Le leadership collaboratif et le rôle de l’IA

Résumé Dans l’environnement commercial mondial d’aujourd’hui, ceux qui ne peuvent ou ne veulent pas s’adapter perdent de plus en plus de parts de marché. Alors que la technologie progresse à un rythme toujours plus rapide, la dynamique de la main-d’œuvre mondiale est en train de changer. Les tâches banales sont automatisées et les employés veulent un travail plus significatif et des dirigeants plus empathiques. Cet article explorera deux domaines souvent placés aux extrémités opposées du spectre des compétences « non-techniques » et « techniques » : le leadership collaboratif et la mise en œuvre de l’intelligence artificielle. Nous aborderons chacun de ces domaines individuellement, explorerons où ils se croisent et présenterons un cadre expliquant comment les dirigeants peuvent les fusionner pour relever les défis d’aujourd’hui. Sommaire : Qu’est-ce que le leadership collaboratif ? Quelle est la différence entre le leadership traditionnel et le leadership collaboratif ? Pourquoi le leadership collaboratif est plus efficace ? Qu’est-ce que l’IA ? Qu’est-ce que le leadership collaboratif a à voir avec l’IA ? Les cinq avantages du leadership collaboratif Le leadership collaboratif vu à travers les Quatre Quadrants de Wilber

Qu’est-ce que le leadership collaboratif ?

Selon le Dr. Edward Marshall de l’Université Duke, le leadership collaboratif est défini comme « une philosophie de service éthique et fondée sur des principes qui construit une culture de leadership de sécurité psychologique, d’appropriation et de confiance qui permet aux employés de donner le meilleur d’eux-mêmes afin qu’ils puissent faire de leur mieux et produisent des résultats supérieurs ». Ces « résultats supérieurs » peuvent être observés au niveau des tâches et concerner les performances individuelles d’un employé. Cependant, l’organisation dans son ensemble a également le potentiel d’être plus performante. Linda Hill, professeure renommée de l’école de commerce d’Harvard, fait le lien entre le leadership collaboratif et l’innovation durable au niveau organisationnel :

En d’autres termes, le leadership collaboratif est un processus dans lequel les individus utilisent leurs compétences et leur expertise au sein d’un réseau pour contribuer à la fonction leadership global et travailler vers des objectifs communs. Autrement dit, pour chaque projet, les équipes attribuent des responsabilités en fonction des capacités de leadership uniques à chaque membre de l’équipe, afin de répondre au mieux aux besoins de ce projet particulier. Le terme étant défini, examinons en quoi le leadership collaboratif diffère des modèles de leadership traditionnels.

Quelle est la différence entre le leadership traditionnel et le leadership collaboratif ?

Dans une approche traditionnelle du leadership, les managers individuels dirigent les opérations quotidiennes, tandis que la direction prend des décisions à grande échelle. Dans ce modèle, l’information circule sporadiquement depuis le sommet et est souvent partagée avec des équipes plus larges. Parfois, ce flux d’informations arrive à des moments inopportuns, lorsqu’il peut être difficile pour les acteurs, les employés de niveau intermédiaire, d’agir sur la base d’informations. Avec cette approche traditionnelle, on part du principe que seules quelques personnes sont suffisamment qualifiées pour faire émerger des idées brillantes et les faire avancer de manière significative. Ce modèle de consolidation du leadership au sommet se traduit souvent par des dirigeants moins diversifiés. Bien que la recherche continue de montrer à quel point les équipes diversifiées sont des équipes plus innovantes, il est encore rare de trouver une diversité complète dans les équipes de direction. De plus, la recherche commence à montrer que la diversité à elle seule ne suffit pas et à mettre en évidence d’autres problèmes liés au leadership traditionnel et consolidé. Une étude de 2021 publiée dans Review of Public Personnel Administration a révélé ce qui suit : « Une plus grande diversité d’équipe n’engendre pas automatiquement un climat inclusif. Un leadership inclusif est nécessaire pour soutenir un climat inclusif dans lequel les différents membres de l’équipe sont valorisés pour ce qu’ils apportent aux pratiques de travail ». En revanche, dans un modèle de leadership collaboratif, les organisations fonctionnent comme des communautés. Contrairement à la structure que nous voyons souvent dans un modèle de leadership descendant traditionnel, ces communautés constituent un réseau connecté. Tous les membres de l’équipe dirigent dans une certaine mesure, et pas seulement un manager individuel. Dans ce type de leadership, la responsabilité est partagée, la résolution de problèmes est collective, chaque membre de l’équipe est habilité à partager ses idées et ses préoccupations, et la communication est plus transparente et inclusive. Bien que la transition vers ce modèle soit loin d’être simple, un moyen facile de comprendre le cœur du leadership collaboratif est de considérer le leadership comme une culture, et non comme une fonction purement individuelle. Une fois que vous avez changé d’état d’esprit, d’autres éléments souvent considérés comme des tâches individuelles (comme la résolution de problèmes et la prise de décision) commencent à prendre une nouvelle dimension collective. D’une manière ou d’une autre, ceux qui étudient le fonctionnement des dirigeants collaboratifs arrivent souvent à la même conclusion : Ils réussissent parce qu’ils exploitent la force collective de leurs équipes. Et pour exploiter la force collective de votre équipe, vous devez d’abord croire au génie collectif des équipes. Cela peut demander du travail, en particulier parce que de nombreuses écoles de commerce et publications commerciales définissent le leadership réussi dans une optique individualiste.

