Dans l’incertitude, le management doit se renouveler

Le monde de l’entreprise et des organisations publiques est un monde complexe où se produisent des interactions multiples entre des facteurs dont les modes d’évolution ne sont ni cohérents ni synchrones. Dès la naissance des entreprises industrielles, au début du XIX^e siècle, les entrepreneurs ont eu le besoin de sortir d’une approche empirique pour rationaliser la démarche d’organisation de la production.

Il faut revenir à la genèse de ce qu’il est convenu d’appeler les « sciences du management », qui ont répondu au besoin de théorisation de la gestion. Ces travaux ont donné naissance à des recherches et à un enseignement spécialisés. La lente élaboration de ce corpus a permis le déploiement des meilleures pratiques, favorisé par l’émergence d’universités et de sociétés spécialisées dans le conseil en gestion.

Après la Seconde Guerre mondiale, où les États-Unis ont connu une expansion industrielle sans précédent, les années 1960 ont connu une croissance de l’industrie de la gestion qui a rapidement trouvé dans l’essor de l’informatisation des entreprises un moteur de développement très puissant. Les règles de gestion ont fait l’objet de normalisation par champ disciplinaire, comme les référentiels comptables, la gestion de la qualité, l’environnement ou la sécurité, afin de codifier les meilleures pratiques dans des référentiels internationaux.

Néanmoins, cette volonté tenace de réduire l’incertitude pour développer un management prédictible et mesurable s’est heurtée à l’accroissement de la complexité systémique dans laquelle opèrent les entreprises, les organisations publiques et les institutions, et qui n’a fait que s’intensifier avec la mondialisation de la fin du XX^e siècle. Cette complexité pose un problème majeur aux organisations classiques construites autour d’un champ de compétences vertical : la production industrielle, les achats, les ressources humaines, la gestion financière… Aucune direction verticale ne dispose des ressources suffisantes pour gérer la complexité systémique et, encore moins, l’imprévisible. Le défi du XXI^e siècle est donc d’apprendre à transcender ces organisations tout en s’appuyant sur leurs forces intrinsèques.

La crise n’est pas un état aberrant

La gestion des entreprises privées, de toutes tailles, comme celle des organisations publiques, est fondée sur un principe fondamental : l’allocation optimale des ressources rares. L’entreprise est ce creuset où convergent des ressources dont l’art du management consiste à assurer la combinaison optimale. Longtemps, cet exercice de convergence a été conçu dans un monde prédictible et linéaire, toutes choses égales par ailleurs.

Or cette vision statique d’un monde ordonné n’a jamais correspondu à des situations réelles. Les crises se sont multipliées, les difficultés endogènes et exogènes ont conduit les dirigeants à faire de la gestion cet « art du possible » qui cherche à tirer parti de toutes les situations pour assurer la pérennité de l’entreprise. Dans un monde instable, bouleversé par l’innovation technique, l’entreprise doit s’adapter en permanence pour sauvegarder la valeur de son fonds de commerce et de son capital, la pérennité de son savoir et de son expérience, à travers les femmes et les hommes qui en sont les acteurs.

L’entreprise est habituée aux états instables mais s’en préserve grâce à des normes, des règles et des pratiques visant à réduire l’incertitude. Or l’histoire du management a construit une « histoire heureuse » où les recettes fonctionnent. Mais il n’en est rien, car notre culture nous entraîne plus facilement à retenir les situations positives que les échecs. Or le fonds culturel, les mécanismes de décision qui ont conduit aux unes comme aux autres sont les mêmes. Quelle différence « génétique » peut expliquer la mort de Lehman Brothers et la survie de ses concurrents ?

Un moment privilégié pour repenser les pratiques

Parmi les multiples définitions du management, on pourrait privilégier celle qu’a donnée Léon Gambetta à la politique, à savoir « l’art du possible ». Elle renvoie à une vision du management plus humble par rapport à la complexité du monde dans lequel nous opérons au XXI^e siècle. Le management de l’incertitude s’appuie sur un ensemble de disciplines et de travaux qui ont tissé un ensemble cognitif riche et cohérent, qui trouve pour l’essentiel ses sources dans la définition de la pensée systémique donnée par Ludwig von Bertalanffy, en 1947, dans sa « théorie générale des systèmes », puis dans les travaux de Norbert Wiener et Herbert Simon. Trop souvent, la chronicité imposée par le rythme de la vie économique ou politique conduit à négliger ces apports théoriques, mais aussi les avancées opérationnelles que démontrent de nombreuses industries, pour privilégier la facilité du court terme. Or des événements majeurs comme la pandémie de coronavirus mettent à nu les pratiques traditionnelles des entreprises et des organisations, et induisent la nécessité de reformuler les axiomes qui sous-tendent l’action.

