© Frédérique Desbiens, 2020
Conception d'un système de mesure et de suivi de la
performance pour une entreprise intégrée du domaine
de l'immobilier et de la construction
Mémoire
Frédérique Desbiens
Maîtrise en génie mécanique - avec mémoire
Maître ès sciences (M. Sc.)
Conception d’un système de mesure et de suivi de la
performance pour une entreprise intégrée du domaine
de l’immobilier et de la construction
Mémoire
Frédérique Desbiens
Sous la direction de :
Nadia Lehoux, directrice de recherche
Pascal Forget, codirecteur de recherche
Résumé
Le secteur de la construction s’avère très lucratif, ce qui lui permet d’être un moteur économique à l’échelle internationale. Malgré ce statut, il est possible de constater que la productivité du secteur est grandement en retard comparativement à d’autres secteurs et que la pleine capacité des gains potentiels n’est pas exploitée. C’est dans cette optique que s’intègre cette maîtrise dont le but est de mettre en place une méthodologie permettant l’utilisation d’un système de mesure de la performance à l’échelle d’un projet de construction, en passant par les quatre grandes étapes de l’analyse d’affaires. Ainsi, ceci permettra de faciliter la communication entre les intervenants d’un projet de construction et la gestion des trois principaux indicateurs de réussite, soit les coûts, les délais et la qualité. Pour ce faire, une revue systématique de la littérature a été faite afin d’établir un état de l’art sur la performance et les modalités de son application dans la construction. Ensuite, une méthodologie pour implanter la gestion de la performance a été élaborée puis testée en collaboration avec une entreprise de la ville de Québec pour un scénario de déploiement donné. La dernière étape du projet a consisté au raffinement de la méthodologie dans un contexte de prédiction de la clientèle pour un projet de construction donné. Somme toute, l’étude a permis d’expliciter les concepts essentiels à la mise en place de la gestion de la performance pour une entreprise de construction, tout en démontrant au moyen de tableaux de bord les retombées possibles d’une telle application dans un projet de construction réel. En effet, peu d’études discutent du sujet et encore moins démontrent les bénéfices quantitatifs liés à son implantation. Cette étude en fait l’illustration et par conséquent contribue respectivement à la science et à l’industrie en proposant une méthodologie claire et reproductible pour d’autres entreprises de ce secteur.
Table des matières
Résumé ... ii
Table des matières ... iii
Liste des figures ... v
Liste des tableaux ... vi
Liste des abréviations ... vii
Remerciements ... viii
Avant-propos ... ix
Introduction ... 1
Chapitre 1 Revue de littérature ... 4
1.1. Fondements de la performance... 6
1.2. Indicateurs de performance ... 9
1.3. Tableaux de bord ... 12
1.4. Performance dans le secteur de la construction ... 13
1.5. Performance et analyse d’affaires ... 20
1.6. Analyse d’affaires dans le secteur de la construction ... 24
1.7. Performance et analyse d’affaires dans le secteur de l’immobilier et de la construction ... 24
Chapitre 2 Objectifs et méthodologie ... 28
2.1. Phase 1 : Revue systématique de la littérature ... 29
2.2. Phase 2 : Élaboration de la méthodologie ... 30
2.3. Phase 3 : Tests et analyses ... 31
2.4. Phase 4 : Résultats et recommandations ... 31
Chapitre 3 A methodology to implement performance management in the construction industry ... 33
3.1. Résumé ... 34
3.2. Abstract ... 35
3.3. Introduction ... 36
3.4. Literature review ... 37
3.4.1. Definition of performance ... 37
3.4.2. Performance in the construction industry ... 38
3.5. Methodology ... 38
3.5.1. Context ... 38
3.6. Results ... 42
3.6.1. Internal network of the organization ... 42
3.6.2. Master indicator formula ... 42
3.6.3. Performance indicators selected for the BIM scenario ... 44
3.7. Discussion ... 45
3.8. Conclusion ... 45
Chapitre 4 Last Planner System et indicateurs de performance : Outils d’aide à la gestion de projets de construction ... 47
4.1. Résumé ... 48
4.2. Introduction ... 49
4.3. Revue de la littérature ... 50
Mesure de la performance dans le secteur de la construction ... 50
Outil Last Planner ... 51
4.4. Méthodologie ... 53
4.4.1. Mise en contexte ... 53
4.4.2. Méthodologie pour l’élaboration d’indicateurs propres à l’utilisation de l’outil Last Planner ... 55
4.5. Résultats ... 57
4.6. Discussion ... 61
4.7. Conclusion ... 62
Chapitre 5 Analyse prédictive pour la clientèle future ... 64
5.1. Étapes de l’analyse ... 64
5.2. Analyses et résultats ... 68
5.3. Discussion ... 79
Conclusion ... 82
Bibliographie ... 86
Annexe A Formulaire d’entrevue utilisé avec les gestionnaires ... 91
Liste des figures
Figure 1 Méthodologie de recherche ... 29
Figure 2 Cartographie des processus internes du partenaire industriel ... 30
Figure 3 Methodology. ... 41
Figure 4 Proposed methodology to implement business intelligence. ... 45
Figure 5 Étapes du Last Planner. ... 53
Figure 6 Méthodologie pour définir des indicateurs de performance supportant l’utilisation de l’outil Last Planner en construction. ... 57
Figure 7 Indicateurs pour le pourcentage de réalisation des tâches planifiées. ... 59
Figure 8 Section prescrire de la méthodologie développée au compte-rendu de conférence 1 ... 64
Figure 9 Actions menées pour effectuer l'analyse prédictive ... 68
Figure 10 Graphique de l’évolution dans le temps des ventes de propriétés usagées selon le type ... 69
Figure 11 Graphique de l'évolution dans le temps du nombre de permis de construction délivré selon le type .. 70
Figure 12 Graphique de l'évolution dans le temps de la valeur des permis de construction délivrés selon le type ... 71
Figure 13 Graphique de la répartition des ménages par kilomètre carré selon l’emplacement ... 72
Figure 14 Graphique de l'évolution dans le temps du revenu brut moyen par tranche d'âge ... 73
Figure 15 Graphique de l'évolution dans le temps du revenu brut moyen par type de ménage ... 75
Figure 16 Graphique de distribution des individus par tranche de revenu sur la Rive-Sud de Québec ... 76
Figure 17 Graphique de la distribution des individus dans la RMR de Québec selon l'âge ... 77
Figure 18 Graphique de l'évolution dans le temps du nombre d'immigrants dans la RMR de Québec ... 78
Figure 19 Évolution de la méthodologie globale selon le temps ... 81
Figure 20 Graphique de l'évolution dans le temps de l’inflation ... 92
Figure 21 Graphique de l'évolution cumulative dans le temps de l’inflation ... 93
Figure 22 Graphique de l’évolution dans le temps du taux d’intérêt hypothécaire ... 93
Liste des tableaux
Tableau 1 Différence entre le tableau de bord, la fiche de rendement et la fiche d'évaluation. ... 13 Tableau 2 - Secteurs de performance en construction et indicateurs associés (traduit ou adapté de Hanna, 2016).
... 19
Liste des abréviations
BIM : Building Information Modeling
DMAIC : Define, Measure, Analyze, Improve, Control
INESSS : Institut Nationale d’Excellence en Santé et en Services Sociaux SCOR : Supply Chain Operations Reference
KPI : Key Performance Indicator
SQI : Société Québécoise des Infrastructures
EFQM : European Foundation for Quality Management QRT : Question Réponse Technique
OSHA : Occupational Safety and Health Administration VSM : Value Stream Mapping
SCHL : Société canadienne d’hypothèques et de logement
APCHQ : Association des professionnels de la construction et de l'habitation du Québec FCIQ : Fédération des chambres immobilières du Québec
Remerciements
Je tiens à remercier tous ceux qui, de près ou de loin, ont contribué à la réalisation de ce travail.
