




C’est en 2016 que Perrier Jablonski a embauché sa première ethnographe. Sabrina Tremblay, d’abord venue observer « L’émergence d’une nouvelle organisation créative » chez nous (le nom de son mémoire de maîtrise) pour HEC. Mais Sabrina avait été envoyée chez nous par Jean-Sébastien Marcoux, le plus grand anthropologue de la consommation au Québec. Il allait devenir (sans le savoir), le parrain influent et bienveillant de notre jeune firme.
Une expérience si bouleversante pour nous qu’elle allait changer le cours de notre jeune histoire, et réorganiser le travail en équipes-trios : ethnographe, stratège, chargée de projets. C’est encore le modèle que nous utilisons aujourd’hui.
Pour chaque projet, on sélectionnait un groupe de participants, on menait des entrevues d’une heure, puis on transcrivait à la main. Pour une heure d’entrevue, il fallait compter une heure et demie de transcription. Donc… 2h30 par entrevue. C’était cher et laborieux, mais la qualité des observations que nous faisions comblait largement l’investissement.
Il fallait cependant avouer qu’au fil des projets qui grandissaient, ce temps de traitement devenait colossal. À l’époque, nous avions cherché des outils commerciaux de transcription. Les plus fiables — les mêmes utilisés par les tribunaux — coûtaient des milliers de dollars par licence. Hors de portée pour notre usage. Puis est arrivé… Whisper.
En septembre 2022, OpenAI publie Whisper — un modèle de transcription automatique entraîné sur 680 000 heures d’audio multilingue. Open source, sous licence MIT : gratuit, modifiable, installable localement sur n’importe quel ordinateur. Quiconque voulait transcrire un fichier audio sans l’envoyer dans le cloud, pouvait le faire gratuitement.
Pour Perrier Jablonski, ç’a été un basculement. Les heures passées à transcrire mécaniquement ont pu être réparties dans ce qui compte vraiment : plus d’entrevues, plus d’analyse, plus de livrables. L’ethnographie que nous pratiquions de façon presque artisanale s'est largement professionalisée… Et nos projets se sont multipliés. Le plus beau? Cette automatisation a permis à Perrier Jablonski de démocratiser l’anthropologie. Elle est devenue accessible à des organisations qui n’en n’auraient jamais eu les moyens auparavant. Les PME, les OBNL, les équipes à petit budget pouvaient enfin s’offrir du vrai terrain, de vraies observations, de vrais insights.
Une vraie révolution, je vous dis ! Mais...
Pendant plus de trois ans, nous avons utilisé le modèle Whisper via l’application MacWhisper. Un bon outil. Fiable, local, économique, rapide. Mais au fil des projets, ses limites sont devenues évidentes pour notre usage.
D’abord, la précision dans le temps. MacWhisper place les mots dans des blocs de quelques secondes. Pour lire une transcription, c’est suffisant. Pour analyser une entrevue précisément, il faut savoir où chaque mot commence et finit… à la milliseconde.
Ensuite, il ne sait pas qui parle. Deux voix pendant 45 minutes produisent un seul bloc de texte. La diarisation — séparer les voix — est arrivée en bêta fin 2025, tard et encore imparfaite. Dans une entrevue qualitative, savoir qui dit quoi est la condition minimale.
Enfin, les voix séparées restent étiquetées « Speaker 1 / Speaker 2 ». Des numéros anonymes. Pour une firme qui conduit des centaines d’entrevues par année, avec les mêmes ethnographes, renommer à la main chaque fichier est un travail que la machine devrait faire seule.
Ça, c’est sans parler des bugs importants qui nous forçaient à repasser à travers chaque entrevue méticuleusement. Nous avions besoin d’un meilleur outil, alors nous l’avons construit.
La première version de Boris était donc un outil de transcription. Nous sommes partis d’un modèle plus récent que Whisper, WhisperX, développé par l’équipe Visual Geometry Group d’Oxford (Bain et al., 2023), dont nous avons utilisé les nouvelles fonctionnalités à fond, avant de lui adjoindre des fonctionnalités-maison.
D’abord, la diarisation : séparer les voix avant même de transcrire. Un modèle analyse le signal pour repérer qui parle quand, en comparant les empreintes acoustiques au fil de l’enregistrement — sans comprendre les mots. Résultat : un bloc de texte par personne, au lieu d’un monologue mélangé.
Ensuite, l’alignement forcé. Whisper transcrit par phrases de quelques secondes ; Boris ajoute une deuxième passe qui recale chaque mot à la milliseconde exacte d’apparition dans l’audio. On peut alors retrouver, dans le signal brut, le moment précis où un mot a été prononcé — et tout ce qui l’entoure : intonation, pause, hésitation.
Enfin, l’identification nominative. Les voix des ethnographes de Perrier Jablonski sont stockées une fois dans l’application. À chaque nouvelle entrevue, Boris reconnaît leur empreinte et les étiquette par leur nom réel — puis filtre leurs interventions, parce que ce qui nous intéresse, c’est les propos du participant, pas ceux de l’intervieweur.
Et toutes ces opérations sont effectuées en local, sur nos Mac, sans jamais se promener sur le réseau — pour une confidentialité absolue. Si on devait le commercialiser, Boris battrait déjà tous les outils du commerce :
Nous n’allions pas nous arrêter en si bon chemin. En développant la transcription de Boris, nous avons réalisé qu’on pouvait synchroniser chaque mot avec le signal audio brut. Cela ouvrait deux portes : analyser ce que les gens disent avec une précision inédite, et analyser comment ils le disent — c’est-à-dire leur voix elle-même.
Nous avions construit le meilleur moteur de transcription disponible sur le marché… Mais venions d’ouvrir la voie à un tout nouveau type d’analyse…
Quand on termine 20 entrevues sur le même sujet, on a besoin d’un outil visuel pour illustrer ce que les participants nous ont dit. Un outil que vous connaissez bien : le nuage de mots. Les mots les plus fréquents apparaissent en gros, les plus rares en petit. En un regard, on voit le territoire lexical du groupe. Mais pour qu’un nuage de mots soit lisible — et utile — il faut toujours faire un peu de ménage.

Le premier geste, c’est d’écarter les mots qui n’apportent rien : « de », « que », « est », « avoir », « chose ». Les linguistes les appellent des stopwords — des mots vides. Ils sont partout, ils noient tout. Les retirer, c’est déjà voir plus clair.
Le deuxième geste, c’est la lemmatisation : ramener chaque mot à sa racine. « Méritaient », « méritera », « méritent », « mériterait » deviennent tous « mériter ». Sans ça, chaque variante compte pour un mot distinct et le signal s’éparpille. Après ce nettoyage, une entrevue de 45 minutes qui contenait 3 800 mots bruts en contient environ 1 700 analysables. Sur un projet de 20 entrevues, on passe de 76 000 à 34 000.
