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

Vous savez très probablement qu’une corrélation entre deux phénomènes ne signifie pas que l’un est la cause de l’autre. Un exemple connu est la forte corrélation entre la consommation de chocolat et le nombre de prix Nobel par pays. Pas besoin d’une longue explication pour comprendre que vous n’augmenterez pas vos chances d’être nobélisable en mangeant plus de chocolat…

Et pourtant, l’erreur est extrêmement fréquente. Vous lancez une campagne publicitaire et vos ventes montent ? Vous en conclurez probablement que la publicité a dopé vos ventes. Or un autre facteur peut très bien être intervenu sans que vous en soyez conscient.

À l’heure où les usages de l’intelligence artificielle explosent et où des décisions de plus en plus nombreuses lui sont déléguées, cet article alerte sur la nécessité d’être doublement vigilant sur ce risque. Idéalement, lors de toute étude ou de toute expérimentation, on devrait pouvoir contrôler les résultats grâce à un groupe de contrôle aléatoire, soumis au même environnement mais où seule la variable que vous voulez tester diffère. Si c’est impossible, commencez au moins par étudier les autres causes possibles du changement que vous observez.

S’appuyer sur les données pour décider ? Oui, mais avec vigilance…

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Source : Where Data-Driven Decision-Making Can Go Wrong, Michael Luca, Amy C. Edmondson, Harvard Business Review, septembre-octobre 2024.

La période actuelle met à rude épreuve notre relation au vrai. Comment nous faire un avis fondé ? Certes, notre faculté de raisonnement a toujours été perturbée par d’innombrables biais cognitifs. Mais, avec l’essor d’Internet, nous nous sommes trouvés noyés sous une surabondance d’informations. Plus récemment, nous découvrons que nous sommes manipulés par des actions organisées de désinformation. De plus, savoir garder le recul adéquat sur les affirmations des IA génératives est un exercice nouveau, que nous sommes encore loin de toujours maîtriser.

Le sociologue Gérald Bronner propose une prise de hauteur salutaire à l’occasion d’un cycle de conférences sur l’esprit critique à la Sorbonne. On a longtemps considéré que la rationalité et la vérité finissent toujours par s’imposer. On découvre aujourd’hui que cela n’a rien d’évident. Plus les informations sont nombreuses, plus nous tendons à sélectionner celles qui vont dans le sens de ce que nous croyons déjà. Et l’énorme volume d’informations disponibles aujourd’hui permet presque toujours d’en trouver certaines qui soutiendront nos théories – quitte à tordre un peu le raisonnement. D’où l’importance de cultiver un sain scepticisme en nous obligeant à passer par une phase de questionnement lorsqu’une information confirme nos croyances. Nous pouvons aussi développer notre aptitude à la métacognition, c’est-à-dire la capacité non seulement de raisonner, mais aussi de comprendre, d’évaluer et de critiquer la façon dont nous raisonnons.

Tout un programme, à mettre entre toutes les mains !

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Source : Développer son esprit critique face au monde de la désinformation, conférence de Gérald Bronner, Faculté des Lettres de Sorbonne Université, YouTube, février 2025.

C’est peu de dire que l’exercice du leadership s’est compliqué ces dernières années. Incertitude, complexité croissante, rythme accéléré… la littérature détaillant ces difficultés abonde.

Parmi ces enjeux, l’un d’entre eux est souvent sous-estimé : il est de plus en plus difficile de distinguer le vrai du faux, et de parvenir à une vision partagée de ce qui constitue la réalité. On a pensé trouver la solution dans le management par les données, en créant des tableaux de bord incontestables. Aujourd’hui, on constate que la multiplication des données chiffrées – dont on finit par perdre le sens tant les sources sont variées et les modes de calcul complexes – a créé plus de confusion que de clarification.

Alors, que faire face à des perceptions multiples ? Avant tout, se rappeler que l’on n’est jamais totalement objectif – et poser des questions pour affiner la façon d’appréhender le sujet. Quelles sont les sources des données et comment ont-elles été validées ? Quels ont été les critères de sélection, les choix faits pour l’analyse ? Tout leader doit ainsi aujourd’hui adopter une démarche scientifique, en considérant ses premières conclusions comme des hypothèses à valider ou à étayer.

Source : Four Leadership Loads That Keep Getting Heavier, Melissa Swift, MIT Sloan Management Review, décembre 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.

Si vous soumettiez à vos collaborateurs un projet présentant des failles, auraient-ils le courage de suggérer des façons de l’améliorer ? C’est à cette expérience que se sont prêtés des managers d’une institution financière, dans le cadre d’une étude de l’Imperial College Business School. Il en ressort que certains comportements du manager ont un impact déterminant pour encourager la critique constructive, et notamment ceux-ci :

– Poser des questions précises. Lorsque les questions posées étaient trop larges (« Qu’en pensez-vous ? »), peu de collaborateurs osaient remettre en cause l’idée soumise. Les questions plus ciblées, soulignant la possibilité d’améliorer l’idée (« Qu’est-ce qui pourrait mal tourner selon vous ? »), étaient bien plus efficaces.

– Reconnaître les préoccupations comme valides et légitimes. La façon dont le manager accueille la première contribution critique est déterminante. Contrairement à ce que l’on pourrait penser, remercier la personne n’est pas suffisant. Les réponses qui valident explicitement l’objection, comme « C’est une préoccupation légitime », encouragent davantage de retours constructifs.

– Rendre les collaborateurs co-responsables. Engager directement la responsabilité des collaborateurs – par exemple par un vote – les incite à faire part de leurs interrogations.

Source : Five Ways Leaders Can Get People to Speak Up,Celia Moore, Kate Combs, MIT Sloan Management Review, novembre 2024.