Je tiens particulièrement à remercier ma directrice de recherche Mme Lehoux et mon co-directeur de recherche M. Forget, respectivement professeurs à l’Université Laval et à l’Université du Québec à Trois-Rivières. Ils se sont montrés extrêmement disponibles et la pertinence de leurs conseils tout au long de mon cheminement au 2e cycle a grandement facilité mon travail.
Mes remerciements s’étendent également à M. Blanchet, l’un des co-auteurs des deux comptes-rendus de conférence présentés dans ce mémoire, qui a contribué à la réussite de ce travail par son expertise et ses commentaires constructifs.
J’adresse aussi mes vifs remerciements à l’entreprise partenaire sans qui la réalisation de ce travail n’aurait pu être possible. Plus spécifiquement, merci aux membres du département d’amélioration continue, Mme Dupuis, M. Lepage, M. Bouchard, M. Robichaud et M. El Bardai, qui m’ont fait une place au sein de leur équipe et qui m’ont encouragée et conseillée tout au long de ce parcours.
Finalement, un merci spécial à Mme Cloutier, qui a participé et veillé activement à la réussite des comptes-rendus de conférence présentés en anglais.
Avant-propos
Ce travail, intitulé « Conception d’un système de mesure et de suivi de la performance pour une entreprise intégrée du domaine de l’immobilier et de la construction », est réalisé afin d’obtenir le diplôme de maîtrise en Génie Mécanique (MSc.) de l’Université Laval. Il a été effectué sous la direction de Mme Nadia Lehoux et la codirection de M. Pascal Forget en collaboration avec l’entreprise partenaire qui est un promoteur immobilier et constructeur de la région de Québec.
Ce mémoire est rédigé selon le principe d’insertion d’articles avec deux comptes-rendus de conférence ainsi qu’un chapitre sur la dernière portion du projet. Les comptes-rendus de conférence ont été coécrits avec Mme Nadia Lehoux, M. Pascal Forget et M. Denis Blanchet. Pour chacun des comptes-rendus de conférence, j’ai œuvré en tant qu’auteure principale, étant responsable de toutes les recherches, rédactions, travaux et analyses relatifs à l’étude.
Le premier compte-rendu de conférence, intitulé « A methodology to implement performance
management in the construction industry », a été soumis le 22 février 2019 à la conférence ProLog (Project Logistic et présenté à la 5e édition de cette conférence le 20 juin 2019 à Metz, France.
Le second compte-rendu de conférence, intitulé « Last Planner System et indicateurs de
performance : Outils d’aide à la gestion de projets de construction » a été soumis le 15
février 2019 à la Conférence Internationale en Gestion de Projet, et a été présenté à la 4e édition de cette conférence le 24 mai 2019 à Trois-Rivières, au Canada.
Afin de respecter les politiques de confidentialité du partenaire industriel, les données ne seront pas présentées dans l’étude. En effet, ce mémoire ne contient aucun détail précis sur les paramètres ainsi que sur le savoir-faire de la compagnie.
Introduction
Selon le MacKinsey Global Institute (2017), le secteur de la construction contribue grandement à l’économie mondiale avec environ 10 000 milliards de dollars dépensés chaque année en biens et en services. Malgré cette position favorable, sa productivité demeure inférieure à celle des autres secteurs, et ce, depuis plusieurs années. En effet, c’est un montant de 1,6 trillions de dollars en gains supplémentaires que l’Institut estime que cette industrie pourrait aller chercher. Ce retard est dû à une dizaine de causes fondamentales desquelles découlent sept pistes de solutions proposées. Une de ces opportunités proposées concerne l’utilisation d’un système de mesure de la performance à l’échelle d’un projet de construction, qui permettrait de faciliter notamment la communication entre les intervenants ainsi que la gestion des trois principaux indicateurs de réussite d’un projet de construction, à savoir les coûts, les délais et la qualité.
À l’heure actuelle, l’utilisation d’un tel système est disparate voire même inexistante dans la plupart des projets de construction. Le recours à un tel système de mesure de la performance sur lequel chacun des acteurs d’un même projet de construction peut s’appuyer pour mener à bien ses activités allant au-delà des mesures classiques est nécessaire étant donné la nature complexe des tâches à mener et le très grand nombre de corps de métier impliqués (Sibiya et al., 2015).Selon Basheka et Tumutegyereize (2011), la mesure de la performance dans le secteur de la construction a tout avantage à s’apparenter au mécanisme décrit par Neely (2005), c’est-à-dire à faire appel à un système dynamique apte à fournir de l’information clé concernant l’efficience et l’efficacité des activités pour mieux guider la prise de décisions. Le système de mesure de la performance peut ainsi non seulement être utilisé pour mettre en lumière des problèmes à investiguer ou des mesures correctives à déployer, mais il peut également servir comme outil stratégique pour repenser les objectifs d’affaires et cibler des opportunités pour l’avenir (Chalmeta et
al., 2012; Raffoni et al., 2017). Allio (2012) insiste toutefois sur l’importance de mettre
sur pied un tel système suivant les besoins spécifiques de l’entreprise pour que celle-ci soit apte à mesurer les bonnes activités avec des outils qui tiennent compte de sa réalité d’affaires. L’utilisation du système résulterait donc en une augmentation de la productivité
et une réduction des problèmes liés au manque de communication, en plus de permettre de réagir plus facilement face aux problématiques qui pourraient survenir.
Ainsi, le but de ce projet consiste à développer une méthodologie pour implanter la gestion de la performance ainsi que l’analyse d’affaires dans le secteur de la construction. Plus précisément,cette étude vise à la fois des objectifs académiques qui marquent un progrès dans la recherche scientifique et des objectifs industriels qui développent la situation actuelle dans les entreprises de construction. Les objectifs au niveau académique sont de faire un portrait de l’état de la performance dans le secteur de la construction ainsi que de développer une méthodologie applicable et reproductible pour ce même secteur. Les objectifs industriels sont quant à eux d’implanter des indicateurs de performance dans une unité d’affaires ciblée chez un partenaire industriel ainsi que d’élaborer un cadre conceptuel permettant de guider les actions à prendre chez ce même partenaire. Afin d’être en mesure de tester la méthodologie développée, la recherche a été conduite en collaboration avec le partenaire industriel. Fondée il y a plus de 54 ans, l’entreprise s’avère le plus important propriétaire foncier de la région de Québec, possédant plus de 155 millions de pieds carrés de terrains destinés au développement de grands projets. De plus, elle a comme particularité d’héberger sous le même toit toutes les activités derrière chaque projet de construction, de l’architecture en passant par l’érection des bâtiments jusqu’à la location des équipements spécialisés. Le fait que le partenaire touche à chacun des aspects de la chaine d’un projet de construction constitue un grand avantage pour la recherche. En effet, il sera possible d’observer les impacts pour chacun des intervenants et de réellement tester la méthodologie à l’échelle d’un projet en entier.
La méthodologie utilisée pour conduire la recherche se divise en quatre phases. La phase 1, la revue systématique de la littérature, a permis de faire le portrait actuel de la mesure de la performance dans le secteur de la construction. Cette analyse de la littérature a permis de conclure qu’aucune méthodologie n’est spécifique à ce secteur en ce qui a trait à la gestion de la performance. De plus, aucun indicateur standard n’est établi puisque la collecte des données est non-systématique. Cependant, trois aspects communs sont importants pour les gestionnaires de la construction soit les coûts, les délais et la qualité.
