« Analyse des systèmes et gestion de projet » de D. Cleland et W. King, 1968
L’application des concepts systémiques aux fonctions de gestion liées à la planification est devenue ce qu’on appelle l’analyse des systèmes. Il convient de noter que, malheureusement, dans ce domaine (et d’ailleurs pas seulement dans celui-ci), il existe également une jungle terminologique : différentes personnes emploient différents termes pour définir un même phénomène ou un même concept. Ainsi, de nombreux dirigeants et analystes des processus de gestion utilisent comme synonymes les termes « analyse des systèmes », « recherche opérationnelle », « analyse opérationnelle », « analyse coût-efficacité » ou « analyse coûts-avantages », etc. D’autres tentent de délimiter des domaines d’étude spécialisés définis par ces termes.
Si l’on oriente son intérêt vers la compréhension du sens et de la substance de l’approche systémique plutôt que vers la clarification du contenu des activités définies par l’un ou l’autre de ces termes, une telle confusion sémantique ne posera pas de grandes difficultés. Toutes les activités désignées par ces termes partagent des éléments communs et diffèrent principalement par leur domaine d’application et l'objectif de l’analyse. Ici, comme nous le découvrirons, il est plus utile de se concentrer sur le processus d’analyse — c’est-à-dire sur sa méthodologie — plutôt que sur les objectifs et le domaine de son application. Il s’ensuit que l’on peut considérer simultanément les éléments fondamentaux de l’analyse opérationnelle, de l’analyse des systèmes, de l’analyse coût-efficacité et d’autres, car ils sont en réalité identiques par leur caractère. On peut alors laisser la recherche de définitions précises à ceux qui travaillent dans des conditions particulières et jugent utile de tenter de préciser le contenu de ces termes.
Pour comprendre la substance de la méthodologie appelée « analyse des systèmes », il faut d’abord saisir la nature des problèmes analysés, car l’objectif même de l’analyse des systèmes réside précisément dans l’analyse des problèmes à résoudre au cours de la planification.
Par sa nature, l’analyse des systèmes est un processus ou une méthodologie scientifique. On peut la définir en termes de ses éléments fondamentaux. L’approche de l’analyse des systèmes présuppose :
- une investigation systématique et une comparaison mutuelle des différentes voies d’action alternatives menant à la réalisation des objectifs souhaités ;
- une comparaison des alternatives sur la base du coût des ressources dépensées et des avantages obtenus pour chaque alternative ;
- une prise en compte et une analyse approfondies des incertitudes.
Pour comprendre l’essence de l’analyse des systèmes, son rôle et sa place dans la prise de décision stratégique, il faut d’abord avoir une compréhension claire du contenu fondamental du problème, de ses éléments les plus importants et des principes permettant de le résoudre.
L’analyse des systèmes est une méthodologie d’analyse et de résolution de problèmes qui utilise une investigation systématique et une comparaison des alternatives, fondée sur le rapport entre le coût estimé des ressources dépensées pour leur mise en œuvre et les avantages qui en résultent. Dans le cadre de cette investigation, une analyse approfondie des incertitudes inhérentes aux décisions futures est obligatoire.
Bien que des méthodes logiques et mathématiques soient fréquemment utilisées dans l’analyse des systèmes pour résoudre des problèmes, il ne faut pas supposer qu’il existe un lien nécessaire entre l’analyse des systèmes et des méthodes mathématiques complexes. Des problèmes extrêmement complexes sont très souvent analysés et résolus sans recours à quoi que ce soit de plus compliqué que les mathématiques du lycée. Le rôle du jugement humain dans l’analyse des systèmes est souvent totalement mal compris. L’analyse des systèmes ne sert que de complément au jugement du décideur, fondé sur l’expérience et l’intuition. De plus, dans de nombreux cas, les jugements sont utilisés bien plus efficacement dans l’analyse des systèmes que le décideur ne pourrait le faire personnellement.
Examinons le rôle de l’analyse des systèmes dans la pratique et ses limites inhérentes. Une analyse scientifique de chaque problème est-elle nécessaire ? Doit-on l’utiliser pour résoudre chaque problème ? La réponse à cette question est la suivante. L’analyse des systèmes peut, en principe, être utile pour résoudre les problèmes stratégiques rencontrés dans la gestion au stade de la planification, les problèmes tactiques liés à la mise en œuvre, et les problèmes que nous rencontrons dans la vie quotidienne ; cependant, l’appliquer partout et toujours serait déraisonnable.
