QUELLES APPROCHES ET ATTITUDES MANAGÉRIALES DANS LA COMPLEXITÉ POUR L’EXCELLENCE OPÉRATIONNELLE ?

THESE PROFESSIONNELLE
présentée par
Stéphane THOMAS
Mastère Spécialisé
Excellence Opérationnelle
Promotion 2015/2016
QUELLES APPROCHES ET ATTITUDES
MANAGERIALES DANS LA COMPLEXITE
POUR L’EXCELLENCE OPERATIONNELLE ?
Entreprise
SEB MOULINEX MAYENNE
Tuteur entreprise
Aurélie HOUDIN
Correspondant pédagogique INSA
Jean-Guillaume GOURDON

« Une entreprise dans laquelle il n’y a pas d’ordre est incapable de survivre mais
une entreprise sans désordre est incapable d’évoluer ».
Bernard Nadoulek

REMERCIEMENTS
Cette thèse professionnelle est le rapport d’un travail de recherche réalisé au cours du Mastère
spécialisé Excellence Opérationnelle de l’INSA Rennes.
En préambule, je souhaite adresser tous mes remerciements aux personnes qui m’ont apporté leur
aide et qui ont ainsi contribué à l’élaboration de cette étude.
Tout d’abord je remercie Mr Jean-Guillaume Gourdon qui m’a soutenu pendant l’année de mon
Mastère en m’apportant un regard méthodologique dans la réalisation de la thèse.
Je souhaiterais aussi remercier Mme Aurélie Houdin, responsable Operation Performance SEB à SEB
Moulinex Mayenne et Yves Rouyez, Directeur du site, qui m’ont accordé leur confiance et qui m’ont
permis de grandir à leurs côtés en apprenant chaque jour un peu plus dans le domaine de l’excellence
opérationnelle et sur moi-même.
Je remercie aussi Bertrand Hamel pour ses conseils et son soutien notamment à l’occasion du
remplacement de Mme Houdin ainsi que tous les membres du comité de direction.
Je remercie également tous ceux avec qui j’ai eu l’opportunité de mener des projets Christophe
Blanchard, Jérôme Bourdais, Christophe Xavier, Julien NEEL, Alexis Nouard, Vincent Pommerel, Jean-
François Loiseau, Thomas Barbart, Marc Yangui et Anas Sahla.
Evidemment, je souhaite remercier tous les professeurs et intervenants du mastère qui m’ont permis
d’acquérir de nouvelles connaissances et compétences. Je remercie Mme Sylvie Le Bail pour son
coaching et son accompagnement. Merci à la promotion Liguan avec qui nous avons fait un rêve :
« Grandir ensemble pour construire l’entreprise de demain ».
Enfin, je souhaite remercier plus particulièrement ma femme, Rachel, et mes enfants, Yanis, Candice
et Cassandre, pour leur soutien et leur patience durant cette année mémorable.

SOMMAIRE
REMERCIEMENTS ..................................................................................................................................... 3
SOMMAIRE............................................................................................................................................... 4
I INTRODUCTION................................................................................................................................... 6
II REVUE DE LITTERATURE...................................................................................................................... 9
1 Modèles théoriques de la complexité.....................................................................................................9
1.1 Matrice de certitude et de consensus de Stacey ................................................................................ 9
1.2 Le modèle Cynefin............................................................................................................................. 11
1.3 Synthèse ............................................................................................................................................ 16
2 Les outils de l’excellence opérationnelle face au modèle Cynefin......................................................... 18
2.1 Méthodes traditionnelles.................................................................................................................. 18
2.2 Méthodes Agile ................................................................................................................................. 19
2.3 Lean ................................................................................................................................................... 20
2.4 Théorie des Contraintes (TOC) .......................................................................................................... 21
2.5 Six-Sigma ........................................................................................................................................... 22
2.6 Brainstorming.................................................................................................................................... 23
2.7 Synthèse ............................................................................................................................................ 24
3 Approches d’itération adaptatives........................................................................................................ 25
3.1 Principe.............................................................................................................................................. 25
3.2 Les approches.................................................................................................................................... 26
3.3 Synthèse ............................................................................................................................................ 39
4 Approches organisationnelles et managériales..................................................................................... 41
4.1 Type de travail................................................................................................................................... 42
4.2 L’intelligence collective ..................................................................................................................... 45
4.3 Les 6 règles de Morieux et Tollman pour gérer la complexité .......................................................... 47
4.4 Le « Dual Operating system » de John P. Kotter ............................................................................... 50
5 Conclusion............................................................................................................................................ 53
III EXPERIMENTATIONS ......................................................................................................................... 54
1 Présentation de l’entreprise ................................................................................................................. 55
1.1 Le groupe SEB.................................................................................................................................... 55
1.2 SEB Moulinex Mayenne..................................................................................................................... 56
1.3 OPS, le programme d’amélioration de la performance SEB.............................................................. 59
1.4 Contexte et enjeux de l’étude........................................................................................................... 61
2 Le Co-développement........................................................................................................................... 63
2.1 Enjeux et contexte............................................................................................................................. 63
2.2 Démarche .......................................................................................................................................... 64
2.3 Analyses et Recommandations ......................................................................................................... 66

3 Organisations Responsabilisantes......................................................................................................... 68
3.2 Le lancement du projet ..................................................................................................................... 69
3.3 L’équipe projet .................................................................................................................................. 70
3.4 Les évènements structurants du projet ............................................................................................ 71
3.5 Le déploiement des réseaux.............................................................................................................. 84
3.6 Analyse et recommandations............................................................................................................ 90
4 Déploiement d’une solution de GMAO................................................................................................. 92
4.2 Démarche .......................................................................................................................................... 93
4.3 Analyse et recommandations............................................................................................................ 99
IV CONCLUSION................................................................................................................................... 101
1 L’étude ............................................................................................................................................... 102
2 Mon ressenti ...................................................................................................................................... 104
LISTE DES ABREVIATIONS UTILISEES ..................................................................................................... 105
LISTE DES ILLUSTRATIONS..................................................................................................................... 106
LISTE DES TABLEAUX ............................................................................................................................ 108
BIBLIOGRAPHIE..................................................................................................................................... 109
V ANNEXES......................................................................................................................................... 114
1 Annexe 1 – Modèle des Compétences Managériales .......................................................................... 114
2 Annexe 2 – Plan de montée en compétences...................................................................................... 118
3 Annexe 3 – Canevas Réseaux.............................................................................................................. 121
3.1 Canevas stratégique des changements........................................................................................... 121
3.2 Canevas des améliorations.............................................................................................................. 122
4 Annexe 4 – Flashs Hebdo.................................................................................................................... 123

I INTRODUCTION
L’environnement d’aujourd’hui est celui du changement permanent, changement dont le rythme
s’accélère de plus en plus.
Il y a 15 ans, Google venait à peine de naître, l’IPhone et l’IPad d’Apple n’existaient pas, pas plus que
Facebook ou encore YouTube. Les technologies se développent, les connaissances ne cessent de
s’accumuler, l’environnement se meuble d’objets connectés, les différents systèmes de régulation se
multiplient, la globalisation mélange les cultures et la volonté d’innovation entraine des ruptures et
des changements profonds.
Lors d’une conférence sur l’entreprise du futur, Joël de Rosnay1
parle d’accélération exponentielle de
la complexité de notre environnement. Les progrès réalisés par les hommes dans ce mouvement
permanent de complexification sont accompagnés par l’apparition de problèmes nouveaux, imprévus.
Des phénomènes qui finalement échappent à notre entendement. La maîtrise de notre environnement
s’éloigne à mesure que le progrès avance.
Pour caractériser ce type d’environnement, l’armée américaine a inventé dans les années 1990
l’acronyme VUCA (VICA en français). Il fait référence à quatre caractéristiques, à savoir la volatilité,
l’incertitude, la complexité et l’ambiguïté. Philippe Vallat2
, dans un article intitulé «Sommes-nous aptes
à gérer un monde volatile, incertain, complexe et ambigu (VICA)?», apporte un éclairage sur ces
caractéristiques.
« La volatilité (V) est définie comme la nature et la dynamique du changement. » Ce changement est
non seulement permanent, il s’accélère. La manière de s’y adapter change sans cesse. « Elle provoque
la peur, une aversion au risque et des réactions de repli sur ce qu’on a toujours fait («back to basics»). »
« L’incertitude (I) est définie comme le degré d’imprévisibilité inhérent à une situation ou
événement. » Les entreprises ne sont plus capables de réaliser des prédictions avec certitude à long
terme comme à moyen terme. Les plans à court terme se révèlent rapidement faux obligeant à refaire
une planification. Les changements de rupture sont nombreux. Comprendre les événements devient
de moins en moins facile. « Elle provoque la paralysie par une tendance à investir de manière excessive
et futile dans la collecte et l’analyse de données. »
« La complexité (C) est définie comme le degré de dépendances et d’interactions entre facteurs
multiples. » L’environnement se complexifie à cause de ces changements qui se multiplient. Les causes
et effets ne sont plus linéaires. Le nombre de parties prenantes se multiple. On perd facilement la
compréhension des objectifs, des enjeux, de l’important dans la confusion de notre environnement.
« Elle induit la trivialisation, le désir de trouver un facteur de causalité linéaire unique (le « bouc
émissaire »), des solutions simples qui souvent sont erronées. »
« L’ambigüité (A) est définie comme le degré de diversité d’interprétations que l’on peut faire sur la
base des informations disponibles. » Les phénomènes sont difficiles à comprendre, ils sont souvent
mal interprétés et donc mal appréhendés. « Elle induit le doute, la méfiance, l’hésitation faisant ainsi
obstacle à la prise de décision et au changement. »
1
Joël de Rosnay présente sa vision de l’entreprise du futur lors d’une conférence le 14 Janvier 2016 à Lyon.
Vers Le Futur, Mon Entreprise En 2030 - https://www.youtube.com/watch?v=xxOh4ATAREg
2
Auteur de l’article «Sommes-nous aptes à gérer un monde volatile, incertain, complexe et ambigu (VICA)?»

