Comment résoudre des problèmes complexes ?

Comment résoudre des situations complexes ?

Les problèmes complexes sont des réseaux d’interaction.

La vie d’une entreprise est jalonnée de problèmes complexes, c’est-à-dire de questions dont aucune solution simple n’est disponible intuitivement.

Par exemple, je voudrais que les ventes de mon nouveau produit décollent. Mais pour cela il faut changer un paramètre : investir dans de nouvelles actions marketing, trouver de nouveaux canaux de distribution, renouveler mon équipe commerciale. Toutes ces actions consomment du temps et de l’argent, il faut donc savoir si elles seront rentables.

Mais cette rentabilité dépend elle-même de facteurs complexes. « Si je change mon prix pour améliorer mon offre, dans quelle mesure vais-je augmenter les volumes de vente ?». De plus, les facteurs sont tous inter-dépendants. « Le prix de mon offre agit sur mon futur chiffre d’affaire qui agit sur ma capacité d’investissement d’aujourd’hui. », « si je lance mon offre sur un nouveau segment, quelle sera la rapidité de conquête de ce segment, ce qui indiquera mon espérance de chiffre d’affaires et la validité de mon investissement. Et j’ai besoin de préciser cette rentabilité pour convaincre mon actionnaire de cet investissement ».

Un problème devient complexe lorsqu’on explore ses causes et ses conséquences possibles dans le détail. On se trouve alors dans une matrice de facteur ou tout agit sur tout et aucun plan clair n’est possible.

L’objectif de notre méthode est d’utiliser les meilleures techniques d’analyse pour réduire la complexité jusqu’à obtenir quelque chose d'utile et d'actionnable.

L’incertitude

La deuxième dimension de la complexité, c’est l’incertitude des hypothèses que notre esprit est capable d’analyser. Si je veux lancer un site d’e-commerce, je peux trouver des devis pour le cout de sa fabrication, mais quelle est l’espérance de chiffre d’affaire ? C’est plein d’incertitude.

L’objectif de notre méthode, c’est de pouvoir distinguer ce qui relève d’une incertitude irréductible, de ce qui relève d’une incertitude qu’on peut réduire.

Nous construisons alors un arbre à hypothèse. Cet outil aide à montrer des zones qui sont qualifiées au départ de très incertaines, et qu’une analyse poussée permet de circonscrire. Par cet outil, nous réduisons fortement l'incertitude et de-complexifions la situation.

Et si tous les frameworks d’analyse stratégiques et les recherches quantitatives n’arrivent pas à vaincre une incertitude majeure, on peut utiliser d’autres méthodes que les analyses causales.

Les inférences sociales

La troisième dimension de complexité, c’est la dimension humaine.
Notre cerveau est capable de faire des belles abstractions, qui nous permet de faire des mathématiques et des plans stratégiques fins. Mais cette capacité d'abstraction a ses limites « J’ai croisé trois irlandais roux, donc tous les irlandais sont roux ». Face à la complexité, notre cerveau créé des raccourcis pour pouvoir penser. Nous créeons des schémas de pensée pour agir et ne pas remettre en cause tous les détails en permanence. Ce sont les modèles mentaux. « Notre concurrent est leader sur son marché et on ne peut pas le dépasser », « Les clients internationaux ne sont pas intéressés par nos produits ». Ces modèles peuvent devenir des modèles mentaux autour desquels on construit toute une une vision de l'entreprise et de son marché. Ils sont utiles parce qu'il faut rassembler les équipes autour d'une vision partagée.

La difficulté est que ces modèles mentaux peuvent devenir fixes, alors que le monde évolue. Ils sont alors inadaptés pour expliquer et décider des plans d'actions efficace. Les remettre en cause est une tâche difficile, qui entretient les difficultés d’appréhender la complexité. De plus ces modèles mentaux deviennent des sources de biais de raisonnement. Par exemple, un modèle comme "Nous sommes leader sur notre marché", peut conduire l'entreprise à croire que ses clients accepteront toutes les innovations qu'elle peut lancer, en negligeant des risques. Ces modèles mentaux sont donc des raccourcis intellectuels, qui peuvent faire faire de graves erreurs.

L’intérêt de notre méthode est de pouvoir mettre à jour ces modèles mentaux lors de la phase d'analyse des hypothèses. Elle permet de se poser sincèrement la question : "cette croyance, ce modèle, est-il rééllement fondé ?" "Avec quelles données quantitatives puis-je la remettre en cause ?". La stratégie de complexité passe par une phase créative et positive de remise en cause de ses modèles mentaux.

Enfin le dernier challenge humain de la complexité est celui de la passion. Les dirigeants sont arrivés au poste qu’ils occupent par compétence, par travail acharné et aussi par passion. Ne le nions pas, les conflits de personne, les frottements d’égo font partie du travail, car ils sont le sous-produit de la passion qui animent les dirigeants. On se bat pour son idée ou son projet parce qu'on y croit et qu'on est passionné par l'entreprise. Or ces différents entre personne peuvent amener des situations de blocage. Un beau plan d’évolution d’une entreprise peut échouer par l’engagement émotionnel des dirigeants qui le porte. Notre méthode permet également de minimiser ces risques. Nous pouvons faire la différence entre réalité, modèle mental et blocage émotionnel. Par la neuro-négociation, nous accompagnons les équipes à dépasser ces moments de blocage.

