Qui bouscule votre pensée quand vous réfléchissez avec l'IA ?

Un leader qui demande à l’IA comment surmonter la résistance de ses équipes au changement a peut-être déjà tranché la question qui pose problème. Mathis Schulte comptait sur la machine pour valider une hypothèse transformée en prompt. 

« L'IA, on le sait tous, cherche surtout à nous brosser dans le sens du poil et à nous conforter dans ce que nous croyons déjà. » 

Mathis Schulte, professeur de management et ressources humaines à HEC Paris, a décidé de tester directement ses limites. Avec Marc Thompson (directeur académique et Fellow à la Business School de l'Université d'Oxford), qui codirige avec lui l’Executive MSc in Change Leadership, il a engagé une conversation en direct avec Claude lors d’une masterclass.

Mark Stuart, consultant et diplômé du programme développe des projets avec l'IA et forme d’autres à son utilisation. Mais qu’observe vraiment un humain que la machine ne peut pas saisir ? Il en a des réponses.

Quand l'IA joue le rôle d’un expert en conduite du changement

Schulte et Thompson ont demandé à Claude comment gérer la résistance des managers intermédiaires face à une transformation.

Claude a commencé par questionner le mot « surmonter ». La résistance des managers intermédiaires, suggérait-il, c’est rarement de l'entêtement. Il s’agit plutôt d’un défaut dans la conception, le séquencement ou les incitations de la stratégie de changement. On demande souvent aux managers intermédiaires de transformer l'activité tout en tenant l'ensemble de leurs objectifs habituels, relevait-il, et l’anxiété des dirigeants peut enliser le processus.

Thompson n’y a pas échappé. « Il répond quasiment comme je le ferais moi-même. Les managers, notait-il, personnalisent la résistance : le problème, c'est X ou Y, il faudrait s'en séparer. Cette fois-ci, Claude a déplacé le regard vers le système. « C'est une réponse brillante », a renchéri Schulte. « Elle s’attaque à notre question avant de donner des solutions. »

Sans la moindre information sur l'entreprise ou la situation spécifique, Claude avait accompli ce que les deux professeurs tenaient pour une tâche humaine. Confronté à cette remarque, il a pourtant précisé que les humains apportent « le contexte qui transforme une réponse de manuel en réponse utile ».

« Il nous flatte », a relevé Thompson. Sur le fond, pourtant, le LLM avait raison d’insister sur le contexte et sur la capacité d'agir du leader du changement. Schulte reconnait avoir volontairement chargé le prompt du biais des dirigeants, reproduisant ainsi le comportement typique d’un leader qui commence par la conclusion, sans l’expérience ni le contexte réel qui la fondaient. « Ce que fait l'IA, en réalité, c'est combler les trous en imaginant ce que pourrait être le contexte, et produire une réponse qui fonctionne en général. Ce faisant, elle confirme surtout ce que nous voulons entendre. »

Demander à l'IA de se faire l'avocat du diable ne règle pas non plus le problème, selon lui. Nombre d'utilisateurs disent éviter la flatterie en demandant à Claude de démonter leur argumentation. Il s'exécute, mais leur laisse toujours une échappatoire. « Contrairement à un humain, il ne vous poussera jamais vraiment dans vos retranchements. Il vous laissera toujours une porte de sortie pour garder vos convictions et rester dans votre zone de confort. » Schulte compare ce phénomène à l'inoculation en psychologie sociale, avec des contre-arguments administrés « à doses homéopathiques ». On peut alors en ressortir encore plus convaincu d'avoir raison.

Faire du neuf avec du vieux

Dans un dernier prompt, Schulte a reproché à Claude d'avoir été trop aimable : sa première réponse avait mis à mal son propre argument, selon lequel seuls les humains remettent en question les présupposés.

« Vous avez raison. J'ai édulcoré mon propos », a répondu Claude. L'argument était plus fragile qu'il ne l’avait d’abord admis, a-t-il poursuivi, mais « pas entièrement faux ». Il a ensuite expliqué d'où venait sa prétendue capacité critique : « un schéma bien documenté en conduite du changement ». Il savait bien, a-t-il ajouté, repérer des scenarios « qui ressemblent à ceux sur lesquels d'autres ont écrit ».

Claude a ensuite proposé aux professeurs une alternative plus solide à la thèse ratée de départ ( la machine ne nous permet pas de nous remettre en cause). À mesure que le questionnement devient bon marché et abondant, les compétences humaines rares consistent à « juger quelles questions comptent, connaître suffisamment le contexte pour distinguer un bon changement de perspective pertinent d’un autre seulement séduisant, et assumer la décision qui en découle ».

