ADP

RH info : site d'actu et d'information sur les ressources humaines.

RSS

Décision et approche statistique

visuel_management_et_condition_travail_14_adp.jpg

Nombre des décisions auxquelles nous avons à faire face comprennent évidemment des zones d’incertitude, non traitables – en tant que telles – de manière rationnelle. La plupart des décideurs se fient alors à une certaine intuition empirique, ou se déterminent tout simplement à l’aveugle. Ils ne peuvent donc rendre raison à priori de leur décision et construisent une justification à posteriori, qui n’est pas sans être empreinte d’opportunisme. En effet, une telle justification intègre, en général, des informations dont la connaissance – ou la conscience – est postérieure au processus de décision dans son ensemble. Elle consiste, en fin de compte, à « antidater » les informations utilisées, là où le « responsable non coupable » – dont nous parlions dans notre précédent article – a tendance, au contraire, à les « post-dater ». Cela peut faire illusion, car il est en général très difficile aux interlocuteurs de vérifier la nature et la qualité des informations que possédait le décideur à une date donnée. Cependant, cette attitude ne correspond nullement à une maîtrise méthodologique, mais plutôt à une manœuvre de rationalisation a-posteriori.

Il est cependant possible d’utiliser l’approche statistique pour permettre de cerner ces zones d’incertitude et les ramener à une situation de risque — et partant, à une rationalité possible. Cette démarche consiste, devant la difficulté qu’il y a parfois à distribuer des probabilités sur l’ensemble des conséquences, à avoir recours à un raisonnement quantitatif de nature inductive.

Plusieurs plans sont à discerner pour bien comprendre la démarche et son enjeu. Lorsque les distributions de probabilités sur les conséquences ne sont pas connues sur des bases objectives ou descriptives, elles relèvent déjà d’un certain processus de décision : l’acteur doit déterminer la « vraie » distribution. Il s’agit là d’une décision au sein de la décision. L’information de nature statistique peut orienter cette détermination. Faute d’une information qualitative vérifiable, le décideur s’appuie en effet sur une moyenne statistique, en faisant « comme si » il la considérait qualitativement fiable ; ce qui peut inférer une certaine illusion.

En effet, le degré de certitude – ou la validité – de ce genre d’information ne dépend que de l’accumulation, de la simple collection,  de cas semblables ; ce qui relève d’une induction faible, laquelle ne donne aucune vérifiabilité qualitative des grandeurs comparées, ni de la comparaison elle-même. Ainsi la distribution de probabilités sur les conséquences peut-elle être entaché d’une erreur statistique. Il faut donc hiérarchiser des niveaux d’incertitudes, et les traiter en système pour en assurer la cohérence.

Le premier niveau consiste à vérifier la fiabilité des informations statistiques. Le second niveau est la distribution de probabilité elle-même, dépendant de la gestion critique des informations. Le troisième niveau est la sensibilité personnelle du décideur et son positionnement face au risque. Chacun de ces niveaux est source de subjectivité.

Le processus inductif, qui conditionne la cohérence de ces différents niveaux, nécessite donc une réflexion critique et méthodologique approfondie.

Auteur

patrick_bouvard.jpg

Rédacteur en chef de RH info

Titulaire d’un CAPES de Philosophie et Maître en...

patrick_bouvard.jpg

Patrick Bouvard

Rédacteur en chef de RH info Titulaire d’un CAPES de Philosophie et Maître en Sorbonne, il enseigne...

Du même auteur

visuel_chronique_radio_rh_info_1_shutterstock.jpg

Le manager et l'autorité

visuel_chronique_radio_rh_info_1_shutterstock.jpg

Le manager et l'autorité

Les managers sont confrontés tôt ou tard à cette question angoissante : ai-je besoin d’affirmer ou...

Par Patrick Bouvard, le 11/10/2018