Le nuage de mots obtenu est un portrait lexical du groupe : ce qui habite leurs pensées, ce qui revient dans leurs bouches, ce qui tient le terrain mental.
Mais un nuage seul ne dit pas tout. Les mots qui reviennent le plus souvent sont souvent les plus attendus — « mission », « culture », « équipe » dans un mandat organisationnel. Pour aller plus loin, il fallait chercher ailleurs : d’abord identifier le champ lexical vraiment spécifique à chaque participant, et ensuite… les mots qu’on aurait attendus mais qu’on n’a pas entendus…
Analyser les mots à ce niveau de précision est totalement inédit. Pour un client, c’est comme passer du 720P au 8K d’un seul coup. Cerise sur le sundae, à ce stade de l’analyse, aucune donnée n’a quitté nos machines, tout se fait 100 % en local, tout 100 % confidentiel.
Pendant une entrevue, la voix d’un participant transporte bien plus que des mots. Elle accélère quand un sujet devient sensible. Elle baisse d’un ton quand la confiance s’installe. Elle tremble imperceptiblement quand une émotion remonte. Admettons que ces signaux soient identifiables, peut-on réellement les interpréter?
L’étude de ces signaux s’appelle la prosodie. Jusqu’ici, elle appartenait à d’autres mondes : les phonéticiens qui décrivent les langues, les cliniciens qui diagnostiquent la dépression par le timbre de la voix, les ingénieurs qui entraînent des assistants vocaux. En 2023, Van Rijn et Larrouy-Maestri ont publié dans Nature Human Behaviour une analyse portant sur plus de 3 000 minutes d’enregistrements issus de corpus mondiaux. Leur conclusion : sept facteurs acoustiques — qualité vocale, intensité, hauteur, rythme, fluctuations rapides et aléatoires (shimmer), variation du pitch et spectre fréquentiel — expliquent à eux seuls 57 % de la variance émotionnelle dans la voix humaine. Sept facteurs mesurables? Parfait! C’était notre nouveau brief!
C’est la deuxième révolution proposée par Boris. L’application échantillonne chacun de ces signaux toutes les 500 millisecondes, en continu, sur toute la durée de l’entrevue. Le résultat : 7 signaux mesurés toutes les 0.5 secondes, pendant 45 minutes — plus de 37 800 points de données signaux potentiels par entrevue. Une véritable mine d’informations !
Chaque mesure est comparée à la ligne de base propre au locuteur — ses propres moyennes de débit, d’intensité, de hauteur. Boris ne confond pas quelqu’un qui parle naturellement fort avec quelqu’un qui s’emballe en parlant fort tout à coup. Un signal n’est pertinent que s’il est inhabituel pour cette personne en particulier.
Un raclement de gorge avant de répondre à une question sur la direction ? Un chuchotement au moment où le participant mentionne un collègue ? Un soupir presque inaudible quand l’ethnographe aborde le sujet de la gouvernance ? Ces événements, qui ne sont ni des mots, ni de la prosodie… Mais sont aussi des données précieuses pour un ethnographe.
Alors nous avons implémenté la détection de 18 types d’événements paralinguistiques : plusieurs niveaux de rire, les soupirs, les sanglots, les applaudissements, les exclamations, les chuchotements — c’est un système semblable à celui d’Apple, qui détecte les sons environnants pour les personnes malentendantes (réglages > accessibilité). Nous avons simplement utilisé le modèle de Google YAMNet, entraîné sur plus de 2 millions de clips audio. Il contient 521 classes sonores, mais nous n’avons choisi que les 18 qui étaient pertinentes pour Boris.
Chaque événement est horodaté, scoré, filtré et intégré à l’analyse comme signal à part entière.
Cette analyse ultra fine se fait au même rythme que l’analyse prosodique, toutes les 500 millisecondes.

La mémoire de travail humaine traite entre 5 et 9 éléments à la fois — psychologie cognitive (Miller, 1956). Un ethnographe qui conduit une entrevue, doit maintenir le lien avec le participant, formuler des hypothèses, réorienter ses questions ou son enquête, prendre des notes… il a déjà beaucoup de travail et il ne peut pas traiter 139 000 signaux. Maintenant… il peut.
En d’autres termes, Boris analyse 25 types d’événements (7 signaux prosodiques et 18 sons) deux fois par seconde. Ces 139 000 points de données par entrevue représentent plus de 2 700 000 mesures traitées, comparées entre elles, et interprétées pour un projet de 20 entrevues chez Perrier Jablonski.
Souvenons-nous que dans le passé (hum… il y a 3 ans), un ethnographe avait besoin de 1h30 pour transcrire 1h d’entrevue. Non seulement, ce temps est désormais réduit à néant, mais en plus, il offre une précision d’analyse totalement inédite dans notre milieu.
Chez Perrier Jablonski, nous avons toujours séparé les observations ethnographiques et les observations éditoriales, faites par le stratège. L’un écoute et analyse. L’autre propose des pistes réflexions, identifie des tensions à dénouer, formule… L’un est un radiologue qui scanne, l’autre est un médecin de famille qui interprète.
Mais avec Boris, nous avons inventé une troisième voie. Un nouveau genre d’observations que nous avons appelées synthétiques, qui consiste en une analyse croisée des couches sémantiques, prosodiques et sonores.
Ces croisements permettent des observations impossibles jusque-là, qui s’ajoutent aux précédentes :
L’arc émotionnel. Boris agrège les signaux prosodiques et les événements sonores par fenêtres de deux minutes, et trace la courbe d’intensité de la conversation. L’ethnographe voit d’un coup d’œil où l’entrevue a basculé. En superposant les 20 courbes d’un projet, on voit si un même moment du guide fait réagir tout le monde.
Les contradictions internes. Boris repère les moments où un participant dit une chose en début d’entrevue et son contraire en fin. Il met les deux énoncés côte à côte, avec leur signature prosodique, et on identifie quel énoncé porte la charge émotionnelle la plus forte (travaux de Festinger sur la dissonance cognitive, 1957).
Le non-répondu. Boris croise le guide d’entrevue avec les verbatims pour repérer les questions esquivées, contournées, ou restées sans réponse. Une matrice montre, d’un coup d’œil, quelles questions ont été évitées par quels participants. La prosodie autour du moment d’esquive — silence, raclement de gorge, accélération du débit — enrichit le diagnostic.
Les verbatims marquants. Boris sélectionne les 15 à 20 citations les plus puissantes du corpus en combinant trois critères : la richesse sémantique du segment, l’intensité prosodique par rapport à la baseline du participant, et la présence d’un événement sonore. Les citations sortent prêtes pour une présentation client, avec leur contexte et leur score.
