Bonjour Isabelle Barth,

Vous invoquez la “démanagérialisation” des organisations, c’est-à-dire la disparition du rôle de manager au profit de celui de leader.

Notre question qui tue : “Comment être un leader au sein d’une organisation où des hommes auront de plus en plus des machines (intelligentes) comme collègues ?”

 

A contexte nouveau, nouveau type de leadership. Les leaders d’un monde où évolueront de plus en plus de machines intelligentes seront les hommes et les femmes qui sauront susciter et développer des conversations apprenantes entre humains et machines.

Pour cela, ils devront apprendre ou réapprendre à maîtriser trois types de dialogues : personne-personne, personne-machine et machine-machine. Ils devront être capables d’activer et entretenir les trois modalités de façon concomitantes.

Il nous faut pour :

–          revenir à ce qui distingue le leadership du management,

–         entrer dans l’ambiguïté des rapports entre humains et avec les machines,

–         accepter de désapprendre pour maitriser de nouvelles compétences,

–          et faire des machines intelligentes des auxiliaires pour une meilleure relation entre personnes, qui donne son sens au leadership.

Cela ne peut se faire qu’en plusieurs étapes. J’en identifie 4 :

1/ La démanagérialisation, avec le constat de la dégradation du dialogue humain-humain

2/ La remanagérialisation, de façon à instaurer le dialogue personne-machine.

2/ La E-managerialisation, pour développer des compétences en dialogue machine-machine :

3/ Le E- leadership, afin de donner donner du sens et du temps à la relation entre personnes, grâce à l’intégration des machines intelligentes à une chaine apprenante : machine-humain-humain-machine-machine etc…

Première étape : la démanagérialisation

On observe depuis plusieurs années un rejet des managers et du management. Ils sont constamment mis en cause et pointés du doigt par des collaborateurs ayant perdu confiance en leurs supérieurs hiérarchiques. Une étude récente montrait qu’une majorité de millenials préférerait être managée par une machine qu’une personne. C’est dire le peu de confiance accordée aux personnes de l’encadrement ! Les collaborateurs leur attribuent à la fois une « toute puissance » avec un droit de vie et de mort sur leurs collaborateurs et, dans le même temps, on attend d’eux (ou d’elles) de la reconnaissance, pointant par là-même leurs grandes faiblesses inhérentes à leur nature humaine : le favoritisme, le mépris, la dissimulation , l’autoritarisme, le manque de courage … et la liste des reproches est loin d’être exhaustive ! Cette prise de distance trouve ses racines dans un management qui a viré de façon outrancière vers les process, l’automatisation, les outils, ne permettant plus qu’une relation personne-personne dégradée.

Pour éviter de se poser les bonnes questions, on a alors abandonné les « managers » pour glorifier les « leaders ». En effet, rappelons-nous que le management repose sur l’articulation de la relation humaine et des « outils » au sens large du terme alors que le leadership s’adresse dans son essence aux personnes : « Qui m’aime me suive ! ». Un (e) leader donne du sens et s’appuie exclusivement sur sa capacité à « mener des hommes et des femmes » alors que le manager « ménage les ressources » de toutes natures, pas seulement humaines mais aussi financières et matérielles. Les distinguer radicalement est artificiel, c’est pourquoi je préfère parler de compétence en leadership.

Dans un monde les machines intelligentes prennent de plus en plus de place, cette compétence de leadership doit se renouveler. Il va falloir apprendre à maîtriser le dialogue avec les machines et se rappeler qu’elles ne sont que des « outils ».

Deuxième étape : la remanagérialisation

Eh oui, l’intelligence artificielle est un « outil » inventé et développé par les humains. Il faut se le rappeler et sortir des fantasmes véhiculés par des Cassandre qui font de la suprématie des machines leur fonds de commerce !

Les spécialistes le rappellent régulièrement, l’intelligence Artificielle procède la construction d’algorithmes de plus en plus nombreux et complexes, mais qui restent conçus par des hommes et des femmes.

On retrouve alors l’importance de la maîtrise du management qui instaure depuis la nuit des temps un dialogue entre humains et machines. Ce fut le cas des outils les plus rudimentaires dès la préhistoire qui ont permis à l’Homme de dompter la nature avec les premières haches ou outils à découper. Ce fut le cas avec la mécanisation de l’agriculture, de l’automatisation des ateliers, du développement des ordinateurs …

Dans toutes transitions de cette nature, la compétence managériale a comme devoir d’accompagner les hommes et les femmes dans l’évolution de leurs compétences : apprendre à travailler avec une machine-outil, apprendre à maîtriser un nouveau logiciel, apprendre à piloter des robots ….

