Prise de décision, Prédictivité, Validité scientifique : Nouvelles tendances pour nouvelles opportunités

Prise de décision, Prédictivité, Validité scientifique : Nouvelles tendances pour nouvelles opportunités

Dans cette nécessité permanente de devoir prendre les bonnes décisions, de pouvoir anticiper les comportements et d’être aidé de solutions sûres, l’univers RH se prête plus que jamais à l’innovation.
Les recherches ne cessent de se multiplier, les solutions aussi. Parmi toutes ces nouveautés, quelles sont les tendances qui apportent un vrai apport à nos métiers et par quelles opportunités pouvons-nous optimiser nos approches et plus largement l’accompagnement que nous offrons aux organisations et à leurs responsables RH ? PerformanSe vous propose le point de vue de spécialistes et experts reconnus, afin de mieux appréhender les leviers sur lesquels nous pouvons agir aujourd’hui et ceux qui feront demain.

Découvrez les points de vue de :

  • Jacques JUHEL,Directeur du Centre de Recherches en Psychologie, Cognition, Communication de l’Université Rennes 2, Membre du comité scientifique de PerformanSe

  • Jean PRALONG, Titulaire de la Chaire «Nouvelles Carrières», NEOMA Business School

  • Alexandra Didry, Docteur en Psychologie Sociale du Travail et des Organisations, Responsable R&D de PerformanSe

Le point de vue de Jacques Juhel

La prise de décision devient un élément de plus en plus difficile à appréhender dans notre monde fait d’instantanéité, quels sont pour vous les meilleurs leviers pour ne pas se tromper ?

« Les théories scientifiques de la prise de décision individuelle (par exemple dans un contexte de recrutement du personnel, comme activité managériale dans un contexte organisationnel spécifique,…) ont largement évolué au cours du siècle dernier, l’écart restant encore aujourd’hui très important entre ce que la recherche cognitiviste nous a appris sur le processus décisionnel et la prise de décision en contexte professionnel, adaptée aux exigences du terrain. La prise de décision a d’abord été comprise comme une activité idéalement rationnelle permettant d’atteindre les objectifs fixés, dans un contexte donné et sur la base de principes rationnels clairement explicités. A cette forme de rationalité, dite parfois « substantive », a succédé l’idée d’une rationalité « limitée » par l’environnement. Elaboré dans les années quarante par Herbert Simon, ce concept de rationalité limitée fait de la prise de décision rationnelle une approximation sous contraintes, fonction du temps et de l’information dont dispose le décideur autant que de ses ressources cognitives qui limitent l’analyse de l’information et conduisent à la sélection d’un choix satisfaisant plutôt que d’un choix optimal. De nombreux éléments dont l’influence varient selon les contextes et dont il est essentiel de comprendre l’action perturberaient ainsi la prise de décision rationnelle. Dans une situation de recrutement par exemple, une analyse trop superficielle de l’information sur l’emploi, sur l’environnement organisationnel et sur ses valeurs, des critères de sélection insuffisamment explicités, une évaluation des compétences peu en lien avec les compétences fonctionnelles de l’emploi ou avec des compétences transversales susceptibles d’être mobilisées dans des activités ou responsabilités nouvelles, l’absence de prise en considération de certains biais cognitifs…, accroissent le niveau d’incertitude inhérent à la rationalité limitée. De plus, de nombreuses recherches effectuées ces trente dernières années nous ont appris que les individus, face à l’urgence et la réduction de l’information disponible, peuvent prendre dans l’instant des décisions apparemment irrationnelles. Les recherches d’Antonio Damasio ont permis par exemple de démontrer l’existence d’une connexion très étroite entre émotion et prise de décision. Celles menées par Daniel Kahneman qui distingue deux systèmes de pensée, l’un rapide et intuitif, l’autre lent et rationnel, laissent par ailleurs penser que l’intuition (les heuristiques, les raccourcis de jugement, etc.) joue un rôle important dans le processus décisionnel. Une meilleure connaissance de la prise de décision « intuitive » et des mécanismes qui la sous-tendent est donc nécessaire afin de mieux en apprécier et éventuellement mieux en contrôler les effets dans les pratiques de prise de décision. »

Le terme prédictivité semble à la mode. Comment le définiriez-vous, quel niveau de fiabilité peut-on accorder à cette notion et quelles précautions prendre ?

