Partout, le même scénario. Un projet pilote, des licences, deux ou trois formations, quelques enthousiastes… puis un plateau. Au fil de nos mandats d’accompagnement en IA, nous avons vu le blocage se loger ailleurs que dans la stratégie, la gouvernance ou les outils : dans les croyances, les réflexes et les comportements. Voici ce que le terrain nous a appris.
Les chiffres racontent ce décalage. Selon l’enquête AI at Work 2025 du Boston Consulting Group (2025), menée auprès de plus de 10 600 employés dans 11 pays, 36 % seulement s’estiment suffisamment formés à l’IA, et 54 % utiliseraient des outils non autorisés si les bons venaient à manquer. L’IA clandestine est déjà dans vos murs. Et selon le sondage How to implement transformations for long-term impact de McKinsey (2023), 12 % des répondants seulement ont maintenu leurs gains plus de trois ans. Les transformations trébuchent au même endroit, entre le déploiement et l’habitude.
Notre démarche : écouter d’abord
Oublier l’âge, le titre et le service
Avant de recommander quoi que ce soit, nous allons écouter. Des entrevues individuelles, longues, confidentielles, menées par nos ethnographes auprès d’employés de tous les étages. Nous y entrons avec le moins d’hypothèses possible : aucune grille par génération, par niveau hiérarchique ou par département. Bien nous en prend, car ces catégories n’expliquent presque rien. Le « jeune forcément à l’aise » et le « vétéran forcément réfractaire » sont des raccourcis que le terrain dément à chaque mandat.
Deux variables, quatre profils
Deux variables émergent de la parole des gens. La tolérance au risque : accepter un résultat imparfait, accepter de se tromper, accepter d’être jugé par ses pairs. Et la tolérance à la délégation : consentir à confier à un outil une part de sa rédaction, de son analyse, de son jugement. Croisez-les, vous obtenez quatre profils.
L’explorateur assumé teste par lui-même et place sa valeur dans le jugement : « C’est moi le cerveau de l’affaire, ça raccourcit juste le temps. » Le gardien vigilant utilise l’IA, mais relit tout et refait tout. Le délégateur anxieux délègue beaucoup et s’en cache : « C’est comme si c’était pas toi qui avais fait l’examen. » Le sceptique ancré résiste activement, avec des arguments souvent valides sur la fiabilité et la sécurité des données.
Aucun profil ne vaut mieux qu’un autre; la grille sert à parler un langage commun. Ces étiquettes restent d’ailleurs entre nous : personne n’a envie de se découvrir « sceptique ancré » dans un questionnaire.
À chaque profil son parcours
Dans Why Gen AI Feels So Threatening to Workers (Harvard Business Review, 2026), Erik Hermann, Stefano Puntoni et Carey Morewedge montrent que l’IA bouscule trois besoins psychologiques : la compétence, l’autonomie et l’appartenance. Chaque profil a le sien en souffrance, et mérite donc son parcours.
Le sceptique : lui confier la vigilance
Ses objections méritent mieux qu’un argumentaire : un siège au comité de veille qui examine chaque cas d’usage avant déploiement, un rôle de relecteur officiel, un registre public des objections. Sa vigilance solitaire devient une fonction reconnue. La science lui donne en partie raison : dans Navigating the Jagged Technological Frontier (Harvard Business School, 2023), Fabrizio Dell’Acqua et ses collègues ont observé 758 consultants; dès que la tâche sortait du champ de compétence de l’outil, ceux qui utilisaient l’IA se trompaient davantage.
Le gardien : troquer le flair contre le protocole
Des ateliers de prompting sur des cas réels, en petits groupes. Des listes de vérification par métier, construites avec lui. Puis trois paliers sur son cœur d’expertise : l’IA prépare et il décide; l’IA propose et il arbitre; l’IA exécute et il valide. Il passe de relecteur à arbitre, sans rien céder sur la qualité.
Le délégateur anxieux : sortir de la clandestinité
Sa honte est fondée. Dans Evidence of a social evaluation penalty for using AI (PNAS, 2025), Jessica Reif, Richard Larrick et Jack Soll ont établi, auprès de plus de 4 400 participants, que ceux qui utilisent l’IA au travail sont jugés moins compétents et moins motivés. La réponse est collective : une charte du droit à l’erreur signée par la direction, des cercles de pratique sans gestionnaire dans la salle, le rituel du « meilleur ratage IA de la semaine ». Amy Edmondson appelait cela la sécurité psychologique dès 1999 (Psychological Safety and Learning Behavior in Work Teams, Administrative Science Quarterly).
L’explorateur : en faire un compagnon
Avec lui, le risque s’appelle la solitude, puis le désengagement. Donnez-lui un mandat officiel de compagnon IA, du temps protégé dans sa description de poste, des « prompt parties » à animer. Seul critère : la curiosité. Un adjoint administratif passionné fait un meilleur compagnon qu’un cadre compétent et indifférent.
Ce qui tient tout ensemble
Quatre conditions soutiennent l’édifice. Une direction qui partage le même vocabulaire : quand un VP dit « IA générative » et l’autre « agents autonomes », le message se dilue dès le premier étage. Trois ou quatre messages clés, répétés jusqu’à ce qu’on puisse les réciter. Des compagnons dans tous les services. Et une formation à deux étages : la surface (outils, prompting) s’apprend en atelier; la profondeur (croyances, estime de soi professionnelle) se travaille dans les rituels d’équipe et les tête-à-tête.
C’est la logique du modèle COM-B de Susan Michie, Maartje van Stralen et Robert West (The behaviour change wheel, Implementation Science, 2011) : un comportement apparaît quand la capacité, l’occasion et la motivation sont réunies. La plupart des programmes IA financent la première et espèrent les deux autres. Enfin, on mesure : un questionnaire court et anonyme, repris tous les six mois, montre si les gens se déplacent dans la matrice.
Une conversation à la fois
On a beau parler de transformation technologique, ce qui reste, à la fin, ce sont des habitudes. L’IA devient une culture le jour où le sceptique a un siège, le gardien un protocole, l’anxieux une permission et l’explorateur un rôle. Tout cela se découvre sur le terrain, une conversation à la fois. C’est notre métier. Et si on allait écouter vos équipes?
Cet article est en cours d'écriture.
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Entre le projet pilote et la culture, il y a des humains, et ils ne réagissent pas tous de la même façon. L’ethnographie permet de les comprendre sans présumer de leur âge, de leur titre ou de leur service. Deux variables, la tolérance au risque et la tolérance à la délégation, dessinent quatre profils, et chacun demande son parcours : une vigie officielle pour le sceptique, des protocoles pour le gardien, une permission visible pour l’anxieux, un mandat de compagnon pour l’explorateur. Le tout tenu par un vocabulaire commun, une formation à deux étages et une mesure aux six mois.
Gaëtan est le fondateur de Perrier Jablonski. Créatif et stratège, il est aussi enseignant à HEC, à l’École des Dirigeants et à l'École des Dirigeants des Premières Nations. Il est membre du C.A. de l’École Nationale de l’Humour. Il est certifié par le MIT (Design Thinking, I.A.), il étudie l'histoire des sciences, la philosophie, et les processus créatifs. Il est l’auteur de deux essais et plus de 200 articles sur tous ces sujets.