Le miroir linguistique. Boris mesure si un participant commence à utiliser les mots de l’ethnographe au fil de l’entrevue — un indicateur classique d’accommodation linguistique (Niederhoffer et Pennebaker, 2002). Il trace la convergence lexicale dans le temps et signale les entrevues où le participant semble s’aligner sur le langage de l’intervieweur plutôt que de parler avec ses propres mots. C’est un outil d’auto-critique : l’ethnographe voit son propre effet sur le participant et peut disqualifier une entrevue (mais ce n’est jamais arrivé encore).
Si Boris mesure tout, il ne signale pas tout. Cela représenterait un volume d’information délirant, contreproductif pour l’équipe. Alors il filtre. Seuls les signaux qui dépassent un seuil de significativité — une variation suffisamment inhabituelle pour ne pas être attribuable au hasard — sont retenus et présentés à l’ethnographe.
Une observation synthétique est une observation que seule la machine peut détecter, mais que seul un humain peut interpréter. C’est le mariage parfait humain-machine.
Boris croise les données prosodiques, sémantiques et paralinguistiques de chaque participant pour le positionner sur une matrice comportementale. Les axes de cette matrice naissent d’une conversation entre l’ethnographe et la machine.
Parfois, c’est l’ethnographe qui initie. Après avoir conduit les entrevues, après avoir senti le terrain, il formule une hypothèse : « Je crois que ce groupe se divise entre ceux qui résistent par loyauté et ceux qui résistent par épuisement. » Boris va chercher dans ses données les marqueurs qui correspondent, et positionne chaque participant.
Parfois, c’est Boris qui propose. À partir de l’ensemble des données qu’il a analysées — prosodie, sémantique, événements sonores — il formule une hypothèse sur les deux variables fondamentales qui structurent le groupe. L’ethnographe examine, ajuste, affine.
Dans les deux cas, le profil émerge de cette conversation — ni purement intuitif, ni purement algorithmique. L’ethnographe ressent. La machine détecte.

Pour la couche d’analyse en langage naturel, nous avons choisi Claude, d’Anthropic (après de nombreux tests). Mais un modèle de langage, aussi performant soit-il, reste généraliste. Livré à lui-même, il identifie admirablement, il organise parfaitement, il synthétise merveilleusement, il rédige efficacement… mais il ne pense ni comme un ethnographe, ni comme un stratège…
C’est pourquoi nous avons entraîné Boris sur notre propre corpus de connaissances. Plus de 200 articles et des centaines de références bibliographiques que Perrier Jablonski a accumulés au fil des dix dernières années sur les sujets qui préoccupent nos clients. Le modèle a appris comment nous formulions une observation, comment nous structurions une tension, comment nous nommions un paradoxe.
J’ai déjà insisté sur l’importance des corpus de connaissances des organisations. J’en parle dans mon deuxième bouquin (Les défis) publié en 2024, mais aussi dans l’article « Corpus, cursus, campus, caucus. Apprendre, fois quatre. »… Maintenant, vous comprenez pourquoi un corpus bien organisé a une valeur inestimable quand on se lance dans un projet technologique…
Pour poursuivre métaphore de la radiologie, Boris est un peu comme un IRM. Une machine d’une précision redoutable, capable de voir ce que l’œil nu ne voit pas. Mais un IRM ne pose pas de diagnostic. Il faut un radiologue pour lire les images, un médecin pour interpréter les résultats, et un patient qui a été orienté par les bonnes questions cliniques. Sans ça, l’IRM produit des images, mais pas des réponses.
C’est la même chose avec Boris. Si vous menez une entrevue sans méthode, que vous ne savez pas formuler une question ouverte, si vous orientez les réponses ou que vous ne savez pas créer un climat de confiance — Boris va quand même nous sortir une analyse. Il va produire des chiffres, des courbes, des observations. Mais elles ne vaudront rien.
C’est pourquoi nous avons décidé de ne pas commercialiser Boris, et de le garder pour nous… pour l’instant.
Il restait un dernier détail — et non des moindres — à régler. On l’a vu plus haut, la plupart des logiciels de transcription envoient vos fichiers audio sur des serveurs distants — c’est-à-dire sur internet, sur des ordinateurs qui appartiennent à d’autres entreprises, souvent aux États-Unis. Pour nous, impossible d’accepter une telle entorse à l’éthique et à la confidentialité qui nous chérissons tant chez Perrier Jablonski. Il fallait régler ça.
Avec Boris tout le traitement se fait directement sur notre ordinateur, dans nos bureaux… à une limite près : l’envoi des données à Claude. Nous avions besoin de contourner cet obstacle, alors nous avons inventé une méthode que nous avons appelé l’anonymisation de bout en bout.
Avant chaque envoi — sans exception — tous les noms de personnes, d’entreprises, de lieux, les montants et les coordonnées sont automatiquement remplacés par des codes incompréhensibles. Ainsi, tout ce qui est envoyé sur le réseau est crypté. Le modèle reçoit « P-x7k2m9 travaille chez O-m4r7x2 depuis T-w8k3 ans » au lieu de « Marie travaille chez Bombardier depuis 12 ans ». Claude analyse donc les bonnes situations, mais sans savoir de qui il s’agit. Quand il nous renvoie ses conclusions, notre moteur remplace les codes par les bonnes entités, et le tour est joué!
Aucun autre outil d’analyse qualitative sur le marché ne propose ce niveau de protection.
Grâce à Boris, des organisations qui n’avaient pas les moyens de financer une ethnographie complète peuvent maintenant y accéder. Boris traite une entrevue en deux fois moins de temps qu’elle n’a duré, avec une précision d’analyse totalement inédite. Des signaux faibles — ceux qui se cachent dans les silences, dans les tremblements, dans les mots qu’on ne prononce pas — deviennent visibles, mesurables, actionnables. Et pour nos clients, ça veut dire des projets plus ambitieux, plus accessibles, et des résultats d’une profondeur qui n’existait tout simplement pas avant.

On aurait pu se payer un trip techno, et faire de Boris notre joujou à nous — mais à chaque étape de sa conception nous nous sommes posé la question de l’utilité pour vous, pour nos clients.
Pendant une entrevue, un ethnographe écoute les mots. Mais il ne peut pas — physiquement — entendre les 139 000 signaux que contient une conversation de 45 minutes : les micro-variations de la voix, les soupirs à peine perceptibles, les accélérations de débit au moment précis où un sujet devient sensible. Boris, l'application développée par Perrier Jablonski, entend tout ça. Il transcrit chaque mot à la milliseconde, sépare et identifie les voix, analyse la prosodie sur sept paramètres continus, détecte 18 types de sons révélateurs, puis croise toutes ces couches pour produire des observations qu'aucun humain ne pourrait formuler seul — des contradictions inconscientes, des questions esquivées, des émotions qui contredisent le discours. Sur un projet de 20 entrevues, Boris croise près de 3 millions de mesures. Pour nos clients, ça change tout : des projets plus rapides, des corpus plus ambitieux (60, 80, 100 entrevues), des budgets plus accessibles, et surtout des recommandations stratégiques fondées sur une profondeur d'analyse qui n'existait pas avant Boris. Avec Boris, Perrier Jablonski concrétise son positionnement "Ethno, sapio, techno", mais surtout, propose une longueur d'avance à tous ses clients.
