Découvrir Deming, la théorie des variations

L’usage fréquent est de comparer la période observée (jour, semaine, mois…) à la période précédente ou à la même période de l’année précédente, et d’en tirer une conclusion (amélioration ou dégradation).

En réalité, on a tout intérêt, avant de tirer des conclusions, à observer les données sur une durée plus longue qu’une comparaison à la période précédente. On place pour cela les observations sur un graphique par ordre chronologique. Afin de mieux repérer des tendances à la hausse ou à la baisse, on calcule la moyenne des mesures, qu’on trace sur le même graphique.

La durée suffisante est généralement de dix observations successives, mais plus on aura d’observations (dans les limites de la lisibilité), plus on pourra tirer d’enseignements.

À titre d’illustration, nous prendrons pour exemple le taux de chômage en France sur une période récente. En juin 2017, nous avons pu entendre dans les journaux d’informations que le taux de chômage en France avait baissé, que la croissance était de retour, etc. Le mois suivant, le taux de chômage remontait : finalement la croissance n’était pas si bien installée que cela, et il fallait de toute urgence réformer le droit du travail.

Avant de s’emballer, les journalistes auraient dû tracer le graphique 1 (Taux de chômage depuis janvier 2016, avec la moyenne des observations).

Graphique 1

Ce graphique permet d’observer une stabilité globale sur cette période. On observe par ailleurs des baisses similaires en juin 2016 et juin 2017.

Graphique 2

Le graphique 2 est construit selon le même principe, sur une période plus longue.

On observe d’une part que les baisses cycliques se reproduisent chaque année à la même période, et d’autre part une forte augmentation de l’indicateur de 2008 à 2013 (liée à la crise financière), avant une stabilisation en 2014. Ceci est bien mis en évidence par la représentation de trois valeurs de la moyenne : 2232 pour 2007-2008, puis pour 2009-2013, et enfin 3 741 pour 2014-2017.

Nous utiliserons dans cette fiche les chiffres de Pôle Emploi concernant le chômage en France pour construire nos exemples. Les données sont disponibles sur Internet, et permettent les mêmes raisonnements qu’avec des indicateurs d’activité ou de processus d’entreprise.

L’exemple que nous venons de voir illustre l’intérêt de la représentation des observations sur un graphique chronologique. Cette représentation nous a permis de remarquer des baisses temporaires cycliques de l’indicateur, mais aussi les périodes de relative stabilité, ou au contraire de forte augmentation.

Avec le recul du temps, les interprétations sont bien entendu faciles. Mais au jour le jour, en temps quasi réel, et dans le feu de l’action, comment savoir si une variation de notre mesure (ou indicateur) est annonciatrice d’une tendance, d’un événement marquant, ou si on reste dans une stabilité globale, bref si la variation annonce… rien du tout ?

La théorie des variations permet de répondre à ces questions (avec un degré de confiance élevé). C’est ce que nous allons découvrir dans les paragraphes suivants.