L’application des sciences du comportement aux activités commerciales est un sujet fascinant.
Dans son livre The Undoing Project, Michael Lewis décrit l’économie comportementale et explique pourquoi la prise de décision des meilleurs experts n’est pas aussi précise que la modélisation prédictive ou l’analyse. Il cite une étude de l’Oregon Research Institute, dans le cadre de laquelle des radiologistes ont été consultés sur les meilleures méthodes pour établir un diagnostic précis sur le cancer de l’estomac. Les médecins ont décrit leur processus de prise de décision et les chercheurs ont développé un algorithme qui reproduit fidèlement le processus.
L’algorithme s’est avéré produire des résultats plus précis que ceux des médecins. Les experts, qui savaient quels éléments prendre en compte, n’ont pas été aussi précis que la machine dans l’utilisation des facteurs de décision permettant d’établir un diagnostic. Les diagnostics des médecins se contredisaient les uns les autres, et lorsqu’on leur présentait des radiographies d’une même tumeur, chaque médecin proposait un diagnostic différent.
La conclusion toute simple est que l’humain est enclin à se laisser influencer par les stéréotypes, la fatigue, ses goûts, ses préjugés, son humeur du jour, etc. La modélisation prédictive s’avère donc un très bon outil pour assister les humains et les entreprises dans la prise de décision.
L’objectif pour la plupart de ces dernières est de devenir des organisations axées sur les renseignements. En matière de services-conseils en TI et en management, nous développons souvent des modèles de modélisation prédictive qui utilisent des données précises pour aider les clients à prendre des décisions informées. Mais qu’arrive-t-il lorsque les renseignements proposés ne sont pas fiables? Cette situation peut se produire même lorsque les décideurs ont sélectionné les données les plus pertinentes, déterminé une pondération adéquate, affecté le personnel pour l’entrée des données dans le système et choisi les données sur lesquelles se baser pour produire des rapports.
Pour quelles raisons arrive-t-il aux dirigeants de ne parfois pas vouloir faire confiance aux données? Souvent, ils estiment leur expérience durement acquise et se targuent de leur instinct. De plus, ils veulent être « à l’aise » avec les décisions qu’ils prennent. Nous devons aider les dirigeants à sortir de leur zone de confort et à avoir le courage de prendre des décisions axées sur les renseignements et soutenues par des données de qualité, même lorsqu’elles vont à l’encontre de leur instinct.
Considérant le rôle que les renseignements axés sur les données jouent sur l’avancement de la transformation numérique, qui constitue une priorité clé exprimée par nos clients, comment pouvons-nous accroître le niveau de confort de nos partenaires avec l’utilisation de ces renseignements? La gestion du changement organisationnel peut aider de deux façons :
- de manière stratégique, lorsque les dirigeants et leurs objectifs d’affaires doivent être soutenus par des renseignements axés sur les données;
- de manière tactique, dans les domaines où les experts et les gestionnaires peuvent établir une base en soutien à l’information issue des données et favoriser une amélioration continue.
L’approche stratégique la plus simple à adopter par les dirigeants est de concevoir un modèle de réussite qui établit un certain nombre de mesures qu’ils souhaitent obtenir grâce aux renseignements axés sur les données. L’approche qui consiste à ne conserver que quelques mesures fait partie des meilleures pratiques pour les unités d’affaires et les dirigeants en TI qui souhaitent parvenir à un accord quant aux mesures les plus appropriées pour résoudre les enjeux commerciaux. Une fois le consensus atteint sur les mesures clés, toute l’organisation connaît les priorités et peut se concentrer sur les résultats et les objectifs cibles de performance afin d’orienter sa propre prise de décision au quotidien.
Une composante clé de la gestion tactique du changement est de mettre l’accent sur les échelons intermédiaires de l’organisation. Lors de tout changement en profondeur, les gestionnaires sont coincés entre les exigences liées aux mesures commerciales actuelles et la nécessité d’affecter le personnel expérimenté pour mettre sur pied des initiatives axées sur les renseignements. Ils mettent de nombreuses ressources à profit pour l’apprentissage et l’amélioration des nouvelles procédures de modélisation prédictive et consacrent également leur propre temps pour transformer la culture transactionnelle en une culture analytique.
Chacune des tâches de ces gestionnaires semble correspondre à un emploi à plein temps. Selon l’expérience de CGI, la réussite de la transformation est liée à l’engagement des gestionnaires tout au long du processus. Nous leur permettons de fournir leur perspective lors de la conception et leur faisons bénéficier de communications et de démonstrations avancées ainsi que de formation précoce (avant leur personnel) et les soutenons pendant la mise en œuvre.
À propos de l’auteur
Joan Lillich
Responsable de la pratique Organisation numérique et gestion du changement, U.S. Industry Solutions
Joan est responsable de la vision, de la méthodologie et de l’exécution du volet des ressources humaines des efforts de transformation stratégique. Elle possède plus de 20 ans d’expérience en services-conseils pour la gestion du changement auprès de clients des secteurs public et privé. Elle ...
