coûts de chaque groupe de ressources ;
• Estimation des capacités normales des groupes de ressources en heures ;
• Calcul des coûts unitaires de chaque groupe de ressources par division des ressources consommées par leurs capacités normales de travail ;
• Détermination du temps consommé par activité sur la base de différents inducteurs de temps ;
• Multiplication des coûts unitaires des ressources par les temps requis par les activités.
La méthode est alors décrite comme susceptible d’être facilement mise à jour en ajoutant les nouvelles activités, en ajoutant des variables explicatives des temps consommés, de nouvelles charges, etc.
De La Villarmois, Levant et Zimnovitch (2012) considèrent que le TDABC est particulièrement adapté à la fonction logistique, de par sa compatibilité avec des environnements instables et les capacités de réactivité que la méthode autorise.
Cependant, Gervais, Levant et Ducrocq (2010) constatent certains problèmes non résolus dans la présentation méthodologique avancée par Kaplan et Anderson. En premier lieu les auteurs ne précisent pas et semblent hésiter entre l’usage de coûts standards ou de coûts réels pour déterminer le coût des groupes de ressources, ce qui a des conséquences dans la prise en compte de la sous-activité. Deuxièmement, le niveau normal d’activité et donc la capacité des groupes de ressources n’est pas évidente à définir. Troisièmement, la problématique récurrente de l’homogénéité au sein des méthodes de coûts complets se
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pose ici également. Enfin, et non des moindres, la mesure des temps est complexe et difficile, les données obtenues par interrogation des employés étant souvent biaisées. Les auteurs observent l’ensemble de ces problèmes au sein d’une étude de cas mettant en doute la simplicité d’application de la méthode.
Si certains auteurs ont travaillé à la résolution du problème de l’estimation des coûts logistiques par une adaptation de la méthode ABC à cette activité (Pohlen et La Londe, 1994 ; Bokor, 2008), Bruggeman et al. (2008) montrent la capacité du TDABC à modéliser des activités logistiques complexes. Ils parviennent à travers leur recherche à faire ressortir des coûts qu’il n’était pas possible d’obtenir avec une méthode ABC traditionnelle, car trop coûteuse, trop peu flexible et utilisant des inducteurs qui ne correspondent pas à la réalité de l’activité.
L’évaluation des coûts n’est pas le seul élément constitutif de la performance logistique. Le paragraphe suivant porte sur les différents indicateurs et modélisations fournis par la littérature pour évaluer la valeur créée.
Les indicateurs et modélisations de la performance logistique
Nakhla (2006) a observé les limites des indicateurs logistiques traditionnels (rotation des stocks, taux de service, etc.) dans la compréhension de la valeur dégagée par un processus logistique performant et a donc cherché à les développer en les mettant en parallèle avec leur conséquence sur la situation économique et financière de l’entreprise. La chaîne logistique n’est alors plus perçue comme un outil opérationnel physique, mais comme un levier de création de valeur à part entière dont il convient d’arbitrer la performance financière comme toute activité ou investissement. A travers le modèle proposé, nommé Value-Based Supply Chain Management (VBSCM), l’auteur cherche à lier à la gestion de la Supply Chain la satisfaction des clients (indicateurs opérationnels de taux de service, de délais, etc.) et la satisfaction des actionnaires (via des indicateurs financiers, coût de transport, impacts sur le BFR, la structure des actifs, etc.). Le schéma 9 montre ce lien.
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Schéma 9 : Liens entre performance économique et indicateurs physiques de la supply chain.
Tiré de Nakhla (2006).
La démarche, inspirée de l’EVA, semble intéressante, la majorité des travaux effectués en logistique ne s’interrogeant pas sur les conséquences économiques des réorganisations de la chaîne. Néanmoins, nous pouvons nous interroger sur la facilité d’établir un lien direct entre les réorganisations stratégiques et l’impact obtenu sur la structure financière ; ainsi, certains éléments dans la démarche de Nakhla sont complexes à déterminer : par exemple, l’impact sur les ventes d’une réorganisation logistique, etc.
Employant une approche différente, Jobin et Friel (2001) cherchent à modéliser la création de valeur au sein de la chaîne à travers une modélisation temporelle du processus logistique. Les auteurs décomposent la chaîne logistique en différents éléments :
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S
MPi = Temps de stockage des matières premières dans le maillon i de la chaîne ;Q
i = Temps d’inspection de la qualité des matières premières et des produits finis dans le maillon i ;PEC
i= Temps passé en attente, en stockage ou en manutention par les produits en cours de fabrication dans le maillon i ;O
i = Temps d’opération dans le maillon i ;S
PFi = Temps de stockage des produits finis dans le maillon i.Les auteurs définissent alors le temps total passé dans un maillon i d’une chaîne logistique (Tmi) par l’équation suivante :