ARTICLE SCIENTIFIQUE · van Rijn, P. et Larrouy-Maestri, P. (2023). Modelling Individual and Cross-Cultural Variation in the Mapping of Emotions to Speech Prosody. Nature Human Behaviour, 7, 386–396. Étude menée au Max Planck Institute for Empirical Aesthetics (Francfort). À partir de modèles bayésiens appliqués à plus de 3 000 minutes d'enregistrements multilingues, les auteurs identifient sept facteurs acoustiques — qualité vocale (12 %), intensité (11 %), hauteur et formants (10 %), rythme et tempo (10 %), shimmer (6 %), variation du pitch (4 %) et MFCC 3 (4 %) — qui expliquent 57 % de la variance émotionnelle dans la prosodie. C'est l'étude qui a inspiré les sept signaux prosodiques de Boris.
ARTICLE SCIENTIFIQUE · Miller, G. A. (1956). The Magical Number Seven, Plus or Minus Two: Some Limits on Our Capacity for Processing Information. Psychological Review, 63(2), 81–97. L'un des articles les plus cités de l'histoire de la psychologie. Miller démontre que la mémoire de travail humaine ne peut traiter simultanément qu'entre 5 et 9 éléments d'information — la raison pour laquelle un ethnographe ne peut pas, seul, traiter les 139 000 signaux que Boris génère par entrevue.
OUVRAGE · Festinger, L. (1957). A Theory of Cognitive Dissonance. Stanford University Press. Cadre théorique fondateur de la dissonance cognitive : la tension psychologique créée par des croyances ou des énoncés contradictoires. Boris l'applique en repérant les moments où un participant dit une chose en début d'entrevue et son contraire à la fin, puis en comparant la charge prosodique des deux énoncés.
ARTICLE SCIENTIFIQUE · Niederhoffer, K. G. et Pennebaker, J. W. (2002). Linguistic Style Matching in Social Interaction. Journal of Language and Social Psychology, 21(4), 337–360. Trois expériences — dont l'analyse des transcriptions du Watergate — démontrent que les interlocuteurs coordonnent inconsciemment leur usage des mots au fil d'une conversation. Les auteurs proposent une hypothèse de coordination-engagement plutôt que de rapport. Boris utilise cette mesure pour détecter la convergence lexicale : quand un participant adopte progressivement le vocabulaire de l'ethnographe, cela peut signaler une forme d'accommodation plutôt qu'une expression authentique.
ARTICLE SCIENTIFIQUE · Bain, M., Huh, J., Han, T. et Zisserman, A. (2023). WhisperX: Time-Accurate Speech Transcription of Long-Form Audio. Interspeech 2023. Développé par le Visual Geometry Group de l'Université d'Oxford, WhisperX ajoute à Whisper un alignement forcé au mot et une diarisation par empreinte vocale. C'est le moteur de transcription sur lequel Boris est construit.
MODÈLE · Gemmeke, J. F., Ellis, D. P. W., Freedman, D., Jansen, A., Lawrence, W., Moore, R. C., Plakal, M. et Ritter, M. (2017). Audio Set: An Ontology and Human-Labeled Dataset for Audio Events. IEEE ICASSP, 776–780. Le jeu de données de référence en classification audio : plus de 2 millions de clips de 10 secondes, 521 classes sonores, étiquetés par des humains. YAMNet (Yet Another Mobile Network), le modèle de Google entraîné sur AudioSet, est utilisé par Boris pour la détection des 18 classes d'événements paralinguistiques.
OUVRAGE · Brinkmann, S. et Kvale, S. (2015). InterViews: Learning the Craft of Qualitative Research Interviewing (3e éd.). Sage. L'ouvrage de référence mondiale en méthodologie d'entrevue qualitative. Brinkmann et Kvale y documentent les dynamiques de l'entrevue semi-structurée, les biais de l'intervieweur, et les stratégies d'évitement thématique — le cadre méthodologique dans lequel Boris opère.
NOTE DE CALCUL · Chiffres Boris (entrevue de 45 min). 7 signaux prosodiques + 18 classes d'événements sonores = 25 mesures échantillonnées toutes les 0,5 seconde sur 2 700 secondes = 5 400 fenêtres × 25 = 135 000 points par entrevue. Sur 20 entrevues : ≈ 2 700 000 mesures croisées et interprétées.
C’est l’un des plus célèbres contes de la psychologie organisationnelle.
Dans les années 1920, des chercheurs observent les comportements de milliers d’ouvrières à l’usine Hawthorne Works, en banlieue de Chicago. En changeant la lumière, les pauses, ou l’encadrement, ils constatent : à chaque fois, la productivité grimpe. Et ce, peu importe si les conditions s’améliorent… ou se détériorent.
On en déduit une théorie séduisante : ce n’est pas le changement qui compte, mais l’attention portée. Le simple fait d’être observé suffirait à améliorer les performances. C’est le début de ce que l’on appellera, des années plus tard, « l’effet Hawthorne ». Ce qui le rend célèbre : sa capacité à réconcilier management et humanité, à transformer la psychologie en outil de performance, à prouver (enfin) que l’humain compte.
Mais il y a un problème. Plusieurs, même…
Dès les années 1930, un homme s’empare des résultats d’Hawthorne : Elton Mayo, professeur à Harvard, pionnier des sciences du travail. Il réinterprète les données, oriente les conclusions, et met en scène un récit puissant : les relations humaines sont plus déterminantes que les conditions matérielles. Son ouvrage de 1945, Social Problems of an Industrial Civilization, pose les bases de ce qu’on appellera la psychologie industrielle. Il écrit notamment :
L’effet Hawthorne devient une vérité institutionnelle.
Le problème, c’est que les données ne montrent pas ça. Elles sont désorganisées, les protocoles changent en cours d’étude, les biais sont omniprésents et l’analyse statistique est bancale.
Mais personne ne s’en soucie. Parce que Mayo, lui, a compris l’essentiel : ce que ces expériences révèlent, ce n’est pas un effet mesurable. C’est une transformation invisible.
En 2022, l’épidémiologiste Hilda Bastian publie un article corrosif dans Scientific American, intitulé The Hawthorne Effect: An Old Scientist's Tale. Elle démonte l’édifice point par point. Son constat est clair : L’effet Hawthorne n’est pas une preuve, c’est un mythe. Elle le qualifie de « conte de scientifiques », transmis d’université en université, rarement sourcé, souvent erroné. Elle explique que l’idée d’un « effet de l’attention » a été recyclée dans des dizaines d’études sans jamais être démontrée de manière rigoureuse.
Et pourtant, on continue à y croire. Pourquoi ?
