L’amour du risque

L’appétence au risque est le plus souvent une affaire d’intuition et de circonstances. Le plus souvent les décisions sont prises après avoir soupesé risques et bénéfices supposés, sans qu’une réflexion sur le risk appetite ait été menée à proprement parler.

Il est d’ailleurs fréquent qu’au sein des équipes, certains soient connus pour leur aversion au risque, quand il ne s’agit pas – pour un exécutif – de minimiser les risques d’un projet afin que le conseil d’administration ou de surveillance l’adopte plus facilement. Il est plus souvent question de maîtrise du risque que d’appétence au risque. Par ailleurs, la sous-estimation des risques chez les porteurs de projets est un biais cognitif avéré, qui s’ajoute aux corrections sciemment ou inconsciemment apportées pour pallier les objections supposées des décideurs.

Le risque est source d’opportunités, et fait nativement partie de toute entreprise. Le risque, lorsque le sujet n’est pas adressé, peut se traduire par « des prévisions téméraires et des décisions timides », pour reprendre le titre d’un article de D. Kahneman et D. Lovallo.

Développer une culture du risque, le fameux droit à l’erreur, est évidemment une bonne approche, mais il ne peut qu’être assorti d’une obligation de tirer tous les enseignements des échecs. Le management de la performance doit intégrer cette politique, et former les équipes à l’appréhension du risque (approche par scénarios, par exemple…)

Risque ne rime pas avec gigantisme, et c’est bien avec des projets modestes que la culture du risque peut se développer, ce qui passe par l’amélioration de la qualité des prévisions.

Heureusement, maintenant nous avons les Data pour prendre des décisions éclairées et écrire des prévisions fiables! ou pas… La magistrale illustration des limites de l’utilisation des data est présentée par Sebastian Wernicke, dans une analyse comparée de la célébrissime série House of cards développée par Netflix avec celle d’Amazon, Alpha House. Leur succès auprès du public est sans commune mesure, bien que l’analyse des data ait été prégnante dans l’un et l’autre cas, avec des bases de puissance comparable. Au cours de sa conférence TEDx, Sebastian explique qu’Amazon a construit 100% de son oeuvre de fiction à partir des données, tandis que Netflix a laissé libre cours aux scénaristes sur la base d’un cahier des charges strictement basé sur l’analyse des data, prenant ainsi un risque certain. Il confirme la puissance des data pour décortiquer et comprendre à quoi l’on fait face; en revanche utiliser les algorithmes pour sécuriser la conception d’une oeuvre ou d’un projet est contre-productif; Google a abandonné un pan de son développement dans le domaine de la santé faute de fiabilité dans ses prévisions d’épidémies.

Conférer aux analyses (de fichiers, de catégories de clients, de la concurrence…) leur juste place et éduquer les équipes à la prise de risque par une culture cohérente basée sur l’autopsie didactique des échecs est une nécessité, encore faut-il adresser la question!

Retrouvez ici les articles du blog et merci d’avance pour vos Correspondances!

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