Dans ce contexte, la conduite des entreprises n’échappe pas à ce mouvement général de
complexification. L’entreprise concentre la complexité du fait même qu’elle se trouve au carrefour de
l’économie, de la technique et du social, des domaines qui sont déjà complexes en soi.
En particulier, elle doit faire face à de multiples contraintes : techniques, législatives, liées à la sécurité,
à la maîtrise de la qualité, à la gestion de l’environnement, au contrôle, à la traçabilité…Des contraintes
qui se renforcent et deviennent de plus en plus fortes, entrainant une augmentation significative des
normes et procédures à respecter, contrôler par de nombreux audits. Toutes ces obligations
occasionnent un surcroit de travail et une perte de temps qui viennent se heurter à une contradiction.
Les enjeux de la compétitivité qui pressent les entreprises à innover et à transformer leur organisation.
Dans ces situations, le changement et l’émergence d’idées nouvelles sont déterminants, aller vite
devient le maître mot.
Apporter une réponse à ces 2 objectifs semble paradoxal. D’un côté il faut être rigoureux, prendre le
temps du contrôle ; de l’autre il faut être créatif et aller vite. Les managers et leurs collaborateurs
souffrent de cette dualité paradoxale de l’entreprise d’aujourd’hui. Ils se sentent coincés par un
système qui les « pressurise » de plus en plus. Pas étonnant alors d’observer une explosion des
modèles de management, une évolution du rapport au travail, une forte incertitude au sein des
organisations.
Pourtant, les méthodes d’organisation et de gestion des entreprises sont basées en grande partie sur
un haut niveau de certitude, sur la standardisation, sur des procédures, sur un management
«command and control»3
dans le cadre des organisations pyramidales. Face aux nouveaux besoins,
d’agir rapidement, de s’adapter à son environnement, aux ruptures technologiques et aux
caractéristiques qu’implique le monde VUCA, les méthodes traditionnelles ne sont pas suffisantes. Un
renouvellement de nos façons de penser l’entreprise, de manager dans la complexité est nécessaire.
Depuis plusieurs années, les démarches d’excellence opérationnelle se développent (SEB, Thalès,
Michelin, Airbus). Elles visent à assurer la compétitivité et l’agilité des entreprises sur leurs marchés.
Reposant sur l’implication des hommes présents sur le terrain, elles recherchent à améliorer sur le
long terme, l’efficacité et la performance de l’entreprise dans sa globalité, tant dans l’exécution des
opérations que dans l’innovation des produits ou des processus. La plupart de ces démarches
s’appuient sur une ou plusieurs approches d’amélioration continue telles que le Lean Management, la
Théorie des Contraintes, les méthodes Agile ou encore le Six Sigma. Chacune d’entre-elles répond à un
objectif différent.
Les approches les plus aptes à naviguer dans la complexité d’un monde VUCA apporteront sans aucun
doute un avantage concurrentiel à l’entreprise.
L’objet de cette recherche est donc de répondre à la question « Quelles approches et attitudes
managériales dans la complexité pour l’excellence opérationnelle ? ».
Pour répondre à cette problématique, une première partie développera l’étude théorique menée à ce
sujet auprès de nombreux auteurs4
. Elle débutera par l’exploration de modèles théoriques afin
d’identifier et de caractériser toutes les types de situations, notamment complexes. Puis nous
confronterons les principaux outils de l’excellence opérationnelle à ces modèles afin d’identifier les
méthodes, le style de management et l’organisation du travail adaptés aux situations complexes.
3
Mode de management efficace pour mettre en œuvre des décisions.
4
Voir la bibliographie utilisée au cours de l’étude

La seconde partie va permettre de confronter les conclusions de notre étude théorique avec différents
projets réalisés ou vécus à SEB Moulinex Mayenne au cours mon année d’alternance. Pour chacun de
ces projets la même démarche sera suivie. Après introduction du contexte et des enjeux du projet, la
démarche utilisée sera détaillée et analysée au travers des réussites et des difficultés rencontrées afin
de formuler un certain nombre de recommandations.
La conclusion portera sur les résultats de l’étude, les perspectives possibles ainsi que mon ressenti.
Pour plus de clarté, la figure 1 schématise le plan de la thèse afin de guider le lecteur tout au long du
mémoire.
Figure 1 - Plan de la thèse

II REVUE DE LITTERATURE
Cette première partie consiste à comprendre ce qu’est la complexité et d’identifier les outils de
l’excellence opérationnelle, le style de management et l’organisation de travail les plus adaptés aux
situations complexes.
Pour ce faire nous étudierons dans un premier temps la matrice de Stacey et le modèle Cynefin afin de
comprendre les caractéristiques des situations complexes et comment il est possible de les distinguer
des autres situations (Simples, Compliquées ou Chaotiques) du quotidien.
Ensuite, nous confronterons les principaux outils de l’excellence opérationnelle au modèle Cynefin afin
de déterminer lesquels sont les plus adaptés aux situations complexes.
De cette confrontation, nous tirons des enseignements sur les outils, les méthodes, les styles de
management et d’organisation du travail en situation complexe.
1 Modèles théoriques de la complexité
1.1 Matrice de certitude et de consensus de Stacey
La matrice de Stacey, créé en 1999, est un modèle visant à aider à faire face à la complexité. Il permet
à l'utilisateur d'identifier les situations selon deux dimensions :
 le degré de certitude et
 le niveau d'accord
La matrice en figure 2 nous guide en proposant une méthode pour choisir les actes de management
appropriés en s’appuyant sur le degré de certitude et le niveau d'accord d’une question donnée.
Ces deux facteurs sont représentés dans le graphique ci-dessous.

Figure 2 - Matrice de certitude et de consensus de Stacey5
L'axe horizontal représente la certitude. Un problème ou une décision est proche de la certitude dès
lors que des liens de cause à effet peuvent être déterminés. Cela est généralement le cas lorsqu'une
question ou une décision est très similaire à ce qui a été fait par le passé. De ce fait, il est possible
d’utiliser ces expériences passées pour prédire le résultat avec un bon degré de certitude. L'autre
extrémité nous éloigne de toute certitude. Ce type de situation est nouveau pour les décideurs. Les
liens de cause à effet ne sont pas clairs, évidents. Les expériences passées ne permettent pas de prédire
les résultats avec certitude.
L'axe vertical représente le degré d’accord sur une question ou une décision au sein d’un groupe, d’une
équipe ou d’une organisation. Le degré d'accord sur ce qui doit être fait est un facteur important dans
la réussite.
Selon le degré de certitude et de consensus, Stacey a défini quatre zones appelées Simple, Compliqué,
Complexe et Chaotique.
La matrice peut ainsi être utilisée dans différentes situations:
 Adopter le bon style de management pour une décision spécifique
 Donner du sens à un ensemble de décisions
 Communiquer pourquoi une approche particulière est appropriée
 Pour essayer d'accroître délibérément l'incertitude ou le désaccord pour pousser le système
au bord du chaos (utilisé lorsque les innovations sont nécessaires).
Pourtant, la matrice ne nous indique pas de quelle manière il faut agir selon le degré de consensus et
de certitude. Le modèle Cynefin s’appuyant sur les mêmes situations va plus loin.
5
Source : http://slideplayer.fr/slide/3308536/, Publié par Melisende Foulon en 2013

1.2 Le modèle Cynefin
S’appuyant sur les travaux de Stacey, Boisot6
et Cilliers7
, Dave Snowden8
a présenté en 2003, le modèle
Cynefin. Ce modèle permet non seulement de comprendre les différents degrés de consensus et de
certitude mais aussi de savoir comme y répondre.
Le nom du modèle, qui se prononce koh-neu-vine, est tiré du galois d’où Snowden est originaire.
Le modèle Cynefin est qualifié de modèle de « sensemaking », c’est-à-dire un modèle qui permet de donner
du sens à l’expérience afin d’aider à comprendre. Pour cela, le modèle identifie les caractéristiques de notre
environnement dans différentes situations.
La connaissance de ces caractéristiques, et donc du contexte dans lequel nous sommes, permet en retour de
mieux comprendre les attitudes à prendre, les décisions et les actions à mettre en œuvre pour obtenir de
meilleures chances de résultat.
Snowden alerte d’ailleurs sur le fait que la prise de décision est souvent vue comme une suite logique,
procédant d’un choix rationnel et est délibérée, alors qu’il n’en est rien.
La logique implique qu’un lien de cause à effet existe, qu’il est toujours possible de la modéliser.
Faire un choix rationnel renvoie à l’idée de maximiser les gains et non à minimiser les pertes. Pourtant, les
comportements sont énormément influencés selon les pertes estimées. D’ailleurs, Dave Snowden indique
que des éléments externes peuvent effacer toute motivation personnelle.
Une prise de décision est délibérée lorsque celle-ci accompagne un objectif et est intentionnelle.
Le modèle Cynefin cherche donc à donner du sens à nos décisions, à aider les décideurs à comprendre où ils
se situent parmi 5 environnements donnés.
Le modèle représenté en Figure 3 s’appuie sur 5 types d’environnements :
 Simple : ce qui est évident et connu
 Compliqué : ce qui est connaissable
 Complexe : ce qui est compréhensible à postériori, mais n’est pas reproductible
 Chaotique : ce qui est incompréhensible
 Et Désordonné : ce dernier type d’environnement regroupe tout ce que nous n’arrivons pas à
correctement identifier, c’est la zone centrale dans le schéma ci-dessous
6
Max Boisot, auteur de «Information Space» (1995).
7
Paul Cilliers, auteur de « Complexity and Postmodernism» (1998)
8
Ex-directeur du Cynefin Center for Organisational Complexity, laboratoire de recherche en gestion des
connaissances qui dépendait d’IBM. Actuel PDG de la société Cognitive Edge.

Figure 3 - Modèle Cynefin de Snowden9
Il est à noter que les frontières de chaque domaine est délibérément présenté de manière flou car il
existe des zones de transition entre chaque comme exposé ci-dessous dans les figures 4 et 5.
Figure 4 - Dynamique Cynefin utilisant le Chaos Figure 5 - Dynamique Cynefin
Un système ou une situation peut se situer majoritairement sur un environnement et présenter une
partie de son enveloppe sur un autre environnement comme représenté figure 6.
9
Source : www.cognitive-edge.com – Dave Snowden

Figure 6 - Exemple de positionnement d’une situation donnée
Mais qu'est-ce que ces différents environnements signifient-ils vraiment ? Qu’est ce qui les
caractérise ? Quelles actions doit-on mettre en œuvre pour obtenir le meilleur résultat ? Quels sont
les dangers lorsque nous évoluons dans chacun de ces environnements ?
Nous allons répondre à ces questions en étudiant chacun des environnements du modèle Cynefin.
1.2.1 Les environnements Simples
Les environnements simples sont dits ordonnés. C’est un environnement prévisible et répétable ou la
relation de cause à effet est claire et évidente pour tout le monde. Dans ce type d’environnement, les
activités sont simples et séquentielles. Les personnes savent à quoi s’attendre et chaque action conduit
à un nombre limité de résultats potentiels, tous prévisibles et connus. La plupart des décisions sont
incontestées parce que tout le monde partage une compréhension commune. Ce contexte pourrait
être appelé le domaine du « connu-connu » (voir la figure 7).
Figure 7 – Qu’est-ce que nous savons ?

