DRH & Révolution Digitale

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Le contexte technologique que nous vivons est classique d'un point de vue économique. Il est lié à l'innovation et se traduit par une destruction créatrice tel que la décrite Schumpeter en 1911. L'enjeu est comme toujours, dans ces phases de mutations, de bien gérer la transition des équipes en accompagnant le changement, en identifiant et en activant les leviers majeurs…

Cela implique néanmoins de bien cerner son environnement et auparavant de répondre à la question cruciale des principes organisationnels qui permettent à la transformation de s’épanouir dans nos entreprises.

 

Révolution digitale de quoi parle-t-on ?

La Révolution digitale que nous vivons est complexe et mérite de prendre le temps de la comprendre.

L’informatique et Internet sont deux mouvements récents qui ont pris de l’ampleur au début des années 2000 pour investir de manière exponentielle notre rapport à l’information, aux communications et aux processus métiers. Cela a par conséquent eu un impact tant sur nos vies personnelles (communication, consommation) que professionnelles. Ainsi le volume de données qui est partagé entre les individus croit chaque année de 40%.

Pour schématiser, ce développement s’est structuré en trois temps.

Une première phase qui a eu pour objectif de dématérialiser des processus métier, et d’accroitre les volumes d’échange d’informations.

Une seconde phase dont l’enjeu était de digitaliser, c’est-à-dire d’automatiser des processus sous la forme de workflows.

Une troisième, actuellement en cours qui permet désormais de générer, centraliser et exploiter les données issues de l’utilisation par le consommateur final, afin d’en tirer des enseignements. Il s’agit également de rendre aux métiers la maitrise de leurs outils et méthodes de travail en contournant les Directions des Services Informatiques, grâce au modèle Saas (Software as a service). Ce modèle stock un service dans le cloud et non sur l’intranet ou le réseau de l’entreprise. Cela permet de facilement tester et de faire évoluer un produit sans passer par des développements longs et couteux de logiciels. Il n’y a dans ce modèle aucun coût de maintenance. Enfin le client est libre d’abandonner le service pour un autre ce qui simplifie la décision d’achat en amont. Ainsi, le risque est moindre d’autant que le modèle Saas permet de rapidement massifier les ventes et s’appuie sur un modèle d’abonnement moins onéreux que l’achat de logiciel.

Certes, ce mouvement n’est pas uniforme. Certaines entreprises sont déjà très avancées et approfondissent de plus en plus l’analyse des données dynamiques issues de l’utilisation client. D’autres en sont encore à la digitalisation de leurs processus. Mais la tendance reste la même. L’enjeu est que toutes les entreprises demain soient en mesure d’apprendre de leurs clients pour améliorer leur performance. Pour cela elles s’appuient sur un métier en émergence, le Datascientist : une fonction au croisement de l’analyse statistique et de l’informatique qui intègre les progrès du machine learning pour permettre aux algorithmes d’être prédictifs.

Ainsi la révolution digitale que nous vivons se caractérise par l’importance des données qui sont mieux récoltées, plus massives et plus faciles à analyser. Collectées à partir des usages, elles permettent d’identifier des « patterns » ou modèles de comportements. Il s’agit de prédire les comportements des consommateurs en utilisant une segmentation très fine de panels ou cohortes de consommateurs homogènes.

Le paramétrage fin tout au long de la vie de l’algorithme permet de l’adapter aux facteurs d’influence, y compris les traits de personnalité, mais également d’en maitriser les potentielles dérives (hypothèses fausses, contexte exceptionnel qui ne se reproduira pas etc.). En modifiant au fur et à mesure les hypothèses de départ, en évitant les pièges statistiques (données aberrantes), en identifiant les signaux faibles, en adaptant le modèle au réel, les consommateurs sont triés, classés puis regroupés. C’est cette meilleure connaissance des qui permet, en principe, d’améliorer l’expérience de vente.

Ramené aux RH par exemple, cela permet d’augmenter l’efficacité de processus traditionnels tels que l’entretien annuel par exemple en l’intégrant à d’autres processus (carrière, mobilité, formation) selon les zones de performance et préférences individuelles.

Pourquoi avons-nous tant de mal à cerner ces évolutions ?

Parce qu’elles remettent en cause la segmentation du travail qui est l’un des principes fondateurs de l’économie de marché. Parce qu’elle interroge également notre rapport à l’information, à la personnalité, mais aussi nos modèles de compréhension de l’être humain dont beaucoup s’avèrent en réalité dépassés.

Depuis Adam Smith et sa « manufacture d’épingles », nous savons que la segmentation des tâches et la spécialisation apportent davantage de productivité. Ce principe, qui a été scrupuleusement poursuivi par tous les spécialistes en organisation tels que Fayol, Ford ou Taylor, a permis aux révolutions industrielles de voir le jour et de s’épanouir.

