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Comment maîtriser le processus de résolution de problèmes en 7 étapes

Comment maîtriser le processus de résolution de problèmes en 7 étapes

On peut recourir à la résolution structurée de problèmes pour relever presque tous les défis complexes en affaires ou en politique publique.

Il s’agit de la retranscription de ce podcast.

Il n’est pas surprenant que McKinsey prenne la résolution de problèmes très au sérieux, qu’elle la teste au cours du processus de recrutement et qu’elle la perfectionne ensuite, chez les consultants McKinsey, par une immersion dans une méthode structurée en sept étapes. Pour discuter de l’art de la résolution de problèmes, Simon London s’est assis avec Hugo Sarrazin, associé principal de McKinsey, et aussi avec Charles Conn. Charles est un ancien associé de McKinsey, entrepreneur, cadre et co-auteur du livre Bulletproof Problem Solving : The One Skill That Changes Everything.

Simon London
1:45 La résolution de problèmes est une terminologie très intéressante. Ça pourrait signifier tellement de choses différentes. J’ai un fils ado qui est un grimpeur. Ils parlent de résoudre des problèmes. L’escalade, c’est la résolution de problèmes. Charles, quand tu parles de résolution de problèmes, de quoi tu parles ?

Charles Conn
2:01
Pour moi, la résolution de problèmes est la réponse à la question « Que dois-je faire ? » C’est intéressant lorsqu’il y a de l’incertitude et de la complexité, et lorsque c’est significatif parce qu’il y a des conséquences. L’escalade de votre fils en est un parfait exemple. Il y a des conséquences, et c’est compliqué, et il y a de l’incertitude – peut-il le faire ? Je pense que nous pouvons appliquer ce même cadre à presque tous les niveaux. Vous pouvez penser à des questions comme « Dans quelle ville est-ce que j’aimerais vivre » ou « Dois-je installer des panneaux solaires sur mon toit ?

Charles Conn
2:31
Vous pensez peut-être que c’est une chose amusante d’appliquer la résolution de problèmes, mais dans mon esprit, ce n’est pas fondamentalement différent de la résolution de problèmes d’entreprise, ce qui répond à la question « Quelle devrait être ma stratégie » ? Ou la résolution de problèmes au niveau politique : « Comment lutter contre le changement climatique ? » « Dois-je soutenir le lien scolaire local ? » Je pense que tout cela fait partie du même type de question : « Que dois-je faire ? »

Charles Conn
2:55
Je suis un grand fan de la résolution structurée de problèmes. En suivant ces étapes, nous pouvons mieux comprendre le problème que nous résolvons, quelles sont les composantes du problème que nous résolvons, quelles sont les composantes les plus importantes auxquelles nous devons prêter attention, quelles techniques d’analyse nous devrions appliquer et comment nous pouvons résumer ce que nous avons appris en une histoire convaincante. C’est tout ce que c’est, au fond.

Charles Conn
3:23
Je pense que parfois, quand les gens pensent à sept étapes, ils supposent qu’il y a une rigidité à cela. Ce n’est pas ça du tout. C’est en fait pour vous donner la possibilité de faire preuve de créativité, ce qui n’existe souvent pas lorsque la résolution de vos problèmes est confuse.

Simon London
3:36
Vous parliez justement du processus en sept étapes. C’est ce qui est écrit dans le livre, mais c’est aussi un processus « très McKinsey ». Sans s’enfoncer trop profondément, passons par les étapes, une à une. Vous parliez justement de la définition du problème comme d’une chose particulièrement importante à régler en premier. C’est la première étape. Hugo, parle-nous de ça.

Hugo Sarrazin
3:57
Il est surprenant de voir combien de fois les gens sautent cette étape et font un tas d’hypothèses. Le plus puissant, c’est de prendre du recul et de se poser les questions fondamentales :  » Qu’essayons-nous de résoudre ? Quelles sont les contraintes existantes ? Quelles sont les dépendances ? » Rendons-les explicites et poussons vraiment la réflexion et la définition.

