GIA-410 Cours 12: La gestion de qualité La gestion du risque

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1 GIA-410 Cours 12: La gestion de qualité La gestion du risque
Louis Parent, ing., MBA Etienne Portelance, ing., PMP chargé de cours

2 La gestion de la qualité La gestion du risque
Deux sujets distincts faisant appel aux mêmes notions mathématiques: les probabilités et les statistiques. Gestion de la qualité Assurance qualité vs contrôle de la qualité Coûts de la non-qualité Cinq outils de mesure et d’analyse de la qualité Référence: PMBOK, chapitre 8 Gestion du risque Identifier les risques Évaluer les risques Solutionner les risques Surveiller et maîtriser les risques Référence: PMBOK, chapitre 11

3 Gestion de la qualité Gestion du contenu
Gestion des approvision- nements Gestion de l’échéancier Direction générale et Intégration Gestion du risque Gestion des coûts Gestion des communi- cations Gestion de la qualité Gestion des parties prenantes Gestion des ressources humaines

4 Gestion de la qualité - Planifier le management de la qualité
1-Initiation 5-Clôture 2-Planification 4-Contrôle 3-Exécution - Planifier le management de la qualité Mettre en oeuvre l’assurance qualité Mettre en oeuvre le contrôle de la qualité Un domaine de connaissance impliqué en planification, exécution et contrôle

5 Évolution des vues sur la qualité
Passé Présent La qualité est la responsabilité des employés de production La qualité est la responsabilité de tous, à tous les échelons de l’entreprise Les défauts doivent être cachés au client et à la direction Les défauts doivent être mis en évidence afin d’être corrigés Les problèmes de qualité entraînent le blâme et la recherche d’excuses Les problèmes de qualité conduisent à la mise en œuvre de solutions coopératives Il n’est pas nécessaire de documenter les correctifs en détail La documentation est essentielle afin d’éviter la répétition des problèmes La qualité augmente les coûts La qualité produit des économies et augmente le chiffre d’affaire La qualité est centrée sur l’interne La qualité est centrée sur le client La qualité demande une supervision serrée du personnel Les employés veulent produire des produits de qualité La qualité est une affaire d’exécution La qualité est affaire de planification

6 Le cercle de l’amélioration continue de Deming (PDSA)
Planifier Plan Développer Do Contrôler Study Ajuster Act Planifier Objectifs Méthode Développer S’entraîner Exécuter Contrôler Valider par rapport aux objectifs Valider l’utilisation des méthodes Ajuster Actions immédiates Leçons apprises pour le futur

7 Gestion de la qualité But: S’assurer que le projet soit livré dans le respect de la qualité requise par le client ou le commanditaire. Établir les politiques, normes et responsabilités Principes directeurs: satisfaction du client, prévention, amélioration continue, responsabilisation Analyse coût-bénéfice: coût de la non-conformité vs coût de la non-conformité Établir les normes à atteindre et les limites de contrôle (ex: ± 3s, ± 5%, etc.) Établir les procédures, de mesure et d’échantillonnage Établir les formulaires d’inspection et de contrôle de la qualité Effectuer l’assurance qualité Audit périodiques des pratiques de contrôle de qualité Suggérer des améliorations Effectuer le contrôle de la qualité Diagramme cause-et-effet Diagramme de contrôle Analyse des processus afin d’identifier les sources et la fréquence des causes de non-conformité Diagramme de Pareto: identifier les causes principales Analyses de régression, etc.

8 Assurance vs contrôle de la qualité (Quoi)
Assurance de la qualité Un processus du groupe exécution de la gestion de la qualité Prévenir les défauts Orienté processus Gestion de la qualité des livrables Établissement des contrôles de qualité Contrôle de la qualité Un processus du groupe contrôle de la gestion de la qualité Trouver les défauts et les corriger Orienté produit Mesure les produits

9 Assurance vs contrôle de la qualité (Comment)
Activités de l’assurance de la qualité Planification de la gestion de la qualité Coordination Facilitation Mesures et analyse Définition des processus Amélioration continue Activités du contrôle de la qualité Planification des tests Application des tests Revues Inspections

10 Pourquoi la qualité? Meilleurs processus = Meilleurs résultats:
Accroît la satisfaction des clients Facilite la gestion Meilleure productivité Coûts moindres Plus de temps pour l’innovation Moins de feux à éteindre Meilleur moral

11 Les dimensions de la qualité
Aptitude – capacité à faire Fiabilité Facilité d’utilisation Performance Facilité de test Facilité d’entretien Portabilité

12 Le coût de la non-qualité (CNQ)
Quel est le coût de la non-qualité? Des pertes considérables pour l’entreprise sont engendrées (20% du chiffre d’affaire). Exemples: Commandes inexactes, produits retouchés, niveaux de stocks élevés, heures supplémentaires, absentéisme, rapports erronés et retards aux réunions. L’estimation des coûts de la non-qualité permet de connaître les gisements à exploiter pour accroître la compétitivité, d’établir des priorités pour les actions correctives et de mesurer globalement les progrès. Les coûts résultants de la non-qualité se décomposent en : Coût de détection: dépenses engagées pour vérifier la conformité des produits aux exigences de qualité. Coût de prévention :investissements humains et matériels engagés pour vérifier, prévenir et réduire les anomalies. Coût des anomalies internes : frais encourus lorsque le produit ne satisfait pas aux exigences avant d’avoir quitté l’entreprise. Coûts des anomalies externes : frais encourus lorsque le produit ne répond pas aux exigences de qualité après avoir quitté l’entreprise.

