Ce que signifie le fait qu'une dimension continue d'obtenir une note faible année après année

La question que les directions préfèrent ne pas poser

Il y a généralement une dimension qui donne la même image depuis quelques années déjà. Des droits de décision qui n'évoluent pas avec l'organisation, ou des données qui ne se mettent jamais en ordre, ou une culture de contrôle qui ne change pas, quel que soit le programme. Le réflexe est de demander ce qu'on peut y faire. Ce n'est pas la première question. La première question est de savoir ce que ce score signifie réellement, et c'est moins évident qu'il n'y paraît.

Une dimension qui reste bloquée peut signifier trois choses. Cela peut être un problème structurel que personne ne résout parce que personne n'en est propriétaire. Cela peut aussi signifier que la dimension ne compte en réalité pas si lourd que cela pour cette ambition, et que le score est correct mais que l'inquiétude est exagérée. Et cela peut, de façon moins confortable, signifier que la mesure elle-même ne correspond pas bien à ce qui se passe dans la pratique, si bien que le même résultat se répète année après année sans que personne ne vérifie si la question posée est toujours la bonne. Qui ne fait pas cette distinction continue soit à combattre un problème qui n'en est peut-être pas un, soit à ignorer un problème qui en est bel et bien un.

Pourquoi c'est plus qu'une question de mesure

La raison pour laquelle cette distinction importe aujourd'hui est le glissement déjà en cours dans certaines parties de chaque entreprise. L'IA reprend des tâches, en partie avec un contrôle humain qui approuve ou rejette avec motivation, et parfois le travail reste humain. Ce glissement change ce que signifie une dimension comme les droits de décision ou la qualité des données. Un droit de décision qui portait autrefois surtout sur qui apposait sa signature, porte désormais aussi sur qui peut approuver un résultat produit par l'IA et sur quelles bases celui-ci peut être rejeté. Une dimension qui obtenait une note faible il y a trois ans pour la raison A peut aujourd'hui obtenir une note faible pour la raison B, alors que le chiffre reste identique. C'est précisément pourquoi un score sans contexte ne dit que peu de choses : il mesure un état, pas la raison de cet état, et cette raison évolue avec ce qui se passe dans le travail lui-même.

Dans une entreprise, cela a déjà été mis en œuvre : les rôles de contrôle ont été redéfinis, les droits de décision ont été liés au type de travail transféré. Dans une autre entreprise, l'ancienne description de la dimension reste simplement sur l'étagère, et la même case est cochée année après année sans que personne ne se demande si elle correspond encore au travail tel qu'il est effectué aujourd'hui. La différence ne réside pas dans l'ambition ou le budget, elle réside dans le fait que quelqu'un se soit ou non posé la question de ce que la dimension mesure réellement aujourd'hui.

Quand un résultat ne dit rien

Quelques situations où un score faible ne permet en soi aucune conclusion. Si la dimension a été mesurée par rapport à une ambition qui a depuis été révisée, vous mesurez une ancienne question avec une nouvelle réponse. Si le score a été renseigné par un seul service qui ne connaît pas la vision du reste de l'organisation, la marge d'incertitude est plus grande que ce que le score lui-même laisse paraître. Et si la mesure précédente date d'un an ou plus, alors que dans l'intervalle des tâches ont déjà été transférées à l'IA sous contrôle, vous mesurez alors quelque chose qui a déjà été dépassé par la pratique. Dans chacun de ces cas, la bonne réaction n'est pas un plan d'action, mais d'abord une nouvelle mesure, plus précise.

C'est là aussi que se situe la limite de ce qu'un test comme celui-ci peut apporter. Il donne une image de la préparation à un moment donné, avec l'incertitude propre à toute estimation : dans quelle mesure les huit dimensions sont définies de façon univoque pour cette organisation, dans quelle mesure les réponses sont représentatives de l'ensemble de la direction et non d'une seule perspective, et à quel point la pratique sous-jacente est encore récente. Un score établi il y a six mois dit quelque chose sur cette période. La distinction entre être prêt et être enthousiaste à l'égard d'une ambition est ici pertinente : une dimension peut rester bloquée parce que l'organisation ne peut pas, ou parce que personne ne le veut, et ce sont deux problèmes différents avec deux suites différentes.

Ce qu'apporte réellement un score qui reste faible

L'utilité d'une mesure répétée n'est pas qu'elle résout le problème. Son utilité est de rendre visible quelle ambition l'organisation ne peut structurellement pas assumer, sans que cela soit rationalisé et écarté comme un incident isolé. Qui souhaite savoir comment reconnaître une ambition que l'organisation ne peut pas assumer y trouvera qu'une note faible récurrente sur la même dimension est précisément ce signal, à condition que la mesure elle-même soit actuelle. Cinq confidence gates dans le test d'ambition existent pour rendre nette cette différence entre un problème qui appelle de l'attention et une mesure qui appelle de l'attention.

Si trois dimensions accusent un retard en même temps, la question n'est pas de savoir laquelle résoudre en premier, mais quel ordre suivre lorsque plusieurs dimensions accusent un retard simultanément, car chaque lacune ne pèse pas de la même manière pour chaque ambition. Cela rejoint la question sous-jacente de savoir quel travail, dans cette entreprise, peut réellement être repris par l'IA, question à laquelle il est répondu tâche par tâche avec le scan de travail de FTE TO AI.

Concernant les décisions relatives au personnel qui pourraient découler d'un tel résultat, des exigences légales propres s'appliquent, indépendamment de ce qu'une mesure de préparation laisse apparaître.

Ce que vous pouvez faire dès à présent