Parce que l’intuition de Mayo reste juste. Parce qu’au-delà des chiffres mal rangés, il y a une vérité humaine que la science a du mal à capturer :
Quand on écoute les gens, ils changent. Et nous aussi.
Ce que les recherches à Hawthorne ont déclenché, c’est une révolution silencieuse. Pour la première fois, des ouvrières se voyaient accorder du temps, de l’attention, de la parole. Elles n’étaient plus des opératrices, mais des interlocutrices.
C’est là que réside l’effet Hawthorne réel : dans la transformation des rapports sociaux, plus que dans l’évolution de la productivité. Les chercheuses et chercheurs modernes, dont la psychologue sociale Barbara M. Means ou encore l’économiste Stephen G. Jones, insistent : ce qui importe n’est pas l’observation, mais la relation. Et dans le contexte d’Hawthorne, cette relation était asymétrique, mais nouvelle. Les travailleuses étaient écoutées et, parfois, entendues.
Capsule métho-anthropo : de « oui/non » à « raconte-moi »
À l’origine, les entrevues menées à l’usine Hawthorne (1928–1930) par Elton Mayo et Fritz Roethlisberger étaient simples. Trop simples. Une batterie de questions fermées, réponses brèves, souvent un « oui », parfois un « non ». Rapide, efficace, stérile. Très vite, les chercheurs réalisent que cette mécanique ne révèle rien. Les travailleurs ne parlent pas, ils répondent. Et quand on répond, on se protège. Alors, ils changent de posture. Abandonnent les scripts. Ouvrent les questions. Et ferment leur bouche. Résultat : les réponses deviennent des récits. Les récits deviennent des révélations. Le protocole d'entrevue se transforme en une méthode fondée sur l’écoute libre, sans direction ni interruption:
— The Interview Process – The Human Relations Movement, Harvard Business School, Baker Library, Historical Collections
Nous vivons dans un monde saturé d’outils de mesure, de KPIs, de dashboards. Le moindre comportement peut être tracé, stocké, analysé. On parle de performance, de QVT, d’expérience employé. Mais on écoute encore très mal.
Écouter n’est pas entendre. Ce n’est pas sonder. Ce n’est pas cocher une case. C’est créer une situation de réciprocité émotionnelle. Et dans un contexte où tout s’automatise, l’écoute devient subversive. Elle suppose du temps, de l’attention, du doute. Elle rend visible ce que les outils quantitatifs invisibilisent : les résistances, les ambiguïtés, les aspirations non formulées.
On croyait que l’effet Hawthorne démontrait l’importance de l’observation. En réalité, il démontre l’irréductibilité du lien humain.
Essayons autre chose.
Et si l’effet Hawthorne ne révélait pas la psychologie des ouvriers… mais celle des observateurs ?
Si ce que l’on appelle "effet" n’était qu’un déplacement du regard : en prenant le temps d’observer, on se transforme. On devient plus attentif, plus nuancé, plus ouvert. Et cette transformation nous rend meilleurs gestionnaires, meilleurs collègues, meilleurs humains.
Ce n’est donc pas l’ouvrière observée qui produit plus. C’est l’observateur devenu plus humain qui produit mieux. C’est ça, peut-être, le vrai legs d’Hawthorne.
Il existe trois types d’empathie et chacun de ces types agit sur une partie différente du cerveau. Il faut bien se comprendre, ici: les types d’empathie ne sont pas interdépendants et chaque personne a un degré d’habilité différent par rapport à ceux-ci.
C’est l’empathie que l’on connait tous: le fait de comprendre et de reconnaitre ce que l’autre personne ressent. Quand ton meilleur ami t’appelle pour te dire qu’il a décroché son emploi de rêve et que tu lui dis : « Wow, je suis tellement content pour toi ! » (et que vous êtes sincère), c’est ce qu’on appelle de l’empathie cognitive.
On l'appelle aussi l'empathie contagieuse. Avec ce type d’empathie, nous ressentons physiologiquement et physiquement ce que l’autre ressent grâce à des signaux verbaux et non verbaux. Ici, on parle ni plus ni moins de faire l’expérience des sentiments de l’autre. Oui, c’est celle-ci qui nous permet de ressentir un bon vieux malaise lors de nos vidéoconférences.
Cette empathie peut être définie comme une réponse émotionnelle de compassion et/ou d'inquiétude provoquée par le fait de ressentir que quelqu'un d’autre est dans le besoin. En d’autres mots, c’est l’empathie qui fait agir, c’est grâce à celle-ci que les gens passent à l’action pour remédier aux problèmes des autres. Sur le plan anthropologique, il a déjà été suggéré que l’empathie compassionnelle ferait partie du mécanisme évolutif qui permettrait à l’humain de posséder la grande motivation d'aider ses enfants en cas de besoin. Si les humains n'étaient pas si intéressés à aider leurs rejetons, notre espèce ne serait pas allée très loin…
Avoir une grande habileté par rapport aux types d’empathies cognitives permet de voir le monde à travers un oeil différent et de comprendre plus simplement un point de vue. En d’autres mots, quand on reconnait que notre interlocuteur a des émotions, nous pouvons mieux communiquer avec lui, car nous avons l’habileté de comprendre sa perspective des choses. C’est ça, la beauté de l’empathie: la capacité de « voir » le cadre de pensée des autres. Selon le Center of Creative Leadership, plus notre capacité à comprendre différents cadres de pensées est grande, plus notre performance au travail sera grande. Tout ça, grâce à la communication !
Tout comme nos muscles nécessitent un entraînement régulier afin de se développer et de devenir plus forts, l'empathie se perfectionne par des exercices assidus. En effet, bien que nous ayons tous des degrés différents d’empathies selon nos expériences de vie et notre environnement socioculturel, il est possible de pratiquer nos « muscles empathiques ». Pour ce faire, plusieurs psychologues proposent la pratique de l’écoute profonde (deep listening), ce qui consiste à écouter les gens de manière sincère et authentique. Mais qu’est-ce que ça veut dire ? Les expériences démontrent que plus nous écoutons les propos de l’autre sans préparer notre réponse, plus ils ''s'ancreront'' dans la partie de notre système cognitif responsable du traitement de l'information, et plus notre cerveau s’habituera à recevoir de l’information nouvelle et étonnante de manière détendue, réceptive et calme.
Chaque type d’empathie a un bénéfice différent selon les situations. Prenons l'exemple d'un travailleur social. Celui-ci n'a pas avantage à avoir une empathie émotionnelle grandement développée (comme pleurer quand un individu pleure). Cependant, une bonne empathie compassionnelle (celle qui fait agir) est une habileté qui caractérise un bon travailleur social, car celui-ci ne doit pas seulement comprendre les émotions d'autrui, il doit aussi avoir le désir profond d'aider les gens.