13 Réduction de la non-qualité
Effet Pygmalion On observe souvent une amélioration d’un paramètre sur lequel on se concentre Les résultats escomptés Augmentation appréciable des bénéfices. Mobilisation accrue de la direction. Personnel sensibilisé à la diminution du gaspillage. Intégration d'un système de mesure financier de la non-qualité. Amélioration de la répartition des CNQ contrôlables. Les conditions de succès Mesurer systématiquement les CNQ des différentes fonctions de l'entreprise. S'assurer la collaboration des services comptables. Réviser périodiquement les résultats avec la direction. Obtenir l'approbation et l'engagement de la direction. Effectuer un suivi des CNQ dans un objectif d'amélioration continue. Constituer une équipe d'application compétente en finances et en qualité.

14 Cinq outils et techniques de contrôle de la qualité

15 Tableaux de compilation des défauts
Outil de collecte de données sur le terrain Les données seront utilisées dans d’autres diagrammes Défaut Fournisseur A B C D Total Erreur sur la facture //// / // 7 Erreur d’inventaire 9 Matériel endommagé /// 8 Documentation de test incorrecte 10 13 6 34

16 Diagramme de contrôle (diagramme de Shewart)
Le procédé est considéré hors de contrôle si: Une mesure est située au dessus ou en dessous des limites de contrôle (ex: A ou B) Sept (7) mesures consécutives sont situées au dessus ou en dessous du centre des limites de contrôle (ex: C ou D) Limite supérieure de la spécification C B D A Limite de contrôle supérieure Ex: m Centre des limites de contrôle Limite de contrôle inférieure Ex: m Limite inférieure de la spécification Mesures

17 Diagramme cause-et-effet (diagramme d’Ishikawa)
Demander « pourquoi? » jusqu’à ce que la cause première, sur laquelle on peut agir, soit identifiée. On dit qu’il faut demander « pourquoi? » au moins 5 fois pour remonter à la cause première! Causes Effet Équipement Méthodes Personnel Problème Cause secondaire Cause principale Matières Environnement Inspection

18 Une mauvaise note à l’examen
Exemple Demander « pourquoi? » jusqu’à ce que la cause première, sur laquelle on peut agir, soit identifiée. On dit qu’il faut demander « pourquoi? » au moins 5 fois pour remonter à la cause première! Causes Effet Équipement Méthodes Personnel Une mauvaise note à l’examen Cause secondaire Cause principale Matières Environnement Inspection

19 Diagramme cause-et-effet: Exemple
Problème: Le prof ne répond jamais lorsque je lui téléphone. Causes Effet Équipement Méthodes Personnel Sonnerie du téléphone Transfert d’appel tombe dans le vide Le prof n’est pas dans son bureau En mode NPD Mauvaise procédure Appareil débranché Sorti manger En classe Personne ne répond Le répertoire téléphonique n’est pas à jour Le prof n’est pas dans son bureau Le prof n’est pas dans son bureau Répertoire téléphonique Victime d’une épidémie de grippe J’appelle toujours le soir Erreur dans le répertoire Matières Environnement Mesure

20 Diagramme de Pareto Communique rapidement les quelques causes sur lesquelles il faut se concentrer pour éliminer la plupart des défauts. Par exemple ici, 4 causes sont responsables de 81% des défauts.

21 Diagramme de dispersion (régression)
Cherche à établir la relation mathématique entre le changement dans le nombre de défauts observés et les changements dans une variable indépendante. Si la relation mathématique est étroite (telle que mesurée par le coefficient de détermination, le R2) on peut supposer que la variable indépendante est la causse des défauts. Exemple: Le R2 de 0.81 signifie que 81% de la variation du nombre de défauts observés est expliquée par la variation du nombre d’années d’expérience du soudeur.