Hugo Sarrazin
4:22
Chez McKinsey, nous passons énormément de temps à écrire cette petite déclaration, et la déclaration, si vous êtes un puriste logique, est excellente. Vous débattez. « Est-ce un ‘ou‘ ? S’agit-il d’un ‘et‘ ? Quel est le verbe d’action ? » Parce que tous ces mots spécifiques vous aident à aller au cœur de ce qui compte.

Simon London
4:39
Il s’agit donc d’un énoncé concis du problème.

Hugo Sarrazin
4:42
Ouais. Ce n’est pas comme « Peut-on lancer au Japon ? » C’est intéressant, mais c’est « Qu’essayons-nous de découvrir dans la croissance d’un produit au Japon ? Ou un segment au Japon ? Ou une chaîne au Japon ? » Lorsque vous consacrez énormément de temps, lors de la première réunion des différents intervenants, à débattre de la question et à faire valoir ce qu’ils pensent de la définition du problème, vous vous rendez compte que les gens ont des opinions complètement différentes sur la raison de leur présence ici. Pour moi, c’est l’étape la plus importante.

Charles Conn
5:14
Je suis d’accord avec cela. Pour moi, le contexte du problème est critique. Lorsque nous comprenons « Quelles sont les forces qui agissent sur votre décideur ? Combien de temps faut-il pour obtenir la réponse ? Avec quelle précision la réponse est-elle nécessaire ? Y a-t-il des zones qui sont hors limites ou des zones où nous aimerions particulièrement trouver notre solution ? Si le décideur est ouvert à explorer d’autres domaines, non seulement vous devenez plus efficace et vous vous dirigez vers ce que nous appelons le chemin critique dans la résolution de problèmes, mais vous augmentez aussi la probabilité que vous ne perdiez pas votre temps ou celui de votre décideur.

Charles Conn
5:49
Combien de fois les jeunes gens particulièrement brillants s’enfuient-ils avec la moitié de l’idée du problème et commencent à recueillir des données et à construire des modèles – seulement pour découvrir qu’ils sont vraiment à moitié en manque.

Charles Conn
6:04
Et dans la mauvaise direction.

Simon London
6:05
OK. Donc, la première étape – et il y a un véritable art et une structure pour cela – consiste à définir le problème. Deuxième étape, Charles ?

Charles Conn
6:12
Mon étape préférée est la deuxième étape, qui consiste à utiliser des arbres logiques pour désagréger le problème. Chaque problème que nous résolvons comporte une certaine complexité et une certaine incertitude. La seule façon d’amener notre équipe à travailler sur le problème, c’est de démonter le problème en morceaux logiques.

Charles Conn
6:30
Ce que nous constatons, bien sûr, c’est que la façon de désagréger le problème vous donne souvent un aperçu de la réponse au problème assez rapidement. J’aime faire deux ou trois coupes différentes, chacune donnant un aperçu différent de ce qui pourrait mal tourner. En faisant des désagrégations raisonnables, en utilisant des arbres logiques, nous pouvons déterminer quelles parties du problème nous devrions examiner, et nous pouvons attribuer ces différentes parties aux membres de l’équipe.

Simon London
6:57
Quel est un bon exemple d’arbre logique sur une sorte de problème mesurable ?

Charles Conn
7:02
Le plus facile est peut-être l’arbre de profit classique. Dans presque toutes les entreprises que j’examinais, je commençais avec un arbre de profit ou de rendement de l’actif. Dans sa forme la plus simple, vous avez les composantes du produit, qui sont le prix et la quantité, et les composantes du coût, qui sont le coût et la quantité. Chacune d’entre elles peut être déclenchée. Le coût peut être divisé en coût variable et coût fixe. Les composantes du prix peuvent être divisées en fonction de votre schéma de tarification. Cet arbre simple donne souvent un aperçu de ce qui se passe ou de la différence entre l’entreprise et ses concurrents.

Charles Conn
7:40
Si nous ajoutons « Quel est l’actif ou l’élément d’investissement ? » – donc le bénéfice divisé par l’actif – alors nous pouvons nous demander si l’entreprise utilise ses investissements de façon raisonnable, que ce soit dans les magasins, dans la fabrication ou dans les actifs de transport. J’espère que nous pouvons voir à quel point c’est simple, même si nous le décrivons avec des mots.