Bibliographie et références de l'article
RAPPORT · Boston Consulting Group (2025). AI at Work 2025: Momentum Builds, But Gaps Remain. BCG. Enquête auprès de 10 635 employés dans 11 pays; source des données sur la formation jugée insuffisante (36 %) et l’usage d’outils non autorisés (54 %).
SONDAGE · McKinsey & Company (2023). How to implement transformations for long-term impact. McKinsey Global Survey. Source de la donnée selon laquelle 12 % des répondants disent avoir maintenu leurs gains de transformation plus de trois ans.
ARTICLE · Hermann, E., Puntoni, S. et Morewedge, C. K. (2026). Why Gen AI Feels So Threatening to Workers. Harvard Business Review, mars-avril. Applique la théorie de l’autodétermination (compétence, autonomie, appartenance) à l’IA au travail et propose le cadre AWARE.
ÉTUDE · Dell’Acqua, F., McFowland III, E., Mollick, E., Lifshitz-Assaf, H., Kellogg, K., Rajendran, S., Krayer, L., Candelon, F. et Lakhani, K. R. (2023). Navigating the Jagged Technological Frontier. Harvard Business School Working Paper 24-013. Expérience de terrain auprès de 758 consultants : l’IA améliore la performance à l’intérieur de sa « frontière » de compétence et la dégrade au-delà.
ÉTUDE · Reif, J. A., Larrick, R. P. et Soll, J. B. (2025). Evidence of a social evaluation penalty for using AI. Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(19). Quatre expériences préenregistrées (N = 4 439) documentant la pénalité sociale subie par ceux qui utilisent l’IA au travail.
ÉTUDE · Edmondson, A. (1999). Psychological Safety and Learning Behavior in Work Teams. Administrative Science Quarterly, 44(2). Article fondateur sur la sécurité psychologique comme condition de l’apprentissage en équipe.
ARTICLE · Michie, S., van Stralen, M. M. et West, R. (2011). The behaviour change wheel: A new method for characterising and designing behaviour change interventions. Implementation Science, 6(42). Présente le modèle COM-B (capacité, opportunité, motivation) utilisé pour structurer les leviers de changement.
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Perrier Jablonski
Beaucoup d’organisations déploient des outils d’IA générative sans que les usages s’installent durablement : après le projet pilote, l’adoption plafonne. Selon Perrier Jablonski, le blocage se situe dans les comportements et les croyances des employés davantage que dans la stratégie, la gouvernance ou les outils. À partir de ses mandats d’accompagnement, la firme décrit une démarche ethnographique fondée sur des entrevues individuelles menées sans hypothèse préalable liée à l’âge, à la hiérarchie ou au département. Deux variables structurent le rapport à l’IA : la tolérance au risque et la tolérance à la délégation. Leur croisement produit quatre profils (explorateur assumé, gardien vigilant, délégateur anxieux, sceptique ancré), chacun associé à un besoin psychologique (compétence, autonomie, appartenance) et à un parcours d’accompagnement distinct : comité de veille et rôle de relecteur pour le sceptique, protocoles de vérification et délégation par paliers pour le gardien, charte du droit à l’erreur et cercles de pratique pour le délégateur anxieux, mandat officiel de compagnon pour l’explorateur. Quatre conditions transversales complètent l’approche : un vocabulaire commun à la direction, des messages répétés, un programme de compagnons internes et une formation à deux étages, avec une mesure anonyme tous les six mois. L’article s’appuie sur des travaux de BCG, McKinsey, Harvard Business Review, PNAS, Amy Edmondson et le modèle COM-B. Un article de Gaëtan Namouric, publié par Perrier Jablonski, firme-conseil en stratégie basée à Montréal spécialisée en ethnographie appliquée.
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Encoooooore!
Parce qu'on vous aime, voici d'autres articles sur le même thème.
On entend souvent les experts nous parler de "la corrélation entre ceci et cela". Souvent, cette simple phrase me déclenche un sourire. Tyler Vigen un étudiant à la prestigieuse Harvard Law School a une passion plus douteuse encore : collectionner les corrélations foireuses, compilées dans un site web hilarant (mais vrai), Spurious Correlations❶. On y apprend qu'il existe une corrélation quasi parfaite entre les dépenses en science, aérospatiale et technologie aux É-U et... les suicides par pendaison, strangulation ou suffocation. Comme il existe une corrélation entre le nombre de gens noyés en tombant dans leur piscine et... le nombre de films où Nicolas Cage a joué. Aussi, le nombre de personnes décédées en s'étouffant dans leurs draps de lit (600 par année aux États-Unis...) est lié à la consommation de fromage par personne. Comme le taux de divorce dans le Maine est totalement corrélé à la consommation de margarine par personne, et l'âge de Miss America est lié au nombre de meurtres par vapeur ou objets brûlants. C'est mesuré, prouvé, démontré, officiel.
Tout cela serait hilarant si on n'entendait pas aussi souvent d'autres corrélations aussi fallacieuses à longueur de journée, à longueur de déclaration politique, à longueur de nouvelles. C'est simplement que la corrélation N'EST PAS la causalité. Deux phénomènes peuvent être corrélés sans qu'il n'y ait de rapport entre les deux. Profitons-en pour éclairer le vocabulaire des liens entre les événements. Après la corrélation et la causalité, nous explorerons le vocabulaire du hasard, ou coïncidences, coups du sort et sérendipité. Tout ce vocabulaire peuple les déclarations, mais aussi les recommandations stratégiques ou les plans d'action, et il méritait un peu de ménage... Voyons, voir!
Corrélation et causalité
La corrélation est une mesure statistique qui détermine la relation entre deux variables (ou plus). Elle indique comment ces variables évoluent ensemble. Une corrélation positive signifie que les variables augmentent ou diminuent simultanément. Et c'est tout. On ne fait qu'observer que les deux variables se suivent... ou pas.
La corrélation est donc une mesure statistique qui détermine la relation entre deux variables, tandis que la causalité est un lien qui affirme qu'une variable agit sur une autre — et il est fréquent qu'on observe une confusion entre ces termes. Par exemple, l'effet cigogne illustre bien le problème : il existe une corrélation entre le volume de nids de cigogne et le volume de naissances humaines, mais cela ne signifie pas que les cigognes apportent les bébés. En réalité, les deux phénomènes partagent une cause commune : les cigognes nichent en milieu rural, où les naissances sont plus importantes.
La causalité est la relation qui s'établit entre une cause et son effet, le lien qui les unit. En science, en philosophie et dans le langage courant, la causalité désigne la relation de cause à effet. La cause est ce qui produit quelque chose, ce qui en est à l'origine, tandis que l'effet est ce qui en est la conséquence. Si on compare le nombre d'armes à feu aux É-U et le nombre de victimes de meurtre par arme à feu... il y a une corrélation ET une causalité. Mais ce n'est pas toujours le cas, comme nous l'avons vu plus haut.
Coïncidence
Techniquement, la coïncidence est une rencontre fortuite de circonstances ou d'événements qui se produisent en même temps sans lien de causalité apparent. Il existe plusieurs exemples de coïncidences célèbres❷.