La phase 2, l’élaboration d’une méthodologie pour implanter l’analyse d’affaires et la gestion de la performance dans ce secteur, a rendu possible le développement de tableaux de bord dans différents projets et unités d’affaires de l’organisation partenaire. Plus précisément, l’implantation d’un tableau de bord dans un projet de conception a été réalisée. De plus, des indicateurs de performance ont été implantés dans un projet de construction afin de mesurer l’utilisation et l’efficacité d’un outil de contrôle de l’avancement d’un projet au plus près des opérations. Les étapes utilisées pour faire cette implantation ont été développées et testées durant cette phase, en plus d’utiliser la littérature qui a au préalable été étudiée. La méthodologie complète se divise en six parties qui comportent entre une et huit étapes chacune. La méthode DMAIC a inspiré ce développement. En résultat de cette phase et de la précédente, il a été possible d’observer une plus grande simplicité dans la gestion des projets, une meilleure communication et une vision commune plus uniforme au niveau des intervenants.
La phase 3 a permis de pousser plus loin le projet en touchant à l’analyse prédictive de ce secteur, ce qui a permis de confirmer les étapes proposées à la phase deux. Effectivement, il a été question de récolter des données de diverses sources internes et externes à l’organisation, afin de proposer un portrait type d’un acheteur pour l’un des projets de construction résidentielle du partenaire ainsi que de donner l’état projeté du marché immobilier dans dix ans afin de bien répondre à la demande pour la seconde phase de ce même projet. Cette phase a eu comme résultat de confirmer certaines des hypothèses du partenaire industriel, c’est-à-dire de valider que le projet vise le bon marché ainsi que d’aligner les prochaines phases du projet en pointant vers les bons acheteurs. Finalement, la phase 4 a servi à faire une synthèse des résultats et à formuler des recommandations en fonction du contexte à l’étude.
Le présent mémoire comporte six sections. La première présente une revue littéraire des grands concepts utilisés dans l’étude. La deuxième section explique la méthodologie utilisée dans la réalisation de l’étude, tandis que les sections trois et quatre introduisent les comptes-rendus de conférence rédigés dans le cadre de la maîtrise. La cinquième section présente le thème de l’analyse prédictive. La sixième section conclut le mémoire, suivie de la bibliographie.
Chapitre 1 Revue de littérature
L’objectif de cette section est d’introduire les concepts généraux utilisés dans cette étude, grâce à la documentation scientifique disponible sur les indicateurs de performance, les tableaux de bord et l’analyse d’affaires. Les revues de littérature présentées dans les prochains comptes-rendus de conférence porteront principalement sur la performance et sa gestion dans le secteur de la construction ainsi que sur l’utilisation de l’outil Last Planner. Bien que certaines thématiques soient décrites en détail dans les comptes-rendus de conférence, il fut toutefois jugé adéquat de revenir ici sur certaines d’entre elles pour assurer une bonne compréhension de la part du lecteur de tout le travail effectué et d’assurer une certaine fluidité.
La revue de littérature qui a été effectué se caractérise comme étant une revue systématique. Selon un rapport de 2013 rédigé par l’Institut Nationale d’Excellence en Santé et en Service Sociaux (INESS), une revue de littérature systématique est une approche de synthèse des données scientifiques qui sert à repérer, à évaluer et à synthétiser les preuves scientifiques permettant de répondre à une question de recherche de façon systématique et explicite. Toujours selon l’INESSS, les caractéristiques essentielles pour avoir une revue de la littérature dite systématique sont les suivantes :
- avoir un objectif spécifique ou une question précise;
- avoir des critères de sélection des articles clairement définis; - avoir une méthodologie explicite, transparente et reproductible;
- faire une recherche d’information systématique et exhaustive qui tente de repérer l’ensemble des études répondant aux critères de sélection;
- faire l’évaluation de la qualité des articles incluses;
- faire la présentation et la synthèse systématique des caractéristiques et des résultats des études incluses;
- avoir une participation hâtive des parties prenantes afin d’assurer la pertinence et l’utilité de la revue systématique.
En se basant sur les caractéristiques préalablement mentionnées, les prochains paragraphes détailleront les objectifs de la revue, les critères de sélection des articles ainsi que la
méthodologie employée en plus de bien expliquer le lien entre les différentes sections de la revue.
Tout comme l’objectif de ce mémoire est de développer une méthodologie afin d’introduire la gestion de la performance dans les entreprises d’immobilier et de construction, l’objectif principal de la revue de littérature est de découvrir ce qui existe à ce sujet dans la littérature. Plus précisément, les questions de recherche se traduisent comme suit :
- Qu’est-ce que la performance selon la communauté scientifique?
- Quelles sont les méthodes, tous domaines confondus, employées pour implanter la gestion de performance dans les organisations?
- Comment l’industrie de l’immobilier et de la construction gère sa performance actuellement?
- Quel est le lien entre la gestion de la performance et l’analyse d’affaires?
- Comment l’industrie de l’immobilier et de la construction introduit les concepts d’analyse d’affaires?
Afin de trouver des réponses à ces questions, le moteur de recherche Engineering Village a été utilisé. Ce dernier comprend les bases de données Compendex et Inspec. La base de données ABI/Inform Global a également été explorée vers la fin de la revue puisque l’information qu’elle contient est directement en lien avec les questions.
Les critères de sélection des articles sont quant à eux liés au thème de celui-ci. En effet, si le résumé donnait de l’information directement en lien avec la question, l’article était retenu tandis que si les mots clés employés ne s’y retrouvaient pas, l’article était éliminé. Les mots clés employés sont ceux qui se retrouvent dans les questions de recherche, c’est-à-dire performance, méthodologie, construction et analyse d’affaires qui ont été combinés les uns avec les autres. Les articles les plus récents ont également été priorisés puisque la performance est un sujet qui a beaucoup évolué au cours des dernières décennies. Cependant, avec l’effet boule de neige de l’information, c’est-à-dire que les auteurs des articles renvoient à d’autres articles et ainsi de suite, certaines références datent des années 1970.
1.1. Fondements de la performance
La performance est vue de manière générale comme le résultat chiffré dans un domaine précis. Elle est plus spécifiquement liée avec la notion de réussite (Performance, n.d.). En appliquant cette définition au domaine industriel, il est possible d’affirmer que celle-ci englobe plusieurs secteurs et peut être appliquée de diverses façons. Tout d’abord, elle peut être mesurée par rapport aux processus, aux activités, aux produits ou encore aux travailleurs (Forza et Salvador, 2000). De plus, la performance peut être vue sous un angle économique, stratégique ou opérationnel (Gates, 1999). Par contre, peu importe ce qu’elle mesure, elle est toujours relative à l’atteinte des objectifs organisationnels, stratégiques et tactiques qui ont été fixés par l’organisation. Le fait d’être performant ou non est défini par l’écart entre ces objectifs et ces buts par rapport à la mesure réellement atteinte.
La performance en soi ne comporte pas nécessairement d’objectifs. En revanche, aucune entreprise n’a pour but de ne pas être performante puisque la performance est un aspect fondamental en lien avec l’atteinte des objectifs organisationnels. En effet, il est dit d’une entreprise qu’elle est performante lorsqu’elle présente un écart favorable ou nul avec les objectifs de rentabilité et de productivité fixés. Pour se faire, il est impératif d’utiliser des systèmes pour récolter les données essentielles et ainsi pouvoir effectuer des mesures précises de l’état de la situation (Allio, 2012). De plus, avant même de penser à la façon de mesurer la performance, il faut se questionner à savoir quelles données sont pertinentes pour le faire. En effet, une surabondance de données peut mener à beaucoup de confusion et n’est pas nécessairement efficace. Ceci fait foi de l’importance de définir des objectifs clairs et mesurables puisqu’ils permettent d’avoir une bonne idée des informations à récolter.