Construire l’arbre à hypothèse

Simplifier la complexité

La première partie de notre méthode consiste à construire un arbre à hypothèse.

Sur une feuille, un mur, un paper-board, avec des postits, on écrit le problème à résoudre, comme il se présente spontanément. Puis on essaie de définir des hypothèses qui explique la situation. On essaie de trouver 4-6 hypothèses principales, indépendantes, qui participent à expliquent cette problématique. Chacune de ces hypothèses est ensuite analysée et on leur cherche à chacune les facteurs principaux.

Tout le travail consiste à essayer de bâtir des hypothèses indépendantes les unes des autres, et qui sont explicatives du phénomène.

Lorsqu’on bâtit un plan-projet, on réalise un travail équivalent. On note d’abord chaque action d’un projet sur un post-it, puis on regroupe ces actions pour définir les phases du projet. Dans la même idée, on peut batir un arbre à conséquences. "Si je lance une nouvelle offre dans un nouveau pays, quelles seront les conséquences de cette hypothèse ?"

Dans un arbre à hypothèses causales, on cherche des raisons indépendantes. Evidemment dans un réseau de complexité, chaque cause agit sur les autres. Dessiner un réseau de complexité n'est pas efficace ou utile. Il faut pouvoir simplifier le modèle. Pour chaque cause, on cherche alors la plus importante, celle qui a le plus d’impact. On cherche donc 3 ou 4 causes majeures qui expliquent une problématique

A partir de ce premier niveau, on essaie de descendre, ou plutôt d'aller vers la droite. Chacune de 3-4 causes majeures est elle-même décomposée en 3-4 sous-causes. On essaie d’aller jusqu’à 3-4 degré de profondeurs pour avoir un modèle explicatif ou descriptif de la situation à résoudre. On a construit un arbre à hypothèse.

Dans un deuxième temps, notre méthode demande de classer ces hypothèses dans la pyramide d’abstractions. L’objectif est de faire ressortir ce qui relève de la donnée factuelle, de ce qui relève de la conjecture.

Classer dans la pyramide d’abstraction

On peut en effet distinguer trois sortes d’hypothèses
Factuelles
Intuitives
Conceptuelles

Les hypothèses factuelles sont des déclarations factuelles, quantifiables, vérifiables. On parle de chiffre d’affaires en €, de part de marché en %, de nombre de clients, etc. Un certain nombre de faits sont disponibles, d’autres sont accessibles. L’exemple typique est la satisfaction client. On peut la penser intuitivement « nos clients apprécient notre offre », ce n’est pas alors une déclaration factuelle. Mais on peut la mesurer par des questionnaires de satifactions et on obtient une hypothèses factuelles. Dans cette catégorie d'hypothèses, on retrouve celles qui sont mesurables, mais pas forcément celles qui sont mesurées. "Je sais que la comptabilité est capable de me donner une image précise de mes ventes, même si je n’ai pas la donnée immédiatement sous la main."
Les hypothèses factuelles sont les hypothèses vertes.

Les hypothèses intuitives sont des déclarations plus abstraites, qui font l’objet d’un consensus ou qui sont l’avis d’un expert. « Nous avons une bonne part de marché », « nos prix sont élevés ». Ces hypothèses relèvent souvent d’une opinion, forgée par des discussions, des rencontres. Ce sont les hypothèses grises.

Les hypothèses conceptuelles sont des déclarations très abstraites, souvent invérifiables, elles font l’objet de choix stratégiques. « Le futur de notre marché est sur le web », « les clients étrangers ne correspondent à notre offre ». Seules des études approfondies, complexes et chères sont susceptibles d’amener de la validation de ce type d’hypothèse. On les classe en jaunes.

Dans notre méthode, chaque hypothèse écrite sur l’arbre doit être classés dans une des catégories, par une couleur associée. Cet exercice permet de clarifier ce qui relève d’une donnée vérifiable, quantifiable, de ce qui relève d’un modèle, d'une abstration.
Notre méthode est alors de faire un retour analytique sur ces hypothèses. Lorsqu’une branche est complétement jaune, ou complètement grise, c’est un signe que quelque chose dans l’analyse de la problématique manque. Car on est en face de suite de raisonnement qui ne sont pas batis sur des faits.

On commence alors un cycle itératif. Ces branches grises et jaunes sont l’objet d’un second cycle d’analyse, pour arriver à les décomposer en hypothèses qui sont vérifiables. Le but est d'arriver à avoir des branches les plus vertes possibles. Il faut généralement entre 3 et 5 itérations pour arriver à dresser un tableau complet.

