Pourquoi les équipes intelligentes prennent de moins bonnes décisions à mesure qu'elles se développent

La science organisationnelle derrière la perte de contexte d’entreprise et comment y échapper.

Depuis mes études de doctorat en sociologie, j'ai un grand intérêt pour la manière dont l'information circule au sein des équipes. À l'époque, c'était un sujet purement académique : lorsqu'une équipe performante passe de 5 à 50 puis à 500 membres, quelque chose commence à se briser :

Les gens dérivent vers les silos. Les décideurs sont pris au dépourvu. Les signaux évidents n'apparaissent qu'avec le recul.

Cette curiosité m'a suivi jusqu'au poste d'opérateur. Après avoir fait évoluer des équipes de start-ups modestes à des environnements Fortune 500, j'ai constaté le même schéma se répéter encore et encore. Pour le dire sans détour : pourquoi les équipes intelligentes prennent-elles de moins bonnes décisions à mesure qu'elles se développent ?

Pour répondre à cette question, commençons par deux études fondamentales sur le comportement organisationnel.

Étude 1 : les trous structurels comblés par hasard

Il y a trente ans, le sociologue Ronald Burt a mappé la manière dont le flux d'information circule au sein des organisations. Il a découvert non pas un réseau unique, mais des clusters. Des groupes restreints et actifs de personnes qui communiquent constamment au sein de leur propre groupe, tandis que les connexions entre les groupes s'amenuisent rapidement.

Ces lacunes sont des lacunes structurelles. En termes simples, une lacune structurelle est simplement un écart entre des groupes qui devraient partager des informations, mais qui ne le font pas.

Elles n'apparaissent pas dans le diagramme. Elles vivent dans le réseau social.

Certaines personnes comblent naturellement ces lacunes. Burt les a appelées brokers. Ce sont elles qui écoutent les deux parties, repèrent les incohérences et établissent les connexions que les autres ne voient pas. Lorsque les brokers sont absents, surchargés ou non impliqués, les informations restent confinées au sein du groupe local.

En tant que directeur financier, les lacunes structurelles sont l'un des plus grands risques opérationnels que je surveille. Les courtiers qui comblent ces lacunes jouent un rôle essentiel. J'exhorte constamment les dirigeants à identifier ces personnes comme des personnes clés de l'information (oui, pas ce genre de KPI) et à les garder près de la table des décisions. Je suis sûr que quelques noms vous viennent déjà à l'esprit lorsque vous lisez les exemples ci-dessous :

Le directeur des opérations qui détenait discrètement la clé d'un problème de prévision

Le service financier était confronté à une baisse soudaine du taux de conversion du pipeline. Des réunions approfondies interminables, de nombreuses théories, mais aucune réponse. Puis, lors d'un déjeuner, un responsable des opérations a mentionné en passant à un analyste financier qu'un petit flux de travail CRM avait été modifié. Ce simple détail expliquait tout.

Le chaînon manquant entre le marketing produit et l'ingénierie

Lors d'une fête d'entreprise, un ingénieur produit a mentionné un point faible pour les utilisateurs à un responsable du marketing produit qui n'avait jamais entendu parler de ce problème sous cet angle. Cette simple remarque a pu remodeler la partie essentielle du discours de lancement.

Le commercial qui a débloqué la tarification

Les équipes commerciales disposent souvent d'informations précieuses sur le contexte client, mais celles-ci parviennent rarement jusqu'à l'équipe chargée de la tarification au siège. Lors d'une discussion informelle autour d'un café avec le directeur de la croissance qui se trouvait en visite dans les locaux, un ingénieur commercial a expliqué la récente confusion autour des offres groupées, qui correspondait parfaitement à la baisse des taux de réussite...

Ces moments semblent insignifiants, mais ils constituent en réalité des failles structurelles.

Et les lacunes structurelles dans le réseau des employés se transforment en lacunes dans les données du flux de travail.

Le contexte est dispersé entre les outils de communication, les discussions parallèles et les réunions. Les points existent bel et bien. Les êtres humains ont naturellement du mal à établir des connexions sans que des intermédiaires ne comblent accidentellement les lacunes.