Une fois la collecte de données réalisée, une étape d’analyse est nécessaire. Cette analyse peut être faite par plusieurs systèmes afin de fournir des mesures de la performance précises et éloquentes. Par la suite, ces données sont intégrées dans des modèles de mesure de la performance. Plusieurs de ceux qui ont été créés dans les dernières années sont énumérés ci-dessous (Taticchi et al., 2010; Piotrowicz et Cuthbertson, 2015) :
- le retour sur investissement et autres modèles financiers (avant 1980) ; - le modèle de valeur ajoutée économique (1980) ;
- le coût de base par activité (1988) ; - l’analyse de la valeur du client (1990) ;
- le questionnaire de mesure de la performance (1990) ; - le tableau de bord prospectif (1992) ;
- la chaine service-profit (1994) ;
- l’approche de retour sur la qualité (1995) ;
- le modèle de Cambridge de mesure de la performance (1996) ; - l’approche SCOR (1996) ;
- le modèle de mesure de performance intégré (1998) ; - le système de mesure de performance dynamique (2000) ; - le modèle action-profit (2001) ;
- le système manufacturier de décomposition de la conception (2001) ; - le prisme de performance (2001) ;
- l’approche floue (2003) ;
- la planification de la performance sur la chaine de création valeur (2004) ;
- le modèle de capacité de la valeur économique des actifs tangibles et intangibles (2004) ;
- le système de performance, de développement et de croissance du benchmarking (2006) ;
- le cadre de décomposition de la capacité inutilisée (2007).
Basé sur les recherches de quelques auteurs (Piotrowicz et Cuthbertson, 2015; Akyuz et Erkan, 2009), les principales et plus populaires de ces méthodes de mesure de la performance sont les suivantes : le tableau de bord prospectif ou équilibré, qui vise à mesurer la performance sous quatre angles principaux, ainsi que l’approche nommée
Supply Chain Operations Reference (SCOR), qui permet d’intégrer des mesures de
performance de qualité dans les processus à l’aide de cinq orientations. Les paragraphes suivants seront consacrés à décrire ces deux méthodes.
L’approche du tableau de bord prospectif est celle qui est la plus connue et qui a été la plus utilisée dans les organisations dans les dernières décennies (Piotrowicz et Cuthbertson, 2015). Cette méthode d’implantation de mesure de la performance utilise quatre
perspectives : l’innovation ou apprentissage, le processus interne, le client et les finances (Kaplan et Norton, 2008). L’aspect innovation et apprentissage permet de mesurer à quelle fréquence l’organisation introduit de nouvelles méthodes de travail, de nouveaux produits ou de nouveaux services, dans le but de ne pas stagner et d’être en constante évolution. Certaines entreprises incluent également l’aspect du bien-être et de l’évolution des employés, afin de s’assurer que les nouveautés soient bien implantées et de ne pas perdre l’efficacité déjà acquise sur les autres aspects. Pour continuer, l’aspect du processus interne mesure l’efficacité de la ou des chaines de création de valeur de l’organisation. De manière générale, plus les processus de l’entreprise sont efficaces, plus elle est compétitive (Allio, 2012). Ensuite, l’aspect client permet de mesurer comment ce dernier a fait l’expérience de la valeur créée par le processus. Le client, s’il est satisfait, est plus susceptible de répéter l’expérience qu’un client non satisfait. Finalement, l’aspect financier permet d’évaluer les dépenses, les coûts, les retours sur investissement ainsi que toutes les autres mesures traditionnelles reliées à l’argent. Tous ces aspects découlent les uns des autres. Effectivement, l’innovation permet d’améliorer le processus et le processus permet d’augmenter la valeur créée et d’améliorer l’expérience client. Ultimement, c’est le client qui achète qui permet d’augmenter la valeur financière de la compagnie. Il existe donc une suite logique cause à effet et c’est pour cette raison que la méthode est dite équilibrée (Kaplan et Norton, 2008). Par contre, l’équilibre global du système est recherché non seulement entre les quatre perspectives de la méthode, mais également entre le court et le long terme, les facteurs internes et externes, les différents niveaux hiérarchiques de l’organisation et les perspectives multiples des parties prenantes (Akyuz et Erkan, 2009). L’approche SCOR comprend quant à elle quatre niveaux qui se décomposent en cinq orientations, soit la planification, la source, la fabrication, la livraison et le retour (Li et al., 2011). Le premier niveau comprend la définition de l’horizon d’action ainsi que le contenu des cinq orientations. Le niveau deux spécifie la configuration des processus et l’alignement avec la stratégie. Le troisième niveau détaille tous les processus en éléments spécifiques, puis en activités qui seront utilisées en pratique. Le quatrième et dernier niveau est l’étape de mise en œuvre. Cette étape est légèrement différente des autres puisqu’elle ne comprend pas d’étapes théoriques qui demandent de définir la situation, mais implique plutôt de passer à l’action en fonction des conclusions tirées aux étapes précédentes. Elle
est donc moins générique et beaucoup plus spécifique aux priorités organisationnelles, en plus d’être définie en fonction des objectifs en matière de performance. Le modèle SCOR définit également un ensemble de cinq indicateurs de performance qui se divisent en deux catégories. Tout d’abord, il y a trois indicateurs qui touchent à des facteurs externes, soit la fiabilité, la réactivité et la flexibilité. Puis, les deux derniers indicateurs mesurent des facteurs internes, soit les coûts et les actifs. Au final, ce modèle permet de cerner toutes les perspectives importantes de la performance en tenant également compte de trois facteurs importants, soit le client, les employés et le leadership (Li et al., 2011).
Ces deux méthodes sont des outils stratégiques permettant d’obtenir une mesure sur la performance. Également, elles permettent d’avoir des données sur la communication, les mesures complexes de la chaine de création de valeur ou encore le contrôle, ce qui, ultimement, permet d’avoir des leviers d’amélioration pour obtenir une bonne performance globale de l’organisation.
1.2. Indicateurs de performance
Afin d’avoir des organisations qui sont soucieuses de la mesure de la performance, il est nécessaire d’avoir des données pour supporter la décision. Ces données sont essentielles pour mesurer et contrôler la performance du processus et ainsi pouvoir prendre action lors d’écarts avec les résultats désirés. Cependant, un tri doit être effectué avant de présenter les données, puisque toute donnée n’est pas pertinente pour chacun des acteurs de l’organisation. De plus, elles ne doivent pas être présentées sans contexte, c’est-à-dire sans lien avec les décisions à prendre ou avec les objectifs à atteindre (Allio, 2012).
De ce fait, l’indicateur de performance est un regroupement d’informations préalablement triées qui permet au décideur de baser ses actions sur des faits et non sur des impressions uniquement. Plus précisément, l’indicateur clé de performance (key performance indicator - KPI) est un ensemble de mesures qui permet de surveiller et d’agir afin de conserver l’alignement d’un ou de plusieurs aspects critiques touchant la performance globale de l’organisation (Marchand, 2011). Afin de s’assurer de l’acceptation et de l’utilisation des indicateurs au travers de l’organisation, il est important de choisir des mesures significatives et acceptées par les différents décideurs (Allio, 2012). Ceci implique donc
d’inclure les acteurs dans la définition et la sélection des indicateurs qui seront utilisés. En effet, ceci assurera un meilleur lien entre les différents tableaux de bord, en plus d’augmenter les chances de succès de l’implantation. Finalement, l’indicateur de performance est un outil visuel qui synthétise les données de façon régulière, voire même en temps réel, et qui permet de communiquer la performance tout au long de la chaine de création de valeur d’une organisation (Allio, 2012; Chavusholu et Gulledge, 2008). Tout comme son nom en fait mention, l’indicateur de performance a comme première fonction de mesurer la performance des différents processus d’une organisation. Il permet également d’appuyer les décisions et de poser des actions afin de corriger les éléments des processus qui ne contribuent pas à augmenter la performance globale. La raison d’être de ces indicateurs est de communiquer la stratégie corporative à l’aide de composantes spécifiques et mesurables, et ce, de façon structurée, claire et cohérente (Tennant et al., 2011). Par conséquent, les indicateurs peuvent permettre de voir les tendances passées à l’aide d’historiques, de corriger les inefficacités à l’instant présent, mais également de prédire les tendances dans le futur. Il est donc possible de détecter un problème avant même que celui-ci ne survienne, ce qui donne l’opportunité d’effectuer des changements rapidement (Radujković et al., 2010). Finalement, l’indicateur de performance est un outil qui facilite l’orientation du processus d’affaires en permettant l’augmentation de l’efficacité de gestion (Chavusholu et Gulledge, 2008).
