Une direction déclare : « la qualité doit augmenter. » Tout le monde autour de la table acquiesce, et chacun entend quelque chose de différent. Un directeur pense à moins de réclamations, un autre à moins de travail de reprise, un troisième à un score d'audit qui stagne au même niveau depuis deux ans. Tant que l'ambition reste à ce niveau, elle n'est pas mesurable et ne peut donc pas être attribuée à un rôle, une équipe ou un système.
Pour rendre l'ambition mesurable, il faut d'abord la décomposer en couches : une vision (pourquoi la qualité compte maintenant), un vision state (à quoi ressemble l'organisation dans quelques années), une target (le niveau concret à atteindre au cours de la période à venir) et un target state (ce qui fonctionne alors réellement différemment dans le processus quotidien). Ce n'est qu'à ce dernier niveau que devient visible ce que l'organisation doit être capable de faire pour y parvenir.
Augmenter la qualité signifie aujourd'hui autre chose qu'il y a dix ans, car une partie du travail de contrôle n'est plus par définition un travail humain. Dans le contrôle de la qualité, trois types de travail se mêlent :
Dans une entreprise, la première catégorie a déjà largement été déplacée, les contrôleurs qualité s'occupant surtout de la deuxième catégorie. Dans une autre entreprise, chaque règle est encore contrôlée manuellement, non pas parce que c'est plus rapide ou meilleur, mais parce que personne n'a déterminé quelle partie du travail peut réellement être déplacée et quelle partie doit rester, pour d'autres raisons, entre les mains de personnes. Cette différence tient rarement à la technologie. Elle tient au fait que l'organisation connaisse ou non son propre travail de qualité : quelles étapes, avec quelles données, selon quelle règle.
Avant que le travail de qualité puisse évoluer, une organisation doit pouvoir démontrer certaines choses sur plusieurs dimensions : des normes de qualité claires, des données traçables sur l'origine des écarts, un processus consigné plutôt que gardé dans les têtes, des droits de décision précisant qui peut approuver un écart, et un contrôle capable d'expliquer pourquoi quelque chose a été rejeté. Sans cette base, « augmenter la qualité » reste une intention plutôt qu'un target state.
Ces huit dimensions constituent ensemble la préparation de l'organisation. Là où l'organisation est déjà avancée sur une dimension — par exemple la consignation des normes —, elle peut à peine se prononcer sur une autre, comme la traçabilité des données. Cette dispersion explique précisément pourquoi une affirmation générale comme « nous sommes prêts » ne dit pas grand-chose.
Entre l'ambition et l'exécution se trouvent cinq moments où l'organisation doit se demander si elle peut réellement avancer : la norme est-elle suffisamment précise, les données sont-elles suffisamment fiables, le droit de décision est-il attribué, le contrôle est-il en place, et existe-t-il un moyen de revenir en arrière si quelque chose ne fonctionne pas. Chaque gate qui est sautée revient plus tard sous forme de problème que personne n'avait vu venir — le plus souvent sous la forme d'un incident de qualité qui aurait pu être évité si le rôle responsable de cela avait déjà été désigné.
Une ambition de qualité ne se traduit pas automatiquement en organigramme. Qui évalue un écart que le système ne peut pas classer ? Qui est responsable de la norme elle-même, indépendamment du contrôle de son respect ? Qui peut laisser passer un écart de qualité, et sous quelle condition ? Ces questions rejoignent celles qui se posent également concernant la réduction de la dépendance envers un petit nombre de personnes clés — une qualité qui ne réside que dans la tête de deux personnes expérimentées n'est par définition pas mesurable au niveau de l'organisation.
L'ambition est réussie dès que vous pouvez démontrer trois choses : un target state atteint sur un point de mesure convenu à l'avance, des rôles qui décident réellement des écarts au lieu de se contenter de les enregistrer, et une capacité libérée qui s'est visiblement déplacée du travail de contrôle répétitif vers l'établissement et l'ajustement des normes. Ce dernier point touche à la question de savoir comment une organisation croît sans recruter de personnel supplémentaire, car les heures libérées dans le travail de qualité peuvent être réaffectées ailleurs sans augmentation des effectifs. Quel travail cela concerne dans votre organisation, et si la décision à ce sujet relève de vos propres obligations légales en matière de décisions relatives au personnel, cela relève de l'organisation elle-même ; ce texte ne fait pas cet arbitrage à votre place.
L'ambition est souvent formulée de manière trop large pour la période dans laquelle elle doit être atteinte. « Augmenter la qualité » en un an peut être irréalisable si les données sous-jacentes ne sont pas encore traçables ; un phasage est alors nécessaire avant que le target state devienne réaliste. Il arrive aussi que l'ambition soit détachée de la vision plus large de l'entreprise, alors qu'il est justement utile de d'abord rendre la vision elle-même mesurable avant qu'une ambition partielle comme la qualité n'y trouve sa place. Et qui souhaite augmenter la qualité sur un nouveau marché ou un nouveau segment ferait bien d'examiner quelles autres capabilities l'entrée sur un nouveau marché exige, car la norme de qualité y est rarement identique à la norme existante.
La question sous-jacente — quelle partie du travail de qualité dans votre entreprise peut réellement être reprise par l'IA, quelle partie nécessite un contrôle et quelle partie reste un travail humain — trouve sa réponse tâche par tâche grâce au scan de travail de FTE TO AI. Qui souhaite d'abord savoir où se situe l'organisation sur les huit dimensions peut effectuer le contrôle de préparation gratuit : huit questions courtes, une par dimension, avec un aperçu de vos points forts et de vos points les moins avancés. Le test d'ambition complet, avec les quatre couches et les cinq confidence gates en détail, est en cours d'élaboration.
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