Étude n° 2 : les grandes réunions étouffent les idées originales

Dans les années 1980, les chercheurs Garold Stasser et William Titus ont mené une expérience d'une simplicité trompeuse.

Ils ont réparti les participants en groupes de quatre personnes et leur ont demandé de prendre une décision.

Ils ont testé deux installations :

Lorsque tout le monde disposait des mêmes informations, le groupe obtenait de meilleurs résultats que les individus.

Lorsque les membres d'un groupe disposaient d'informations différentes, ils choisissaient souvent une pire réponse que celle qu'ils auraient choisie individuellement.

Pourquoi ?

Lorsque les chercheurs ont examiné les enregistrements, ils ont découvert le schéma.

Les groupes ne cessaient de répéter ce que tout le monde savait déjà.

Les faits uniques sur lesquels reposait la décision ont été peu médiatisés, voire totalement ignorés.

Si vous avez déjà assisté à une réunion où l'équipe passe 30 minutes à ressasser des faits connus de tous sans jamais aborder les cas particuliers qui comptent vraiment, vous avez déjà vécu cette expérience.

J'ai pu constater cela de mes propres yeux.

Nous avons autrefois passé des semaines à nous débattre avec la précision des prévisions dans notre modèle de capacité de vente de l'équipe commerciale.

À chaque réunion, les mêmes théories refaisaient surface. Peut-être s'agissait-il d'un problème de recrutement. Peut-être d'une question d'habilitation. Peut-être de la qualité du pipeline marketing. Peut-être du leadership. La discussion tournait en rond autour des mêmes hypothèses communes, et le ton dérivait lentement vers un exercice de recherche de responsables.

Puis, un jour, une analyste de données discrète m'a arrêté dans le couloir. Elle m'a dit qu'elle avait suivi l'évolution des nombres historiques et remarqué un détail insignifiant, mais significatif. Notre hypothèse de saisonnalité, une petite donnée que tout le monde considérait comme acquise, s'éloignait de plus en plus de la base de référence chaque trimestre.

Il s'est avéré qu'un seul détail négligé, enfoui dans son analyse privée et jamais mentionné dans la discussion de groupe, était le véritable facteur qui faussait l'ensemble du modèle de capacité de l'équipe commerciale.

C'était l'exemple parfait de cette recherche dans le monde réel. Le groupe ne cessait de répéter ce que tout le monde savait déjà. L'idée unique qui a réellement résolu le problème se trouvait dans la tête d'une seule personne, car « tout le monde semblait connaître la bonne réponse ».

Appliquez maintenant cela à des milliers de personnalités, des centaines de réunions et des dizaines d'outils de travail.

Il devient presque impossible de faire émerger des idées originales lorsque les réunions prennent de plus en plus d'ampleur.

En raison de ces deux dynamiques organisationnelles, à mesure que les équipes intelligentes se développent, la qualité des décisions diminue rapidement. Non pas parce que les gens deviennent moins intelligents, mais parce que les informations deviennent plus difficiles à extraire et que le processus décisionnel devient exponentiellement plus confus.

Lorsque les points sont trop dispersés et que le flux est introuvable, les humains ne peuvent pas établir de connexions entre eux.

L'IA non plus.

Company Brain : capturez le contexte à grande échelle

Les deux études ci-dessus montrent clairement que ce qui manque, c'est une mémoire partagée pour l'organisation. Un système qui capture le travail, les décisions et les interactions au fur et à mesure qu'ils se produisent, au lieu de simplement stocker le « résultat final ».

Un système qui filme en direct le processus décisionnel : il enregistre en temps réel les contributions, les débats, les hypothèses, les compromis et les résultats.

C'est ce que j'entends par « cerveau d'entreprise ».

Il ne s'agit pas d'une base de connaissances statique, mais d'une couche d'intelligence vivante qui observe le fonctionnement de l'entreprise, enregistre la manière dont les décisions sont prises et aide chacun à accéder immédiatement à l'ensemble du contexte à mesure que l'entreprise se développe.

Grâce à l'IA, ce n'est plus de la science-fiction pour les entreprises.

Nous avons testé cette approche chez ClickUp. Nous en avons tiré la leçon suivante : la création d'un « cerveau d'entreprise » nécessite une stratégie en trois étapes. (Avertissement : si vous sautez une étape, tout s'effondre et vous vous retrouvez avec une IA inutilisable !)

