• L’utilisation de consultants a été, de tout temps, quelque peu controversée. Pourquoi engager ces mercenaires qui vous « empruntent votre propre montre pour vous dire l’heure »...et qui vous facturent pour le privilège?

     

    Moyenne vs variance

    Le professeur Bartholemy du ESSEC Business School a étudié l’utilisation de consultants par l’industrie vinicole en France (311 vignobles sur une période de 10 ans - la qualité était mesurée par les scores de dégustation Wine Spectator et Robert Parker). Ses observations nous semblent tout à fait applicables au conseil en gestion.

    Sa première observation d’intérêt est la distinction qu’il a fait entre la moyenne et la variance de la qualité. Il a noté que les vignobles utilisant un consultant avait, en moyenne, une qualité supérieure à ceux ne le faisant pas.

    Cependant ils avaient aussi moins souvent des cotes extrêmes. L’utilisation d’un consultant était donc corrélée avec une cote ‘moyenne’, i.e. ni excellente, ni terrible. Au contraire, plusieurs des grands vignobles n’avaient jamais utilisé de consultants (Pétrus par exemple n’en utilise jamais).

    Expertise et expérience

    Ceci s’explique facilement par le fait que la pierre d’accise de la valeur d’un consultant tient dans son savoir, lequel à deux sources:

    » son expertise, obtenue par ses études et sa formation, et

    » son expérience, accumulée via ses divers mandats avec des clients.

    La raison d’être d’un consultant n’est donc pas de fournir à son client un simple savoir ordinaire, mais plutôt d’identifier, ou de développer « les meilleures pratiques » et d’utiliser celles-ci pour aider ses clients à améliorer leur performance.

    Meilleures pratiques et ressources

    Parce que les dites meilleures pratiques sont plus éprouvées que les pratiques idiosyncratiques individuelles elles ont moins de chance de résulter en une performance inférieure. D’un autre côté des pratiques « uniques », différenciées sont une condition nécessaire à une performance exceptionnelle. Parce que les meilleures pratiques ne sont pas, par définition, uniques, elle réduisent aussi la chance d’avoir une performance véritablement très supérieure.

    Le professeur Bartholemy a aussi observé que la qualité des ressources disponibles avaient un fort impact sur les résultats. Son étude démontre que les vignobles avec un terroir de faible qualité (la ressource dans son étude) avaient bénéficié plus de l’aide d’un consultant que ceux ayant un terroir de grande qualité.

    Améliorer ou surpasser

    Son étude a donc deux implications importantes pour toute entreprise considérant engager un consultant:

    1. La décision d’engager un consultant devrait relever de la stratégie de l’entreprise. Si son objectif est d’améliorer sa performance, engager un consultant fait du sens. Par contre, si l’objectif est d’atteindre une performance vraiment supérieure, « jouer sûr » en engageant des consultants n’est vraisemblablement pas la bonne décision. Parce que leurs conseils ne leur sont pas uniques, ils peuvent en fait devenir un obstacle au succès. Cependant, il est important de se rappeler aussi qu’être ‘unique’ ne garantit pas le succès; cela peut parfois conduire à l’échec.

    2. La décision d’engager des consultants doit aussi dépendre de la qualité des ressources de l’entreprise. Comparées aux entreprises dotées de ressources de grande qualité, celles n’ayant que des ressources de plus faible qualité tendent à bénéficier plus de l’aide de consultants. Avec ces dernières les consultants ont plus d’opportunité d’ajouter de la valeur par le levier de leurs meilleures pratiques. Ainsi leur impact (positif) sur la performance pourra être important. Des ressources de grande qualité, quant à elles, tendent à être très productives, peu importe comment elles sont gérées et les consultants ont alors moins de chance d’améliorer leur performance avec l’implantation de leurs meilleures pratiques.

    Toutefois, la recherche démontre aussi que les entreprises ne prennent pas toujours ces décisions d’engagement d’un consultant de cette façon rationnelle!

    Les vignobles avec les meilleurs terroirs avaient en moyenne plus souvent recours à des consultants, bien que bénéficiant moins de leurs conseils. Le problème semble être qu’ils étaient aussi les plus rentables et le plus à même d’avoir de l’argent « à brûler ».

    Par contraste, les vignobles avec des ressources de plus faible qualité tendaient à être moins profitables, à avoir moins de moyens pour payer des honoraires de consultants. Paradoxalement, les entreprises qui bénéficieraient le plus de l’aide de consultants sont souvent celles le moins tentées, ou à même de le faire.