C’est un environnement qui appelle la mise en œuvre des meilleures pratiques (répétition de solutions
standards, de procédures, de modes opératoires). Une solution connue permettant d’obtenir le
meilleur résultat possible existe et il n’y a pas de raison à agir autrement. La communication dans ce
type d’environnement est extrêmement faible et les désaccords très rares. Les managers et les
collaborateurs ont tous accès à l’information dont ils ont besoin. Un style de management « command
and control » est généralement préférable.
Dans cet environnement, la démarche proposée est « Prendre conscience – Catégoriser – Répondre»,
soit :
a) percevoir (une problématique)
b) attribuer à une catégorie de ce que je connais et
c) répondre, agir avec une solution connue.
Les activités qui entrent dans ce domaine seraient des garages de réparation d'automobiles, la
restauration rapide, des services administratifs de collectivités ou encore des services de support qui
suivent des scénarios de questions et réponses prescrits pour répondre à des problèmes communs.
Dans de tels environnements, la complaisance et le confort peuvent s’installer rapidement. Les idées
reçues ne sont pas contestées ni remises en cause.
1.2.2 Les environnements Compliqués
C'est le domaine des bonnes pratiques, des méthodes standards avec une approche d’amélioration
continue en vue de les simplifier. Dans cet environnement, la relation de cause à effet peut être
déterminée mais pas par tout le monde. Une certaine expertise est nécessaire pour que cette relation
soit compréhensible ou visible. Il s’agit du domaine des experts. Ainsi, l'analyse des liens de cause à
effet est aussi bonne que la connaissance que l'on dispose du système ou de l'environnement. La
variabilité et l’incertitude augmente dans un environnement compliqué, augmentant ainsi le nombre
potentiel de problèmes, et donc le nombre de bonnes réponses (ou pratiques) possibles. Cet
environnement est associé au connu-inconnu du quadrant de la figure 7 : Nous savons quelles sont les
questions à se poser, mais nous ne connaissons pas les réponses. L’information est généralement
disponible quelque part. Il s’agit essentiellement de la trouver. D’où une nécessité de coopération
entre différents pôle d’expertise.
Dans cet environnement, il n’y a pas de meilleures pratiques mais des bonnes pratiques. De ce fait, à
un problème donné, plusieurs solutions ou réponses sont envisageables, toutes recevables. La
démarche proposée est alors « Prendre conscience – Analyser – Répondre», soit :
a) percevoir (une problématique)
b) analyser de manière à comprendre ce que je ne comprends pas et
c) répondre, agir selon le plan.
Le problème est que les propositions des non-experts peuvent être négligées voire mal considérées.
En effet, les experts, qui détiennent le savoir, sont peu à l’écoute des idées des non-experts qui
viennent remettre en cause leur savoir longuement acquis. Un risque de paralysie est également
possible du fait que plusieurs réponses sont possibles. Les experts ne parviennent alors pas à se mettre
d’accord, à converger vers l’une d’entre elles. Une situation ayant souvent pour origine des
problématiques d’ego.
Pour remédier à de telles situations, il est important d’impliquer des intervenants internes ou externes
pour contester les avis d’experts afin de lutter contre la pensée convenue. Se placer dans un

environnement complexe apporte également de nouvelles perspectives et notamment une plus
grande écoute des non-experts. Il est par ailleurs possible de débloquer des situations d’analyses de
sujets sensibles par l’utilisation d’expérimentations et de jeux encourageant les personnes à penser
au-delà des habitudes et favorisant ainsi un échange dans un contexte sécurisé.
Les environnements compliqués offrent de nombreuses possibilités. Tout d’abord entre le compliqué
et le simple, les transitions sont fréquentes. Il s’effectue par exemple à la suite d’actions d’amélioration
incrémental d’un système dont la maîtrise devient de plus en plus grande. Le passage vers le complexe
ouvre le champ des possibles pour introduire de l’innovation. Bouger du compliqué vers le chaos
(Transition n°8 Figure 4 entrainment breaking) permet d’agir sur les idées reçues des experts dès lors
qu’il devient difficile de détecter les signaux faibles.
1.2.3 Les environnements Complexes
C’est le domaine des pratiques émergentes. Les relations de cause à effet ne peuvent pas être
déterminées à l’avance, mais a postériori. Dans cet environnement, « le tout est supérieur à la somme
de ses parties », la pensée systémique y a toute sa place. Les expériences du passé ne permettent pas
de déterminer ce qui va se passer. C’est à dire qu’en reproduisant les conditions du passé, on ne va
pas nécessairement aboutir aux mêmes résultats. Les groupes de personnes, les équipes projets, toute
entité organisationnelle, quel que soit sa taille, sont typiquement des systèmes complexes. Cet
environnement est associé au inconnus-connus du quadrant de la figure 7.
Quel que soit le temps passé à analyser, on ne peut pas trouver les bonnes réponses. Par conséquent,
de nouvelles approches doivent être adoptées. La démarche proposée est alors « Sonder – Prendre
conscience - Répondre », soit :
a) expérimenter, dans le but de
b) générer du feedback et donc du savoir et
c) répondre, définir les étapes suivantes sur la base du savoir généré.
Cette démarche est à répéter jusqu'à ce que la problématique devienne compliquée. C'est le domaine
des pratiques émergentes : plutôt qu'appliquer une quelconque méthode standard, la méthode de
clarification du problème et d'élaboration d'une solution est construite en même temps que le
problème est abordé. Ici, se perdre dans l'analyse, en cherchant par exemple des informations
complémentaires afin de prendre une « bonne décision », est contreproductif, car chronophage et
d'une aide insuffisante. Dans ce cadre, la communication et l’interaction (le partage des points de vue
par exemple) deviennent fondamentales pour capter les informations nécessaires à une réaction
rapide. Du fait que davantage d’expérimentations sont nécessaires pour dégager des tendances et
identifier les actions à mener, la tolérance à l’échec est indispensable. Ici, l’échec devient même
nécessaire pour apprendre et donc rentrer dans un processus d’amélioration continue.
Dans ce type environnement où l’inconnu prédomine, les personnes ne sont pas naturellement à l’aise.
La tentation est forte de vouloir retomber dans le mode « command & control » pour réduire notre
incertitude et se donner un sens de sécurité. Hors une telle tentation a pour effet d’introduire deux
risques :
 Celui d’écarter toute capacité d’innovation en ne laissant pas émerger de nouveaux modèles
par l’exploitation de nouvelles opportunités
 Celui de réduire faussement la complexité afin d’aller plus vite dans les techniques de
résolution de problème

L’environnement complexe est aujourd’hui très présent. C’est l’univers de l’innovation, de la créativité
et des opportunités. C’est dans ce domaine qu’apparaissent les nouvelles méthodes, les produits et
les modèles d’affaires innovants ou encore les innovations technologiques de rupture.
Après de multiples expériences dans le complexe, il est possible de naviguer vers le compliqué pour
exploiter un apprentissage (Transition n°4 et 5 Figure 5, Just-in-time transfert ou exploration).
L’exploration du chaos par un aller-retour bref (c’est la convergence-divergence) permet d’accentuer
encore plus la recherche d’innovation.
1.2.4 Les environnements Chaotiques
L’environnement chaotique est un environnement imprévisible. Exemple : Fukushima. L'objectif est de
limiter les dégâts et de déplacer la situation dans les autres domaines du modèle Cynefin. Les relations
de cause à effet ne sont pas perceptibles a priori tout comme a posteriori. Ces relations changent
constamment sans qu’il ne soit possible de déterminer un modèle. C’est le domaine de l’inconnu où
les turbulences sont grandes. Un petit changement peut avoir des conséquences considérables. Cet
environnement est associé au inconnus-inconnus du quadrant de la figure 7.
Dans le chaotique, il n’y a pas de bonne réponse. L’objectif est de réagir au plus vite en prenant des
décisions immédiatement dans un contexte de grandes tensions. Dans de telles situations, le temps
pour la réflexion n’existe pas. L’approche directive est préconisée pour rétablir l’autorité (on parle
d’imposition, Transition n°2 Figure 5). Pour répondre au plus vite à une situation imprévisible, la prise
de décision doit se faire au plus proche de la situation donnée. Le principe de subsidiarité prend alors
tout son sens.
Dans tous les cas, l’objectif est de faire évoluer la situation du chaos vers la complexité par la démarche
« Agir – Prendre conscience – Répondre», soit :
a) agir,
b) évaluer les résultats de l'action pour identifier où est la stabilité et apprendre et
c) définir les étapes suivantes sur la base des effets observés et du savoir généré.
C'est le domaine des nouvelles pratiques, de l'innovation.
Le problème de ces situations chaotiques est qu’elles favorisent l’apparition de héros et incitent à des
comportements directifs. Dès lors la stabilité retrouvée, il est bon d’être vigilant au fait de ne pas
maintenir ces comportements. La transition vers le chaotique est facile. Une telle transition peut
induire une perte de contrôle mais aussi une opportunité d’innovation lorsque celle-ci est recherchée.
Les transitions vers le chaotique représentent des opportunités d’innovation. Les transitions du
chaotique vers le complexe permet l’émergence de nouvelles pratiques. En poursuivant vers le
compliqué pour les plus prometteuses il est possible de transformer l’innovation afin de capitaliser.
1.2.5 Le Désordre
Au centre du modèle se trouve le désordre. Dans cette situation, Snowden préconise d’agir
différemment en se fiant à ses préférences et à son expérience pour prendre des décisions.
1.3 Synthèse
Le modèle Cynefin offre une nouvelle façon de voir les choses:

 Les frontières entre simple, compliquée, complexe et chaotique sont confuses. Par
conséquent, les changements de l’environnement de l’entreprise ou des modifications
internes peuvent déplacer une organisation ou une équipe d'un domaine à un autre sans en
avoir conscience, si les managers n’y prennent pas garde.
 Un système peut appartenir simultanément à plusieurs domaines. Par exemple, une entreprise
manufacturière peut avoir son service de production dans le domaine compliqué alors que son
service Commercial et Marketing peut être dans le domaine complexe (voire, dans les
conditions économiques existantes en 2011, au bord du chaos).
 La relation entre les domaines met en évidence comment il est facile pour une organisation de
glisser d'un domaine à l’autre, sans le remarquer.
 La frontière entre le compliqué et le complexe est moins extrême que la frontière entre le
simple et le chaotique. Par conséquent, une équipe managériale qui ne parvient pas à
reconnaître un changement de domaine du compliqué au complexe, bien que problématique,
sera moins catastrophique que l'incapacité à reconnaître un changement de simple à
chaotique. Mais tous les domaines sont directement exposés à la zone de désordre, ce qui
incite les managers à accroitre leur faculté à déterminer les relations entre un système et son
environnement externe.
 Les domaines simples et compliqués supposent un univers ordonné, où les relations et de
cause à effet sont perceptibles, et les bonnes réponses peuvent être déterminées en fonction
des faits.
 Les domaines complexes et chaotiques ne sont pas ordonnés, ce qui signifie qu'il n'y a pas de
lien apparent entre la cause et l'effet. Cela ne signifie pas qu’il n’y a pas de lien de cause à
effet, seulement que ce n'est pas évident. Alors que la partie ordonnée du modèle (simple et
compliqué) peut être gérée sur la base des faits, la partie non ordonnée exige l'intuition et la
reconnaissance de modèles connues. Par conséquent, les outils et les méthodes qui
fonctionnent bien dans les domaines simples et compliqués ont tendance à être moins
efficaces (ou totalement inefficaces) dans les domaines complexes et chaotiques.
Pour Snowden, il n’y a pas d’approche universelle. Selon les environnements dans lesquels on peut se
trouver, les outils et approches managériales sont différentes. En connaissant les caractéristiques des
différents environnements, il est plus facile de choisir les méthodes et les outils adaptés, et les
meilleurs styles de management et de prises de décision.
Quelles démarches et attitudes aidantes dans la complexité ? Quels sont les méthodes et outils, et,
plus important encore, les postures de leadership, individuelles comme collectives à appliquer?