La crise sanitaire et la crise économique réactualisent un besoin de réflexion sur les organisations et les méthodes de management et de gouvernance des organisations. Ces questionnements sont actifs bien que souvent négligés depuis des décennies, mais la période invite à une réévaluation lucide des pratiques, des méthodes et du cadre théorique du management. Il est nécessaire d’intégrer les acquis de la révolution numérique dans une vision globale du management des systèmes complexes.

L’apport de la réflexion théorique

C’est le Français Jean-Baptiste Say qui, pour la première fois, a mis en évidence la contribution centrale de l’entrepreneur au processus de production dont il est l’organisateur : « L’action des facultés humaines, ou l’industrie, quel que soit l’objet auquel elle s’applique, suppose trois opérations :

1° La connaissance des lois de la nature : c’est le fruit de l’occupation du savant ;

2° L’application de cette connaissance, dans le but de créer de l’utilité : c’est l’industrie de l’entrepreneur ;

3° L’exécution, ou la main-d’œuvre : c’est le travail de l’ouvrier¹. »

Mais c’est aux États-Unis qu’ont été définis les fondements de l’organisation du travail, moteur de l’essor industriel de masse et de la démocratisation des produits manufacturés qu’ont connus les États-Unis au début du XX^e siècle. Frederick Taylor a été le principal théoricien de cette organisation, fondée sur quatre points :

– l’organisation scientifique du travail (OST) s’appuie sur la division du travail entre la conception et l’exécution et sur la parcellisation des tâches ;

– l’homogénéisation du travail se construit à partir de standards uniformes et d’une mesure des temps élémentaires ;

– l’efficacité des processus productifs permettant de gagner en productivité conduit à la rationalisation de la conception des usines (fordisme) ;

– la rationalité de la définition des tâches pousse à une dépersonnalisation de l’organisation, rigide et centralisée.

Ronald Coase redéfinit le concept d’entreprise, le numérique est la réponse

Ronald Coase est un économiste iconoclaste du XX^e siècle. Il ne fait partie d’aucun courant et son nom est peu connu, si ce n’est des sphères académiques. Son sujet de travail est pourtant d’une actualité brûlante : les coûts de transaction. Aujourd’hui, le débat oppose puissamment économie de marché et économie planifiée. Ronald Coase unifie les deux : l’économie de marché ne peut fonctionner qu’en réduisant les coûts de transaction, et la raison d’être de l’entreprise est de minimiser ces coûts, y compris les coûts de la logistique et ceux de l’information, ce qui nécessite une certaine forme de planification.

L’entreprise que nous connaissons aujourd’hui a donc été bâtie de cette façon. À l’époque de Coase, pour optimiser ces coûts, il fallait un lieu unique où l’information était concentrée, puis redistribuée. Le système hiérarchique pyramidal, qui avait fait ses preuves dans les armées comme dans les ordres religieux, et qui était à la base du fordisme, apparaissait comme le système le plus efficace pour traiter l’information et prendre les décisions.

En 2021, le numérique a totalement changé la donne. Les coûts de transactions sont réduits à presque rien : embaucher, acheter ou vendre, tout est fluide sur Internet. Le modèle de l’entreprise hiérarchique devient alors contre-productif : l’essai-erreur a remplacé la planification, le codesign devient la norme, y compris avec les clients, et la communauté en réseau remplace la hiérarchie. Ce modèle, que nous nommons Information, Knowledge, Expertise always Available, ou « Information, connaissance et expertise disponibles », devient la colonne vertébrale de l’entreprise. Enfin, pas de toutes les entreprises. Beaucoup hésitent encore à se transformer pour mettre en œuvre ce modèle qui va bien au-delà de l’adoption de technologies. C’est le modèle d’organisation que l’on enseigne depuis les années 1950, fondé sur les vertus de la prédiction – plan, budget –, qui est en cause. À présent, le rôle d’une dirigeante ou d’un dirigeant n’est plus de planifier de façon détaillée dans un univers instable, ce qui est un travail aussi coûteux qu’inutile, mais il est de faire en sorte que ces flux d’information, de connaissance et d’expertise soient les plus pertinents et les plus fluides possibles. C’est à cette condition que sera atteinte l’homéostasie, c’est-à-dire la capacité à conserver l’équilibre d’un système quelles que soient les contraintes externes, ce qui est essentiel pour subsister dans un monde chaotique.

