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Proposition d'un modèle intégré temps/coût/qualité sous incertitude en planification de projet

Binbin, Guan (2006). Proposition d'un modèle intégré temps/coût/qualité sous incertitude en planification de projet. Mémoire. Rimouski, Québec, Université du Québec à Rimouski, Unité départementale des sciences de la gestion du campus de Rimouski, 94 p.

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Résumé

RÉSUMÉ : L'environnement d'affaires des organi sations est auj ourd'hui fortement incertain et les organi sations vivent une pression croi ssante pour améliorer la qualité, la valeur de leurs pri ses de décision à tous les ni veaux et, en particulier, au ni veau de leurs projets car c'est au travers des projets que l'organi sati on s'assure d'être réacti ve envers son enviro nnement. En gesti on de projet, une des principales approches déve loppées pour répondre à cette préoccupation est la gestion des ri sques (Ri sk Management). Une autre approche importante, utili sée dans l'analyse intégrée, a priori, du temps et du coût du proj et, est celle de l'Analyse de la Valeur Acquise ou EVM (Earned Value Management). Plus récemment, et afin de contrôler la quali té tout au long du cyc le de vie du projet, Paquin , Couillard et Ferrand (2000) ont proposé la méthode de la qualité acqui se ou EQM (Earned Quality Method). Ces approches contribuent ensemble à la pelfo rmance des projets et, en retour, à la performance des programmes, des portefeuilles de projets et fin alement à l'organi sation . En fait, ces approches fourni ssent des informations de gesti on pour aider le gesti onnaire de projet à prévoir les résultats futurs du projet en terme de qualité, de temps et de coût et permettent ainsi au gesti onnaire de projet de prendre des décisions et des actions sur des bases plu s solides. Cependant, les résultats futurs d' un projet sont généralement affectés par l'incertitude et la gestion du risque est alors utile pour aborder ces incertitudes qui , quand elles se sont produites, pourraient avoir un effet sur les objectifs de projet en terme de temps/coût/qualité. Ainsi, l'incertitude, qui pourrait se transformer en ri sque pOUf les objectifs du projet, est considérée comme une méta-vari able. Qualité % Incertitude Temps ?l ~coût Généralement, la gestion des risques, la gesti on de qu alité, la gestion de l'éc héancier du projet comme la gestio n des coûts sont traitées en tant que processus indépendants mais récemment, que lques rares papiers (Hill son, 200 ; Paquin, Couillard et Ferrand , 2000) se sont intéressés à l'intégrati on de ces approches afin de créer une synergie sur la performance des projets. Ce mé moire se situe dans cette tendance et propose un cadre général qui peut être mi s en application pour comb iner EVM , EQM et RM de manière à maximi ser l'atteinte des objectifs (temps/coût/qualité) durant la phase de planification des projets. Après une présentation des techniques d 'estimati on de l'incertitude et des outil s de gestion des ri sques discrets en planification de projet, de l'analyse de la valeur gagnée (EVM) comme de la qu alité gagnée (EQM), le modèle intégré temps/coût/qualité en situation d ' incertitude est présenté et illustré à partir d ' un exemple didactique. L 'incertitude est un terme utili sé dans un grand nombre de do maines (philosophie, stati stiques, sc iences écono miques, fin ances, assurance, psychologie, .. ) et s'applique aux prév isions d 'événements futurs. E lle représente le fossé informationne l entre ce qu ' il faut pour estimer des résultats futurs et l'information que possède déjà le décideur. E n 192 1, Frank Kni ght a établi une di stinctio n entre le ri sque et l'inceltitude. Le ri sque est défini comme une incertitude pour laquelle une probabilité peut être calculée (avec des données hi storiques par exemple) ou au moin s être estimée (en fa isant des scénari os de projection) mathématique ment. Forme llement, ri sque = (la probabilité qu'un certain événement se produit)* (les conséquences s' il se produit). L'incertitude concerne, par opposition à la notion du ri sque, des événements non stati stiques, qui sont essentie