Comment atteindre un niveau de qualité où l'on ne tolère que 3,4 défauts par million ? C'est la promesse statistique de Six Sigma, née chez Motorola et devenue un phénomène mondial grâce à General Electric.
D'où vient Six Sigma
En 1986, Motorola perd des parts de marché face à une concurrence japonaise jusqu'à 100 fois plus fiable. L'ingénieur Bill Smith, soutenu par le PDG Bob Galvin, développe une démarche pour passer de 4σ à 6σ. Motorola décroche le Malcolm Baldrige National Quality Award en 1988. La méthode explose avec Jack Welch chez General Electric (1995-2001) : toute promotion managériale exige une certification Green Belt, et le déploiement génère 12 milliards de dollars d'économies cumulées sur 5 ans.
Le sens statistique de « Six Sigma »
Tout processus présente une variabilité qui suit une loi normale — la courbe en cloche de Gauss. L'écart-type σ mesure la dispersion : plus il est petit, plus le processus est précis. Six Sigma (6σ) signifie que 6 écarts-types tiennent entre la moyenne et chaque limite de spécification (LSL, USL). À ce niveau, on n'observe que 3,4 défauts par million d'opportunités, soit 99,99966 % de conformité.
Le DPMO, l'indicateur-clé
Le DPMO (Defects Per Million Opportunities) généralise le taux de défauts aux processus complexes : DPMO = (défauts × 1 000 000) ÷ (unités × opportunités par unité). Exemple bancaire : 50 défauts sur 10 000 dossiers à 30 opportunités chacun donnent un DPMO de 167, soit un niveau proche de 5σ.
DMAIC et la hiérarchie des Belts
Le DMAIC structure l'amélioration d'un processus existant en 5 étapes : Define, Measure, Analyze, Improve, Control. Les rôles suivent une hiérarchie inspirée des arts martiaux — White, Yellow, Green, Black et Master Black Belt. Contrairement à PMI ou PRINCE2, Six Sigma n'est pas un cadre de pilotage généraliste mais une méthode d'amélioration spécifique, souvent portée par des projets ponctuels rattachés à un PMO.