Pourquoi le leadership collaboratif est plus efficace ?

Cela va sans dire, le monde professionnel moderne évolue plus rapidement que jamais. Des problèmes plus complexes nécessitent une résolution de problèmes plus créative, et les solutions à un problème peuvent créer un ensemble de nouveaux défis à relever. Considérez le rôle de l’automatisation, qui peut, d’une part, simplifier une organisation des tâches particulière, mais d’autre part, créer de nouvelles organisations des tâches, comme la gestion, l’optimisation et l’analyse de l’automatisation elle-même. La gestion de ce paysage changeant et des problèmes qu’il présente est quelque chose que le Dr Nick Ejimabo de l’Université Baptiste de Wayland a analysé dans une étude intitulée, « Une approche pour comprendre la prise de décision en matière de leadership dans l’organisation » (European Scientific Journal). Lorsqu’il examine la prise de décision et le leadership organisationnel dans le monde du travail d’aujourd’hui, il note : « Trop souvent, nous confondons des choses comme le style personnel et la position d’autorité avec le leadership. [Le leadership] doit être global, continu, stratégique, systémique, productif, positif, ainsi qu’influent et axé sur les objectifs ». L’hypothèse que nos dirigeants auront la réponse à un problème donné simplement parce qu’ils ont un titre impressionnant peut décourager la collaboration. Comme indiqué précédemment, les modèles de leadership descendants supposent que les réponses proviendront d’une petite cohorte de dirigeants. Si telle est l’hypothèse, c’est là que vous allez chercher des réponses. Cette hypothèse peut décourager la collaboration et étouffer l’innovation qui en résulte. Comme le dit la professeure Hill dans la vidéo ci-dessus (je vous recommande fortement de faire défiler la page pour la regarder si vous ne l’avez pas déjà fait) : « L’innovation n’est pas une question de génie solitaire ayant un « éclair de génie », c’est en fait un processus collaboratif de résolution de problèmes, généralement avec des personnes assez différentes dans leurs points de vue ». Le passage à une approche plus inclusive, collaborative, innovante et faisant appel à toute l’équipe nécessite des dirigeants prêts à adopter ces idéaux et à avoir le courage d’essayer de les mettre en œuvre. L’iceberg de l’ignorance En 1989, Sidney Yoshida, un consultant travaillant chez Calsonic, un constructeur automobile japonais, a découvert un décalage entre les managers et les travailleurs de première ligne. Ses recherches, connues sous le nom d’« iceberg de l’ignorance », ont révélé d’importants écarts dans les connaissances entre la haute direction et le reste de l’organisation. Yoshida a conclu : « Seuls 4 % des problèmes de première ligne d’une organisation sont connus de la haute direction, 9 % sont connus des cadres intermédiaires, 74 % des superviseurs et 100 % des employés ». Bien que cette étude ait plus de 30 ans et se concentre uniquement sur les organisations de taille moyenne, la question est toujours d’actualité. Les hiérarchies traditionnelles descendantes ont tendance à créer une déconnexion entre les dirigeants et les employés dans l’environnement de travail. Un dirigeant fort doit avoir les outils et les compétences pour anticiper, reconnaître, résoudre et tirer des leçons des problèmes qui surviennent dans l’environnement de travail. Lorsque nous considérons le leadership dans le contexte de l’IA, cela signifie savoir comment exploiter les connaissances de chacun dans l’organisation pour offrir une perspective plus large pour résoudre ces problèmes. Cette approche collaborative de la gestion des équipes est la mieux adaptée au monde professionnel plus complexe d’aujourd’hui, où des problèmes plus récents et moins définis nécessitent des solutions agiles. L’ancien modèle, où le leadership descendant créait des équipes moins inclusives, n’est pas équipé pour résoudre les défis de la main-d’œuvre moderne.