Oui, l'empathie est utile dans votre vie professionnelle, mais pas n'importe laquelle dans n'importe quelles circonstances: vous devez être précis par rapport au type d'empathie que vous voulez développer.
Nous devons comprendre que... nous ne comprenons pas. L’empathie ne nous permet pas de jouer les psychologues, elle ne nous permet pas non plus de reconnaître les intentions ni même les motivations des gens face à leurs émotions. Ainsi, nous pouvons ressentir une émotion, mais cela ne veut pas dire que nous savons pourquoi la personne ressent cette émotion. En fait, plus nous comprenons nos propres émotions, plus nous pouvons comprendre leur complexité. Aussi, il peut être risqué de déduire à partir des émotions d'autrui des intentions précises, car nous pouvons nous tromper complètement, et cela affectera grandement la communication. L’écart empathique est un bel exemple de ce risque !
Dans des cas de résolution de problème, les gens iront instinctivement discuter avec la personne qui a des expériences similaires. Ce choix est basé sur le réflexe empathique. Étonnamment, selon les recherches du Harvard Business Review, ceux qui ont subi des défis dans le passé étaient moins susceptibles de faire preuve d'empathie pour quelqu'un confrontée aux mêmes défis. C’est ce qu’on appelle l'écart d’empathie. Comprendre ce phénomène est d’une importance capitale pour notre communication avec autrui, surtout en situation de résolution de problème. L’écart empathique est un phénomène psychologique qui tend à diminuer le souvenir de la gravité de certaines situations passées.
L'ethnographie a ses racines dans la discipline anthropologique, où elle a longtemps été utilisée pour comprendre les cultures humaines. Son utilisation dans le marketing du 21e siècle est moins marquée, les marques étant parfois désireuses d'obtenir des résultats rapides et ne voyant pas le retour sur l’investissement (ROI). L’ethnographie implique beaucoup de détails et certains spécialistes du marketing pourraient être découragés.
Mais, nous sommes là pour vous guider !
Dans cette série, nous vous proposons des méthodes d’ethnographie simples et puissantes qui produisent un retour sur l’investissement important dans les organisations.
Les professionnels tels que les avocats, les journalistes et les médecins apprennent à poser des questions dans le cadre de leur formation. Le Harvard Business Review nous apprend que peu d’acteurs en marketing considèrent le questionnement comme une compétence qui peut être perfectionnée. C’est une occasion manquée…
Pourquoi ne pas poser plus de questions ?
Pensez plus loin !
Comme votre client fait partie d’un contexte beaucoup plus grand que lui, la première étape est de poser des questions, pas juste au client lui-même, mais à vos concurrents et à vos collègues.
Méthodes pour être un expert dans le questionnement :
Au départ, soyez conscient de 2 choses :
Où faire l’entrevue : allez à un endroit où votre interlocuteur est à l’aise et où il vous sera possible d’observer des éléments externes à l’entrevue.
Vous vous dites que vous déplacer est coûteux en temps et en argent ? Bonne nouvelle, les outils de vidéoconférence sont nombreux et simples d’utilisation, et des études démontrent que des entrevues en ligne sont positives, car elles diminueraient le stress de l’interlocuteur (Eg. Kumar 2020; Fine & Abramson 2020; Rahm-Skâgeby 2011).
Mon conseil : ayez constamment un visuel sur votre interlocuteur, vous pourrez lire son langage corporel et vous observerez des choses au-delà des propos de celui-ci.
Un guide d’entrevues, oui ! mais...
En acceptant une entrevue, une personne a des choses à vous dire alors, laissez-la vous guider par ses propos ; vous serez surpris des choses dites que vous n’auriez jamais pensé à discuter avec elle. Bref, ne tombez pas dans le piège de trop suivre votre guide comme un enquêteur.
Vous ne parlez pas à la même personne au début et à la fin de l’entrevue. Vous devez donc rendre votre interlocuteur à l’aise. Pour créer une évolution « naturelle » de la confiance mutuelle entre vous et l’interlocuteur, suivez une logique de questions.
Débutez en posant des questions larges et simples - comme des questions d’expérience, d’opinion, de sentiment. Et finissez par des questions plus précises et qui requièrent de la réflexion - comme des questions de connaissance.
Posez des questions ouvertes et non fermées : personne n'aime se sentir mis sur la sellette- et certains types de questions peuvent forcer les répondants à répondre par oui ou par non, sans espace pour la nuance. Les questions ouvertes peuvent contrecarrer cet effet et peuvent donc être particulièrement utiles pour découvrir des informations ou apprendre quelque chose de nouveau.
Posez des questions naïves.
Remettez tout en question.
C’est ce qu’Albert Einstein a déclaré. Posez des questions que vous pensez déjà connaître. En fait, testez vos connaissances !
Les silences sont importants et soyez un bon auditeur. Déjà, en 1936, Dale Carnegie dans son classique How to Win Friends and Influence People, argumentait que les silences seraient bien vus, car ils démontreraient une bonne qualité d'écoute.
Avez-vous déjà entendu le mot « objectivité » ? Le fait de ne jamais juger et de rester 100% indépendant de vos pensées ?
Et bien, laissez-moi vous confier un secret d’ethnographe : cela n’existe pas. Nous pouvons avoir des degrés d’objectivité différents, mais l’objectivité complète n’est pas possible. Alors, soyez conscient de vos propres jugements avant, durant et après l’entrevue.
Nous sommes au début des années 50, l’armée de l’air américaine veut améliorer les performances en vol de ses escadrons. Les mensurations des pilotes ayant changé au fil des années, le temps de repenser le cockpit des appareils est venu. La mission est confiée à la Base de Wright Air Force. 4000 pilotes sont mesurés dans tous les sens, avec un objectif simple : créer le cockpit parfait, le cockpit de tous les cockpits, le cockpit qui conviendrait à tous les pilotes... autrement dit, le cockpit moyen.
Après donc un demi-million de mesures, le cockpit idéal est testé sur les 4000 pilotes. Savez-vous combien de pilotes sont rentrés parfaitement dans ce cockpit? 50, 20, 10, 5? La réponse est devenue une révélation pour tous les innovateurs du monde : zéro. zéro virgule zéro. Aucun pilote! Zéro!!!
Cette incroyable étude menée par les militaires et les scientifiques ne souffrait d'aucune contestation possible, et la morale de l’histoire est simple : la moyenne n'existe pas. C'est à Todd Rose que nous devons cette démonstration étonnante dans une conférence TED, The Myth of Average.