Certains problèmes sont par nature simples et ne nécessitent pas d’analyse approfondie. Un décideur qui se trouve au milieu de la route avec une voiture fonçant sur lui à 60 miles à l’heure se trouve clairement dans une situation exigeant une décision. Son désir ardent est d’éviter les blessures ; pour y parvenir, il dispose d’au moins deux alternatives — courir vers le côté gauche ou le côté droit de la route. Toute réflexion ou analyse prolongée mènera clairement à un résultat tout à fait contraire à ses souhaits. Cette situation exige une décision rapide et précise. De telles décisions sont, par leur nature, typiques du gestionnaire traditionnel, et la capacité de les prendre constitue la force d’un tel gestionnaire. Des décisions de ce type sous-tendent la conduite du combat, où la bataille peut être gagnée par celui qui saisit l’initiative plutôt que par celui qui choisit la meilleure voie d’action. Pour de tels problèmes tactiques et militaires soumis à une contrainte de temps, la rapidité de la prise de décision est un paramètre critique, car l’issue finale de la situation dépend davantage de la vitesse avec laquelle une action est entreprise que de l’alternative particulière choisie. Dans de telles situations, le commandant tactique doit nécessairement s’appuyer sur l’expérience et l’intuition pour résoudre les problèmes.
Dans la résolution des problèmes stratégiques — qu’ils soient d’ordre militaire ou civil — les conditions sont telles que le résultat de la décision dépend de manière critique du degré de compréhension de la situation. En d’autres termes, le résultat final de l’action est bien plus influencé par la nature de l’alternative choisie que par la rapidité de l’action. Les décisions de cette catégorie se caractérisent par des incertitudes, un nombre illimité d’alternatives possibles, et le fait que la dépense de ressources aura lieu dans le futur, souvent un futur assez lointain.
Il existe, naturellement, des types de décisions qui occupent une position intermédiaire entre celles qui sont critiques du point de vue du temps et celles qui sont critiques du point de vue de l’information sur la situation, et qui ne nécessitent pas d’analyse approfondie. Les décisions courantes prises quotidiennement dans le cadre d’une politique générale établie en sont des exemples qui ne requièrent ni grande hâte ni le coût d’une analyse sérieuse.
L’analyse des systèmes est une évolution des méthodes traditionnelles d’analyse scientifique. Le nombre et la mesure constituant le fondement des sciences naturelles, l’analyse des systèmes en est venue à être considérée comme une méthode quantitative. L’analyse des systèmes emploie en effet souvent des outils mathématiques pour formuler et résoudre des problèmes. Il est donc nécessaire de définir le rôle que jouent les méthodes qualitatives et quantitatives d’analyse en son sein. Puisque les méthodes d’analyse qualitative des problèmes étaient utilisées bien avant que la plupart des méthodes quantitatives ne soient conçues, il existe un besoin manifeste de démontrer la légitimité de l’usage des méthodes quantitatives dans la prise de décision.
Pour justifier la nécessité d’appliquer l’analyse quantitative en aide au décideur et pour démontrer qu’elle est bien préférable à la divination ou au tirage au sort, le sujet de discussion doit être placé sur une base différente de l’affirmation des vertus intrinsèques de la science. La science, comme tout le reste dans notre monde complexe, présente à la fois des aspects positifs et négatifs, et l’acceptabilité de ses méthodes ne peut être justifiée par le seul fait de son existence. On peut, certes, signaler l’application assez réussie des méthodes scientifiques à la prise de décision dans les domaines militaire et industriel, et montrer la probabilité de nouveaux succès à mesure que progressent les connaissances scientifiques. Il faut reconnaître que les avantages obtenus dans le passé grâce à l’analyse scientifique ont été extrêmement impressionnants, et cela seul suffira peut-être à justifier de porter une attention accrue à ce domaine.
Pour progresser davantage dans notre raisonnement, il convient d’imaginer que le même volume d’informations d’entrée puisse être accessible aux analystes équipés de méthodes scientifiques, à un devin, à un joueur, et à la personne qui prend ses décisions sur la base d’une analyse intuitive. Mais l’approche scientifique de l’élaboration des décisions offre un avantage supplémentaire, car elle garantit la logique de l’analyse et le bien-fondé de la décision. Une approche entièrement subjective ne fournit aucune garantie de ce genre. On pourrait ajouter que si les processus scientifiques sont considérés comme un complément aux processus subjectifs employés par le décideur, alors rien n’est perdu, et quelque chose peut être gagné de leur utilisation.