Qu’est-ce que l’IA ?

Selon le dictionnaire Oxford, l’intelligence artificielle (IA) est définie comme « la théorie et le développement de systèmes informatiques capables d’effectuer des tâches nécessitant normalement une intelligence humaine, telles que la perception visuelle, la reconnaissance vocale, la prise de décision et la traduction entre les langues ». L’équipe de World Wide Technology (WWT) visualise la relation entre l’IA, l’apprentissage automatique et l’apprentissage en profondeur de la manière suivante : L’intelligence artificielle a un impact sur pratiquement tous les secteurs. Et avec la fiabilité croissante de l’IA et l’augmentation des cas d’utilisation, la tendance va probablement se poursuivre à la hausse. International Data Corporation (IDC) prévoit que les dépenses consacrées aux technologies de l’IA doubleront au cours des quatre prochaines années, pour atteindre 110 milliards de dollars d’ici 2024. Et le rapport sur l’état de l’IA en 2020 de McKinsey a révélé que les organisations constatent déjà des avantages financiers considérables suite à leur adoption de l’IA : « Les cas d’utilisation qui ont le plus souvent conduit à des baisses de coûts sont l’optimisation de la gestion des talents, l’automatisation des centres de contact et l’automatisation des entrepôts. Plus de la moitié des personnes interrogées qui déclarent avoir adopté chacune de ces méthodes affirment que l’utilisation de l’IA dans ces domaines a réduit les coûts ». Le rapport de l’indice d’IA 2021 de Stanford(PDF ici) présente neuf points clés qui peuvent nous aider à mieux comprendre l’impact de l’IA : 1) Les investissements dans l’IA pour la conception et la découverte de médicaments ont considérablement augmenté. Le secteur de la recherche sur le cancer, les molécules et les médicaments a reçu le montant le plus important d’investissements privés dans l’IA en 2020, avec plus de 13,8 milliards de dollars, soit 4,5 fois plus qu’en 2019. 2) Le rôle du développement de l’IA est de plus en plus important. 65 % des titulaires de doctorat nord-américains en IA sont entrés dans l’industrie en 2019, contre 20,6 % en 2010, soit une augmentation de 44,4 %. 3) L’IA est abondante. Il est difficile de faire la différence entre artificiel et non artificiel, car les systèmes d’IA peuvent produire du texte, du son et des images de haute qualité. 4) L’IA a un défi à relever en matière de diversité. Diplômés de doctorat en IA en 2019 : 2,4 % d’afro-américains ; 3,2 % d’hispaniques ; 45 % de Caucasiens. 5) La Chine surpasse les États-Unis en termes de citations dans les revues d’IA. En 2020, la Chine a dépassé les États-Unis en termes de citations dans les revues d’IA par habitant de 0,9 %. 6) Les titulaires d’un doctorat en IA étrangers restent aux États-Unis après l’obtention de leur diplôme. Les doctorants internationaux en Amérique du Nord ont augmenté de 4,3 % à 64,3 % en 2019 par rapport à l’année précédente. Parmi les diplômés étrangers, 81,8 % sont restés aux États-Unis. 7) Les technologies de surveillance de l’ IA sont à la hausse et sont partout. 2020 a vu des progrès significatifs dans la surveillance à grande échelle grâce à des approches accrues de la classification des images, de la reconnaissance faciale, de l’analyse vidéo et des techniques d’identification vocale. 8) L’éthique de l’IA manque d’indices de référence et de consensus. Le domaine de l’IA manque largement de normes pour mesurer ou évaluer la relation entre la technologie elle-même et les implications sociétales de ces développements technologiques. 9) L’IA attire l’attention du Congrès américain. Les mentions d’IA dans le bulletin du Congrès ont triplé pour la 116ème session du Congrès par rapport à la 115ème session du Congrès. Il convient également de noter que le rapport consacre une section entière à la collaboration internationale et à l’IA, soulignant le développement de stratégies multilatérales d’IA dans le cadre d’initiatives intergouvernementales, de groupes de travail, de sommets et de réunions et d’accords bilatéraux. L’augmentation du nombre d’accords et d’initiatives internationaux montre à quel point les compétences de collaboration mondiale sont essentielles pour l’avenir du développement de l’IA et pour résoudre les problèmes d’équité et de justice dans l’IA.