Afin d’être pleinement efficaces, les indicateurs de performance doivent posséder certaines caractéristiques. Dans un premier temps, la donnée mesurée doit être accompagnée de cibles, d’historiques et de limites, afin de donner un champ d’action et de pouvoir détecter les anomalies (Kibira et al., 2018). En effet, si une donnée est présentée seule, il est difficile de voir si elle est en dehors du cadre prescrit et si une action est requise pour la corriger. Dans un deuxième temps, l’indicateur doit être en lien avec les objectifs organisationnels et, à plus bas niveau, en lien avec les aspects sur lesquels le principal utilisateur a un pouvoir d’agir (Kibira et al., 2018; Allio, 2012). En effet, l’horizon d’action de l’indicateur doit être défini. Dans un troisième temps, le responsable des actions qui seront à effectuer si un changement survient doit être clairement informé de son rôle. En effet, il faut qu’une personne soit responsable et imputable du mouvement de son indicateur (Lohman et al.,
2004). Dans un quatrième et dernier temps, l’indicateur de performance doit être visuellement attrayant et sa présentation doit être cohérente avec l’analyse qu’il faut en faire (Allio, 2012). Le fait de rendre les indicateurs visuels facilite plusieurs aspects de la gestion comme la communication interne et externe de l’équipe de travail, la mobilisation des employés, la collaboration entre les différents niveaux hiérarchiques d’une organisation ainsi que l’engagement et l’innovation (Bititci et al., 2016).
Afin de mettre en place les indicateurs de performance, une méthodologie doit être employée. Effectivement, puisqu’il faut que les indicateurs soient éloquents et en lien avec la stratégie organisationnelle, il ne faut pas sélectionner les données au hasard. En se basant sur la littérature (Cai et al., 2009; Allio, 2012; Tolonen et al., 2015; Bititci et al., 2016; Raffoni et al., 2018), la première étape est donc de choisir des points de mesure dans le processus qui sont en lien avec la mission de l’organisation ainsi qu’avec les objectifs stratégiques. Deuxièmement, la collecte de données doit être effectuée de manière structurée. Troisièmement, des objectifs réalistes doivent être définis, prenant leur source dans les historiques de données ou sur les performances actuelles. À ce sujet, les questions clés sont les suivantes : quels facteurs ont un impact sur les objectifs qui sont fixés? Est-ce que les données suivies permettent de suivre le progrès vers l’atteinte des buts? La quatrième étape consiste à définir des limites minimales et maximales pour chacun des indicateurs. Ceci permet de calibrer les données et de ne pas réagir au moindre changement, mais plutôt lorsque c’est vraiment nécessaire. Cinquièmement, il faut choisir un type de visualisation pour afficher les données. Le visuel doit être adapté non seulement à la série de données qu’il présente, mais également aux utilisateurs qui le consultent. La sixième et dernière étape est celle du contrôle. Elle est nécessaire afin de revoir la pertinence des indicateurs sur une base de temps préalablement définie, afin d’assurer leur pertinence et leur évolution relativement à celle de la stratégie et des objectifs organisationnels. La liste suivante présente un résumé de la méthodologie de déploiement des indicateurs de performance.
- Choisir des points de mesure dans le processus ; - Collecter les données pertinentes ;
- Établir les limites ;
- Sélectionner des visualisations de données ; - Contrôler et répéter au besoin.
1.3. Tableaux de bord
Tel que mentionné précédemment, la performance organisationnelle passe par la collecte de données et par leur interprétation à l’aide d’indicateurs de performance. Ces indicateurs sont normalement contenus dans un tableau de bord, qui présente et regroupe les aspects importants à suivre afin d’être en mesure d’effectuer le contrôle de la performance. Ceci signifie donc d’avoir le pouvoir de changer certains aspects afin de créer une amélioration. Afin d’expliquer l’effet des tableaux de bord, une analogie entre un pilote d’avion et un gestionnaire de production sera faite.
Tout comme les gestionnaires, le pilote a besoin de données afin d’être apte à mesurer et à contrôler son appareil. En effet, ce dernier doit surveiller ses écrans, sur lesquels les données sont regroupées et synthétisées, afin de garder un contact avec le centre de commandement, la tour de contrôle et le poste de communication. Le pilote a besoin de contrôles visuels pour piloter de façon efficace et être en mesure de poser des actions si ces contrôles n’indiquent pas des mesures satisfaisantes. Bien que les données intégrées dans ce tableau de bord découlent d’un ensemble de sous-systèmes complexes, celles-ci sont transformées et affichées de façon à aider le pilote à prendre les décisions requises pour assurer le transport des passagers du point de départ au point d’arrivée. En lien avec le diagnostic posé sur ces données, le pilote et son équipe comptent sur des instruments sophistiqués, des données techniques ainsi que du personnel de maintenance et d’entretien qualifié afin de l’aider à réaligner les indicateurs qui divergent de leur cible (Chavusholu et Gulledge, 2008). Dans le cas du gestionnaire, le poste de commandement et la tour de contrôle représentent la haute direction, tandis que le centre de communication représente les divers acteurs avec qui il doit communiquer afin de tendre vers une chaine de création de valeur efficiente. Les sous-systèmes complexes de l’avion sont les processus qui permettent de créer de la valeur dans l’organisation. Finalement, les appareils sophistiqués et l’équipe de maintenance représentent les départements dits support de la compagnie pour le gestionnaire de la production.
Selon Michael K. Allio (2012), il existe trois termes à bien différencier dans l’industrie, soit la fiche d’évaluation, la fiche de rendement et le tableau de bord. Pour commencer, la fiche d’évaluation est un point dans le temps qui permet de faire une analyse rétrospective des faits à un moment précis ou après un évènement précis. Elle est présentée afin de faire un bilan d’une situation et elle permet de tirer des leçons, à partir d’un évènement positif ou négatif. Ensuite, la fiche de rendement permet de faire des constats et de trouver des pistes d’amélioration. Elle est vue sous une forme plus éducative. Par exemple, elle peut permettre de donner une rétroaction aux employés sur leur performance au travail à la fin d’une année afin que ceux-ci puissent constamment se dépasser. Finalement, le tableau de bord permet de guider la conduite des personnes qui le consultent. C’est un outil pour mesurer l’environnement interne et externe de l’organisation. Le tableau 1 résume ces informations.
En soi, le tableau de bord est une plateforme, électronique ou non, qui permet de connaître les données de fonctionnement de certains processus cruciaux à la performance globale de l’organisation. Ils peuvent être retrouvés à tous les niveaux hiérarchiques, mais les indicateurs qui s’y retrouveront varieront en fonction des données sur lesquelles les acteurs concernés peuvent avoir un impact.
Tableau 1 Différence entre le tableau de bord, la fiche de rendement et la fiche d'évaluation.
