Laboratoire d`Automatique et d`Informatique Industrielle de Lille

Titre : Pilotage par la performance des systèmes hospitaliers
Financement prévu : Poste d'assistant au Fucam (Belgique)
Cofinancement éventuel :
(Co)-Directeur de thèse : Pr. E. Ramat
E-mail : [email protected]
Co-directeur de thèse : Pr. N. Meskens (Fucam – Belgique)
E-mail : [email protected]
Laboratoire : Laboratoire d'Informatique Signal et Image de la Côte d'Opale EA 4491
Equipe : M2SiD (Multi-Modélisation, Simulation et Décision)
Descriptif :
Depuis quelques années maintenant, l’environnement des systèmes de santé est en pleine mutation. Les changements
démographiques (le vieillissement de la population), économiques (la concurrence) et sociaux (chômage, pauvreté)
perturbent l’équilibre économique dans lequel se trouvaient les établissements de santé 1. De plus, les hôpitaux sont
continuellement soumis à des contraintes budgétaires et légales qui requièrent de fortes mutations des pratiques de
management hospitalier. Nous voyons apparaître dans l’organisation hospitalière de plus en plus de techniques de gestion
empruntées au monde de l’entreprise 2. Une des principales différences entre le secteur industriel et hospitalier est que ce
dernier ne décide pas des tarifs qu’il pratique mais se doit d’assurer des soins de santé adaptés et de qualité aux meilleurs
coûts possibles3. Guy Durant précise d’ailleurs dans un des ses exposés 4 que le coût et la qualité des soins sont les deux
problèmes majeurs avec lesquels les hôpitaux sont confrontés. Selon lui, le problème des coûts reste important car le
pourcentage du PNB consacré aux services de soins de santé ne cesse d’augmenter. En 1970, ce pourcentage était de 4% et a
atteint les 10.1% en 2005. Plus étonnant encore, entre 1999 et 2005, ce pourcentage a augmenté de 6.3% par an 5. Ce qui
prouve que l’organisation et le financement du secteur hospitalier sont une des sources permanente de déficit budgétaire
pour les pouvoirs publics6.
Dans les années 80, afin de réduire ce déficit budgétaire, les pouvoirs publics ont imposé au secteur de la santé de réaliser
des économies d’échelle notamment par le biais de fusion, d’alliances, de reprises ou encore d’intégrations horizontales.
Celles-ci permettant entre autres d’obtenir une réduction des coûts par une rationalisation de l'offre médicale, mais aussi par
des économies d'échelle sur les investissements et sur le fonctionnement et les services non médicaux 7.
Ces économies d’échelle ont eu pour conséquences de réduire le nombre d’hôpitaux. En Belgique, ce nombre est passé de
483 en 1980 à 141 en 2008. Ces restructurations ont aussi engendré un doublement du nombre moyen de lits (de 156 à 345)
par hôpital.
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Projet région Rhône-Alpes, « planification des ressources hospitalières »(page consultée le 11 avril 2010)
http://prisma.insa-lyon.fr/HRP/objectifs.htm
Nobre T., « quels tableaux de bord de pilotage pour l’hôpital », (page consultée le 24 février 2011), [pdf en ligne]
http://costkiller.net/methodo/costkiller.gestion-des-couts-Quels-tableaux-de-bord-de-pilotage-pour-hopital.pdf
Idem Projet région Rhône-Alpes
Durant G., « l’évaluation économique à l’hôpital », exposé donné lors de la journée du cycle annuel du
perfectionnement en Sciences hospitalières, Ecole de santé publique de l’UCL, 25 janvier 1997
Pirson M., De Wever A., « évolution générale du système hospitalier », hospital.be, n°1, 2009, p32
Noppen M., « Les économies d'échelles dans le milieu hospitalier: Is bigger better? », Hospitals.be, n°6, juillet 2008.
Noppen M., ibidem.
Les hôpitaux ont donc désormais un besoin impératif de développer des outils opérationnels d'évaluation et de pilotage de la
performance. La performance des établissements de soins et de santé préoccupe tous les pays européens et non européens.
En France, en 2009 a été créée l’Agence Nationale d’Appui à la Performance des établissements de santé et médico-sociaux
qui comme son nom l’indique est chargée de l’appui à la performance hospitalière.
