Connaître et agir

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CC ellenm1 @Flickr

Un article récent débattait de la complémentarité de l’approche systémique et de l’approche design. J’ai découvert l’analyse systémique lors de mes années de fac en lisant « Le Macroscope » de Joël De Rosnay, premier ouvrage de vulgarisation sur ce sujet en France paru en 1975. J’avais trouvé cela très puissant au regard de l’enseignement économique qui traite de systèmes, où les notions de dynamiques et d’équilibre (surtout de déséquilibres !) sont récurrentes.

En complément de l’article, je dirai que pour moi l’approche systémique est au service de la connaissance, alors que l’approche design est au service de l’action.

Comme l’article le mentionne, la systémique permet de comprendre que la situation observée est multi-factorielle et que tous (ou beaucoup) de ces facteurs sont interdépendants. Cela créé des boucles de rétroactions qui rendent imprévisibles les conséquences sur le tout d’une action sur une partie du système, avec des effets de seuil, des conséquences contre-intuitives,… Bref, il est impossible de connaître parfaitement le système.

Quelles conclusions en tirer pour l’action ?

Les pistes ci-dessous ne sont pas exclusives l’une de l’autre. J’indique d’ailleurs les outils ou pratiques du design ou d’autres approches qui peuvent s’y apparenter. N’étant pas designer moi-même, j’espère ne pas me faire trop allumer par mes ami.e.s designers !

Chercher un modèle pertinent

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CC Global Warming Art @Wikimedia Commons

Un modèle n’est pas la représentation fidèle de la réalité mais une simulation qui permet de faire des prédictions sur le devenir du système (conséquences) lorsqu’on change les données d’entrée (causes). Pour améliorer le modèle, on cherchera bien sûr à identifier le plus finement possible les composantes du système et les liens entre chaque composante.

En termes de politiques publiques, ce genre de modèles (informatisés) est utilisé pour évaluer l’impact d’un nouvel équipement routier par exemple, avec toutes les incertitudes sur les reports effectifs de trafic en cascade qui peuvent provoquer des problèmes à d’autres endroits du réseau routier.

Reste que ces méthodes ont leurs limites : capacité de calcul, pertinence de la simulation qui se réduit vite à un horizon plus lointain, prédiction probabiliste et difficulté à prévoir des événements exceptionnels en raison d’effets de seuil (ex : une faille terrestre encaisse toujours un peu plus de pression sans changement apparent jusqu’au degré de pression supplémentaire qui provoque un séisme) ou d’hypothèses de départ non vérifiés (ex : dans ce cas, ce pourrait être une variation importante du cours du pétrole). Avec le passage au big data, c’est l’analyse des données qui génère le modèle (et plus le modèle pensé par le concepteur qui est confronté aux données), mais je ne pense pas que cela change grand-chose sur les limites de la méthode. Cela garantit surtout qu’on ne comprenne pas les processus à l’œuvre.

Et l’approche design ?

Si le design ne cherche pas élaborer des modèles mathématiques comme les exemples évoqués ci-dessus, il travail néanmoins sur la connaissance du système et sa modélisation : parcours utilisateur (identifier toutes les interactions entre l’utilisateur et l’organisation), personnas (modèle d’usager en entrée de la simulation), cartographie d’acteurs…

Agir modestement, voire se retenir d’agir

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CC Dr Case @Flickr

L’article mentionné concluait par la nécessité d’accepter d’être modeste. Conscient que l’on ne peut pas tout connaître et donc ne pas tout prévoir, il devient primordial d’agir avec prudence, d’autant plus que l’on impacte l’humain. L’on aura tendance à privilégier l’innovation incrémentale, qui fait lentement évoluer une pratique, un outil, un process en s’appuyant sur la stabilité de l’existant qui a fait ses preuves. L’innovation radicale ou disruptive sera alors réservée aux cas où la situation actuelle est devenue intenable, si bien que le pire n’est plus un risque mais déjà un vécu.

