Présentation de l'ouvrage "Bienvenue en incertitude" par Philippe Silberzahn

Summary

Ce script explore les dimensions de l'incertitude dans la prise de décision, en distinguant trois aspects clés : ontologique, épistémologique et sociologique. Il critique le modèle de l'acteur rationnel, souvent basé sur des données complètes, et démontre que l'incertitude, contrairement au risque, nécessite un jugement plutôt que des calculs. Le texte met en lumière les limites du big data dans des contextes incertains, où les données disponibles ne peuvent pas prédire l'avenir. Il appelle à développer une culture de l'incertitude, essentielle pour les dirigeants et les consultants face aux défis contemporains.

Takeaways

• 😀 L'incertitude se distingue du risque, le risque étant calculable alors que l'incertitude est un domaine de jugement et d'appréciation subjective.
• 😀 Les trois dimensions de la prise de décision en situation d'incertitude sont ontologique (nature de l'environnement), épistémologique (ce que l'on peut savoir) et sociologique (contexte institutionnel).
• 😀 La dimension ontologique souligne que l'environnement évolue souvent de manière non linéaire, avec des changements soudains qui prennent par surprise.
• 😀 L'épistémologie met en évidence les limites de l'information disponible et la difficulté d'obtenir la totalité des données nécessaires pour une prise de décision éclairée.
• 😀 Le modèle de l'acteur rationnel, qui suppose qu'une décision optimale repose sur une information complète, est souvent illusoire en raison de l'incertitude et du manque d'informations.
• 😀 Les données massives (Big Data) ne sont pas une solution miracle en situation d'incertitude, car elles ont des limites importantes dans l'évaluation des situations inédites.
• 😀 La quantification excessive peut induire en erreur, comme l'exemple des États-Unis pendant la guerre du Vietnam, où le nombre de morts ennemis ne reflétait pas la réalité de la situation.
• 😀 Les données actuelles ne permettent pas de prédire l'avenir avec certitude, ce qui ouvre la porte aux biais de prévisions et aux manipulations.
• 😀 Le vrai défi aujourd'hui dans le monde des Big Data est la gestion de l'excès d'informations, et non le manque d'information.
• 😀 Dans un monde incertain, les décideurs doivent développer une culture de l'incertitude pour mieux comprendre ses implications et prendre des décisions malgré le manque d'informations complètes.

Q & A

Quelles sont les trois dimensions de la prise de décision face à l'incertitude ?

Les trois dimensions sont : ontologique (la nature de l'environnement), épistémologique (ce que l'on peut savoir de cet environnement), et sociologique (la façon dont les décisions sont prises dans les organisations).

Quelle est la différence entre risque et incertitude ?

Le risque est calculable, basé sur un historique d'événements passés, tandis que l'incertitude concerne des événements inédits, sans historique, et nécessite un jugement subjectif.

Comment l'environnement évolue-t-il selon la dimension ontologique ?

L'environnement évolue de manière non linéaire, avec des changements soudains et brusques, comme des révolutions techniques ou sociales, surprenant souvent les individus.

Que désigne la dimension épistémologique de la prise de décision ?

Elle désigne la compréhension de ce que l'on peut connaître de l'environnement et comment utiliser cette connaissance pour anticiper son évolution, tout en reconnaissant que l'information est souvent incomplète.

Pourquoi le modèle de l'acteur rationnel est-il illusoire dans un environnement incertain ?

Le modèle de l'acteur rationnel suppose que l'on peut disposer de toute l'information nécessaire à la décision, ce qui est impossible dans un environnement incertain où l'on manque souvent d'informations pertinentes.

Quel est le problème principal du big data dans la prise de décision en situation d'incertitude ?

Le problème principal est que les données seules ne permettent pas de prédire l'avenir et peuvent induire en erreur si elles sont mal interprétées ou si des éléments importants ne sont pas quantifiables.

Pourquoi l'incertitude nécessite-t-elle des approches de prise de décision différentes de celles du risque ?

L'incertitude implique des situations inédites et imprévisibles, où il est impossible de calculer des probabilités précises, nécessitant ainsi des jugements subjectifs et contextuels, contrairement au risque qui repose sur des données historiques.

Comment la dimension sociologique influence-t-elle la prise de décision ?

Elle considère que les décisions sont influencées par des contraintes institutionnelles, des croyances et des suppositions, et que les décideurs, en tant qu'humains, sont également influencés par leurs préférences et leur identité.

Pourquoi est-il dangereux de se fier uniquement aux données pour prendre des décisions ?

Les données peuvent être mal interprétées, quantifier des éléments non essentiels, ou ne pas refléter la réalité de manière précise, menant ainsi à des décisions erronées ou à des retards dans la détection de problèmes.

Quel est le paradoxe du big data dans un monde incertain ?

Le paradoxe est que, malgré la grande quantité de données disponibles, les décideurs se trouvent dans un environnement encore plus complexe et incertain, rendant les décisions plus difficiles à prendre.