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Décision

 « Et en même temps… » : considérer les paradoxes comme des opportunités

« Et en même temps… » : considérer les paradoxes comme des opportunités

On envisage souvent l’art de la prise de décision comme un processus analytique relativement linéaire. Il suffirait de bien définir le problème, d'identifier des options, de les évaluer selon des critères que l’on pondère, puis de choisir la meilleure option. Mais est-ce vraiment le cas ?

La réalité se révèle beaucoup plus complexe. Les auteures du livre Both/And Thinking définissent ainsi les paradoxes comme des « contradictions persistantes et interdépendantes » : deux problèmes qui apparaissent antinomiques, car résoudre l’un aggrave l’autre. Le secteur de l’énergie en est une illustration parlante : les entreprises sont sous pression pour, à la fois, assurer croissance et rentabilité et réduire leur empreinte environnementale.

Certains s’épuisent face à ce qu’ils perçoivent comme des injonctions paradoxales. D’autres réussissent à développer ce que les auteures nomment « un état d’esprit de paradoxe ». Ces personnes voient les paradoxes comme des invitations à être créatif pour dépasser les contradictions apparentes ; cela les énergise. Des études ont montré que recruter des personnes qui ont cette vision des choses, et former les autres à adopter cet état d’esprit, renforce la performance dans les périodes d’incertitude. C’est ainsi qu’Unilever a réussi à augmenter considérablement son chiffre d'affaires, tout en divisant par deux son impact environnemental.

Un nouveau critère à intégrer dans vos plans de recrutement et de formation ?


Source :  Both/And Thinking, Wendy K. Smith, Marianne W. Lewis, Harvard Business Review Press, 2022.

 
Savoir quand revenir à un mode décisionnel plus intuitif

Savoir quand revenir à un mode décisionnel plus intuitif

C’est un fait admis : pour prendre une décision de qualité, mieux vaut collecter un maximum d’informations et les analyser avec soin. Mais est-ce toujours vrai ?

Plusieurs travaux de recherche invitent à nuancer cette conviction. Ils mettent en évidence que dans certains contextes, on gagne à s’affranchir d’une analyse poussée de la situation. Mieux vaut alors se contenter de décider en se basant sur des critères simples, tels que des règles empiriques fondées sur des expériences passées. Cela s’observe dans trois cas de figure :

– Un contexte incertain, saturé en informations : lorsque des données et des analyses multiples sont disponibles et que l’état de l’art ne permet pas de trancher sur des bases solides, ajouter encore plus d’informations et d’analyses ne fait qu’augmenter la charge cognitive, sans pour autant clarifier la décision à prendre.

– Un environnement fluctuant : sur les marchés en évolution rapide, les données sont parfois obsolètes avant même que l’on ait eu le temps de les collecter et de les traiter.

– Une difficulté d’accès à l’information : parfois, le coût nécessaire pour collecter de l’information en quantité et en qualité suffisantes n’est pas justifié par le potentiel de gain lié à une décision mieux informée.

Dans de telles circonstances, la qualité des décisions prises repose moins sur la finesse et l’exhaustivité des analyses que sur la capacité à mobiliser son expérience ou celle de ses experts. Une découverte contre-intuitive à l’heure du Big Data !


Source :  The Potency of Shortcuts in Decision-Making, Sebastian Kruse, David Bendig, Malte Brettel, MIT Sloan Management Review, septembre 2023.

Comment utiliser l’IA comme partenaire de réflexion ?

Comment utiliser l’IA comme partenaire de réflexion ?

Les nouveaux outils d’IA comme ChatGPT peuvent constituer de bons alliés pour accélérer les décisions et améliorer leur qualité. S’il n’est pas question de leur déléguer la décision à prendre, on gagne à les impliquer à trois étapes :

Cerner le contexte : ChatGPT aide à mettre en évidence les obstacles et les facteurs clés de succès pris en compte par d’autres entreprises dans des contextes similaires. Exemple de requête : Nous sommes une entreprise du secteur technologique, basée en région PACA. Nous avons des difficultés à attirer de nouveaux talents ; quelles peuvent être les raisons pour cela ?