Si les conséquences de nos actes sont imprévisibles, cela peut tendre à annihiler toute volonté d’agir. Pourquoi agir si les conséquences seront peut-être à l’opposé de ma volonté ? Cela renvoie au principe taosïste du non-agir (Wuwei – merci Wikipedia). La leçon à en retenir est que parfois ne rien faire est la meilleure solution, pour ne pas empirer la situation, voire pour laisser le temps faire son œuvre et un nouvel équilibre du système émerger qui vienne résoudre le problème initial ou le rendre caduque. Cela demande une grande maîtrise de sa frustration, de son sentiment d’impuissance, bref d’être zen 😉 [Note : je ne maîtrise absolument pas les pensées orientales, et parler de zen ici est peut-être un affreux contre-sens.]

Ces approches peuvent engendrer du conservatisme.

Et l’approche design ?

La 27e Région qualifiait à une époque ses interventions d’acupuncture, pour signifier qu’elle intervenait par petites touches, sans brusquer le système. Le design porte également des valeurs de simplicité, d’économie de moyens (le no design) : le but n’est pas d’en faire des tonnes, mais d’agir juste, à bon escient.

Cela rejoint sans doute la question de savoir si l’innovation est compatible avec la prudence ? Cela dépend si l’on vise l’innovation comme simple changement ou si on la veut comme progrès, c’est-à-dire un changement positif pour le monde et ses habitants.

Tester

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CC Brady Holt @Wikimedia Commons

C’est un peu une déclinaison des précédents.

Avant d’opérer une action à l’échelle du système, l’on va la tester :

  • soit sur un modèle (en « laboratoire »)
  • soit sur un périmètre limité (en vrai)

L’observation des résultats permet de repérer les effets délétères ou bénéfiques, et d’ajuster la proposition avant de la déployer à l’échelle du système.

Le déploiement peut également être progressif : on opère un changement limité, on observe les effets, puis on ajoute un second petit changement, et ainsi de suite.

Pour le test ou déploiement progressif en grandeur réel, les limites sont liées aux effets de seuil et effets de cliquet. Pour l’effet de seuil, un problème peut ne pas être détecté à petite échelle car n’apparaître que lors du déploiement de la proposition à grande échelle. L’effet de cliquet signifie qu’une fois un changement opéré, il est parfois impossible de revenir en arrière, de faire « comme si » rien ne s’était passé et de revenir à l’état initial pour tester une nouvelle solution. Cela peut être positif et contribuer à la conduite du changement en mettant les acteurs en mouvement, mais cela peut aussi signifier que des atteintes aux personnes (droits, dignité, bien-être) ont été provoquées. On ne teste pas sur des humains et des systèmes sociaux comme on le fait sur du matériel, ou même des animaux de laboratoires.

Et l’approche design ?

Maquettes et prototypes visent à créer des objets tangibles afin d’évaluer des pistes d’actions. Elles peuvent être confrontés à des futurs usagers lors d’atelier (lab) ou, pour les prototypes, in situ à l’échelle 1:1. Il y a un caractère itératif entre propositions d’action et confrontation aux usages dans le cycle de conception. Cela rejoint également les méthodes agiles.

S’orienter solutions et non causes

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CC Alejandro Groenewold @Flickr

Souvent, l’analyse d’un problème peut consumer toute votre énergie, alors que l’entremêlement des causes empêche d’identifier LE point qui pose problème (et avec LE responsable). L’orientation solutions implique d’accepter de ne pas tout comprendre pour canaliser son énergie sur la recherche de solutions (Lire par exemple : Construire les solutions plutôt que gérer les problèmes d’Etienne Roy, coach).

Pour fonctionner, l’accompagnement par un tiers, pas « pris » dans le système, me semble déterminant afin d’éviter le risque de toujours rechercher la cause des problèmes, de son mal-être, chez les autres (et vice-et-versa).

Et l’approche design ?

Dans le design thinking, le recours aux méthodes de créativité est essentiel. L’effort est mis sur l’imagination de solutions, en général le plus possible (on casse l’idée du 1 problème > 1 solution).

A contrario, le design a aussi tendance à travailler à la reformulation du problème. Mais, dans ce cas, cela n’est pas non plus pour identifier des responsabilités, mais pour lancer le processus d’imagination dans la bonne direction (et ne pas trouver des solutions à un faux problème).

Agir sur le système et non ses composantes

Ça en jette dans le titre mais je suis un peu cours pour développer. Faudra que je creuse la question du holisme.

Et même mieux : la pensée complexe (celle de Morin, pas celle du Président 😉

 

 

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