Avertissement
Si vous arrivez directement sur cette page, sachez que ce travail est un rapport d'étudiants et doit être pris comme tel. Il peut donc comporter des imperfections ou des imprécisions que le lecteur doit admettre et donc supporter. Il a été réalisé pendant la période de formation et constitue avant-tout un travail de compilation bibliographique, d'initiation et d'analyse sur des thématiques associées aux concepts, méthodes, outils et expériences sur les démarches qualité dans les organisations. Nous ne faisons aucun usage commercial et la duplication est libre. Si vous avez des raisons de contester ce droit d'usage, merci de nous en faire part . L'objectif de la présentation sur le Web est de permettre l'accès à l'information et d'augmenter ainsi les échanges professionnels. En cas d'usage du document, n'oubliez pas de le citer comme source bibliographique. Bonne lecture... 

Intégration d’une démarche qualité dans le processus de traitement des données

 
  Sana Handouf

Référence bibliographique à rappeler pour tout usage :

Intégration d'une démarche qualité dans le preocessus de traitement des données,
HANDOUf Sana, Stage professionnel de fin d'études, MASTER Management de la Qualité (MQ-M2) Université de Technologie de Compiègne, 2009-2010,
URL : https://www.utc.fr/master-qualite puis "Travaux", réf n° 147



Résumé


Ce stage de fin d’études s’est déroulé au sein de la société NOVEDIA DECISION dans BUSINESS UNIT SOLUTIONS DÉCISIONNELLES. Son activité est d’offrir aux clients des solutions en installant des systèmes décisionnels, permettant de transformer leurs données brutes et inexploitables en des tableaux de bords personnalisés, ergonomiques et interactifs. Ceci leur permet d’exploiter au mieux leurs données afin d’établir des analyses pertinentes et efficaces.

La mission du stage est de mettre en place une méthodologie qualité afin d'améliorer le processus de traitement des données de ventes des clients. Le but est d’éliminer toutes les erreurs potentielles pouvant altérer les données et la qualité des Tableaux de Bord  livrés aux clients.

Mots clés
: Novedia Decision, Business intelligence,  Reporting
, Qualité , Données, Tableau de Bord, Processus.


Abstract


This internship took place within the company NOVEDIA DECISION in BUSINESS UNIT SOLUTIONS DÉCISIONNELLES. Its activity is to provide solutions to customers by installing a « systems for decision », to transform their crude and unusable data, into a personalized, ergonomic and interactive dashboards. This allows them to exploit their data and provide a relevant and effective analysis.

The mission of the internship is to improve the processing of customers data. The goal is to eliminate all potential errors which may alter data an
d quality of the dashboards delivered to the customers.

Key words : Novedia Decision, Business Intelligence, Reporting, Quality, Data, Dashboard, Process.


Remerciements


       Je tiens  à remercier toutes les personnes qui ont contribué de près ou de loin au bon de déroulement de mon stage et à la réalisation de ce projet :

- Nicolas FAIVRE-D’ARCIER, mon maitre de stage, pour ses remarques constructives, pour son implication dans ce projet et pour m’avoir fait part de sa riche expérience dans le domaine de l’industrie pharmaceutique. 

- Willy BARIL, mon collaborateur principal dans ce projet, pour sa disponibilité à répondre à toutes mes questions, pour la documentation qu’il m’a mis à disposition sur le domaine pharmaceutique et le projet GSK. Je tiens également à le remercier pour sa grande implication dans le projet, pour sa confiance en mon travail

 - Danièle HONG, pour m’avoir permis d’effectuer ce stage au sein de NOVEDIA DECISION, d’être présente pour suivre le déroulement de mon stage et s’assurer qu’il correspondait bien à mes attentes.

- Martine CONTRANT, notre assistante adorable, pour sa disponibilité sur ce qui concerne les papiers administratifs, son implication humaine et professionnelle  pour que tout le monde soit à l’aise au sein des locaux.

- Les consultants de NOVEDIA DECISION qui m’ont formé aux différents outils décisionnels, m’ont assisté sur le plan technique et m’ont  beaucoup apporté sur le plan humain.

- Hanane SALAH EDDINE, stagiaire venant de l’UTC également, avec qui j’ai partagé l’open space tout au long de cette période, pour ses remarques et ses conseils sur mon travail.

- Gilbert FARGES le responsable du master Qualité et Sophie SOUMARE mon suiveur pédagogique à l’UTC, pour leur suivi durant cette période de stage.

 

Sommaire



I. Introduction

II. Présentation de l’entreprise

II.1  Novédia Groupe
II.2  Novédia Décision
II.3  BU Solutions Decisionnelles

III. Projet du stage 

III.1  Phase de formalisation
III.1.1  Contexte et enjeux du projet
III.1.2  Clarification de la problématique
III.1.3  Analyse de la situation actuelle
III.1.4  Objoctifs

III.2  Phase de définition

III.2.1  Solutions pour analyser & contrôler les données
III.2.2  Analyser les risques
III.2.3  Suivre et mesurer les écarts
III.2.4  Informer & communiquer
III.2.5  Archiver et capitaliser

III.3  Phase de réalisation

III.3.1  Résultats obtenus
III.3.2  Capitalisation & Prévisions

IV. Conclusion

V. Références Bibliographiques


Table des figures


Figures:

Figure 1 : Novédia Group
Figure 2 : Novédia DécisionNovédia
Figure 3 : Les Services de Novédia Décision
Figure 4 : Les compétences Métiers de Novédia Décision
Figure 5 : Répartition des clients Novédia Décision
Figure 6 : Situation de la BU Solution décisionnelle
Figure 7 : L’offre Dyn@Reports
Figure 8 : L’offre Navboard
Figure 9 : QQOQCP
Figure 10: Processus de production des TDB-1
Figure 11 : Processus de  traitement de la structure des produits
Figure 12: Fréquence des erreurs produites
Figure 13: Structure des produits
Figure 14 : Diagramme Cause-Effet
Figure 15 : Planification Dynamique Stratégique
Figure 16 : Processus de  production des TDB-2
Figure 17 : Analyse des risques
Figure 18 : Indicateur de la phase avant validation du client
Figure 19 : Indicateurs de la phase APRES validation du client
Figure 20 : Indicateurs de la phase APRES envoi des rapports au client
Figure 21 : Cartographie du Processus interne de traitement de la structure des produits
Figure 22 : Cycle WV

Tableaux

Tableau 1 : Niveaux d’exigence
Tableau 2 : Indicateurs Avant validation
Tableau 3 : Indicateurs Après validation du client
Tableau 4 : Indicateurs Après production des rapports

Annexes

ANNEXE 1 : Rapport résultant du programme
ANNEXE 2 : Procédure de mise en place du contrôle
ANNEXE 3 : Planning client externe – consultant interne : Légende
ANNEXE 4 : Planning client externe – consultant interne : Suivi


I. Introduction


Ce rapport décrit les activités réalisées pendant mon stage de fin d’études, depuis le 1er Février 2010 au 10 juin 2010. Il s’est déroulé au sein de NOVEDIA DECISION une société de services en informatique décisionnelle. Ce projet de fin d’étude a pour objet la validation du diplôme : MASTER MANAGEMENT DE LA QUALITE DE L’UTC.