Le roman "Futility" écrit par Morgan Robertson en 1898 décrit un navire nommé le Titan qui coule après avoir heurté un iceberg. Ce roman a été écrit 14 ans avant le naufrage du Titanic. Tout y est identique : la taille des navires, la vitesse, le manque de canots de sauvetage.
L'écrivain Norman Mailer a écrit un livre sur un espion russe qui se cachait dans un appartement de Brooklyn. Des années plus tard, il a découvert qu'un véritable espion russe vivait dans l'appartement situé juste en dessous du sien.
Parfois, ces coïncidences nous paraîssent surprenantes, intrigantes. Tellement qu'on y voit l'oeuvre d'un esprit supérieur, d'une main mystérieuse qui serait "aux commandes". C'est ce que j'appelle les coups du sort.
Coups du sort
Le coup du sort est un hasard "louche", plus fort que le hasard normal — comme si c'était possible. C'est le clin d'œil du destin poussé à son paroxysme. Par exemple :
En 1914, à Sarajevo, l'assassinat de l'archiduc François-Ferdinand d'Autriche — qui a déclenché la Première Guerre mondiale — est marqué par plusieurs coïncidences, dont la plaque d'immatriculation de la voiture de l'héritier du trône austro-hongrois (A III 118), qui semble annoncer l'Armistice (11/11/18).
En 1974, l'acteur Anthony Hopkins a obtenu le rôle principal dans un film basé sur le livre "La Fille de Petrovka". Afin de se procurer une copie du livre, il se rend à Londres et visite plusieurs librairies sans succès. C'est alors qu'il découvre un livre abandonné sur le quai du métro londonien, et à sa grande surprise... il s'agit du livre qu'il recherchait. L'histoire devient encore plus folle lorsqu'il apprend, deux ans plus tard, que ce livre était en réalité celui que George Feiffer lui-même — l'auteur du livre — avait prêté à un ami à Londres.
En 1998, Bill Morgan meurt dans un accident de voiture. Il meurt... 14 minutes avant de revenir à la vie... et de retomber dans le coma pendant 12 jours. Bref, jusque là, on ne peut pas dire que Bill Morgain ait de la chance. Mais ça va changer. En l'espace d'un an, cet Australien a non seulement récupéré complètement, mais il s'est également fiancé et a remporté une voiture d'une valeur de 17 000 $ grâce à un ticket de loterie à gratter. Lorsqu'une chaîne d'information locale l'a interviewé, ils lui ont offert un autre ticket à gratter pour recréer le moment où il avait gagné la voiture. À la surprise de tous, ce nouveau ticket lui a permis de gagner 250 000 $ en direct à la télévision.
Une dernière pour la route (même si c'est dangereux), et ma préférée, l'incroyable proximité des destins de JFK et Lincoln. Une liste de coïncidences si longue qu'elle tient du véritable coup du sort. Voyez par vous-mêmes : les deux hommes ont été élus au Congrès en '46 (Lincoln en 1846, Kennedy en 1946).Les deux hommes ont été élus à la présidence en '60 (Lincoln en 1860, Kennedy en 1960). Les médecins de Lincoln et Kennedy portaient le même nom : Charles Taft. On sait que Lincoln a été assassiné au théâtre et Kennedy à Dallas. Lincoln avait une secrétaire nommée Kennedy qui lui a dit de ne pas aller au théâtre, Kennedy avait une secrétaire nommée Lincoln qui lui a dit de ne pas aller à Dallas. Lincoln a été abattu au Ford Theatre, Kennedy a été abattu dans une Lincoln, fabriquée par Ford... Pour ne citer que celles-ci.
Les exemples sont nombreux et toujours très impressionnants. Mais parfois, le sort peut vous jouer un tour... pour le mieux.
Sérendipité
C'est le nom que notre époque a donné au hasard quand il fait bien les choses... alors que vous étiez en train de faire autre chose. Encore une fois, les exemples sont nombreux. La sérendipité est définie comme la capacité de faire une découverte inattendue, souvent scientifique, par hasard et par sagacité, alors que l'on cherchait autre chose. C'est aussi le nom que l'on donne à l'état d'esprit du chercheur capable de se rendre compte qu'il fait une découverte dans des circonstances inattendues. Il existe des centaines de cas connus. La pénicilline, le four à micro-ondes, le velcro, l'insuline, le teflon, le post-it, le Viagra, l'aspartame, la radiographie, le GPS, la radioactivité, le LSD... toutes ces découvertes et inventions n'ont été que des accidents, alors que leurs inventeurs cherchaient autre chose... on pourrait dire "par hasard alors qu'ils cherchaient autre chose". On est loin de l'accident, car ces découvertes et inventions nécessitent également une observation attentive et une pensée critique pour comprendre leur importance.
Quand une nouvelle technologie déboule, le réflexe est humain : avant même d'évaluer ce qu'elle apporte, on dresse l'inventaire de ce qu'elle risque de nous enlever. Son emploi, son expertise, sa liberté. Mais lorsque cette anxiété s'installe au cœur des entreprises et des politiques publiques, elle cesse d'être une simple émotion : elle devient un frein économique.
Un pessimisme bien de chez nous
Au Canada, l'IA débarque sur un terrain particulièrement méfiant. Selon une enquête Ipsos-Google menée à l’automne 2025, 68 % des Canadiens pensent que l’IA détruira des emplois et bouleversera les industries au détriment des travailleurs. Le pays figure parmi les plus anxieux de l'étude. Pour une majorité de citoyens, cet avenir s'annonce comme une transformation qu'il faudra subir plutôt qu'un outil à apprivoiser.
Cette appréhension est légitime. Le problème est qu'elle percute un mal beaucoup plus ancien : notre difficulté chronique à moderniser nos façons de travailler.
Le piège de la productivité
En novembre 2025, la Banque du Canada le rappelait lucidement : notre productivité traîne de la patte depuis un quart de siècle. En 2023, selon l’OCDE, une heure travaillée au pays générait environ 25 % de valeur en moins qu’aux États-Unis. Le retard était bien installé avant l'arrivée de ChatGPT.
Pourtant, « productivité » ne devrait pas signifier « s'épuiser à la tâche ». Une employée qui retrouve une information en deux minutes plutôt qu'en deux heures devient plus productive sans travailler plus fort : elle libère simplement du temps pour le dossier qui compte vraiment. La fatigue n'a jamais été une mesure de la valeur produite.
La prudence comme élégant prétexte
Dans les organisations, la peur s'exprime rarement de manière crue. Elle se drape dans le langage de la raison : « Attendons que ce soit plus mûr », « Ce n’est pas le bon moment » ou « On a déjà essayé ». Des objections parfois valables, mais qui finissent par paralyser toute initiative. La prudence devient alors le moyen le plus respectable de ne rien changer.
Ce n'est pas un phénomène nouveau. L'OCDE notait déjà en 2025 que nos PME traînaient les pieds pour adopter le haut débit ou l'infonuagique, alors qu'elles affichaient une très belle présence sur les réseaux sociaux. En clair : il est toujours plus facile de rafraîchir la vitrine que de moderniser l'arrière-boutique.
Le coût invisible du statut quo
Changer expose à un échec visible : un budget dépassé, un projet en retard, une équipe déstabilisée. Ne rien faire entraîne une perte bien plus insidieuse : des milliers d'heures gaspillées qui n'apparaissent dans aucun rapport. On se félicite d'avoir évité une dépense, tout en laissant s'accumuler son équivalent en travail inutile.
