Root Cause Analysis

Quel que soit le nombre d’étapes - 4, 5, 8 ou même 20 - ces méthodologies reposent toutes sur la même philosophie : identifier la véritable cause profonde d’un problème afin d’éviter que les actions mises en place ne soient que des correctifs temporaires.

Outre les deux outils traditionnels pour la Root Cause Analysis (1, 2), deux autres approches (3, 4) ont également démontré leur efficacité.

Les "5 pourquoi"

La méthode des 5 pourquoi consiste à poser plusieurs fois la question "Pourquoi ?" afin de remonter jusqu’à la cause profonde d’un problème. Elle est particulièrement adaptée aux problèmes relativement simples, rencontrés sur le lieu de travail, souvent liés à des aspects organisationnels. Cependant, lorsqu’il s’agit de problèmes techniques plus complexes — liés à des processus, des machines ou des produits — il est rare que l’on puisse identifier la cause racine en allant au‑delà du premier “Pourquoi”. Dans ces situations, la méthode des 5 pourquoi n’est généralement pas suffisante : il faut alors recourir à une approche plus robuste, telle que la méthodologie "IS‑IS NOT", qui sera abordée plus loin.

Diagramme "cause et effet"

Le groupe réfléchit ensemble aux causes possibles et les classe ensuite dans différentes catégories - telles que l’homme, la machine, le matériel ou la méthode. Ces causes sont représentées dans un diagramme en arête de poisson, également appelé diagramme d’Ishikawa. Facile à utiliser, cette méthode a largement démontré son utilité, en particulier lorsqu’on dispose de peu de données factuelles sur un processus, par exemple lors du développement d’un nouveau produit ou processus.

Cependant, cette approche présente plusieurs limites :

• Les causes profondes identifiées reposent souvent davantage sur des opinions que sur des faits
• Les interactions entre les causes sont difficiles à représenter visuellement
• Les modifications de processus nécessaires à l’amélioration ne sont que très peu abordées

Il en résulte une longue liste de causes profondes "potentielles". La sélection de la cause jugée la plus probable se fait par notation, ce qui revient à une forme de "résolution de problèmes par la démocratie".  D'après l'expérience de Stanwick, dans de nombreux cas, la véritable cause profonde n'apparaît même pas dans le diagramme !

L'outil "IS-IS-NOT"

L'outil "IS-IS NOT", développé par CH. Kepner et B. Tregoe en 1965, se concentre sur les faits fournis par le problème lui-même. Il suit le principe : "Laissez le problème et les données parler, pas les ingénieurs".

Les faits sont recueillis selon quatre dimensions : quoi, où, quand et combien le problème se produit ("IS"). On analyse ensuite ces mêmes dimensions pour déterminer ce qui aurait pu se produire, où, quand et dans quelle mesure, mais qui ne se produit pas ("IS NOT"). En comparant les situations IS et IS NOT, on met en évidence les différences clés. Ce sont ces différences, combinées aux changements récents, qui permettent d’identifier les véritables causes du problème. On peut ainsi trouver des mécanismes expliquant pourquoi le problème se produit ainsi, là, alors et dans cette mesure (colonne "IS"), mais aussi pourquoi le problème ne se produit pas autrement, ailleurs, à un autre moment prévu et dans cette mesure ("IS NOT"). Selon l’expérience de Stanwick, qui a utilisé cet outil des dizaines de fois, il permit souvent d’identifier la cause réelle de problèmes persistants en moins de deux heures, alors que ces problèmes pouvaient traîner depuis des jours, des semaines ou même des mois.

Outils statistiques

Depuis l'émergence de la méthodologie Six sigma, l'utilisation d'outils statistiques pour identifier les causes profondes des problèmes a suscité un intérêt croissant. Ces outils permettent d’analyser les données de manière objective afin de distinguer les variations normales des variations significatives liées au problème. Parmi les techniques les plus couramment utilisées, on retrouve notamment : le "2-sample-t", l’analyse de variance (ANOVA), la régression, "Design of Experiments -DOE"), l’analyse en composantes principales, …