Qu’est-ce que le leadership collaboratif a à voir avec l’IA ?

Les discussions sur l’interaction entre les humains et les machines dans l’environnement de travail sont souvent dominées par divers sujets technologiques. Alors que les progrès de l’apprentissage automatique et de l’apprentissage en profondeur peuvent signifier des vitesses de traitement plus rapides pour les applications et des solutions plus efficaces en général, on pourrait affirmer que la collaboration est à la base de tout. La collaboration entre les disciplines et les chercheurs a conduit à ces avancées technologiques. Et les dirigeants collaboratifs seront essentiels pour s’assurer que ces avancées technologiques sont intégrées de manière à améliorer l’expérience humaine au travail. Les trois vagues de l’IA L’IA est souvent classée en trois vagues principales : connaissances artisanales, apprentissage statistique et adaptation contextuelle. La première vague permet aux modèles informatiques d’utiliser un raisonnement logique sur des problèmes étroitement définis (sans capacité d’apprentissage et de perception). La deuxième vague concerne l’apprentissage statistique, où les modèles informatiques perçoivent le monde environnant par le biais de la classification et de la prédiction en étant entraînés sur les données massives. Cependant, il n’y a pas de capacité contextuelle et la capacité de raisonnement est minimale. Dans la troisième vague d’IA (la vague dans laquelle nous nous trouvons actuellement), les systèmes construisent des modèles explicatifs contextuels pour expliquer et orienter les décisions au fil du temps pour résoudre des situations du monde réel. Dans cette vague, l’IA passe d’une technologie qui semble relativement distincte à une sorte de compagnon avec lequel les dirigeants doivent apprendre à collaborer. En ce sens, tirer parti de l’IA concerne beaucoup moins les nouvelles informations que la technologie peut faire émerger et beaucoup plus la manière dont les dirigeants associent leur propre raisonnement et celui de leur équipe avec le raisonnement de l’IA. Voici un exemple de ce à quoi ressemble un système complexe à partir d’un ensemble de données d’entraînement :

En plus des trois vagues, il existe trois écoles de pensée sur le rôle de l’IA dans le monde professionnel.

1. L’IA augmentera les humains dans leur façon de prendre des décisions (Dejoux & Léon, 2018, p. 191).
2. L’IA et les humains travailleront ensemble pour former une « intelligence hybride ».
3. L’IA prendra le contrôle des emplois humains et en viendra à être considérée comme une menace.

