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L’incroyable Boss bot, c’est maintenant ! Le manager augmenté.

L’incroyable boss bot, c’est maintenant !

Le manager augmenté.

Les bots ayant déjà fait leur entrée dans le monde des boss, on peut se demander quels sont  leurs véritables pouvoirs  dans le cadre du management au quotidien en entreprise?

Alors qu’une multitude d’annonces présage de bots qui prendraient les rênes du management, rares sont les éclaircissements sur ce que fait en réalité un bot en termes de management. C’est pourquoi pour chacun des sept pouvoirs de management [1], nous avons donné un exemple de ce que font les bots aujourd’hui.

V Un bot : c’est quoi ?

Andrew Leonard [2] a été parmi les premiers à définir le terme de bot [3] en 1997 : « Un bot est un programme informatique autonome supposé intelligent, doué de personnalité, qui rend habituellement –mais pas toujours – un service ».  Il cite d’ailleurs dès 1996 dans un article de la revue Wired [4] un évantail  de bots déjà existants et appelés à régner. Parmi ceux-là  les « chatterbots, softbots, userbots, taskbots, knowbots, and mailbots. Mr Bot and Mrs Bot »….

Depuis, les bots ont pris une étendue considérable en utilisant les capacités   distribuées d’internet. Tout le monde sait qu’il y a un web robot ou bot [5] derrière chacune de nos requêtes internet ou derrière les suggestions d’achat d’Amazon ou de vidéos de Netflix, etc. Par ailleurs les bots peuvent répondre à des questions, rebondir et faire préciser ou approfondir des éléments à partir des informations qu’on leur donne par tchat. Dans ce cas on les appelle chatbots ou robots conversationnels. Leurs systèmes de dialogue et architectures ont nettement évolué (cf.  Romain Laroche et jean Léon Bouraoui : Dialoguer avec des machines : entre mythes et réalité [6]).

V Le bot c’est le boss.

Bots Big Boss ‘grands patrons’, assistants et  bots conversationnels munis -plus ou moins- d’intelligence artificielle prennent respectivement les rênes de nos décisions et nous répondent comme  s’ils étaient nos pairs. Leurs évolutions récentes n’étaient pas  imprévues; cependant quelques jalons qui n’étaient pas vraiment attendus si tôt ont été passés avec brio ces derniers mois.

Regardons quelques-unes de ces avancées !

2014 : Vital, une IA (intelligence artificielle),  est nommée au Conseil d’administration de la  société de capital-risque Deep Knowledge Venture. Tout comme chacun des autres administrateurs Vital vote et compte pour une voie et fait ainsi part de ses accords ou non sur les investissements à réaliser.

2015 : Xiaoice et Tay. En Chine, le robot conversationnel ou chatbot Xiaoice de Microsoft  d’abord bloqué par WeChat a pu être relancé en août. Xiaoice a déjà discuté avec quarante millions d’utilisateurs ! Pour l’instant sa version américaine appelée Tay lancée en mars dernier a été arrêtée. Il ne lui a fallu que quelques heures de discussions pour acquérir un langage très peu châtié auprès des abonnés.

2016 : Alphago de Google DeepMind a battu un des meilleurs joueurs de go ; or le go était le dernier jeu de stratégie combinatoire abstrait qui n’avait pas été encore vaincu par l’IA.

2016 : Ross qui s’appuie sur Watson d’IBM a été intégré dans le cabinet d’avocats BakerHostetler  et est en charge des faillites dans une équipe de juristes. A l’avenir, Ross va devenir assistant juridique sur les autres spécialités du cabinet : droit du travail, droit d’auteur, etc.

V Les sept pouvoirs et les bots en matière de management au quotidien.

Pour comprendre l’impact des nouveaux pouvoirs des bots, nous nous appuyons sur les ‘7 pouvoirs’ à l’œuvre dans l’entreprise tels qu’ils ont été répertoriés par des psychologues réputés. Ainsi, John French et Bertram Raven les ont d’abord classés en cinq catégories en 1959, puis French a ajouté une catégorie six ans après. La liste de ces pouvoirs a été élargie à sept avec le temps et d’autres spécialistes du management.

