Les grandes organisations sont paralysées par le cérémonial de la prise de décision. L’IA agentique s’apprête à changer la donne.
Auteur: Claus Jepsen, Directeur des Technologies, Unit4
De tout temps, la hiérarchie, sous une forme ou une autre, a existé dans les sociétés, les groupes sociaux et les entreprises. On peut débattre de ses mérites ou de ses limites, mais si elle a perduré aussi longtemps, c’est parce qu’elle a résolu des problèmes fondamentaux de coordination, en particulier au sein des grandes structures qui doivent prendre des décisions à grande échelle. Le vrai problème, c’est qu’au fil du temps, elle est devenue de plus en plus complexe. Des strates décisionnelles se sont accumulées au point où une grande partie de l’appareil hiérarchique relève du cérémonial et ne contribue que marginalement à la qualité des décisions prises. Ces couches ajoutent également des niveaux d’abstraction entre l’intention et l’exécution des tâches, ce qui peut engendrer des malentendus, provoquer des retards et diluer l’impact d’un projet.
Et si l’arrivée de l’IA agentique pouvait changer les choses en supprimant les strates improductives de la prise de décision et en favorisant l’émergence de nouvelles structures organisationnelles ?
Examinons ce que la hiérarchie permet aux organisations de faire. Cinq moteurs justifient la hiérarchie. Trois sont opérationnels :
1. La sérialisation : le manager transmet les instructions à l’exécutant
2. La répartition des risques : à chaque niveau, quelqu’un assume la responsabilité en cas de problème
3. La compression de l’information : à chaque niveau, une personne synthétise l’information pour le niveau supérieur
Et deux sont d’ordre social et institutionnel :
4. La coordination en situation d’incertitude réelle : une personne donne une direction lorsque la situation est floue
5. La légitimité politique : une structure organisationnelle reconnue confère une légitimité aux décisions
Si votre équipe n’arrive pas à s’aligner naturellement sur ces moteurs pour résoudre des problèmes, alors la hiérarchie fournit un cadre formel pour permettre la prise de décision. Le problème, c’est qu’au fil du temps, des couches se sont ajoutées qui relèvent davantage du cérémonial et créent une complexité inutile.
On peut légitimement se demander si le fait de faire transiter les décisions à travers une hiérarchie produit de meilleurs résultats. Les tâches acquièrent certes une autorisation à mesure qu’elles passent par les nœuds d’approbation, mais quelle valeur ajoutée chaque étape apporte-t-elle réellement à la qualité de la décision ?
Et si vous changiez d’approche en vous affranchissant d’une dépendance excessive à la hiérarchie pour avancer ? Dans une organisation imprégnée d’agents IA, la coordination entre les équipes peut être conçue par la spécification même de ces agents, notamment les informations qu’ils partagent entre eux et la manière dont ils communiquent aux points de connexion, un peu comme un contrat définissant le périmètre de leurs interactions. Cependant, pour que cette approche fonctionne, plusieurs conditions doivent être réunies.
1. L’émergence du « leveur de blocages »
L’équipe d’ingénierie de Unit4 a mené une expérience tout aussi pertinente pour d’autres fonctions et métiers, visant à examiner comment les décisions pourraient être prises si l’IA agentique assumait une partie de la prise de décision dans les structures hiérarchiques actuelles.
Nous avons constitué de petites équipes de trois à cinq ingénieurs et leur avons confié des missions. Elles n’avaient pas de manager, mais un « leveur de blocages » désigné en cas d’impasse.
Lorsque les équipes ont cherché à résoudre des problèmes, elles se sont retrouvées bloquées, non pas par manque d’autorité pour mener à bien les tâches, mais parce qu’elles ne trouvaient pas l’information nécessaire pour élaborer des solutions. C’était un problème d’indexation, un rôle que les managers ont clairement joué en servant de fonction de navigation ou d’index humain. Les équipes peinaient à trouver l’information par elles-mêmes parce que l’organisation ne les y avait jamais obligées. La mémoire musculaire de l’organisation était de s’en remettre à un manager pour trouver la réponse.
Ce que les ingénieurs ont constaté, c’est que les équipes capables de surmonter cet obstacle franchissaient cette barrière.
La fonction de leveur de blocages aide à résoudre ce problème d’indexation, mais aussi un autre : celui du jugement et de la légitimité. Les membres de ces petites équipes ont constaté que lorsqu’ils avaient des tensions avec d’autres équipes ou qu’une décision nécessitait l’approbation de plusieurs équipes au sein de l’organisation, disposer d’un leveur de blocages était précieux.
2. Quelles responsabilités les agents IA pourraient-ils assumer ?
Cette fonction de leveur de blocages joue trois rôles distincts : la récupération de la mémoire organisationnelle, la fluidification opérationnelle et le jugement aux interfaces. Et si l’IA pouvait assumer une partie ou la totalité de ces responsabilités ?