L'usager normal est peu enclin à nommer certains problèmes ou dysfonctionnements. La raison? On s'arrange avec! Regardez le nombre d'objets, de produits ou de services imparfaits autour de nous! On s'adapte, on s'organise, on vit avec. Alors si vous interrogez la moyenne, la probabilité qu'elle ait de grandes révélations à vous faire est faible. Si on me demande s'il est difficile de me servir d'une balayeuse, il se pourrait bien que je le prenne mal... Quand même! Une balayeuse! Mais si on m'observe pendant le ménage, qu'on voit que je galère avec le fil, que je fais la grimace quand le tuyau est coincé dans le coin d'un meuble, qu'on note que je dois la monter du garage, puis la redescendre, en la faisant frotter contre les murs... Tous ces "besoins" sont dits "latents" : ils sont invisibles, et même pas dignes de mention. Alors que les besoins manifestes sont beaucoup plus faciles à obtenir : je veux une balayeuse légère, avec un bon prix et un bon look. Je peux nommer des besoins manifestes universels... mais totalement inintéressants. Ils n'ont pas — ou peu — de valeur. Au final, je me suis offert un robot aspirateur. Pourquoi? Parce que je n'ai pas à le déplacer, parce qu'il n'y a ni fil ni tuyau. J'ai rempli mes besoins latents avec un produit qui n'a pas tenté de simplement remplir des besoins évidents, manifestes.
Imaginer un produit pour la moyenne des consommateurs, c'est imaginer un produit pour... personne. Alors à qui faut-il penser? Aux usagers extrêmes. Ces utilisateurs extrêmes sont étudiés à la loupe par celles et ceux qui veulent surprendre le marché, car ils sont plus bavards que les utilisateurs moyens. Ils ont des choses à vous dire et voici qui ils sont.
Ils ne sont pas encore vos clients. Ils ne le seront jamais si vous n’inventez rien pour eux. Les non-utilisateurs peuvent fournir des informations sur les raisons pour lesquelles ils ne sont pas des utilisateurs actuels d'un produit ou d'un service. Cela peut inclure des obstacles tels que le coût, la complexité ou le manque de conscience de l'existence du produit ou du service. Ils peuvent également fournir des informations sur les besoins non satisfaits, des préférences qui ne sont pas prises en compte par les produits ou services existants. Ces informations sont précieuses pour diversifier un marché, explorer un segment de marché sous-estimé ou "mal traité".
Voici un exemple connu, celui de McDonald’s qui a tenté de mieux comprendre les végétariens qui fuyaient la marque. Résultat : aujourd'hui, McDonald’s a ajouté des formules végétariennes à son menu avec un grand succès.

Ce sont des utilisateurs un peu incompétents avec votre produit. Malhabiles. Débutants. Ils sont moins forts que la moyenne, mais beaaaaaucoup plus bavards. Ils n'ont pas de honte à nommer ceci ou identifier cela. Parfois un handicap peut les empêcher d'utiliser un produit ou un service, ils vont être alors plus enclins à faire des demandes précises. Il peut d'agir aussi d'incompétence pure : "je ne connais rien à la course à pied, mais j'aimerais m'y mettre". On peut aussi penser aux débutants "je viens d'arriver dans l'entreprise et je ne connais pas les outils à utiliser", etc. Dans tous les cas, leur ego n'est pas mis en jeu lors d'une entrevue. Ils n'ont pas à savoir d'emblée. Alors ils sont libres de nommer les choses telles quelles sont. Cette candeur est très très précieuse.
Un exemple connu : c’est grâce à des personnes âgées atteintes d’arthrite que les designers industriels de Smart Design ont conçu une gamme d’ustensiles de cuisine... utilisés par tout le monde — pour leur client OXO Good Grip. Le cas est d'ailleurs bien documenté ici.

Ils sont plus forts que la moyenne. Ce sont des utilisateurs experts, fidèles. Ils ont des choses à vous dire pour améliorer votre produit. Il peut s'agir d'un chauffeur qui fait plus de 50 000 km par année, et qui peut vous parler de fatigue au volant. Une employée fidèle depuis 15 ans a certainement des choses intéressantes à vous dire sur la culture de l'entreprise. On parle ici des pros, des athlètes de votre produit ou de votre service.
Exemple connu : le détaillant de sport Décathlon effectue de nombreuses recherches avec utilisateurs expérimentés dans tous les sports pour améliorer ses produits. Leur page "innovation" est d'ailleurs très explicite à ce sujet!

Ce sont ces usagers qui se sont débrouillés sans vous, avant vous. Ils sont bricoleurs, curieux, avant-gardistes, savants, et surtout... Ils ont DÉJÀ trouvé la solution... Je me souviens de l'exemple partagé par Louis Garneau. Lors d'une compétition, il s'aperçoit qu'un cycliste avait lacéré ses souliers de vélo pour les aérer et les rendre plus souples. C’est ainsi qu'il a amélioré son modèle en créant une mise à jour... plus aérée et plus souple.

Voilà celles et ceux qu’il faut observer, questionner, comprendre. Ils vous mettront sur la piste de solutions nouvelles et vous permettront d'inventer de nouveaux produits ou services. L'intérêt pour les usagers extrêmes réside dans leur capacité à révéler des problèmes et des opportunités qui pourraient passer inaperçus lorsqu'on se concentre uniquement sur les utilisateurs moyens. Les solutions développées pour répondre aux besoins de ces usagers extrêmes ont souvent le potentiel d'améliorer l'expérience de l'ensemble des utilisateurs. Et c'est ça la beauté de l'exercice! Les usagers extrêmes nomment des besoins latents au nom de la masse. Ils deviennent des porte-parole de l'insight qu'un usage moyen n'aurait jamais osé, jamais pensé, jamais pris la peine de partager avec vous. Chez Perrier Jablonski, c'est un point de départ obligatoire avant tout travail stratégique. Nous cherchons les usagers extrêmes qui pourraient nous mettre sur les bonnes pistes.
Attention : cela n’est pas une garantie de succès commercial... C'est une piste à explorer! Mais si la solution est unique, elle vous donnera un avantage certain face au marché. Dernier exemple pour la route, Yoplait, et ses contenants de 1 litre. Typiquement, la forme de peanut est beaucoup plus facile à agripper... et c'est vrai pour tout le monde. Mais c'est en parlant à des personnes âgées atteintes d'arthrite qu'ils l'ont appris...

L'humain est un animal social. Il peine à travailler seul, et quand ça lui arrive, il peine à être à son meilleur. Pour le prouver, des chercheurs du MIT ont fait quelque chose d'improbable : ils ont accroché des capteurs au cou d'employés d'un centre d'appels. Ce qu'ils ont découvert a changé notre compréhension du travail en équipe — et accessoirement, sauvé 15 millions de dollars.
Nous sommes au milieu des années 2000. Alex «Sandy» Pentland dirige le Human Dynamics Lab au MIT Media Lab. Le chercheur a une obsession : mesurer ce qui n'a jamais été mesuré : les conversations de corridor. Échanges informels, bavardage, potins... tout ce que les anglophones appellent le small talk, ou encore les water cooler talks, ces discussions entre collègues autour de la machine à café ou de la fontaine d'eau.
