Erreurs du management

Les erreurs les plus insidieuses du pilotage de la performance

Sont regroupées ici sept des principales erreurs commises lors du management de la performance. Ces descriptifs ne s'adressent pas uniquement aux managers débutants. Les plus expérimentés ne perdront pas leur temps à s'attarder un moment à lire ces quelques lignes afin d'évaluer leurs propres pratiques.

Il ne s'agit pas non plus d'une enquête exhaustive ou officielle, mais uniquement le reflet de mon expérience personnelle. Les erreurs propres à la mesure, tout comme celles des débutants, ne sont pas listées ici.
Les 7 erreurs ne sont pas classées, elles sont toutes aussi fréquentes et autant néfastes les unes que les autres.

• Erreur nº 1 L'effet d'hystérésis »»
  Si le modèle de l'automobile est bien pratique pour expliquer le b.a.-ba du pilotage de la performance, il est à bannir dès que l'on commence à entrer dans les détails. Une organisation ne réagit pas comme une automobile, une organisation qu'elles que soient sa taille ou son activité est particulièrement sensible à l'effet d'hystérésis.
  
• Erreur nº 2 Le principe d'inertie en matière de gestion de projet »»
  Renforcer les effectifs pour rattraper les retards d'un projet projet c'est ne pas connaître le principe d'inertie.
• Erreur nº 3 La moyenne n'est pas une information »»
  Le lissage par les "moyennes" répété au fil des agrégations multiples évacue à tout jamais le sens porté par les détails.
• Erreur nº 4 Le culte absurde dans le pouvoir absolu et décisif de l'information »»
  S'imaginer qu'il suffit de disposer de la bonne information pour prendre la bonne décision est un mythe qui n'est pas prêt de disparaître.
• Erreur nº 5 Confondre corrélation et causalité »»
  Une corrélation n'est pas implicitement une chaîne de causalité. Deux variables variant dans le même sens et dans le même temps ne sont pas nécessairement explicables par un schéma cause-effet.
• Erreur nº 6 Les hypothèses ne sont pas des axiomes et les prophéties auto-réalisatrices »»
  Une hypothèse mérite d'être bien secouée avant de prendre la décision. Bien sûr si on est un malfaisant on peut mettre tous les moyens en oeuvre pour qu'elle se réalise quitte à diffuser un épais brouillard. Mais seulement si on est malfaisant...
• Erreur nº 7 Simplifier la complexité »»
  Chercher à simplifier la complexité pour mieux la dominer conduit à bâtir des modèles "simplistes" et totalement inefficaces.

Toutes ces erreurs font bien plus de dégâts qu'on ne l'imagine. Elles sont un véritable obstacle à la pratique d'un management responsable et innovant. La manière dont se déroule le management de la performance conditionne la totalité du fonctionnement de l'entreprise.

1) L'effet d'hystérésis expliqué

Une organisation n'est pas une automobile

Une organisation, une business unit, une activité ne sont pas une automobile.
Si le modèle de l'automobile est assez pratique pour comprendre la finalité du pilotage d'entreprise, il est hautement recommandé de l'abandonner rapidement, une fois le b. a.-ba acquis. Une organisation est de nature complexe. Elle ne réagira pas au quart de tour dès la décision prise.

Définition

Même lorsque la décision est correctement appliquée, les effets se feront attendre. On observera dans de bien nombreux cas un phénomène propre aux systèmes : l'hystérésis .L'hystérésis correspond à la capacité de conserver l'état antérieur pour une durée indéterminée, une fois disparue la cause l'ayant provoquée. Phénomène que l'on retrouve entre autres dans les sciences de la régulation industrielle, c'est aussi une propriété de l'aimantation.

Exemple d'un effet d'hystérésis

Imaginons une entreprise qui, restrictions budgétaires obligent, décide de suspendre la plupart des services offerts gracieusement aux clients. Une belle économie en perspective ! D'ailleurs, on se demande pourquoi on maintenait ces services. Depuis leur suppression, on observe très peu de défection de clients...

Il faudra en effet attendre quelque temps pour constater la dégradation du marché. Pour chaque client, la décision de changer de fournisseur est individuelle. Elle sera prise selon les opportunités rencontrées. Il est vrai que durant un temps, la mesure ne créée pratiquement aucune vague et s'avère positive pour la Bottom Line... Tout au moins à court terme !