« Le sens auquel le psychologue pense immédiatement quand il est question de prédictivité est celui de prévision numérique c’est-à-dire de prévision de l’état futur d’un système sur la base d’une modélisation mathématique de son comportement. Serait donc prédictif ce qui est modélisable mathématiquement et dont l’évolution au cours du temps peut être analysée. Par exemple, si l’on suppose que l’attribut mesuré chez un individu lors de l’administration d’un test est temporellement stable et que l’on dispose d’une estimation de la fiabilité des mesures effectuées avec le test, le score de l’individu lors d’une seconde administration du test (son classement au sein de l’ensemble des individus qui lui sont comparables) peut être prédit à partir du score observé lors de la première administration. Le recrutement ayant pour objectif d’anticiper la capacité d’un candidat à remplir une tâche future, la validité prédictive d’une procédure de sélection peut être évaluée en estimant la relation entre les résultats obtenus par des candidats et certains critères mesurés ultérieurement chez ceux d’entre eux qui ont été recrutés (par exemple leur efficacité au travail, leur engagement organisationnel, etc.).

Il semble que le terme de recrutement prédictif employé aujourd’hui par les consultants en référence à une approche de type Big Data et aux nouveaux outils qui l’accompagnent, dépasse la définition classique de la validité prédictive d’une méthode de recrutement. Le recrutement prédictif consiste en effet à identifier dans le volume considérable des données informatisées auxquelles les entreprises peuvent avoir accès, des prédicteurs significatifs, tant du point de vue des objectifs poursuivis qu’au sens statistique du terme, de la réalisation de certains événements liés au fonctionnement organisationnel, par exemple des comportements souhaités et que l’on veut promouvoir au sein de l’organisation. L’intérêt de cette approche, lorsqu’elle s’inscrit dans une logique collective, peut se comprendre. L’analyse de données massives issues de nombreuses sources contribue à une gestion scientifique des ressources humaines fondée sur des critères multiples et donc mieux informée. On peut cependant se demander si cette approche, lorsqu’elle s’inscrit dans une logique individuelle, ne présente pas le double risque d’une modélisation schématique et dénaturée de la performance au travail et du remplacement progressif des pratiques psychologiques par des algorithmes de prise de décision. »

La validité scientifique des tests et de leurs modèles théoriques est essentielle. Voyez-vous des recherches récentes qui pourraient améliorer l’existant ?

