Être mentor dans l’entrepreneuriat, c’est constamment réévaluer son jugement

Le mentorat est largement considéré comme un art opaque, un jeu subjectif entre intuition et jugement personnel, ce qui en fait un problème invisible. Et si l'on pouvait mesurer le moment précis où un mentor change d'avis ? Au sein du ION Management Science Lab d'HEC Paris, Thomas Astebro, directeur exécutif, et Carlos Serrano, directeur scientifique, transforment le mentorat en conditions réelles en un laboratoire scientifique de nouvelle génération. En recueillant des milliers d'interactions au sein du Creative Destruction Lab (CDL) - Paris, un programme dédié aux startups deep tech et fondé sur un processus de mentorat par objectifs, et en recourant à l'IA générative, les chercheurs décryptent l'économie cachée des croyances. Leurs travaux pionniers étudient la manière dont l'information modifie le classement des startups dee ptech, transformant le mentorat, traditionnellement issu d'un processus intuitif, en une science fondée sur les données, capable de passer à l'échelle et d'amplifier la prise de décision humaine. 

Mesurer l'invisible : la révision des croyances 

Les décisions et évaluations des mentors sont habituellement subjectives et mal comprises. Pour comprendre comment le jugement opère en situation d'incertitude, le ION Management Science Lab s'intéresse aux moments précis où les mentors revoient leurs croyances quant à la valeur des entreprises qu'ils rencontrent. 

Le professeur Astebro explique : 

Pourtant, cette logique ne s'applique pas nécessairement dans le contexte du CDL. Les deux professeurs ont constaté qu'à mesure que de nouvelles informations deviennent disponibles, les croyances des mentors ont tendance à diverger plutôt qu'à converger. 

Pour analyser ce phénomène, avant même de rencontrer les startups, les mentors du CDL sont interrogés sur leur opinion concernant la startup, à partir d'une documentation précise, ainsi que sur ce qu'ils pensent des opinions des autres mentors. Après la séance, on leur pose exactement les mêmes questions afin de mesurer l'évolution de leur point de vue. La véritable question sous-jacente est la suivante : 

À l'issue de ce processus d'un an, les mentors peuvent avoir des opinions radicalement différentes sur une même entreprise, un phénomène particulièrement intéressant du point de vue de la recherche. 

Les mentors doivent également évaluer la probabilité de différents scénarios : la startup vaudra-t-elle 50 millions de dollars, jusqu'à 100 millions, plus de 100 millions, ou plus d'un milliard ? Cette question les amène à classer ces startups par rapport aux autres qu'ils ont rencontrées au CDL, selon plusieurs dimensions clés, notamment la stratégie de mise sur le marché, la stratégie de propriété intellectuelle et la capacité d'exécution de l'équipe. Les chercheurs peuvent ainsi suivre si une entreprise est jugée plus ou moins prometteuse, et si la startup devrait concentrer ses efforts sur son équipe, sa technologie ou sa propriété intellectuelle. 

L'IA comme infrastructure cognitive 

L'innovation méthodologique du laboratoire repose sur la combinaison d'enregistrements de réunions, de transcriptions et d'intelligence artificielle pour mesurer l'évolution de l'information. Les chercheurs enregistrent désormais la quasi-totalité des réunions du CDL (environ 40 par session) et utilisent l'IA générative pour analyser les conversations en profondeur. Pour y parvenir à grande échelle, le laboratoire s'appuie sur des étudiants de MBA et des doctorants, placés à chaque table pour contribuer aux enregistrements et répondre à deux questions structurées : dans quelle mesure les sujets clés, comme la stratégie de propriété intellectuelle, la stratégie de mise sur le marché ou le modèle économique, sont abordés, et quel est le degré d'engagement entre mentors et fondateurs sur ces sujets. Cette collecte de données assistée par l'humain remplit une double fonction : elle fournit au laboratoire les ressources nécessaires pour travailler à grande échelle, tout en offrant aux étudiants un accès privilégié à des échanges de haut niveau entre fondateurs et mentors auxquels ils n'assisteraient pas autrement. 