22 Gestion du risque

23 Gestion du risque Gestion du contenu Gestion des approvision- nements
Gestion de l’échéancier Direction générale et Intégration Gestion du risque Gestion des coûts Gestion des communi- cations Gestion de la qualité Gestion des parties prenantes Gestion des ressources humaines

24 Gestion du risque 1-Initiation 5-Clôture 2-Planification 4-Contrôle 3-Exécution - Planifier le management des risques / Identifier les risques / Mettre en oeuvre l’analyse qualitative et quantitative des risques / Planifier les réponses aux risques Maîtriser les risques Un domaine de connaissance impliqué en planification et contrôle

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26 Le risque Quels sont les évènements, les situations, qui pourraient empêcher l’atteinte des objectifs du projet? Lors de l’installation d’une éolienne sur un site isolé à la Baie-James Lors de l’embauche de nouveaux gestionnaires et/ou spécialistes Lors de l’implantation d’un nouveau système de facturation Lors de la préparation d’un budget Lors du remplacement de tous les ordinateurs de la compagnie Lors de l’introduction d’un nouveau produit et service Lorsque l’on veut attaquer un nouveau secteur d’activités

27 Le processus classique de la gestion des risques: « PREDICT AND PREPARE »
Identifier les risques Évaluer les risques Solutionner les risques: Bâtir ses stratégies de réponse Surveiller et contrôler les risques Donald Rumsfeld Secretaire à la défense sous George W Bush

28 Un énoncé de risque Identifier une cause Identifier l’incertitude
Identifier le temps pendant lequel le projet est sensible Identifier la conséquence Identifier l’objectif du projet qui est compromis. À cause de <cause>, <incertitude> pourrait arriver <temps> qui pourrait avoir <conséquence> sur <objectif du projet> Exemple : Formule SAE

29 1. Identifier les sources de risque
But: Augmenter la probabilité des évènements favorables au projet et diminuer celle des évènements défavorables. Les risques identifiables à l’avance: quelles seront les mesures à prendre si ces évènements surviennent Les risques inattendus: mettre en place un processus de gestion de projet capable de s’adapter aux véritables imprévus Principe important: Identifier les sources de risques en non leurs conséquences. Ex: un retard dans l’échéancier n’est pas un risque mais la conséquence de délais dus à la météo, à la livraison de matières premières, à des problèmes de relations de travail, à la démission de gestionnaires-clés, etc.

30 Rencontres de planification de la gestion du risque
But: Définir une approche pour gérer le risque: les méthodes pour l’identification des risques et juger de leur impact Rôles et responsabilités : Identification des responsables pour la gestion de ces risques Budget : Les bornes des catégories d’impact en % du budget (mineur à majeur) Échéancier : Les bornes des catégories d’impact en % du temps total de réalisation (mineur à majeur) Qualité/performance: Les bornes des catégories d’impact en termes d’acceptabilité pour le client (mineur à majeur) Faire un sommaire des risques et des catégories d’impact par type de risque : Définition et documentation des catégories de risques Ex: technique, gestion, organisationnelle, budgétaire, externe…

31 Rencontres de planification de la gestion du risque (suite)
Définition de la matrice impacts-probabilité matriciels Définition et documentation : Pourquoi et comment les risques peuvent se produire Les facteurs d’influence Les effets et conséquences sur le projet : positif ou négatif Pour quel niveau d’impact allons nous préparer des solutions Confirmer les tolérances acceptées Confirmer les différentes méthodes d’analyse à utiliser pour déterminer les probabilités Analyse qualitative Analyse quantitative Confirmer les méthodes de suivis à utiliser

32 1. Identifier les risques: les outils A
1. Identifier les risques: les outils A. Structure des catégories de risque Dans un très grand projet, la structure des catégories de risque est un outil permettant de réduire la probabilité d’oublier un risque important Identifier d’abord les catégories de risque Une fois les risques globaux identifiés, on peut demander à chaque responsable d’un segment du WBS de faire rapport sur ces risques pour son secteur de responsabilité.

33 Exemple d’une structure de catégories de risque
Projet Technique Externe Organisation Gestion de projet Requis Sous-traitants et fournisseurs Dépendances internes Estimation Technologie Règlementation Ressources humaines Planification Interfaces entre les systèmes Marché Financement Contrôle Performance et fiabilité Client Conflits de priorité Communications Qualité Météo Changements au requis

34 1. Identifier les risques: les outils B
1. Identifier les risques: les outils B. Audit du profil de risque du projet Une liste de questions qui couvrent les facteurs d’incertitude habituels. Doivent se baser sur l’expérience vécue sur des projets semblables. Conçu sur mesure, pour un projet spécifique, par un gestionnaire ayant l’expérience de projets semblables. Propre à l’organisation, tient compte de son niveau de compétence. Demande la tenue d’archives et la rédaction de post-mortem des projets afin d’en tirer des leçons. Devrait solliciter l’input de toutes les parties prenantes: client, fournisseurs, sous-traitants, autorités règlementaires, etc.

35 Exemple de questions pour déterminer le profil de risques
Exigences techniques Les exigences sont-elles définitives? Risquent-elles de changer? Conception La conception s’appuie-t-elle sur des hypothèses irréalistes ou optimistes? Phase de validation Y’aura-il une phase formelle de validation du produit? Développement Le processus de développement est-il renforcé par une série de procédures et de méthodes compatibles entre elles? Calendrier de travail Le calendrier de travail dépend-il de l’exécution d’autres projets? Budget Dans quelle mesure les estimations de coûts sont-elles fiables? Qualité La conception tient-elle compte des critères de qualité? Gestion Les employés connaissent-ils les responsables des différents aspects du projet? Environnement de travail? Les employés travaillent-ils de manière interfonctionnelle? Personnel Le personnel est-il inexpérimenté ou insuffisant? Client Le client comprend-il ce qui sera nécessaire à l’exécution du projet? Sous-traitants Y’a-t-il des ambiguïtés dans la définition de tâches des sous-traitants?