Nom Caractéristiques
Fiche d’évaluation
- Analyse rétrospective
- Permet de faire le bilan d’une situation - À un point précis dans le temps Fiche de rendement
- Analyse éducative
- Permet de faire des constats et de trouver des pistes d’amélioration - À un intervalle de temps fixe
Tableau de bord
- Outil d’analyse de l’environnement
- Permet de poser des actions pour corriger les écarts en cours ou à venir - Au moment présent
1.4. Performance dans le secteur de la construction
La construction est un secteur qui comporte certaines particularités. Contrairement au domaine industriel, il comporte, dans la majeure partie des cas, une structure sous forme
de projet. Ceci implique donc que le milieu et le lieu de travail changent à chaque nouveau projet et que les étapes pour arriver aux résultats finaux peuvent varier, tout dépendant du type de projet réalisé. Effectivement, chaque activité diffère en fonction du contrat et de la complexité du projet. La chaine de création de valeur étant complexe, la coordination entre les acteurs, qui travaillent pour accomplir leurs propres objectifs, est moins évidente que dans le domaine industriel (Nudurupati et al., 2007). Également, chacune des étapes de construction demande des compétences particulières, ce qui rend l’affectation des travailleurs difficilement interchangeable. Par exemple, un peintre ne peut pas être affecté au coffrage de la structure de béton en attendant que le projet en soit à la réalisation de l’étape de peinture. La coordination du projet est d’autant plus cruciale, puisque la plupart du temps, les projets doivent être réalisés suivant un échéancier très serré, à moindre coût, alors que certaines contraintes externes peuvent apparaître à tout moment.
Aussi, dans un projet de construction, les modes de livraison ou de réalisation du projet peuvent varier, ce qui impactera le moment d’arrivée des différents intervenants dans le projet. En effet, il est possible de retrouver des modes de livraison de type gestion de construction à risque, ce qui signifie que le contrat pour la conception est donné séparément du contrat pour la construction. Cependant, le constructeur est appelé à donner son avis tout au long de la conception, ce qui implique que le contrat du constructeur doit être donné avant, ou peu après le début de la conception. Ensuite, le type de mode de réalisation conception/construction en est un qui est donné en un seul bloc, c’est-à-dire que le contrat est octroyé à une entreprise responsable de l’entièreté de ces étapes. Il existe donc un responsable désigné qui obtient le contrat et qui s’occupe de la coordination du projet. Dans ce cas, il est possible que le coordonnateur du projet soit un constructeur ou un concepteur. Finalement, le type de mode de réalisation conception/offre/construction est un contrat donné séparément au constructeur et au concepteur. Dans ce cas, la conception est faite préalablement à l’octroi du contrat de construction. Les deux parties, c’est-à-dire le concepteur et le constructeur, n’entrent pas en contact dans ce mode de livraison, contrairement au mode de gestion à risque. Ceci signifie que tout dépendant du type de mode de livraison utilisé, la mesure de la performance doit être adaptée en fonction du type de projet et par le fait même du mode de réalisation (Société Québécoise des Infrastructures, 2019; Konchar et Sanvido, 1998).
Même en tenant compte des contraintes imposées par les particularités de ce secteur, la construction demeure en retard par rapport à la mesure de sa performance. En effet, l’industrie ne reconnaît toujours pas la gestion de la performance comme un atout vital du processus de gestion (Radujković et al., 2010). Pourtant, comme l’évolution de la technologie du secteur se fait de manière très lente, la gestion stratégique est essentielle afin d’être compétitif. Actuellement, cette gestion se fait surtout sur la base de l’instinct plutôt que par l’appui sur des faits et des données (Ercan et Koksal, 2013). En plus, ce secteur est grandement axé sur la gestion des coûts (Nudurupati et al., 2007). Pour finir, certaines différences entre le domaine industriel et le secteur de la construction ont un impact sur la performance. En effet, ces facteurs rendent parfois difficile la définition des cibles qui permettent d’appuyer les décisions et la comparaison entre les différents projets est souvent impossible. Ces différences majeures se résument de la façon suivante :
- le milieu et le lieu de travail varient ;
- la structure est sous forme de projet, ce qui fait varier les objectifs selon le client ;
- l’ordonnancement des activités peut varier selon le projet ; - la complexité des tâches est différente selon les projets ;
- les facteurs externes comme les changements de besoins du client sont des contraintes à prendre en compte ;
- les intervenants qui ont un impact sur la coordination du projet arrivent à différents moments, ce qui impacte la coordination ;
- la gestion de la performance ne fait pas partie intégrante de la culture du milieu ; - La technologie est en retard dans ce domaine.
Selon Bassioni et al. (2004), il y a trois principaux modèles pour implanter la mesure de la performance qui ont été développés ou adaptés pour le secteur de la construction, plus particulièrement au Royaume-Uni. Ces modèles sont les suivants : les indicateurs clés de performance, le tableau de bord prospectif et le modèle d’excellence EFQM.
Les indicateurs clés de performance représentent des indicateurs prédéterminés au niveau du projet et au niveau organisationnel. Ils sont utilisés de façon à effectuer une comparaison entre les diverses compagnies, ce qui est communément appelé analyse comparative
(benchmarking). En revanche, cette méthode présente des lacunes puisqu’elle est inefficace dans le contexte du projet. En effet, comme chaque projet est unique, il n’est pas nécessairement utile de le comparer avec les autres projets du marché et les mesures nécessaires ne seront pas les mêmes dans chacun des contextes. Des indicateurs au niveau du projet directement avec des objectifs spécifiques au projet en question seraient plus adaptés (Bassioni et al., 2004).
Ensuite, la méthode du tableau de bord prospectif est la même que celle déjà été expliquée précédemment, mais adaptée au secteur de la construction. Plusieurs propositions ont été faites sans toutefois être assez efficaces et adaptées pour devenir la norme. Cette méthodologie pour implanter des tableaux de bord selon quatre axes est pertinente au niveau organisationnel, mais nécessite de plus amples recherches pour le niveau du projet. Puis, le modèle d'excellence de l’European Foundation for Quality Management (EFQM, 2017) permet de comprendre les relations de cause à effet entre une organisation et les résultats obtenus par celle-ci. Il est composé de cinq facilitateurs pour le développement de la stratégie et de quatre perspectives pour analyser les résultats afin de définir les relations entre les deux. Les facilitateurs permettent de définir ce qui est attendu comme résultats. Dans le cas précis d’un projet de construction, ils donnent des axes à l’entreprise afin de savoir dans quels secteurs elle doit s’améliorer pour mener son projet à terme de façon plus efficace. Ces facilitateurs sont les suivants : leadership, mission et/ou vision, personnes, ressources et partenariat ainsi que processus, produits et services. Les résultats sont quant à eux mesurés selon les axes suivants : clients, employés, société et affaires. Afin de mesurer ces résultats, des indicateurs de performance et des objectifs par rapport au marché doivent être mis en place (EFQM, 2017). Cependant, ce modèle comporte lui aussi quelques lacunes puisqu’il a été préalablement conçu pour le secteur industriel. En effet, le modèle manque de précision sur les aspects de l’amélioration, de l’innovation et de la relation avec les partenaires (Yang et al., 2010; Bassioni et al., 2004).
En bref, il est possible d’observer que la mesure de la performance dans le domaine de la construction est toujours en évolution et se base en grande partie sur les modèles existants des autres industries. Ceci porte à croire que des mesures additionnelles pourraient être pertinentes et que certaines mesures ne sont pas exploitées à leur plein potentiel. Il reste
donc du travail à faire pour atteindre le niveau de maîtrise des secteurs industriels en termes de mesure de la performance (Yang et al., 2010; El-Mashaleh et al., 2007; Nudurupati et
al., 2007).
