Optimisation de processus et reengineering

Notre objectif nâ??est pas de disserter sur les raisons qui ont conduit la plupart des grands projets de Reengineering à un échec coûteux : de nombreux ouvrages ont été consacrés à la question. En revanche, il nâ??est pas inutile de rappeler les conclusions et par la même ce qui sépare cette notion aujourdâ??hui contestée du concept de process reengineering.

Ces projets ont majoritairement abouti à des échecs pour quatre raisons principales : ils étaient :
– trop globaux (ils concernaient souvent toute une division quand ce nâ??était pas lâ??entreprise toute entière)
Рtrop brutaux, en n̩gligeant la prise en compte des facteurs humains et organisationnels
Рtrop frustres, en particulier dans le domaine de la mesure de la performance souvent partielle et men̩e avec des indicateurs incertains
Рpeu outill̩s : que ce soit dans la gestion du projet, dans la mesure de performance, ou dans la simulation de solutions alternatives.

A lâ??inverse, un projet dâ??optimisation de processus cherchera :
– à limiter le périmètre (sans perdre de vue néanmoins que la performance optimale dâ??une chaîne nâ??est pas la somme de maillons optimisés, et que le processus est en relation avec dâ??autres processus amont ou aval) ;
– à mesurer la performance avant et après lâ??optimisation, de manière homogène et selon des critères si possible incontestables
– à intégrer les contraintes humaines et organisationnelles parfois difficilement modélisables (climat social, usages internes,â?¦)
– à accompagner la mise en œuvre du processus optimisé dâ??un gros effort de communication et de formation.
le tout étant piloté de bout en bout par un ensemble dâ??outils logiciels qui nâ??ont cessé de sâ??enrichir depuis une dizaine dâ??années.

Lâ??image du consultant en organisation se contentant dâ??un tableau blanc pour décrire le processus de départ et le lisser, au prix dâ??un louable exercice de bon sens, appartient désormais au passé : la réalité est souvent complexe à appréhender, les processus intercorrellés et le niveau de performance évolue en fonction des ressources disponibles et des volumes à traiter.

Seul lâ??outil informatique peut permettre dâ??appréhender cette réalité pluri dimensionnelle :
– en modélisant le processus à optimiser
Рen mettant en ̩vidence les dysfonctionnements (rupture de charge, traitements redondants)
– en collectant les données nécessaires à la mesure de performance
– en simulant des alternatives
Рen automatisant certaines t̢ches.

Vous noterez au passage quâ?? automatisation nâ??est pas synonyme dâ??optimisation. Automatiser un processus inefficace est un moyen redoutable pour industrialiser la non performance, non pour la combattre : lâ??automatisation dâ??une tâche (au travers dâ??un work flow par exemple) doit être la conclusion dâ??une démarche dâ??optimisation de lâ??organisation, non son point de départ. En cela, la partie processus métier des outils de ces outils dâ??automatisation (ou dâ??orchestration des processus pour reprendre un concept en vogue) ne saurait se substituer aux outils spécialisés en matière de référentiel processus, comme certaines présentations marketing pourraient le laisser croire.

De même, optimiser la performance dâ??un processus ne passe pas forcément par une modification du système dâ??information : dans le domaine des services ou de lâ??administration, qui nâ??ont pas bénéficié des mêmes attentions que les activités de production, une simple redistribution des tâches au sein dâ??un service ou une meilleure répartition des effectifs sur la semaine peut déboucher sur des gains de productivité significatifs et immédiats.

En cela, certaines approches préfèrent se concentrer sur lâ??optimisation des processus en place (process improvement) plutôt que sur la remise en cause du processus dans son ensemble. Câ??est le cas de lâ??approche Six Sigma, particulièrement mise en œuvre dans le secteur industriel.

Optimisation de processus et reengineering