36 1. Identifier les risques: les outils C
1. Identifier les risques: les outils C. Analyse des facteurs-clés de succès Facteurs-clés de succès du projet classés par ordre d’importance Évaluation des ressources, de la compétence, de l’organisation sur ces facteurs-clés de faible à fort Identification des compétences à améliorer, des ressources à acquérir À le mérite d’identifier les lacunes de l’organisation sur les risques importants et moins importants

37 Exemple d’analyse des facteurs-clés de succès
Compétences de l’équipe de projet Facteur-clé de succès en ordre d’importance Améliorer/ Mitiger Préserver/ Exploiter Faible Score Excellent Maîtrise de la technologie Projet Expérience dans la gestion de projet de ce type Projet Système d’information de gestion performant Projet Capacité de faire face aux imprévus Projet Projet Intimité de la relation avec le client projet Capacité d’influencer les autorités règlementaires

38 2. Évaluer les risques A. Définir l’échelle de gravité
L’évaluation du risque est fonction de trois facteurs: La probabilité qu’un évènement aux conséquences négatives survienne L’impact ou la gravité des conséquences de l’évènement Par exemple l’impact de la perte d’un gestionnaire clé pourrait être très élevé. Cependant la probabilité d’un tel évènement selon sa source pourrait varier beaucoup: Le gestionnaire est frappé par la foudre: probabilité faible Pas de mesure spéciale, autre que l’assurance-vie des gestionnaires clés. Le gestionnaire est embauché par un concurrent: probabilité jugée élevée Mesure: Développer un programme de rémunération incitatif pour retenir les gestionnaires-clés

39 2. Évaluer les risques Définir l’échelle de gravité
La première étape de la gestion du risque constitue à établir une échelle d’impact, graduée de 1 à 5. Par exemple un dépassement de coût de 2% sera considéré comme un impact faible (1 point), tandis qu’un dépassement de coût de 30% sera considéré comme un impact élevé (4 points) Objectif Impact Très faible 1 Faible 2 Modéré 3 Élevé 4 Très élevé 5 Coût Moins de 2% 2 -10% 10% – 20% 20-40% Plus de 40% Échéancier 2- 5% 5-10% 10%-20% Plus de 20% Qualité: Performance du produit Aucune déficience matérielle Déficiences mineures Déficiences importantes Déficiences inacceptables pour le client Produit inutilisable

40 Difficulté de détection hâtive
Définir les échelles de probabilité et de difficulté de détection hâtive Probabilité Très faible 1 Faible 2 Modérée 3 Élevée 4 Très élevée 5 Moins de 15% De 15% à 35% De 35% à 65% De 65 à 85% Plus de 85% Difficulté de détection hâtive Très facile 1 Assez facile 2 Moyen 3 Assez difficile 4 Impossible 5 Évident (un chimpanzé la verrait venir!) Nombreux signaux d’avertissement Quelques signaux d’avertissement Rares signaux d’avertissement Aucun signal d’avertissement

41 2. Évaluer les risques: Formulaire d’évaluation
Pour chaque risque, on peut ensuite calculer un score total probabilité-impact-difficulté de détection. Par exemple, pour un projet de migration du système d’exploitation de Windows XP à Windows 7, on aurait pu faire l’évaluation des risques suivante: Score total = Probabilité x Impact x Détection (Max 125) Risque Probabilité Impact Difficulté de détection Score total Problème d’interface 4 64 Pannes du système 2 5 50 Réticence des utilisateurs 3 36 Mauvais fonctionnement du matériel 1 25

42 2. Évaluer les risques: Matrice de gravité
Matrice limitée aux dimensions impact et probabilité. Permet en un coup d’œil d’identifier les risques auxquels il faut porter attention en priorité. Zone des risques majeurs Impact 1 2 3 4 5 Probabilité Résistance des utilisateurs Problèmes d’interface Pannes du système Mauvais fonction. du matériel Zone des risques modérés Zone des risques négligeables

43 Évaluer les risques d’échéancier (Analyse PERT)
Supposer qu’il y a de l’incertitude autour du délai de réalisation des activités décrit par le diagramme des antécédents ci-dessous. Les délais «optimistes», «pessimistes » et réalistes ont été estimés. Quel est le délai de réalisation du projet avec une certitude de 95%? A B C D E F G

44 Évaluer les risques d’échéancier (Analyse PERT)
Estimer les paramètres de la distribution de chaque activité. On peut estimer l’espérance et l’écart-type d’une prévision en trois points (optimiste, pessimiste, réaliste) de la manière suivante: Espérance de durée de l’activité: Écart-type de la durée de l’activité:

