Lire les résultats avec prudence
Lire la tendance avec les changements de périmètre, de volume et de méthode de collecte. Une amélioration apparente peut provenir d’une population différente ou d’un reclassement. Croiser la mesure avec une observation terrain avant d’en déduire une progression réelle.
La question de contrôle reste : répéter la migration sur un périmètre autorisé et contrôler la cohérence des données avant et après.
Inclure données, interfaces, utilisateurs, support, supervision, responsabilités et conditions de décision.
Ne pas promettre un retour arrière sans test. Définir le point au-delà duquel une reprise en avant devient nécessaire.
Application à votre contexte
Vérifiez si la population, la source ou les règles de calcul ont changé. Comme une moyenne ne montre pas la dispersion, examinez les cas les plus pénalisants et les services critiques avant de conclure à une amélioration.
La recette ne se limite pas au parcours nominal. Incluez les droits, les erreurs, la reprise après interruption, les données migrées et les besoins du support. Un projet livré techniquement n'est pas encore un service adopté et exploitable.