llement uniques ou considérés comme te ls. Ces événements uniques peuvent être considérés comme des opportunités pour le chef de projet et on pourrait proposer cette équation fo rme lle: Incertitude = ri sque + opportunités. Auj ourd'hui , les mathé maticiens modéli sent l'incertitude en emplo yant non seulement la théori e des probabilités, mais aussi la théori e d'évidence de Dempster-S hafer, la théo ri e des ensembles fl ous ou encore celle des interva lles. En gesti on de projet, et en particulier en pl anification de projet, nous pouvons distinguer plusieurs approches pour traiter l'incertitude ou la mauvaise estimation des durées des acti vités d ' un proj et (Herroe len et Leus, 2005) : la planification stochas tique, planification fl oue, la planification réacti ve et la planificatio n proacti ve ou robu ste. La pl anification de projet stochastique vise à ordonnancer les activités d ' un projet avec des durées incerta ines de manière à réduire au minimum la durée espérée du projet. Cet aspect a été abordé dans l'approche PERT (M alcolm, Rosenboom, C lark, Fazar, 1959) et on retrouve une littérature abondante au sujet du PERT probabili ste. Les avocats de la théorie des ensembles fl ous défendent l' idée que les di stributions de probabilité des durées des acti vités d ' un projet ne peuvent être connues à cause du manque de données hi sto riques et qu ' alors les durées d'acti vité doivent être estimées par des experts humains, c'est- à-dire avec à base de jugements qui sont vagues et imprécis. Dans ces situations, qui impliquent de l'imprécisio n plutôt que de l'incertitude, il est alors recommandé d ' utili ser des nombres fl ous pour modé li ser les durées des acti vités (S lowin sky et Hapke, 2000), plutôt que de reco urir à des vari ables stochastiques. Ain si, au lieu d ' utiliser des di stributi ons de probabilité, on recourt à des fo nction s de vraisemblance basées sur la théori e des poss ibilités. Récemment, Dubois et autres. (2005) ont utilisé la forme la plus simple de représentati on de l' incertitude rel ati ve à la durée des acti vités d ' un projet, à savoir un intervalle de valeur pour estimer la durée des acti vités incertaines. Ass igner un certain interva lle de te mps à la durée d'une acti vité signifie que la durée rée lle de cette activité prendra une des va leurs de cet intervalle, mais il n'est pas poss ible actue llement de prévoir laque lle. La planification réacti ve n'essaye pas de traiter a priori l'incertitude, soit dans la planification initia le, ma is consiste à mettre à jour ou à re-optimi ser la pl anifi cati on initiale qu and un événement in attendu se produit (Sabuncuoglu et Bay iz, 2000, Vie ira et autres., 2003). La derniè re approc he, qui gagne en popul arité parmi des praticiens de gestion de projet, est celle re lati ve à la méth ode de la chaîne critique (Goldratt, 1997) et se rappo rte à ce que l'on appe lle la planification proacti ve. E n fa it, pour aborder l'incertitude, un e approche d'in sertion de durée tampon est employée. Cette approche est nouvelle en planification de projet mais certain s auteurs ont déjà noté certaines simplifications exagérées dans cette méth ode (Herroe len et autres. 200 1 ; Herroelen à A I 2002, Giard, 2003). Ce type d'incertitude, se rapportant à la mauvaise estimation des durées des acti vités d' un projet, est généralement considéré en planification de projet grâce au recours de la méthode Monte Carl o. La simulation de M onte Carl o est la technique la plus utili sée pour tenir compte de la vari abilité des paramètres incertains dans l'estimati on des coûts ou des durées des acti vités et est généralement employée pour estimer la criticité des différentes activités, des différents chemins du réseau de projet mai s aussi pour estimer la di stribution de probabilité de la durée totale du projet. E n gestion de projet, nou s abordons généralement un autre type de ri sques, à savoir les ri sques discrets. Géné rale ment, les risques di screts sont abordés au moyen de pl ans de contingence et en recourant à des techniques comme celle des branchements conditionne ls et probabilistes (Hulett et Hillson, 2005) ou du GERT (Pristker et Happ, 1966). Dans