Les différents types de pouvoir exercés dans les dynamiques de groupe sont pour finir :

  • Pouvoir légitime, pouvoir d’expertise, pouvoir de récompense, pouvoir coercitif, pouvoir de référence, pouvoir informationnel, pouvoir relationnel.
  • 1- Pouvoir légitime.

Expliqué comme un pouvoir découlant d’une position donnée de supérieur hiérarchique, il doit être perçu par ceux qui ont une position hiérarchique moindre comme étant mérité par la personne. Ce n’est plus le cas quand il s’agit d’une IA!

Dans ce cadre de pouvoir hiérarchique des plus classiques, un bot muni du grade de N+1 pourrait ainsi adapter, répercuter les ordres venus du N+2, puis contrôler leur bonne exécution et faire remonter les informations pertinentes au N+2.

Or ce pouvoir est généralement accompagné de celui de dérogation : celui de décider que dans telle situation on peut déroger à une règle ou qu’un projet fait exception aux règles x et z des process internes, des investissements, etc. On peut sans doute  imaginer pour bientôt une IA évoluée, apprenante, adaptable, puis en mesure de tirer des conduites à tenir au cas par cas et de prendre une initiative, voire de passer outre une ‘désobéissance’ pour prévoir et faciliter une réussite.

  • 2- Pouvoir d’expertise.

Il s’agit de l’influence couramment obtenue par expertise, perçue comme tirée de compétences ou de savoirs supposés supérieurs aux nôtres, comme dans le cas d’une personne très diplômée.

Imaginons un hyper-super système expert spécialisé dans l’architecture des réseaux de datas, connecté au web et à ses moteurs de recherche, auto-apprenant, tournant en mode apprentissage non supervisé pendant la nuit pour intégrer les nouveautés du domaine et les matcher avec ses connaissances déjà acquises. Ce système peut déjà très bien ordonner à une équipe de remplacer les anciens routeurs par tel type de nouveau routeur et de mettre en action la nouvelle fonctionnalité de suivi statistique… Dans peu de temps il pourra même intégrer et matcher les nouvelles connaissances en temps réel.

  • 3- Pouvoir de récompense. La ‘carotte’

Pour les psychologues à l’origine de cette classification, l’idée s’appuie sur le fait qu’une personne peut motiver les autres en les récompensant avec des augmentations ou promotions.

Un bot chargé de se renseigner auprès d’autres bots et de faire du data-mining dans les big datas de l’entreprise peut alors très bien synthétiser l’activité périodique de chaque membre d’une équipe, puis en déduire une clé de partage des primes attribuées, un ordre de priorité pour des propositions de promotions, etc. Remplaçant ainsi le manager N+1 dans son rôle de manager de proximité. Mais le manager humain, N+1, n’est pas obligé de valider les propositions de l’outil, et les options peuvent être changées.

Cette forme de botisation existe par ailleurs déjà au travers d’exemples d’objets connectés qui permettent de communiquer à un assureur le nombre de pas effectués quotidiennement et donnant lieu le cas échéant  à des récompenses (bonnes affaires, chèques de remises, etc.).

De la même façon, on peut imaginer un bot symétrique, coercitif.

  • 4- Pouvoir coercitif. Le ‘bâton’

Dans le cas d’une personne manageant par la force et les menaces, il est considéré par les psychologues qu’il est peu probable d’arriver à gagner le respect et la loyauté de ses employés.

Il semble par contre que l’acceptation d’un tel pouvoir venant d’une IA soit bien plus aisée.

Un bot qui fouille dans les big datas de l’entreprise pour synthétiser l’activité périodique des personnes peut aisément déclencher des sanctions  pour quelqu’un qui n’a pas tenu ses objectifs (retards ou dépassements de coûts, etc.).

Il existe déjà des bracelets qui envoient de petites décharges électriques quand on n’a pas tenu ses objectifs. Un site réunissant ‘carotte’ et ‘bâton’, lancé par deux diplômés de Harvard débite de l’argent de votre compte bancaire si vous n’avez pas tenu votre objectif de nombre de séances de gymnastique, alors que l’argent  débité récompense les membres qui ont tenu leurs objectifs. Les deux créateurs s’appuient sur des études économiques comportementales montrant que, pour faire court, la promesse gagner de l’argent renforce l’assiduité.