Le rôle fondamental de l’information

Atteindre l’homéostasie est l’objectif. L’information et ses dérivés connaissance et expertise en sont la clé.

L’instabilité est la norme

Au début des années 1970, dans une classe de terminale scientifique, nous apprenions qu’une suite de nombres pouvait soit converger, donc était stable, soit diverger, et donc était instable. Puis, le professeur disait « il y a quelques cas particuliers où ce n’est ni l’un ni l’autre, et où la suite oscille entre plusieurs valeurs » et passait à autre chose. Aujourd’hui, nous savons que ces « quelques cas particuliers » sont la norme et que la convergence ou la divergence sont des exceptions. Cette situation porte un nom plutôt mal choisi : théorie du chaos. Mal choisi, car il n’y a rien d’aléatoire – caractéristique que l’on associe souvent au chaos – et, surtout, parce que ces situations peuvent être générées à partir d’équations très simples. Il y a même un cas très connu en physique newtonienne, le problème des trois corps, dans lequel on s’aperçoit que trois étoiles qui tournent les unes autour des autres en suivant la loi de la gravité de Newton ont un comportement dit chaotique. L’une de ces étoiles peut même se faire éjecter du système.

Chaos et instabilité sont souvent associés. C’est une erreur dans le sens où l’instabilité relève de la divergence tandis que le chaos relève de l’incertitude. Dans un système convergent, on peut parfaitement déterminer le futur. Dans un système divergent, le futur n’est pas brillant, puisque tout explose. Dans une situation chaotique, le futur explore tellement de situations qu’il est difficile de le prédire, la raison étant ce qu’on appelle la « sensibilité aux conditions initiales » (SCI, connue aussi sous le nom d’« effet papillon »). Prenons l’exemple d’une balançoire, système stable par excellence : si on lâche la balançoire légèrement plus haut que la fois précédente, elle achèvera son balancement au même point. Considérons maintenant un jeu de billard, système chaotique par excellence : si l’on tape sur la boule avec une très faible variation d’angle par rapport à la fois précédente, au bout de trois bandes cette boule finira sa course dans un endroit totalement différent.

Dans un système à multiples paramètres, comme c’est le cas du monde des entreprises, les légères variations de l’un des paramètres auront des conséquences qui feront que, quelque temps plus tard, le système ne sera absolument pas dans les conditions attendues. Les entreprises sont, par essence, des systèmes chaotiques. La tentation est alors de rigidifier le système afin de le rendre prédictible. La planification, la hiérarchie ou le contrôle sont autant de vaines tentatives de résoudre le problème en rendant le système déterministe. Mais plus le système est grand, moins cela fonctionne, car les multiples SCI le rendent imprévisible. Plus le système se veut rigide pour se protéger, plus il se fragilise.

Alors, si rigidifier le système ne fonctionne pas, comment manager ? La réponse formelle passe par un grand mathématicien russe, Alexandre Liapunov, qui a développé le concept d’horizon de prédictibilité. Pour faire simple, Liapunov a montré que l’on pouvait avoir des espaces de stabilité dans le chaos et que plus la connaissance de l’état initial est fine, plus ces horizons s’éloignent. Autrement dit, avec l’information, l’horizon de Liapunov, c’est-à-dire le moment où la stabilité va s’arrêter et le chaos va démarrer, s’éloigne. L’essayiste et statisticien Nassim Nicholas Taleb a par la suite proposé le concept d’« antifragile ». Un système antifragile a la propriété de s’adapter à l’inconnu et de se renforcer dans un contexte difficile.

Revenons à des exemples plus concrets. En 1997, à la suite d’une erreur due à sa structure hiérarchique forte, France Télécom est bombardée d’insultes sur les premiers forums communautaires. L’entreprise, mal à l’aise, habituée dans son ADN aux logiques déterministes, ne réagit pas, ce qui augmente la fureur des internautes. Et puis, quasi soudainement, le calme revient. Un salarié de France Télécom avait décidé de communiquer des informations techniques aux communautés, dont l’existence même était ignorée de la hiérarchie. Ceci est mieux connu en 2021 : échanger l’information est une manière non pas de résoudre un problème, mais d’éloigner l’horizon de Liapunov, et donc de créer des espaces de stabilité dans le chaos.

