Élaboration d'une structure intégrée d'indicateurs de performance pour le pronostic des activités de chantier

L'industrie de la construction est soumise à de fortes contraintes et des facteurs variables externes omniprésents. Cependant, aussi particulière qu'elle puisse être, elle se doit d'être compétitive. Les performances d'un chantier de construction sont une priorité pour les entreprises. Pour cela, il lui faut en tout temps adapter ses manières de faire. Les entreprises de construction peinent à augmenter leur productivité comme le font la majorité des domaines manufacturiers. Ayant pris du retard par rapport à l'automatisation et la numérisation, ces deux éléments sont maintenant vus comme des clés de sa modernisation. On la retrouve en effet à la fin du classement concernant l'adoption de ces technologies, comparativement au secteur de l'agriculture ou de la pêche (Barbosa et al., 2017). Les nouvelles technologies issues de l'industrie 4.0 offrent notamment un fort potentiel pour moderniser cette industrie (Oesterreich & Teuteberg, 2016). Cette dernière vise à collecter et connecter les données en temps réel dans l'objectif d'aider la prise de décision. Cette maîtrise propose une méthode pour améliorer les processus de suivi et de gestion de la performance sur les chantiers de construction. La solution présentée dans ce mémoire est une structure intégrée d'indicateurs de performance permettant l'élaboration d'un pronostic de réussite d'une activité d'exécution. De façon spécifique, cette structure intègre les concepts de l'industrie 4.0. Cette solution s'inscrit donc parfaitement dans le besoin grandissant d'amélioration de la performance de cette industrie à la productivité stagnante. Pour atteindre cet objectif, nous avons utilisé l'approche DRM (Design Research Methodology) proposée par Blessing et Chakrabarti (2009). Cette méthode est connue pour la mise en place de modèles empiriques ancrés dans la pratique. Cette étude s'appuie à la fois sur les processus d'un partenaire industriel et sur la littérature. L'objectif étant l'amélioration du suivi et de la gestion de performance, une revue de littérature sur ces trois notions sera effectuée. Les observations chez l'entreprise partenaire et la littérature nous permettront ensuite de définir les critères de performances sur lesquels agir. Puis, dans cette même démarche soutenue par l'approche DRM, nous utiliserons à la fois la littérature et des cas réels de l'entreprise partenaire pour établir le modèle de données et les technologies nécessaires à l'acquisition de ces données. Enfin, nous étudierons l'applicabilité des résultats de cette étude dans le cas de l'entreprise partenaire. À notre connaissance, la littérature scientifique n'aborde pas de façon intégrée l'identification des indicateurs de performance et les technologies requises pour les capter. Ces indicateurs n'étant pas identifiés, ils ne sont donc pas générés et mis à jour, faute de capacité à le faire. Pour répondre à ce manquement, la présente recherche met en place une structure intégrée d'indicateurs de performance pour le pronostic de succès des activités d'exécution. La structure repose sur quatre notions : les indicateurs, les données nécessaires à leur création, les outils pour acquérir ces données et enfin, les connexions entre tous ces indicateurs pour former un pronostic de succès sur l'activité observée. Le pronostic de succès se base sur les concepts de l'industrie 4.0. Le pronostic apportera aux utilisateurs une vision en temps réel de la probabilité de succès non pas du projet complet, mais de la tâche ou lot de tâches observé. Ce pronostic est un outil cherchant à établir une probabilité d'occurrence d'un résultat. Il permet donc une visibilité à court terme et moyen terme de la santé des activités. Toutes ces données étant mises à jour en temps réel.