La mission du stage consiste à mener une démarche qualité sur les activités de la « BU SOLUTIONS DECISIONNELLES », plus précisément à améliorer le processus de traitement des données clients et garantir la qualité des TDB livrés. Le projet sera explicité en détail plus bas dans les différents chapitres de cet écrit.
 
Ce compte rendu est constitué en deux grands chapitres Le premier concerne la présentation de l’entreprise, son organisation générale, ses filiales et ses secteurs d’activité, pour préciser par la suite  l’environnement  et le périmètre dans lequel le stage a été effectué.

Le deuxième chapitre décrit la chronologie de la mission du stage en 3 phases successives. La phase de formalisation présente le contexte et les enjeux de la mission, la clarification du sujet du projet, des collaborateurs qui vont intervenir à sa réalisation. Ensuite une analyse de la situation et des causes pour pouvoir définir des objectifs mesurables au projet.

La phase de définition étudie  les solutions prioritaires à mettre en place, en  commençant par identifier leurs risques,  décrire le plan d’actions correctives et préventives, définir un système de suivi de leurs performances. Ensuite résumer le tous dans une cartographie des processus.

La réalisation de ces solutions proposées est présentée dans la troisième phase appelée « Phase de Réalisation ». Elle expose les résultats obtenus pour le mois d’AVRIL et la mesure des écarts par rapport aux objectifs escomptés. Finalement, un paragraphe est dédié à capitaliser de tout ce qui a été réalisé jusqu’à ce jour ci et les perspectives à venir qui restent à réaliser  pour atteindre la totalité des objectifs du projet.

Pour finir, le compte rendu conclu avec un retour d’expérience de cette aventure à la fois professionnelle et humaine ainsi que les difficultés rencontrées.
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II. Présentation de l'entreprise


 
        II.1 NOVEDIA GROUPE :

NOVEDIA GROUP est une société française spécialisée dans le conseil et la réalisation d'applications en environnement JAVA J2EE ainsi que dans les métiers du business intelligence et du consulting en E-marketing.

Le groupe est implanté à Paris mais également à Toulouse et Nantes (Novedia Régions) et s’est déployé en Suisse (à Genève) via la filiale Novedia Switzerland, aux Etats-Unis (Novedia Americas) et au Maroc (Novedia Maroc).






Figure 1 : Novédia Group [3]
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Novedia Solutions, anciennement « Smart-up », est intégrateur de nouvelles technologies et de solutions applicatives e-business. Elle est spécialisée dans le conseil et la réalisation d'applications en environnement JAVA J2EE et Microsoft .NET et la réalisation d'applications web et/ou de gestion. Novedia Solution possède une forte culture projet clés en main et est présent dans tous les secteurs d’activités.

Novedia Consulting, anciennement « Jipo », est un cabinet de conseil spécialisé en stratégie et pilotage de projets marketing interactif qui propose une expertise en marketing stratégique (réflexion d'une entreprise ou d'un service par rapport à son marché), conception et lancement d'offres, mise en place et optimisation des politiques d'acquisition, de fidélisation et de distribution.
Novedia Decision, anciennement  « i-d6 », est spécialisée en Business Intelligence et performance d’entreprise (voir détails ci-après).



II.2 NOVEDIA DECISION :


La société a été créée en 1997 par des anciens consultants de la société IRI Software. A sa création, la société n’est implantée que dans la région parisienne et est connue sous le nom de DSA Systèmes.

L’activité de DSA Systèmes à sa création était essentiellement fondée sur la technologie Oracle Express. DSA Systèmes est rapidement devenue le premier partenaire d’Oracle sur son offre de Business Intelligence (Oracle Express, Oracle Sales Analyzer, Oracle Financial Analyzer, etc.).

Depuis 2001, la société a étendu progressivement son offre en intégrant les technologies majeures du marché de la Business Intelligence. C’est ainsi que se sont créés progressivement les pôles de compétences suivants : Hyperion Solutions, Business Objects, Cognos, et Microsoft.

En 2001, DSA Systèmes acquiert MIDI-PARTNERS, pôle Décisionnel de MIRIAD Technologies à Toulouse. En 2003, DSA Systèmes devient i-d6, la société comprend alors deux sites d’implantation : Levallois-Perret (siège social) et Toulouse. L’acquisition de Prospective Software, basée à Nantes fin 2006 permet à i-d6 de consolidée sa position dans l’Ouest.

Enfin, i-d6 rejoint le groupe Novedia à Boulogne-Billancourt en 2007 pour compléter son offre et devient par la même occasion Novedia Décision.

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Figure 2 : Novédia Décision [3]


Novedia Décision propose une offre complète de services, de l’analyse de l’environnement jusqu'à l'intégration des solutions. Elle est depuis plus de 10 ans au service de la Business Intelligence et accompagne ses clients sur toute la chaîne décisionnelle :


-    Intégration de données
-    Définition et gestion des entrepôts de données
-    Analyse et reporting
-    Gestion de la performance
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Figure 3 : Les Services de Novédia Décision [3]

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Conseil :

Spécialiste des solutions logicielles et spécialiste métiers, Novedia Décision guide ses clients dans la préparation de leurs projets et garantit leur bon déroulement :
-    Choix d’outils et de solutions décisionnelles                         
-    Conseil d’architectures
-    Assistance à maîtrise d’ouvrage (rédaction de cahier des charges, suivi et gestion de projet...)
-    Audits et optimisations


Intégration

-    L’engagement de Novedia Décision se poursuit en phase d'intégration pour une meilleure cohérence entre la solution préconisée et les structures de
     l’entreprise cliente afin d’avoir une maîtrise sans faille des coûts et des délais du projet.



Accompagnement

-    Novedia Décision assure la pérennité de l’investissement de ses clients sur le long terme depuis le transfert de compétences auprès des utilisateurs cibles
     jusqu'à la maintenance de leurs applications.