C’est le manager qui sait piloter l’organisation apprenante et conduire l’évolution de ses collaborateurs dans des environnements de plus en plus mécanisés, automatisé ou dématérialisés comme ces dernières années, avec l’évènement du WEB 2/3/4 … C’est le manager qui fait tomber la méfiance (voire la peur) qui peut exister vis-à-vis de ces machines, en établissant le dialogue machine-humain.

Troisième étape : la E managérialisation

Avec l’Intelligence Artificielle, nous nous inscrivons donc dans la continuité de l’adoption et de l’appropriation d’outils par les humains. Ce qui est complètement nouveau avec l’Intelligence Artificielle, c’est la capacité apprenante des machines (sous le contrôle humain) et tout particulièrement celle d’un dialogue machine-machine.

Il nous faut donc des managers « augmentés » ayant une connaissance suffisante de la technique « intelligence artificielle » pour donner du sens à ces interfaces entre machines.

Cette exigence implique de former des managers à une connaissance suffisante de l’IA, capables de dialoguer avec les hyperspécialistes que sont les data scientists, les ingénieurs experts de l’IA … Cette compétence de dialogue intelligent a toujours existé : on peut se rappeler de l’arrivée de l’informatique dans les entreprises, et du dialogue de sourds entre spécialistes de l’informatique et simples utilisateurs, ou encore de tous les métiers où il faut un savoir-faire technique, les Tech ! Il ne s’agit pas de former un monde de développeurs et de codeurs, mais des managers qui savent « ouvrir le capot » et comprendre ce qu’il y a dans le moteur, sans avoir l’obligation de savoir comment le démonter.

Quatrième étape : la mutation du leadership

C’est une fois l’Intelligence Artificielle et les machines apprenantes remises à leur place d’outils que nous allons pouvoir envisager le retour à un leadership fondamentalement tourné vers la relation humaine. L’Intelligence Artificielle peut être un formidable outil d’aide à la décision, uniquement d’aide. Car la décision reste le privilège des seuls humains. Les machines apprenantes peuvent être de formidables auxiliaires, mais des collègues certainement pas et le laisser croire serait une duperie. Les machines intelligentes ne sont que dans l’imitation et la simulation des sentiments humains. Elles ne ressentent rien même si, parfois on leur donne une apparence humanoïde (les charmants robots) une voix humaine ou la simulation de sentiments.

Dans un environnement où les machines intelligentes seront de plus en plus nombreuses, les facteurs clés de succès d’un bon leadership seront :

1/ Le développement de l’esprit critique. L’intelligence artificielle est une construction humaine avec les biais afférents. Les nouveaux leaders devront savoir comprendre la façon dont les algorithmes sont construits en identifiant les critères explicites comme les critères implicites ayant présidé à cette construction. Ils devront les questionner et les mettre en cause le cas échéant, pour prendre de bonnes décisions.

2/ La capacité remettre le dialogue humain au centre du jeu. Grâce au temps libéré par les machines, les leaders auront à développer des relations humaines de qualité et à construire le sens et la reconnaissance attendus par leurs collaborateurs.

Ces conditions réunies verront le développement de chaines apprenantes de dialogues entre humains et machines, entre humains, entre humains et machines et de machines à machines, ces dernières comme auxiliaires oui, comme collègues non !

 

Merci Isabelle Barth DG INSEEC School of Business and Economics et Directrice de la Recherche INSEEC U

 

Propos recueillis par Bertrand Jouvenot | Consultant | Auteur | Speaker | Enseignant | Blogueur

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Le principe de la Question qui tue et les règles du jeu sont simples :

1 – L’interview est composée d’une seule et unique question.

2 – Celui ou celle qui répond, doit le faire exclusivement par e-mail.

3 – L’interviewé a carte blanche et nous n’intervenons aucunement sur sa réponse.

4 – La réponse doit contenir à minima une dizaine de lignes, mais peut faire plusieurs pages.

5 – Toutes les photos, tous les liens hypertextes, toutes les vidéos, sont les bienvenues.

6 – L’interview est publiée sur le blog de Bertrand Jouvenot et sur Linkedin

7 – L’interviewé fera de son mieux pour répondre aux commentaires laissés sur Linkedin et Twitter notamment.