3^ème article (sur 3 parties) sur l’application de concept de time to market dans les métiers de la R&D. Ce dernier chapitre est consacré à quelques-unes une des méthodes permettant d’accroître les performances des équipes de recherche.


3eme Partie : 
Méthodes existantes et utilisables pour améliorer la productivité de la recherche

Nous avons vu dans le chapitre 1 que la productivité d’un processus en boucle tel que celui que nous rencontrons dans la recherche et dans le domaine industriel est modulable à travers 3 principaux leviers : la capabilité, le débit de boucle et le temps de cycle. Il existe des méthodes efficaces pour agir sur ces 3 leviers. La gestion des talents, la formation du personnel, l’assurance qualité, la gestion des projets sont désormais des notions acquises. Il existe d’autres méthodes qui méritent d’être connues. Ce chapitre est consacré à quelques-unes une de ces méthodes.

 

Les techniques de management du risque sont fréquemment utilisées dans le domaine de la sécurité et parfois dans le domaine du marketing pour positionner un produit dans différents marchés. Par contre ces techniques sont très peu utilisées dans la recherche et dans la gestion des équipes de recherche.

 

Or les risques sont toujours présents dans les programmes R&D et d’innovations. Ils se traduisent par des retards non gérés ou par des échecs dans le développement. Avec une volonté et des démarches d’accélération des développements, le management du risque devient critique. Il faut noter en préambule que le retard dans l’exécution d’une tache n’est pas un risque proprement dit. Le délais est issu de l’impact d’autres risques. Il ne faut donc pas se focaliser sur le temps mais sur les risques en aval. En d’autre terme, il faut lister tous les risques probables pour maîtriser le risque de délais.

 

L’analyse d’un risque demande de le positionner convenablement dans une matrice Degrés de gravité / Degrés d’exposition (ou occurrence). Ils apparaissent souvent aux intersections entre des fonctions, compétences, organisations. Il est donc préconisé de faire l’identification et le positionnement des risques lors de réunion de groupe réunissant les différentes fonctions et organisations qui travaillent sur le projet.

Le premier impact d’un risque est le retard à l’exécution.

 

Dans la logique de gestion du risque il est primordial de traiter les risques de gravité et d’exposition élevés à travers des actions spécifiques (chantiers) limités dans le temps. Les risques d’impact plus faibles sont traités plus tard.

 

 

Après avoir réaliser le planning du projet (gant,etc.), nous pouvons réaliser le mapping des risques des taches prévues. Tout les possibilités doivent être envisagées :

·         Manque ou indisponibilité des équipements.

·         Manque ou indisponibilité de ressources humaines.

·         Approvisionnement des matières premières.

·         Sécurité et législation.

·         Fiabilité et précision des résultats

·         Réorientation des objectifs du projet

·         Etc.

 

Cette analyse ne doit pas être isolée. Elle doit tenir compte des autres projets en cours qui pourraient interférer dans le déroulement du projet

 

Une analyse judicieuse peut être menée pour améliorer notre capabilité de conduire des recherches. « L’ incapabilité » technique est un risque comme les autres mais est parfois mis de coté ou simplement ignoré. En effet ; appliquée au niveau d’un projet ou d’un service, l’analyse de la capabilité de la R&D peut permettre un accroissement de productivité important.

 

 

L’analyse de la capabilité d’un projet, laboratoire ou service est aussi simple que l’analyse de risque conventionnelle.

Cette méthode consiste à positionner l’occurrence des challenges techniques auxquels l’équipe est confrontée en fonction du niveau de connaissances de l’équipe dans ce domaine.

Cette analyse met rapidement en évidence :

·         Les connaissances acquises et non exploitées qu’il faut arrêter de développer tout en conservant leur niveau. Par contre il faut souvent communiquer sur ces compétences pour accroître leur exposition.

·         Les connaissances non maîtrisées mais nécessaires pour le développement. Celles-ci doivent être développées pour atteindre le niveau d’excellence requis.

 

Une stratégie de gestion des connaissances permet d’améliorer la capabilité de la recherche mais aussi réduit les temps de cycle. Dans les deux cas nous améliorons la productivité de la recherche.