2 Les outils de l’excellence opérationnelle face au modèle
Cynefin
Nous allons faire usage du modèle Cynefin de Dave Snowden afin de comprendre quels
environnements sont adaptés à chacune des principaux outils de l’excellence opérationnelle présentés
ci-dessous.
Traditionnelle Agile Lean Théorie des
Contraintes
Six Sigma
Objectif Livrer dans les
délais selon le
budget alloué
Livrer de la valeur
ajoutée
rapidement et
régulièrement
Maximiser le flux
de valeur
Maximiser le
« Throughput »
Maximiser la
qualité et la
prévision
Exemple Prince2, PMBOK,
CMMI, ISO 9001
Scrum, Lean
Startup
Toyota Production
System, Kanban,
Kanban IT, Value
Stream Mapping,
SMED, 5S
Théorie des
Contraintes,
Valeur Ajoutée
Globale, Chaîne
Critique, DBR
6-Sigma, TQM,
DMAIC, Maîtrise
Statistique des
Procédés
2.1 Méthodes traditionnelles
Les méthodes d’améliorations traditionnelles visent principalement à maîtriser sur chacun des projets
le périmètre, les délais et le budget. La qualité joue bien évidemment un rôle essentiel mais ne joue
pas un rôle fondamental : la solution doit être d'une qualité suffisante tant que le projet livre le
périmètre attendu, dans les délais et le budget.
Les principales faiblesses de ces approches sont de deux ordres.
Tout d’abord, elles font l'hypothèse qu’il est possible de connaître dès le début du projet le périmètre
exact, les délais qu'il faudra pour livrer et le budget requis. Cette hypothèse est aujourd’hui difficile à
imaginer dans un monde VUCA.

Moins d’éléments sont connus au début du projet tandis que nos connaissances augmentent au fur et
à mesure que nous progressons. Alors que le projet progresse, les hypothèses non valides sur le
périmètre attendu, les délais et le budget peuvent entraver les progrès. Il devient plus important de
«coller au budget» que d'offrir la meilleure solution et le contrôle des changements devient un gros
problème.
Ensuite, elles encouragent la création d’un plan détaillé de tâches à mener jusqu’à la fin du projet. Ce
type de planification conduit à de longs projets où les efforts de planification initiaux sont coûteux.
Ces approches traditionnelles lourdes installent des processus de contrôle « bureaucratique » et ont
tendance à conduire à définir de nombreux rôles au sein de l’organisation. Ce faisant, le travail est
divisé et géré en différentes spécialités fonctionnelles.
La planification occupe une large part des activités de début du projet, avec notamment une attention
particulière à l’élaboration d’un plan de gestion projet et aux estimations. En théorie, les plans sont
continuellement mis à jour et ajustés selon les aléas rencontrés au cours du projet. Les changements
sont gérés et contrôlés avec rigueur. Mais en pratique, cela représente une somme de travail
conséquente et donc coûteuse, voire douloureuse pour un grand projet.
En termes Cynefin, les méthodes traditionnelles sont adaptées aux domaines simples ou compliqués
où la prévisibilité est élevée. Compte tenu des coûts extrêmement élevés de changement, les
méthodes traditionnelles sont inadaptées aux situations complexes ou chaotiques.
2.2 Méthodes Agile
Les méthodes Agiles suivent une approche différente. Elles privilégient des livraisons incrémentales et
itératives.
L’objectif est de livrer une solution partielle ou complète rapidement et régulièrement. L’aspect itératif
induit un mécanisme de feedback régulier facilitant l'apprentissage. L’idée étant de solliciter un retour
des utilisateurs et/ou des clients afin d’apprendre rapidement sur leurs besoins.
Dans ce modèle, le périmètre, les délais et le budget sont mis au second plan au profit de la création
de valeur ajoutée. La philosophie est de livrer à plusieurs reprises la plus grande valeur possible.
Les effets des méthodes Agile sont de maximiser l'apprentissage, d’augmenter les certitudes et de
réduire significativement les risques en fournissant des éléments de la solution finale au plus tôt dans
le processus.
En dehors des coûts en termes de ressources matérielles, les coûts inhérents à une équipe agile sont
relativement prévisibles et impliquent principalement les effectifs. Au fil du temps, les équipes
atteignent une capacité de livraison (vélocité) qui permet de prédire combien de valeur10
peut être
livrée et pour quand.
La solution finale devient plus simple, plus facile et moins chère que l’approche traditionnelle, qui
implique de planifier précisément, parce qu'elle évolue tout au long du processus par des rétroactions
régulières.
A leur début, toute équipe Agile rencontre des difficultés à mesurer le temps et le budget nécessaire
à livrer une solution, encore moins de dire à quoi elle va ressembler. Au fur et à mesure qu’une équipe
10
Dans la méthode SCRUM, la valeur est exprimée en scénarios utilisateurs (ou « user story »).

gagne de l’expérience, les estimations de délais, de budget et d’imagination de la solution deviennent
progressivement plus faciles à établir et précises à évaluer.
Aucune méthode n’est en mesure de «garantir» la livraison d'une solution spécifique à une date
donnée et dans un budget précis dans la mesure où l’avenir est turbulent et incertain. Ceci est d’autant
plus vrai dès lors que des changements de comportements des utilisateurs sont attendus (par exemple
dans le cadre de projet de déploiement d’un ERP11
). Pourtant, en planifiant tout à l’avance, il s’agit
bien de cette voie que les méthodes traditionnelles cherchent à suivre ; une voie que les méthodes
agiles cherchent de leur côté à éviter explicitement.
Les approches Agiles les plus courantes ont été développées pour les équipes informatiques (SCRUM,
LEAN STARTUP). Elles ne se préoccupent pas des besoins allant au-delà du produit ou service
considéré.
Dans le cadre du modèle Cynefin, les approches Agile sont bien adaptées à des systèmes compliqués,
mais surtout complexes voire chaotiques. L'utilisation d’itération courte permet des changements de
direction et facilite la conduite du changement des utilisateurs par le biais des démonstrations
réalisées à la fin de chaque itération. Cependant, ces approches dépendent encore fortement d’une
estimation à l’avance des tâches (telles que de nombreuses implémentations dans le monde réel de
Scrum par le biais des scénarios utilisateurs du carnet de produit) et donc restent sensibles lorsque les
relations de cause à effet sont imprévisibles.
2.3 Lean
Le Lean a pour origine la production manufacturière, l'exemple classique étant le système de
production Toyota (TPS). Des décennies d'optimisation des chaînes de montage ont conduit à une
famille d'outils et d'approches qui visent à réduire les gaspillages et d'optimiser le flux de
transformation des produits. Ce flux étant à distinguer du flux de travail des travailleurs. Le produit
doit subir idéalement un flux continu de transformation. Dans cette philosophie, ce n'est le travailleur
qui doit fournir un flux continu de travail.
Aujourd'hui, les méthodes Lean sont de plus en plus appliquées au développement de produits et à la
prestation de services.
Le Lean n’utilise ni une approche fondée sur la planification (comme la gestion traditionnelle), ni une
approche itérative (comme l’Agile). Au contraire, il considère tout le travail comme un flux continu de
tâches en passant par une série d'étapes. L'objectif est d'optimiser ce flux afin que le travail de
transformation puisse se dérouler aussi bien que possible.
Les deux méthodes de gestion traditionnelles et agiles sont normalement basées sur un flux poussé.
C’est à dire qu’avant de commencer un projet ou une itération, les équipes s’accordent sur une liste
d'éléments de travail qu'ils visent à livrer. Par contre, le Lean est une approche basée sur un flux tiré.
Tous les éléments de travail ou pièce à fabriquer sont prioritaires et quand une tâche est terminée,
l'équipe tire le prochain élément de la liste ou la prochaine pièce.
Les méthodes Lean comportent des outils de représentation de la chaine de valeur telle que la Value
Stream Mapping, une cartographie du flux physique et du flux d’information associé. Ces cartographies
11
ERP signifie « Enterprise Resource Planning », signifiant littéralement en anglais « planification des ressources
de l'entreprise »

permettent de partager la même représentation d’un processus, d’identifier les gaspillages et les
opportunités d’amélioration.
Cette méthode permet à l’ensemble des acteurs de prendre conscience des contraintes en amont et
en aval du processus. La prise de conscience facilite ensuite la mise en œuvre des actions
d’amélioration.
Le principal objectif d’amélioration du Lean est l’élimination des gaspillages sous toutes leurs formes.
La livraison de non-valeur ajoutée (fonctionnalité inutile ou mal comprise), les files d’attente, la
surproduction etc…
Les équipes Lean travaillent pour identifier les problèmes dans le flux et éliminer progressivement les
gaspillages. Ils utilisent des outils tels que les limites des encours (Work-In-Process) pour gérer le flux.
En informatique, le KANBAN IT est une méthode répandue allant en ce sens.
L'utilisation de techniques de management visuel permet de mesurer l’efficacité des actions
d’amélioration sur le flux. Le temps de cycle, le temps de traversé (ou Leadtime) ainsi que le
pourcentage de « bon du premier coup12
» constituent des indicateurs types de pilotage de
l’amélioration continue. Cette approche visuelle n’est pas spécifique au Lean, mais est beaucoup plus
présente que dans d'autres méthodes.
L’avantage du Lean est sa capacité à cartographier le flux et permettre son amélioration continue. Elle
requiert des équipes une discipline dans la mesure de leur performance en vue d’une amélioration
quotidienne.
Une des faiblesses du Lean est qu'il suppose que l'ensemble du système (de travail) soit prévisible. En
référence au modèle Cynefin, Lean suppose que les processus soient simples ou compliqués et peuvent
être modélisés comme des flux relativement simples. La Value Stream Mapping en est un exemple, car
elle présente une approximation du flux, globalement vraie et utile en termes de représentation
visuelle, mais elle peut être un piège si la dimension commerciale est fluctuante ou turbulente,
typiquement en raison de la saisonnalité, d’épisodes météorologique…
Les équipes fonctionnant dans un environnement chaotique ou complexe peuvent trouver les outils
Lean inefficaces parce que le passé ne préjuge pas de l'avenir, ce qui entrave les efforts d'amélioration.
Pour être juste, cela est également vrai des méthodes de gestion traditionnelles et agiles, mais dans le
cas des méthodes Agiles, le travail itératif peut mieux faire face aux environnements complexes et
émergents parce que l'objectif de chaque itération permet de réajuster la direction du projet de
manière significative.
2.4 Théorie des Contraintes (TOC)
Dans la recherche de l'amélioration des flux, la Théorie des Contraintes (TOC13
) est incontournable. Le
principal but de la TOC est de maximiser le débit afin de maximiser la performance de l'entreprise et
donc mieux servir ses objectifs.
La TOC, aussi appelée management par les contraintes, fut introduite et développée par Eliyahu M.
Goldratt dans « Le but ». Dans cet ouvrage, Goldratt, diplômé en sciences et philosophie, expose
l'importance d'identifier les contraintes qui étranglent les flux et perturbent la régularité.
12
La capacité de « Bon du premier coup » mesure la capacité d’un processus à donner le bon résultat sans
retouche et sans retard.
13
TOC est l’acronyme de Theory Of Constraints (Théorie des contraintes en anglais)