-    Mise à disposition de ressources
-    Formation, Transfert de compétences
-    Expertises (installation, migrations, optimisations…)

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Externalisation

-    Le pôle dédié à l'externalisation prend en charge le rapprochement et le traitement des données avec la garantie d'une exécution rapide et la mise à
     disposition de tableaux de bords dynamiques et personnalisés, essentielles à une performance opérationnelle durable.

-    Prise en charge complète du Système d’Information Décisionnel
-    Tierce Maintenance Applicative (à distance ou chez le client)
-    Mise à disposition de reporting/tableaux de bords directement aux utilisateurs


Compétences métier

Cette offre complète de services est associée à une forte compétence métier, notamment dans les domaines de la finance, du marketing & ventes, de la santé et du développement durable.





Figure 4 : Les compétences Métiers de Novédia Décision [3]

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Le pôle dédié aux problématiques du contrôle de gestion environnemental assure des missions d'accompagnement expert pour aider les clients à appréhender avec succès les enjeux du développement durable.


Aujourd’hui, Novedia Décision est de par la diversité de ses clients présente sur de nombreux secteurs : banques et assurances, grande distribution, industrie, secteur public, santé et industrie pharmaceutique, services, télécoms, médias, … et compte environ 70 clients actifs. Voici la répartition de la clientèle par secteur d’activité :           





Figure 5 : Répartition des clients Novédia Décision
[3]




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II.3 BU SOLUTIONS DECISIONNELLES



La « BU Solutions Décisionnelles » à l’origine  « BU Pharma » a été créée par Nicolas Faivre d’Arcier depuis 1998. Ses clients était des Laboratoires Pharmaceutiques à 90 % ,à savoir : GSK, SP, ABBOTT, SOLVAY, MUNDI, MENARINI, ALMIRALL, BOUCHARA, CONVATEC, ZAMBON, et le GERS Groupement pour l’Elaboration et la Réalisation de Statistiques. Ce dernier est un groupement d'intérêt économique (GIE), créé par les entreprises de l'industrie pharmaceutique, qui ont décidé de mettre en commun leurs données de ventes Ville et Hôpital, utiles pour la compréhension et le suivi de leurs marchés [1].

Depuis la fusion d’i-d6 et Novédia Group en 2008, la BU pharma fait parti de l’entité Novédia Décision. Elle a connu l’arrivée de nouveaux clients dans d’autres domaines, voulant bénéficier de ses services, tels que : Mattel Télécom(Mauritanie), Tunisie Télécom(Tunisie), Colipost et dernièrement SFR. D’où la raison de la renommer en « BU Solutions Décisionnelles ».

Actuellement, l’équipe de la BU est composée de 6 acteurs, le manager et  5 consultants ayant suivi une formation de type Master 2 en Informatique Décisionnel. Depuis Février 2010, je fais partie de son équipe pour y effectuer mon stage de fin d’étude. L’organigramme ci-dessous situe la «BU Solutions Décisionnelles» par rapport à «Novédia Décision».






Figure 6 : Situation de la BU Solution décisionnelle [3]

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La
« BU Solutions Décisionnelles » propose plusieurs offres adaptées à ses clients  dans le but de mieux exploiter leurs données et établir des analyses pertinentes, avec un réel impact décisionnel :


-    L’offre Dyn@Reports : application lancée il y a maintenant 5 ans, est  une solution simple et modulable de reporting interactif sous Excel, qui permet aux forces de vente suivre, sur des tableaux de bord dynamiques et personnalisés, la réalisation de leurs objectifs, leurs parts de marché et de les croiser avec leurs indicateurs d'activité pour analyser leurs performances commerciales. Il s’avère que plus de 80% des clients de la « BU Solutions Décisionnelles » sont favorable à l’adoption de cette solution.






Figure 7 : L’offre Dyn@Reports [3]

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-    Des Tableaux de Bord personnalisés envoyés automatiquement aux Directions des Ventes et Marketing. (Hors Dyn@Reports).


-    L’offre NAVBOARD : c’est une solution innovante développée en Flash/flex. Elle est orientée web, elle vise la souplesse dans la navigation de l’utilisateur en utilisant des interfaces interactives et ergonomiques. Elle couvre les mêmes fonctionnalités de l’offre Dyn@Report , avec un aspect esthétique attirant l’œil de l’’utilisateur.






Figure 8 : L’offre Navboard [3]


L’organisation du travail dans la « BU Solutions Décisionnelles » consiste à administrer les comptes des clients, de manière à ce que chaque membre de l’équipe a en charge un ou plusieurs comptes. L’administration consiste à réaliser chaque mois :
  •     La mise à jour la base de données du client
  •     La mise à jour les demandes de modifications  du client
  •     La génération des tableaux de bords
  •     La diffusion des tableaux de bords
  •     L’Aide à la compréhension des tableaux de bords
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III. Pojet du stage


III.1 PHASE DE FORMALISATION :



III.1.1 CONTEXTE  ET ENJEUX DU PROJET :


La mission du stage concerne l’administration du compte du  laboratoire GLAXOSMITHKLIN (GSK)  deuxième laboratoire pharmaceutique mondial. Il affiche une présence forte dans une vingtaine de domaines thérapeutiques. Sans oublier une place prépondérante en vaccinologie et dans les domaines de l'hygiène buccodentaire et l'automédication. [2]

GSK fait confiance au service d’externalisation du traitement des données brutes de NOVEDIA DECISION depuis 5 ans. Un service qui a comme enjeux de garantir à la fois rapidité d'exécution et la qualité de l’information transmise. 

Selon le manager responsable du projet d’externalisation de la gestion de ses ventes  chez GSK, le choix s’est porté sur NOVEDIA DECISION. Compte tenu de la complexité des données à traiter et de la capacité de ses services à raccourcir considérablement le cycle de production des TDB. De plus, NOVEDIA DECISION est  familière au langage des laboratoires et sait s'adapter à l'évolution du besoin de GSK et constitue, au-delà de sa mission de maintenance applicative, une force de proposition.[3].

GSK envoie un volume important d'informations sur ses ventes, provenant de sources de données multiples. L’objectif étant de produire des TDB  en transformant ces données brutes en en indicateurs de performances. Le traitement informatique s’effectue en interne chez la  «BU SOLUTION DECISIONNELLE». A savoir, le traitement de l’information, chargement dans une base de données, traitement et corrélation des différentes sources entre elles et constitution des TDB qui sont transmis par la suite dans les 24h.

Face à la multiplicité et la complexité des informations à traiter, le client n’a pas forcement le temps de vérifier les données qu’il envoie à la «BU SOLUTION DECISIONNELLE». Après le traitement de ces données, il s’avère que souvent elles peuvent contenir des erreurs qui altèrent la qualité des TDB.