    Des résultats démontrés

    Malgré la prolifération des gourous du management, des consultants en management et des écoles de management, pour beaucoup ce que font vraiment les bonnes pratiques de management et pourquoi elles sont nécessaires n'est pas franchement limpide. Dans le cadre d'une collaboration de la Banque mondiale et de l'université de Stanford avec le cabinet de conseil Accenture, des chercheurs ont sélectionné au hasard des usines de textile en Inde qui allaient profiter gratuitement d'un remaniement de leur management pendant cinq mois, et ont comparé la rentabilité et l'efficacité de ces usines réorganisées (par l’implantation de 38 des meilleures pratiques reconnues) avec un groupe d'usines témoins qui continuaient leurs activités sans rien changer. Les résultats ont montré que la productivité avait augmenté d'environ 10% grâce à ces meilleures pratiques.

    Le cumul de toutes ces pratiques a le potentiel de nous faire craindre un monde digne de Dilbert où sévissent des demandes de rapports alambiqués, une surveillance à la Big Brother et des procédures rigides qui émoussent la créativité et l'innovation. Cependant, études après études, démontrent clairement leur potentiel pour améliorer les pratiques en place...et la contribution possible des consultants.

         - - - -          BON ÉTÉ      - - - -  

     

     SOURCES: 

    » Does It Pay To Hire Consultants?, Jerome Bartholemey, HBR, May 19, 2017

    » «Does management matter?», Banque mondiale et Université Stanford, The Quarterly Journal of Economics, fév. 2013

     

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  • Nous  avons commencé la dernière fois un examen d’un débat centenaire entre deux approches probabilistes: le fréquentisme et le bayesianisme. Les deux méthodes ont leurs forces et faiblesses respectives.

    Forces et faiblesses de Bayes

    Quand le nombre de données est faible et que les chances de pouvoir répéter une expérience sont limitées les méthodes bayesiennes excellent à en extraire de l’information. En astrophysique, par exemple. L’explosion d’une supernova dans une galaxie proche (le grand nuage Magellan) en 1987 a fourni une occasion de tester de vieilles théories sur le flux des neutrinos résultant d’un tel événement – mais les détecteurs n’ont capté que 24 de ces élusives particules. En manque de données suffisantes les méthodes fréquentistes échouèrent, mais l’approche bayesienne plus flexible fournit une façon idéale d’évaluer les mérites relatifs de différentes théories concurrentes.

    Cela a aidé que des théories bien établies fournissaient des données a priori pour débuter l’analyse de Bayes. Sans celles-ci une analyse de Bayes peut facilement tourner en un cas de « garbage in, garbage out ». C’est là une des raisons pourquoi les cours de justice sont prudentes quant à l’adoption de ces méthodes, même si à première vue elles constituent une façon idéale de synthétiser des évidences désordonnées provenant de sources multiples. Dans une poursuite de paternité au New Jersey en 1993, qui a eu recourt à des statistiques bayesiennes, la cour a décidé que les jurés devaient utiliser leurs propres estimés a priori de la probabilité que le défendeur ait été le père biologique, même si cela résultait en un estimé final de culpabilité différent pour chaque juré. « Il n’y a pas de bonne ou mauvaise réponse bayesienne » dit L. Wasserman de Carnegie Mellon. « C’est très post-moderne. »

    Trouver de bonnes données a priori peut aussi demander une profondeur impossible de connaissance. Des savants à la recherche d’une cause à l’Alzheimer peuvent vouloir tester, par exemple, 5000 gènes. L’approche bayesienne demande d’identifier 5000 estimés a priori de la contribution de chacun, plus 25 millions d’autres estimés si on veut aussi examiner comment les paires de gènes fonctionnent ensemble. Impossible de construire un ensemble d’estimés a priori d’une telle taille et qui soit, de plus, crédible.

    Forces et faiblesses du fréquentisme

    Pour être juste, sans données préalables, les méthodes fréquentistes standards de tamisage progressif des nombreux effets génétiques minuscules auraient aussi de la difficulté à isoler les gènes, ou combinaison de gènes, véritablement importants. Mais c’est peut-être plus facile que de faire apparaitre 25 millions d’estimés bayesiens cohérents.

    Le fréquentisme fonctionne en général bien quand il y a plein de données objectives. Un cas bien médiatisé est la recherche du boson de Higgs complétée en 2012 au laboratoire CERN de Genève. Les équipes d’analyse avaient d’abord conclu qu’il n’y avait pas de boson; puis est apparu un patron de données si surprenant qu’un cas plus surprenant n’aurait pu se produire qu’une fois en 3.5 millions de répétitions du même essai. Si rare que l’équipe s’est sentie tout à fait confortable de rejeter l’hypothèse d’un univers sans boson de Higgs.

