Pépites de managementRetrouvez ici quelques pépites issues de notre veille des meilleures publications sur le leadership et le management

Les leaders les plus efficaces sont ceux qui adaptent continuellement aux nouvelles réalités leurs priorités, leurs rôles, ainsi que la gestion de leur temps et de leur énergie. Tout comme une mise à jour de système informatique protège contre les failles et améliore la performance, les dirigeants doivent périodiquement revoir leurs modes de fonctionnement personnels pour maintenir leur impact et éviter l’obsolescence, comme le souligne le cabinet de conseil McKinsey.

Certains moments clés nécessitent en effet une véritable transformation personnelle : prise de poste, transformation d’entreprise, changement de stratégie, restructuration, nouvelles attentes des différentes parties prenantes… Pourtant, les signaux qui pourraient alerter sur le besoin de cette transformation sont souvent noyés dans le bruit quotidien. Contrairement aux notifications automatiques de mise à jour de nos appareils, l’ajustement des modes de fonctionnement d’un dirigeant ne peut venir que de lui-même.

Pour cela, vous gagnerez à vous interroger sur quatre paramètres clés :
– Vos priorités sont-elles en phase avec les attentes explicites et implicites de vos parties prenantes ?
– Vous consacrez-vous bien aux tâches qui maximisent votre impact ?
– Votre gestion du temps reflète-t-elle vos priorités ?
– Préservez-vous suffisamment votre énergie pour être performant ?

Une réflexion indispensable, que l’on peut mener seul ou accompagné.

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Source : Warning: Upgrade your personal operating model, Arne Gast, McKinsey Quarterly, novembre 2024.

Les décisions qui s’appuient sur l’intelligence artificielle (IA) ont pour particularité que l’on ne connaît pas l’enchaînement logique qui a conduit à la solution préconisée. À cela s’ajoute le recours aux méthodes d’apprentissage statistique : le deep learning repose sur des corrélations entre des millions, voire des milliards de paramètres, que l’on ne peut pas traduire en liens de causalité explicites.

Or, pour faire confiance, nous avons besoin d’explications. Isabelle Bloch, professeure à Sorbonne Université, souligne le rôle essentiel de l’humain à cet égard. Il s’agit en effet d’identifier comment pallier judicieusement l’opacité de l’algorithme, selon chaque cas de figure. L’enjeu est avant tout de choisir le type d’explication à donner, en fonction du besoin et des personnes à qui l’on s’adresse. Est-on avant tout face à un enjeu de confiance, d’éthique, de responsabilité ? Quel est le niveau de compréhension de l’IA des interlocuteurs ? On pourra ainsi choisir d’expliquer quelles sont les données utilisées, les principes de fonctionnement de l’IA employée, les précautions à prendre en utilisant ses résultats, etc. Ainsi, plus l’IA se développera, plus nous devrons développer notre capacité à communiquer sur ses résultats et à en discuter. Un nouveau pan de compétences à explorer.

Source : Il faut justifier les décisions prises par un algorithme, interview d’Isabelle Bloch par Sophy Caulier, Polytechnique Insights, décembre 2021.

On entend fréquemment ce refrain nostalgique : « On ne peut plus se faire confiance comme par le passé ; les gens sont de plus en plus individualistes ; l’incivilité et la violence augmentent… » À l’écouter, notre société serait confrontée à une forme de déclin moral.

Les psychologues Adam Mastroianni et Daniel Gilbert ont passé en revue plusieurs centaines d’études pour analyser ce phénomène inquiétant. Ils ont découvert que ce mythe du « déclin moral » est en fait omniprésent depuis l’Antiquité. Parallèlement, l’étude des comportements réels montre, au pire, une stabilité, et le plus souvent une progression des comportements positifs. Nous sommes moins souvent en guerre, les règles et les lois encadrent mieux les relations et renforcent la confiance, nous continuons à nous entraider…

Pourquoi notre perception diffère-t-elle tant de la réalité ? Deux biais cognitifs sont en cause : le biais de négativité et le biais de mémoire. Notre cerveau donne plus d’importance aux informations négatives, ce qui constitue à l’origine un réflexe de protection. D’autre part, nos souvenirs négatifs s’estompent plus vite que nos souvenirs positifs, ce qui nous permet de mettre à distance les expériences négatives, mais peut aussi nous conduire à idéaliser le passé.

Ainsi, nous ne pouvons pas nous empêcher de penser, souvent à tort, que c’était mieux avant. Mais savoir pourquoi nous avons cette perception biaisée peut nous aider à la relativiser.

Source : Déclin moral : pourquoi pense-t-on toujours que « c’était mieux avant » ?, Adam Mastroianni, Polytechnique Insights, novembre 2023.

Le saviez-vous ? Se focaliser uniquement sur l’objectif final d’un changement peut se révéler contre-productif pour mobiliser. Parmi les bonnes pratiques du changement, que ce soit pour une organisation ou en développement personnel, on a tendance à citer en priorité le fait de définir soigneusement le but visé. Quoi de plus motivant, en théorie, que de se projeter sur une organisation interne qui favorise la coopération, sur un parcours client fluide, ou sur une vie sportive et sans cigarettes ?

En réalité, notre cerveau est tellement doué pour la visualisation qu’il croit avoir déjà accompli l’objectif visualisé ! Inconsciemment, nous relâchons alors nos efforts. Pour minimiser ce type de déconvenues, des études récentes des neurosciences nous indiquent quelques pistes : par exemple, focaliser l’attention des collaborateurs sur les prochaines étapes à franchir et sur les obstacles à lever, au-delà de l’objectif final visé. A cette étape, visualiser les comportements concrets à mettre en œuvre est très efficace, car cela active les mêmes circuits neuronaux que leur mise en pratique réelle. Cela permet à chacun de « répéter » les comportements attendus, et ainsi d’ancrer progressivement de nouveaux réflexes.

Lors de la conduite d’un projet de changement, donner du sens en expliquant l’objectif final est certes indispensable, mais c’est en parlant des premiers jalons et des défis à venir que l’on mobilisera le plus efficacement l’énergie des collaborateurs.

Actuellement, la plupart des entreprises s’interrogent sur la meilleure manière de tirer parti de l’IA à leur échelle. On voit ainsi fleurir les applications et les expérimentations, avec plus ou moins de réussite. Bien souvent, les frustrations sont à la hauteur des espoirs. Et pour cause : l’IA, si « intelligente » soit-elle, ne sait finalement faire qu’une chose – travailler à partir des données que nous lui transmettons. Pour en tirer parti, il faut donc disposer de données centralisées, en qualité et en quantité suffisantes et issues de sources diversifiées. Or, dans bien des organisations, ces données sont disséminées entre les différents métiers qui disposent chacun de leurs propres systèmes.

Ainsi, avant d’envisager des dispositifs sophistiqués d’IA générative, on gagne à réaliser un rapide diagnostic de son organisation. Les connaissances tacites y sont-elles suffisamment formalisées ? Sont-elles centralisées ? Le mode de collecte et de traitement des données est-il suffisamment standardisé ? D’après la nature et la quantité des données collectées, y a-t-il un risque de susciter des réponses biaisées de la part de son dispositif d’IA ? Gagnerait-on à disposer de sources supplémentaires ? Ce travail en amont est indispensable pour garantir la qualité des réponses de l’IA et maximiser son potentiel d’aide à la prise de décision.

Source :  Harnessing AI to accelerate digital transformation, The Choice by ESCP, juillet 2023.