Étape 1 : Développez votre entreprise pour qu'elle devienne un « contexte ouvert »

Mettez en lumière les lacunes structurelles : créez un système intentionnel qui tire des informations uniques des individus et des équipes cloisonnées, puis diffusez-les aussi largement que possible.

Jensen Huang, PDG de NVIDIA, a déclaré qu'il évitait les réunions en tête-à-tête pour les sujets importants. Il préfère réaliser un partage d'informations avec de grands groupes afin que tout le monde entende la même chose au même moment.

Il réduit les lacunes structurelles par défaut. Le contexte privé est fragile et lent. Le contexte public devient consultable, réutilisable et exploitable par l'IA.

Chez ClickUp, la culture du contexte ouvert se reflète partout : les employés envoient des preneurs de notes à autant de réunions que possible, nous encourageons les employés à poster leurs questions/partager leurs réflexions dans des discussions de groupe plutôt que dans des messages privés, et nous organisons chaque semaine un rituel de mise à jour rigoureux : de l'IC à la direction, tout le monde soumet une réflexion hebdomadaire dans ClickUp en seulement 3 points :

Cela semblait presque trop simple, mais l'effet cumulatif était puissant. Des signaux cachés ont fait surface. Les obstacles sont apparus en temps réel, au lieu de plusieurs mois plus tard. Les dirigeants ont cessé de se fier à des rapports génériques de seconde main et ont commencé à aller directement aux signaux.

Nous utilisons l'IA pour analyser les signaux. Les humains se concentrent sur la question suivante : « Que nous manque-t-il ? » L'IA analyse l'ensemble de l'organisation et synthétise les thèmes communs. Le travail humain reste essentiel pour le jugement et l'anticipation. L'IA prend en charge les rapports et les résumés mécaniques.

Étape 2 : Regroupez tout le travail pour filmer les décisions en direct

Rassemblez tous les artefacts bruts du travail en un seul endroit et choisissez une plateforme de travail unique pour tout y regrouper. Tout : les mises à jour hebdomadaires, les discussions d'équipe, les fils de discussion sur les projets, les mémos et les plans de transfert.

Commencez à consigner la manière dont les décisions clés sont prises.

C'est une compétence que la plupart des équipes ne développent jamais. Lorsque quelque chose tourne mal, il est souvent impossible de déterminer comment la décision a été prise. L'analyse a posteriori se transforme alors en une douloureuse enquête médico-légale. C'est le signe révélateur de l'absence d'un véritable journal d'audit des décisions.

Mais obliger les équipes à s'arrêter et à documenter chaque étape n'est pas la solution. Ce n'est pas ainsi que fonctionnent les êtres humains ! Cela tue le flux et ralentit l'exécution.

La bonne approche consiste à saisir les décisions au fur et à mesure qu'elles sont prises, comme si l'on filmait le travail au lieu de demander aux gens de le recréer plus tard. Chaque étape clé, hypothèse et compromis est enregistré en arrière-plan. Lorsque l'équipe passe à autre chose, la trace est déjà là.

C'est là que l'IA change la donne.

Chez ClickUp, notre « cerveau d'entreprise » enregistre les décisions clés directement dans la plateforme de travail convergente et réinjecte en continu ces traces de décision dans le système.

En tant que responsable financier, lorsque je rejoins une nouvelle entreprise, ma première question est presque toujours la même : « Comment établissez-vous votre budget ? »

Eisenhower l'a très bien dit : « Les plans ne servent à rien, mais la planification est essentielle. » Je ne juge pas le nombre final. Je recueille des informations sur le fonctionnement d'une entreprise : comment les décisions sont prises.

Le processus budgétaire a toujours été pour moi un moyen de radiographier la santé et la maturité du processus décisionnel d'une entreprise.

Place aux agents IA.

On me propose souvent des « agents budgétaires » qui promettent d'aider les directeurs financiers à établir des budgets. Sans contexte, c'est une impasse. Au mieux, vous obtenez des réponses tirées des manuels. Sérieusement, combien de fois dois-je inviter les agents à suivre les instructions pour apprendre comment nous prenons nos décisions ?