La définition officielle de la TOC contenue dans le dictionnaire TOCICO (Theory Of Constraints
International Certification Organization) est la suivante : « une philosophie de management holistique
développée par le Dr. Eliyahu M. Goldratt basée sur un principe : les systèmes complexes présentent
une simplicité inhérente. C’est-à-dire qu’à un moment donné, un très petit nombre de variables (peut-
être une seule dénommée contrainte) limitent la capacité d’un système de générer plus d’unités de
son objectif ; même pour un système très complexe composé de milliers de personnes et
d’équipements. »
D’après le dictionnaire de l’APICS (The Association for Operations Management), une contrainte est «
tout élément ou facteur qui empêche le système de réaliser un niveau supérieur de performance par
rapport à son but. »
Les contraintes sont généralement de 3 types : physique (capacité de ressource inférieure à la
demande) ; de marché (demande inférieure à la capacité de la ressource) ; et procédurale (règles
formelles ou informelles qui limitent la capacité productive du système).
Pour identifier la contrainte dominante, trouver un moyen d'améliorer son débit puis travailler à
l’éliminer, Goldratt a développé une technique appelée Drum-Rope-Buffer14
(DBR). L’objectif de cette
technique est de traiter les contraintes physiques et de marché.
L'une des différences entre la TOC et le Lean réside dans le fait que les équipes utilisant cette méthode
augmenteront les stocks intermédiaires (en réalité il s’agit d’une production en avance, à contrario du
« juste à temps » du Lean) en amont de la contrainte afin d'avoir de meilleures performances au niveau
de la contrainte. Cela augmente donc les délais avec l'avantage d'un meilleur débit. Un compromis
différent du Lean qui favorise toujours dans ces situations le délai sur le débit. La meilleure approche
dépend alors de la nature du produit ou service délivré.
La TOC comprend par ailleurs une suite d'outils de résolution de problèmes à la dimension plus
cognitive. Il s’agit des Thinking Processes (TP) découvert en 1994 dans « It’s Not Luck » de Goldratt.
La TOC est aussi la seule des méthodes à fournir un système complet de comptabilité : le Throughput
Accounting (TA). Cette méthode a d’ailleurs fait l’objet de travaux visant à établir un indicateur unique
de performance de l’entreprise par José Gramdi : la performance interactionnelle globale.
En se concentrant sur le résultat net de l'entreprise, la TOC a une portée plus large et plus systémique
que les approches Lean et Agile. Cependant, un débit plus élevé n’est pas toujours souhaitable ni
possible, il est donc important de comprendre quand la TOC est adaptée. Très adapté dans un
environnement compliqué, la TOC peut se heurter à des difficultés, en situation complexe, car elle
suppose un niveau de prévision élevé des ventes, notamment dans le cadre de la TA, une prévision qui
n’est pas toujours possible.
2.5 Six-Sigma
La méthode Six-Sigma a été lancée aux États-Unis dans les années 1980 chez Motorola. Cette démarche
vise à maximiser la qualité et la prévisibilité. S’appuyant d’abord sur les concepts de la Maîtrise
Statistique de Processus (MSP), le Six-Sigma s’est ensuite largement étoffée en intégrant tous les
aspects de la maîtrise de la variabilité.
14
Drum : Tambou – Buffer : Tampon – Rope : Corde

L'objectif est d'atteindre le parfois mythique objectif qualité de 99,9997% de pièces bonnes sortant
d’un processus de production en éliminant ces variations.
Six Sigma tire son nom de «six écarts-types de la moyenne » qui est la quantité statistique couvrant
99,9997% des cas dans une distribution normale (ou gaussienne). Un point qui est parfois négligé dans
certaines conditions où le processus ne suit pas la loi normale et donc le six-sigma ne peut jamais être
atteint.
Six Sigma s’appuie sur la démarche DMAIC (Définir, Mesurer, Analyser, Innover/Améliorer, Contrôler)
issue du cycle Plan-Do-Check-Act de Deming (partagé avec beaucoup d'autres approches telles que
Lean et la pensée systémique) et utilise une riche gamme d'outils pour l'analyse dont le 5 Pourquoi,
test du Chi², l’ANOVA, les 5M, la cartographie SIPOC, les enquêtes de Kano et bien d’autres encore. La
plupart de ces outils ne sont pas spécifiques à Six Sigma, mais ils favorisent l’analyse basée sur des
méthodes statistiques.
La démarche DMAIC correspond d’ailleurs parfaitement au «Prendre conscience – Analyser –
Répondre» de Snowden du domaine compliqué dans le modèle Cynefin.
Traditionnellement utilisé dans la production manufacturière, où les processus de production ont
tendance à être fixes, bien définis et hautement répétables, aujourd'hui, ces mêmes méthodes sont
appliquées au développement de produits (Design For Six-Sigma) et de services.
Six-Sigma ne peut fonctionner correctement qu’à la condition que le processus en étude soit prévisible.
Il est donc naturellement inadapté pour les systèmes complexes ou chaotiques où le manque de
répétabilité et de stabilité ne permet pas d'améliorer statistiquement les processus.
C’est aujourd’hui une approche globale de l’amélioration de la satisfaction des clients, dont la qualité
est l’une des préoccupations majeures.
La variation est le grand mal de tout processus, Six-Sigma est conçu pour identifier, comprendre et
éliminer les causes de variation dans le système. Aujourd’hui, Six Sigma est beaucoup décrié et critiqué,
en dehors de la production manufacturière, en raison d'un manque d'efficacité et de sa difficulté de
mise en œuvre liée à l’usage des statistiques. Bien qu’il y ait un ensemble plus restreint de problèmes
pour lesquels Six-Sigma est applicable, cela ne signifie pas qu'il n'a pas de valeur. La rigueur et de
l'analyse mathématique peut être extrêmement utile lorsqu'il est appliqué de manière appropriée
avec des données d'entrée de bonne qualité dans un domaine compliqué.
2.6 Brainstorming15
Le Brainstorming ou remue-méninges est une technique originale de génération d'idées. Elle a été
conçue au début des années 1940 par Alex Osborn, alors vice-président exécutif de Batten, Barton,
Durstine et Osborn (BBDO), une des plus grandes agences de publicité dans le monde.
Le Brainstorming répondait au besoin d'une industrie dont l’avantage concurrentiel était la création
de nouvelles idées. Cette technique visait à cesser les « Non, non, mille fois non. » entendus
régulièrement lors des réunions de travail. Le concept de Osborn permis à BBDO de devenir l’une des
agences de publicité les plus réputée dans le monde, et sa diffusion au travers le monde des affaires
en a fait l’une des techniques de résolution de problème la plus largement développée.
15
Remue-méninges en français

Son principe : dans une même pièce, les participants à l’atelier expriment toutes les idées qui leur
passent par la tête. Ces séances créatives s’appuient sur une règle fondamentale : les idées soumises
par les participants, même les plus farfelues, ne doivent pas être critiquées ou jugées. Une condition
qui, si elle n’était pas respectée, risquerait de bloquer la créativité de leurs auteurs.
La créativité est toujours constituée d’une phase de divergence (production d’idées, sans jugement de
valeur) et d’une phase de convergence (maturation, tri des idées, discussion de la valeur des idées
produites).
Le Brainstorming est un outil qualitatif, un outil «cerveau droit16
». Il peut être utilisé indifféremment
dans les quatre domaines Cynefin. En outre, il s’intègre efficacement à d'autres méthodes de
résolution de problèmes, tels que le Six-Sigma ou les ateliers Kaizen. Il est autant utile au niveau
tactique que stratégique.
2.7 Synthèse
Les domaines Cynefin simples et compliqués sont des environnements où l’on retrouve la plupart des
outils et des méthodes d’amélioration continue que nous associons généralement à la gestion de
l'entreprise moderne. La plupart de ces méthodes sont quantitatives, et elles sont principalement
destinées à résoudre les problèmes tactiques de performance de l'entreprise.
Figure 8 - Méthodes de résolutions de problèmes et le modèle Cynefin
Loin d'être complet, la figure 8 donne un aperçu de la relation entre diverses méthodes et les domaines
Cynefin. Mais il est suffisant pour montrer que certains outils et méthodes fonctionnent mieux dans
certaines circonstances que d'autres. Et peut-être le plus important, au moyen du modèle Cynefin, il
est possible de prévoir avec assurance que certaines méthodes produiront les résultats escomptés
dans une situation donnée tandis que d’autres ne le feront pas.
16
Le cerveau gauche est considéré comme analytique dans son approche tandis que le cerveau droit est plus
holistique ou globale. Le cerveau gauche préfère apprendre suivant un mode séquentiel, étape par étape,
commençant par les détails pour aller vers une compréhension conceptuelle. Un cerveau droit préfère apprendre
en commençant par un concept général, puis entrer dans les détails.

La plupart des méthodes étudiées ne peuvent pas s’étendre dans le domaine complexe dans la mesure
où elles ne sont pas rapidement adaptables à l'évolution des circonstances. Dans le domaine complexe,
l’application de méthodes traditionnelles, du Lean et du Six sigma ne sont pas «orthodoxe».
Les outils et méthodes adaptées au domaine complexe sont sans aucun doute les méthodes Agiles.
Ces méthodes laissant place au droit à l’erreur, à l’expérimentation sur le terrain, et ce le plus
rapidement possible et le plus fréquemment possible. Ces méthodes basées sur l’itération courte et
sur l’adaptation à l’environnement par l’apprentissage continue offrent un réel avantage pour évoluer
en situation complexe.
Le chapitre suivant propose de comparer six approches d’itération adaptative afin de mettre en
évidence les principaux facteurs de réussite de ces méthodes.
3 Approches d’itération adaptatives
3.1 Principe
Les approches rencontrées dans les domaines simples et compliquées, davantage orientées
amélioration continue des processus, ne sont pas suffisantes dans les environnements complexes,
émergeants et non prévisibles. Dans de telles situations, l’apprentissage itératif basé sur
l’expérimentation apporte un complément d'expertise et d’expérience. Dans ce type de démarche,
l’expérience et l’action évoluent de concert. L’action permet de modifier la situation, qui, à son tour,
crée une opportunité nouvelle d’apprendre davantage, qui, à son tour, peut suggérer une nouvelle
action, et ainsi de suite. Différentes approches de ce type ont été développées au cours des années
modélisant l'apprentissage expérientiel qui implique quatre phases fondamentales (voir figure 9).

Figure 9 - Principe de l’itération adaptative17
Dans la suite du chapitre, plusieurs approches sont résumées en vue d'explorer les plus pertinentes
aux domaines complexes.
Auteur Date Approche
Phase
Observer /
Prendre
conscience
Interpréter /
Apprendre
Planifier /
Décider
Agir
Kolb 1984
Apprentissage
Expérimentale
Observation
réflexive
Conceptualisation
abstraite
Expérimentation
active
Expérience
concrète
Boyd 1960 OODA Observer Orienter
Décider
(Hypothèse)
Agir
(Tester)
Deming -
Shewhart
1960/
1993
PDCA/PDSA Check/Study Act Plan Do
Ries 2008 Lean Startup Measure Learn Build
Little 2014 Lean Change Insights Options Experiment
Schwaber -
Sutherland
2011 Scrum Review Retrospective Planning
Sprint
(développement
)
Tableau 1 - Tableau des approches d’itération adaptative sélectionnées pour l’étude
3.2 Les approches
3.2.1 Le Cycle de Kolb
En 1983, David A. Kolb publie « Experentiel Learning18
». Dans cet ouvrage, il met l'accent sur
l'expérimentation comme source d'apprentissage. Cet apprentissage, permettant l’acquisition de
17
Illustration du cycle d’itération adaptative inspiré de Markus Fieltz,
http://www.discerningaction.com/overview/what-do-we-mean-by-adaptive-iteration/
18
Experiential Learning: Experience as the Source of Learning and Development, David A. Kolb , 1983

nouvelles connaissances, compétences et modes de pensés, s’effectue au travers d’un cycle de quatre
étapes.
Figure 10 - Processus d'apprentissage de Kolb19
Dans ce modèle, l’apprenant passe dans chacune des quatre étapes. Chacune des étapes du cycle
représente un mode d’apprentissage. Kolb a observé que chaque personne pocède une préférence
pour une phase de ce cycle. Ainsi, en s’appuyant sur un cycle comportant les quatres modes
d’apprentissages, Kolb rend possible l’apprentissage pour tous les membres d’un même groupe.
Le processus d’apprentissage débute directement pour l’apprenant par une expérimentation (action):
il s’agit de l’expérience concrète.
Ensuite, l’apprenant est invité à réfléchir à l’expérience afin de la comparer à ce qu’il sait déjà : c’est
l’observation réflexive.
La troisième étape consiste à réfléchir sur ses observations et développer de nouveaux modèles
mentaux sur la manière dont cela fonctionne : c’est la conceptualisation abstraite.
Enfin, l’apprenant met en pratique ses observations et ses réflexions : il s’agit de l’expérimentation
active, la dernière étape qui sert de fondement à l’apprentissage futur.
La clé de l’apprentissage réside dans le fait que l’apprenant a franchi les quatre étapes. Cette condition
permet alors de forger un nouveau comportement au travers de nouvelles connaissances et
compétences.
Kolb suggère de renforcer chacune des étapes du cycle par des boucles de rétroaction afin de renforcer
les apprentissages. Il précise également que la capacité à apprendre par l’expérience peut être difficile
au début, mais peut se développer naturellement rapidement dès lors que les boucles de rétroactions
sont bien mises en place.
19
Illustration tirée de http://www.ldu.leeds.ac.uk/ldu/sddu_multimedia/kolb/static_version.php