Les effets pervers et destructeurs de l'hystérésis mal comprise

C'est un peu le même phénomène qui a pu être observé dans les entreprises qui réduisaient les services un peu moins rentables, comme la Recherche et le Développement, afin de maintenir le ROE Return On Equity dans les limites fixées par le Board ou encore il y a quelques années d'améliorer l'EVA, lorsque cet indicateur avait le vent en poupe. A court terme, ça marche...
À noter, les économistes préfèrent le terme proche d'hystérèse pour décrire le même phénomène.

2) Le principe d'inertie en matière de gestion de projet

Un exemple trivial : un projet commence à prendre du retard.
La direction prend alors la décision d'etoffer l'équipe et augmente significativement les effectifs et... le "p@#$%$#" (censuré!) de retard s'accroît !

Des relations difficiles...

En effet, tout n'est pas si simple. La relation entre l'effectif de l'équipe et la rapidité de réalisation d'un projet n'est pas linéaire. D'autre part, il faudra intégrer les nouveaux venus. Chacun doit trouver sa place, son rôle, sa fonction. L'équipe "historique" est déstabilisée, elle a perdu ses repères. Tout cela est consommateur de temps. Il faudra savoir attendre sans chercher à précipiter cette période d'adaptation.
Mais vu de l'extérieur, pas de changement ! La décision semble sans effet. Les ressources auraient-elles été mobilisées inutilement ? Faut-il les supprimer ?

C'est un peu ainsi que l'on sème le bazar dans les équipes projets.
D'autre part, à titre d'aparté, augmenter les effectifs n'est pas toujours la solution. Il faut 9 mois pour mettre en enfant au monde, et ce n'est pas en multipliant les effectifs que l'on ira plus vite...

3) La moyenne n'est pas une information

Le calcul de la moyenne

Le calcul de la moyenne n'est pas la meilleure manière d'extraire l'information d'une masse de données de même nature en apparence. Par principe, le calcul de la moyenne efface les disparités et étouffe ainsi les signaux faibles.

Reporting et perte d'informations

Les organisations empilant les reportings pour remonter une soi-disante information synthétique, qui n'est en fait qu'agrégée, font disparaître à tout jamais toute la finesse, la subtilité et le sens de l'information. Ce sont justement les détails, les écarts à la norme et les accidents qui sont porteurs de sens. Ce sont justement ceux-là que l'on élimine à coups de "lissages" systématiques répétés.

C'est un peu comme ce projet qui voulait comparer le niveau de vie des salariés des grandes entreprises françaises en moyennant l'ensemble des salaires. Il n'a pas émergé, il était absurde.

Quel sens peut bien porter une telle information mélangeant les revenus astronomiques des hauts dirigeants et leur stocks options, celui de l'hôtesse d'accueil en contrat précaire et la bien peu substantiel prime accordée à l'éternel stagiaire en marketing après ses 6 mois de bons et loyaux services ?
Aucun, effectivement.

Comme dit le dicton, "Si l'on voue un culte au calcul de la moyenne alors il faudra admettre que tous les zèbres sont gris".
Attention, lors des agrégats de remontée d'informations de ne pas voir que des zèbres gris.

La médiane

Pour bien des mesures, la "médiane" qui marque la juste frontière dans une distibution entre les 50% au-dessous et les 50% au-dessus, est bien plus significative que la traditionnelle "moyenne". L'exemple typique de la distribution des salaires dans la société ou plus spécifiquement dans une entreprise donnée permet à tout un chacun de se repérer... Plus aisément encore lorsque l'on propose un classement par décile, de 10% en 10%.

4) Le culte absurde dans le pouvoir absolu et décisif de l'information

La bonne information au bon moment et à la bonne personne... C'est un mythe !

Vous connaissez sûrement cette formule.
"La recette de la prise de décision : la bonne information au bon moment et à la bonne personne"

Plus d'un fournisseur de Business Intelligence ou cabinet de conseil en usent et en abusent. L'information ne fait pas la décision. On le sait depuis bien longtemps.

On aurait pu croire que le mythe de l'homo-oeconomicus qui, pleinement informé, prend toujours la bonne décision était enterré et que plus personne ne chercherait à le ressusciter...

Pourtant, à l'étude des publications récentes des promoteurs du Big Data (lire à ce sujet Les illusions du Big Data), il semblerait que le slogan soit toujours vendeur. Pour le plus grand malheur des décideurs confrontés à la complexité de leur environnement et à l'incertitude du changement permanent.

