En 1976, Donald Campbell observe un phénomène systématique dans l’évaluation des politiques publiques : plus un indicateur quantitatif est utilisé comme levier de décision, plus les acteurs organisent leur comportement autour de cet indicateur, mais au détriment du phénomène qu’il était censé mesurer. Ce n’est pas une volonté individuelle, c’est une réponse collective, logique et prévisible à la pression exercée par la mesure.
Là où la loi de Goodhart décrit la perte de fiabilité d’un indicateur devenu objectif, la loi de Campbell décrit quelque chose de plus profond : la distorsion structurelle que cet indicateur introduit dans l’organisation entière. Le système ne triche pas : il s’optimise seulement pour la mauvaise raison.
Dans une chaîne technique industrielle, ce mécanisme est d’observation courante.
- Un taux de respect des jalons devient l’objectif principal d’un chef de projet. Les jalons sont tenus, en requalifiant discrètement leur périmètre à chaque revue, en validant des livrables partiels, en décalant les points durs hors du planning visible. Le taux reste vert. Le projet dérive.
- Un indicateur de premier rendement en fabrication pousse l’équipe à trier les pièces en amont du poste de contrôle plutôt qu’à corriger le procédé. L’indicateur s’améliore. La cause racine reste intacte.
- Un nombre de non-conformités clients suivi en revue de direction incite à négocier les dérogations avec les clients plutôt qu’à traiter les défaillances de conception. Les chiffres baissent, la qualité perçue aussi.
- Un volume de documentation produite comme proxy de structuration du bureau d’études génère des documents rédigés pour satisfaire l’indicateur et non pour capitaliser une connaissance réellement utile. Le nombre de pages n’est pas égal à la qualité du contenu.
La loi de Campbell ne dit pas qu’il ne faut pas mesurer. Elle met en lumière que la pression exercée sur un indicateur transforme ce que les gens font, pas ce que le chiffre affiche.