Ce cycle est particulièrement approprié dans les situations complexes voire chaotiques, où l'expertise
et l'expérience passée sont insuffisantes. L’utilisation de l’expérimentation en temps réel permet alors
de mieux discerner l'action la plus appropriée.
3.2.2 La Boucle OODA
Le boucle OODA (Observer-Orienter-Décider-Agir) a été développé par John Boyd, un pilote de chasse
de l’US Air Force et par la suite un stratège militaire. Dans la thèse20
qu’il consacre à la boucle OODA,
William Angerman décrit le contexte dans lequel Boyd à développer la boucle.
Figure 11 - Boucle OODA (1974)
Il explique que l’idée de la boucle OODA est venue à l’occasion d’exercices de combats aériens sur la
base de Nellis Air Force en 1974. A ce moment-là, Boyd était chargé d'évaluer pourquoi les pilotes F-
86s américains avaient connu un grand succès lors de leur combat contre les MiGs ennemis pendant
la guerre de Corée. Au cours de son enquête, Boyd a découvert que les avions américains étaient
effectivement inférieurs à ceux de la Corée du Nord. Les MiG-15 dépassaient les F-86 sur toutes les
mesures de performance. Toutefois, deux caractéristiques du F-86 ont permis aux pilotes américains
d’obtenir un avantage. Tout d'abord, grâce à une verrière en forme de bulle, les pilotes américains
avaient une bien meilleure visibilité leur permettant de mieux appréhender leur environnement.
Deuxièmement, les F-86s avaient des commandes hydrauliques permettant de manœuvrer plus
rapidement. Les pilotes américains ont ainsi utilisé cet avantage et leur capacité à apporter des
changements rapides pour obliger les MiGs ennemis à réaliser des manœuvres dont ils ne pouvaient
pas échapper.
Boyd mis alors en évidence qu’être en mesure de mener des cycles d'observation, d’orientation, de
décision et d’action plus vite que son adversaire offrait un avantage concurrentiel considérable. Sur ce
schéma de stratégie militaire, Boyd créée la boucle OODA en 1986. Boyd a tenté de la généraliser. Ce
travail a notamment été présenté dans divers documents et des présentations du Département
Américain de la Défense (Osinga21
, 2006).
20
Thèse de William S. Angerman, Captain, USAF, « Coming full circle from Boyd’s OODA loop circle »,
http://www.dtic.mil/cgi-bin/GetTRDoc?AD=ADA425228
21
Science, Strategy and War: The Strategic Theory of John Boyd (Strategy and History), Frans Osinga, 2006

La simplicité du modèle de la boucle OODA de 1974 a été critiqué de sa pertinence pour un usage plus
général (en dehors situations de combat) et cela a conduit Boyd à proposer une version plus élaborée
du modèle en 1996. En particulier, la version élaborée comprenait plusieurs chemins de rétroaction et
des considérations contextuelles, en particulier pour l'étape d’orientation. Boyd a également précisé
les étapes « décider » et « agir » en ajoutant les notions d’émission d'« Hypothèse » et de « Test »
d’hypothèse.
Figure 12 - Boucle OODA (1996)
La boucle OODA adaptée aux situations complexes et chaotiques est comparable à celui proposé par
Snowden.
Elle repose sur le fait de jouer cette boucle à plusieurs reprises afin de prendre en compte l’évolution
d’une situation.
La description suivante de chaque élément de la boucle OODA est extraite et adaptée de Wikipedia22
.
Observer. À ce stade initial de la boucle, il est préconisé de prospecter, d’être à l'affût de toutes
nouvelles informations en provenance de sources aussi nombreuses que possibles, et de s’informer
sur la situation présente et de ce qui semble émerger. Plus on collecte d'informations, plus la
perception de la situation sera grande.
s'Orienter. Cette étape consiste à analyser les informations recueillies, et les utiliser pour définir la
réalité actuelle. L'un des principaux problèmes de la prise de décision vient à cette étape. Les
événements sont vus selon nos propres expériences et perceptions. Cinq facteurs influent alors :
 Les traditions culturelles
 Le patrimoine génétique
 La capacité d'analyse et de synthèse
 Les expériences précédentes
 De nouvelles informations
Décider. La décision est présentée ici comme une hypothèse. L’hypothèse suppose une intuition et
non pas le résultat d’une analyse rationnelle. L’hypothèse retenue est considérée comme étant la
22
https://fr.wikipedia.org/wiki/Boucle_OODA

meilleure option parmi l’ensemble des possibilités identifiées. C’est l’approche itérative par
«prototypage» propre aux méthodologies dites agiles comme le Lean Startup ou le Scrum. La réponse
choisie doit être réalisable dans un délai court sans quoi la vitesse d’adaptation est perdue. Le but
étant de pouvoir la tester. Le droit à l’erreur est non seulement admis, mais recherché car il s’agit de
la meilleur façon d’acquérir les connaissances manquantes.
Agir. A cette dernière étape, il s’agit de tester l'hypothèse faite précédemment. Selon les résultats des
tests de l’hypothèse, un réajustement devra être fait afin de s’adapter à la nouvelle situation. Si
nécessaire, le décideur ainsi que ses collaborateurs retourne à la première étape, pour observer à
nouveau. Il s’agit alors d’une nouvelle itération permettant de créer de nouvelle valeur, de la nouvelle
connaissance.
3.2.3 Le PDCA/PDSA
Le cycle PDCA (Plan-Do-Check-Act) a été développé dans une forme précoce par Walter Shewhart et
raffiné et amélioré par W. Edwards Deming.
Le cycle PDCA a été conçu principalement comme une approche participative à l'amélioration continue
des processus de production. Il est l'une des méthodes de la qualité totale et des approches
d'amélioration continue développées et raffinées au Japon au cours des années 1950, 1960 et 1970 et
par la suite largement adopté dans les pays occidentaux.
W. Edwards Deming a introduit une première version du cycle PDCA (alors connu comme la roue de
Deming) lors d’une conférence au Japon en 1950. L'approche a ensuite été reprise par les Japonais où
elle a été par la suite formalisée comme le cycle PDCA.
Figure 13 - Cycle PDCA – 195123
Le cycle PDCA comprend 4 étapes de résolution de problème :
1. Plan: Définir le problème et énumérer des hypothèses de causes et de solutions.
2. Do: Implémenter la solution retenue.
3. Check: Evaluer les résultats
23
Illustration tirée d’un article de Ronald Moen et Clifford Norman intitule «Evolution of the PDCA Cycle »
http://pkpinc.com/files/NA01MoenNormanFullpaper.pdf

4. Act: Retourner à l’étape Plan si les résultats ne sont pas satisfaisants, ou standardiser la
solution si les résultats sont satisfaisants
Lorsque le cycle PDCA a été introduit dans les pays occidentaux, Deming craignait que la phase du
« Check » soit mal interprétée et l’a rebaptisé « Study », donnant lieu au cycle PDSA.
En comparaison à d’autres approches, le cycle PDCA se concentre principalement sur l'amélioration de
processus bien définis et relativement prévisibles :
 Il met l'accent sur la mesure statistique et l'analyse afin de cibler les améliorations à apporter
et à vérifier (Check) si elles ont permis de réaliser des progrès tangibles et durables au niveau
de la performance du processus considéré.
 Il met l’accent explicite (Act) sur les actions nécessaires (formation, procédures, équipements,
conception) pour intégrer l'apprentissage des améliorations réussies. Cette étape se concentre
sur la réflexion et l'interprétation afin d’ancrer l'apprentissage acquis.
Deming a continué d'affiner et d’adapter le cycle et sa terminologie. La version publiée en 1986 est
plus applicable à des procédés moins structurés et prévisibles: «Observe» remplace « Check/Study »,
« Learn » remplace « Act », et « Test » remplace « Do ».
Figure 14 - Cycle de Stewhart selon Deming
Comme nous pouvons l’observer dans le tableau 3, la structure du PDCA est similaire à la structure des
autres méthodes d'adaptation.
De l'évolution du cycle PDCA / PDSA résumé ci-dessus et décrit plus en détail par Ronald Moen et
Clifford Norman24
, il est probable que Deming ait dû faire face à des situations qui sont imprévisibles,
incertaines et émergentes. Il est probable que l'efficacité et la popularité de la version PDCA pour
améliorer les processus de fabrication relativement prévisibles soient devenues un obstacle important
au développement et à la promotion d'une version plus largement applicable.
Il a d’ailleurs fallu attendre la publication du livre Toyota Kata25
de Mike Rother pour expliciter cet
aspect d’imprévisible et de complexité. Dans son ouvrage, l’auteur développe la notion de kata (Kata
d’amélioration et kata de coaching) qu’il additionne au PDCA pour expliquer la réussite de Toyota.
24
Clearing up myths about the Deming cycle and seeing how it keeps evolving, Ronald D. Moen
and Clifford L. Norman, Novembre 2010, http://apiweb.org/circling-back.pdf
25
Toyota Kata, Mike Rother, 2009, ISBN-13: 978-0071635233

3.2.3.1 Toyota Kata
Le kata est une routine répétée sans cesse par les pratiquants d’arts martiaux. La pratique répétée est
un moyen de développer un réflexe de manière à en faire une seconde nature.
Mike Rother a identifié 2 kata fondamentaux (voir figure 15) qui permettent la création d’une
organisation apprenante :
 Le kata d’amélioration
 Le kata de coaching
Figure 15 - Principe du Toyota Kata 26
Le kata d’amélioration
Du fait qu’il est difficile de tout connaître et de tout prévoir au moment de l’étape Plan du PDCA pour
atteindre la condition actuelle, le Kata d’amélioration vise à apprendre aux équipes à améliorer,
adapter et innover de manière itérative.
Figure 16 – Principe de la méthode Toyota Kata d’amélioration27
Il s’agit en fait d’un schéma systématique permettant de structurer le travail d’amélioration d’une
équipe. Le kata d’amélioration est une routine en 4 étapes:
26
Inspiré de http://www-personal.umich.edu/
27
Inspiré de JPD Conseil, https://jpdconseil.com/blog/2013/01/06/kata-amelioration-continue/

