La mesure et la gestion de la performance posent problème aux entreprises en termes d'atteinte des objectifs des multi parties prenantes. L'évaluation de ces objectifs et ainsi de la performance est essentielle pour plusieurs raisons : le contrôle et la surveillance, le diagnostic, l'amélioration, l'apprentissage et la prise de la décision de processus ou système d'entreprise. Les mesures de performance étant les descripteurs de la performance jouent un rôle important dans cette évaluation. Cependant, la multi-dimensionnalité de la mesure de performance, l'interdépendance entre elles et la recherche pour mesurer plusieurs dimensions de la performance compliquent le processus de mesure de performance. De plus, l'incertitude en ce qui concerne l'atteinte des objectifs atours du processus métiers ou système d'entreprise y ajoute encore de la complexité. Pour aborder cette situation, un système de mesure de performance basé sur l'indicateur du couple (valeur-risque) (appelé VR-PMS) orienté processus a été proposé. L'objectif est de transformer les atteintes et inquiétude des parties prenantes en un indicateur de la performance et un de risque respectivement pour prendre une décision en connaissance de cause. A cet effet, un modèle conceptuel de valeur/risque est proposé : il vise à intégrer les concepts associé aux objectifs, activités et risque dans un seul cadre et conceptualise l'idée de la gestion de performance basée sur la valeur et risque. En outre, un modèle méthodologique est élaboré et divise les processus de mesure de performance en trois étapes : la modélisation de performance, évaluation et prise de décision. Chaque phase du modèle est dotée d'outils et méthodes pour l'analyse quantitative. Le livrable de VR-PMS est un classement de solutions (c'est-à-dire alternatives de processus métier) évaluée vis-à-vis l'indicateur développé à partir de valeur et risque.
Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:pastel.archives-ouvertes.fr:pastel-00745792 |
Date | 03 October 2012 |
Creators | Shah, Liaqat-Ali |
Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
Language | English |
Detected Language | French |
Type | PhD thesis |
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