Charles Conn
8:02
Lorsque je suis allé travailler avec Gordon Moore à la Fondation Moore, le problème qu’il nous a demandé d’examiner était « Comment pouvons-nous sauver le saumon du Pacifique ? Cela peut sembler une question impossible, mais elle nous a permis d’organiser ce qui est devenu un effort de 15 ans pour améliorer la probabilité de bons résultats pour le saumon du Pacifique.

Simon London
8:22
Maintenant, y a-t-il un danger que votre arbre logique puisse être incroyablement grand ? Je pense que cela nous amène à la troisième étape du processus, c’est-à-dire qu’il faut établir des priorités.

Charles Conn
8:32
Tout à fait d’accord. La troisième étape, sur laquelle nous insistons également, ainsi qu’une bonne définition du problème, est une priorisation rigoureuse – nous posons les questions suivantes :  » Quelle est l’importance de ce levier ou de cette branche de l’arbre dans le résultat global que nous visons à atteindre ? De combien je peux bouger ce levier ? »

Charles Conn
8:50
Évidemment, nous essayons de concentrer nos efforts sur ceux qui ont un impact important sur le problème et sur ceux que nous avons la capacité de changer. Dans le cas du saumon, les conditions océaniques se sont avérées être un levier important, mais pas un levier que nous pouvions ajuster. Nous nous sommes concentrés sur les habitats du poisson et les pratiques de récolte du poisson, qui étaient des leviers importants que nous pouvions influencer.

Charles Conn
9:11
Les gens passent beaucoup de temps à se disputer sur des branches qui ne sont pas importantes ou qu’aucun de nous ne peut changer. On le voit sur la place publique. Quand nous traitons des questions au niveau de la politique : « Devriez-vous soutenir la peine de mort ? » « Comment affectons-nous le changement climatique ? » « Il est encore plus important que nous nous concentrions sur des leviers importants et mobiles.

Simon London
9:36
Passons rapidement à la quatrième étape. Vous avez défini votre problème, vous le désagrégez, vous établissez les priorités là où vous voulez l’analyser – ce que vous voulez vraiment examiner de près. Ensuite, vous êtes arrivé au plan de travail. Qu’est-ce que cela signifie en pratique ?

Hugo Sarrazin
9:51
Selon les priorités que vous avez établies, il y a beaucoup de choses que vous pouvez faire. Il pourrait s’agir de répartir le travail entre les membres de l’équipe pour que les gens aient une part claire du travail à faire. Il pourrait s’agir de définir les analyses spécifiques qui doivent être effectuées et exécutées, et d’être clair sur les échéanciers. Il y a toujours une réponse de niveau un, une réponse de niveau deux, une réponse de niveau trois. Sans être trop désinvolte, je peux résoudre n’importe quel problème lors d’un bon dîner avec du vin. Il n’aura pas beaucoup de soutien.

Simon London
10:21
Ça n’aura pas beaucoup de profondeur.

Hugo Sarrazin
10:23
Non, mais il peut être utile comme point de départ. Si les enjeux ne sont pas si élevés, cela pourrait être acceptable. S’il s’agit d’un enjeu vraiment important, il se peut que vous ayez besoin d’un niveau trois et que vous ayez à faire valider le modèle entier de trois façons différentes. Vous devez trouver un plan de travail qui reflète le niveau de précision, l’échéancier et les intervenants que vous devez faire participer à l’exercice.

Charles Conn
10:46
J’aime la façon dont vous l’avez décrite, parce que, encore une fois, certaines personnes considèrent la résolution de problèmes comme une chose linéaire, mais bien sûr, ce qui est essentiel, c’est qu’elle soit itérative. Comme vous le dites, vous pouvez résoudre le problème en un jour ou même en une heure.

Charles Conn
11:00
Nous encourageons nos équipes partout dans le monde à le faire. Nous appelons cela la réponse d’une journée ou d’une heure. Dans la planification du travail, nous sommes toujours en train d’itérer. Chaque fois que vous voyez un plan de travail de 50 pages qui s’étend sur trois mois, vous savez que c’est mal. Il sera rapidement dépassé par le processus d’apprentissage que vous avez décrit. La résolution itérative des problèmes en est un élément essentiel.

