Martin Cloutier Limites des supports informatiques dans la gestion de projet

1. PMI Lévis‐Québec – Groupe d’intérêt de
Rimouski (19.01.2010) © Martin Cloutier 1
Les limites des supports
informatiquesf q
dans la gestion de projet
Martin Cloutier, PhD
Département de Management et Technologie
École des sciences de la gestion
é d éb à é lUniversité du Québec à Montréal
PMI Lévis‐Québec – Groupe d’intérêt de Rimouski
19 janvier 2010
Plan
• Introduction
• Gestion de projet : dynamique du systèmeGestion de projet : dynamique du système
• Supports informatiques
• Pourquoi des limites ?
• Supports complémentaires
• Dynamique des systèmes et supports• Dynamique des systèmes et supports
complémentaires
• Ressources logicielles
• Conclusion

2. PMI Lévis‐Québec – Groupe d’intérêt de
Rimouski (19.01.2010) © Martin Cloutier 2
Gestion de projet :
dynamique du système
• Selon le guide PMBOK® (PMI, 2000), un projet est
présenté comme une série d’activités ou de tâches à
réaliser :
– Possède une étendue (« scope ») devant
rencontrer des spécifications (« requirements »)
– Calendrier d’exécution : dates d’initiation et de fin
– Contraintes de financement / budget
– Consomme et utilise des ressources
Gestion de projet :
dynamique du système
• Projets d’envergure dans de nombreux domaines
(SI/TI pharmaceutique construction ingénierie(SI/TI, pharmaceutique, construction, ingénierie,
etc.) deviennent des systèmes complexes.
• Pourquoi ?
– Interdépendances complexes de multiples
composantes
– Hautement dynamiquey q
– Multiples processus de rétroactions
– Relations non‐linéaires
– Comprend des données « hard » et « soft »

3. PMI Lévis‐Québec – Groupe d’intérêt de
Rimouski (19.01.2010) © Martin Cloutier 3
Gestion de projet :
Interdépendances complexes de multiples
composantes
– Analyse des interdépendances et va au‐delà des
capacités des modèles mentaux des individus: uncapacités des modèles mentaux des individus: un
changement dans une partie du système a des
répercussions sur une autre partie du système
– En contraste avec les expériences de la vie quotidienne,
les effets ne sont pas étroitement liés dans le temps et
l’espace
– Ex.: un changement de spécification peut nécessiter que
des ressources soient utilisées à d’autres fonctions :
ceci engendre un délai à un endroit A pour tenter de
récupérer à un autre endroit B
Gestion de projet :
Hautement dynamique
– Les projets d’envergure nécessitent du temps pour
l’exécution pour la découverte et la correction d’erreurs;l exécution, pour la découverte et la correction d erreurs;
ce processus engendre des changements inattendus dans
l’étendue et les spécifications du projet
– La réponse de court‐terme d’une perturbation peut être
sous‐optimale relativement à la réponse de long‐terme
• Ex.: l’ajout de ressources n’est pas toujours la chose à
faire, car les ressources expérimentées cessent d’être
productives pour former ou orienter les nouvelles
ressources

4. PMI Lévis‐Québec – Groupe d’intérêt de
Rimouski (19.01.2010) © Martin Cloutier 4
Gestion de projet :
Processus à rétroaction multiples
– Les projets d’envergure comprennent de multiples
boucles de rétroaction qui interagissentboucles de rétroaction qui interagissent
– Les rétroactions tendent vers l’équilibre (« effet de
correction ») ou se renforcent (« effet boule de neige »)
• Ex.: quand un projet prend du retard, une possibilité est l’ajout
d’heures supplémentaires (« effet de correction »); mais si les
heures demeurent élevées pour une longue période de temps :
ressources fatiguées les erreurs augmentent les ressourcesressources fatiguées, les erreurs augmentent, les ressources
quittent, ce qui cause encore plus de retard (« effet boule de
neige ») et nécessite plus d’heures supplémentaires.
Gestion de projet :
Relations non‐linéaires
– Relations non‐linéaires sont la norme dans les systèmes
complexescomplexes
– Les relations de causes et effets ne sont pas
proportionnelles
• Ex.: Une augmentation des heures de travail, peut augmenter la
productivité (court‐terme), mais aussi mener à des diminutions
de productivité, effets de fatigue (long‐terme), mais aussi
déclencher d’autres effets indésirablesdéclencher d autres effets indésirables.

