La coordination en entreprise ne se décrète pas, mais elle se mesure, se partage et se rejoue chaque semaine. Au cœur de ce rituel, le tableau de bord de suivi et de pilotage des activités s’impose comme un instrument de confiance—ni gadget décoratif, ni usine logicielle hors de portée. Lorsqu’il est conçu avec méthode, il articule la réalité du terrain (tâches, jalons, charges, délais) et la décision (prioriser, arbitrer, redresser). Et lorsque son socle est sobre—une table de données propre, des indicateurs utiles, des règles de calcul transparentes—il sert enfin son objectif : donner prise à l’action.
Le tableau de bord ne vaut que par sa capacité à faire dialoguer des univers qui, trop souvent, s’ignorent : production, maintenance, qualité, logistique, RH. En proposant une grammaire commune—des statuts normalisés, des dates prévues et réelles, des charges prévues et constatées, un responsable clairement identifié—il transforme l’inventaire des tâches en file d’attente lisible.
Cette lisibilité change tout : le management ne “survole” plus, il cadre et cadence ; les équipes ne subissent plus, elles pilottent et proposent.
Les organisations empilent les plateformes, mais le quotidien d’exécution se décide encore souvent dans Excel. Ce n’est ni nostalgie, ni renoncement : c’est pragmatisme. Un modèle dépourvu de macros, bâti sur des tables structurées, des listes de validation, et des formules traçables couvre 80 % des besoins de pilotage.
Ses atouts sont connus :
Le secret n’est pas l’outil, mais la discipline de modélisation.
Un bon modèle tient sur quatre piliers, distincts et cohérents.
Une feuille “Données_Activités”, nommée tbl_activités, qui ne souffre aucune fantaisie :
Projet – Processus – Activité – Responsable – Priorité – Statut – Dates (prévu/réel) – Durées (h) – Coûts – % d’avancement – Tags.
Chaque ligne est une activité. Rien d’autre.
“Paramètres” alimente les listes : processus, responsables, statuts, projets, priorités. La première valeur « Tous » sert les filtres du dashboard. On verrouille l’orthographe, on évite les doublons : c’est là que se gagne la qualité des filtres.
“Calculs_KPI” abrite les indicateurs, loin du visuel. On y privilégie des masques logiques stables—des comparaisons qui conservent la même dimension quelles que soient les sélections—plutôt que des IF erratiques qui renvoient un scalaire ici, une matrice là. Résultat : zéro #VALEUR!, zéro surprise.
Des tuiles peu nombreuses, lisibles, et trois graphiques maximum : répartition par statut (donut), terminées par semaine (colonnes), charge prévue par processus (barres). L’œil comprend, la réunion avance.
La valeur d’un tableau n’est pas dans la profusion de chiffres, mais dans la pertinence opérationnelle. Les KPI qui structurent les décisions de planning et d’arbitrage sont remarquablement constants d’un site à l’autre :
On résiste à la tentation d’ajouter dix jauges “intéressantes” : le tableau doit aider à choisir, pas à hésiter.
La plupart des dysfonctionnements viennent de calculs fragiles. Quelques principes simples évitent les écueils :
IF(sel="Tous";1;Table[Col]=sel), on emploie--(((sel="Tous") + (Table[Col]=sel))>0) : la dimension reste identique, le SUMPRODUCT respire.DATEVALUE(TEXT(...)) ; on compare Fin_Réelle >= Lundi et Fin_Réelle <= Lundi+6. C’est plus lisible et plus sûr.Cette hygiène n’a rien d’ésotérique ; elle garantit un comportement prévisible et une maintenance sereine.
Ce cadre léger suffit à faire tenir le modèle dans le temps.
Nul besoin de programme pluriannuel : quatre semaines suffisent pour faire émerger un pilotage crédible, à condition de tenir la ligne sobre.
Gains : une file d’attente partagée, des arbitrages expliqués, des retards visibles avant qu’ils ne s’installent, une meilleure corrélation entre charge prévue et charge réelle, et, surtout, un langage commun entre métiers.
Évitements : la paralysie par la donnée éparse, la dispersion en “tableaux maison” non comparables, et le débat d’opinions qui remplace trop souvent la preuve.
Un tableau de bord opérationnel est un contrat de lecture : ce que l’on mesure, comment on le calcule, et ce que l’on décide quand l’indicateur vire. La sobriété est la première bonne pratique—une table propre, des KPI utiles, des formules solides, un rituel régulier—l’organisation troque l’agitation contre l’intention d’exécuter.
Cas particuliers, arbitrages, et recettes qui tiennent au quotidien
Symptôme. Des lignes utiles, mais non datées, plombent le SLA et le backlog.
Enjeu. Ne pas punir la donnée incomplète, tout en évitant l’angle mort.