45 Évaluer les risques d’échéancier (Analyse PERT)
Déterminer le chemin critique avec les durées espérées: A, C, F, G La durée espérée 18.2 semaines 3 A 4.3 7.3 B 7.9 4.9 12.2 5.2 8.2 C 2 5 D 6.2 3.2 10.3 E 15.2 7 F 18.2 G ES D EF Description LS M LF

46 Évaluer les risques d’échéancier (Analyse PERT)
Calculer l’espérance et l’écart-type du temps total de projet. Si les temps de réalisation de chaque activité sur le chemin critique sont indépendants: L’espérance de durée critique du projet (tc) est de 18.2 semaines. C’est la somme de l’espérance de la durée de chacune des activités situées sur le chemin critique L’écart-type de la durée critique (sc) du projet est de 0.96 semaines. C’est la racine carrée de la somme des carrés des écart-types (i.e. de la variance) de chaque activité du chemin critique

47 Évaluer les risques d’échéancier (Analyse PERT)
Calculer les probabilités Si on suppose que le délai du projet obéit à une distribution normale, on peut calculer ainsi la durée maximale du projet avec un niveau de confiance de 95% 5% 18.2 sem 1.64 s 1.6 sem 19.8 sem

48 Évaluer les risques d’échéancier (Analyse PERT)
Calculer les probabilités (suite) On peut répondre à d’autres questions, par exemple: Quelle est la probabilité que la durée de réalisation soit entre 17 et 19 semaines? Rép: 60% Quelle est la probabilité que la durée de réalisation soit de plus de 20 semaines? Rép: 3% Quelle est la probabilité que la durée de réalisation soit de moins de 16 semaines? Rép: 1%

49 Matrice Impact-Probabilité
Les résultats précédents nous permettent d’estimer les probabilités associées à l’échelle d’impact: Objectif Critère et probabilité Impact Très faible Faible Modéré Élevé Très élevé Échéancier Retard < 2% 2 -10% 10% – 20% 20-40% > 40% Durée totale (semaines) 18.2 – 18.6 18.6 – 20.0 20.0 – 21.8 21.8 – 25.5 Plus de 25.5 Probabilité 16.2% 30.8% 3.03% < 0.001% < % Par exemple, un retard dans l’échéancier de 2% à 10% se traduirait pour un projet dont le délai d’exécution espéré (te) est de 18.2 semaines en un temps d’ exécution (t) entre 1.02 x18.2 = 18.6 semaines et 1.1 x 18.2 = 20.0 semaines. En supposons que le délai d’exécution obéisse à la distribution normale:

50 Analyse statistique par simulation Monte Carlo
Une simulation Monte Carlo est une expérience qui vise à déterminer la distribution statistique (et non seulement la valeur espérée) d'une variable dont les valeurs dépendent de la valeur de variables aléatoires. On effectue un grand nombre d’essais (au moins 1 000) en attribuant des durées ou des coûts probabilistes à chaque activité à l’aide d’un générateur de nombres aléatoires et on compile la distribution de coût de durée observée. Utilisée pour les problèmes complexes, par exemple. lorsque: On ne peut présumer de la forme de la distribution statistique du coût total ou de la durée totale Le coût et/ou la durée de certaines activités sont corrélés (c’est-à-dire que les erreurs d’estimation se propagent d’une activité à l’autre.) On désire connaître la probabilité qu’une activité qui n’est pas située sur le chemin critique dans le scénario de base le devienne (indice de criticité d’une activité).

51 Simulation Monte Carlo: Exemple
Exemple d’une analyse de risque par simulation Monte Carlo (Variables de coûts indépendantes) Fonctions triangulaires de distribution des probabilités (l’aire du triangle représente la probabilité cumulative = 1) Conception Construction Mise en service f(x) 1/3 2/3 4/19 1/3 2/3 1 1 15/19 1 4 6 10 16 20 35 11 15 23 Quelle est la probabilité que le coût total du projet dépasse 45 M$? Quel est le coût maximal du projet avec un niveau de confiance de 95%?

52 Simulation Monte Carlo: Exemple
Analyse du risque par simulation Monte Carlo On effectuera un grand nombre d’essais aléatoires (le maximum sur le tableur Nspire est de 2 500). Pour cet exemple, nous supposerons que les 3 éléments de coûts ne sont pas corrélés. À chaque essai, on génèrera un coût aléatoire pour la conception, la construction et la mise en service. Chaque coût aléatoire obéira à une distribution triangulaire avec paramètres a,b et c. Exemple pour le coût de conception Le coût aléatoire est donné par: 4 6 10 a c b 0.25 5.732 (1-0.8)=0.2 7.809 On tire au hasard un nombre sur l’intervalle [0,1], par exemple pour 0.25: par exemple pour 0.8: On répète ceci fois, pour chaque coût: conception, construction, mise-en-service On compile le coût total des trois éléments de coût de chaque essai…