Pour la «BU SOLUTION DECISIONNELLE» la satisfaction du client est primordiale, cependant la production de TDB contenant des anomalies devient de plus en plus fréquente. En effet, cette problématique a des conséquences à la fois sur la qualité des TDB transmis au client et sur la durée de leurs traitements qui devient de plus en plus longue, soit au-delà des 24h.

D’où la nécessité de mettre en place une méthodologie  de contrôle de la qualité des données brutes reçu par la «BU SOLUTION DECISIONNELLE».L’objectif est  d’améliorer le processus de traitement et de production de TDB. Ce processus sera appliqué par la suite pour l’ensemble des clients de la «BU SOLUTION DECISIONNELLE».
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III.1.2 CLARIFICATION DE LA PROBLEMATIQUE :


Dans un premier temps, une réunion a été faite avec le consultant chargé de l’administration du compte GSK pour l’encadrement et la clarification de la problématique ainsi que la définition de ses objectifs. Le QQOQCP ci-dessous fait un récapitulatif de la problématique :





Figure 9 : QQOQCP [8]



Il s’est avéré que l’on ne s’aperçoit de l’existence d’anomalies qu’après avoir envoyé les TDB finaux au client. En effet, c’est après que le processus de traitement des données soit terminé que le client intervient pour valider les TDB. Par conséquent lorsque ce dernier s’aperçoit d’une non-conformité, il fait un retour pour établir de nouvelles modifications sur les données d’entrée et le processus de traitement se refait à nouveau. Il arrive que parfois ce processus se répète jusqu’à 5 fois par mois.


Le réel problème fut donc de trouver d’où proviennent les erreurs et qu’est ce qui fait que l’on ne s’aperçoive pas dans la «BU SOLUTION DECISIONNELLE» avant de transmettre les livrables au client.

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III.1.3 ANALYSE DE LA SITUATION ACTUELLE :


III.1.3.1 Analyse des ressources humaines et matérielles:


III.1.3.1.1 Ressources humaines & Organisation:


Sur l’administration du compte GSK collabore deux interlocuteurs directs : un consultant chez la  «BU SOLUTION DECISIONNELLE» et un responsable des études chez le client. Il représente la seule personne à contacter en cas de production d’incidents.

L’organisation entre ces deux acteurs se fait à base d’échanges d’e-mails ou d’appels téléphoniques en cas d’ambigüité. Un planning approximatif a été établi pour pouvoir se repérer dans le temps les dates d’échanges des données selon leurs types.

Il a été constaté que ce planning n’a pas été souvent respecté, dû soit à l’indisponibilité de l’un des interlocuteurs soit  à cause de leurs surcharges de travail ou à un retard de réception des données des sources externes. En effet les données que le client envoi sont livrés par d’autres organisme, parmi eux le GERS. Un retard de livraison d’un de ces organismes implique donc un retard d’envoi des données au consultant et don décalage dans le planning établi.


III.1.3.1.2 Ressources matérielles & Système d’archivage:


Pour se baser sur des faits réels, il a été nécessaire  de consulter les historiques des incidents produits précédemment. Mais malheureusement le compte de ce client a été précédemment géré par plusieurs consultants et le mode d’organisation dans l’administration du compte n’a pas été identique, par conséquent des archives régulières n’ont pas pu être identifiées.

Les seuls enregistrements sauvegardés étaient les résultats finaux de chaque mois, à savoir que les TDB validés par le client. Les TDB contenant des erreurs n’avaient pas de trace dans les archives de l’administration de compte client. De plus, il n’y avait pas de traçabilité des différents incidents produits au cours des dernières périodes. Un nombre important d’incidents se produisent mensuellement, ils doivent être corrigés rapidement et renvoyer les TDB modifiés  au client dans les plus courts délais. Dans ces situations de traitement d’urgence, le consultant ne se préoccupe pas principalement d’archiver à chaque fois le type d’incidents.
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III.1.3.2 Analyse du processus de traitement des données :

Un état des lieux initial a été effectué pour mieux comprendre comment se déroule le processus de traitement des données au sein de la « «BU SOLUTION DECISIONNELLE» et de production des TDB pour le client.






Figure 10: Processus de production des TDB-1[8]

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Ce qui a été remarqué est que tout au long du processus il n’y a pas de vérification des données intermédiaire. La seule vérification s’effectue après la production des TDB, par le client externe. Par conséquent, toute anomalie dans un des TDB oblige à refaire le processus de traitement dés le départ.

Chaque mois, environ 500 TDB sont produits de différents types. En effet, la  «BU SOLUTION DECISIONNELLE» reçoit différents types de sources de données par GSK, elles sont classées en 9 catégories:


•    GERS + Ville
•    Performance GERS + Ville
•    GERS + Hôpital
•    Performance GERS + Hôpital
•    Ventes Internes
•    SDM TOT
•    SDMSP
•    Pharma TOT
•    Labo Générique


A Chacun de ces types fichiers s’applique le même processus de traitement décrit ci-dessus (Figure 10), ce qui fait que pour obtenir l’ensemble des TDB il faut appliquer 9 fois le processus classique de production des TDB, soit en moyenne  ½ journée de travail par processus et 5 jours pour l’ensemble en temps normal.

Sachant que la vérification du client se fait à la fin du mois sur l’ensemble des TDB, c à d les 500, une détection d’une non-conformité oblige à répéter l’ensemble des processus de nouveau pour extraire une nouvelle version de TDB, jusqu’à leurs validation.

Ces fichiers arrivent dans un ordre chronologique tout au long du mois. Il est à noter qu’un fichier particulier est reçu en premier, il sert à mettre en place la structure des produits. Ce fichier suit un processus de traitement différent :




Figure 11 : Processus de  traitement de la structure des produits [8]



Le chargement de la structure des produits sert à préparer la base de données pour la réception des autres fichiers des données de ventes qui arrivent par la suite. Le client possède à peu près de 6000 produits dans sa base de données, ce qui est impossible à vérifier à l’œil nue.

Les données de structures de la base de données, notamment la structure hiérarchique des produits, la structure hiérarchique du temps et la structure hiérarchique des géographies, sont des données transversales pour l’ensemble des types de fichiers à charger, énumérés ci dessus. Il est important de les avoir mis à jour au début avant l’intégration de tout autre type de données dans la base. Une fausse hiérarchie, implique des données défectueuses en sortie et donc des TDB incorrectes.