« Les dispositifs développés pour mesurer les compétences cognitives et comportementales doivent en effet satisfaire certaines exigences psychométriques autant qu’économiques, pratiques et légales. S’agissant des dispositifs de recueil d’observations, les progrès accomplis ces dernières années doivent beaucoup au développement de l’informatique et des nouvelles technologies. On utilise de plus en plus l’ordinateur pour recueillir des données de questionnaire ou administrer des tests psychologiques, l’intranet de l’organisation pour mettre en oeuvre des approches en système intégré (pré-screening, testing informatisé, etc.), des tablettes tactiles pour recueillir des données longitudinales intensives (pluriquotidiennes, parfois sur plusieurs semaines). L’accroissement exponentiel des possibilités de calcul des ordinateurs permet parallèlement d’employer sur le terrain des techniques sophistiquées de modélisation psychométrique et statistique dont les résultats peuvent être rapidement exploités. Dans le domaine cognitif, des procédures de « testing à passation adaptée » permettent de réduire la durée d’administration d’un test en ciblant très rapidement le niveau d’efficience de l’individu. L’évaluation par questionnaire peut bénéficier de méthodes dites « fonctionnelles » permettant l’identification de la stratégie de réponse de l’individu conditionnellement aux attributs mesurés, et de ses éventuelles incohérences en cours de passation. Certains de ces nouveaux dispositifs témoignent d’une orientation très marquée vers l’évaluation dynamique et l’observation multi-niveaux des conduites et de leur déroulement, améliorant ainsi la validité écologique des observations effectuées. C’est le cas notamment des méthodes du journal personnel (daily diary), de l’évaluation momentanée écologique (Ecological Momentary Assessment) ou de la méthode d’échantillonnage de l’expérience (Experience Sampling Method) qui commencent à être employées en psychologie du travail et des organisations pour étudier par exemple la satisfaction et l’engagement au travail, la dynamique des effets du contexte organisationnel sur le comportement au travail ou celle des interactions au sein des équipes. Des progrès importants sont très certainement à attendre dans ces différents domaines de recherche et d’application. »

Jacques JUHEL,

Directeur du Centre de Recherches en Psychologie, Cognition, Communication de l’Université Rennes 2, Membre du comité scientifique de PerformanSe

Le point de vue de Jean Pralong

La prise de décision devient un élément de plus en plus difficile à appréhender dans notre monde fait d’instantanéité, quels sont pour vous les meilleurs leviers pour ne pas se tromper ?

« Il y a deux éléments importants. Une prise de décision doit être étayée par des données fiables évidemment, mais surtout, doit s’appuyer sur un modèle théorique fiable, c’est-à-dire validé scientifiquement. L’importance du modèle est d’autant plus d’actualité avec l’apparition de la notion de «big data» : ce n’est pas parce que nous compilons des milliers de données, que nous allons faire émerger des résultats plus fiables. La vérité ne réside pas que dans les données, mais dans la façon d’interpréter les données. C’est pourquoi il faut un modèle théorique fort, qui va permettre de donner du sens aux relations entre les données. »

Le terme prédictivité semble à la mode. Comment le définiriez-vous, quel niveau de fiabilité peut-on accorder à cette notion et quelles précautions prendre ?

« Les notions de «big data» et de «prédictivité», sont souvent confondues. Le big data est exploratoire, on s’appuie sur des milliers de données pour chercher des liens statistiques. Ces corrélations existent mais peuvent n’avoir aucun sens : par exemple la corrélation entre la couleur des yeux et la mention au bac est forte mais il n’y a pas de lien de causalité entre ces données. Le recrutement prédictif, au contraire, est confirmatoire. Il s’appuie sur des modèles théoriques validés, que les données vont venir confirmer. On ne cherche pas des corrélations mais des liens de causalité, et on va pouvoir expliquer pourquoi les gens qui ont telle caractéristique vont, par exemple, être plus performant que les autres. Sur l’usage du prédictif, le vrai problème concerne la contextualisation du modèle. Il n’y a pas un modèle de réussite unique, qui serait la seule façon d’être performant dans un job. L’avenir du prédictif va donc être de traiter des données par analyse typologique, de chercher des formes de réussite différentes passant par des comportements différents, et de prédire ainsi des profils de réussite. Aujourd’hui, en recrutement, les RH s’appuient surtout sur des tests de compétences, de personnalité, mais très peu sur des tests d’aptitudes. Or, ces tests ont une valeur prédictive importante sur la performance au travail. Il serait intéressant d’intégrer ce type de données dans l’analyse. Et tout comme il existe des profils comportementaux plus ou moins adaptés à des types de réussite, voir s’il existe des formes d’intelligence plus ou moins adaptées, et complémentaires, et donc intéressantes à avoir dans ses équipes. »

La validité scientifique des tests et de leurs modèles théoriques est essentielle. Voyez-vous des recherches récentes qui pourraient améliorer l’existant ?