  • 5- Pouvoir de référence.

Dans cette classification, le pouvoir de référence est celui de personnes charismatiques et intègres qui réussissent à transmettre un sentiment d’acceptation.

Cela semble aujourd’hui un peu lointain, mais Il est imaginable qu’un bot empathique et auto-apprenant, neuronal, semblable au gagnant du jeu de Go, puisse acquérir cette expertise après un apprentissage sur des années lui permettant une adaptation aux inextricables qualités et défauts de la nature humaine. Certains informaticiens et futurologues de renom comme Raymond C. Kurzweil [7] en sont convaincus. Kurtzweil [8] a d’ailleurs rejoint Google en 2012 pour travailler sur des  projets impliquant « l’apprentissage automatisé et le traitement du langage».

  • 6- Pouvoir informationnel

Il est présenté comme le pouvoir de celui qui détient une information dont on a besoin ou que l’on souhaite connaître.

Ainsi, prenons l’hypothèse d’un bot ‘chef de projet’ au pouvoir informationnel assorti d’une dose de pouvoir ‘d’expertise’. Le bot dispose déjà de corpus de connaissances logicielles de travail en mode projet et dans le domaine des mobiles. Un directeur lui confie un projet : développement par une équipe de 9 personnes d’un logiciel de détection des zones et heures d’encombrements des mobiles dans le département Lozère. On peut imaginer que le bot organise les découpages en tâches, qu’il rende compte au directeur, qu’il sache adapter le projet aux évènements imprévus, etc.

Son pouvoir informationnel sur les 9 personnes tient en trois points forts: connaissances du besoin global exprimé par la Direction, des réactions en temps réel du Directeur, du contexte organisationnel plus large que son projet. Le bot peut ainsi être mid-manager ou supérieur hiérarchique (si ces termes ont encore un sens). Pour autant le vrai ‘chef’ ne demeure-t-il pas alors le Directeur susnommé ?

  • 7- Pouvoir relationnel (réseautage) ou de connexion

Il s’agit de la catégorie de pouvoir qui provient de l’influence donnée à une personne qui connait quelqu’un de puissant ou bien qui a ses faveurs.

Prenons le cas déjà existant d’une plateforme informatique collaborative en entreprise telle qu’un réseau social d’entreprise. Des gens de diverses spécialités, de divers sites et du monde entier peuvent s’y regrouper pour travailler sur un thème, échanger, lancer de nouvelles idées, etc.

Imaginons un bot chargé de faire vivre la plateforme qui s’occuperait de gestion des inscriptions et des groupes thématiques, des échanges de documents, moteur de réponse à ceux qui cherchent à être aiguillés vers quelqu’un qui est compétent sur un thème, etc. Le pouvoir de connexion de ce bot va du simple renseignement (tu peux contacter Untel sur tel sujet), à la suggestion (vous devriez avec Untel monter un groupe de réflexion sur les tarifs), au feedback (est-ce que ton contact a été fructueux),  la notation (nombre d’interventions, nombre de personnes suivant la discussion engagée)…, à la recommandation (tu as été en contact avec Machin et tels groupes, je te recommande la lecture de tel document, de te porter volontaire pour telle activité ou tel poste)

Ce septième pouvoir, c’est déjà celui que le bot a maintenant !

Conclusion 1. Le bot étend le pouvoir relationnel et favorise l’innovation.

Par son pouvoir relationnel étendu -7ème pouvoir dans cette classification- le bot est ainsi catalyseur de sociabilité, étendant largement les échanges et les liens plus rares d’hier. La circulation horizontale d’information  exponentiellement facilitée par les bots  est favorable  aux interactions et croisements d’éléments de pensée et de connaissance plus variés qu’auparavant ; ce qui promet l’émergence d’innovations par la rencontre et les recoupements possibles d’univers multiples. Ainsi le pouvoir d’expertise (le second pouvoir dans cette classification) est appelé à devenir un super pouvoir favorable à l’innovation. Le manager humain devient un manager augmenté.

Pour résumer, le bot qui sera dès demain doté de plus d’IA sera encore plus enclin à faciliter le management enrichi du pouvoir de créativité et d’initiative et ouvrira des horizons immenses d’innovation et de bien-être au travail.