 
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III.1.3.3 Les sources d’erreur :


Pour en savoir plus sur les types des non-conformités qui se produisent, une enquête a été effectuée sur les sources des erreurs et à quel moment les détecte-t-on.

Malheureusement, l’historique des différentes erreurs produites précédemment n’a pas été sauvegardé, ainsi pour répondre au questionnaire, il a été fait appel à la mémoire de consultant interne sur les incidents les plus importants qu’il a eu dernièrement avec un détail approximatif sur leurs fréquences. Le tableau suivant  résume les 4 types d’incidents les plus marquants :




Figure 12: Fréquence des Erreurs produites [8]


Les problèmes retenus proviennent de deux fichiers sources différents, 3 d’entre eux proviennent du fichier de structure des produits et le dernier concerne les données provenant du GERS.


Dans le domaine de l’industrie pharmaceutique, chaque forme de médicament d’un laboratoire est appelée « Présentation », elle est  identifiée par un code Club Inter Pharmaceutique ou code CIP. Ce code est unique par présentation, il correspondant à l'autorisation de mise sur le marché (AMM)  d'une présentation d'un médicament. Ce code est composé de 7 chiffres dont le dernier numéro est la clé de contrôle du médicament.

Les fichiers de données envoyés par le client sont transmis au niveau présentation. Cependant dans la base de données, ces présentations font partie d’une structure  qui détermine le nom du produit, la famille de produits, le marché auxquels chaque présentation fait partie. Cette structure des produits est définie par le client qu’il nous envoie sous format d’un fichier Excel à chaque début de mois pour mettre à jour la base de données. Dans la figure 13, on représente la manière dont sont structurées les présentations de ce client :





Figure 13: Structure des produits [8]


Ici, la hiérarchie est constituée de 10 niveaux où les CIP des présentations représentent les feuilles de l’arbre. Chaque niveau possède un code et un libellé. Une ligne du fichier forme une hiérarchie complète d’une présentation. De plus, chaque présentation possède un historique de ses coefficients d’une durée de 36 mois, soit 36 coefficients par ligne. En effet, une présentation a un coefficient  par mois, il sert  pour le calcul de quelques indicateurs. 

En total la base de données du client contient  jusqu’à 5938 présentations, elle est en croissance continue. Dans le document de la structure des produits, le client indique uniquement le détail des présentations à ajouter et celle à supprimer. Ce fichier est maintenu manuellement par l’interlocuteur externe, chez le client

Omettre un espace ou en ajouter un dans un des codes ou libellé est considéré comme une erreur. Pour éviter ce genre d’incident, à la fin de chaque mois et après avoir produit l’ensemble des TDB, un formulaire de la structure des produits mis à jour est envoyé au client. Ceci lui permettra de faire les modifications directement dessus sans avoir à réécrire les codes manuellement, sauf pour les nouveaux codes.


Mais, malgré ceci, il a été aperçu que les incidents provenant de ce fichier continuent à survenir, Les plus récurrentes sont:

•    CIP Attaché à une mauvaise hiérarchie
•    Code ou Libellé incorrecte
•    Un ou plusieurs coefficients erronés


Les deux premiers incidents sont qualifiés de haute gravité (Niveau 5) à cause de leurs fréquences qui s’élève à 5 fois tout les mois et à leur impact sur les TDB à extraire, en effet si un de ces incidents se produit ceci fausse la totalité des TDB extraits mensuellement. Le troisième incident, est qualifié de gravité moyenne, vu qu’il se produit soit une fois par trimestre malgré qu’il ait un impact sur tous les TDB.

Ces incidents sont qualifiés d’externes, cependant dans le processus interne de traitement de la structure des produits, il n’existe pas de moyens fonctionnels, mis à part la vérification visuelle, pour alerter le consultant sur l’existence d’anomalie dans le fichier. 

Il existe un autre type d’incident d’une gravité moyenne, il concerne la publication des chiffres dans le Journal officiel et ceux  diffusés dans les TDB. En effet les chiffres publiés dans le JO doivent correspondre aux chiffres des TDB.

Dans les spécialités d’un laboratoire pharmaceutique, il existe ce qu’on appelle des spécialités génériques. Un médicament générique est la copie d'un médicament original (=princeps) dont le brevet est tombé dans le domaine public. Un laboratoire qui découvre une molécule la fait breveter et conserve ce brevet pour environ 20 ans à l’origine. On estime qu'il faut 10 ans pour mettre au point un médicament depuis sa découverte jusqu'à sa commercialisation, de sa commercialisation à la fin du brevet il reste alors 10 ans en moyenne pour rentabiliser son médicament. Une fois les 20 ans passés depuis la découverte de la molécule et donc le brevet tombé, d'autres laboratoires peuvent copier le médicament original, on parle alors de générique ou médicament générique [4].

Et, comme pour toute spécialité pharmaceutique, une spécialité générique doit faire l’objet, avant sa commercialisation, d’une AMM délivrée par le Directeur général de l’Agence, dans le cadre soit d’une procédure purement nationale, soit d’une procédure européenne de reconnaissance mutuelle. [5]

L’inscription ou modification au répertoire des groupes génériques sont mises en ligne sur le site internet de l'Afssaps à titre indicatif. La substitution des spécialités génériques respectivement inscrites dans ces décisions ne devra intervenir qu'après la publication de ces décisions au Journal officiel [5]
Cependant, des écarts ont été constatés dans les chiffres publiés dans le JO du mois de février et ceux des TDB Fournis au client. Ceci était dû au fait qu’une spécialité générique  n’avait pas été  ajouté au répertoire des génériques par le Gers, malgré son apparition comme étant générique au JO.
Comme d’habitude, ces données fournis au client par le GERS, ont été transmis au consultant interne pour les traiter. La raison pour laquelle les TDB produits pour le client furent non conforme. Ceci est un incident rare mais reste important vu que la qualité des TDB fournis s’évalue chez le client en fonction de la concordance entre les chiffres fournis et ceux publiés au JO.

Le diagramme cause-effet ci-dessous, résume les origines des erreurs identifiées qui altère la qualité des TDB produits. Elles ont été classées selon leur origine externe ou interne :






Figure 14 : Diagramme Cause-Effet [8]




III.1.4 OBJECTIFS :


A présent, les missions du projet se sont clarifiées et les premiers objectifs mesurables ont été identifiés. Le PDS ci-dessous résume  le cercle d’améliorations continues qui sera suivi pour arriver aux résultats attendus, à partir de la spécification des besoins du client interne.




Figure 15 : Planification dynamique Stratégique [8]


Les 3 objectifs mesurables identifiés sont les suivant :


1-    Authentifier 100% des anomalies avant la production des rapports finaux.
2-    Réduire le nombre de répétition de création des TDB à 0.
3-    Produire la totalité des TDB en une durée de 5 jours au total.