Figure 17 – Les 4 étapes du Kata d’amélioration 28
1) Comprendre la direction. La direction représente une vision pour l’entreprise. Atteindre une
vision est incertain, complexe.
2) Prendre conscience de la condition actuelle
3) Etablir la prochaine condition cible. Une condition cible représente un pas dans la direction
de la vision. C’est une version court terme de la vision.
4) Appliquer le PDCA en testant un changement à la fois afin de surmonter les obstacles et
inconnus. L’idée ici est bien de ne pas regarder trop loin, de faire une étape à la fois, de ne
modifier qu’une seule variable à la fois et d’affronter un obstacle à la fois dans le but
d’augmenter sa zone de connaissance.
Le kata de coaching
Le kata de coaching est une autre routine utilisée par le leader ou manager pour enseigner le kata
d’amélioration. Comme dans le sport ou la musique, l’apprentissage d’une nouvelle aptitude se fait
avec l’encadrement et l’observation périodique d’un coach expérimenté. Sans celui-ci, les apprentis
risquent de ne pas acquérir les bons réflexes, les bons schémas ou de bien effectuer le kata
d’amélioration. Son rôle est d’établir la vision, d’aider l’employé à voir la finalité, à voir le futur. Il doit
aider l’apprenti à voir les obstacles et créer les conditions propices à l’apprentissage, principal objectif
du coaching. Les séances de coaching se font en parallèle de celles du cycle d’amélioration. Il consiste
à poser 5 questions à l’apprenti :
1) Quelle est la condition cible ?
2) Quelle est la condition actuelle ?
3) Quels sont les obstacles qui nous empêchent d’atteindre la condition cible ?
4) Quelle action nous permettra de dépasser l’obstacle ?
5) Quand pourrons-nous voir ce que l’on a appris de cette étape ?
Le coach ne surveille pas si le travail est fait, mais plutôt si l’apprentissage du kata a lieu. Ce n’est pas
l’individu mais l’apprentissage que l’on mesure. Une séance de coaching a lieu à intervalles réguliers
et dure de 10 à 15 minutes.
Dans cette approche, le coach, bien que co-responsable de l’atteinte de l’objectif, ne donne pas de
solutions à l’apprenti afin de ne pas tronquer l’apprentissage. Son objectif est de développer les
compétences de l’apprenti de manière à ce qu’il devienne lui-même un futur coach auprès de ses
équipes.
28
Inspiré de http://www-personal.umich.edu/

3.2.4 Lean Startup
Le Lean Startup a été créé par Éric Ries en 2008. L'approche a initialement été utilisée comme une
méthode de lancement d’activité d'entreprise dans le domaine du développement logiciel. Le Lean
Startup est cependant de plus en plus appliqué, y compris dans les grandes entreprises, afin de faire
face aux situations dont le niveau d'incertitude est significatif. L’objectif premier de cette approche est
« trouver une solution inconnue à un problème inconnu »29
.
Laurent Morisseau explique que le Lean Startup est une « démarche entrepreneuriale fonctionnant
dans un contexte de forte incertitude. Là où l’absence d’information rend inutile la prévision. »30
Le Lean Startup est décrit par son fondateur comme une méthode « scientifique » permettant au
startup ou projet d’entreprise de trouver le plus rapidement possible leur modèle économique par
l’expérimentation.
La rapidité est un élément clé. Steeve Blank31
explique qu’une startup est une « organisation
temporaire dont l’objet est de chercher un modèle économique viable et évolutif ». Or, toute startup
est limitée en terme de ressource, il s’agit donc pour elle de trouver un modèle d’affaire avant d’en
manquer.
La partie «Lean» de Lean Startup est dérivée de l'approche de la réduction des gaspillages du Lean
manufacturing. L'analogie est qu'une startup doit développer et construire seulement les
caractéristiques des produits nécessaires pour vérifier si la valeur et les hypothèses de croissance sont
valables. Développer un produit de très haute qualité avant de le tester auprès des clients est vu
comme un gaspillage car cela comporte une part de risque trop importante pour une jeune entreprise
limitée en ressources.
Le Lean Startup peut donc se résumer comme une méthodologie visant à découvrir son modèle
d’affaire en minimisant les gaspillages pour se donner le maximum de chances de réussir avec ses
ressources.
Dans ces principes, le Lean Startup est une méthodologie qui lance des expérimentations visant à
répondre à une question. La question n'est pas « Est-ce que ce produit/service peut être construit ? »
mais «Y a-t-il un sens à développer ce produit/service ? » et « Est-il possible de bâtir une entreprise
durable autour du produit/service ? ».
Le Lean Startup s’appuie sur un «Produit Minimum Viable» (PMV), qui est issu d’un cycle
d’expérimentation, la boucle Build-Mesure-Learn. Cette boucle comporte une rétroaction permettant
un processus d'apprentissage rapide. La boucle Build-Mesure-Learn fonctionne ainsi :
1. Construire un Produit Minimum Viable (PMV), qui est conçu pour tester les hypothèses sur la
façon dont les clients répondront au produit.
2. Mesurer la réponse au PMV au moyen de mesures de différents paramètres :
 Acquisition: Obtenir un nouveau client
 Activation: Le nouveau client utilise le produit
 Rétention: Le client revient et utilise à nouveau le produit
 Renvoi: Le client partage le produit avec ses amis
29
Christophe Monnier, Président de SMARTVIEW, http://fr.slideshare.net/cmonnier/lean-startup-prsentation-
smartview-chez-melies-24-avril-2014
30
Laurent Morisseau, Coach Agile, http://www.morisseauconsulting.com/methode-lean-startup/
31
Steeve Blank est le créateur du Customer Development

 Chiffre d'affaires: Le client paie pour le produit
3. Apprendre sur la façon dont les clients utilisent le produit depuis les mesures réalisées, et tirer
les leçons pour alimenter le prochain PMV.
4. Et répétez le cycle.
Lorsque les expériences rencontrent un bon retour, elles permettent d’enrôler des pionniers (« early
adopters »), d’engager des employés, et de commencer à construire un produit. Au moment où le
produit est prêt à être commercialisé, il présentera déjà des clients. Des problèmes réels auront déjà
été résolus et les besoins clients seront déjà identifiés pour alimenter les spécifications de ce qui doit
être construit à l’avenir.
Figure 18 - Le Lean Startup
En complément de la boucle Build-Mesure-Learn, Ash Maurya a développé en 2009 un modèle de
management visuel, le Lean Canvas. Inspiré du Business Model Canvas imaginé par Alexander
Osterwalder.
Ce canevas permet de synthétiser les différents modèles économiques en expérimentation.

Figure 19 - Lean Canevas proposé par Ash Maurya
A noter que la boucle Build-Measure-Learn ne peut être initiée sans une idée. Les gestionnaires doivent
avoir une vision donnant le cap à leurs expérimentations. En revanche, ce sont les retours clients qui
vont indiquer le chemin à suivre. Les écarts entre l’hypothèse de départ et la réalité sont identifiés et
traités par les outils du Lean de manière immédiate afin d’améliorer continuellement la boucle. L’usage
des 5 pourquoi32
est très largement utilisé.
3.2.5 Lean Change
Le Lean Change Management est une application dérivée du Lean Startup à la gestion du changement.
Créé par Jason Little, en 2014, cette approche s’appuie sur l’idée qu’il est fort difficile de prévoir à
l’avance comment l’humain peut réagir face à un changement. Le Lean Change Management se veut
un contre-pied des méthodes de changement traditionnelles visant à changer tout à la fois. Ce modèle
est basé à la fois sur la philosophie Lean et les principes et valeurs Agiles lui permettant de guider les
actions dans le changement. Le Lean Change Management introduit la notion itérative (évolution par
petit changement) et une adaptation aux réponses des parties prenantes engagées dans le
changement.
32
La règle des 5 pourquoi est une méthode de résolution de problème. Elle consiste à poser cinq fois la question
« Pourquoi ? » lorsqu’un problème est rencontré afin de trouver la cause racine et résoudre ainsi la source et non
les effets.

Ces principes suppriment toute planification préliminaire au projet de changement comme très
souvent observé dans les méthodes traditionnelles. L’idée est d’opérer très rapidement un
changement permettant de s’engager dans une boucle d’apprentissage alimentant ainsi le
changement suivant.
L’originalité de cette méthode réside dans le fait que toutes les parties concernées participent à la
définition des changements et à leur mise en œuvre.
Figure 20 - Lean Change Management cycle
Le cycle du Lean Change Management comporte 3 étapes de manière analogue au Lean Startup.
 Insights (les idées):
Il s’agit de la première étape du modèle, même si selon Little, le changement n'a pas de point de départ
logique. Tout changement débute d’une réalité qui évolue. Les approches traditionnelles, quant à elles,
supposent qu’il y a un point de départ parce que le projet de changement a une date de début. Dans
son modèle, Little considère qu’un plan de changement est une photographie des idées de
changement de l’organisation à un moment donné à partir d’un certain point de vue. Au moment où
le plan est alors mis en pratique, la réalité a changé, et le plan n’est donc plus à jour. L’importance
donné parfois à définir un plan de changement trop parfait peut susciter une forte résistance quand il
est mis en pratique. S'il a fallu beaucoup de temps pour planifier le changement, les agents du
changement auront pris de l’avance dans la compréhension et le traitement de tous les détails du plan.
Les personnes affectées par le changement doivent alors au moins autant de temps, sinon plus, pour
rattraper.
Little rappelle cependant qui est utile d’avoir un plan d'ensemble qui donne une vision, un cap au
projet, l’important étant d’effectuer ces changements par petits morceaux et lentement. Cette
approche permet selon lui de réduire le chaos provoqué par l'introduction d'un trop grand nombre de

changements simultanés. Elle donne par ailleurs l’opportunité aux personnes affectées de contribuer
à façonner les changements futurs, ce dernier point étant l’un des éléments clés de l’approche axée
sur la rétroaction.
Cette rétroaction commence à la première étape du modèle. Les idées peuvent être générées à partir
d'une variété de pratiques et d’évaluations, telles que des sessions de Lean Coffee33
, des rétrospectives
de type Agiles ou des évaluations ADKAR34
.
 Options
Après avoir rassemblé les idées, des options sont créées. Elles sont basées sur les différents points de
vue des parties prenantes. Cela permet aux agents du changement de prendre en compte les
propositions de ceux qui sont directement affectés. Chacune des options a un coût, une valeur et un
impact. Elles sont comparées afin de sélectionner celle qui a le plus de sens dans le contexte actuel.
Pour élaborer les options, deux approches sont possibles.
La première consiste à utiliser les outils du Lean qui sont adaptés à la résolution de problème. Le
principe est d’analyser le problème afin de mieux le comprendre et seulement alors identifier les
bonnes solutions.
La seconde approche est de se concentrer sur les solutions possibles. Dans le cadre de changement
organisationnel, Little considère cette approche comme la plus efficace, car elle repose sur une
réflexion sur l’état futur où il n'y a pas le problème, plutôt que persister sur le problème. Cette
approche prend ses racines dans l'approche thérapeutique appelée « Solution-Focused Brief Therapy »
conçu par Steve de Shazer et Insoo Kim Burg. L’approche amène les gens à réfléchir sur les objectifs au
lieu de se concentrer sur les obstacles ou les raisons pour lesquelles le changement ne fonctionnera
pas.
Dans le Lean Change Management, les options sont conçues pour aider les personnes affectées par le
changement à prendre une action qui va les amener à l’état futur désiré sans se préoccuper de l'état
actuel.
Jason Little effectue un parallèle entre ces deux approches et les termes changer et transformer :
o Pour changer un processus, il faut travailler sur le problème afin de le comprendre.
o Pour transformer l’état d’une organisation, l'utilisation de l'approche « Solution-Focused Brief
Therapy » permet d’arriver à l’état futur désiré.
 Expérimentations
Dans cette étape, un changement est introduit via une option. Il s’agit de voir si l’option fonctionne
comme imaginée. Cette étape a aussi le sous-cycle suivant :
o Prepare (Préparation): Il s’agit de la phase de planification de l’expérience. Dans cette
étape, les hypothèses et l’approche sont validées avec les personnes affectées par le
changement avant de l'implémenter.
33
Le Lean Coffee est une réunion structurée sans ordre du jour structuré. Les participants se réunissent,
construisent de manière collective un ordre du jour, et échangent leurs idées. Plus d’information sur
http://leancoffee.org/
34
ADKAR est un modèle conçu par la société américaine PROSCI. L’acronyme « ADKAR » est l’assemblage de
la première lettre des mots « Awareness », « Desire », « Knowledge », « Ability », et « Reinforcement ».