     

    Cette formulation peut vous sembler convoluté et elle met en lumière la principale faiblesse du fréquentisme: la façon dont il se plie en quatre dans son mépris face à toute incertitude de type «je ne connais pas ». Soit que le boson de Higgs existe, ou il n’existe pas, et toute inhabilité à décider d’une façon ou de l’autre est purement due à un manque d’information. Un fréquentiste strict ne peut exprimer un énoncé direct de la probabilité d’existence – comme les chercheurs du CERN ont effectivement éviter de le faire (bien que les médias n’aient pas hésité eux à le faire !).

    Confusion et combinaison

    Des comparaisons directes entre les deux approches soulignent la confusion qui peut en résulter. Dans un essai clinique controversé des années 90, sur deux médicaments pour les crises cardiaques (streptokinase et activateur plasminogène), une première analyse fréquentiste a donné un p de 0.001 semblant démontrer nettement que plus de patients survivaient avec le nouveau et plus dispendieux plasminogène. Ce qui revenait à dire que si, en réalité, les deux médicaments avaient le même taux de mortalité, alors des données aussi extrêmes que celles observées ne se produiraient qu’une fois par 1000 tests.

    Ce qui ne veut pas dire que les chercheurs étaient sûrs à 99.9% que le nouveau médicament était supérieur – bien que ce soit comme cela que ce type de résultats est souvent interprété. Dans une autre recherche, bayesienne cette fois, utilisant des résultats a priori d’études clinique antérieures, les chercheurs ont trouvé une probabilité directe que le nouveau médicament était supérieur de seulement 17%. Avec Bayes on s’adresse directement à la question d’intérêt, en évaluant à quel point il est probable qu’elle soit vraie – qui ne voudrait pas avoir cette réponse !

    Les forces et faiblesses de chacune de ces deux approches ne suggèrent-elles pas qu’on serait mieux de combiner des éléments des deux ? C’est ce que certains cherchent à faire. Un peu comme le langage, on peut parler français et anglais et passer de l’un à l’autre. Parfois les deux peuvent être intégrées dans un protocole de recherche et peut générer de meilleurs résultats. Il est utile de briser les barrières. Est-ce une approche bayesienne, fréquentise ? En statistiques appliquées cela importe peu au final. Ce qui ne veut pas dire que l’argumentation est terminée. « Les statistiques sont un langage abstrait que la science applique à des données pour conter des histoires sur comment la nature fonctionne et il y a plus d’une façon de conter une histoire. Dans deux cents ans il y aura peut-être une percée combinant les deux dans une grande synthèse, mais ma conjecture est qu’il y en aura toujours un versus un autre.» (Kass)

    Les probabilités sont donc qu’en 2216 deux personnes seront toujours assises dans un bar en train argumenter sur leurs chances d’avoir une bière gratuite, après avoir tiré à pile ou face.

     

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    La hiérarchie dans les entreprises 

    Connaissez-vous cette interprétation de la hiérarchie en vigueur dans les entreprise, par le dessinateur Hugh MacLeod, intitulée Company hierarchy et qui va comme suit:

    Le principe de Gervais !?

    » -trônent tout en haut de la pyramide hiérarchique les sociopathes, soit la poignée de hauts-dirigeants;

    » sous eux on trouve  ceux qui ne comprennent pas vraiment ce qui se passe (clueless, en anglais), soit l’ensemble des managers, qui constituent le milieu de la pyramide;

    » et, finalement, à la base, il y a les losers, c’est-à-dire tous les autres.

    Les caractéristiques des trois catégories d’employés semblent précises :

    » -Les sociopathes entrent et sortent des entreprises à volonté, sans aucune contrainte, et sont libres de faire ce qu’ils veulent pour atteindre le sommet de la pyramide. Ce faisant, ils s’assurent de promouvoir ceux qui risquent le moins de leur nuire.

    » -Les ’sans idée’ n’ont pas les compétences nécessaires pour évoluer librement au sein de l’entreprise. Ils nouent un lien de fidélité fort avec celle-ci, même si des signaux leurs indiquent que ce n’est pas réciproque. Ils s’accrochent à leur poste autant que faire se peut, y compris lorsqu’ils constatent les défections des sociopathes et des losers. Ils représentent ceux qui risquent le plus d’être licenciés en cas de difficulté.

    » Les losers cherchent plus leur bien-être dans la vie qu’au travail, où ils en font le moins possible. Ils ne sont pas plus loyaux envers l’entreprise que ne le sont les sociopathes. Cela étant, ils sont fidèles à certains de leurs collègues. Les moins idiots d’entre eux finissent par changer d’employeur, les autres se faisant parfois promouvoir parmi les sociopathes.  