Les indicateurs actuellement employés dans le domaine de la construction sont surtout basés sur trois axes principaux soit les coûts, la qualité et les délais (Nudurupati et al., 2007; Bassioni et al., 2004). Les méthodes utilisées pour définir ces indicateurs dans la littérature sont principalement le sondage et les études de cas spécifiques. En revanche, peu de recherches ont été effectuées sur cette question et les résultats tirés de l’observation de projets de construction réels demeurent limités (Nudurupati et al., 2007).
Plusieurs auteurs ont donc tenté de définir les indicateurs les plus pertinents dans ce domaine à l’aide de questionnaires et d’observations. La conception de ces mesures a également été étudiée par plusieurs sans toutefois être spécifiquement appropriée au secteur de la construction. De ce fait, il existe quelques lacunes quant à l’application de ces indicateurs de performance entre le niveau organisationnel, c’est-à-dire ce que la compagnie désire atteindre comme performance, et le niveau du projet, qui se limite à l’application à cette échelle (Nudurupati et al., 2007). De plus, les données dans le secteur de la construction ne sont pas systématiquement collectées, ce qui fait que certains indicateurs sont parfois difficiles à alimenter et à comparer (Yu et al., 2007).
Malgré les défis énumérés ci-dessus, certains auteurs ont toutefois réussi à cerner les secteurs importants où la performance d’un projet peut y être affectée en adaptant des modèles existants. Selon Hanna (2016), les indicateurs de performance généraux à considérer dans le domaine de la construction se divisent en huit sous-secteurs : communication, gestion du changement, affaire, coût, qualité, sécurité, échéancier et main d’œuvre. Ces huit aires de performance se subdivisent en différentes mesures qui permettent de comparer les projets les uns avec les autres en termes de performance. Cependant, une adaptation doit être faite en fonction des besoins du client. Ces indicateurs sont inscrits dans le tableau 2.
Selon Hanna (2016), la communication entre les intervenants d’un projet est devenue un aspect de performance important dans le secteur de la construction. De ce fait, une nouvelle tendance a fait son apparition dans les dernières années, qui consiste à faire un suivi tout
au long du projet à partir d’une maquette. Cette théorie se nomme le Building Information
Modeling (BIM) ou modélisation des données du bâtiment. Cette approche intégrée permet
une communication accrue entre tous les intervenants et pendant toute la durée du projet, c’est-à-dire de la définition des besoins du client jusqu’à la livraison de l’ouvrage (Suermann et Issa, 2009). Avec l’arrivée du BIM, plusieurs outils technologiques se sont développés, ce qui a permis d’améliorer la collecte de données pertinentes et le suivi de la performance pour l’avancement du projet. La liste suivante montre quelques exemples d’outils technologiques qui ont fait leur apparition grâce au BIM (Bouška, 2016) :
- Revit : logiciel de conception et de modélisation ;
- Navisworks : logiciel permettant d’analyser les problématiques pour la
coordination en construction, le séquençage de la construction, etc. Il permet de voir la maquette du bâtiment en 3D ;
- Sigma Estimates : logiciel permettant de faire l’estimation des coûts ainsi que
les commandes de départ pour les matériaux.
Cependant, l’utilisation de ces outils n’est pas encore la norme dans le domaine et les outils actuellement utilisés relèvent davantage de la gestion de projet que de la gestion de la performance en tant que telle. La liste suivante traite de certains de ces outils qui permettent la gestion du projet et qui peuvent également donner des indices sur sa performance (Al-Hajj et Sayers, 2014) :
- plan maître de projet ; - diagramme de Gantt ; - analyse de risques ;
- matrice des rôles et des responsabilités ; - registre des changements ;
Tableau 2 - Secteurs de performance en construction et indicateurs associés (traduit ou adapté de Hanna, 2016).
Secteur Mesures
Communication - Nombre de questions/réponses techniques (QRT)
- Temps de traitement des QRT
- Retravail lié aux QRT
- Resoumission des QRT
Gestion du changement - Nombre de changements
- Modification du temps de traitement des commandes Affaires - Frais généraux et profit
- Image de marque
Coûts - Augmentation des coûts de construction - Coût par unité de construction
Qualité - Qualité globale du système
- Nombre d’éléments non-réussis de la liste de conformité - Coûts des éléments non-réussis de la liste de conformité
- Déficiences
- Coûts des garanties
- Coûts des défauts latents
Sécurité - Taux d'accidents avec perte de temps
- Taux des incidents OSHA1
Échéancier - Vitesse de construction - Vitesse de livraison de projets
- Avancement de l'échéancier de construction - Intensité de l'échéancier de construction Main d'œuvre - Techniques de compression de l'échéancier
- Tendance de complétion du plan
La méthodologie de déploiement de la performance dans le secteur de la construction n’est pas beaucoup différente de celle dans l’industrie, car les lignes directrices restent les mêmes. Dans un premier temps, il est important que la stratégie soit bien définie. En effet, il est inutile de débuter une mesure de la performance si les objectifs ne sont pas déterminés puisque cela reviendrait à mesurer du vide. Dans un deuxième temps, la transcription de la stratégie organisationnelle vers des questions clés spécifiques doit être réalisée. En effet,
1OSHA: Occupational Safety and Health Administration. Un accident ou une maladie selon OSHA est défini comme suit : Toute mort liée au travail. Toute blessure ou maladie liée au travail qui entraîne une perte de conscience, des jours de congé, un travail restreint ou un transfert dans un autre emploi. Toute blessure ou maladie liée au travail nécessitant un traitement médical au-delà des premiers soins. Tout cas diagnostiqué lié au travail de cancer, de maladies chroniques irréversibles, d'os ou de dents fracturés ou fissurés et de tympans perforés. Il existe également des critères spéciaux pour les cas liés au travail impliquant: les piqûres, les blessures par objets tranchants, les retraits médicaux, la perte d’audition et la tuberculose. https://www.osha.gov/recordkeeping/
selon une étude menée par Raffoni et al. (2018), cela permet de rendre les objectifs plus clairs aux yeux de tous, ce qui aide grandement à trouver les indicateurs clés de performance par la suite. Cette étape sert donc à éliminer les incertitudes stratégiques, en plus de déterminer les variables de performance critiques. Un exemple de question en lien avec la stratégie de livrer au client dans les meilleurs délais pourrait être : est-ce que l’ordonnancement des étapes critiques permet de respecter les délais? Dans un troisième temps, la collecte de données doit être effectuée en se fiant à ce qui a été au préalable déterminé au niveau de la stratégie. Dans un quatrième temps, les données sont analysées afin de faire ressortir les points critiques et ainsi faire la gestion de la performance. Ceci engendrera le processus de création de tableaux de bord, soit par l’identification des dimensions importantes, la détermination de cibles ou encore la diffusion de l’information. Dans un cinquième et dernier temps, des discussions et analyses basées sur ces données pourront alors en découler et permettre des actions correctives si nécessaire (Raffoni et al., 2018).