Un environnement complexe et chaotique

L'environnement est complexe et chaotique de surcroît. Les liens de causalité sont imprécis. Il faut utiliser son cerveau, fouiller un peu la mémoire collective, contacter ses pairs, laisser sa sensibilité s'exprimer et prendre des risques. S'imaginer qu'un système capable de fournir la bonne information puisse être la solution pour bien décider me rappelle cette petite histoire.

Histoire de lampadaire

Une nuit un promeneur rencontre un homme sous un réverbère qui semble chercher un objet.
- Bonsoir, vous avez perdu quelque chose ?
- Oui, mes clés et je ne peux pas rentrer chez moi.
Le promeneur décide de l'aider et lui demande :
- Vous les avez perdues par ici ?
- Ah non, pas du tout. Je les ai perdues à 50 mètres d'ici dans l'allée en descendant de voiture. Mais, comme là bas il n'y a pas de lumière, je cherche ici sous le lampadaire.

Chercher sous le lampadaire, c'est un peu le cas du décideur qui reste focalisé sur ses outils sans admettre que seule une part limitée de l'information, l'information formelle et structurée, transite par le SI.
Voir Les perspectives de la Business Intelligence et Le poste Business Intelligence idéal .

5) Confondre corrélation et causalité

Les corrélations cachées

Chercher des corrélations et en tirer de grandes théories stupéfiantes semble devenir un sport particulièrement prisé chez les fans du "profiling" client. Les outils sont là. Nos moindres traces sont captées et enregistrées au sein de data warehouses toujours plus avides d'informations.

Corrélation et data mining

Les outils d'analyses statistiques et autre data mining sont prêts à débusquer les corrélations dissimulées dans la masse de données. Toutes les conditions sont disponibles pour élaborer une théorie des plus décoiffantes. Plus elle est invraisemblable, plus elle sera séduisante. Le passage de la corrélation acrobatique à la chaîne de causalité n'est plus qu'une formalité...

Cas concret, les courses du samedi...

Le contexte : une grande surface.
Quelques observateurs perspicaces ont remarqué que le samedi après-midi, il y a plus de mômes braillards dans les rayons qu'un jour en semaine. Et surprise ! le chiffre d'affaires augmente !
Aurait-on mis le doigt sur un nouveau lien caché ?
Ne serions-nous pas face à une relation de cause à effet informelle, une nouvelle théorie comportementale ?

Les spécialistes de l'analyse ne manqueront pas de nous expliquer le phénomène : le samedi après-midi, c'est congé et jour des courses, il y a plus de monde en magasin, plus d'enfants aussi, ils pleurent, les parents s'excitent et remplissent le chariot sans réfléchir...

Voilà une nouvelle chaîne de cause à effet identifiée. Les équipes de marketing n'ont plus qu'à plancher dessus...
Ne rigolez pas, j'en ai entendu de plus alambiquées que celle-ci mais, par pure déontologie, je ne les dévoilerai pas ici.

En complément

Dans le même genre, si vous ne connaissez pas l'étroite corrélation entre les ventes de crèmes glacées sur les plages de Californie l'été et la multiplication des attaques de requins, on en parle ici h1Ice Cream Consumption Linked to Shark Attacks. Voir aussi le cas exposé par le magazine en ligne de la BBC.

Profiling et analyse prédictive

Il est bien évident que pour réaliser une analyse prédictive suffisamment pertinente pour que l'on puisse se passer du lien de causalité en anticipant les comportements, il est indispensable de disposer d'une quantité de données conséquentes et des moyens d'analyses appropriés. L'établissement de "patterns" fiables pour le profiling, impose une puissance de calcul qui n'est pas (encore) à la portée du premier venu. On suivra de près les travaux autour du Big data et la gestion des grands volumes de données, Map-reduce, Hadoop et du cloud computing.

6) Les hypothèses ne sont pas des axiomes

Les certitudes bien vissées

Considérer les hypothèses comme des axiomes et valider ce que l'on croit en recherchant systématiquement la confirmation et jamais l'infirmation.
Lorsque l'on a une certitude bien vissée dans la tête, il faudrait être fichûment raisonnable pour essayer de la déstabiliser en la confrontant aux réalités, à toutes les réalités. Il est tellement plus confortable, et humain quelque part il faut bien le reconnaître, de ne rechercher que les faits qui confirment l'hypothèse de départ.