Si l’on réfléchit au rôle que l’IA peut jouer, elle peut codifier et apprendre la récupération de la mémoire institutionnelle : règles de déploiement, critères de validation, descriptions de processus. Tout cela peut être encodé et, une fois encodé, récupéré sans intervention humaine.
La deuxième fonction, la fluidification opérationnelle, peut elle aussi être transformée par l’IA, mais un certain niveau de supervision reste nécessaire. La fluidification opérationnelle ou la gestion de programme englobe des tâches telles que le suivi de ce que construisent les équipes, le séquencement du travail, l’identification des dépendances et la synthèse des états d’avancement vers les niveaux supérieurs. Beaucoup de ces tâches sont des problèmes de spécification, mais pas toutes. Une partie de la charge de coordination existe parce que l’information est manquante ou mal encodée, et parce que les objectifs peuvent entrer en conflit, les priorités évoluer ou les ressources être contraintes d’une manière qu’aucune spécification ne résout à l’avance.
En étant rigoureux sur les critères de spécification, les agents IA peuvent garantir que l’information n’est ni manquante ni mal encodée, ce qui réduit considérablement le besoin de supervision humaine. Si les interfaces entre les équipes sont clairement définies en amont, les agents IA peuvent contribuer à réduire les conflits, gérer les changements de priorités ou composer avec des ressources limitées, mais ils n’éliminent pas le besoin de supervision humaine. De même, les organisations doivent se prémunir contre une dépendance excessive aux agents IA, car il existe un risque qu’ils automatisent la connectivité entre les équipes au point de la faire disparaître. Tout comme les précédentes ruptures technologiques ont eu des impacts considérables (positifs et négatifs) sur les structures organisationnelles et les opportunités économiques, un monde où l’IA agentique opère en arrière-plan pourrait produire des effets similaires.
3. Bien calibrer les dépendances entre agents
La priorité devient de s’assurer que les agents IA sont correctement configurés, ce qui exige les compétences du concepteur et renforce l’importance de l’esprit critique et du questionnement. Les interfaces doivent être identifiées avant le début de l’exécution. Si deux équipes ont une dépendance qui n’est pas dans la spécification, aucune coordination d’agents ne la résoudra. Les dynamiques organisationnelles imprégnées d’IA agentique ne réussiront que si les organisations comprennent qu’il ne s’agit pas d’un simple exercice de planification au sens des diagrammes de Gantt et de l’allocation de ressources. C’est un exercice de définition de la spécification architecturale de la collaboration entre équipes : où se situent les frontières, ce que stipulent les contrats, qui est responsable de quelles interfaces.
Ce n’est pas un exercice de gestion de programme. Cette approche de conception des spécifications détermine ce que les agents IA peuvent faire pour soutenir les équipes et réduira, voire supprimera, certaines couches du cérémonial impliqué dans la prise de décision organisationnelle traditionnelle.
4. Ne perdez pas de vue le besoin de jugement humain
Le rôle des humains évoluera à mesure que les agents IA assumeront davantage de responsabilités. Dans une organisation soutenue par l’IA agentique, le management prend une nouvelle forme, car les agents IA auront besoin d’un réservoir de jugement humain pour naviguer les situations qui n’ont pas été définies par des spécifications préétablies. Il peut s’agir d’un cas particulier que la spécification n’avait pas anticipé ou d’une impasse entre deux équipes nécessitant qu’un humain établisse une nouvelle vérité qui sera ajoutée à la spécification. Cela requerra toujours un certain niveau de légitimité politique pour garantir le consensus sur les changements ou décisions prises, mais le volume de telles décisions devrait diminuer si les spécifications sont élaborées avec précision.
Ce qui est clair, c’est que l’IA agentique démantèle les structures organisationnelles conçues pour acheminer les décisions entre les équipes. Cela ne signifie pas qu’il y aura moins d’organisation, simplement qu’elle s’exprimera différemment. Les organisations qui tireront leur épingle du jeu dans cette ère élimineront le cérémonial et la coordination superflus pour bâtir des opérations plus agiles et dynamiques, capables de prendre des décisions rapidement. Et pour les collaborateurs, cela signifie qu’ils ne seront plus abstraits des tâches qu’ils souhaitent accomplir. Ils pourront être au cœur de l’action, en s’appuyant sur les agents IA pour mener à bien leurs missions. Cela leur donnera une compréhension bien plus fine des problèmes qu’ils cherchent à résoudre. Cela accélérera également la boucle de rétroaction entre l’idée et la réalisation, ce qui réduira le coût de l’expérimentation et encouragera davantage d’équipes à explorer et à innover. Fondamentalement, cela réduit la distance entre l’expert disposant des connaissances les plus pertinentes et la solution à un problème ou une tâche donnée. C’est forcément une bonne nouvelle pour la dynamique future des organisations.
