Pas d’adhésion sans marge de manœuvre

Pas d’adhésion sans marge de manœuvre

L’être humain déteste être cantonné au rôle de simple exécutant. C’est l’un des enseignements que l’on peut tirer d’une expérience portant sur “l’aversion aux algorithmes”. Tout démarre par un constat : alors que les algorithmes proposent des réponses optimales à de nombreuses questions, une frange importante d’individus les rejette et préfère suivre son propre jugement.

 

Pour trouver des moyens de remédier à ce comportement, des chercheurs de la Wharton School ont réalisé une série d’expériences, rapportées par la Harvard Business Review (1). Des individus devaient prédire les résultats d’étudiants à des examens. Les membres d’un premier groupe avaient le choix de suivre leur propre idée ou le résultat d’un modèle statistique, tandis que ceux d’un second groupe se voyaient proposer le même choix mais avec la possibilité de modifier la prévision algorithmique de 10 points maximum.

 

Les résultats ont permis d’établir que “les trois quarts de ceux qui pouvaient effectuer des ajustements ont décidé de recourir au modèle statistique, contre un tiers seulement de ceux qui ne pouvaient pas le faire”. Il a ainsi été mis en évidence que si les gens sont extrêmement rétifs à suivre servilement une solution qui leur est imposée de l’extérieur, ils changent radicalement d’attitude lorsqu’ils retrouvent une certaine marge de liberté.

 

Une seconde expérience visait justement à évaluer à partir de quelle marge de manœuvre, les individus recouraient à la solution statistique. Elle proposait le même choix que la première mais avec, cette fois, une possibilité de modification limitée à 2 points maximum. Or, les proportions de ralliés et de rétifs sont restées identiques. ”Les chercheurs en ont conclu que les individus attachent de l’importance à la possibilité d’imprimer leur propre marque sur un pronostic, même si cette marque est limitée.”

 

Plus intéressant encore : lors d’un debriefing ultérieur, les personnes ayant bénéficié d’une marge de manœuvre se disaient satisfaites du résultat trouvé et reconnaissaient volontiers que l’algorithme leur avait permis de formuler une réponse plus performante que si elles s’étaient fiées à leur seul jugement personnel.

 

Pour les chercheurs, ces observations démontrent que l’algorithme efficace n’est pas celui qui tente vainement d’imposer une solution parfaite mais celui qui permet d’obtenir l’adhésion des hommes au prix de légers aménagements. Puisse cette leçon être retenue par les dirigeants qui font capoter leurs meilleurs projets en refusant obstinément qu’ils soient amendés à la marge par leurs collaborateurs !

 

 

(1), Overcoming Algorithm Aversion : People Will Use Algorithms If They Can (Even Slightly) Modify Them, par Berkeley J. Dietvorst et al., cité in Harvard Business Review, février 2018.

(2) Cerveau & Psycho, janvier 2018