Le pilotage d'activités dans les organisations (systèmes industriels, systèmes hospitaliers, etc.) requiert la définition et la
mise en œuvre d’un ensemble cohérent d’indicateurs de performance. La notion « d’indicateur de performance », traduisant
la qualité d’une solution (ou d’une action), est loin d’être évidente. La décomposition de système en sous-systèmes
coopérants ou la prise en compte simultanée de différentes échelles spatiales et/ou temporelles conduisent à la définition
d’un ensemble d’indicateurs de performance dont il faut garantir la cohérence (spatiale et temporelle). En effet, ces
indicateurs sont souvent antagonistes, bruités et/ou définis sur des échelles spatiales différentes.
Alors que le pilotage est généralement calqué sur l’organigramme de l’organisation, les mesures de performances sont à
l’inverse issues du système piloté pour être « agrégées » et synthétisées sous diverses formes afin d’être présentées aux
décideurs. La sélection des mesures de performance est généralement dictée par le savoir-faire intrinsèque de l’organisation
ainsi que par les législations en vigueur. Ce procédé est suffisant tant que les mesures de performance restent dans un
intervalle accepté par les décideurs, mais qu’en est-il lorsqu’une mesure de performance sort de l’intervalle acceptable ? Sur
quel(s) degré(s) de liberté (ou variable d’action) faut-il agir ? Quand ? Dans quelle proportion ? Au-delà de ces questions,
l’ensemble des mesures de performances est-il suffisamment précis et cohérent pour refléter l’état réel et actuel du système ?
L’expérience des décideurs peut répondre à certaines de ces questions, certes, et il est possible de tester plusieurs scénarios
sur le système réel. Cependant, dans un contexte où la compétitivité et la rentabilité sont reines, il est délicat de tester
directement un scénario sur le système réel sans au préalable tenter d’évaluer dans quelle mesure les « corrections »
apportées au système vont effectivement améliorer la situation courante.
Les paragraphes précédents montrent la nécessité de définir un ensemble d’indicateurs de performance dès la phase de
modélisation, cependant la validation de cet ensemble ne peut se faire « sans risque » sur le système piloté surtout s’il s’agit
de tester des scénarios jamais évalués jusqu’alors. La simulation prend alors tout son sens car elle permet de tester sans
risque divers scénarios sur un « modèle » du système, avant application effective du ou des scénarios sur le système réel.
Plus précisément la plateforme logicielle VLE (http://vle-project.org) est aujourd'hui au coeur de plusieurs projets de multimodélisation, de simulation et de décision. Elle offre tous les mécanismes de modélisation systémique basés sur le
formalisme P-DEVS. Sa boite à outils dispose aujourd'hui d'un large éventail de formalismes (continu, discret, à états, …)
pour prendre en charge les différentes vues des différents processus composants les systèmes considérés. Cette capitalisation
est fondamentale pour l'expérimentation des méthodologies et des outils développés. Les expériences complémentaires des
partenaires associés dans le cadre de cette thèse offrent au candidat les briques de bases nécessaires au déroulement de la
recherche dans de bonnes conditions.
Les paragraphes suivants reprennent des éléments de la littérature afin de mieux situer le sujet de thèse par rapport à
l’existant.
Piloter la performance [Dhaevers et al, 2007] consiste à :
- mesurer les écarts entre la performance réalisée et les objectifs préalablement définis ;
- définir les actions de correction ou d’amélioration à mener.
Le pilotage concerne tous les niveaux décisionnels de l’entreprise et veille à assurer la cohérence des actions définies.
Pour définir le pilotage, nous nous basons sur la définition de [Trentesaux et al., 2000b, Trentesaux, 2002] : « le pilotage
consiste à décider dynamiquement des consignes pertinentes à donner à un système soumis à perturbation pour atteindre un
objectif donné décrit en termes de maîtrise de performances».
La performance peut être définie de maintes façons. Dans cette recherche, nous pouvons définir la performance comme un
compromis entre quatre concepts fondamentaux : la pertinence, l’efficience, l’efficacité et l’effectivité [Jacot 1990]. Nous
pouvons nous appuyer sur plusieurs travaux parmi lesquels [Trentesaux et Pujo, 2001]. Qui affirment qu’« il est
indispensable, dans le cadre concurrentiel des marchés, d’étendre l’analyse des performances au-delà de la simple
comparaison entre résultats et objectifs pour intégrer des mesures autres telles que celle portant sur l’efficience et la
pertinence ».