L’analyse scientifique est un processus logique dans lequel on utilise un crayon et du papier, et parfois une règle à calcul ou un ordinateur. Dans tous les cas, l’analyse scientifique exige une formulation claire (et une documentation, ce qui est très important) des hypothèses initiales, de la logique du raisonnement et des conclusions. Cela signifie que le processus d’analyse scientifique peut toujours être reproduit et vérifié, même après que la décision a été prise et que le résultat de sa mise en œuvre est connu. Cela permet d’évaluer la qualité des procédures analytiques. Si l’utilité et la valeur de l’analyse ont été démontrées, alors la procédure en question peut être utilisée à l’avenir avec confiance dans la qualité du résultat final. Une approche purement qualitative ne présente pas de tels avantages, à moins, bien sûr, de tenir compte du fait que le décideur apprend par essais et erreurs.
Cependant, les avantages potentiels de l’analyse scientifique ne diminuent en rien le rôle du jugement subjectif dans le processus de prise de décision. Une des caractéristiques les plus marquantes de l’approche scientifique est son caractère abstrait — c’est-à-dire l’exclusion de la considération de certains aspects du problème réel auquel le décideur est confronté. L’élimination d’un certain nombre d’aspects de l’analyse des systèmes signifie que seule une partie du problème réel est étudiée de manière strictement scientifique. Le décideur, s’il souhaite que la décision soit la meilleure possible, doit alors combiner les résultats de l’analyse scientifique avec des facteurs importants mais non quantifiables qui n’ont pas pu être intégrés à l’analyse formelle. Pour accomplir cette partie du processus de prise de décision, il doit faire appel à son jugement, à son intuition et à son expérience, au même niveau qu’un gestionnaire de type traditionnel. La différence entre les deux approches est que la personne qui prend une décision à l’aide de méthodes scientifiques établit une ligne de démarcation claire entre l’analyse quantitative et l’analyse qualitative, et utilise chacune d’elles là où elle apportera le plus grand bénéfice.
Un bon exemple de facteurs difficiles à prendre en compte dans l’analyse formelle est le moral. Dans toute décision relative à un problème, l’effet d’une action donnée sur le moral des personnes revêt une importance égale, si ce n’est supérieure, pour l’efficacité d’une organisation, à celle de tout facteur caractérisé quantitativement. Or, le rôle du moral est difficile à mesurer et à évaluer quantitativement. Dans ce cas, l’analyste peut d’abord formuler et résoudre le problème sans tenir compte du moral de l’organisation. La tâche du décideur consistera alors à combiner, dans sa décision, les données de l’analyse formelle obtenues précédemment et sa propre évaluation de l’impact des alternatives formelles sur le moral de l’organisation. Cela lui permettra d’identifier l’alternative qui, de son point de vue, est la meilleure dans la réalité. Cette alternative peut coïncider ou non avec celle obtenue sur la base de l’analyse formelle. La valeur de l’analyse formelle dans cet exemple réside dans le fait qu’elle a tenu compte de tous les facteurs sauf le moral, ce qui permet au décideur de concentrer son jugement sur l’élément qui nécessite son évaluation personnelle.
Sans analyse formelle préalable, le décideur pourrait facilement se concentrer uniquement sur les facteurs manifestement importants et ne pas accorder une attention suffisante à l’élément — le moral — qui ne peut être correctement évalué que sur la base du jugement subjectif.
Notre évaluation des décisions stratégiques et du rôle que devraient jouer les méthodes formelles d’analyse scientifique dans celles-ci paraît assez simple. Nous considérons le processus d’analyse comme une méthode logique et substantielle, dont l’essence est qu’une partie importante d’un problème complexe se ramène à des résultats simples que le gestionnaire peut utiliser pour élaborer la meilleure décision, en combinaison avec d’autres facteurs. Cela lui permet de concentrer les ressources analytiques sur les aspects du problème où leur utilisation sera la plus efficace. Une telle approche permet la combinaison la plus efficace des méthodes formelles et informelles d’analyse. Une approche globale est, très probablement, largement préférable à une approche purement subjective pour l’élaboration des décisions.