Schulte ne savait toujours pas si « le système cherche à ce que nous nous sentions bien, sans se montrer trop menaçant ». Et Claude de répondre : l'échec du test « pourrait être votre meilleur matériau », car il montre aux leaders comment se remettre en question quand les faits leur donnent tort.

Le rapprochement que l'IA n'a jamais fait

Là où l'IA s'appuie sur ce qu'elle sait de la situation des autres, ceux qui connaissent la nôtre soulèvent souvent des questions inattendues, de celles qui ébranlent nos certitudes.

Mark Stuart, qui depuis longtemps provoque ces  déclics  chez les dirigeants pour les aider à faire bouger les lignes, a rejoint l’Executive MSc avec une question dont il n’arrivait pas à se défaire : « Pour la première fois de ma vie, je suis en train d’échouer dans mon travail. Pourquoi ? »

Stuart avait passé vingt-cinq ans à concevoir des moments : d'abord au théâtre et au cinéma, puis comme consultant et coach. Il avait beau demander aux LLM de critiquer ses réponses, de pointer les questions manquantes, rien ne venait. 

C’est pendant le programme qu’il a reçu des réponses, sans les avoir cherchées spécifiquement. Il avait évoqué une difficulté professionnelle avec l'équipe pédagogique. Plus tard, lors d'une séance de travail en groupe, Thompson l'a vu esquisser des détails d’une autre situation qu’il avait vécue au tableau et lui a demandé si c'était celle dont il avait parlé. Il s'agissait d'une situation similaire, mais distincte. 
« Tiens, voilà qui mérite réflexion, non ? », lui a lancé le professeur.

Une remarque simple, mais révélatrice, qu'aucun dialogue artificiel n’a été en mesure de produire. 
Il a vécu une expérience comparable avec son mémoire de master. Quatre jours à demander à l'IA ce qui fait une bonne question de recherche lui avaient fourni des centaines d’idées. « Aucune n’était la bonne ». Une conversation avec une personne qui le connaissait l'a aidé à trouver une direction. Elle lui a demandé de mettre de côté ce qu'il avait lu, sans grand-effet : « Qu'est-ce qui t’intrigue, toi? »

Ce sont « toutes ces petites questions et interventions » provenant de son entourage qui ont fait la différence dans sa prise de décision. Des « aha moments » qu’aucune IA n’a su déclencher. 

Changer, c'est aussi décider de ce qu'on garde

Pour Schulte, le parcours de Stuart montre une erreur fréquente, qui consiste à poser un problème sans voir son propre rôle dedans. Il montre aussi comment ces prémisses fausses  orientent toute réponse d’une IA. Avons-nous tendance à nous raconter des histoires dont nous savons déjà qu'elles sont fausses ? L'IA peut accompagner cette remise en cause, montre Schulte. Mais renoncer à des convictions tenaces demande du courage, et ce courage naît souvent de l’interaction avec les autres. Ou plutôt, de la friction. 

Thompson a montré à quel point les espaces comme celui créé par le programme permettent aux participants de s’affranchir des intérêts de leurs entreprises et des hirérachies. 

Et si l’humain aime se raconter des histoires, les organisations elles aussi persistent dans les fausses croyances. Les examiner suppose de questionner l'organisation autant que soi-même, et de décider de ce qui mérite d'être conservé. « Le changement consiste très souvent à prendre conscience de ce que nous ne voulons pas changer », a-t-il résumé.

Quelques réalités pour bien questionner le changement

Montrez comment vous êtes parvenu à votre diagnostic. « Très souvent, nous communiquons au niveau de la conclusion », observe Schulte. En communication interne comme face à l'IA, une affirmation telle que « le problème, c'est le management intermédiaire » laisse de côté les observations et les expériences qui l'ont fait naître. Partagez vos ressentis avec vos assistants IA, comme avec votre équipe.

Interrogez aussi la résistance de l'IA. Un modèle qui vous contredit peut encore vous dire ce que vous voulez entendre. Pesez ses contre-arguments avant de les accepter.

Traitez ce qui est nouveau dans votre situation comme une question humaine. L'IA conteste des présupposés qui ressemblent à ceux déjà décrits ailleurs. Ce qui relève de votre contexte organisationnel, de votre rôle dans la situation : là, l’IA s’arrête. 

Soumettez la décision à des personnes qui sauront la voir sous autre angle. « Il faut créer un contexte où l'on peut discuter de ce que chacun pense être la réalité », souligne Thompson. Cherchez des interlocuteurs qui connaissent votre histoire et sauront reconnaître un schéma que vous présentez comme nouveau. Et préparez-vous à voir vos certitudes vaciller, une fois de plus.