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III.2 PHASE DE DEFINITION :


Les axes sur lesquels les solutions seront proposées agissent particulièrement sur l’amélioration de l’organisation en interne, elles ont été définit en suivant les étapes suivantes :

  •     Solutions pour analyser & contrôler les données.
  •     Evaluer les risques
  •     Suivre et mesurer les écarts.
  •     Informer & communiquer
  •     Archiver & capitaliser

III.2.1 Solutions pour analyser & contrôler les données :



Dans les informations fournis par le client, il faut faire la distinction entre les fichiers de données chiffrés et les fichiers de structures des données. Pour attribuer une priorité sur quel type de fichier source d’erreur faut il agir, On s’est basé sur la gravité des incidents énuméré lors de la phase d’analyse des causes. 



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Par conséquent, il a été décidé de se focaliser dans un premier temps sur le contrôle des données du fichier de la structure des produits. 
Suite à un brainstorming, plusieurs solutions furent proposées dont le but était de valider les données avec le client avant chargement des données dans la base. La figure ci-dessus montre où seront placé les procédures de contrôle dans le processus de traitement des de la structure des produits.




 

Figure 16 : Processus de  production des TDB-2 [8]


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En effet, deux types de contrôles doivent être réalisés :

-    Contrôle de la forme du fichier
-    Contrôle du contenu


Le premier est une vérification visuelle du format des données, à savoir : la date, le nombre de colonne au total doit être égale à 96, le nombre de produit à ajouter et ceux à supprimer, en plus de la moyenne des coefficients par CIP.


Pour le second contrôle, il faut mettre en place un programme informatique qui contrôle la structure des produits reçues par le client tous les mois. Le programme doit vérifier SI :

-    Les codes existent déjà dans la base de données.
-    Les  libellés des codes déjà existants sont identiques.
-    Les coefficients des codes déjà existants sont modifiés.


Le programme génère par la suite, un rapport pour chaque présentation du fichier de structure avec un message d’alerte en cas de modification d’un des champs par rapport à son homologue dans la base de données. Il donne également le nombre des nouvelles présentations à ajouter et le nombre de celles à modifier.


Pour les données numériques, la seule solution possible à mettre en place est de créer des TDB de validation des indicateurs de bases fournis avec les fichiers de données tel que : le chiffre d’affaire et les unités de ventes. Cette solution sera étudiée plus en détail une fois que la première sera opérationnelle.

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III.2.2 Analyser les risques :


Quelques risques liés à la mise en place de cette solution furent identifiés, par conséquent un plan d’actions préventives et correctives a été établi, comme le montre la figure ci-dessous.





Figure 17 : Analyse des risques [8]


Le premier risque est que des erreurs identifiées par le client externe peuvent continuer à survenir,  malgré le résultat fourni par le programme informatique. Par conséquent, il faut créer un fichier de capitalisation de ces retours pour pouvoir proposer une solution pour les authentifier avant que le client ne le fasse.


D’autre part, le fichier envoyé au client peut être mal interprété à cause du manque de temps de ce dernier ou encore la quantité de l’information qui figure dessus. Dans ce cas là, il faut revoir la mise en forme du rapport envoyé en allégeant l’information dessus ou en ajoutant des repères attirant l’œil du lecteur plus facilement, par exemple en changeant les couleurs ou encore la police. De plus, il est nécessaire de mettre des indicateurs de performance pour pouvoir guider les ressources interne au plan d’action à appliquer.
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III.2.3 Suivre et mesurer les écarts


Pour le suivi de ce processus ci-dessus et prévenir les risques identifiés, il a fallut créer des indicateurs de performances. Ces indicateurs sont suivis chaque mois à chaque réception des données de structures des produits. Ils permettent d’évaluer la performance de la solution proposée et de mesurer les écarts par rapport aux objectifs définis au départ.


Pour rappel les objectif initiaux furent de :


1-    Détecter 100% des anomalies avant la production des TDB
2-    Réduire le nombre de répétition de création des TDB à 0.
3-    Produire la totalité des TDB en une durée de 5 jours au total.


Les  paramètres à prendre en compte sont mesurés tout au long du processus de traitement réparti en trois phases :



1-    AVANT validation du client






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Figure 18 : Indicateur de la phase avant validation du client [8]


Il est clair que pour mesurer la performance du programme mis en place, il faut calculer le pourcentage d’anomalies authentifiées par le programme (Tb). Ces anomalies peuvent être des erreurs potentielles si le client externe les identifie, sinon elles représenteront des informations valides qu’on pourra charger dans la base données.




2-    APRES validation du client




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Figure 19 : Indicateurs de la phase APRES validation du client [8]



«TVALIDE» est le pourcentage d’anomalies qui furent identifié comme étant des erreurs par le client externe. Cet indicateur permet d’approuver à 100%, ou moins, la précision du programme dans la détection des erreurs potentielles  dans la structure des produits.

«%VALIDE» correspond au taux d’anomalie (Tb) après la validation du client. Globalement c’est pour observer l’évolution du taux d’anomalies authentifié par le programme durant les trois phases. Le but étant que celui mesurée lors de la première phase reste constant tout au long du processus.



3-    APRES production des rapports finaux




Figure 20 : Indicateurs de la phase APRES envoi des rapports au client [8]

Cette dernière phase est l’évaluation du processus d’amélioration mis en place. Ici la fiabilité du programme de contrôle est mesurée suite aux retours du client. En effet, le taux d’erreur détectée (Ta) correspond au pourcentage d’erreurs repérées soit par le client externe ou le consultant interne après la production des rapports.


Ces retours son comptabilisés (N3) dés lors ou le processus de production de TDB se répète.les erreurs authentifiées à ce stade doivent être archivés, pour faire l’objet d’une amélioration continue du processus mis en place.


L’ensemble des indicateurs identifiés sont suivit tout les mois avec des seuils d’exigence, présenté dans la figure ci-dessous :






Tableau 1 : Niveaux d’exigence [8]

L’objectif est d’avoir un taux de fiabilité du processus mis en place égal à 100% en s’assurant que toutes autres erreurs ne doivent pas être authentifiées après la production des rapports. Ceci implique que le nombre de répétitions (N3) du processus de traitement des données et production des TDB doit être nul.


Par ailleurs, il faut suivre la durée du traitement de toutes les données du client, en mettant le seuil d’exigence à 5 jours. Actuellement, cet indicateur est fait pour l’observation  de son évolution de mois en mois. Un fichier de suivi doit donc être créé pour cet objectif.



