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Le management à l’heure du numérique

Temps de lecture : 6 minute(s)

Le futur du travail n’est pas à analyser uniquement sous l’angle de la technologie. Loin des perspectives sombres imposées par la robotisation et l’intelligence artificielle, d’autres manières de l’envisager émergent et toutes ne sont pas aliénantes. Transformer le management, réinventer l’entreprise, réfléchir à de nouvelles organisations de travail plus enrichissantes pour l’être humain sont autant d’idées et de nouvelles expériences que certains mènent.

Les innovations technologiques font évoluer l’organisation traditionnelle du travail et poussent à plus de flexibilité. L’ancien modèle répondait à deux impératifs : le besoin de contrôler le travail horaire de l’employé pour éviter absentéisme et procrastination et la forte complémentarité entre le travail et le lieu physique. Or, l’automatisation et les nouvelles formes organisationnelles, comme le coworking, libèrent l’obligation au travailleur de se fixer quelque part et de pointer.

Dans ce nouveau cadre, repenser le management devient presque une nécessité.

Où en est-on de la pratique du management aujourd’hui ?

La revue Harvard Business Review a dernièrement publié une étude transversale sur les pratiques du management dans plusieurs pays. Près de 12000 personnes y ont répondu. Elle révèle qu’il est, aujourd’hui, très difficile d’évaluer les pratiques qui ont cours dans les entreprises.

Étonnamment, cette étude révèle que les entreprises, même les mieux structurées, ont du mal à optimiser leur management et même, à en avoir un qui soit efficace. Certaines n’ont même pas conscience de la nécessité d’avoir un meilleur processus de management. Et ce constat vaut dans tous les pays et dans n’importe quel secteur économique. Si la pratique managériale est aussi diversifiée d’un pays à l’autre, il en va de même au sein d’un même pays, entre différentes entreprises. Ainsi, en France, Sanofi, qui s’est récemment illustré par des initiatives RH très douteuses, et les biscuiteries Poult, les pratiques ne sont pas du tout les mêmes.

Rien que la définition des objectifs et la simple gestion des carrières diffèrent ou sont parfois  absentes. Un des grands classiques du management actuel, l’entretien individuel, serait même perçu par les employés comme une perte de temps et une pratique beaucoup trop bureaucratique.

En fait, cette étude montre que les fondamentaux du management ne sont pas si simples que ça à mettre en place. Pour exemple, cet été, Google a publié sur son blog dédié au travail une série de documents qu’utilisent ses managers en interne. On y trouve une définition d’un objectif simple, un questionnaire d’évaluation de carrière, des cours pour apprendre à devenir manager et plein d’autres outils dont la vocation première est d’être facile à appréhender.

Bien que basiques et simples, toutes les organisations n’appliquent pourtant pas ce process. Cependant, si vous aviez l’idée de télécharger les documents de Google et de les appliquer dans votre entreprise, vous feriez fausse route. Car l’adoption d’une pratique de management est avant tout une aventure humaine, qui demande l’adhésion en interne des salariés et est l’expression de la culture de votre entreprise. Comme l’explique, Sundar Pichai, le PDG de Google : « les pratiques du management sont un élément essentiel dans la construction de la culture de l’entreprise. » En résumé, si vous n’avez pas de relais internes pour la construire, l’adhésion de vos employés à vos stratégies se fera sur le bout des lèvres.

Le management est-il automatisable ?

Un spectre hante une bonne partie de la planète, celui de l’automatisation et de la robotisation. C’est à dire le remplacement de l’homme par des robots ou par l’intelligence artificielle. Entre la part de fantasme et de réalité d’une prise de pouvoir par des entités non humaines, le concept même d’intelligence artificielle mobilise les énergies et les esprits.

Dans ce nouvel environnement, le management peine à trouver ses marques, pour deux raisons principales. La première est liée à la disparité, voire à l’absence, des pratiques managériales en entreprise, comme on l’a vu ci-dessus ; la deuxième est due au manque de données quantifiables de la pratique managériale. En effet, comment quantifier ce qui relève principalement de la relation humaine ? La motivation est-elle une donnée mesurable, tout comme le leadership ? Disons-le, le management ne se prête ni à l’analyse empirique, ni à l’exploration de KPI. La relation managériale s’invente quotidiennement et si un jour, cette dernière se transforme grâce au numérique, ce sera plus du fait d’initiatives de petits groupes d’individu, au sein d’une même entreprise. Le management échappe donc pour l’instant à une conduite par la data.