Au cours d'une séance type, l'entrepreneur parle et répond aux questions environ la moitié du temps, tandis qu'un mentor prend généralement la direction des échanges au sein du groupe, un schéma qui se vérifie de manière constante dans les séances documentées. Cette dynamique est particulièrement marquée lorsqu'un mentor s'est vu confier une mission précise, par exemple celle de « fixeur d'objectifs », chargé de définir les trois objectifs clés que la startup devra poursuivre au cours des huit semaines suivantes. Comme l'explique Carlos Serrano : 

Dans ces cas, la réunion devient plus structurée et plus ciblée que les réunions sans mission attribuée, où plusieurs mentors échangent plus librement avec le fondateur. Surtout, le laboratoire a observé que le domaine d'expertise du mentor désigné oriente l'ensemble de la conversation : un spécialiste du capital-risque désigné comme fixeur d'objectifs tend à orienter la discussion vers le financement, tandis qu'un expert en marketing l'oriente naturellement vers les enjeux de mise sur le marché, le tout sans aucune consigne explicite sur les sujets à aborder. 

En transcrivant ces enregistrements et en les soumettant à un système d'IA, le laboratoire peut déterminer avec certitude si les informations échangées lors d'une réunion sont à l'origine des évolutions de croyances relevées dans les questionnaires ultérieurs. En définitive, l'IA n'est pas utilisée ici pour remplacer le mentor, mais comme une infrastructure cognitive au service du jugement humain. 

L'effet d'entraînement sur les fondateurs 

Au-delà de l'évaluation des mentors eux-mêmes, le laboratoire étudie l'impact systémique de ces interactions sur l'écosystème au sens large. Les chercheurs mènent un projet visant à suivre le parcours des fondateurs et des salariés des entreprises qui participent au CDL - Paris. Même si une startup ne parvient pas à lever des fonds, la technologie développée peut se révéler très utile pour de futures entreprises, ou les fondateurs peuvent emporter ce précieux savoir dans d'autres sociétés, ce qui a un impact considérable sur leur employabilité. Par ailleurs, la boucle de rétroaction continue alimentée par les recherches du laboratoire montre que les mentors posent des questions de plus en plus précises au fil du temps, et que les équipes du CDL apprennent à fournir des informations beaucoup plus détaillées aux entreprises. 

Pour la suite, le laboratoire souhaite mener avec le CDL une étude expérimentale qui ferait varier délibérément la composition de chaque table, afin de tester comment différentes combinaisons d'expertises influencent la dynamique des conversations et la clarté des objectifs fixés aux fondateurs. Ce qui était jusqu'ici un processus informel et largement intuitif de répartition des tables pourrait devenir un levier conçu scientifiquement pour maximiser la qualité et la diversité des conseils reçus par les fondateurs. 

Relier théorie et pratique pour les étudiants de MBA 

L'ambition du ION Management Science Lab s'étend directement à la sphère éducative, en assurant une transposition pédagogique de la recherche deep tech. En transformant des interactions réelles en données scientifiques, HEC Paris se positionne comme un pont entre une recherche académique rigoureuse et un impact concret. 

Ces travaux permettent de transformer directement les interactions entre mentors et startups, au cœur de l'accélération d'entreprises, en moments d'apprentissage précieux pour les étudiants de MBA. Placés à chaque table, ils ne se contentent pas d'aider à la collecte de données : ils assistent à l'ensemble du processus. 

Les étudiants MBA comprennent ainsi bien mieux les rouages de l’entrepreneuriat et de l’innovation, un savoir qu'ils pourront emporter et mettre à profit tout au long de leur carrière. 

L'IA ne remplace pas le mentorat humain : elle fournit le cadre nécessaire pour le déployer efficacement à grande échelle. Pour les investisseurs, les acteurs des écosystèmes et les futurs dirigeants, comprendre comment les croyances évoluent en situation d'incertitude constitue un avantage concurrentiel décisif. En levant le voile sur le processus de mentorat, le ION Management Science Lab propose une approche concrète, capable de passer à l'échelle, pour prendre de meilleures décisions stratégiques, et permet in fine aux startups de porter une véritable innovation dans un monde des affaires de plus en plus complexe.