Alors que les robots envahissant le monde ont longtemps été représentés dans la science-fiction, un rapport de PwC intitulé Les robots voleront-ils vraiment nos emplois ? (PDF ici) prédit que l’IA pourrait automatiser 30 % des emplois d’ici le milieu des années 2030. Certains tirent des conclusions négatives, suggérant que la partie est terminée pour les humains. D’autres voient ce changement inaugurer une immense vague de créativité et d’innovation humaines en raison de la forte réduction que nous verrons dans les tâches banales. Le professeur Matthew Mason, roboticien et ancien directeur de l’Institut de robotique de l’Université Carnegie Mellon, s’exprime ainsi : « L’IA offrira de nouvelles opportunités et capacités pour améliorer l’expérience humaine. Bien qu’il soit possible pour une société de se comporter de manière irrationnelle et de choisir de l’utiliser à son détriment, je ne vois aucune raison de penser que ce soit le résultat le plus probable ». Qu’est-ce que cela signifie pour le monde professionnel ? La plupart des penseurs de cet espace s’accordent pour dire que le scénario le plus probable est que l’IA soutienne les humains dans leurs tâches tout en rendant les tâches de routine obsolètes. Néanmoins, cela ne se produira pas simplement spontanément. Cela exigera et naîtra d’un nouveau type de leader collaboratif, capable de jeter des ponts entre le génie créatif collectif d’une équipe humaine et le génie cognitif généré par la technologie. Voici une conférence TEDx de Pedro Uria-Recio, dans laquelle il avance l’argument que l’intelligence artificielle rendra le monde professionnel plus humain, pas moins :

Néanmoins, il est important de doubler la mise sur ce point : L’IA ne rendra pas le milieu professionnel plus humain en soi. Cela nécessite des humains, et cela exigera que nous, les humains, modifiions le type de compétences que nous développons. Pour les leaders collaboratifs, la construction de la future main-d’œuvre signifiera comprendre le nouveau paysage de ces compétences (à la fois technologiques et sociales/émotionnelles) et s’assurer que leurs équipes sont dans un état d’apprentissage continu. Cela aidera également à assurer que le changement ressemble plus à une opportunité qu’à un fardeau. Dans Les rôles de l’intelligence artificielle et des humains dans la prise de décision : Vers des humains augmentés  Les chercheurs Claudé & Combe (PDF ici) s’expriment ainsi : « L’un des futurs enjeux de la gestion reposera sur l’adaptabilité de l’organisation pour surmonter les changements et se transformer. Le défi organisationnel sera relevé par les managers en utilisant des compétences non techniques et de nouveaux modes d’interaction et de collaboration entre les humains ». Les recherches du professeur David De Cremer, un scientifique du comportement, donnent un aperçu de la manière dont le leadership devra changer pour s’adapter à l’avenir de l’automatisation et de l’IA : « Plus les algorithmes prendront le contrôle de la gestion, plus nous aurons besoin de leadership pour fixer les priorités. Lorsque l’automatisation augmente, il en va de même pour un certain nombre d’autres facteurs : notre besoin d’avoir un leadership en place qui sait ce qu’il veut accomplir; un leadership qui fait preuve de jugement lorsque des décisions doivent être prises; et un leadership qui peut réfléchir efficacement sur les objectifs à poursuivre ». Les dirigeants d’aujourd’hui peuvent à juste titre vouloir améliorer leur compréhension de l’intelligence artificielle au fur et à mesure qu’ils s’adaptent à ce nouvel avenir, mais ils seront bien mieux équipés s’ils travaillent aussi dur pour améliorer leurs compétences de collaboration.

Les cinq avantages du leadership collaboratif

Les organisations qui adoptent l’approche de leadership collaboratif constatent généralement :

1. Une vision plus unifiée de la collaboration en équipe. Au fur et à mesure que les organisations accroissent le partage des connaissances et que les membres de l’équipe continuent de collaborer, les silos d’équipe commenceront à s’effondrer.
2. Une main d’œuvre mieux équipée pour innover. Avec une structure de pouvoir moins obstructive, les idées peuvent circuler plus librement à tous les niveaux de l’organigramme. Cela conduit à une acceptation et à une mise en œuvre plus rapides du changement.
3. De meilleures décisions à différents niveaux. Avec des avis plus coopératifs, inclusifs et ouverts, les équipes peuvent prendre des décisions plus éclairées.
4. Une motivation accrue. Les membres de l’équipe sont plus susceptibles de travailler sur un changement durable s’ils se sentent partie prenante de la solution. Le leadership collaboratif crée un sentiment de résolution partagée des problèmes qui peut conduire les membres d’équipe à être plus motivés et plus résilients.
5. Une vision commune. Lorsque les responsabilités sont partagées, tous les membres de l’équipe se sentent responsabilisés et se tiennent mutuellement responsables de l’objectif. À leur tour, les membres se sentent à l’aise pour aller de l’avant et sont reconnus et dignes de confiance pour la valeur qu’ils apportent.