Pour ce faire, Pentland et son équipe — Benjamin Waber, Daniel Olguin et Taemie Kim — ont mis au point un outil étonnant : le badge sociométrique. Un petit boîtier en plastique, accroché au cou, de la taille d'un paquet de cartes. À l'intérieur : un émetteur Bluetooth, un microphone, un accéléromètre et un ensemble de capteurs de mouvement. Le badge ne capte pas ce que vous dites. Il capte comment vous le dites, en combien de temps, à quelle fréquence, et à qui. Il mesure aussi votre posture, votre niveau d'énergie, votre ton de voix. Bref, il mesure tout ce que vous ne dites pas pendant que vous parlez.
Pentland va déployer ses badges dans un lieu parfait pour son étude : le centre d'appels d'une grande banque américaine. C'est un environnement ultramesuré. Chaque seconde de chaque appel est comptée. La productivité se calcule en average handle time — le temps moyen de traitement d'un appel : plus il est court, meilleure est la performance.
Et justement, dans cette logique d'optimisation, la direction avait pris une décision qui semblait parfaitement rationnelle : les pauses café étaient décalées. Chaque employé prenait sa pause seul, à un moment différent de ses collègues, pour qu'il y ait toujours quelqu'un au téléphone. Zéro temps mort. Une efficacité maximale. Du moins, c'est ce qu'on croyait.
Pendant six semaines, les équipes ont porté les badges du professeur. Les capteurs enregistraient tout. Les badges captaient la durée des conversations face à face, la fréquence des interactions entre collègues, le ton de la voix et son volume, les mouvements et la posture du corps, et surtout avec qui chaque employé parlait. Ils détectaient si deux personnes se faisaient face pendant un échange ou si elles se parlaient de dos en marchant dans un corridor. Bref, les badges mesuraient tout ce qu'un gestionnaire ne voit jamais sur un tableau de bord.
L'équipe du MIT a accumulé plus de 2 000 heures de données comportementales — des dizaines de gigaoctets d'interactions humaines réduites en chiffres. En parallèle, les employés remplissaient chaque jour un court questionnaire : Quel était votre niveau de productivité aujourd'hui ? Votre satisfaction ? La qualité de vos interactions de groupe ? Les chercheurs pouvaient ainsi croiser ce que les capteurs observaient avec ce que les employés ressentaient.
Et ce qu'ils ont découvert va à l'encontre de toute logique...
Premier constat : les meilleurs prédicteurs de productivité n'étaient ni l'ancienneté, ni la formation, ni même l'intelligence individuelle des employés. C'était l'énergie et l'engagement... en dehors des réunions formelles. Ces deux facteurs à eux seuls expliquaient un tiers des variations de productivité entre les équipes.
Deuxième constat : la cohésion de groupe — définie comme le degré de connexion entre les membres d'une même équipe, la fréquence à laquelle ils se parlent, et à quel point leur réseau est interconnecté — était un prédicteur central de la performance. Les employés dont la cohésion de groupe se situait dans le tiers supérieur affichaient une productivité supérieure de plus de 10 %.
Troisième constat (fascinant) : les employés qui, malgré les pauses décalées, avaient quand même trouvé le moyen de bavarder avec leurs collègues étaient systématiquement plus performants que les autres.
La conclusion était limpide. Pentland a recommandé au gestionnaire du centre d'appels de faire exactement le contraire de ce que dictait la logique d'efficacité : synchroniser les pauses. Que tout le monde prenne son café en même temps.
Mettez-vous à la place du gestionnaire. Vous optimisez chaque seconde de chaque appel depuis des années. Et un professeur du MIT débarque dans votre bureau pour vous dire que la solution, c'est que tout le monde arrête de travailler en même temps. Pentland raconte que le gestionnaire était « perplexe et désespéré ». Et on le comprend.
De bonne guerre, ce dernier décide de « poursuivre l'aventure » et d'effectuer les changements « illogiques » proposés par le MIT.
Résultat? Le centre d'appels avait plusieurs équipes, et elles ne performaient pas toutes au même niveau. Quand ils ont synchronisé les pauses, toutes les équipes se sont améliorées, mais pas de la même façon. Les équipes qui étaient à la traîne — celles qui avaient les temps d'appel les plus longs — ont vu leur average handle time (le temps moyen pour traiter un appel, du début à la fin) chuter de 20 %. Les équipes qui performaient déjà bien se sont aussi améliorées, mais moins drastiquement. Si on fait la moyenne de toutes les équipes confondues, la baisse était de 8 %.
Dans le même temps, la satisfaction des clients est restée stable. Le stress des employés a diminué. Le roulement de personnel aussi. Quand la banque a projeté ces résultats à l'échelle nationale, le gain estimé était de 15 millions de dollars par année.
Quinze millions. Avec des pauses café.
Alors que se passe-t-il, exactement, autour de cette machine à café ?
Les gens jasent. Ils potinent. Mais au-delà des ragots et des anecdotes, c'est un véritable théâtre de formation directe qui se forme. « J'ai eu un client vraiment fâché au téléphone, et j'ai fait telle chose. » « Le système a planté, mais j'ai trouvé un raccourci. » « Quand quelqu'un te demande de parler à un superviseur, dis ceci plutôt que cela. » Les gens se racontent des histoires, et ils se forment les uns les autres.
Voilà le mécanisme. Les trucs pour désamorcer un appel difficile, les raccourcis que personne n'a documentés, la bonne phrase pour calmer un client qui menace d'annuler son compte — ce savoir-là ne se trouve dans aucun manuel, dans aucun mémo, dans aucune formation. Il circule de bouche à oreille, entre deux gorgées de café. Et quand on empêche les gens de se parler — en décalant leurs pauses, en les isolant dans des quarts solitaires — on se prive de ce flot de savoirs précieux.
L'histoire de Pentland rejoint une intuition que nous avons souvent chez Perrier Jablonski : on ne comprend pas les organisations en regardant leurs organigrammes. On les comprend en observant les gens interagir. Les vraies dynamiques d'une équipe ne se trouvent pas dans les processus formels, mais dans les interstices — les corridors, les cafétérias, les minutes perdues entre les réunions.
Pentland en tire une formule qui devrait trôner dans le bureau de chaque gestionnaire : pour être plus productif, écrivez moins de mémos et prenez plus de pauses café.
C'est contre-intuitif. C'est dérangeant pour quiconque gère un budget serré et des équipes sous pression. Mais les données sont là : la cohésion sociale n'est pas un luxe ni une distraction. C'est un levier de performance aussi mesurable qu'un indicateur financier. Et dans un monde où le télétravail, les horaires atypiques et les équipes distribuées fragmentent les interactions informelles, cette découverte du MIT n'a jamais été aussi pertinente.
Alors la prochaine fois qu'un collègue vous invite à prendre un café, dites oui. Ce n'est pas une perte de temps... C'est peut-être un investissement de 15 millions de dollars.