Charles Conn
11:22
Parfois, les gens pensent que la planification du travail semble ennuyeuse, mais ce n’est pas le cas. C’est la façon dont nous savons ce que l’on attend de nous, quand nous devons le faire et comment nous progressons vers la réponse. C’est aussi l’endroit où nous pouvons faire face aux préjugés. La partialité est une caractéristique de tout processus de prise de décision humain. Si nous concevons intelligemment les interactions au sein de notre équipe, nous pouvons éviter les pires types de préjugés.

Simon London
11:46
Il s’agit avant tout de biais cognitifs, n’est-ce pas ? Ce n’est pas que j’ai des préjugés contre toi à cause de ton accent ou autre. Ce sont les préjugés cognitifs que les sciences du comportement ont montré que nous avons tous sur nous, des choses comme l’ancrage, l’optimisme excessif – ce genre de choses.

Charles Conn
12:01
Le biais de disponibilité est celui auquel je suis toujours attentif. Vous pensez que vous avez déjà vu le problème auparavant et, par conséquent, ce qui est disponible, c’est votre conception antérieure du problème-et nous devons être très prudents à ce sujet. Dans tout environnement humain, nous devons également faire attention aux biais fondés sur des hiérarchies, parfois appelés Sunflower Bias.

Charles Conn
12:19
Je suis sûr, Hugo, qu’avec vos équipes, vous vous assurez que les plus jeunes membres de l’équipe parlent en premier. Pas les membres les plus âgés de l’équipe, car il est facile pour les gens de voir qui est le plus âgé et de modifier leurs propres approches créatives.

Hugo Sarrazin
12:31
Il est utile, à ce moment-là, si quelqu’un affirme un point de vue, de poser la question « C’était vrai dans quel contexte ? Vous essayez d’appliquer quelque chose qui a fonctionné dans un contexte à un autre. Cela peut être mortel si le contexte a changé, et c’est pourquoi les organisations luttent pour changer. Vous faites la promotion de tous ces gens parce qu’ils ont fait quelque chose qui a bien fonctionné dans le passé, puis il y a une perturbation dans l’industrie, et ils continuent de faire ce qui leur a valu une promotion même si le contexte a changé.

Simon London
13:02
C’est vrai. C’est vrai.

Hugo Sarrazin
13:02
C’est donc la même chose pour la résolution de problèmes.

Charles Conn
13:04
Et c’est pourquoi la diversité au sein de nos équipes est si importante. C’est l’une des meilleures choses du monde dans lequel nous vivons maintenant. Il est probable que nous ayons des gens d’origines socioéconomiques, ethniques et nationales différentes, qui voient les problèmes d’un point de vue légèrement différent. Il est donc beaucoup plus probable que l’équipe découvre une approche vraiment créative et intelligente de la résolution de problèmes.

Simon London
13:26
Passons à l’étape 5. Vous avez fait votre plan de travail. Maintenant, vous devez faire l’analyse. Ce qui me frappe ici, c’est que la gamme d’outils dont nous disposons aujourd’hui, bien sûr, est tout simplement énorme, surtout avec les progrès du calcul et des analyses avancées. Il y a tellement de choses que vous pouvez appliquer ici. Il suffit de parler de l’étape de l’analyse. Comment choisir les bons outils ?

Charles Conn
13:49
Pour moi, le plus important, c’est de commencer par une simple heuristique et des statistiques explicatives avant de partir et d’utiliser les outils du gros canon. Nous devons comprendre la forme et l’ampleur de notre problème avant de commencer à appliquer ces approches analytiques massives et complexes.

Simon London
14:07
Êtes-vous d’accord avec cela ?