Plusieurs définition d’un indicateur de performance existent dans la littérature, nous considérons dans cette recherche qu’un
indicateur de performance est défini sous forme d’un triplet (mesure, objectif, variables d’action). Pour définir ou adapter la
typologie des indicateurs de performance au milieu hospitalier, la recherche pourra s’appuyer sur quelques travaux
antérieurs. Citons par exemple [Massotte et Bataille, 2000 ; Teil, 2002].
De nombreux travaux focalisent sur la modélisation d’un élément constitutif de l’hôpital (bloc opératoire, gestion des
urgences, gestion du matériel à stériliser, gestion des lit, …) Plusieurs travaux antérieurs portent, soit sur la définition des
indicateurs de performance et sur la constitution des tableaux de bord, soit sur la définition de modèles de simulation, d’aide
à la décision ou d’optimisation en présupposant l’existence d’un sous-ensemble (souvent restreint) d’indicateurs de
performance. Cependant, aucun d’entre-eux ne porte à notre connaissance sur la modélisation « dirigée par la performance »
et la capitalisation des modèles et indicateurs existants, ce sujet de thèse vise à combler ces lacunes.
Travail à effectuer :
Le travail consistera, à partir des résultats des travaux des équipes de recherche, de la littérature scientifique et en
collaboration avec le personnel du Grand hôpital de Charleroi (Belgique) à :
- faire une étude de terrain pour recueillir les indicateurs utilisés dans le Grand hôpital de Charleroi ;
- réaliser une étude bibliographique sur les indicateurs de performance en milieu hospitalier, le pilotage par la
performance, la modélisation et la simulation des systèmes hospitaliers. L’objectif est de définir les problèmes et
modèles existants, applicables à cette problématique et les capitaliser autant que possible au sein d’un multimodèles.
- définir un ensemble (ou système) d’indicateurs aussi génériques et synthétiques que possible dans le respect de la
législation en vigueur, adaptés aux différents niveaux de décision (stratégiques, tactiques, opérationnels) ;
- définir un système de pilotage à la fois souple (pour permettre les améliorations) et robuste (pour faire face aux
aléas inhérents au système piloté) ;
-
proposer et mettre en place une démarche de modélisation « guidée par la performance » identifiant les soussystèmes à modéliser et la granularité de la modélisation en fonction des indicateurs de performances à
« calculer » ;
valider les étapes précédentes à l’aide d’un modèle de simulation du Grand hôpital de Charleroi.
Références bibliographiques (non exhaustif) :
[Dhaevers et al, 2007] Dhaevers V., Riane F., Duvivier D. et Meskens N., Vers un pilotage souple de la performance des
systèmes de production, 7ème Congrès International de Génie Industriel (CIGI’07), Trois-Rivières, Québec, juin 2007.
[Jacot, 1990] J. H. Jacot, A propos de l’évaluation économique des systèmes intégrés de production, dans Ecosip, Gestion
Industrielle et Mesure Economique, Economica, Paris, 1990.
[Massotte et Bataille, 2000] P. Massotte et R. Bataille, Future production systems : influence of self- organization on
approaches to quality engineering, international journal of production economics, vol. 64, 2000, pp. 359- 377 (ISSN 09255273).
[Teil, 2002] A. Teil, Défi de la performance et vision partagée des acteurs – Application à la gestion hospitalière, Thèse de
Doctorat, Université Jean Moulin, Lyon 3, 2002.
[Trentesaux, 2002] D. Trentesaux, Pilotage hétérarchique des systèmes de production, Habilitation à diriger des recherches,
LAMIH, L’Université de Valenciennes et du Hainaut-Cambrésis, 2002.
[Trentesaux et al., 2000b] D. Trentesaux, J. P. Campagne et J. Erschler, A generic design framework for decentralized
control: the DMU model, 2nd IFAC/IFIP/IEEE Conf. On Management and Control of Production and Logistics, MCPL
2000 (Grenoble, juillet 2000), Z. Binder (ed), Pergamon, ISBN 0- 08-043621 8, 1st edition, Oxford, Elsevier Science Ltd.,
vol. 3, 2001, pp. 1021- 1026.
[Trentesaux et Pujo, 2001] D. Trentesaux et P. Pujo, Pilotage distribué des systèmes de production, éditorial du
numéro spécial du Journal Européen des Systèmes Automatisés, Hermès, ISSN 1269- 6935, vol. 35, n° 7- 8,
2001
Mots-clefs :
Pilotage, indicateurs de performance, modélisation, simulation, systèmes hospitaliers