Pour cela, la dynamique apportée par la botisation ne doit pas être réduite à une aventure algorithmique statistique réduite ou galvaudée. Or, de nombreux experts mettent en garde et attirent l’attention sur ces risques qui sont l’objet de notre seconde conclusion.

Conclusion 2. Quantité et qualité, corrélation et causalité : éviter des risques de dérives statistiques.

Quantité n’est pas qualité.

On comprend clairement, en particulier dans les cas de la ‘carotte’ et du ‘bâton’ (pouvoirs 3 et 4 de la classification suivie dans cet article), qu’il existe des risques de dérives et effets pervers à éviter. On peut notamment redouter dans le monde du travail  une tyrannie du quantitatif sur le qualitatif, tout comme on peut craindre des non-prises en compte de contributions invisibles: facilitations, mises sur la bonne voie, améliorations, etc. On peut citer à ce sujet  l’article de la Harvard Business Review intitulé  Algorithms need managers too’ [9] (M. Luca [10], J. Kleinberg [11] et S. Mullainathan [12], janvier-février 2016). Il rappelle en effet que  parmi les attentions particulières à porter sur les algorithmes  il faut avoir conscience que les mesures peuvent être optimisées pour des objectifs immédiats comme par exemple le nombre de clics, sans l’être pour autant pour le nombre des ventes.

Corrélation n’est pas causalité.

Par ailleurs, l’article ‘Algorithms need managers too’ se focalise aussi sur les risques liés au fait de confondre corrélation et causalité en citant l’exemple d’un algorithme qui prédit que les tweets les plus courts seront plus retweetés. Bien sûr, cela ne présage pas des autres facteurs qui correspondent à les rendre plus efficaces. Ainsi, raccourcir les tweets sans prendre en compte d’autres facteurs d’efficacité ne conduit pas nécessairement à les rendre plus efficaces.

Dans un autre exemple et pour finir, citons Hubert Krivine [13], physicien et expert en modèles statistiques, dans son Petit traité de hasardologie [14] (2016) qui rappelle la différence entre corrélation et causalité avec cette illustration: il peut être dit ou écrit qu’« il a été ‘scientifiquement’ prouvé que les enfants sont d’autant meilleurs en mathématiques qu’ils ont de plus grands pieds ». Evidemment il ne faut pas espérer une plus grande capacité mathématique du fait d’une plus grande pointure, même si la corrélation positive entre le niveau de mathématiques et la pointure existe provenant du fait que les enfants en grandissant passent d’une classe à une classe supérieure.


Références

[1]   http://www.journaldunet.com/management/vie-personnelle/formes-pouvoir-travail.shtml

[2]   https://en.wikipedia.org/wiki/Andrew_Leonard

[3]   Andrew Leonard, Bots: the origin of new Species, Editeur : Hardwired; Édition : Ex-library/signed By author/1st Edtn (2 octobre 1997).

[4]   https://www.wired.com/1996/04/netbots/

[5]   « An Internet bot, also known as web robot, WWW robot or simply bot, is a software application that runs automated tasks (scripts) over the Internet». Malicious Bots: An Inside Look into the Cyber-Criminal Underground of the Internet. (Ken Dunham, Jim Melnick -2008).

[6]   Romain Laroche et jean Léon Bouraoui : Dialoguer avec des machines : entre mythes et réalité

https://recherche.orange.com/dialoguer-avec-des-machines-entre-mythes-et-realite/

[7]   https://fr.wikipedia.org/wiki/Raymond_Kurzweil

[8]   http://www.kurzweilai.net/kurzweil-joins-google-to-work-on-new-projects-involving-machine-learning-and-language-processing

[9]   https://hbr.org/2016/01/algorithms-need-managers-too

[10] http://www.hbs.edu/faculty/Pages/profile.aspx?facId=602417

[11] https://www.cs.cornell.edu/home/kleinber/

[12] http://scholar.harvard.edu/sendhil/home

[13] https://fr.wikipedia.org/wiki/Hubert_Krivine

[14] Hubert Krivine – Petit traité de hasardologie, Cassini, 2016

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