o Introduction (Introduction): Le changement est introduit dans le processus. Le nombre de
changements effectués en même temps est limité au minimum.
o Review (Revue) : On regarde les résultats après un certain temps. Selon ce qui s’est passé,
on peut prévoir un autre cycle d’expérimentation.
3.3 Synthèse
Dans la section précédente, nous avons analysé différentes approches d’itération adaptative. Chacune
plaide pour une approche comportant plusieurs étapes permettant d’associer action et apprentissage
dans des situations compliquées ou complexes. Il est intéressant de noter que, bien que les origines et
les contextes d’applications initiales pour chacune d’entre elles soient différents, il existe une
similitude significative.
L’importance de la vision
Dans les différents exemples étudiés, l’approche d’itération adaptative reflète des intentions
différentes selon le contexte pour l’organisation. Pour la boucle OODA, il s’agit de remporter le
combat. Pour le PDCA, il s’agit d’améliorer les processus. Pour le cycle de Kolb, il s’agit de faciliter les
apprentissages. Pour le Lean Startup, il s’agit de chercher un modèle économique viable et évolutif. Et
pour le Lean Change, il s’agit de co-développer un changement organisationnel ou culturel.
Mais peu intègre finalement une notion de vision partagée à plus long terme permettant de ne pas
limiter les options ou hypothèses à explorer au cours des itérations. Plus exactement, la vision permet
de prendre des décisions qui soient bonnes pour le sujet concerné et pour l’ensemble, c’est à dire
l’entreprise. Little dans le Lean Change et Rother pour le Toyota Kata sont les seuls à évoquer plus
largement la notion de vision.
Selon Rother, la vision de l’entreprise est clé pour les cycles d’itération adaptative, car les degrés de
liberté que procurent ces cycles nécessitent donc que l’intention ou le but soit clair par toutes les
parties concernées.
Lien entre les phases « Planifier / Décider » et « Agir »
Les versions originales de la boucle OODA et du PDCA marquaient une forte relation entre la phase
« Planifier/Décider » et la phase « Agir ». La complication voire la complexité moins importante à
l’époque de leur création explique très certainement ce lien très fort. Les dernières versions de ces
approches ont été modifiées dans le sens où les plans et décisions doivent être plus explicitement
compris comme des hypothèses qui doivent être testés par des expériences bien conçues. Ce lien entre
les 2 phases s’est d’ailleurs renforcé au point de fusionner dans les approches plus récentes telles que
le Lean Startup et Le Lean Change.
À première vue, la boucle Build-Mesure-Learn d’Éric Ries ressemble au «Plan-Do-Check-Act» de
Deming. Le Lean Startup semble être l'application de l'approche Lean Manufacturing aux spécificités
auxquelles font face les startups. Cependant, Ries semble avoir établi une distinction dans les phases,
avec la fusion de « Plan » et « Do » en « Build », car la manière dont cela se joue dans les startups est
très différent de ce que rencontre une entreprise en production. Le lancement d’une startup est très
sensible, difficile de savoir ce que les clients veulent tant qu’un Produit Minimum Viable n’a pas été
construit et présenté aux clients afin de voir comment ils réagissent. Par conséquent, le « Genchi

Genbutsu35
» et « Les 5 Pourquoi » ne peuvent être utilisés qu’après la création d’un PMV par l'équipe.
(Dans le PDCA ces outils sont utilisés plus tôt dans la phase « Plan ».) Ils peuvent alors mettre le PMV
dans les mains des clients et mesurer la façon dont ils réagissent, puis effectuer les changements, et
mesurer à nouveau leurs réactions. Ce cycle itératif court permet de découvrir ce que les clients
veulent réellement tout au long du chemin, plutôt que de réaliser une longue planification et
construire le cycle qui peut être fondé sur de fausses hypothèses.
Cet aspect est également visible dans la variante de Little, le Lean Change. A la manière des PMV, le
Lean Change a ses « Changement Minimum Viable» (CMV) nécessitant d’être mis en place au sein de
l’organisation afin d’évaluer la réponse de celle-ci vis-à-vis du changement. La différence la plus
significative réside dans le fait que les options servant à élaborer les CMV sont issues d’acteurs de
l’organisation eux même offrant alors une plus grande confiance dans la réussite du changement.
Les approches voisines Lean Startup et Lean Change présentent une manière très pertinente de mener
des projets dans des situations complexes où il y a davantage d’inconnus que de connus au sein des
entreprises.
Pourtant, l’étude de ces approches met en évidence le rôle fondamental du style de management.
Rother explique que le système de production Toyota repose sur une partie invisible qui est le kata de
coaching réalisé par des managers expérimentés choisis de manière rigoureuse. Little met quant à lui
en évidence l’importance de la sociologie des organisations, de la place des neurosciences et du
comportement humain pour mener à bien des changements voire des transformations.
35
Genchi Genbutsu signifie «aller voir», il est un principe clé du système de production Toyota. Il suggère que,
pour vraiment comprendre une situation il faut aller sur le terrain où le travail est fait

4 Approches organisationnelles et managériales
Nous avons vu que le modèle Cynefin suggère des méthodes et outils différents selon les
caractéristiques de notre environnement. Mais quel style de management faut-il adopter en fonction
du type d’environnement ?
S’appuyant sur le «Tableau révisé du leadership 36
» de Dave Snowden et de travaux sur le leadership
et l’intelligence émotionnelle et collective menés par Robert Dilts37
, Philippe Vallat propose une
synthèse du style de management selon la classification du modèle Cynefin.
36
http://cognitive-edge.com/blog/cynefin-revised-leadership-table/
37
Expert américain de la programmation neuro-linguistique, https://fr.wikipedia.org/wiki/Robert_Dilts

SIMPLE COMPLIQUE COMPLEXE CHAOTIQUE
Nature du
problème
Problème et solution connus
("known knows")
Problème connu, solution
inconnue mais connaissable
("Known unknows")
Problème et solution
inconnus ("Unknown
unknows")
Problème et solution
inconnus ("Unknowable
unknows")
Réponse
managériale
Sentir38
- catégoriser -
répondre
Sentir - analyser -répondre Sonder - sentir -répondre Agir - sentir -répondre
Manière de
penser le futur
Futur connu, prédictible
Futur inconnu, mais
imaginable
Futur inimaginable
Futur hors de toute
imagination, confusion
Manière de
s'orienter
Endroit présent («ici») Destination («là-bas»)
Direction («dans cette
direction»)
Désorientation («où?»)
Ressources
collectives
mobilisables
Compétences
individuelles («moi»)
Intelligence
partagée («toi + moi»)
Intelligence collective, le
champ («nous»)
Champ et transpersonnel
(«nous» et «ça»)
Type de travail
Exécution de tâches
individuelles, coopération
Coordination de tâches
multiples
Collaboration Coévolution
Style de
Leadership
Commander et contrôler
Management et
coordination
Leadership Héroïsme
Emotions
dominantes
Neutre (confort émotionnel
et cognitif)
Perturbation momentanée
(inconfort émotionnel et
cognitif soutenable)
Peur, doute, frustrations
(grand inconfort émotionnel
et cognitif)
Panique, confusion (extrême
inconfort émotionnel et
cognitif)
Tableau 2 – Modèle Cynefin et style de management39
Ce tableau est utile pour présenter et discuter les notions de conduite du travail et de leadership dans
un contexte incertain.
Philippe Vallat nous précise que les formations en management traditionnelles sont très expansives
sur le management dans un contexte compliqué, la démarche dite «cartésienne», mais qu'il existe une
incompréhension de ce que sont les systèmes complexes et chaotiques.
Dans ce tableau, aucun jugement de valeur n’est porté sur les postures managériales. Aucune n’est
meilleure ni plus juste que les autres. Il s'agit de prendre conscience que des environnements aux
caractéristiques différentes nécessitent des postures différentes. Disposer des compétences pour
gérer le complexe permet de gérer le simple et le compliqué, alors que l'inverse n'est pas vrai.
Parmi les particularités inhérentes à ces systèmes non maîtrisés, l’auteur met en avant l'impact
émotionnel d'être confronté à l'inconnu, à l'imprévu, au fait de perdre le contrôle, de se sentir ou se
de savoir ignorant et impuissant.
4.1 Type de travail
Souvent, les termes de coopération, coordination et collaboration sont utilisés pour décrire un travail
collectif efficace. Le problème est que ces mots sont très souvent utilisés de façon interchangeable, ce
qui dilue leur signification.
Les trois ont leur importance, et tous les trois impliquent un type de travail différent. En fonction de
ce qu'ils ont l'intention d'accomplir, les salariés peuvent compter davantage sur la coopération, la
coordination ou la collaboration.
La coordination se produit lorsque des individus échangent des informations et des ressources
pertinentes en appui de leurs propres objectifs plutôt que d'un objectif commun.
38
Par sentir (en anglais "sense"), on pourrait également comprendre «percevoir et prendre conscience»
39
Source : http://www.comitans.ch/fr/blog-philippe-vallat/leadership-dans-l-incertitude/155-cynefin-emotional-
intelligence

QUELLES APPROCHES ET ATTITUDES MANAGÉRIALES DANS LA COMPLEXITÉ POUR L’EXCELLENCE OPÉRATIONNELLE ?

QUELLES APPROCHES ET ATTITUDES MANAGÉRIALES DANS LA COMPLEXITÉ POUR L’EXCELLENCE OPÉRATIONNELLE ?

Empfohlen

Empfohlen

Weitere ähnliche Inhalte

Was ist angesagt?

Was ist angesagt? (20)

Ähnlich wie QUELLES APPROCHES ET ATTITUDES MANAGÉRIALES DANS LA COMPLEXITÉ POUR L’EXCELLENCE OPÉRATIONNELLE ?

Ähnlich wie QUELLES APPROCHES ET ATTITUDES MANAGÉRIALES DANS LA COMPLEXITÉ POUR L’EXCELLENCE OPÉRATIONNELLE ? (20)

QUELLES APPROCHES ET ATTITUDES MANAGÉRIALES DANS LA COMPLEXITÉ POUR L’EXCELLENCE OPÉRATIONNELLE ?