Modélisation de la décision, simple ou complexe

Comment modéliser le processus de prise de décision en entreprise ?

Le simple n'existe pas, il n'y a que du simplifié.
Gaston Bachelard

Concevoir les outils d'aide à la décision

Avant de préciser comment les technologies améliorent le processus décisionnel dans l'entreprise, encore faut-il définir les caractéristiques dudit processus et le contexte de prise de décision. Il existe différentes façons de modéliser la décision en entreprise. Dans la suite de ce chapitre, on étudiera un modèle assez simple mais toutefois suffisamment pertinent pour bien éclairer la réflexion.

Les 4 types d'environnement décisionnel

Ce modèle propose 4 types d'environnement : Simple, Compliqué, Complexe, Chaotique.

Modélisation de la décision

Modèle simple

Le modèle simple correspond à un contexte stable où les changements sont lents ou prévisibles. Les relations sont bien définies, les faits sont clairs, les décisions apportent les résultats attendus. C'est dans ce cadre-ci que l'on peut situer la typologie de l'homo oeconomicus.

La grande majorité des entreprises bâtissent encore leur système décisionnel en supposant évoluer en un contexte de cet ordre-ci.
Multiplication des systèmes de reporting empilés pour un meilleur contrôle, décisions concentrées en bien peu de mains et croyance excessive dans le pouvoir de "l'information décisive" en sont les caractéristiques les plus courantes.
Les slogans du type "Pour décider, il faut la bonne information" s'inscrivent dans ce modèle autant théorique qu'irréel.

Modèle compliqué

Les liens sont un peu embrouillés, les relations de cause à effet ne sont pas évidentes au premier coup d'oeil. L'objectif est de simplifier le modèle afin d'arriver au modèle simple. C'est un travail de spécialiste, et c'est là en fait la finalité des méthodes de management.
Les méthodes de management sont structurantes. Elles cherchent à réduire la complication afin d'aboutir à un modèle simple.

Le risque à craindre n'est autre que de chercher à trop structurer et de simplifier au delà du raisonnable, bref de délivrer un modèle "simpliste".
D'autre part, considérer le contexte comme compliqué lorsqu'il est plutôt complexe est vraisemblablement le principal défaut de ces méthodes radicales. La complexité ne se simplifie pas. Voir la critique des strategy maps.

Décider en environnement instable

Compliquer ce qui est simple c'est banal, simplifier ce qui est compliqué, le rendre extraordinairement simple, ça c'est la créativité. Charles Mingus

Concevoir les outils d'aide à la décision

Avec cette seconde partie on quitte le domaine du rêve et de l'imaginaire. L'environnement est bien plus complexe que ce que nous avons pu aborder au cours de la première partie de cet essai de modélisation.

Il est vrai que durant de nombreuses années, lorsque l'environnement était plus stable et le changement moins présent en tout cas au niveau de l'entreprise en secteur concurrentiel, on a pu se contenter des modèles simple et compliqué vus précédemment. Abordons dès à présent les modèles plus conformes avec la réalité vécue au quotidien : les modèles Complexe et Chaotique.

Modèle Complexe

Les liaisons sont multiples, les interprétations tout autant. Aucune réponse claire n'émerge naturellement. De toute façon, il n'y a pas de réponse unique. Il est donc impossible de maintenir l'ensemble des décisions en un point unique. La prise de décision doit être répartie sur le terrain.

Pour cela, il n'existe guère d'autre solution que de jouer la carte de la coopération. Les organisations horizontales multipliant les points de traitement de l'information, capables de décider localement tout en facilitant la coopération, sont bien plus adaptées à ce type d'environnement. Les déclinaisons "2.0" type Web 2.0 ou BI centrée humain sont les outils pour bâtir le système décisionnel.

Modèle chaotique

À l'incertitude s'ajoute la rapidité du changement. Peu de temps pour analyser les informations, impossibilité d'envisager tous les risques avant de prendre la décision. Les relations de cause à effet sont quasiment impossibles à identifier exhaustivement. L'environnement est instable, nous sommes dans un contexte chaotique.

C'est vraisemblablement là où la BI 3.0, proposant une analyse plus étendue des connaissances (web sémantique) et prédictive vient renforcer les outils coopératifs développés pour le stade précédent. L'objectif étant de se rapprocher du modèle complexe précédemment décrit.

Á titre d'aparté le lecteur intéressé pourra approfondir cette question en s'attardant quelque peu sur le thème de la psychologie du décideur et les biais cognitifs. Entre autres auteurs, Lucien Sfez avait en son temps apporté un éclairage plus précis sur ce thème.

En synthèse

Nous vivons en un univers autant complexe que chaotique. Les systèmes décisionnels fondés sur un principe de contrôle, et non de répartition des points de décision, sont conçus selon une espérance chimérique d'un monde conforme au modèle simple. On comprend mieux l'inanité des systèmes ainsi réalisés.
En référence pour les 4 catégories du modèle, lire : Leader's Framework for Decision Making by David J. Snowden, Mary E. Boone Harvard Business Review 11/2007.

• Voir aussi Modélisation et illusion.

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