Mais donnez à un agent un véritable journal d'audit des décisions et tout change. L'agent comprend désormais comment cette entreprise pense. Le journal des décisions devient sa carte au trésor. Les entreprises qui disposent de cette capacité peuvent débloquer le pouvoir des agents beaucoup plus rapidement que celles qui n'en disposent pas.

Notre « cerveau d'entreprise » enregistre fidèlement la manière dont nous établissons le budget ingénierie pour l'année suivante :

Les décisions de fusion-acquisition sont un autre exemple de décisions à haut risque, multidimensionnelles et nécessitant de nombreuses données, tant qualitatives que quantitatives. Voici un journal de décision dans lequel nous évaluons une cible d'acquisition. Nous faisons du travail, Company Brain a filmé le processus. À l'avenir, si un nouvel employé ou un nouvel agent doit évaluer une autre cible, il saura par où commencer.

Imaginez : une fois que toutes ces décisions sont regroupées au même endroit, elles deviennent des ressources consultables et reliables entre elles. L'IA peut enfin faire ce qu'elle fait le mieux : établir la connexion entre la décision et le flux de travail qui la sous-tend ainsi que les résultats qui en découlent. Les agents que nous avons déployés pour imiter ce que les humains peuvent faire peuvent enfin avoir les yeux ouverts et rester sur la bonne voie.

Étape 3. Couche d'exécution de l'IA après la mise en ligne du « cerveau de l'entreprise »

Une fois que votre travail est centralisé et que votre « cerveau d'entreprise » est activé, tout commence à s'imbriquer et à se développer. Votre équipe est prête à déployer une couche d'exécution IA qui fonctionne selon deux modes :

Mode ambiant

Il s'agit d'une IA qui fonctionne discrètement en arrière-plan. Elle observe les tendances, détecte les risques et répond aux questions sans qu'on l'invite à le faire. Elle capte les signaux de risque que les humains négligent en raison de leur angle mort.

Par exemple, mon IA de réflexion hebdomadaire m'aide à repérer mes angles morts (« signaux que vous avez peut-être ignorés ») :

Mode agent spécialisé

Grâce à la base solide que constituent l'entreprise, l'équipe et le contexte de travail individuel, vous pouvez faire appel à des agents à la demande. Chaque agent comprend un flux de travail spécifique, mais partage le même contexte d'entreprise fondamental. Vous pouvez les intégrer à une discussion, une tâche ou un document, partout où le travail est effectué.

Notre équipe dispose d'un groupe d'agents financiers qui accomplissent quotidiennement un travail considérable. Ces super agents ne sont pas génériques. Ils connaissent nos flux de travail, nos définitions, notre rythme et notre processus décisionnel.

Faites ces 3 étapes à la lettre et vous obtiendrez ce que les chefs d'entreprise ont toujours attendu de l'IA générique.

L'IA devient partie intégrante de la manière dont l'entreprise réfléchit, apprend et décide.

Et bonne nouvelle : les étapes 2 et 3 offrent une solution puissante : construisez votre « cerveau d'entreprise » sur ClickUp.

Si vous êtes arrivé jusqu'ici, vous méritez ma première publicité éhontée. 😊

Une nouvelle façon de se développer en conservant tout le contexte

Les comportements humains qui privent les grandes organisations de leur contexte existent depuis des siècles. Les lacunes structurelles enfouissent les informations. Les discussions de groupe noient les signaux uniques.

Pendant longtemps, il n'existait aucune solution réelle. Les entreprises ont appris à vivre avec, considérant la perte de contexte comme un frein à la croissance.

L'IA n'est pas la réponse à tout. À elle seule, elle ne résout que très peu de problèmes. Un « cerveau d'entreprise » n'apparaît pas comme par magie. Il faut un travail délibéré pour changer la culture, repenser le système d'exploitation et centraliser le contexte.

Mais une fois ces bases en place, l'IA devient l'ingrédient clé qui permet de tout rassembler.

Vous disposez déjà d'une équipe intelligente. Voici comment préparer votre organisation à créer un « cerveau d'entreprise », exploiter la sagesse collective et empêcher les équipes intelligentes de prendre des décisions stupides à mesure que vous vous développez.