53 Simulation Monte Carlo: Exemple
Simulation Monte Carlo sur TI-nspire: Génération des échantillons aléatoires de coûts Fonction de coût triangulaire Nombre d’essais à effectuer (max ) 1ere série de nombres aléatoires Échantillon de coûts de conception 2e série de nombres aléatoires Échantillon de coûts de construction 3e série de nombres aléatoires Échantillon de coûts de mise-en-service Échantillon de coûts totaux Mise sous forme de liste et tri en ordre ascendant

54 Simulation Monte Carlo: Exemple
Résultats d’une simulation Monte Carlo sur TI-nspire:

55 Simulation Monte Carlo: Exemple
Résultats d’une simulation Monte Carlo sur TI-nspire La probabilité que le coût total soit supérieur à 45 M$ est de 59.8% Le coût total avec un niveau de probabilité de 95%est de 55.5 M$ Espérance, écart-type et médiane du coût total Distribution de la fréquence du coût total Fréquence cumulative du coût total Ces résultats pourront avoir un impact majeur sur les perspectives de rentabilité du projet!

56 Simulation Monte Carlo: Exemple
On peut maintenant compléter la matrice impact – probabilité: Objectif Critère et probabilité Impact Très faible Faible Modéré Élevé Très élevé Coût Dépassement < 2% 2 -10% 10% – 20% 20-40% > 40% Coût total (M $) < 41.82 41.82–45.1 45.1–49.2 49.2–57.4 > 57.4 Probabilité 16.7% 24.4% 29.2% 27.9% 1.8% Intervalle P(coût<lim.sup.) P(intervalle) < 2% 16.7% 2%-10% 41.1% 24.4% 10%-20% 70.3% 29.2% 20%-40% 98.2% 27.9% > 40% 100% 1.8%

57 3. Solutionner les risques
Réduire le risque (Mitigation) Limiter la probabilité d’occurrence Faire des essais, construire un prototype Tenir compte de la courbe d’expérience au début Travailler sur les causes fondamentales. Par exemple: Une des causes possibles Effet Solution Béton de mauvaise qualité Livraison retardée part un embouteillage sur le Pont Champlain Se procurer le béton d’un fournisseur situé à Montréal

58 3. Solutionner les risques
Éviter le risque Modifier le plan du projet Lorsque c’est économiquement rentable, trouver une autre façon de faire qui contourne complètement la source de risque. Transférer le risque à d’autres Prendre de l’assurance Faire porter le risque par d’autres... Mieux équipés pour y faire face Plus expérimentés pour ce genre de situation Ayant les reins financiers suffisamment solides Il y a cependant un prix à payer: on doit compter sur le fait que le prix demandé par le sous-traitant choisi reflètera sûrement le risque qu’il assume.

59 3. Solutionner les risques: Le plan de réponse aux risques (le « Plan B »)
Évènement Score Réponse Plan de substitution Déclencheur Resp. Problèmes d’interface 64 Réduire: Essais sur un prototype Utiliser le « pneu de secours » (1) Pas résolu en 24 heures Bob Pannes du système 50 Réinstaller l’ancien système d’exploitation Toujours en panne après une heure Emma Réticence des utilisateurs 36 Augmenter le personnel de soutien Appel de la haute direction Youssef Mauvais fonctionnement de l’équipement 25 Sélectionner un fournisseur fiable Transférer: Obtenir une garantie du fournisseur Changer de fournisseur Le matériel ne fonctionne pas Jonathan (1) Une solution de rechange prête à être utilisée à tout moment

60 4. Surveiller et maîtriser le risque
Suivre les risques déjà identifiés, évalués et solutionnés Surveiller les conditions de déclenchement Suivre l’exécution des solutions Être à l’affut de nouveaux risques émergeant Identifier, évaluer, solutionner Être conscient qu’il est difficile pour un membre de l’équipe de reconnaître objectivement les nouveaux risques et problèmes, car ceci équivaut souvent à reconnaître une faille dans la planification du projet. Créer un environnement de travail dans lequel admettre l’erreur est acceptable mais que la dissimuler ne l’est pas.

61 Maîtriser les risques émergents (les vrais imprévus)
Les risques non-anticipés proviennent généralement de 3 sources: Technologie nouvelle ou non-familière aux membres de l’organisation Une équipe de conception de carrosserie d’automobiles en tôle d’acier formée essaie de concevoir une carrosserie en fibre de verre, Nature du travail qui dépasse l’expérience de l’équipe de projet On demande à une équipe d’ingénieurs en aéronautique de concevoir une motocyclette (ou vice-versa!) Envergure du projet Une équipe d’architectes et un contracteur général qui n’ont jamais réalisé un bâtiment de plus de 5 étages, s’attaquent à une tour de 50 étages