Définir les options possibles : ChatGPT contribue à élargir le panel des options et à générer des pistes contre-intuitives. Exemple : Comment des entreprises sont-elles parvenues à limiter leur dépendance à l’égard de telle matière première ?

Évaluer les différentes solutions : pour l’instant, ChatGPT ne permet pas de comparer les avantages de chaque piste. En revanche, il permet de prendre conscience des biais qui nuisent à la qualité des décisions, dans certains contextes. Exemple : Quels sont les principaux risques à garder à l’esprit lorsqu’on cherche à recruter en un temps court ?

Pour obtenir la meilleure contribution possible des outils d’IA, l’interaction et le questionnement sont décisifs : on gagne à affiner ses questions et à creuser au-delà des premières réponses de l’IA.


Source : Using ChatGPT to Make Better Decisions, Thomas Ramge, Viktor Mayer-Schönberger, Harvard Business Review, août 2023.

Comment éviter de transmettre des biais discriminatoires à ses algorithmes ?

Comment éviter de transmettre des biais discriminatoires à ses algorithmes ?

En 2023, huit entreprises sur dix ont planifié d’investir dans l’apprentissage automatique (machine learning). Ce sous-domaine de l’intelligence artificielle permet de repérer les schémas récurrents dans les données pour guider la prise de décision.

De nombreuses décisions peuvent ainsi être déléguées à des algorithmes : sélection des candidats pour un recrutement, pour un crédit… Mais comment éduquer son algorithme de façon à éviter les biais, et en particulier les biais discriminatoires ? Les expérimentations montrent en effet que l’IA risque d’amplifierles discriminations déjà à l’œuvre. Cela résulte du fait qu’elle s’appuie sur des historiques de sélection pour effectuer son apprentissage – or ces historiques sont souvent biaisés et aboutissent à une sous-représentation de certaines populations.

De façon assez contre-intuitive, une étude sur un algorithme de gestion des crédits suggère que lui faire part des données personnelles sensibles, plutôt que de les masquer lors de l’apprentissage, permet de réduire notablement le risque de discrimination. Cerise sur le gâteau : la profitabilité des crédits accordés par cet algorithme a aussi augmenté de 8 %. Lorsqu'il n'est pas possible d'inclure directement ces données lors de la phase d’apprentissage de l'algorithme, on peut alors appliquer des facteurs de correction pour rééquilibrer les échantillons qu'on lui transmet, par exemple en augmentant la part des populations traditionnellement sous-représentées.


Source : Removing Demographic Data Can Make AI Discrimination Worse, Stephanie Kelley, Anton Ovchinnikov, Adrienne Heinrich, David R. Hardoon, Harvard Business Review, mars 2023.

Concilier efficacité et éthique dans l’utilisation des nudges

Concilier efficacité et éthique dans l’utilisation des nudges

L’utilisation des nudges, ou incitations douces, s’est intensifiée ces dernières années et s’étend désormais à de nombreux domaines. Ces incitations ont été créées face au constat que nous ne prenons pas toujours les décisions qui sont dans notre meilleur intérêt, et qu’il faut donc parfois nous aiguiller vers la « bonne » décision. Mais où situer la limite entre influence bien intentionnée et manipulation malsaine ? Richard Thaler et Cass Sunstein, auteurs de l’ouvrage fondateur Nudge, formulent trois principes essentiels pour s’assurer d’une utilisation éthique des nudges :

-          Faire preuve de transparence et afficher clairement que l’on cherche à orienter l’utilisateur vers une option donnée, dans son intérêt : pour assurer la sécurité de ses données, l’aider à choisir l’option la plus adaptée et la moins coûteuse… Cela ne diminue nullement l’efficacité de l’incitation et permet même à l’entreprise de bénéficier d’une meilleure image.

-          Respecter le libre-arbitre de l’individu, en facilitant la tâche de ceux qui souhaitent malgré tout souscrire à une autre option.

-          S’assurer que le choix ou le comportement encouragé aillent effectivement dans le sens de l’intérêt de l’utilisateur, et non pas uniquement dans celui de l’entreprise

 

Source : Nudge, Richard Thaler et Cass Sunstein, éd. Vuibert, 2022.

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