L’approche formelle de la résolution des problèmes inclut nécessairement la détermination de la meilleure alternative disponible. Le processus de recherche de la meilleure solution est appelé optimisation. Ainsi, les meilleures alternatives seront les alternatives optimales. Dans la résolution de problèmes complexes comportant d’importantes incertitudes, le niveau de développement de l’analyse des systèmes est tel que l’optimisation au sens véritable ne peut être atteinte, ni même tentée. En d’autres termes, même si l’on raisonne en termes de recherche des meilleures alternatives, y parvenir n’est très souvent pas possible.
L’optimisation globale dans l’analyse des systèmes est impossible, ne serait-ce que parce que tous les jugements ne peuvent pas être exprimés quantitativement. Seule une partie du problème peut être quantifiée, et celui qui est fermement convaincu qu’une solution obtenue pour le modèle abstrait d’un problème s’applique nécessairement au problème réel est condamné aux erreurs et aux échecs. De plus, comme les objets de l’analyse des systèmes sont, en règle générale, complexes, il n’est pas toujours possible de bien comprendre leur structure.
L’analyste des systèmes doit clairement comprendre que le problème qu’il a formulé et construit sur le papier n’est plus le problème réel. Il s’agit d’un problème artificiel qui n’est qu’étroitement lié (on l’espère) au problème qui existe réellement. Et on ne peut que supposer que la solution de ce problème artificiel sera utile à la personne qui prend des décisions sur des problèmes réels. Il faut toujours garder à l’esprit cette distinction entre les problèmes, car le décideur ou l’analyste qui souhaite appliquer directement des « solutions sur papier » à des problèmes réels peut parfois être amèrement déçu.
Dans des conditions réelles, le processus d’abstraction qui vient d’être décrit s’avère souvent impossible. L’analyste peut découvrir que sa compréhension de la structure du système est si limitée que toute représentation formelle qu’il est capable de produire ne ressemblera que très peu à la réalité. Dans cette position, il est incapable de choisir la meilleure voie d’action. Il convient toutefois de noter que l’alternative à l’analyse formelle serait une approche entièrement subjective, et une fois cela reconnu, les préoccupations concernant la valeur relative d’une analyse formelle correctement appliquée commencent à s’atténuer.
Une personne est par nature incapable de comprendre de manière exhaustive des problèmes complexes qui nécessitent la prise en compte de nombreux facteurs interagissant entre eux. Toute analyse formelle, ou même une tentative d’analyse formelle, est habituellement précieuse en ce qu’elle force au minimum le décideur à réfléchir sur l’essentiel et à progresser dans la bonne direction. Et bien que l’analyste des systèmes ne puisse pas, dans son analyse finale, dire au décideur de manière infaillible ce qu’il conviendrait de faire, le simple fait de l’analyse l’obligera à énumérer les alternatives et à poser la question de ce qu’il cherche à atteindre. De plus, le décideur se verra donner une compréhension claire de ce qu’il a besoin de savoir pour prendre une décision rationnelle. Même s’il ne sait pas tout ce qu’il devrait savoir et ne dispose pas de toutes les informations nécessaires, la simple connaissance de ce dont il a besoin fournit généralement une meilleure base pour la décision. Cela lui permet, lorsqu’il prend une décision, soit de faire preuve de prudence, soit de prendre un risque en espérant un résultat positif. Il faut souligner que si les données nécessaires sont absentes, la compréhension de leur importance peut susciter une recherche des informations manquantes et leur utilisation, sinon dans le problème donné, du moins dans d’autres problèmes similaires à l’avenir.
Nous avons déjà mentionné le rôle du jugement dans le processus de prise de décision et montré son importance pour la résolution de tout problème, même de ceux résolus de manière analytique. Le rôle du jugement, cependant, ne se limite pas aux fonctions complémentaires décrites ci-dessus. Le cadre analytique fondamental connu sous le nom de « théorie de la décision » inclut le jugement comme un élément de l’analyse formelle des problèmes.
Les jugements subjectifs humains sont intégrés au processus d’analyse formelle de deux manières : soit comme jugements probabilistes, soit comme évaluations pondérées. Puisque la plupart des problèmes à résoudre comportent des incertitudes futures, il devient nécessaire d’évaluer la probabilité d’événements futurs. Ces évaluations sont mieux réalisées sur la base de l’expérience. Ainsi, l’évaluation des résultats devient un élément nécessaire de l’analyse formelle du problème à résoudre. Une des qualités précieuses de l’analyse des systèmes est que ces deux catégories de jugement sont examinées et étudiées indépendamment l’une de l’autre, alors que, dans l’esprit du décideur, elles se confondent souvent.