Quand l'IA façonnera les Organisations de demain : le futur du Design Organisationnel

Digital Twins of Organizations : Quand l'IA façonnera nos organisations

Tous les métiers sont ou vont être impactés d’une façon ou d’une autre par l’Intelligence Artificielle, dans un délai plus ou moins proche avec une intensité difficile à appréhender. Chacun pense que son expertise, solidement ancrée, le met à l'abri des algorithmes qui, selon lui, ne pourront jamais rivaliser avec son expérience et son savoir-faire. D’autant plus à l’abri, que comprendre et observer des dynamiques humaines comme dans mon cas, semble difficilement convertible en tokens ou en bits.

Oui mais voilà, depuis quelque temps maintenant, l'IA pénètre le domaine du design organisationnel, mon domaine !  et même si des progrès restent à faire, l'impact est de plus en plus marqué. Voici un tour d'horizon des avancées actuelles, entre ONA et jumeaux numériques :

L’ONA (Organizational Network Analysis) : Une Analyse Quantitative des Réseaux Organisationnels repose sur des outils logiciels pour collecter des données via des enquêtes et analyser les réseaux à l'aide de métriques comme la centralité, la densité des liens, ou la "betweenness" (théorie des graphes). C’est avant tout, une méthode quantitative permettant de modéliser et d'analyser les flux de communications, d'informations, de décisions et de ressources au sein d'une organisation :  l'ONA identifie le rôle des personnes dans le réseau organisationnel (« Central », « Knowledege brocker », « Peripheral », …), pour offrir une vision des flux de circulation de l’information. L’un des principaux avantages de l’ONA est sa capacité à identifier des zones de friction, des silos ou des points de congestion dans les flux d’information. Par exemple, il peut révéler des goulots d'étranglement qui ralentissent la circulation des décisions ou des informations clés. Cela permet aux responsables RH ou aux dirigeants d’agir en amont pour améliorer la collaboration entre les équipes, réduire les tensions et optimiser les échanges.

Organizational Network Analysis, From Deloitte

Cependant, cette approche quantitative présente ses limites. L’ONA peut, dans certains cas, dévoiler des informations sensibles sur les interactions au sein des équipes, ce qui soulève des préoccupations en matière de confidentialité. De plus, la collecte et l’interprétation des données peuvent être biaisées, ce qui peut fausser les conclusions tirées. Enfin, il existe une limite évidente : ce que l’on observe à travers les données ne reflète pas nécessairement la réalité des échanges informels, comme ceux qui se produisent à la machine à café, qui peuvent pourtant avoir un impact considérable sur la dynamique organisationnelle.

Les Digital Twins of Organizations : Modéliser l’Organisation dans son Ensemble

Les Digital Twins of Things (DTT), ou jumeaux numériques d'objets, ont été les pionniers dans la reproduction virtuelle d’objets physiques pour simuler leur comportement et prévenir d’éventuelles défaillances. Ces modèles numériques sont largement utilisés dans l'industrie, notamment pour tester des prototypes avant leur fabrication.

Les Digital Twins of Business Processes (DTBP) vont un peu plus loin, en se concentrant sur les processus organisationnels. Ces modèles capturent les différentes étapes des processus métiers. L’analyse des données en temps réel permet d'identifier les inefficacités et d’optimiser les opérations. Par exemple, dans la logistique, les DTBP permettent de suivre les stocks et de prévoir les besoins futurs avec une grande précision.

Les Digital Twins of Organizations (DTO) représentent un pas de géant dans le domaine conception organisationnelle. Contrairement aux DTT et DTBP, qui se concentrent respectivement sur des objets ou des processus isolés, les DTO visent à modéliser l'organisation dans sa globalité. Ils incluent non seulement les processus et les ressources matérielles, mais aussi les interactions sociales et les relations humaines au sein de l'organisation. Grâce à cela, il devient possible de simuler l’impact des changements organisationnels sur la performance, d’identifier des points de friction entre départements, ou de tester des scénarios "what-if". Le DTO permettrait de refléter l'état actuel de l'organisation dans un modèle numérique, et de prédire les conséquences des interventions car l'idée de DTO repose sur trois éléments fondamentaux : la représentation numérique de l'objet, la synchronisation entre la réalité et le modèle, et l’interaction entre le modèle et la réalité. Ces jumeaux numériques permettraient de suivre et d’analyser en continu la dynamique interne de l’organisation, un véritable rêve pour les dirigeants cherchant à réduire l'incertitude des transformations.

Cependant, les défis associés à la création de DTO complets sont encore très nombreux. Les organisations ont des sociologies dynamiques, où les propriétés d’émergence des systèmes humains, l'apprentissage et la diversité des réalités internes compliquent la modélisation fidèle de leur fonctionnement. Les interactions humaines, les conflits d’intérêts, les jeux de pouvoir, la rétroaction ou les singularités de leadership … sont difficiles à capturer et à simuler avec précision. L’incertitude est omniprésente, et la capacité de l'IA à prédire ou contrôler ces aspects reste encore très limitée.

Les Transformations Organisationnelle bientôt confiées aux IA ?

Le concept des Digital Twins of Organizations pourrait représenter une révolution dans la façon de concevoir ou développer les organisations, en les confiant à des algorithmes. Si les DTO promettent une vision plus complète et plus dynamique des organisations, leur utilisation nécessite encore une évolution technologique et théorique importante. Si l’IA, en particulier, se développe dans l’automatisation des processus de modélisation, sa capacité à comprendre et à reproduire la complexité humaine et sociale reste limitée pour l’instant ... pour encore combien de temps ?