Pourtant, les gains d'une adoption réussie sont mesurables. Une étude publiée en 2025 auprès de 5 172 agents de service client (Brynjolfsson, Li et Raymond) montre qu'avec un assistant IA, le nombre de problèmes résolus par heure a bondi de 15 %, sans baisse de satisfaction client — les employés les moins expérimentés étant ceux qui en profitaient le plus. L'outil n'a pas remplacé l'humain ; il l'a aidé à mieux réussir.
Un pays qui ose
La peur ne résume pas le Canada. Nous pouvons aussi avoir envie de mieux travailler, de mieux servir et de bâtir des entreprises capables d’aller plus loin. Cette envie mérite autant de place que nos inquiétudes. Encore faut-il lui donner quelque chose de concret à faire : un problème à résoudre, un outil à essayer et le temps d’apprendre à s’en servir.
À Singapour, un programme public lancé en 2024, le GenAI Sandbox, a permis à plus de 150 PME d’essayer pendant trois mois des outils d’IA générative pour leurs relations clients et leur contenu marketing. Selon le bilan du ministère, près de 80 % ont poursuivi l’utilisation après l’essai. L’expérimentation avait trouvé une suite dans leur travail.
Alors, lundi matin, demandons à nos équipes quelle tâche leur fait perdre un temps fou. Choisissons-en une, donnons-nous un mois et regardons ce qui change : le temps nécessaire, la qualité du résultat, le service rendu. Invitons les employés à concevoir l’essai, donnons-leur le droit de tâtonner et partageons ce qu’ils découvrent. Si le résultat déçoit, ajustons. S’il est bon, donnons à d’autres les moyens d’en profiter. L’audace peut commencer très modestement. Elle devient ambitieuse quand on organise la suite.
Imaginons ce que cette permission d’essayer pourrait produire dans nos entreprises, nos municipalités, nos services publics. Du temps pour écouter un client, accompagner une nouvelle employée, développer une idée qu’on repousse depuis des mois. Des équipes fières de ce qu’elles ont appris et capables de l’enseigner à d’autres. C’est un avenir qu’on peut commencer à construire dès maintenant, à coups d’essais utiles et de réussites qui donnent envie de poursuivre. Le Canada a peur. À nous de lui donner le goût d’oser.
L'humain peine encore à comprendre sa propre nature : conscience, raisonnement, intelligence émotionnelle et mentale... autant de domaines qui restent à élucider. Si notre compréhension de notre propre intelligence est encore imparfaite, comment pourrions-nous alors la programmer dans un algorithme ? L'avènement de l'IA nous pousse à réexaminer ces concepts, à questionner leur sens et notre compréhension.
Selon une définition générale, l'intelligence implique la faculté d'adaptation, la capacité à faire des choix, à adopter un certain comportement ou à poursuivre une intention. Or, à ce jour, l'intelligence artificielle ne possède pas ces capacités. Si on s'en tient simplement à une définition plus technique de l'intelligence, qui ressemblerait à celle de l'intel des anglos — le renseignement, l'information —, alors le « robot OpenAI » n'est pas plus intelligent qu'un moteur de recherche. Cependant, il est bien plus puissant mais il camoufle ses lacunes derrière une façade de certitude — ce que Gemini semble éviter.
Un avocat new-yorkais en a fait l'amère expérience en mai 2023. Préparant ses plaidoiries à partir de recherches légales effectuées par ChatGPT, il s'est rendu compte que la majorité des informations étaient purement inventées par le système. Pour vous en convaincre, faites un test : recherchez des informations sur un sujet qui vous est inconnu, vous serez probablement impressionnés. En revanche, sur un sujet que vous maîtrisez, le résultat pourrait bien vous faire rire.
Mythe n° 2 — le mythe de l'artificiel
Le Petit Robert nous rappelle que le mot « artificiel » a une multitude de sens. Artificiel veut dire « faux » (des fleurs artificielles), il veut dire « fait par l'humain et pas par la nature » (un lac artificiel), mais aussi « qui manque de naturel, forcé, exagéré » (une gaieté artificielle), mais aussi « arbitraire, qui ne tient pas compte des faits réels » (une classification artificielle), ou encore « non-humain » (une jambe artificielle). Or aujourd'hui, on considère uniquement l'intelligence artificielle comme étant non-humaine — et c'est vrai.
Histoire de la remettre à sa juste place, il convient de considérer l'intelligence artificielle au prisme de TOUTES les définitions de l'artificiel. Dès lors, il est tout aussi vrai qu'elle est fausse, faite par l'humain, elle manque de naturel, elle est arbitraire et elle échappe aux faits réels.
Évidemment que l'I.A. est impressionnante, elle peut générer une quantité d'information vertigineuse — et la formuler de manière crédible. Sa capacité à chercher, trouver et formuler rapidement donne une illusion d'intelligence, mais en aucun cas il s'agit d'arbitrage, d'opinion, ou de morale. Dès lors intelligence artificielle est un abus de langage. Il n'est pas question de conscience, mais bien de puissance — au sens technologique.
Mythe n° 3 — le mythe de l'autonomie (fonctionnelle)
L'intelligence artificielle repose (encore) sur la gestion de l'erreur. La machine dit « voici tel résultat, avec telle estimation de mon erreur. » Un humain doit alors évaluer la qualité de cette estimation (je simplifie, ok?) À force de rétroactions, la machine affine ses prédictions et elle devient meilleure.
C'est d'ailleurs la raison du rachat de l'entreprise reCaptcha — cette petite boîte qui vous demande sans arrêt de confirmer que vous êtes un humain — par Google en 2009. En quelques années, on est passés de « quels sont les caractères bizarres écrits ci-dessous? » à « cliquez sur les images de Street View où vous voyez un bus ». Ce changement s'est produit en 2012. Pourquoi? Parce que Google avait besoin de validation de masse. Elle devait vérifier la précision des prédictions de son algorithme. Sur les cases 1 à 9, l'algorithme estime avoir identifié un bus dans les images 2, 6 et 7, avec un taux de confiance — confidence score — de x% (je simplifie encore, hein!) C'est votre tour, à vous de déclarer où vous voyez un bus! Ce faisant, vous (un humain) validez simplement la prédiction d'une I.A., et vous améliorez sans le savoir un algorithme. Cette vérification, multipliée par des millions chaque jour, est une manne de main-d'œuvre gratuite au service d'une machine qui donne des airs d'autonomie.
Depuis le début de l'année dernière, ces images de Google Street ont été remplacées... par des images générées par de l'I.A. Encore une fois, c'est vous qui faites le boulot de valider ou corriger la machine.
Google n'a pas racheté reCaptcha pour sécuriser les sites web du monde entier, mais pour nous faire travailler gratuitement.
L'étrange (et stratégique) évolution de reCAPCHA à travers le temps.
Mais ce n'est pas tout. Dans plusieurs pays du monde (Kenya, Madagascar, Inde, Venezuela, Argentine…) des ressources « humaines » sont employées à bas coût pour effectuer ce genre de tâches de validation (ou de censure), mais aussi pour nourrir les machines de leur savoir. Des jobs si mal payées qu'elle créent un Tiers Monde 2.0. Cette exportation du travail dégradant de l'I.A. est si massive que les experts la qualifient de « recolonisation ».✱
Pendant ce temps, nous regardons la locomotive, ébahis par le génie de la machine, ignorant tout de ceux qui la nourrissent de charbon, à la force de leur bras, au prix de leur sueur et parfois de leur sang.
