Je me fais juste mon petit grand soir !

Je vous vois d’ici vous demander qu’est-ce qu’il me prend… ;-) En effet, un consultant, avec des envies de révolution, ça peut paraître étrange…  J’en m’en vais donc, de ce pas, éclaircir tout ça…

Je viens de finir la lecture du livre de Kuhn, « La Structure des révolutions scientifiques ». Pour lire ce livre, je m’y suis pris à 4 fois… Il n’est donc pas très accessible au premier abord, mais une fois que l’on a accroché, ce livre devient passionnant ! En tout cas pour moi ce fut une vraie révélation !!!

kuhn

Ce qui relève de la révolution…

Revenons-en donc à la « révolution »… Kuhn utilise le terme de révolution pour illustrer le changement d’un paradigme scientifique à un autre. Le terme de « révolution » lui est cher, car ce changement de paradigme passe nécessairement par une remise en cause profonde du paradigme en place, qui lui même est protégé et entretenu par le pouvoir actuel. En politique, ce pouvoir appartient aux plus hautes instances de l’administration… En science, ce pouvoir appartient aux praticiens les plus anciens.

Ainsi Kuhn démontre que l’évolution de la science est loin d’être un long fleuve tranquille où tous les scientifiques s’enthousiasmeraient à chaque nouvelle découverte. Bien au contraire, les scientifiques qui remettent en cause le paradigme en place se trouvent confrontés aux membres les plus anciens qui détiennent le plus de pouvoir sur l’ensemble de la communauté. Remettre en cause le paradigme en place c’est remettre en cause la validité de tous les travaux réalisés dans le cadre de ce même paradigme. Il est donc légitime que les plus grands maîtres du paradigme en place aient une réaction de défense face à la proposition de nouveaux paradigmes, car cela remet en cause leur légitimité, leur expérience, leurs travaux, leur influence, leur croyance, leur cadre de référence…etc. Bref, tout ce qu’ils sont !

Les jeunes à l’attaque, les anciens aux barricades…

Kuhn appuie sont propos en précisant que s’il est difficile de comprendre comment naît un nouveau paradigme (comprendre comment cela se passe dans la tête du scientifique) ; on dispose d’indicateurs de prédisposition à leur conception. La plupart du temps, les inventeurs de nouvelles théories sont soit très jeunes, soit nouveaux arrivants dans la discipline travaillée.

Jusque là je me suis dit : « Tiens, si tu as quelques objections de la part des plus anciens sur ta légitimité à introduire des outils comme la systémique dans le Lean Six Sigma, tu ne devras pas t’en faire une formalité… » Bref pour le moment, rien de bien révolutionnaire… ;-P

Pas d’erreur dans le paradigme en place… Juste de l’arrogance !

Ensuite, Kuhn prolonge sa démonstration en expliquant que le changement de paradigme n’intervient pas du fait que le paradigme en place est erroné, mais du fait de l’arrogance des scientifiques à généraliser leur modèle à un champ plus vaste que celui initialement pensé. Ainsi, lorsqu’un paradigme laisse des problèmes de cohérence, les scientifiques cherchent à tout prix à justifier ces problèmes au prisme du paradigme en place alors même que c’est ce paradigme qui intègre l’erreur.

Je ne sais pas si c’est très clair… Je vais utiliser un exemple. Euclide nous a fait le cadeau d’inventer l’espace en 2 dimensions, le plan. Sur ce paradigme, de nombreux théorèmes ont vu le jour. Pour ne citer que les plus connus : Thales et Pythagore sont deux théorèmes qui fonctionnent parfaitement dans un espace euclidien. Maintenant, essayez de vous servir de Thales ou de Pythagore pour justifier de la distance qui nous sépare des autres planètes… Vous pourrez toujours ajouter des variables pour adapter votre calcul, mais rien n’y changera, vous serez toujours dans le faux. Tout simplement, car les théorèmes de Pythagore et de Thales ne fonctionnent pas dans un espace courbe.