III.2.4 Informer & communiquer


Au niveau interne, cela consiste à mettre en place une cartographie du processus de traitement du fichier de structure des produits et rédiger une procédure assurant aux collaborateurs l’utilisation et la réalisation des étapes du processus.





Figure 21 : Cartographie du Processus interne de  traitement de la structure des produits [8]



Au niveau externe, cela consiste à mettre au courant le client de la mise en place de ce contrôle et son objectif  avec un document lui expliquant la manière dont il doit lire le rapport. De plus, il faut l’informer de ce qui est attendu de sa part et qu’est ce qu’il faut qu’il nous transmette en retour.

D’ailleurs, le rapport sorti par le programme doit être transmis au client externe pour qu’il puisse le valider, confirmer et/ou corriger les anomalies authentifiées.
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III.2.5 Archiver et capitaliser


Pour améliorer le système d’archivages, il est important d’ajouter au processus de traitement des données cette étape. En effet, il faut créer des versions à chaque production de TDB. Cela permettra, à la fois de ne pas perdre l’information même si elle n’est pas valide pour le client, car elle le sera pour le suivi du processus en interne et aidera à établir des études pour la mise en place de solutions d’amélioration.

De plus, un fichier Excel  doit être créé pour capitaliser les différents échanges entre les interlocuteurs internes et externes. Ainsi, des études statistiques peuvent être faites sur les anomalies les plus récurrentes, pour qu’elles soient transmises par la suite au client. Ce dernier mettra en place des améliorations à son processus de récupération et envoi des données.




III.3 Phase de réalisation :


III.3.1 Résultats obtenus :


Le processus fut mis en place et appliqué sur les données du mois de Mars traitées pendant le mois d’Avril. En effet le programme informatique a été créé sous Oracle Express. Le fichier de structure envoyé par le client est constitué de deux onglets « Ajout » et « suppression ».Le programme permet de lire onglet par onglet du fichier transmis et  établir des contrôles sur chaque ligne. En effet, il reprend le code CIP de chaque présentation du fichier de faire les tests suivant :


•    SI les codes existent déjà dans la base, alors il vérifie l’orthographe de son libellé puis la correspondance de son hiérarchie dans le fichier par rapport à celle dans la base de données. A chaque fois que le programme trouve une différence  dans la hiérarchie existante, ce dernier affiche un message avec le code CIP concerné en indiquant qu’il s’agit d’une modification en précisant c’est à quel niveau qu’elle se trouve (cf. ANNEXE 1).

•    Si les codes CIP son de nouveaux codes, le programme affiche un message dans le rapport avec le code CIP correspondant, puis il vérifie si les niveaux de la hiérarchie de ce dernier existent ou pas dans la base de données. Dans le cas ou le programme ne détecte aucune différence rien n’est affiché, par contre dans le cas inverse un message affiche qu’elle niveau sera ajouté.


Au fur et à mesure de l’exécution du programme, deux compteurs s’incrémentent : un pour les nouvelles présentations et l’autre pour celle qui font l’objet de modification. Ces deux compteurs sont affichés à la fin pour permette au client de les valider.
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AVANT validation du client



Lors de la première application du programme sur le fichier de structure des produits du mois de Mars. Le programme a authentifié 21 sur 156 CIP déjà existants dans la base de données, le rapport donnait le détail de chacune d’entre elle (cf. ANNEXE 1).




Tableau 2 : Indicateurs Avant validation [8]



Ce rapport muni d’une une procédure explicative ont été transmis par la suite à l’interlocuteur externe. La procédure  décrit la forme du rapport envoyé et explique au client la manière dont il doit interpréter les messages affichés. De plus, un plan d’action lui est proposé au client pour montrer comment il pourrait agir par rapport à chaque message (Cf. ANNEXE 2).


La procédure prévient aussi le client que tant que ces données ne sont pas validées, c'est-à-dire que tant qu’on n’a pas de retours de sa part sur le rapport envoyé, la structure des produits ne sera pas chargée dans la base de données.


Dans un premier temps le client n’a pas pris en compte l’importance de ses retours sur ce rapport envoyé, il a continué à transmettre les autres données à charger comme prédéfini dans le planning d’échanges. Cependant, il a fallut le relancer une seconde fois pour avoir une réponse à ce sujet et pouvoir passer à l’étape du chargement des données.

APRES validation du client


Il s’est avéré que les 21 présentations authentifiées comme déjà existantes furent à supprimer et non pas à ajouter. A cette étape voici les indicateurs enregistrés.




Tableau 3 : Indicateurs Après validation du client [8]


APRES production des rapports finaux



Le traitement des données de Mars  fut un peu particulier. En effet, durant ce mois ci des modifications devaient être intégrées dans les TDB suite à la demande du client. Ce qui rendu la durée total du processus beaucoup plus longue que d’habitude.




Tableau 4 : Indicateurs Après production des rapports [8]



Les indicateurs obtenus pour les données de ce mois sont conformes au seuil d’exigence attendu. En effet on a obtenu 100% sur la fiabilité du processus et 0% sur l’authentification d’autres erreurs après chargement du programme. De plus, l’exécution du processus ne s’est déroulé qu’une seule fois, il n’y a pas eu de répétition à cause des erreurs de la structure des produits.

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III.3.2 Capitalisation & Prévisions


Les premiers résultats obtenus sont satisfaisants mais pas absolus. Un mois d’observation n’est pas suffisant, en effet les indicateurs doivent être enregistrés chaque mois pour pouvoir suivre leur évolution dans le temps au moins pendant 6 mois. Il peut y avoir d’autres anomalies particulières qui ne se sont pas produites ce mois ci. Par conséquent, il n’a pas été possible d’intégrer des améliorations sur le nouveau processus mise en place pour ce mois.

Cela a donc permis d’avancer sur l’amélioration du suivi du planning des tâche effectuées mensuellement par les deux interlocuteurs et qui font l’objets des échanges entre eux.

Dans un premier temps un fichier de suivi du  planning a été créé, pour pouvoir observer le déroulement des échanges entre interlocuteurs, pendant un mois de traitement, suite à l’intégration de cette nouvelle étape de contrôle de la structure des produits. Cela permettra d’identifier les origines des retards dans le planning et les tâches qui provoquent plus de retard que d’autres. Ensuite, une étude sera réalisée pour l’amélioration du planning de traitement des données et mettre en place une procédure adaptée à son suivi. (Cf. ANNEXE 3)

Une fois les objectifs de la solution apportée sont atteints, on entamera la seconde partie de notre démarche qualité menée qui concerne le contrôle des données chiffrés. La mise en place des rapports de validation des données chiffrées est indispensable pour assurer la validité des TDB envoyés par la suite.
De plus le choix de faire une intégration progressive des différentes solutions a été fait intentionnellement pour ne pas brusquer le client par rapport à ses habitudes de traitements et lui faire accepter ces nouvelles méthodes petit à petit.