Pilotage. Exclure ces activités du SLA, mais afficher un compteur dédié “À dater”.
Dans votre modèle.
=SUMPRODUCT(--(tbl_activités[Fin_Prévue]=""), filtres)Fin_Prévue<>"".Symptôme. Un chantier prévu vendredi soir apparaît “en retard” le lundi matin.
Enjeu. Coller au rythme réel d’atelier/bureau.
Pilotage. Calculer retards et on-time en jours ouvrés.
Dans votre modèle.
(Fin_Réelle - Fin_Prévue) par NETWORKDAYS.INTL(Fin_Prévue, Fin_Réelle, "0000011")-1.Symptôme. Tout est « urgent » ; rien ne l’est en pratique.
Enjeu. Faire varier l’exigence selon la Priorité.
Pilotage. Définir des SLA par classe (Critique < Haute < Moyenne < Basse).
Dans votre modèle.
SLA_Priorité) avec tolérance (ex. Critique = 0 j, Haute = +1 j ouvré…).Fin_Réelle <= (Fin_Prévue + SLA_Priorité[Delta][@Priorité]).Symptôme. Les clones mensuels diluent la lecture.
Enjeu. Voir la régularité plus que l’exception.
Pilotage. Taguer “Récurrent”, suivre taux de réalisation par période.
Dans votre modèle.
Tag1="Récurrent".% récurrentes réalisées = =SUMPRODUCT(--(Tag1="Récurrent"),--(Terminée), filtres) / SUMPRODUCT(--(Tag1="Récurrent"), filtres).Symptôme. Une opération “terminée” masque un sous-lot en souffrance.
Enjeu. Ne pas fermer un parent tant qu’un enfant reste ouvert.
Pilotage. Introduire ID_Parent et afficher le % de parents entièrement clos.
Dans votre modèle.
OnTime_Parent(P) = MIN( OnTime_Enfant[i∈P] ).Symptôme. Les retards se concentrent toujours sur le même pilote.
Enjeu. Sortir du ressenti et objectiver la charge.
Pilotage. Créer Capacité_Ressources (heures/sem.) et suivre Charge/Capacité.
Dans votre modèle.
Charge_Res = SUMPRODUCT(Durée_Prévue_h sur période & responsable)Charge_Res / Capacité_Ressources[Heures][@Responsable].Symptôme. Le throughput chute sans que la “charge” augmente.
Enjeu. Distinguer le travail des empêchements.
Pilotage. Traiter les incidents comme catégorie à part (Tag2 = “Incident”).
Dans votre modèle.
Symptôme. Un backlog stable… mais qui se fossilise.
Enjeu. Traiter le vieux d’abord.
Pilotage. Buckets d’âge : 0-7 j, 8-14 j, 15-30 j, >30 j.
Dans votre modèle.
Âge = TODAY()-Date (ou Dernier_événement).Symptôme. Le cycle time moyen raconte une fable.
Enjeu. Lutter contre l’effet d’outliers.
Pilotage. Publier médiane et P90 en plus de la moyenne.
Dans votre modèle.
=MEDIAN(FiltreDurées) et =PERCENTILE.INC(FiltreDurées,0.9) via plages filtrées ou tables auxiliaires.Symptôme. “On-time” à Tanger, en retard à Lyon.
Enjeu. Concilier des calendriers différents.
Pilotage. Ajouter Site et Calendrier_Site (jours fériés).
Dans votre modèle.
NETWORKDAYS.INTL(date1, date2, masque_site, fériés_site) où masque_site provient d’un mapping par site.Symptôme. Mélange des choux (opex) et des carottes (capex).
Enjeu. Rendre compatible l’opérationnel et l’analytique.
Pilotage. Champ Nature_Coût (CAPEX/OPEX) et deux vues.
Dans votre modèle.
Nature_Coût.Symptôme. Les “petits feux” dévorent le temps des chantiers importants.
Enjeu. Donner des règles d’arbitrage lisibles par tous.
Pilotage. Un champ “Classe_Service” pour trier le backlog :
--(((sel_Projet="Tous")+(tbl_activités[Projet]=sel_Projet))>0)=SUMPRODUCT(--(tbl_activités[Statut]<>"Terminée"), --(tbl_activités[Fin_Prévue]<>""), --(NETWORKDAYS.INTL(tbl_activités[Fin_Prévue],TODAY(),"0000011")>1), masques)=SUMPRODUCT(--(Terminée), --(Fin_Réelle <= Fin_Prévue + VLOOKUP(Priorité, SLA_Priorité,2,0)), masques) / SUMPRODUCT(--(Terminée), --(Fin_Prévue<>""), masques)Âge = TODAY()-Date ; puis =IFS(Âge<=7,"0-7", Âge<=14,"8-14", Âge<=30,"15-30", TRUE,">30")
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