« Je pense que l’approche actuelle de la personnalité n’est peut-être pas la plus pertinente et mériterait d’être renouvelée, en songeant à des modèles alternatifs… Il ne s’agit sans doute pas de jeter tout sur ce qu’on appelle ‘personnalité’ mais peut-être la regarder différemment. Par exemple revoir la manière dont on conçoit le recrutement prédictif ou l’analyse des potentiels par une approche sur les comportements, basée sur cette idée renouvelée de ce que pourrait être la personnalité, en la mesurant et en la théorisant différemment. »

Jean Pralong,

Titulaire de la Chaire «Nouvelles Carrières», NEOMA Business School

Le point de vue d'Alexandra Didry

« ‘There is nothing more practical than a good theory’… Cette citation de Kurt Lewin date de plus de 60 ans et n’a jamais été autant d’actualité. Elle nous permet d’illustrer une position forte : la science fondamentale et la science appliquée sont liées et marchent sur le même front !

Les théoriciens ont le devoir de créer des théories dédiées à la résolution de problèmes sociaux et pratiques. Les praticiens et les chercheurs en psychologie appliquée doivent eux utiliser cette théorie scientifique. C’est cette complémentarité qu’il nous faut faire vivre entre modèles théoriques et recherches scientifiques pour progresser. Mais pas seulement, il est important de connecter l’usage de la théorie scientifique avec un faisceau de preuves fiables. L’idée étant d’apporter plus de méthodologie et de rigueur aux pratiques en les liant aux faits et aux preuves tangibles. Nous pouvons alors utiliser le principe de l’evidence-based practice, à savoir encourager les praticiens, RH et consultants à se baser sur les meilleures preuves issues de la recherche scientifique et de l’expérience terrain, tout en tenant compte des préférences et des tendances sociétales.

Se pose alors la question des données et de leur bon usage. En nous basant sur les meilleures recherches, modèles et conceptualisations, nous devons bien cadrer ce que nous cherchons pour pouvoir donner du sens utile aux données et créer ainsi les interactions étroites avec la recherche fondamentale. Nous devons cependant rester vigilants. Nous pouvons tous faire parler les données pour faire de la prédictivité, mais pour éviter toute déviance dans l’interprétation ou la méthodologie, la rigueur s’impose, celle de la science et de la recherche tout simplement. L’exemple le plus révélateur étant la tendance actuelle autour de la ‘big data’. Dans nos métiers, ne serait-il pas plus pertinent de faire mieux parler nos small datas, porteuses de beaucoup d’information, avant de se lancer dans le ‘big’, où les données sont à contrario peu porteuses d’information (par essence la définition de la big data). Nous arrivons alors tout naturellement aux questions sur la prédictivité, très à la mode aujourd’hui. Beaucoup de solutions sont lancées sur le marché, annonçant sans doute trop pour vendre. Alors restons pragmatiques et basons-nous sur des données, des preuves et des modèles précis car ce qu’il faut éviter c’est une modélisation grossière à un niveau individuel, qui biaiserait tout résultat donc toute prédiction. Par exemple lorsqu’il s’agit de mesurer la performance, les résultats peuvent être pertinents sur le collectif, d’un point de vue avancé des pratiques RH et des connaissances, mais pas forcément sur l’individuel, beaucoup plus complexe à appréhender. Alors oui à la gestion scientifique des RH, à l’intégration dynamique de la science fondamentale à la pratique / expérience comme à l’ouverture aux nouvelles méthodes mathématiques. Mais évitons de nous laisser séduire par des solutions trop bien marketées sur le papier mais peu éprouvées à la réalité terrain, et centrons notre énergie sur les sources, les méthodes et l’expérience, tout en ayant un seul enjeu, celui de l’humain. »

Alexandra Didry, 

Docteur en Psychologie Sociale du Travail et des Organisations, Responsable R&D de PerformanSe

 

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