Pour l'instant, l'intelligence artificielle a besoin de BEAUCOUP de ressources humaines pour avoir l'air… humaine.
Pour l'instant (la nuance est importante), l'intelligence artificielle n'a rien d'intelligent et tout d'artificiel.
Mythe n° 4 — le mythe de l'autonomie (d'apprentissage)
Le bon fonctionnement des I.A. génératives repose sur un accès à un volume de données immense qui repose elle-même sur... des connaissances humaines.
Des mathématiques mésopotamiennes à la relativité d'Einstein, de la sagesse de Lao Tseu à la poésie de Ferland, de Thalès à Henri Bergson, toute production de connaissance est un acte humain délibéré. Toute découverte, le fruit d'un labeur. Toute trouvaille, le résultat d'une quête obsédée. Toute création est la sueur d'une conscience, d'un effort, d'une maturation humaine. Dès lors, notre savoir, notre culture et nos croyances sont un magma de récits, de réflexions et de pensées millénaires, mûries au fil de notre lente évolution.
Ensuite, ces connaissance ont dû être collectées par des humains méticuleux. Tout fragment de savoir a été validé par des humains, trié, catégorisé, classé et indexé par des humains.
Ce corpus de connaissances a été rassemblé en grimoires, en ouvrages, en encyclopédies, en dictionnaires, en manifestes, en herbiers et cabinets de curiosités de toutes sortes, en bibliothèques et en collections muséales, puis finalement en serveurs informatiques. Tout cela a été le travail acharné et entêté d'humains décidés à partager le savoir.
De siècle en siècle, cette tâche a été facilitée par des techniques qui se sont additionnées. L'écriture (mésopotamienne), le papier (chinois), l'imprimerie (germanique), l'informatique puis l'internet ont été des accélérateurs puissants de cette conservation du savoir, et ces inventions ont été des actes créatifs humains délibérés.
Aujourd'hui l'I.A. repose sur des algorithmes créés par des humains — tout comme l'électricité, la physique, l'électronique, la logique et les mathématiques qui les ont rendus possibles.
La volonté même de voir une machine penser comme nous est humaine. Rien ne découle d'un désir « deus ex machina » (dieu sorti de la machine).
Mais soudain, le résultat sort de l'automate, et l'on crie au génie et à la magie, louant cette capacité soudaine des machines à « créer par elles-mêmes ».
L'époque croit dur comme fer que le lapin est vraiment sorti du chapeau sous le coup de la baguette magique.
Au risque de décevoir les croyants, les machines n'ont pas cette capacité de créer. Elles n'en ont ni la technique, ni le savoir-faire, ni le talent, ni l'intention, ni la volonté, ni le pouvoir. Elles ne font que suivre des ordres, qu'exécuter des commandes, que reproduire des mécanismes, pensés et enseignés par des humains.
Mais face aux prouesses des I.A., on oublie les fils de la marionnette et la main qui la contrôle. Mais où est passée notre fierté d'homo sapiens? Quel âge avons-nous pour croire aux magiciens?
Nous sommes encore TRÈS loin de l'Intelligence Artificielle Générale promise par OpenAI. Tout est humain dans l'intelligence artificielle.
Mythe n° 5 — le mythe de l'autonomie (créative)
GPT signifie Generative Pre-trained Transformer. Il s'agit pour l'I.A. de générer des contenus, au-delà de simplement les compiler. Générer du texte, des images, de la musique, en s'entraînant sur des masses importantes de données. Par exemple, après quelques commandes très simples auprès de MidJourney, Stable Diffusion ou Dall-e, l'ordinateur vous fait quelques propositions de « création ». C'est bluffant. Avec de l'entraînement, cela devient fascinant.
Mais ce n'est pas une création. C'est un collage malicieux d'images recherchées sur le net, dépouillées de leurs droits d'auteurs et savamment mélangées sans aucune autorisation, pour en créer une autre. Philosophiquement, le procédé se défend. L'artiste lui-même ne fait-il pas la même démarche d'inspiration et de collages dans son esprit?
Mais légalement c'est une autre histoire. En janvier 2023, GettyImage a poursuivi ces trois plateformes pour violation de droits d'auteur, après avoir retrouvé son propre logo dans des créations censées être originales. En retour, Emad Mostaque, le patron de Stable Diffusion a sèchement répondu sur Twitter « models and data for all », brandissant encore le mythe de l'open source. Voulait-il dire « from all »?
Mythe n° 6 — le mythe de l'autonomie (énergétique)
Saviez-vous que les abeilles sont capables de faire de la reconnaissance faciale avec un cerveau d'un millimètre cube? Elles savent même compter jusqu'à 8! En plus de ce miracle de miniaturisation, l'insecte fait tout cela sans intervention humaine, en totale autonomie énergétique — le tout en veillant à l'équilibre de notre agriculture, donc à notre survie.✱
Pour la même opération, un ordinateur a besoin d'une quantité astronomique d'énergie, sans compter l'impact environnemental écrasant de sa fabrication.
La prouesse de l'abeille, c'est de réaliser une tâche complexe avec très peu d'énergie.
La prouesse de l'humain, c'est la neuro plasticité : notre cerveau se reconfigure biologiquement sans cesse, pour effectuer des tâches complexes avec moins d'énergie. Réalisez à quel point tenir en équilibre sur un vélo est un miracle de complexité pour notre cerveau! Et pourtant, à force, nous le faisons sans même y penser!
Pour vous donner une image de la puissance du cerveau humain, une collaboration internationale entre chercheurs japonais (Riken et OIST) et allemands (Institute of Neuroscience and Medicine, Forschungszentrum Jülich) a effectué une simulation sans précédent de l'activité cérébrale humaine grâce au supercalculateur K de Fujitsu (TOP4 des plus puissants ordinateurs au monde en 2013, année de l'étude)
Ce super calculateur représente la puissance de 83.000 ordinateurs et la mémoire de 250.000 ordinateurs.
Alors combien de temps pour calculer 1 seconde de 1% d'un cerveau?! 40 minutes! Notre cerveau est un super calculateur d'une puissance infinie comparée à n'importe quelle I.A. du monde… et pour longtemps! Et nous faisons tout cela au prix minime de 2000 à 2500 calories par jour!✱
En passant, c'est à peu près (1800 cal.) l'énergie nécessaire à une ruche de 50 à 60.000 individus pour fonctionner quotidiennement en été.✱
Au final, la prouesse de l'I.A., c'est de… faire quelque chose à notre place. Ok, mais à quel prix? Pour quels impacts? ChatGPT a lui seul mobilise 3617 serveurs, et un total de 28936 processeurs graphiques (GPU). D'après SemiAnalysis (2023), cet arsenal consomme à peu près 564 MWh par jour. C'est plus que la production journalière d'Hydro-Québec en 2022, avec 554 MWh.✱
J'ai posé la question à ChatGPT de son impact sur l'environnement. La réponse est sans équivoque et prouve le manque total de conscience : « c'est pas moi, ce sont mes serveurs » — traduire « j'en n'ai rien à foutre! ».