62 Émergence de risques imprévus
Video-Donald Rumsfeld – Unknown-unknowns Causent souvent d’énormes dépassement de coûts et d’échéancier parce qu’ils ne sont pas divulgués dès leurs premiers signes d’apparition Comme ces risques ne sont pas « sur la liste » des risques prévus dans le plan de projet, ceux qui les voient émerger les passent souvent sous silence Déni de la réalité: car les évènements non-anticipés n’étaient pas identifiés dans un plan de projet dressé par des experts et qui a coûté très cher Admettre l’émergence d’un imprévu est, pour la plupart des ingénieurs, synonyme d’une admission d’incompétence. Certains ingénieurs espèrent… Que la situation s’arrangera d’elle-même par un coup de chance. Que le problème ne deviendra évident qu’après la fin du projet et qu’on ne pourra remonter jusqu’à eux pour en faire porter le blâme. Que le personnel de direction ne découvrira jamais les sources réelles du problème, incapable qu’il est de comprendre les détails techniques (erreurs dans le code source, erreurs dans les calculs de structure, etc.…)

63 S’adapter à l’imprévu Pour un projet où l’incertitude technologique est élevée et/ou l’expérience passée de l’équipe de projet est limitée, il est important de reconnaître que l’approche linéaire de gestion de projet et ses outils traditionnels (WBS, CPM/PERT, EV, etc..) ne sont peut-être pas optimaux. Dans ces cas, il est souhaitable d’adopter une approche: Aux mini-étapes incrémentales, avec de nombreuses possibilités de rétroaction (feedback loops) Aux délais de mise en exécution courts Définissant de nombreux livrables intermédiaires, encourageant l’intégration des leçons apprises dans les étapes suivantes Privilégiant la dotation en personnel qui aime apprendre de nouvelles choses et capable de le faire rapidement Ne mettant pas trop d’emphase sur les indicateurs de rentabilité, mais plutôt l’acquisition et l’accumulation de connaissances stratégiques pour l’entreprise Bref: Échouer souvent, mais rapidement et pour pas cher tout en apprenant des faits où une technologie possédant une valeur pour l’avenir de l’entreprise!

64 Le modèle adaptif de la gestion de projet
Ressources Humaines Matérielles Financières Tâche 1 Expérimentation et apprentissage Tâche 2 Tâche 3 Tâche 4 Source: Austin, Robert D., Managing Projects Large and Small, Harvard Business Essentials, p. 119

65 La gestion des changements
Il y a plusieurs sources de changements dans un projet: Une demande du client La mise œuvre d’une solution de substitution suite à la matérialisation d’un risque Un changement demandé par un membre de l’équipe pour améliorer le projet Un facteur externe (une obsolescence chez un fournisseur) Ces changements sont inévitables, mais leur mauvaise gestion est une source majeure de risque. C’est pourquoi, il est utile de mettre en place un processus rigoureux pour les gérer. Ce processus comprend généralement les éléments suivants: Définir le changement proposé Préparer une demande de changement: ses raisons et ses effets prévus Approuver ou refuser le changement demandé Négocier et résoudre les conflits suscités par ces changements sur les coûts et l’échéancier Communiquer les changements à toutes les parties concernées Attribuer la responsabilité d’effectuer les changements Modifier le budget et l’échéancier Suivre le déroulement et la mise en œuvre de tous les changements

66 Gestion du risque: Décision sous incertitude
Souvent, une décision actuelle influencera celles à venir, car ces dernières devront être prises dans le contexte qui sera l’héritage des décisions passées. L’utilisation des arbres de décision s’avère un moyen très efficace pour représenter l’interaction dans une séquence de décisions. Sa simple construction exige une compréhension des décisions à venir, ce qui est en-soi un avantage important. Sa résolution permet de trouver l’optimum, compte tenu de l’information disponible.

67 Décision sous incertitude: revue des calculs élémentaires de probabilité
1. Évènements aléatoires indépendants On une pièce de monnaie deux fois de suite. À chaque essai la probabilité de tirer face (F) est de 50% et celle de tirer pile (P) est 50%. Il y a 22 = 4 résultats possibles à cette expérience aléatoire: 1er essai 2e essai Résultat conjoint Résultat Probabilité F 50% F,F 25% P F,P P,F P,P P(1er = F et 2e = P) = P(1er = F) x P(2e = file) = 50% x 50% = 25% P(1er ou 2e = P) = P(1er= P et 2e=P) + P(1e= P et 2e=F) + P(1er=F et 2e=P) = 25%+25%+25%=75% Ou P(1er ou 2e = P) = 100% - P(1er=F et 2e=F) = 100% - 25% = 75%

68 Revue des calculs élémentaires de probabilité (suite)
Évènements indépendants: exemple Un projet consiste en trois activités A, B et C d’une durée de 5 jours chacune devant être exécutées en séquence. La probabilité que les activités se terminent en retard sont de 10% pour A, 20% pour B et 40% pour C. En supposant que les durées de chaque activité soient statistiquement indépendantes, quelle est la probabilité que le projet se termine en retard? a) 60%; b) 56.8%; c) 8% ; d) 70% Réponse: b) P(retard) = 100% – P(A à temps et B à temps et C à temps) = 100% – (90% x 80% x 60%)=100% ̶̶ 43.2% = 56.8%

