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5 min | Publié le 02/03/2026

Vos tableaux de bords vous mentent

La dérive des indicateurs

“Il nous faut des indicateurs pour s’assurer de notre efficacité !”
Cette phrase, nous l’avons entendue à de nombreuses reprises chez nos clients, et bien souvent avec de bonnes intentions. Mais parle-t-on de s’assurer de notre impact, ou de se rassurer sur notre activité ?

Lorsque l’on est dans le deuxième cas, nous observons une tendance naturelle à regarder la situation d’une manière plus positive qu’elle ne l’est en réalité.
Quoi de mieux pour se rassurer que de voir que tout est au vert ?!

Pour faire référence à cette pratique, nous utiliserons le terme d’indicateurs de complaisance (du terme anglais vanity metrics).
Pour nous qui sommes guidés par l’impact, elle est insatisfaisante dans la mesure où un indicateur défini dans le but de se rassurer va avoir tendance à biaiser la vision de la situation, et donc les décisions.

Mais alors comment faire pour améliorer la situation, notamment quand l’organisation dans laquelle on œuvre utilise déjà des indicateurs de complaisance ?

Nous allons présenter 3 axes principaux de travail pour y répondre.

Le type d’indicateur utilisé (Levier définition)

Le premier levier sur lequel on peut agir est celui de la définition des indicateurs suivis. Une partie significative de l’effet de complaisance est nourri par des indicateurs qui la rendent possible. En d’autres termes, tous les indicateurs n’ont pas le même potentiel de complaisance.

Type d'indicateurs et difficulté de mesure

Généralement, on peut se faire une bonne idée du potentiel de complaisance d’un indicateur en le plaçant parmi l’une des catégories suivantes :

Type d’indicateur Exemple
Ressource Budget alloué à la plateforme de self-service et expertise DevOps disponible
Activité Nombre d'heures consacrées à l'automatisation des tests et du déploiement
Production Fréquence de déploiement
Résultat Lead Time (temps entre l'idée et la mise en production réelle).
Impact Taux de rétention des utilisateurs suite aux mises à jour rapides.

Généralement, plus on se rapproche de l’impact, moins l’indicateur est susceptible d’être manipulé. Une fois cette remarque faite, nous souhaitons insister sur le fait que ce n’est pas toujours vrai. Aussi, ce n'est pas la proximité avec l'impact qui protège de la complaisance, mais la capacité à relier cet indicateur à une décision réelle.

L’utilisation de contre-indicateur (Levier lecture & interprétation)

Pour se représenter ces tensions, il est intéressant de définir des “contre-indicateurs” nous permettant de voir plus large.

En prenant un des exemples précédents, on peut réaliser l’exercice.
En prenant un des exemples précédents, on peut réaliser l’exercice.

Prenons par exemple un indicateur qui mesure la fréquence de livraison. Si nous ne regardons que cela et que nous tentons de le maximiser, nous risquons d’avoir des angles morts. Dans notre cas, il pourrait notamment s’agir de la qualité.

Indicateur et contre indicateur

Pour s’assurer que la qualité ne baisse pas, nous allons donc également mesurer un indicateur de qualité, disons ici le nombre de nouveaux bugs.

Nous avons donc créé un duo indicateur/contre-indicateur qui nous permet d’éviter de déséquilibrer notre performance.

Il est intéressant de noter que, malgré l’exemple simple mentionné ici, il y a souvent plus d’un aspect à contrôler, ce qui signifie que l’on contrôlera non pas un duo mais potentiellement des groupes de 3-4 indicateurs.

Pour garantir le succès de cette démarche, nous vous invitons à inspecter ces indicateurs systématiquement ensemble pour éviter au maximum de s’exposer aux angles morts.

Aussi, il nous semble important de noter qu’un leader nuancé ne cherche pas à ce que tous les indicateurs soient au vert, mais cherche à comprendre pourquoi l'un tire sur l'autre (ex: "Nous avons significativement augmenté la fréquence de livraison, il est donc cohérent que le nombre de bugs résiduels fluctue, restons vigilants pour que la situation ne s’aggrave pas"). Cela permet d’arbitrer consciemment quelles tensions sont acceptables à court terme pour créer un gain à long terme.

Ne pas faire parler les chiffres eux-même (communication et de contextualisation)

Nous entendons souvent “Les chiffres parlent d’eux-mêmes”. Si cela s’avère parfois vrai, nous aimerions le nuancer car partir de ce principe tend à dévaloriser la situation lorsque les indicateurs ne sont pas bons. Dès lors, nous avons tendance à mettre en avant des indicateurs positifs “qui parlent d'eux-mêmes”, car il serait trop inconfortable de vivre le jugement de l’indicateur négatif.

Nous pensons au contraire que les indicateurs ne doivent pas être autoporteurs et nécessitent une contextualisation. En effet, vouloir que les chiffres parlent seuls rend l'échec insupportable ; on finit alors par ne montrer que ce qui brille pour éviter le jugement.

En s’appuyant sur les éléments précédents, nous avons des bases solides pour entamer des discussions. L’invitation est alors de prendre les chiffres tels qu’ils sont, et de mettre l’effort non pas pour les faire parler, mais pour discuter à plusieurs des décisions à prendre sur la base de ceux-ci.
Les indicateurs ne doivent pas remplacer le jugement managérial, mais le nourrir.

A cela, il est important d’ajouter qu’un indicateur n’est jamais neutre. Il reflète un choix politique implicite : ce que l’on décide de rendre implicite, mais également ce que l’on accepte de laisser dans l’ombre

Conclusion : un moyen, pas un résultat

Pour conclure, rappelez-vous qu'un indicateur n'est qu'un moyen, jamais une fin. Si vos tableaux de bord ne servent qu'à rassurer, ils vous aveuglent. Si vous voulez piloter l'excellence, visez l'impact, équilibrez par des contre-indicateurs et, surtout, ne laissez jamais les chiffres parler à votre place ; ils révèlent seulement ce que vous êtes prêt à regarder en face.