5. PMI Lévis‐Québec – Groupe d’intérêt de
Rimouski (19.01.2010) © Martin Cloutier 5
Gestion de projet :
Données « hard » et « soft »
– Un projet d’envergure en TI ou autres domaines, ne sont
pas que des amas d’heures de lignes de code etc ; unpas que des amas d heures, de lignes de code, etc.; un
projet s’appuie aussi sur des relations interpersonnelles,
compétences, flux d’information, etc.
– Importance de prendre en compte le processus de
décision et les variables « soft » des enjeux.
Supports informatiques
La solution?
• Des supports informatiques peuvent pallier
élé tces éléments, ex. :
– Diagramme de Gantt
– PERT
– Analyse de chemins critiques

6. PMI Lévis‐Québec – Groupe d’intérêt de
Rimouski (19.01.2010) © Martin Cloutier 6
Pourquoi des limites ?
Problèmes non
• Au delà du volume Problèmes non
anticipés
Performance réelle
Écart de performance
Ressources allouées à
la gestion de crise
-
+
-
+
-
E1
Work
harder
d’activité et des
composantes impliqués,
... il y a la présence des
rétroactions....
Performance
recherchée
+
Pourquoi des limites ?
• Les modèles mentaux, les approches de mesure de
coûts et d’analyse de chemins critiques ne tiennentcoûts et d analyse de chemins critiques ne tiennent
pas compte des rétroactions....
• La recherche et l’expérience dans ce domaine
montre depuis longtemps que :
– les individus, incluant les experts, ne sont pas
bons juges des rétroactions et des délais dans lesbons juges des rétroactions et des délais dans les
processus de cause et effet...

7. PMI Lévis‐Québec – Groupe d’intérêt de
Rimouski (19.01.2010) © Martin Cloutier 7
Pourquoi des limites ?
• Exemple : l’analyse de chemins critiques se base sur
l’historique des données de l’expérience et lel historique des données, de l expérience et le
jugement….
• L’analyse peut être ajustée au fur et à mesure de
petites étapes, s’il y a des changements de
spécifications, mais ceci repose sur le fait que le
temps nécessaire pour ces ajustements n’a pastemps nécessaire pour ces ajustements n a pas
affecté toutes les autres étapes : donc, toutes les
autres interactions ne sont pas prises en compte
simultanément
Supports complémentaires
• IMPORTANT : les outils informatiques
l i t ti l« classiques » sont essentiels.
1. Complexité combinatoire : projets complexes
avec de multiples activités parallèles et
séquentielles
• Aussi les méthodes par la dynamique desAussi, les méthodes par la dynamique des
systèmes peuvent jouer un rôle utile :
2. Complexité dynamique : interdépendances,
rétroactions, délais, effets non‐linéaires

8. PMI Lévis‐Québec – Groupe d’intérêt de
Rimouski (19.01.2010) © Martin Cloutier 8
Supports complémentaires
• Dynamique des systèmes repose sur des
dèl d i l ti i t dmodèles de simulation qui, peuvent prendre
en compte les aspects qui nuisent
sérieusement à la performance des projets…
DS et gestion de projet
• Interdépendance de multiples composantes :
– La DS peut représenter les interdépendances, elle
est essentiellement conçue pour faire cela, afin
que les causes des impacts puissent être
analysées à travers le système

9. PMI Lévis‐Québec – Groupe d’intérêt de
Rimouski (19.01.2010) © Martin Cloutier 9
DS et gestion de projet
Interdépendance de multiples composantes
Ex.: Gestion des risques (source : Jouy, 2002)
Écart de performance
E11
Ressources allouées à
la gestion de crise
E3
R19
Dérapage perçu des échéanciers
Erreurs générées
Travail à refaire
Ajustement des
échéanciers
+
+
-
-
+
+
+
Demandes de
rapports
d'avancement du
projet
+
-
R23 R22
Demandes de
changements
+
-
E12
E14
E13
Délais
d'approbation
+
+
Dérapage perçu de la
qualité
Erreurs générées
(pression)+
Confiance du client
envers l'équipe de projet
projet
+
-
-
R21 - R20
Intolérance du
client à repousser
les échéanciers
-
+
R24
+
R25
E15
Dérapage perçu des
coûts
DS et gestion de projet
Interdépendance de multiples composantes
Ex.: Gestion des risques
• Méthodes formelles de gestion des risques de projet existent, g q p j ,
mais sont pourtant peu utilisées...
• La DS peut expliquer le comportement des gestionnaires
quant à l’utilisation et la non‐utilisation des méthodes et
processus de gestion des risques dans l’exécution de projets
• Prend en compte le rôle des perceptions des gestionnaires et
des autres acteurs dans la dynamique comportementale dudes autres acteurs dans la dynamique comportementale du
système étudié

10. PMI Lévis‐Québec – Groupe d’intérêt de
Rimouski (19.01.2010) © Martin Cloutier 10
DS et gestion de projet
Données « hard » et « soft »
Ex.: SI formels et informels
L d é di ibl l j t t• Les données disponibles sur les projets sont
descriptives et qualitatives et non pas
numérique....
• Ces données et informations ne sont jamais
écrites et… elles sont clés pour comprendre et p p
modéliser les systèmes complexes
DS et gestion de projet
Données « hard » et « soft »
Ex.: SI formels et informels (source : Bilodeau, 2008)