A moyen terme, cette démarche qualité englobera l’ensemble du processus de traitement des données en interne, à savoir le processus de production de chaque type de TDB. Elle fera l’objet de la mise en place d’un autodiagnostic des bonnes pratiques pour pouvoir assurer sa pérennité et suivre l’évolution de son application dans le temps.

Les gains et les résultats obtenus vont assurer l’efficience du processus de traitement des données en interne. Ceci permettra d’impliquer le client pour assurer la qualité de la partie externe de ce processus et le rendre efficace. Ainsi, la démarche qualité mise en place sera complète.
Une fois que cette démarche sera valide pour le compte GSK, en perspective elle sera adaptée aux autres comptes gérés par la  «BU SOLUTION DECISIONNELLE».

A long terme, il serait envisageable de préparer l’organisation à mettre en place une démarche d'amélioration basée sur le modèle CMMI (Capability Maturity Model Integrated).

Le CMMI (Capability Maturity Model Integration) est l’outil d’une démarche dynamique d’entreprise pour améliorer ses processus. Ses bénéfices sont nombreux : Amélioration de la satisfaction des clients, de la qualité des produits, réduction des coûts, des délais, des risques. [6]


Son référentiel a pour objet de mettre en place l'amélioration continue au centre des activités d'une entreprise ou d’un organisme afin que celle-ci puisse mûrir et se développer dans un environnement international très concurrentiel. L’amélioration porte principalement sur les méthodes et pratiques métiers.
 La mise en œuvre de ce modèle se traduit par :

•    le développement du professionnalisme et de la compétitivité.
•    la capitalisation.
•    des gains en productivité.
•    la réduction des coûts et des risques
•    la diminution des défauts. [6]

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IV.Conclusion




Mener une démarche qualité dans le secteur de l’informatique décisionnelle n’est pas aussi courant que dans le secteur de production ou encore la santé. La mise en place d’une méthodologie de contrôle qualité au sein de NOVEDIA DECISION et particulièrement dans la «BU SOLUTION DECISIONNELLE» n’a jamais été pratiquée précédemment. Cela représentait un enjeu très important pour une première expérience professionnelle en management de la qualité.

Le fait d’avoir la responsabilité à mener cette démarche, seule, était à la fois une source  motivation pour réussir ces tâches et une source d’inquiétude sur l’incertitude des résultats que j’allais obtenir et comment ils allaient être perçus par mes collaborateurs.
 

Muni de ma mallette des connaissances qualité acquises en master Management Qualité, j’ai pu descendre l’échelle d abstractions  progressivement en m’appliquant sur cycle WV et  7 étapes de résolution de problème.



 

Figure 22 : Cycle WV [7]


En me basant sur les connaissances acquises, la créativité, l’expérience de mes collaborateurs, leur implication dans mon projet et l’application des solutions proposées pour obtenir des résultats,  j’ai pu lancer la démarche de contrôle qualité du processus de traitement des données du client externe, un des plus important clients de la  BU SOLUTIONS DECISIONNELLES  et en obtenir les premiers résultats.

La durée, de 4 mois, du stage est malheureusement courte pour pouvoir mettre en place toute les améliorations prévues. C’est pour cette raison que seules les problématiques identifiées comme étant prioritaires qui ont été traitées et ont fait l’objet d’améliorations.



Sur le plan personnel, NOVEDIA DECISION a très bien organisé mon arrivée et le déroulement de mon stage au sein de ses locaux. En effet, mon intégration s’est aisément et rapidement déroulée, grâce à la sociabilité de mes collègues. Le fait d avoir travaillé avec plusieurs personnes de différents statuts professionnels m’a permis de développer mes relations en sachant mesurer mon comportement avec chacun.

En plus, le fait de participer aux activités sportives de l’entreprise a élargit le périmètre de mes connaissances en rencontrant d’autres personnes qui travaillent dans d’autres filiales de l’entreprise.

Ce stage fut une riche expérience, sur le plan personnel et professionnel. Il m a permis de mettre en évidence toutes les théories enseignées en master MQ. Par ailleurs, il m’a confronté à des situations réelles et appris telles que, l’indisponibilité des collaborateurs, la surcharge de travail, etc.

Finalement, obtenir des résultats positifs de cette première partie du travail réalisée fut la plus belle récompense et une motivation pour continuer la suite du projet.




V.Références Bibliographiques



[1] Groupement pour l’Elaboration et la Réalisation des Statistiques, http://www.gie-gers.fr/, rubrique « groupement » Consulté le 13/05/2010

[2] Laboratoire pharmaceutique Glaxo Smith Klin, http://www.gsk.fr/gsk/gsk_monde/monde.html  Consulté le 13/05/2110

[3] Novédia décision – Services,  http://www.i-d6.com/, rubrique « services/accompagnement » Consulté le 13/05/2110


[4]CREAPHARMA- Définition des termes du domaine pharmaceutique, http://www.creapharma.ch/generiqueN.htm#expli Consulté le 13/05/2110


[5] Répertoire des medicaments génériques, http://www.afssaps.fr/Afssaps-media/Publications/Repertoire-des-medicaments-generiques Consulté le 13/05/2110


[6] Le CMMI (Capability Maturity Model Integration) http://www.afnor.org/certification/inf003#p17193 Consulté le 20/05/2110


[7]  Fondements méthodologique de l’amélioration continue et de la résolution de problèmes, Gilbert.FARGES, MASTER Management de la Qualité (MQ), UTC, 2009-2010 https://www.utc.fr/master-qualite/, rubrique « QP01 : Pilotage du progrès et de la performance » référence du cours : « 02a_MQ_M2_QP01_2009_GF_rpb.pdf »


[8] Intégration d’une démarche qualité dans le processus de traitement des données, Sana HANDOUF
, MASTER Management de la Qualité (MQ-M2), UTC, 2009-2010, https://www.utc.fr/master-qualite , rubrique « Travaux», référence n°147



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Annexes


ANNEXE 1 : Rapport résultant du programme
[8]






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ANNEXE 2 : Procédure de mise en place du contrôle [8]








ANNEXE 3 : Planning client externe – consultant interne : Légende [3]





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ANNEXE 4 : Planning client externe – consultant interne : Suivi [3]





~ FIN ~