Manager dans l’incertitude

C’est la grande puissance du numérique : avec Internet, l’information est devenue disponible partout et à bas coût. Avec le Web 2.0 et l’horizontalité des communications (réseaux sociaux), c’est la connaissance qui est devenue disponible partout et à bas coût. Avec l’intelligence artificielle (IA), c’est au tour de l’expertise d’être partout disponible². On en revient ici au modèle Information, Knowledge, Expertise always Available précité : l’information, la connaissance et l’expertise sont maintenant rentrées dans des économies d’abondance.

En 2021, le rôle numéro un de tout manager devrait être de vérifier que, au sein de son équipe et dans les relations externes, les flux d’information, de connaissance et d’expertise sont puissants. L’information doit être la clé de voûte de l’organisation. C’est à cette condition que sera réalisée non pas la stabilité mais l’homéostasie, condition fondamentale de survie dans l’incertitude. Au XXIe siècle, l’information n’est plus descendante, comme dans le système hiérarchique pyramidal, mais elle est un bombardement constant d’électrons qui percutent toutes les couches de l’entreprise à la même vitesse et qu’il faut gérer en répondant avec discernement à la multiplicité des inputs. Traiter l’information pour la transformer en décision, c’est construire des systèmes qui donnent, aux personnes placées le plus près possible des points où les effets de levier de la décision sont les plus pertinents, toutes les données, toutes les informations et toutes les expertises pour comprendre et agir.

Considérons l’exemple des déserts médicaux. Dans un univers déterministe, la réponse est juridique et fiscale : forcer les praticiens à s’établir dans ces zones où rien ne les attire grâce à un cocktail éprouvé de mesures incitatrices et coercitives. On peut aussi augmenter les capacités, les emplois ou les coûts. Dans un univers systémique, on essaye de s’adapter aux contraintes en utilisant les leviers techniques et sociaux disponibles. La téléconsultation est un outil intéressant, mais qui présente des limites : impossibilité de contact physique et stress que cela peut provoquer chez certaines personnes. Imaginons, à l’inverse, d’utiliser le potentiel de tous les personnels de santé déjà présents sur un territoire en complétant à la marge leur formation initiale, ce qui les valorise et les responsabilise. On pourrait former ainsi beaucoup d’individus dans des territoires peu denses et dans les zones peu attractives. Ces personnes auraient une application sur smartphone qui leur donnerait accès à un système d’aide au diagnostic utilisant des outils d’IA. En combinant leur formation, leur expertise, l’appel à des experts et les résultats fournis par la machine, ces personnes seraient probablement à même de traiter la quasi-majorité des cas médicaux et de réduire l’encombrement des systèmes d’urgence, coûteux et non dimensionnés pour les besoins courants. En ayant ces informations, et cette expertise, elles seraient capables de réduire grandement les incertitudes et de décongestionner les plateaux techniques coûteux³.

Manager dans l’incertitude nécessite ainsi de développer un certain nombre de « propriétés » cognitives et comportementales :

– appréhender le monde avec les outils de la systémique ;

– penser flux et pas stock ;

– penser équipe et pas individus ;

– maîtriser les possibilités offertes par le numérique.

Tout ceci s’acquiert par une combinaison d’expérience, acquise de façon inductive, et de vision des connaissances sociotechniques, le tout richement partagé.

À lire également, les études écrites par Jean-Pierre Corniou et Serge Soudoplatoff pour la Fondation pour l’innovation politique :

• Serge Soudoplatoff, Le numérique au secours de la santé, Fondation pour l’innovation politique, janvier 2019.

• Jean-Pierre Corniou, L’avenir de l’hydroélectricité, Fondation pour l’innovation politique, novembre 2018.

• Serge Soudoplatoff, L’intelligence artificielle : l’expertise partout accessible à tous, Fondation pour l’innovation politique, février 2018.

• Jean-Pierre Corniou, Le nouveau monde de l’automobile (1) : l’impasse du moteur à explosion, Fondation pour l’innovation politique, octobre 2016.

• Jean-Pierre Corniou, Le nouveau monde de l’automobile (2) : les promesses de la mobilité électrique, Fondation pour l’innovation politique, octobre 2016.

• Yves Caseau et Serge Soudoplatoff, La blockchain, ou la confiance distribuée, Fondation pour l’innovation politique, juin 2016.

• Pierre Pezziardi, Serge Soudoplatoff et Xavier Quérat-Hément, Pour la croissance, la débureaucratisation par la confiance, Fondation pour l’innovation politique, novembre 2013.

• Jean-Pierre Corniou, La transformation numérique au service de la croissance, Fondation pour l’innovation politique, juin 2011.