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25/09/201903:41

On prête à l’intelligence artificielle des qualités telles qu’on peut imaginer dans un futur plus ou moins proche des organisations dirigées par des machines expertes en leadership, capables d’optimiser les décisions stratégiques et managériales grâce à des algorithmes auto-apprenants alimentés par une quantité toujours plus grande de données. Est-ce là une pure fiction ou tout simplement le sens de l’histoire d’un monde qui préfère souvent l’excellence logico-déductive des ordinateurs à l’imperfection humaine ?


Ce qui est sûr, c’est que les entreprises sont généralement friandes des solutions technologiques faisant la promesse d’accroitre la fiabilité et l’efficience de leurs décisions. En optimisant leur intelligence stratégique et organisationnelle elles pourront naturellement augmenter leur rentabilité et leur puissance.


Aujourd’hui, le développement exponentiel des possibilités offertes par le traitement des données et l’importance considérable des ressources financières dédiées à ce développement incitent à penser que l’attirail numérique destiné à optimiser le leadership des dirigeants et des managers va s’accroitre et jouer à terme un rôle prééminent.


Plusieurs signaux faibles préfigurent déjà cette tendance à l’hybridation du leadership entre l’homme et la machine. En matière de gouvernance, la société hongkongaise de capital risque Deep Knowledge Venture a déjà attribuée un des sièges de son conseil d’administration à Vital, un algorithme dont les préconisations pèsent dans les décisions stratégiques d’investissements.


En marketing, on ne compte plus le nombre d’outils d’aide à la décision s’appuyant sur des analyses comportementales toujours plus sophistiquées.


Sur un plan RH, un nombre croissant d’experts pensent que l’analyse de données sociales permet d’obtenir qualitativement de bien meilleurs résultats que les méthodes d’évaluations et de recrutement classiques.


Au niveau managérial, plusieurs centres de recherche s’évertuent à objectiver les meilleures pratiques. Le laboratoire des dynamiques humaines du MIT a par exemple mis au point un boitier électronique qui se porte en bandoulière et enregistre de nombreuses données comme la fréquence et la nature des interactions entre chaque membre d’une équipe. En comparant les résultats obtenus avec une équipe témoin jugée très performante, il est théoriquement possible d’identifier les marges de progrès et les correctifs nécessaires pour les autres équipes.


On imagine assez vite les dérives conservatrices sous-jacentes à ce genre d’outils. Mais heureusement, il y a dans la notion de leadership bien plus que de la rationalité logico-déductive. Si l’intelligence artificielle doit permettre d’éclairer les options d’une décision stratégique ou managériale, elle ne peut se substituer à des formes plus subtiles d’intelligences humaines comme le sens politique, l’esprit critique, l’imagination et le courage.


Sous réserve d’une programmation appropriée, les machines excellent pour identifier ce qui est correcte et statiquement probable. Mais elles sont plutôt démunies face à une situation complexe et inédite auxquels sont régulièrement confrontés les dirigeants d’entreprises et leurs équipes.  


Voilà pourquoi le leadership n’est certainement pas soluble dans l’IA, sauf à avoir du leadership une définition suffisamment étriquée pour qu’une machine puisse disqualifier le génie de l’intelligence humaine. 


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Mots clés : ManagementTechnologieDonnéesLeadershipIAMachine

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