11. PMI Lévis‐Québec – Groupe d’intérêt de
Rimouski (19.01.2010) © Martin Cloutier 11
DS et gestion de projet
Données « hard » et « soft »
Ex.: SI formels et informels
• Comment est il possible de gérer des institutions tels• Comment est‐il possible de gérer des institutions, tels
hôpitaux, écoles ou même l’économie seulement avec des
informations numériques?
• La dynamique des systèmes peut prendre en compte des
sources variées d’information, des données d’entrevues, faire
d l’ b ti di t tt é id d è l dde l’observation directe, mettre en évidence des règles de
décision et tout cela peut être modélisé
Conclusion
• Le potentiel de l’application de la DS en gestion de
projet pour complémenter les supports
informatiques traditionnels sont nombreux :
• Évaluation post‐mortem : pour résolution de conflits lors de poursuites et
apprentissage (ex. : influencer l’apprentissage organisationnel concernant
les décisions de déploiement)
• Évaluation de cas de projets : pour comprendre les facteurs critiques de
succès et d’échec
• Évaluation des risques : anticipés présents durant le projet après –Évaluation des risques : anticipés, présents durant le projet, après
comparaison des coûts estimés versus réels. Identification des éléments
de sous performance
• Gestion du changement, contrôle de gestion de projets : appréhender les
effets non anticipés de SI formels et informels sur la gestion des flux
d’information entre les acteurs

12. PMI Lévis‐Québec – Groupe d’intérêt de
Rimouski (19.01.2010) © Martin Cloutier 12
Ressources logicielles
• Stella et iTHink (www.iseesystems.com/)
• Vensim et SyntheSim (www.vensim.com/)
• Powersim (www.powersim.com/)
Merci !
Questions ?
Contact :
cloutier.martin@uqam.ca
cloutierlm@gmail comcloutier.lm@gmail.com

13. Martin Cloutier – Conférence PMI‐Québec‐Lévis (Groupe d’intérêt Rimouski) 19.01.2010 Page 1
LISTE DE RÉFÉRENCES EN DYNAMIQUE DES SYSTÈMES APPLIQUÉES À LA GESTION DE PROJET
Abdel-Hamid, Tarek. 1993. A multiproject perspectives of single-projects dynamics. Journal of Systems
Software, vol. 22: 151-165.
Courtney, James. F. 2001. Decision making and knowledge management in inquiring organizations:
toward a new decision-making paradigm for DSS. Decision Support Systems, Vol. 31: 17-38.
Davis, Andrew, O’Donnell, Jon. 1997. Modelling complex problems: System dynamics and performance
measurement. Management Accounting, May: 18-20.
Jeng, J.J., Lianjun, A. 2007. System Dynamics Modeling for SOA Project Management. SOCA, pp.286-
294, IEEE International Conference on Service-Oriented Computing and Applications.
Kim, Daniel H. 1992. Guidelines for drawing causal loop diagrams. System Thinker, vol. 3, no. 1: 5-6.
Lannon, Collen, P. 1996. Causal loop instructions: The basics. System Thinker, vol. 7, no. 3: 5-6.
Lyneis, J.M. 2007. System dynamics applied to project management: A survey, assessment, and directions
for future research. System Dynamics Review, Vol. 23: 157-189.
Roberts, N., Andersen, R. Deal, M. Garet, Shaffer, W. 1983. Introduction to Computer Simulation.
Portland, OR: Productivity Press, Chapitres 1-3.
Rodrigues, A., Bowers, J. 1996. The role of system dynamics in project management. International
Journal of Project Management, vol. 14: 213-220.
Rodrigues, A., Bowers, J. 1996. System dynamics in project management: A comparative analysis with
traditional methods. System Dynamics Review, vol. 12, no.2 (été).
Schrage, Michael. 2000. Serious Play: How the World’s Best Companies Simulate to Innovate. Boston,
MA : Harvard Business School Press.
Sterman, John D. 1992. System Dynamics Modeling for Project Management. Cambridge, MA: Sloan
School of Management, MIT.
Sterman, J.D. 2000. Business Dynamics: Systems Thinking and Modeling for a Complex World. New
York: Irwin/McGraw-Hill.
Sterman, John D. 2000. System Dynamics Modeling: Tools for Learning in a Complex World. California
Management Review, vol. 43, no. 4 (été): 8-25.
Vennix, J.A.M. 1996. Group Model Building: Facilitating Team Learning Using System Dynamics.
Toronto, ON: John Wiley & Sons, Chapitre 4.