La modélisation oblige le modélisateur à une connaissance très complète du système existant. Nous sommes bien loin de l’écriture d’un flowchart, même élaboré. Dans le cas très classique d’un modèle de flux de production, le modélisateur doit comprendre la nature des flux, leur logique d’orientation, les priorités dans leur acheminement et leur stockage, les contraintes de ressources et le pourquoi des décisions opérationnelles prises à chaque instant sur la ligne de production.
L’expert Ordonnancement de cette ligne de production aura lui aussi une connaissance pointue du système. Mais malgré son expertise, s’il devait modifier certaines règles d’ordonnancement, et/ou les priorités à telle étape du process, et/ou augmenter la taille des lots, et/ou réduire l’encours total, etc. – il serait incapable (ni lui ni personne d’ailleurs !) de prédire les effets de ces modifications.
C’est pour cela que l’on fait de la simulation de flux, et c’est pour cela que modéliser/simuler est un métier à part entière.
Car il est possible de fournir au spécialiste Ordonnancement un modèle de simulation, où il retrouvera sa ligne avec ses flux et les comportements qu’il connaît. Il pourra « jouer avec le modèle », c'est-à-dire lancer des expériences, faire des hypothèses, affiner des scénarios, faire bouger des tas de paramètres, pour mieux comprendre les facteurs à fort impact ou au contraire les micro-ajustements, et les pistes d’amélioration. Une boîte à outils qu’il exploitera mieux que personne, au vu de son expertise sur la ligne de production et sur l’entreprise.
L’expert fournit des informations au modélisateur, qui les traduit en un modèle, qui à son tour fournit des informations à l’expert. Cette boucle de connaissance peut-être itérative, car les premières simulations éclaireront le cas modélisé, et feront parfois poursuivre l’étude par des variantes, des sous-modèles de détail.
Mais avant cela, avant que le modèle même ne soit terminé, il est un important retour d’information qui a lieu du modélisateur vers l’expert. Car les informations dont on a besoin pour faire un modèle ne sont pas forcément celles que l’expert pense être suffisantes à décrire son système. Il faut formaliser le fonctionnement du système, évaluer avec précisions les valeurs des paramètres significatifs : cela oblige à structurer les informations, et à les quantifier. Il faut identifier les indicateurs pertinents, mettre de côté des détails inutiles du processus, associer des valeurs numériques à des scénarios, et souvent les hiérarchiser.
Cette analyse rigoureuse, ce « raisonnement flux » sur un système, cette place redonnée au quantitatif évaluable, c’est le modélisateur qui en est l’expert, et il importe à ce stade d’écouter son expérience et ses préconisations… Nous l'avons observé bien souvent, au cours des premières discussions sur les objectifs de la simulation et les informations que doit contenir le modèle, l’expert et son équipe (car il est préférable que plusieurs acteurs interviennent, pour la confrontation des points de vue) auront déjà trouvé beaucoup de réponses, s'ils veulent les entendre, et mieux compris le système qu’ils croyaient si bien connaître.