La mesure du progrès, rôle-clé des DSI dans les grands projets d'entreprise
Comme les histoires d'amour, les grands projets finissent mal en général. C'est en tout cas la conclusion à laquelle est parvenue Bent Flyvbjerg, professeur à l'Université d'Oxford. Après avoir compilé les résultats de plus 16 000 projets allant de la construction à l'informatique, il affirme que seuls 8,5% atteindraient les objectifs initiaux dans le temps et le budget impartis.
Une étude récente d’Hexagon, en partenariat avec le Project Management Institute, nuance un peu le propos. Elle fait apparaître un large groupe (40%) pour qui moins d’un grand projet sur deux tiendrait les délais et budget prévus. A l’inverse, 20% considèrent les objectifs atteints dans 80% des cas ou plus.
Parmi les différences majeures entre les deux groupes, l’usage des données et, notamment, la mesure de l’avancement, c’est-à-dire la capacité à savoir, à un instant T, où en est un projet. Impossible de comparer les projets, de corriger le tir ou d’identifier les domaines de défaillance sans obtenir au préalable des informations fiables.
Or, les DSI peuvent agir de façon décisive pour créer cette capacité et contribuer ainsi significativement au succès des grands projets. Voici comment :
Un problème de méthode
Une meilleure mesure de l’avancement commence par le choix des bonnes méthodes.
La DSI joue ici un rôle-clé pour éviter le choix de méthode subjectives ou opaques. “Les mauvaises méthodes présentent souvent les mêmes défauts : saisie et manipulation manuelles des informations, absence de définition objective des étapes à atteindre et incapacité à surpondérer ce qui est important, ce qui encourage à “cocher des cases” sans faire vraiment avancer le projet” explique Jean-Luc Ozoux.
Durant la phase de conception, Jean-Luc Ozoux recommande notamment l’emploi de la méthode des jalons pondérés : établir, pour chaque groupe de livrables, une liste de jalons qui rendent mesurables les étapes du cycle de vie du livrable, puis les pondérer de manière à obtenir un pourcentage d’avancement au plus près de la réalité du travail effectué. On peut ainsi mesurer l'avancement des travaux entre deux jalons et éviter les “boîtes noires” qui dissimulent l’avancement du projet.
Comprendre les obstacles
Toutefois, l’incapacité à connaître l’état d’un projet ne se résume pas à une question de méthode. En réalité, trois catégories de facteurs jouent:
• Les facteurs techniques, comme la gestion manuelle des données, le stockage d’informations-clé sur des fichiers Excel ou encore l’incapacité à entrer dans le détail et vérifier une information. Il s’agit naturellement là de l’un des premiers domaines d’action de la DSI, par exemple via l’adoption d’une plateforme de gestion de la performance des projets (EPP) adaptée. Celle-ci va pouvoir regrouper les fonctions-clé des projets (gestion de projets, contrôle des coûts, ressources…) et se connecter à plusieurs sources de données comme l’ERP et les applications métiers.
• Les facteurs organisationnels, comme les silos entre les différentes parties prenantes, l’absence de standardisation du reporting ou des étapes de projets. La DSI a ici un rôle de facilitateur, par exemple en faisant adopter une définition du fini (Definition of Done) et ses critères, comme elle existe en agile.
• Les facteurs humains, qu’il s’agisse simplement d’optimisme ou, plus fréquemment, du fait que certains acteurs du projet peuvent avoir intérêt à dissimuler l’information ou à exagérer l’état d’avancement d’une tâche. Ces facteurs sont inévitables dans des grands projets, qui impliquent de nombreuses équipes et sous-traitants. Une façon d’en limiter l’effet est d’automatiser l’objectivité.
Automatiser l’objectivité
Pour surmonter ces difficultés, un objectif essentiel est d’éliminer autant que possible la mesure de l’avancement manuelle et subjective au profit d’une mesure automatisée et objective qui recoupe des sources d’informations multiples.
Eliminer le simple déclaratif
Prenons l’exemple d’un projet de construction : même dans les méga-projets, il n’est pas rare que l’on mesure l’état d’avancement de certaines tâches sur la seule base du déclaratif du sous-traitant, avec tous les risques que cela comporte.
Comment faire mieux ? En recoupant les plannings de projets avec d’autres indicateurs : mesures physiques de l’avancement via les applications mobiles (ou les drones), gestion des matériels et quantités remontées par les tags RFID ou le scan des codes-barres, et les données comptables provenant de l’ERP - idéalement dans une même interface.
Intégrer les contrôles
Parvenir à automatiser ces différents flux de données pour en faire des outils de pilotage est probablement le meilleur levier de réussite des projets. Selon une étude récente de Logikal, seuls 5% des projets parviennent à cette automatisation - mais leur taux de réussite grimpe ainsi à 79%!
Cet effet s’applique aux projets de tous secteurs et tient à deux facteurs : la plus grande confiance dans les données et la capacité des contrôleurs de projet à jouer pleinement leur rôle. Moins les données ont besoin d’être collectées et manipulées manuellement, plus elles sont transparentes, immédiates et utilisables. A l’échelle d’un grand projet, cela signifie la possibilité de rectifier le tir avant que les problèmes ne se posent.