1.5. Performance et analyse d’affaires
L’analyse d’affaires telle qu’elle est connue aujourd’hui est un domaine assez récent. Bien que le terme analyse d’affaires soit apparu dans les années 1950, son usage n’est plus tout à fait dans le même ordre d’idées. En effet, avec l’évolution de la technologie et l’augmentation de la capture de données, elle prend à ce jour une dimension différente. Basé sur la littérature (Klatt et al., 2011; Chen et al., 2012; Delen et Demirkan, 2013; Sharma et al., 2014), le concept d’analyse d’affaires se définit par la collecte et l’analyse des données à l’aide d’outils permettant de repérer des tendances qui appuient la prise de décision pour le futur. Le processus fait donc référence au fait d’analyser les données internes et externes d’une organisation dans le but de déterminer les actions judicieuses à poser. La technologie contribue grandement à la réalisation de ce concept, puisqu’elle permet de faire la collecte, l’entreposage et l’analyse des données de manière plus rapide. Ainsi, l’analyse d’affaires est devenue un atout incontournable dans le domaine entrepreneurial actuel. Effectivement, selon une étude menée par Klatt et al. (2011), les entreprises qui bénéficient d’une bonne structure pour faire l’analyse d’affaires, c’est-à-dire d’un système de mesure de la performance et de personnes compétentes pour l’utiliser,
sont plus compétitives et plus en mesure d’atteindre leurs buts. En plus, à mesure que le monde des affaires s’ouvre à la concurrence sous toutes ses formes, le travail principal du gestionnaire, c’est-à-dire la prise de décision, devient une tâche de plus en plus complexe. Toujours prendre les bonnes décisions au bon moment devient une question de survie pour les organisations. Ceci amplifie donc le besoin d’avoir des données, des informations et des connaissances de qualité sur lesquelles se baser (Delen et Demirkan, 2013).
De plus, la littérature fait mention de plusieurs types d’analyse d’affaires possible. Dans un premier temps, l’analyse descriptive est principalement basée sur des données du passé et sur certaines données actuelles (Raffoni et al., 2018; Delen et Demirkan, 2013). C’est souvent la première étape à considérer avant de passer aux autres types d’analyse. Les outils qui sont potentiellement utilisables pour faire ce type d’analyse sont les tableaux de bord et les rapports. Elle permet ainsi de répondre aux questions telles qu’est-ce qui s’est passé ? ou qu’est-ce qui se passe ? et explore des opportunités en lien avec la fréquence, le lieu et la nature d’un évènement donné. Dans un second temps, l’analyse de diagnostic permet d’analyser les données du passé, mais cette fois-ci en investiguant la cause des évènements (Raffoni et al., 2018). Elle permet donc de répondre à des questions du type pourquoi cela s’est-il produit ? Cette analyse sert donc à ne pas répéter les erreurs du passé. Combinés avec l’analyse descriptive, elles permettent de bien débuter le processus. Dans un troisième temps, l’analyse prédictive, tel que son nom l’indique, permet de prédire des scénarios potentiels (Raffoni et al., 2018). Les données sont donc analysées de façon à faire des liens entre les évènements et d’en retirer des modèles comportementaux. Ceci permet aux gestionnaires de prendre des décisions basées sur des faits en fonction d’observations relatives à l’expérience active de ces scénarios. Cette approche permet de répondre à des questions telles que qu’est-ce qui va arriver ? et pourquoi cela va-t-il se produire ? Dans un quatrième et dernier temps, l’analyse prescriptive est celle qui vise à montrer quelles actions doivent être effectuées (Raffoni et al., 2018; Delen et Demirkan, 2013). Elle indique la façon d’agir qui est la meilleure dans des conditions données et ainsi, de faire une prescription selon la situation. Cela revient à dire qu’elle identifie des règles de gestion et des recommandations sur la marche à suivre. L’analyse prescriptive permet de répondre aux questions qu’est-ce qui devrait être fait ? et pourquoi c’est cette décision qui devrait être prise ?
Le processus d’analyse d’affaires comporte beaucoup d’aspects en commun avec les processus d’implantation relatifs aux tableaux de bord et aux indicateurs de performance. En fait, ces méthodologies représentent une fraction du processus d’analyse d’affaires. Dans l’article de Delen et Demirkan (2013), le processus est découpé en trois parties : les données vers de nouvelles perspectives, les perspectives vers les décisions et les décisions vers la création de valeur. Ces trois parties représentent les étapes de la méthodologie. Pour débuter, la collecte et l’entreposage des données doivent être effectués de façon rigoureuse et précise, tel que convenu dans la méthodologie des tableaux de bord. Une base de données bien définie et contenant des données pertinentes est la base pour être en mesure de faire une analyse efficace. Ces données peuvent présenter des résultats en temps réel ou sur le passé, ce qui fait référence à l’analyse descriptive. Pour continuer, les nouvelles perspectives représentent l’analyse qui est faite à partir de ces données afin de démontrer des tendances. Il est alors possible et judicieux d’effectuer des prévisions et de tenter de déterminer comment le modèle se comportera dans le futur. Il existe donc un lien avec l’analyse prédictive. Pour poursuivre, les décisions qui sont tirées des perspectives proposées sont en étroite relation avec l’analyse prescriptive. En effet, ces décisions découlent de simulations et de modèles proposés grâce à une importante quantité et variabilité de données. De cette façon, l’analyse d’affaires aide à augmenter la qualité des décisions, ce qui résulte en une création de valeur pour l’entreprise. Toutefois, une nuance doit être apportée : ce n’est pas parce que la décision est bonne que l’implantation de la décision sera un succès. En effet, l’acceptation des participants fait partie d’un autre volet. Finalement, le processus d’analyse d’affaires est un processus itératif qui s’améliore au fil du temps, grâce à l’augmentation de la quantité de données disponibles pour l’observation (Delen et Demirkan, 2013). En effet, plus il y a de données pertinentes, plus il est possible de prédire le comportement dans le futur. Les étapes présentées ci-haut surviennent donc les unes à la suite des autres afin d’évoluer vers une performance décisionnelle de plus en plus efficace. Cependant, même si l’analyse prédictive est utilisée, l’analyse descriptive le sera tout autant en complément. En bref, l’analyse d’affaires est une série d’outils technologiques et de statistiques tirées des données qui évoluent dans le but d’amener les résultats passés et les tendances vers des décisions créant de la valeur.
Tel que mentionné précédemment, l’appui des données dans la prise de décision, donc l’utilisation de l’analyse d’affaires, permet d’augmenter la performance des entreprises (Klatt et al., 2011). Cependant, comment est-il possible de vérifier si les décisions prises sont effectivement les meilleures? Autrement dit, comment mesurer la performance des décisions prises?
Un sondage mené par Klatt et al. (2011) a permis de mettre en lumière certains aspects. Tout d’abord, les répondants ont été séparés en deux catégories. Les champions représentent les compagnies avec un profit et un développement de ventes plus élevés que leurs compétiteurs, tandis que les suiveurs représentent les compagnies qui ne sont pas les leaders dans ces deux secteurs. Le sondage a permis de faire ressortir que les champions se caractérisent par une compréhension plus large du développement de la stratégie. Ils analysent donc de façon approfondie les implications futures des décisions qu’ils prennent par rapport à la planification stratégique. Par le fait même, ceci indique que l’analyse est plus élaborée au sein du processus de prise de décision. Également, les décideurs des firmes championnes démontrent une meilleure compréhension des résultats passés et de leurs impacts sur le futur, ce qui confirme que leur capacité d’analyse des implications des décisions est plus complète.
Un autre fait à considérer est l’approche des gens par rapport au processus. Toujours selon Klatt et al. (2011), l’étude a démontré que les acteurs qui performent moins bien à l’aide de l’analyse d’affaires, donc les suiveurs, ont tendance à voir ce processus comme une tâche administrative plutôt que comme un outil d’aide à la décision. Ceci met l’emphase sur l’importance des liens entre les données et les systèmes d’exploitation et d’analyse. En effet, si ces deux entités ne communiquent pas entre elles, des lourdeurs administratives telles que de la saisie de données peuvent être occasionnées. De plus, la gestion du changement en lien avec ce type d’implantation doit être faite de façon à ce que les gens voient les avantages concurrentiels qu’un tel système procure. Par la suite, les données utilisées par les firmes championnes sont plus objectives. De ce fait, les gestionnaires n’ont pas à interférer dans les décisions des autres en les influençant de façon subjective (Klatt
