Comment la Data-Analyse de mes indicateurs de bloc et le Data Storytelling aident à la gestion et l’amélioration de l’organisation de mon bloc ?

Il arrive souvent qu’un tableau de bord, même bien construit, se contente de signaler qu’une vacation est sous-utilisée ou qu’une spécialité n’a utilisé qu’une fraction du temps qui lui était offert. L’information est là, brute, posée sur le papier ou sur l’écran : « Seulement 50 % d’occupation de vacation en orthopédie », par exemple. Mais savoir que l’on tourne à 50 % ne suffit pas à expliquer pourquoi on en est là, ni comment y remédier. Y a-t-il une amélioration de la performance ? C’est à ce moment précis que l’analyse et le récit de données entrent en jeu.

La première étape consiste à repérer le signal d’alerte. On voit qu’une vacation présente un taux d’occupation très bas ? On note qu’un chirurgien n’utilise que la moitié du temps opératoire planifié ? Il faut alors creuser et aller au-delà du simple constat. L’art du “drill-down” consiste à segmenter les données, à les regarder sous différents angles : quels jours de la semaine sont concernés ? Certaines équipes plus que d’autres ? Retrouve-t-on des retards au démarrage ou des annulations tardives ? Est-ce un manque de personnel, un chir­urgien qui annule fréquemment, ou un matériel qui n’arrive pas à temps ? Il faut garder en tête ses objectifs de gestion, d’amélioration et d’optimisation du plateau technique.

En procédant ainsi, on dégage peu à peu les causes potentielles. Parfois, on s’aperçoit que les annulations viennent régulièrement d’un même praticien, les mardis matin, quand l’accès à la salle se fait avec un matériel incomplet. D’autres fois, c’est un retard d’anesthésie qui se répète, ou un défaut de coordination dans la check-list de la veille. À ce stade, il est crucial de formuler des hypothèses. Pourquoi ce manque de matériel récurrent ? Et si l’on instaurait un contrôle systématique la veille ? Est-ce qu’un décalage de quelques minutes dans la mise en place du patient permettrait à l’équipe d’anesthésie d’être prête plus tôt ? Vérifier les corrélations et éviter de tirer des conclusions hâtives — ce n’est pas parce que les créneaux sont surchargés qu’on a forcément plus de retards… On se souvient que la causalité n’est pas toujours là où on l’attend. C’est ce temps d’analyse approfondie, où l’on ne cesse de se demander « Pourquoi ? » en remontant chaque fil, qui permet d’identifier ce qui, précisément, sabote l’occupation de la salle et empêche l’amélioration de son fonctionnement.

Mais même la meilleure compréhension peut rester lettre morte si l’on n’en fait pas un récit audible. On peut, en effet, savoir que deux heures de retard cumulées chaque semaine sont évitables, tout en voyant cette information se noyer dans un rapport ou un diaporama surchargé de chiffres. C’est pour cela que la technique du data storytelling s’avère si décisive. Sans elle, on risque de se limiter à un laconique « L’ortho est à 50 % », prononcé en réunion, que personne n’arrive à relier à un enjeu pressant. L’intérêt est donc de montrer, par la mise en récit, non seulement le constat, mais aussi l’impact (temps, coûts, tensions pour l’équipe), puis la piste de solution d’amélioration.

Le meilleur moyen d’y parvenir consiste à replacer chaque information dans un schéma narratif. On pose d’abord la situation actuelle : « Nous souhaitons viser 70 % d’occupation des vacations, or l’ortho n’en est qu’à 50 % depuis plusieurs semaines. » Vient ensuite le cœur du propos, l’“intrigue” : « En analysant plus finement, nous avons découvert que, chaque mardi, il y a un retard de démarrage, et que ce retard est lié à un matériel souvent manquant, ce qui provoque un effet boule de neige… ». Enfin, on expose l’éventuelle résolution : « Si nous instaurons un contrôle du matériel la veille, et si nous décalons légèrement l’horaire de la première induction, nous estimons pouvoir économiser deux heures par semaine. » Le public suit le déroulé logique et, surtout, sait quoi faire — ou du moins, quelles actions envisager.

Lorsqu’on partage cette histoire, mieux vaut éviter de noyer la salle 3, la spécialité ortho, le taux d’annulation, le temps opératoire et la répartition par spécialité sur la même diapositive. L’intérêt de la mise en récit est aussi de laisser la place à chaque idée. Si l’ortho est le problème du jour, on la met en avant et on lui dédie une diapo (ou un chapitre, si l’on écrit un rapport). On soigne le titre pour qu’il évoque l’enjeu — « L’ortho n’utilise que 50 % de son temps opératoire : pourquoi ? » — et l’on n’hésite pas à utiliser la couleur ou un code visuel pour marquer la cause majeure de désorganisation du bloc. Ainsi, l’œil voit immédiatement qu’il se passe quelque chose de particulier autour de l’orthopédie le mardi matin, que ce n’est pas un effet du hasard ni un vague constat, mais bien un point focal sur lequel il faut agir. Sans une telle mise en scène, les chiffres risquent de s’éparpiller et de perdre leur force.

Le storytelling n’est donc pas un simple artifice d’optimisation : c’est le moyen de passer de l’analyse à l’action. Il crée le pont nécessaire entre la donnée et la décision, en racontant pas à pas comment on a détecté le problème, quelles en sont les causes racines, ce qu’elles induisent comme dysfonctionnements et quelle(s) solution(s) on peut imaginer. Avec lui, on ne se contente plus de dire « C’est 50 % au lieu de 70 % », on montre pourquoi cette différence est critique, combien de temps et de ressources on gaspille, et on rend visibles les mesures susceptibles de combler l’écart. La conclusion devient une évidence partagée : si l’on veut que l’ortho retrouve un taux optimal, il suffit de faire telle ou telle action. Il ne reste plus qu’à tester, mesurer à nouveau et améliorer encore, selon la démarche classique de l’amélioration continue. Voilà comment l’analyse approfondie et le data storytelling, réunis, peuvent enfin transformer les chiffres bruts en un puissant levier de changement et d’amélioration du fonctionnement du bloc opératoire.

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