C’est ce passage du livre qui est à l’origine de ma révélation…

Révolution effective ou fantasme ? ;-)

Comme vous aurez pu le constater ici, ici, ou , cela fait quelque temps que je me pose des questions sur l’apport de la systémique dans le Lean Six Sigma… Mais je ne trouvais pas le déclic ! Le petit truc cohérent qui remet tout en place, qui fait que d’un coup, tout est limpide et cohérent… Et c’est de cette idée d’arrogance, dans le sens où le paradigme en place n’est pas forcément mauvais, mais il s’approprie une généralité pour laquelle il n’a pas été pensé initialement, que je me suis dit : « EUREKA ! »

Le Lean Six Sigma, avec sa pensée analytique est parfaitement adapté aux processus physiques (industriels) car ces processus sont compliqués, mais pas complexes. La production d’un produit peut générer d’innombrables séquences, mais la conception reste linéaire… Il sera toujours possible de démonter un produit pour savoir de quoi il est fait. De la même façon, il sera toujours possible de démonter un outil de production (physiquement, ou avec une value stream map) pour décomposer les problèmes et remonter à leur source… C’est précisément ce qui distingue l’artefact(un système conçu), d’un système complexe dont font partie les organisations sociales.

Le voilà mon petit grand soir…

Le LSS tel qu’il existe aujourd’hui avec tous les outils statistiques, les 5 whys, bref toute l’approche analytique qu’il intègre est parfaitement optimisée pour l’outil industriel qui relève du système compliqué !

En revanche, il trouve ses limites lorsqu’il est face à des problématiques qui relèvent des systèmes complexes tels que les organisations sociales que sont nos entreprises et les services. Pour les flux transactionnels et les problématiques organisationnelles, la pensée systémique doit prendre la relève.

Voilà une bonne raison de consacrer mon prochain livre à la systémique…! ;-P

En attendant, vous pouvez toujours lire mon premier livre qui intègre déjà la systémique au Lean Six Sigma…! (http://www.a-la-decouverte-du-lean-six-sigma.fr)

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Comments
  • Très intéressant … mais je ne le formulerai pas comme cela. L’efficacité du lean s’explique (entre autre) par une analyse systémique qui montre qu’on ne peut pas piloter en flux tendus un système non-linéaire. Une de mes approximations préferrées pour expliquer le lean est:
    orientation client => flux tendus (pull) => lean (streamlining + waste removal)

    En revanche sur un système « compliqué », il faut un peu de systémique pour comprendre pourquoi le lean fonctionne mieux que ce que l’on apprennait il y a 20 ans sur l’optimisation des ateliers par maximation du taux d’occupation des ressources critiques.

    La simulation sur ordinateur (cf. The Beer Game) montre à quel point la systémique appliquée (cf. http://organisationarchitecture.blogspot.com/2008/10/entreprise-et-systmes-complexes.html) est utile (analyse des boucles de feedback / delais) pour comprendre et optimiser des processus de toute sortes (compliqués/complexes)

  • Bonjour Yves,

    Tout à fait d’accord avec vous…
    La systémique permet de mieux appréhender les systèmes d’une manière générale, qu’ils soient complexes ou compliqués.

    J’aurais peut être dû le préciser, mais mon article fait suite à un article précédent (http://leansixsigma.free.fr/?p=284) où je mentionnais que le lean six sigma basculait du systémique à l’analytique lors de la phase d’analyse. Et il me semble que dans cette phase si tous les outils statistiques sont adaptés aux systèmes compliqués, ils trouvent leurs limites sur des systèmes complexes tels que les organisations.

    En fait, cet article porte principalement sur la phase d’analyse et d’innovation du DMAIC où les outils préconisés relèvent des problématiques linéaires (ishikawa, 5whys, régression linéaire, test d’hypothèse, Pareto, anova… etc.)

    Au plaisir de vous lire.

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