C'est pas moi, ce sont mes serveurs.
Mythe n° 7 — le mythe de l'éthique (démocratique)
Concrètement, la recherche en intelligence artificielle est principalement ❶ privée, ❷ masculine... ❸ blanche.
Il faut constater avec prudence plusieurs échecs de l'I.A. sur le plan de la démocratie — dans le sens du pouvoir et de la représentativité du peuple, bien que la démocratie fut elle-même un mythe, dès son berceau à Athènes (sujet pour lequel je vous redirigerais vers l'historien Patrice Brun)
Commençons par quelques exemples.
D'abord celui de la reconnaissance faciale chez les personnes noires, pour qui le risque d'erreur est multiplié par 100, ce qui a été dénoncé par Amnesty Internationale.
Ensuite, l'objectification de la femme, permise par les outils de création d'images, qui facilitent la surproduction d'images sursexualisées. Dernier exemple concret : les deep-fakes pornographiques de la chanteuse Taylor Swift ont été vus 47 millions de fois avant d'être stoppées… 17 heures plus tard par la plateforme de l'uuuuultra libéral Elon Musk, laissant amplement le temps à la bulle conservatrice américaine de s'enflammer contre la chanteuse.
Ensuite, la perpétuation des biais, comme dans le cas d'Amazon, qui avait mis en place un système de recrutement automatisé en 2014. Le but : recruter les meilleurs CV en se basant sur leurs données historiques. Résultat? La machine a proposé... des hommes blancs en grande majorité, perpétuant les bonnes vieilles habitudes de recrutement du groupe.
Enfin, le biais scandaleux de l'algorithme COMPAS (Correctional Offender Management Profiling for Alternative Sanctions) utilisé présentement dans le système judiciaire américain. L'idée? Prédire la probabilité de récidive d'un délinquant. Or, le modèle a prédit deux fois plus de faux positifs chez les délinquants noirs (45 %) que les délinquants blancs (23 %). On est carrément dans un Minority Report buggé!
Ce sont des hommes blancs et riches qui programment les machines. Et, même voulant bien faire, ils se prennent les doigts dans les curseurs de la diversité.
La semaine dernière, un épisode d'hallucination de Gemini a créé l'émois. Quelle que soit la demande de génération d'images faite à la nouvelle I.A. de Google, tous les résultats représentaient des personnes noires ou asiatiques : Vikings, autochtones ou nazis. L'incident n'a pas échappé à l'uuuuultra libéral Elon Musk, qui en a profité pour pointer le woksime des modèles d'I.A. existantes. Ben tiens…
On voit bien le lien ténu entre ces nouveaux outils technologiques et la récupération politique. Oui, l'I.A. est une promesse de progrès… à condition que vous soyez un homme blanc riche. Dans les faits, elle n'est pour l'instant qu'une machine à exacerber les discriminations, qu'un accélérateur de problèmes sociétaux, qu'un générateur de commotions politiques inutiles.
Et ce n'est pas vraiment la définition du progrès.
Mythe n° 8 — le mythe de l'éthique (d'usage)
Quand viendra le temps de prendre position, ou de prendre des décisions importantes, comment l'IA va-t-elle raisonner? Admettons que nous lui demandions son avis sur la peine de mort, le port d'arme, ou plus simplement l'application d'une loi, l'interprétation d'une consigne? Comment va-t-elle pouvoir répondre?
Prenons l'exemple du port d'arme. Comment décider? En prenant en compte le point de vue des deux camps
Nous sommes le 30 juin 2003, à Caro, une petite ville du Michigan. Un avion ultraléger décolle de l'aéroport de Tuscola. Aux commandes, Joseph P. Overton, 43 ans, vice-président du Mackinac Center for Public Policy. L'appareil s'écrase quelques secondes après le décollage. Overton décède sur place.
Trois mois après ses noces, le jeune libertarien venait de mourir sans savoir que son nom allait bientôt baptiser une des théories les plus sulfureuses de la gestion politique. C'est son collègue Joseph Lehman qui reconstituera ses idées après sa mort, à partir de notes et de conversations. La fenêtre d'Overton est une œuvre posthume.
L'idée centrale du libertarianisme, c'est la liberté individuelle absolue et le libre marché sans entraves. Le Mackinac Center est un puissant think tank libertarien. Le groupe milite contre les syndicats, pour la privatisation des services publics, contre la régulation économique. Du conservatisme économique américain pur jus et assumé. Si tout cela vous sonne une cloche, c'est normal.
Le conseiller de Trump, Steve Bannon, a largement décrit — publiquement et sans gêne — sa stratégie médiatique comme un usage délibéré de la "fenêtre d'Overton" : inonder l'espace public de positions extrêmes pour rendre le trumpisme raisonnable en comparaison. Des think tanks d'extrême droite européens ont publié des guides pratiques pour déplacer la fenêtre sur l'immigration, l'identité nationale, la remise en question des institutions démocratiques.
Comprendre la fenêtre d'Overton nous permet de mieux saisir la stratégie de communication des républicains depuis 2016. Mais elle nous permet aussi de comprendre une mécanique psychologique importante dans la gestion du changement et des perceptions. Comme on le sent déjà, la fenêtre d'Overton sent un peu la mort depuis sa naissance. Et ça va sentir mauvais tout au long du chemin. Mais il est parfois nécessaire de traverser des marécages boueux pour comprendre ce qui se cache de plus sombre dans l'esprit humain. Alors on se pince le nez, et on y va.
Ce que la fenêtre décrit vraiment
L'idée de base est simple. À tout moment, dans une société ou dans une organisation, il existe un ensemble d'idées, de propositions ou de comportements qui sont perçus comme acceptables. Pas nécessairement populaires, pas nécessairement bons — simplement dans le champ du possible. Tout ce qui se trouve hors de cette fenêtre est considéré comme trop radical, trop bizarre, trop risqué ou carrément impensable pour mériter une discussion sérieuse.
Cette fenêtre n'est pas fixe. Elle se déplace. Elle s'élargit ou se rétrécit. Et ce déplacement n'est pas le fruit du hasard : il est influencé par les discours, les événements, les crises, les précédents — et par la façon dont les idées sont introduites dans la conversation.
Overton a décrit six positions sur le spectre d'une idée. Impensable — L'idée est perçue comme choquante, immorale ou absurde. Même la mentionner sérieusement est risqué. Radicale — L'idée commence à circuler dans certains cercles, mais reste marginale et controversée. Acceptable — L'idée entre dans le débat sérieux. Des gens raisonnables commencent à la défendre. Sensée — L'idée est perçue comme une option viable parmi d'autres. Courante — L'idée est largement adoptée, voire attendue. Politique établie — L'idée est devenue la norme. Elle est institutionnalisée. On ne la remet plus en question.
Ce qui est crucial à comprendre : une idée ne saute pas directement de l'impensable au courant dominant. Elle traverse ces étapes l'une après l'autre, à des vitesses variables, sous l'influence de multiples facteurs. Et parfois — on y reviendra — une crise fracasse la vitre et brûle les étapes. Ce n'est pas la même chose.
Prenons un exemple. Et si on mangeait des chats?