le cadre de notre mémoire, ces deux types de risques (d 'estimation et di scret) et leur conséquences sur les objectifs (temps/coû t/qualité) du projet seront considérés. Bien évidemment, pour atteindre cet objectif, il faut être en mesure dans le cas certain d' intégrer les fac teurs temps, coût et qualité. Pour ce faire, nous allons recourir à l'EVM et l' EQM. L'analyse de la va leur acqui se (EVM), à partir d' une structuration du proj et au moyen d'une structure de frac tionnement du travail ou WBS (Work Breakdown Structure) et de la planification initia le du projet, procède à une analyse temps/coût du projet et permet de calculer des indices de pelformance du projet en terme de temps comme de coût. Les écarts de coûts ou de temps évalués à un moment (t) permettent également au gestionnaire de projet de prendre des act ions correcti ves afin de sati sfaire au mieux les objectifs de temps et de coût qu ' il s'était fixé. La méthode de la qualité acqui se (EQM) nécessite, quant à elle, une relation entre le WBS et le QBS (Quality Breakdown Structure) ou structure de fractionnement de la qualité et d'avoir en main la planification initiale du projet. Cette méthode fournit alors une mes ure au temps (t) de l' écart de qualité en rapport avec la planification initia le et ainsi permet au gestio nnaire de proj et de prendre des actions correctives. OEality 1 AtiliblItt' 1 1 Attribute9 Ainsi, il semble intéressant d'intégrer l'EVM et l'EQM pour estimer la performance d' un projet dans une perspecti ve tridimensionnelle: le budget, l'échéancier et la qualité et d' utili ser cette information pour le sui vi et le contrôle de la performance du projet d'une façon intégrée comme illustrée par la figure suivante. QuaJity Planned / ~~~~__ ______________~ ______~ cost Maintenant, en présence d'incertitude dan s l'estimation des durées des activités du projet et des ri sques di screts du projet, cette intégration dev ient plus complexe mai s non infaisable. Nous proposons, dan s ce mémoire, un modèle général temps/coût/qualité en situation d' incertitude reposant sur une modéli sation du risque au niveau de la planification du projet par le recours à des plans de contingence intégrés à la planification initiale et par une utilisati on combinée de l'EVM et de l'EQM pour la mesure multidimensionnelle de la performance du projet. Ain si, dans une analyse a priori (étape de pl anification), notre modèle peut être employé par le gestionnaire de projet pour visuali ser les différents scénarios pour le projet compte tenu des ri sques di screts comme des incertitudes dans l'estimation des durées des acti vités. Il permet au gesti onnaire de proj et de focali ser son attention sur un ou des scénarios possibles et de choisir une planification de base en terme d 'échéanc ier, de coût et de qualité pour le projet. Cela permet ain si de faire certains arbitrages entre ces grandes composantes de la perform ance que sont le te mps, le coût et la qualité. 25000 20000 15000 Cl o ~ 10000 5000 100 • • o 2 4 6 8 Time Ce cube de la perform ance de projet peut être vu comme une intégrati on de deux S-courbes re liées (BCWS et PQWS) et qui tiennent compte de l'incertitude (variabilité des durées des ac ti vités du projet) et des ri sques discrets. 120 / - " .'\ l 100 ~ .L' ::--/ 1 20000 - I - - -- - - - - - ,,.......=;:.....,.- -'"-'00}-- ---1 80 ê ~ 60 0 0- 40 20 0 1 Î / r 10 Time 1 î 1 ~ '" ~ 1 15 20 15000 -I-----f--....-,.:r"'--7"'---------i 10000 -1---- - - , - - - - -- -- ----1 5000 -I-----"7L--------------i 10 Time 15 20 L'ellipse à l'ex trémité des courbes représente l'enveloppe, délimitée par les scénarios ex trêmes, de tous les scénarios possibles pour le proj et. Ce modèle constitue donc un outil d'aide à la planification pour le gesti onnaire de projet. Il lui permet d'avoir une vue globale et dynamique des impacts sur le temps, le coût et la qualité de la réali sation de certains ri sques comme des incertitudes dans l'estimation des durées des ac ti vités du projet et ainsi de réagir à des écarts trop importants dans la performance de son projet. Notons que si l'intégration du coût, du temps et de la qualité est souvent di scutée en gesti on de