69 Revue des calculs élémentaires de probabilité (suite)
2. Évènements aléatoires dépendants On tire 3 cartes d’un jeu de 52 cartes. On est intéressé aux probabilités de tirer des as. Cette expérience aléatoire a 23= 8 résultats. Cependant les probabilités de tirer un as lors des 2e et 3e essais dépendent du résultat des essais précédents. La probabilité conditionnelle de B étant donné A est dénotée P(B|A) Probabilité de tirer 3 as: P(As, As, As) = P(1er=As)+P(2e=As|1er=As)+P(3e =As|(1er=As et 2e=as) = 4/52 x 3/51 x 2/50 = % Probabilité de tirer au moins un as: P(1er=as ou 2e= as ou 3e = as) = 100% -P(autre, autre, autre) = 100% % = %

70 Revue des calculs élémentaires de probabilité (suite)
3. L’espérance mathématique Supposer maintenant qu’il en coûte à un joueur 2$ pour tirer 3 cartes et qu’il y a un prix de 10$ pour chaque as tiré. S’agit-il d’un pari favorable au joueur? Espérance de gain = 30$ x P(tirer 3 as) + 20$ x P(tirer 2 as) +10$ x P(tirer 1 as) – 2$ = 30$ (0.0181%) + 20$ (3 x (0.4344%))+10$(3x(6.8054%)) – 2$ = 2.31$ $ = $ L’espérance mathématique de gain est positive (+ 0.31$). Il s’agit donc d’un pari acceptable pour une personne rationnelle.

71 Arbre de décision Un diagramme illustrant toutes les conséquences des différentes décisions selon les états de la nature. On y représente seulement les actions et les décisions qui ont une importance. On suppose qu’il n’y aura pas de changement suffisamment important pour modifier la structure de l’arbre de décision.

72 Arbre de décision: Étapes de construction
Identifier les points de décision et les choix à faire; Identifier les évènements aléatoires et leurs résultats possibles; Dessiner l’arbre de décision Estimer les données nécessaires à l’analyse : Probabilités Résultats financiers Analyser les décisions en débutant par les plus éloignées en remontant jusqu’à la première. Si on rencontre un point de chance, on calcule la valeur prévue Si on rencontre un point de décision, on fait un choix optimal.  

73 L’arbre décision: Utilité
Décrit : La situation étudiée et les implications de chacun des choix disponibles Les probabilités de chaque scénario Les impacts de chacun des chemins logiques possibles Est une représentation graphique du calcul des valeurs attendues Permet : Développer et documenter notre compréhension d’un problème Facilite la communication et la collaboration de l’équipe Représentation chronologique de gauche à droite

74 Arbre de décision: exemple
La mine Stornoway a extrait un diamant de 6 carats dont la valeur est de $. Si le diamant était taillé en petites pierres, leur valeur totale serait de $. Cependant, 20% des diamants de ce type extrait de la mine ont fêlé lors de l’opération de coupe. Si le diamant est ainsi endommagé, sa valeur ne sera plus que de $. Un laboratoire offre un service d’analyse qui offre un service d’inspection au microscope électronique dont la fiabilité est la suivante: L’analyse en coûte 5 000$. Est-ce que Stornoway devrait la commander? Résultat de l’analyse Probabilité que le diamant ne fêle pas Probabilité que le diamant fêle Le diamant ne fêlera pas 99% 1% Le diamant fêlera 5% 95% Source du problème: Newell, Preparing for the PMP Exam, p.180

75      Exercice 5 (suite) On devrait acheter l’étude Fêle 95%
10 000$ $ = 5 000$ 17 000$  On devrait acheter l’étude Taille 95 000$ $ $ = $ Fêle pas 5% Résultat Fêle: 20% Taille pas $ $ = $ $  Fêle 1% 10 000$ $ = 5 000$ Commander l’analyse $ Taille $ Résultat ne fêle pas: 80% $ $ = $ $  Fêle pas 99% Taille pas $ $ = $  $ Ne pas commander l’analyse Taille Fêle 20% 10 000$ $  Fêle pas 80% Taille pas $ $

76 Exemple d’arbre de décision
A la fin de vos études, vous devez choisir entre effectuer une maîtrise pendant 18 mois ou entrer immédiatement sur le marché du travail. Calculez quelle option est la meilleure. Supposez que pendant votre maîtrise, vous obtenez des bourses de $ par an. Salaire de départ Probabilité d’obtention avec bac Probabilité d’obtention avec maîtrise 45000 35 % 10% 55000 55 % 65000 10 %

77   Exercice Hypothèses: Analyse sur 5 ans
Pas d’augmentation de salaire La bourse peut être séparée (1/2 année) On est embauché à la fin des études dans les deux cas 45000 x 5 = $ 35% 55000 x 5 = $  55% Travailler après le bac $ 65000 x 5 = $ 10% $ x = $  Faire une maîtrise 10% x = $ 35% $ 55% 65000 x = $

78 A faire Avant le prochain TP : préparer les questions de l’étude de cas CERES. Avant le prochain cours Regarder la video Simon Sinek “Start with Why” Remplir la feuille de préparation au cours 13 Travailler sur le devoir