 

Ce type d’analyse est utilisée dans la démarche World Class Manufacturing appliquée  sur les sites industriels sous différente nomination (Lean …). Généralement cette approche permet de réduire les temps de cycle de développement.

 

Elle consiste à identifier l’enchaînement des taches et de mesurer les flux. En parallèle il faut noter les contraintes et les rigidités inhérentes aux taches. (nombre d’essai que l’on peut pratiquer, temps de conditionnement, volume de matières premières à utiliser, travail 5 jours sur 7, etc.). Il existe plusieurs méthodes d’analyse de processus. Nous vous présentons ici une méthode facilement applicable à partir d’exemple simple :

 

L’exemple ci dessous est le cas de l’étude de l’interface entre une équipe de synthèse organique et de l’équipe d’application correspondante. Pour évaluer la performance de la nouvelle molécule, la chaine de tâches est la suivante :  

 

La seconde étape consiste à simuler l’impact des flux. Dans le cas présent nous avons souhaité connaître l’impact de la productivité des équipes de synthèse sur l’ensemble du processus. A ce niveau il faut utiliser les indicateurs de productivité des équipes (c.f. chapitre 1).

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Pour cet exemple, nous avons utilisé l’indicateur de productivité suivant : nombre de synthèse réussite/ jour et par personne.

Dans un processus intégrant les contraintes de l’étude, cette simulation révèle que la productivité des équipes de synthèse à peu d’impact sur la productivité globale.

 

En effet, si les équipes polymère multiplient par 10 leur productivité, le processus total ne sera accéléré que d’un facteur 2.

Agir sur la productivité des équipes de synthèse n’est donc pas le bon levier pour accélérer la recherche dans ce domaine.

 

 

Une étude tout à fait similaire a été réalisée dans le cadre de la conception de molécule similaire mais  pour un marché différent. Nous avons procédé de la même façon : enchaînement des taches, relevé des rigidités et des contraintes.

 

 

 

Dans ce second cas, le résultat est totalement différent.

 

En effet, pour un indicateur de productivité inférieur à 0,5 synthèse réussite /jour& personne, une légère variation de la productivité des équipes de synthèse a un impact fort sur la productivité de l’ensemble du processus. L’ordre de grandeur de cet effet de levier est de l’ordre de 1,5 à 2 ; i.e. 20% de productivité en plus pour les équipes de synthèse représente un gain de 30% pour l’ensemble de l’équipe qui travail sur ce projet.

 

Au-delà de 0,5, les gains ne sont plus valorisant sur le processus global

 

Ce type d’étude sur l’impact de la productivité d’une équipe sur le processus, permet de proportionner nos décisions. Les efforts humains, techniques ou financiers que nous aurions engagé pour améliorer la productivité de l’équipe synthèse  auraient été sans effet dans le cas de la première application alors que ces mêmes efforts sur l’autre projet ont un effet considérable.

 

Nous pouvons utiliser ce type d’analyse à des fins pro réactifs ; i.e. anticiper les risques de disfonctionnement dans un projet. Ce second exemple, tirer d’une étude pour les polymères floculants destinés au marché du traitement des boues, illustre ce point :

 

 

En pratiquant la même analyse que précédemment nous constatons l’efficacité du test de screening puisqu’il permet de multiplier par 5 le nombre de polymères testés.

 

A ce niveau de l’analyse, il faut prendre en considération la singularité des tests de screening que nous avons représenté dans la figure ci dessus. En effet, ces tests sont particulièrement sensibles aux effets d’expériences. en d’autre terme, lorsque le projet avance, les équipes ont de plus en plus de connaissances sur ce sujet (accroissement de la capabilité) et de ce fait de plus en plus de produits répondent positivement au test de screening.

Ainsi, au cours de l’évolution du projet, la productivité du processus va passer progressivement à la productivité du test de screnning (500 polymères testés par an) à la productivité du test piston (100 polymères par an). Il est conseillé dans ce cas de figure de développer en parallèle au projet de nouveaux tests de screening pour modérer l’effet de l’acquissions de compétence.

 

Dans ce dernier exemple, l’analyse de processus permet d’anticiper un risque à long terme non visible initialement.

 

Les analyses de scénario feront l’objet d’un article complet sur ce sujet.