    Venkatesh Rao, le blogueur de Ribbonfarm.com et auteur de Tempo : Timing, tactics and strategy in narrative-driven descision-making , s’est dit qu’on pouvait toutefois peut-être tirer de ce modèle cynique des enseignements qui jusqu’à présent nous avaient échappé et il s’est mis à chercher une explication à ces « règles de promotion ».  Les deux premières théories qui lui viennent à l’idée, le principe de Peter (tout le monde est promu jusqu’à atteindre son niveau d’incompétence) et le principe de Dilbert (les plus incompétents sont promus managers, un poste où ils pourront faire le moins de dommages possibles) ne lui semblant pas vraiment expliquer la pyramide de MacLeod, il s’est mis à chercher ailleurs. 

    Une vue des sciences politiques et du management 

    Les sciences politiques ont  été parmi les premières à présenter des théories sur  la nature de l’homme et de ses organisations. Dès le 17e (l’anglais Hobbes) et le 18e siècle (le français Rousseau) on a vu apparaître des théories aux antipodes l’une de l’autre. Essentiellement Hobbes le tragique voyait l’homme comme essentiellement diabolique, alors que Rousseau l’idéaliste le trouvait fondamentalement bon (c’est la société qui le pervertit).

    Il a fallu attendre quelques centaines d’années, jusqu’au milieu du 20e siècle, avant de voir émerger des théories équivalentes en management, encadrées par les fameuses Théories X et Y de McGregor. Les tenants de la Théorie Y croient que les employés sont essentiellement paresseux, non motivés et en feront toujours le moins possible. Les tenants de la Théorie X croient, au contraire, que les employés veulent essentiellement bien faire et sont fiers de leur travail, pour peu qu’on leur donne les moyens nécessaires et un mot à dire. Maslow, avec sa pyramide des 

    besoins qu’il faut satisfaire, est un exemple de Théorie X, alors que le sociologue Whyte, l’auteur de The Organization Man, le best-seller des années 1950, est un exemple de Théorie Y.

    Whyte considérait que les hauts-dirigeants (les sociopathes) livraient une guerre acharnée contre les managers (les ignorants) pour dominer l’entreprise, et que c’étaient ces derniers qui finissaient toujours par gagner.

    Le principe de Gervais

    Or, étant, depuis 2005, un fan absolu de The Office, cette série télévisée de la chaîne américaine NBC qui se présente comme un faux-documentaire hilarant sur la vie de bureau, Rao a eu une soudaine épiphanie...qu’il a baptisé le Principe de Gervais, du nom du coauteur de The Office, Ricky Gervais :

     «Les sociopathes, avant tout soucieux de leurs propres intérêts, veillent à promouvoir les losers ultra-performants parmi les ’sans-idées’ et les losers sous-performants parmi les sociopathes, tout en laissant tranquilles les losers se complaisant dans leur médiocrité.» 

    Alors que le principe de Peter stipule que tous les employés sont promus jusqu’à leur seuil d’incompétence, celui de Gervais estime que cela ne concerne que les losers. Et alors que le principe de Dilbert considère que les moins compétents sont toujours promus à des postes de manager (où ils ne pourront nuire), le Principe de Gervais prévoit que seuls les plus compétents des losers seront promus.

    Quelles leçons tirer de tout ceci. M. Rao y a pensé, bien entendu, et voici en résumé ses prédictions :

    » - Le sociopathe. Auparavant, il était un loser sous-performant. Comme le loser moyen, il a reconnu qu’il n’était pas à sa place, mais contrairement à lui, il a pris des risques calculés pour trouver le moyen de se faire promouvoir, du moins avant de se faire virer. Une fois en haut de la pyramide, il applique scrupuleusement le principe de Gervais, jusqu’à ce qu’il change d’entreprise.

    » Le sans-idée. Auparavant, il était un loser ultra-performant, signe caractéristique d’idiotie (il a montré son ignorance de ce qui se passe vraiment et sera donc facile à manipuler). C’est d’ailleurs pour cela qu’il a été promu dans la masse des ‘sans-idées’. Là, il va se complaire dans sa situation, jusqu’à ce qu’une catastrophe survienne.

     - Le loser. Il va finir par avoir une promotion, voire une très belle promotion, mais n’en sera pas plus heureux pour autant. La chose la plus rationnelle à faire pour lui est donc de partir ailleurs ou d’en faire le moins possible.

    Qu’en pensez-vous? Venkatesh Rao a-t-il vu juste? Tout comme Scott Adams qui fait dire à Dilbert : «Tu as beau être intelligent, tu passes la plupart de ton temps à être un imbécile»…?

     

     

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  • Bienvenue dans ce nouveau format de Vision & Innovation, le blog de Convitec Conseil en management inc.

    Nous vous souhaitons bien du plaisir à la lecture de ces petites chroniques qui sauront, nous l'espérons, vous intéresser et capturer votre attention.

    Bonne lecture!

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