Dans l’ensemble, le leadership collaboratif peut susciter des niveaux plus élevés d’attachement et d’engagement, plus de productivité et un environnement de travail plus inclusif.

Le leadership collaboratif vu à travers les Quatre Quadrants de Wilber

Le leadership collaboratif commence lorsque tous les membres d’un groupe sont motivés par un objectif commun. Ce style exige que chaque membre de l’équipe reconnaisse honnêtement ses points forts, comprenne comment créer un environnement psychologiquement sûr et croie au pouvoir de la collaboration. Une façon de conceptualiser le leadership collaboratif est de placer le dirigeant au bas du modèle pour aider les autres à participer à la prise de décision. Ce type de dirigeant se fonde sur l’éthique et son comportement bienveillant tend à augmenter la croissance de l’équipe tout en améliorant la qualité de l’environnement organisationnel. Un tel leadership, selon cet article de Larry Spears de l’Université Gonzaga, est souvent désigné comme leadership-serviteur. Les leaders-serviteurs agissent d’abord au service de leur équipe, puis concentrent leur attention sur le niveau organisationnel. De cette manière, le changement est mis en œuvre au niveau de l’équipe, conduisant par la suite à un changement au niveau de l’organisation. Les leaders-serviteurs dirigent par l’empathie, la prévoyance, l’intendance et la sensibilisation. Le modèle des Quatre Quadrants du philosophe Ken Wilber est un exemple instructif de la façon dont les organisations peuvent construire un leadership collaboratif. Le modèle intégratif, également connu sous le nom de modèle Toutes catégories, tous niveaux (ACAL), examine les perspectives, les mentalités, les qualités innées et les niveaux de conscience des gens pour expliquer la réalité et les relations. Dans ce modèle, il y a quatre quadrants principaux, divisés en deux cadres. Le premier cadre se divise en intérieur et extérieur. Le second cadre inclut individuel et collectif. N’importe quel point de vue sur n’importe quel problème a ces quatre dimensions qui fonctionnent simultanément, en tant que parties d’un tout — consciemment ou inconsciemment. Ces quatre dimensions peuvent s’appliquer à des modèles, des applications, des processus de changement, des analyses, etc. Appliqué au leadership, le modèle ACAL peut être utilisé pour divulguer les degrés de sensibilisation, de comportement, de système (social) et de culture. Au fil du temps, un dirigeant collaboratif peut commencer à assembler les pièces de ce modèle (par exemple, en comprenant comment chaque membre de son équipe trouve un but). Les dirigeants collaboratifs peuvent aligner les informations de ces quadrants sur les points suivants pour commencer à améliorer la collaboration dans l’environnement professionnel, d’autant plus que l’IA commence de plus en plus à se sentir comme un autre membre de l’équipe :

1. Comprendre le rôle de la sécurité psychologique dans la construction d’une vision commune
2. Créer une culture d’apprentissage continu dans laquelle le changement est adopté
3. Être toujours à la recherche de moyens de fusionner la créativité humaine avec l’intelligence artificielle

Conclusion Bien que cela puisse sembler contre-intuitif, alors que de plus en plus d’équipes commencent à travailler avec et à s’appuyer sur l’IA, les dirigeants devront approfondir leur compréhension des compétences de collaboration de base. Le leadership collaboratif peut constituer un pont entre les deux domaines, permettant aux personnes et aux technologies de se réunir dans un souci d’inclusion et d’innovation. Lecture connexe Collaboration à l’ère de l’IA : Comment Cisco est pionnier dans l’utilisation de l’IA et des technologies émergentes au sein de la collaboration Pouvez-vous me voir maintenant ? – Quand l’IA porte un masque