Pour autant, est-ce qu’à terme le management résistera-t-il à la data science ? Des start-up lancent des solutions de prédiction pour anticiper les évolutions chez les employés. Elles s’appuient notamment sur les métadonnées d’échange d’emails entre collaborateurs et sur celles de leurs agendas. Ainsi, la firme anglo-saxonne EY se sert de ce type de dispositif pour comprendre comment ses collaborateurs travaillent : qui parlent à qui ? A quels départements ? Quel type de réunion est organisé ? Combien de temps dure-t-elle ? Avec qui ? etc… L’analyse de ces données permet à EY d’identifier des schémas sur l’engagement participatif de ses salariés mais aussi de surveiller les éléments les plus stressés et les individus qui sont les plus actifs pour créer des ponts entre départements au sein de l’entreprise. Cette surveillance leur permet de pouvoir agir en temps réel pour améliorer les processus en interne.

Concrètement, comment cette conduite par la data se traduit-elle dans une entreprise ? A quoi peut-elle servir ? Prenons l’exemple d’une société qui veut améliorer en interne les relations entre son département vente et celui de la production. En analysant les métadonnées des emails et des agendas, on peut ainsi mesurer le degré d’interaction entre les managers de ces services et de voir éventuellement les goulets d’étranglement, de mieux mesurer le reporting des managers auprès de leurs équipes pour les motiver, etc. Si l’analyse démontre que les processus ne sont pas clairs, les interactions pauvres et les réunions inexistantes, cette entreprise aura les données pour améliorer tout ça et donc à terme, augmenter nettement sa productivité, ses ventes et son chiffre d’affaires.

L’analyse des données permet d’anticiper ou d’améliorer les réponses à fournir, reste qu’elle ne fait pas tout, pour deux raisons :  le management s’exerce sur le temps long et les comportements des salariés sont par nature imprévisibles. La data science ne restera qu’un outil d’aide, avec un impact limité dans le temps. De fait, c’est pourquoi il est difficile d’imposer dans les esprits l’idée même d’un management automatisé.

Mais le management échappe-t-il vraiment à la transformation digitale ?

Dans notre précédent article sur le futur du management, nous faisions déjà le constat qu’il évoluait, grâce à l’impulsion de groupes d’individus qui mettaient en place de nouvelles formes d’organisation d’entreprise.

Ces nouvelles formes d’organisation influent directement le management, puisqu’elles ont pour principe de le faire disparaître et de favoriser la prise de décisions dans un cadre collaboratif et participatif.

Et à l’heure des plateformes, les exemples sont nombreux sur les tentatives de se débarrasser de ce carcan normatif. Si aujourd’hui tout le monde connait l’exemple du site e-commerce Zappos qui s’est réorganisé en entreprise holacratique, d’autres organisations, plus proche de l’esprit start-up et de la gig economy, apparaissent. On les appelle employeur pop-up ou organisation flash. L’idée se résume en une phrase : « say hello, do the job, say goodbye« . Le principe est en fait très simple : il s’agit d’industrialiser le crowdsourcing (appelé aussi production participative) grâce à l’intelligence artificielle. Le collectif de travail est constitué pour la durée du projet et se dissout dès que ce dernier est terminé, la tâche de chacun n’est pas défini dès le départ et peut évoluer en fonction de l’avancée du projet.

C’est dans cet esprit que les chercheurs de l’université de Stanford ont conçu la plateforme Foundry. Chaque projet commence par la nomination d’un chef de projet et Foundry génère automatiquement un appel à candidatures en ligne directement auprès des internautes inscrits, dont le profil correspond aux tâches demandées. Si l’internaute accepte le travail, il commence immédiatement à travailler sur la tâche qui lui a été confiée. Le processus de recrutement est ici complètement automatisée et il en ira de même si le projet nécessite d’autres recrutements. Chaque travail bénéficie d’un retour d’expérience détaillé de la part des travailleurs sur la tâche, la collaboration entre les membres de l’équipe projet, l’interaction avec le chef du projet… A Foundry ensuite de compiler et d’analyser toutes ces données.

Les concepteurs de cette plateforme mettent en avant que l’organisation flash facilite grandement l’esprit de collaboration au sein d’une équipe, même si elle ne dure qu’un temps.

Reste qu’elle pose des problèmes et ne masque pas le sentiment d’insécurité dans lequel les travailleurs de la gig economy baigne généralement. Car on reste tributaire du comportement humain avec un chef de projet qui aura un rôle managérial fonctionnel et sera le pivot du projet. Si ça se passe mal avec lui, l’évaluation aura-t-elle un impact sur les futures missions du travailleur et du chef de projet ? S’il y a du retard, comment est-ce gérer ? Obliger implicitement les membres à collaborer n’est-ce pas parfois contreproductif ?

Toujours est-il que cette plateforme montre combien il est délicat de tenter d’automatiser une partie des tâches du manager et que l’humain reste au centre de toute expérience, avec ses faiblesses et ses forces. Utiliser la pseudo intelligence artificielle actuelle pour créer des outils qui en temps normal serait refuser par n’importe quel salarié d’une entreprise normale devrait dans tous les cas nous inciter à la prudence.