projet, à notre connaissance, notre modèle est le premier qui s'attaque concrètement à cet aspect. Bien év idemment, notre modèle a quelques limites. D'abord, il s'adresse à des projets qui ont un produit final. Cependant, ce n'est pas une contrainte importante parce que l'approche pourrai t néanmoins être adaptée à d'autre type de projet. Une autre limite à notre modèle réside dans la difficulté à obtenir les informations sur les critères de qualité du client. Par ailleurs, comme notre modèle utili se une approche par scénarios pour modéli ser l'incertitude (des ri sques ou incertitude di screts de estimer), une augmentation du nombre de plan s de contingence entraîne une croissance ex ponentielle du nombre de scénarios à considérer. Il serait alors intéressant, dans un travail ultérieur, de développer un algorithme efficace de manière à pouvoir aborder des problèmes de grande taille. A titre de développements futurs, il nous apparaît qu' i 1 serait pertinent de considérer des situations où il est possible d'avoir plus d'information s sur l'incertitude, par exemple, des situations où l'on pourrai t di sposer de probabilités ou de fonctions de vrai semblance. Enfin , il faudrait généraliser ce travail au cas où l'on disposerait, pour chaque plan de contingence, d'une mesure de 'possibilité' comme, par exemple, un interva lle des probabilités. En conclu sion, le modèle proposé fo urnit des info rmations de gestion pour aider le gestionnaire de projet à prévoir les résultats futurs du projet en terme de qualité, de temps et de coût, à arbitrer entre ces différentes facettes de la pelformance, et ainsi donner au gestionnaire de projet une base solide pour ses déc isions et ses actions. ABSTRACT : W ith the development of the tec hnology and economics, the project management gradu all y becomes the focus of the management theOl'y and practice. To stay competiti ve, companies are increas ingly implementing initiati ves to imp rove their project deli very by continuall y reduc ing cycle times, minimizing costs, and controlling quality. These dimensions (quality, time, and cost) are also referred to as the Project Manage ment T ri angle where each side represents a constraint. One side of the triangle cannot be changed without impacting the others. T he time constraint refers to the amount of time ava ilable to complete a project. T he cost con straint refers to the budgeted amount available for the project. The scope constraint refers to what must be done to produce the project's end result. T hese three con straints are often competing constraints: increased scope typicall y means increased time and increased cost, a ti ght time constraint could mean increased costs and reduced scope, and a ti ght budget could mean increased time and reduced scope. The di scipline of project manage ment is about providing the tools and tec hniques that enable the project team (not j ust the project manager) to organi ze their work to meet these constraints. Project Manage ment tries to gain control over these three va ri ables taking account the un certainty inherent to every project situation . It requires skilled people, standardi zed processes, and technology-unified and dri ven by effecti ve proj ect manage ment. Thi s thesis tack le thi s difficul t problem and proposes a general framework, based o n the WBS th at can be implemented to combine earn ed value management, earn ed quality management and risk management in order to ' max imise' the likelihood of achiev ing project objecti ves (ti me/cost/qu al ity).

Type de document: Thèse ou Mémoire (Mémoire)
Directeur de mémoire/thèse: Urli, Bruno
Informations complémentaires: Travail dirigé présenté à l'Université du Québec à Rimouski comme exigence partielle du programme de Maîtrise en gestion de projet. Publié aussi en version papier.
Mots-clés: Gestion Projet Incertitude Risque
Départements et unités départementales: Unités départementales des sciences de la gestion > Gestion de projet (Rimouski et Lévis)
Déposé par: DIUQAR UQAR
Date de dépôt: 24 janv. 2011 15:51
Dernière modification: 03 oct. 2013 13:05
URI: http://semaphore.uqar.ca/id/eprint/294

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