Décision et analyse de risques

Pas terrible terrible pour l'évaluation du risque ! Une hypothèse, avant de devenir une décision, doit être secouée en tous sens. Il faut en vérifier la robustesse avant de passer à l'épreuve du terrain. Elle nous réservera suffisamment de surprise. Autant lever dès à présent celles que l'on peut anticiper et réfléchir au moyen de les éviter ou de les amortir si possible.

Les prophéties auto-réalisatrices

Dans la continuité des raisonnements de ce type on ne manquera pas de croiser les prophéties auto-réalisatrices.

Personne n'aime avoir tort. C'est un fait et il n'y a guère d'exception. Prendre une mauvaise décision pénalise durablement notre renommée et de surcroît fournit des armes à nos concurrents. À moins d'être maso, on sera toujours prêt à faire tout ce qui est en notre pouvoir pour conserver la face.

J'en connaît même quelques uns (des noms ! des noms !) qui cadrent et sélectionnent volontairement leurs actions uniquement pour donner un petit coup de main au destin. Afin que les prévisions de départ se réalisent, ils n'hésiteront pas à brouiller quelque peu les chiffres, fausser les résultats, voire modifier les données initiales. On parle alors de prophéties auto-réalisatrices.
"- Vous voyez ? Je vous l'avais bien dit !
- Tu parles Charles ! Il a tout fait pour !"

7) Étroitesse d'esprit et simplification systématique

Non, la complexité ne se simplifie pas

La complexité ne se simplifie pas. Seule le "compliqué" gagne à être simplifié.

Le "compliqué", c'est le plat de spaghetti, copieux, et donc bien emmêlé.

"Compliqué" c'est aussi le qualificatif à attribuer aux plans ou aux raisonnements où l'on ne perçoit ni la queue ni la tête. Ils sont surtout révélateurs de l'ignorance ou de l'incompétence de leurs auteurs qui ne parviennent pas à prendre une distance suffisante pour communiquer un message simple et aisé à comprendre.

Encore faut-il savoir simplifier sans élaguer pour autant les caractères importants ! Simplifier dans ce cas c'est rendre compréhensible quelque chose qui ne l'est pas en raison du désordre des idées, des propos, des arguments.
Le "complexe", c'est une autre affaire...

Multiplier les centres de décision

Le complexe est tout autre. Le complexe est naturellement riche en sens. S'il est difficile à comprendre c'est que l'on ne fait pas suffisamment d'effort pour saisir le sens porté par la multiplicité des connexions.

Appliquer des méthodes simplificatrices à un système complexe n'aboutit qu'à des solutions simplistes et appauvries en sens. C'est aussi pour cela qu'il n'existe pas vraiment de méthodes de management efficaces hormis celles qui proposent de multiplier les centres de décision.

La loi de la variété requise de William R. Ashby le précise bien :

Un système "A" pourra piloter un système "B" si, et seulement si, la variété de "A" est supérieure ou au moins égale à celle de "B".

Il n'existe d'autre solution que celle de multiplier les centres de pilotage et de prise de décision au plus près du terrain. Augmenter la complexité en quelque sorte du système "A" afin qu'il puisse contrôler et piloter le système "B".

Les empilements de reportings, et l'on sait comment ceux-ci sont effectués, voir le paragraphe :"Les reportings sont-ils utiles ?", pour maintenir contre vents et marées un pouvoir centralisé, n'est plus qu'un combat d'arrière garde.

Il est vain de vouloir formaliser l'informel, de rechercher des liens clairs de cause à effet lorsque seuls le flou et le chaos existent. Il faut au contraire être proche du terrain et pro-actif.

Lire à ce sujet la critique des strategy maps et l'ensemble de ce portail piloter.org pour mieux comprendre le pilotage pro-actif.

L’auteur

Alain Fernandez est un spécialiste de la mesure de la performance, de l’aide à la décision et de la conception de tableaux de bord de pilotage. Au fil de ces vingt dernières années, il a conduit de nombreux projets de réalisation de système décisionnel en France et à l'International. Il est l'auteur de plusieurs livres publiés aux Éditions Eyrolles consacrés à ce thème, vendus à plusieurs dizaines de milliers d'exemplaires et régulièrement réédités.

Pilotez donc au lieu de contrôler !

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Les Tableaux de bord du Manager Innovant, Une démarche en 7 étapes pour faciliter la prise de décision en équipe
Alain Fernandez
Editeur : Eyrolles
Pages : 320 pages
Prix : 25 Euros
EAN : 978-2212569285

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