J'ai délibérément choisi un exemple impensable, inconfortable, dégeulasse — et j'embrasse Carmen, mon petit amour de chat au passage. Mais je voulais un exemple extrême. C'est l'idée. C'est exactement ce dont la fenêtre d'Overton a besoin pour fonctionner. Donc… Et si on mangeait des chats?
Impensable. En Occident, l'idée est impensable. Pas illégale dans la plupart des pays — juste socialement inadmissible. Exactement là où était la viande chevaline il y a deux générations. Aujourd'hui, le cheval est au menu des brasseries françaises sans que personne ne s'indigne. Quelqu'un a déplacé la fenêtre. Revenons au chat.
Radicale. On commence par créer les conditions d'un débat légitime. Des chercheurs publient des données sur les traditions culinaires félines en Asie du Sud-Est — elles existent. Des philosophes posent une question gênante : si on mange des cochons, qui sont cognitivement comparables aux chats, pourquoi pas des chats? L'idée est encore choquante. Mais elle est maintenant dans la conversation. C'est suffisant pour l'instant.
Acceptable. Viennent ensuite les arguments sérieux. L'empreinte carbone d'un chat de compagnie est réelle et documentée. La surpopulation féline dans les villes nord-américaines est un problème coûteux. Des millions de chats sont euthanasiés chaque année dans des refuges. L'argument de la valorisation d'une ressource déjà disponible n'est pas absurde — il est simplement inaudible. Pour l'instant.
Sensée. Puis les précédents. La Suisse a légalement autorisé la consommation de viande de chat depuis 2022 (ceci n'est pas une blague et… ça change de la raclette 😆). Ce n'est pas anecdotique : ça suffit à faire passer l'idée de radicale à acceptable, étudiable, cartographiable.
Courante. Le basculement se produit quand le contexte change. Une pénurie alimentaire. Une taxe carbone sur la viande bovine. Un scandale sanitaire dans l'industrie porcine. Les arguments qui dormaient dans les marges deviennent soudainement audibles. Des chefs expérimentent. Les médias couvrent sans rigoler.
Politique établie. C'est exactement la mécanique qui a rendu les insectes comestibles acceptables en dix ans. En 2010, manger des grillons en Occident était une blague. En 2023, les farines d'insectes sont en supermarché européen. Personne n'a changé d'avis du jour au lendemain. La fenêtre s'est simplement déplacée — argument par argument, précédent par précédent.
Le chat, c'est peut-être dans vingt ans. Ou jamais. Mais le mécanisme, lui, est déjà à l'œuvre sur des idées que vous défendez en ce moment dans votre organisation — et que vos collègues trouvent tout aussi impensables.
Pourquoi c'est un outil de lecture de l'actualité
Avant même de penser à utiliser la fenêtre d'Overton comme outil de gestion, il faut apprendre à la lire. Et c'est là que son utilité est la plus immédiate, la moins risquée, et la plus précieuse.
Regardez un enjeu d'actualité — la semaine de quatre jours, la transparence salariale, le droit à la déconnexion, l'intelligence artificielle dans les processus RH — et posez-vous la question : où est-on sur ce spectre, dans mon secteur, dans mon organisation, dans ma culture?
Cette lecture vous donne une information stratégique fondamentale : à quelle étape de la fenêtre se situe l'idée que vous voulez faire avancer? C'est cette étape qui détermine votre approche. Une idée ne se défend pas de la même façon selon qu'elle est encore impensable ou déjà largement sensée.
Attention aussi aux fenêtres fracassées. Une crise majeure ne déplace pas la fenêtre : elle la brise. Le confinement de 2020 en est l'exemple parfait. En février, interdire aux gens de sortir de chez eux, de voir leur famille, de tenir leur commerce ouvert était proprement impensable dans une démocratie occidentale. En mars, c'était la loi. La distanciation sociale — ne pas s'approcher à moins de deux mètres d'un inconnu, ne pas serrer la main, ne pas embrasser — était devenue une obligation morale et légale en l'espace de quelques jours. Pas parce que les esprits avaient évolué. Parce que les circonstances avaient fracassé la vitre. Et on a vu ce qui s'est passé ensuite : les théories du complot, la résistance aux masques, la défiance vaccinale, la nostalgie d'un avant que certains n'ont jamais vraiment quitté. La fenêtre avait été brisée, pas ouverte. Ce type de changement brutal laisse des traces profondes. Les gestionnaires qui confondent «fenêtre fracassée» et «fenêtre déplacée» se retrouvent souvent à gérer un changement que personne n'a vraiment compris — et encore moins accepté.
Ce que ça change pour un communicateur
Un communicateur interne, un responsable RP ou un directeur des affaires publiques vit en permanence dans cette tension : comment introduire une idée qui n'est pas encore acceptable, sans provoquer un rejet immédiat?
Pensez simplement au retour au bureau. Le problème n'était jamais le nombre de jours. C'était le fait d'avoir mal lu où en était la fenêtre — et d'avoir tenté de forcer une porte qui n'était pas prête à s'ouvrir. La réponse de la fenêtre d'Overton est contre-intuitive : il ne faut pas commencer par l'idée que vous voulez faire adopter. Il faut d'abord cartographier où en est la conversation.
Impensable. Votre travail n'est pas de défendre l'idée. C'est de créer les conditions pour qu'elle devienne un sujet de débat légitime. Des chercheurs qui publient, des cas étrangers qui circulent, des événements qui ouvrent des brèches. En 2018, proposer de supprimer les bureaux fixes et de ne plus jamais revenir au bureau était une hérésie managériale. Quelques articles sur le travail nomade dans les entreprises scandinaves ont commencé à faire circuler l'idée.
Radicale. Votre travail est de légitimer l'idée. Pas nécessairement de la défendre vous-même — montrer que des gens sérieux, dans des contextes comparables, la défendent avec des arguments solides. Le but : faire passer l'idée de «bizarre» à «discutable». En 2019, quelques grandes entreprises technologiques annoncent des politiques de télétravail permanent. L'idée devient cartographiable.
Acceptable. Vous pouvez entrer dans le débat directement. Arguments, données, expériences pilotes. La résistance est encore présente, mais elle n'est plus viscérale. C'est là où se trouve aujourd'hui le débat sur le retour au bureau dans la plupart des organisations — un terrain négocié, pas encore stabilisé.
Courante. Votre rôle change complètement. Il ne s'agit plus de persuader, mais d'accompagner la mise en œuvre. Les résistances qui subsistent sont individuelles, pas collectives. C'est le territoire de la gestion de changement classique.
L'effet d'ancrage et ses limites
Une des tactiques les plus souvent associées à la fenêtre d'Overton, c'est celle de l'ancrage extrême : pour rendre une idée acceptable, on commence par en proposer une beaucoup plus radicale, de sorte que l'idée visée semble soudainement raisonnable en comparaison.
En psychologie comportementale, cet effet est bien documenté. Daniel Kahneman a montré comment la première proposition dans une négociation influence profondément toutes les évaluations qui suivent. Le principe semble séduisant appliqué à la gestion de changement — et il fonctionne réellement sur la perception immédiate.