Le but sous-jacent de ce travail est d’arriver à détecter :

Des hypothèses qu’on pense complexes, mais dont l'analyse des causes permet une simplification
Des zones d’incertitude qu’une analyse poussée de données puissent éclaircir
Des modèles mentaux anciens, qu’une analyse de donnée puisse invalider. Et si ces modèles restent forts, alors il convient d’identifier les conséquences de ces modèles

Le second but de cet arbre est de pouvoir décider d’une route d’action : causale ou effectuale. (voir ci-dessous)

Récolte de données

Pour faire redescendre nos hypothèses dans la pyramide d’abstraction, la solution est la récolte de données. De nombreuses techniques existent pour récolter, organiser et faire parler des données. Abaxxi prends les technologies en place, qu’elle soit des fichier Excel épars ou des bases de données noSQL et utilise les techniques classiques pour extraire et analyser de la donnée riche.

Souvent des hypothèses sont classées comme intuitives par manque de données. Par exemple, on pense que les clients sont satisfaits sans avoir d’autres sources que des conversations avec deux ou trois clients privilégiés sur un salon et des échanges avec ses commerciaux. Réaliser, diffuser et analyser un questionnaire de satisfaction est un projet que nous pouvons réaliser. Transformer ses intuitions en certitude est un pas essentiel pour résoudre un problème complexe.
Dans la plupart des cas, ce travail de récolte de données peut éliminer les branches grises de l’arbre à hypothèses. Un des intérêts de ce travail d'analyse est le suivant : en analysant les données pour essayer de valider ou invalider des hypothèses, on catalyse une nouvelle vision de la problématique. L'interrogation sur la validation d'un modèle mental permet de faire émerger des questions nouvelles.
La méthode de design de solution en analyse de complexité implique donc des itérations : recherche de données, reconstruction de l’arbre, nouvelle recherche de donnée, nouvel atelier de construction d’arbre.
On peut réaliser de 5 à 10 cycles d’analyse avant de pouvoir réaliser une analyse complète. Chacun de ces cycles prends entre une et cinq journées de travail.

Méthode d’implémentation

Une fois la problématique analysée et l’arbre de conséquences travaillé, un chemin critique est toujours visible pour résoudre la problématique. La question est celle l’implémentation des solutions. Nous distinguons deux méthodes :

Méthode causale
Méthode effectuale.

La méthode causale est une méthode de plan-projet. On définit une suite d’objectifs, on les ordonne par phase, on crée un groupe de pilotage, et on suit, on pilote la réalisation de ses objectifs. C’est la méthode classique de gestion de projet. Elle convient pour des projets très quantifiables, très précis, à la faible incertitude.

Le design de solution peut aussi aboutir à un réseau trop enchevêtré de complexité, à beaucoup d’inférence sociale. Dans ce cas, il faut opter pour une méthode alternative. Les méthodes effectuales sont l’ensemble des méthodes itératives et non linéaires : le Design Thinking, les méthodes agiles et toute autre méthode non linéaire.

La méthode effectuale, c’est travailler en mode intrapreneuriat sur une nouvelle forme d’action. Pour faire changer les modèles mentaux, pour implémenter en douceur des changements, pour gérer l’incertitude, la méthode effectuale s’appuie sur plusieurs principes:

Travailler de façon itérative, c’est-à-dire lancer un projet à temps court, avec un objectif atteignable. Et revoir la chaine de progression à chaque fin de cycle court d’itération. Comme les sprints de méthodes agiles de développement informatique.
Raisonner en termes de perte acceptable « je fais cette action – dont je ne peux mesurer précisément l’intérêt - parce qu’elle va dans le bon sens". L’investissement consenti est faible et donc ce n’est pas grave si elle ne fonctionne pas.
Prendre les ressources disponibles et créer une action qui permettent d’avancer dans le sens de la résolution de la problématique, sans chercher à la valider dans un grand plan. On cherche à faire immédiatement quelque chose avec ce qu’il y a de disponible
Travailler en co-création avec les clients et les parties prenantes. On cherche à créer un résultat positif, dans un dialogue permanent entre les clients et l'entreprise.

Avec cette boussole d'intrapreneuriat, on pilote une équipe projet, à la dimension flexible, pour résoudre le problème complexe, sans modélisation préalable du temps et des ressources nécessaires, ni des objectifs précis à atteindre. Les exemples montrent toutefois qu’il faut un pilote fort et imaginatif pour tirer de ces méthodes le meilleur. Cette méthode effectuale permet de faire émerger des solutions innovantes.

A chaque fin d’itération, nous mettons à jour l’arbre à hypothèse afin de mesurer les incertitudes restantes et les inférences humaines pour avancer dans l’effectuation d’une solution. La méthode effectuale peut alors facilement se transformer en méthode causale sur le reste du projet, quand on se retrouve dans une situation ou tout est prévisible et quantifiable.

Cette méthode que nous avons développé est basée sur les techniques d’analyse des grands cabinets de consultant, l’intégration des modèles mentaux provenant du coaching et l’effectuation entrepreneuriale des starts-ups.

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