L’ère actuelle brouille les pistes. Il se pourrait que ce principe soit remis en cause. L’agilité requise implique de la polyvalence et une vision globale qui permet de comprendre le business.

Il est par exemple très différent de travailler avec un développeur qui comprend votre projet et vos enjeux (situation B) et avec un développeur même très techniques qui ne les comprend pas (situation C).

Dans un cas cela donne :

Client : J’aimerais améliorer mes quizz pour que ma plateforme permette aux formateurs d’améliorer leurs tests. Voici les fonctionnalités requises. Et un exemple d’API qui me parait pertinent au moins comme modèle.

Développeur Informatique B (Business)

  • Solution 1 : nous développons tout : xx jours
  • Solution 2 : nous utilisons un API de la solution proposée

Développeur Informatique C (Classique)

  • « Oulah, mais ce n’est pas clair, j’ai besoin d’un mockup. Vos précisions sont des demandes additionnelles. J’aimerais redéfinir la méthode de travail. Nous avons fait ce que vous vouliez, mais ce n’était pas assez précis. Les quizz existent (mais les données ne sont stockées nulle part) ».

De fait la polyvalence permet de remédier à l’absence de « zones de contacts » entre deux métiers qui n’ont pas l’habitude de se comprendre. Et de se passer de nombreuses fonctions transverses qui innervent en général un projet (consultants en gestion de projet, AMOA etc.) donnant parfois le sentiment désagréable au client qu’il n’est plus maitre chez lui.

De plus la polyvalence permet de donner plus de vision globale à chacun et en même temps de réduire la longueur de la chaine de production en produisant des gains de productivité gigantesques. L’entreprise devient ainsi un aviron où chacun s’ajuste aux autres en connaissant l’objectif final et non une chaine de production qui parcellise et désincarne à la fois l’individu et son travail.

De nouveaux principes ont ainsi émergé de l’intérieur des organisations les plus innovantes c’est-à-dire en prise avec la technologie.

Pourquoi ces principes sont-ils si difficiles à intégrer dans les entreprises en dehors startups ?

La cause est principalement culturelle : nous vivons dans un pays où les entreprises qui réussissent sont principalement des entreprises établies. Créées au début du XXe pour la plupart, elles ont beaucoup évolué, se sont structurées en menant la chasse aux défaillances et erreurs :

  • En segmentant la chaine de production,
  • En décrivant précisément les rôles et fonctions
  • En mettant en œuvre des processus efficaces et en les automatisant

Cela ne veut pas dire que les organisations traditionnelles ne parviennent pas à innover. Au contraire ! Mais elles ne sont pas d’un bloc et compensent en créant des unités protégées (business units) et des talents qui disruptent la chaine de commandement. D’où un seuil de mortalité qui peut être assez élevé chez leurs talents, fer de lance de la modernisation.

Le rôle du talent management est en réalité de créer une task force de modernisation imperméable à la culture et aux habitudes qu’elle doit changer. En faisant un parallèle un peu osé, l’on peut considérer que, dans certaines situations de transformation majeures, la task force constituée par les talents vise à entourer le dirigeant d’une garde rapprochée qui l’aidera à contourner les résistances mises en place au fur et à mesure du temps.

C’est un peu bolchévik et de fait ce fonctionnement est quasi révolutionnaire. Il s’agit pour un dirigeant de court circuiter les chaines de commandement classiques. Une révolution supportée par la Direction des Ressources Humaines qui n’était pas traditionnellement présente au conseil d’administration.

Ainsi la lutte contre la bureaucratie fait partie des combats classiques menés par toute organisation. Lou Gerstner avait fait danser un éléphant en sauvant IBM de la faillite. Le Lean Startup initialement inventé par et pour de petites structures mobiles, a été appliqué dès l’origine dans de grandes entreprises sur des projets complexes. Ainsi Eric Ries décrit-il dans son ouvrage Lean Startup la simplification de la conception des moteurs d’avion. Un principe qu’Elon Musk a appliqué au sens strict avec SpaceX.

Lutter contre la bureaucratie c’est préserver ses capacités d’innovation. Ce que les grandes entreprises sont parvenues à faire en isolant et en protégeant de petites unités : leurs centres de R&D notamment ou bien des centres d’innovation digitaux, des startups rachetées etc.

On peut néanmoins se demander si l’absorption des concurrents, au-delà de la volonté d’innover n’a pas en réalité masqué l’ambition de contrôler le marché en appliquant la logique de trust ?

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Matthieu Mouillon

DRH engagé