Avec ce nouvel article, nous restons dans la thématique des outils d’ingénierie système.

Design Structure Matrix – Qu’est-ce?

Le Design Structure Matrix (matrice adjacente ou N2) est un outil simple, visuel et compact pour effectuer (entre autres) l’analyse et la gestion des systèmes complexes. Il permet à son utilisateur de modéliser, visualiser et analyser les dépendances parmi les entités de n’importe quel système (technique ou non) et suggère de puissantes améliorations ou synthèses du système.

La dépendance au cœur de l’analyse

Lorsque l’on analyse un système complexe, les liens entre les composants du système sont d’une grande valeur. Le nombre, le type et la « force » des liens indiquent la dépendance entre deux éléments.

Est-ce un lien de « safety« , et quel niveau de criticité a ce lien? Est-ce un « flux d’information » qui transite entre deux fonctions? Est-ce un lien à l’ordre 1, 2 ou 3? etc.

Chaque lien a une valeur, qui doit être quantifiée:

  • La somme des liens entre deux éléments crée leur force de dépendance,
  • La force de dépendance indique le degré d’interaction,
  • Le degré d’interaction donne un indicateur du niveau d’intégration nécessaire pour rendre le tout optimal,

Plus les éléments sont dépendants, plus ils requièrent d’interactions. Or, une interaction a un coût qui peut également se matérialiser par un risque.

Le DSM vise à minimiser le coût de ces interactions en organisant un rapprochement (physique ou virtuel) entre les éléments les plus dépendants. Le DSM va tenter de trouver les regroupements optimaux répondant aux critères de l’analyse.

Illustration:

Chaque carré de couleur représente une dépendance et plus sombre le carré est plus forte est la dépendance
Les outils de DSM fournissent des algorithmes qui créent des « clusters » (ou regroupements) sur base des dépendances: Des regroupements ont été effectués sur base des dépendances en modifiant l’ordre des éléments de la matrice
Ces regroupements sont mis en lumière ici et pourront être réutilisés à bon escient

Au travers du Design Structure Matrix, nous allons donc analyser un système et créer des groupes de travaux optimaux. Ces groupes de travaux, basés sur la valeur des dépendances, peuvent être de toute nature à partir du moment où ils sont composés d’éléments inter-connectés. C’est là toute la magie du Design Structure Matrix. Un outil simple pour optimiser tout système. Il faudra certainement pour les novices un exemple pratique pour mieux s’en faire une idée.

3 avantages à analyser les systèmes au travers des matrices de dépendances

Voici 3 forces du DSM extraites de Wikipedia:

  • La matrice peut représenter un large nombre d’éléments d’un système et leurs relations de façon très élégante et compacte en plus de mettre en lumière les structures de la donnée (comme des rétroactions ou des modules),
  • La représentation matricielle va autoriser l’utilisation de toutes les techniques d’analyse matricielle pour améliorer la structure du système,
  • Dans le cas de la modélisation d’activités de précédence (comme le planning ou les processus), le DSM va permettre de représenter les liens de retro-actions qui ne peuvent être modélisés par les diagrammes de Gantt/PERT.

A suivre

Dans un prochain article, nous verrons la mise en application des matrices de dépendance à l’analyse d’une architecture système.

Pour aller plus loin

Pour plus d’informations, veuillez vous rendre sur DSMWeb.org, la référence du web en anglais.

Posted by Matthieu Aubron

System Thinker for complex industrial projects Consultant en ingénierie système et plus globalement en organisationnel pour l'industrie.

  • Bonjour Matthieu, est-ce que tu peux fournir quelques clés de qualification (en type et en pondération) des liens entre les entités d’un systèmes? un exemple simple? Merci !

  • Aubron Matthieu

    Bonjour Yoann,

    A titre d’exemple pour les analyses d’architecture, j’utilise trois critères principaux et aisément disponibles:
    – nombre de flux (physiques ou fonctionnels) entre deux entités (chaque flux étant comptabilisé comme un lien de dépendance catégorisé « flux »)
    – nombre d’exigences liées par une même décomposition et appartenant chacune à une des deux entités étudiées (exemple exigence A est allouée en deux exigences B et C, B étant liée à l’entité 1 et C à l’entité 2 – dans ce cas je vais comptabiliser un lien existant de dépendance et catégorisé « allocation performances »/ »allocation fonctionnel »/ etc. suivant le type d’exigence),
    – nombre de risques liés par une même décomposition/appartenant au même arbre et appartenant chacun à une des deux entités étudiées (même principe que précédemment – dans ce cas je vais comptabiliser un lien existant de dépendance et catégorisé « allocation safety »),

    J’ai donc pour qualifier le niveau de dépendance entre deux entités au moins 3 types de dépendance:
    – Flux
    – Allocation exigences (fonctionnel, perfo, etc.)
    – Allocation safety

    A partir de là, il s’agit de pondérer chaque type de dépendance. Sur les projets actuels, il y a une grosse composante safety avec une forte composante coût associée. Ainsi, ayant une forte sensibilité safety nous appuyons la pondération sur la safety:
    – Flux => 1
    – Allocation exigences (fonctionnel, perfo, etc.) => 1
    – Allocation safety => 3

    Par conséquence, la dépendance entre deux entités est:
    ==> somme (flux) * 1 + somme(allocation exigences) * 1 + somme(allocation safety) * 3
    Plus la dépendance est forte, plus la couleur associée dans la matrice sera foncée. Un excellent indice visuel de dépendance en somme.

    Ce n’est qu’un exemple qui peut être affiné et j’espère qu’il répond de façon satisfaisante a ta question.

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