Mais attention : efficace à court terme, potentiellement destructeur à moyen terme. Si la tactique est perçue — et elle l'est souvent —, elle détruit la confiance et crédibilise les voix qui dénoncent la manipulation. Dans un contexte organisationnel, perdre la confiance de vos équipes coûte infiniment plus cher que ce que vous avez gagné tactiquement.
L'ancrage peut être utile pour ouvrir une conversation, pas pour conclure une négociation.
Le vrai travail : déplacer la fenêtre, pas forcer la porte
Ce que la fenêtre d'Overton enseigne aux gestionnaires les plus habiles, c'est que le changement durable ne s'impose pas — il se prépare. Et cette préparation est un travail de communication qui s'étale dans le temps.
Les précédents internes. Rien ne légitime une idée comme le fait qu'elle ait déjà été testée quelque part dans votre organisation. Une expérience pilote réussie dans un département devient un argument béton pour l'ensemble de l'organisation. Ce n'est plus une idée abstraite : c'est quelque chose qui s'est fait ici.
Les pairs influents. Dans toute organisation, certaines voix ont plus de poids que d'autres pour déplacer la fenêtre. Ce ne sont pas nécessairement les plus hauts dans la hiérarchie — souvent, ce sont les personnes les plus respectées par leurs collègues. Les identifier et les engager tôt dans la réflexion est une des stratégies les plus puissantes pour préparer le terrain.
Le langage. Les idées progressent souvent en changeant de nom. Ce qui s'appelait «contrôle» est devenu «imputabilité». Ce qui s'appelait «réduction de personnel» est devenu «optimisation de la structure». Le choix du vocabulaire n'est pas de la manipulation : c'est de la communication stratégique. Les mots signalent l'intention, et l'intention influence la réception.
Les événements extérieurs. Les gestionnaires intelligents regardent le monde non pas comme une distraction, mais comme un signal : quels événements sont en train de déplacer la fenêtre dans votre secteur? Quelles idées que vous défendiez depuis des années viennent soudainement d'entrer dans le champ de l'acceptable?
L'avertissement éthique qu'il faut prendre au sérieux
La question éthique est simple : cherchez-vous à déplacer la fenêtre parce que le changement est dans l'intérêt des personnes concernées? Ou cherchez-vous à contourner leur jugement?
Rappelons que cet outil est né dans un think tank libertarien, et qu'il a été perfectionné par l'extrême droite américaine et européenne pour normaliser des idées qui n'auraient jamais survécu à un débat honnête. La mécanique est puissante. Préparer le terrain pour qu'une idée soit reçue équitablement, c'est de la communication stratégique. L'utiliser pour faire adopter quelque chose que les gens n'auraient pas voulu avec toute l'information, c'est exactement ce que Bannon a fait. La ligne est parfois mince. Et dans une organisation, vos équipes la sentent avant même de pouvoir la nommer.
Réaliser de bonnes entrevues, c'est la clé d'une enquête réussie. Nos ethnographes vous ouvrent leurs livres pour vous aider à bâtir votre propre guide pour réaliser des entrevues, faciliter des groupes de discussion ou animer des rencontres d’équipe. Mais avant tout, pourquoi un guide?
Trois raisons d’utiliser un guide ¹
Le guide est un aide-mémoire. Il vous guide tout au long de l’entrevue et est là en cas d'oubli.
Il vous permet d’explorer des idées de manière stratégique. C’est-à-dire à partir de thématiques et de questions qui répondent à vos objectifs de recherche.
C'est un outil de comparaison. En posant des questions similaires à toutes les entrevues, vous pourrez comparer les réponses des personnes interviewées.
Rappelez-vous que le guide est un support. Il vous sert de cadre de référence, mais ne devrait pas être utilisé de manière rigide: vous poserez certainement des questions qui n’y apparaissent pas ou dans un ordre quelque peu différent en fonction de la dynamique de l’entrevue. Finalement, faites attention de ne pas vous préoccuper davantage de votre guide que de la personne interviewée.
Développer son guide d’entrevues
Les ethnographes de Perrier Jablonski suivent un cadre en 10 étapes pour la création d’un guide d’entrevues.
❶ Choisir le phénomène
D’abord, il vous faut choisir le phénomène, le comportement ou la problématique que vous souhaitez comprendre. Vous pourrez donc effectuer quelques recherches préliminaires sur le sujet (juste un peu, mais pas trop) et définir les objectifs de votre recherche.
→ Quel phénomène voulez-vous comprendre? Quels sont les objectifs visés par la recherche?
❷ Brainstormer
Seul ou en groupe, effectuez un remue-méninges à propos de tout ce que vous aimeriez apprendre sur le phénomène choisi. Dans un cahier, sur un ordinateur ou des post-its, notez tout ce qui vous passe par la tête: idées, concepts, questions, théories, etc.
→ Que cherchez-vous à comprendre? Que voulez-vous apprendre?
➌ Trier les idées
Par la suite, faites le tri parmi vos idées issues du brainstorm. Regroupez les idées similaires et éliminez les doublons.
→ Vos questions sont-elles ouvertes, neutres, pertinentes et faciles à comprendre?
➎ Catégoriser les questions
Maintenant, vous devez catégoriser vos questions par thématiques. L’ordre des questions est aussi important. Veillez à les poser du général au particulier, du simple au complexe.
→ Qu’ont certaines questions en commun? Des questions sont-elles connectées entre elles?
➏ Explorer d’autres avenues
Vous êtes à mi-chemin. Avant d‘aller plus loin, prenez un moment pour explorer d’autres pistes d’analyse, puis ajuster vos questions et catégories en fonction de celles-ci.
→ Y a-t-il des éléments manquants ou de nouveaux éléments à aborder?
➐ Préciser vos attentes
Vous y êtes presque. Pour chacune des questions ou celles que vous jugerez plus critiques, préciser les informations que vous souhaitez en tirer. Ces précisions vous serviront de rappel pour vous assurer d’avoir toutes les informations nécessaires suite à l’entrevue.
→ Que souhaitez-vous apprendre grâce à cette question? Quelles informations souhaitez-vous tirer en posant celle-ci? Qu’attendez-vous comme réponse à celle-là?
➑ Rédiger votre guide
Enfin, vous pouvez mettre au propre votre guide d’entrevues. En plus d’y écrire les thématiques et les questions que vous aurez développées, vous pourrez y joindre tous les éléments à mentionner avant de commencer l’entrevue.
→ Est-ce que votre guide comprend un rappel de vos objectifs de recherche, du contexte de la recherche, des éléments techniques relatifs à l’entrevue (confidentialité et anonymat, enregistrement, etc.), de la raison de la participation à la recherche, de vos thématiques et vos questions?
➒ Tester votre guide
Avant de vous lancer, testez votre guide auprès de quelques personnes puis ajustez-le au besoin.
→ Certaines questions ont-elles été mal comprises, mal interprétées, peu informatives? L’ordre des questions est-il adéquat? La structure du guide permet-elle d’obtenir les informations désirées?
➓ Adapter
Au fil de vos entrevues, les personnes interviewées vous apprendront de nouveaux éléments qui vous permettront d’améliorer le guide. Ajustez-le au fil des entrevues.
→ Les personnes interviewées soulèvent-elles des enjeux auxquels vous n’aviez pas pensé? Y a-t-il, au fil des entrevues, des informations récurrentes qui nécessitent d’approfondir certaines thématiques?
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