Hugo Sarrazin
14:09
Je suis d’accord. Je pense qu’il y a tant de merveilleuses heuristiques. Vous devez commencer par là avant d’aller plus loin dans l’exercice de modélisation. Mais il y a une dynamique intéressante qui est en train de se produire. Dans certains cas, pour certains types de problèmes, il est encore mieux de s’organiser pour maximiser son apprentissage. Votre méthodologie de résolution de problèmes consiste à tester et apprendre, tester et apprendre, tester et apprendre, tester et apprendre, et itérer. C’est une heuristique en soi, l’A/B test qui est utilisé dans de nombreuses régions du monde. Voilà donc une méthode de résolution de problèmes. Ce n’est pas différent. On utilise simplement la technologie et les boucles de rétroaction d’une manière rapide.

Hugo Sarrazin
14:48
L’autre est l’analyse exploratoire des données. Lorsqu’il s’agit d’un problème à grande échelle, et qu’il y a tant de données, je peux accéder à l’heuristique dont parlait Charles grâce à une visualisation très intelligente des données. Vous testez avec vos données. Vous devez configurer un environnement pour ce faire, mais ne vous laissez pas prendre par la modélisation de réseaux neuronaux immédiatement. Vous testez, vous vérifiez-« Les données sont-elles correctes ? C’est un son ? « Est-ce que c’est sensé ? » »Avant que tu ne te lances trop loin.

Simon London
15:16
Vous entendez ces idées-que si vous avez un ensemble de données assez grand et assez d’algorithmes, ils vont trouver des choses que vous n’auriez tout simplement pas repérées, trouver des solutions auxquelles vous n’auriez peut-être pas pensé. L’apprentissage automatique révolutionne-t-il en quelque sorte le processus de résolution de problèmes ?

Charles Conn
15:34
Cela peut être révolutionnaire. Il y a certains domaines dans lesquels la reconnaissance de formes de grands ensembles de données et de bons algorithmes peuvent nous aider à voir des choses que nous ne pourrions pas voir autrement. Mais je pense qu’il est terriblement important que nous ne pensions pas que cette technique particulière soit un substitut à une excellente résolution de problème, à commencer par une bonne définition du problème.

Charles Conn
15:54
Beaucoup de gens utilisent l’apprentissage automatique sans comprendre les algorithmes qui eux-mêmes peuvent avoir des biais intégrés. Tout comme il y a 20 ans, lorsque nous faisions des analyses statistiques, nous savions que nous avions besoin d’une bonne définition de modèle, nous avions encore besoin d’une bonne compréhension de nos algorithmes et d’une très bonne définition des problèmes avant de nous lancer dans de grands ensembles de données et des algorithmes inconnus.

Simon London
16:18
Sixième étape. Vous avez fait votre analyse.

Charles Conn
16:21
Je prends six et sept ensemble, et c’est l’endroit où les jeunes qui résolvent des problèmes font souvent une erreur. Ils ont leur analyse, et ils supposent que c’est la réponse, et bien sûr ce n’est pas la réponse. La capacité de synthétiser les pièces issues de l’analyse et de commencer à les tisser en une histoire qui aide les gens à répondre à la question « Que devrais-je faire ? C’est le retour à la case départ. Si nous ne pouvons pas synthétiser, et si nous ne pouvons pas raconter une histoire, alors notre décideur ne peut pas trouver la réponse à la question « Que dois-je faire ?

Simon London
16:59
Mais, encore une fois, ces dernières étapes visent à motiver les gens à agir, n’est-ce pas ?

Charles Conn
17:03
Ouais.

Simon London
17:04
Je suis un peu déchiré par la nomenclature de la résolution de problèmes parce que c’est sur papier, non ? Tant que vous ne motivez pas les gens à agir, vous n’avez rien résolu.

Charles Conn
17:14
J’adore cette question parce que je pense que la théorie de la prise de décision, sans parti pris pour l’action, est une perte de temps. Tout dans mon approche est d’aider les gens à prendre des mesures qui rendent le monde meilleur.

Simon London
17:27
Il s’agit donc d’étapes absolument essentielles. Si vous ne le faites pas bien, vous n’avez qu’un tas d’analyses.

Charles Conn
17:32
Nous nous retrouvons exactement au même endroit où nous avons commencé, c’est-à-dire là où les gens se parlent, se croisent, se croisent sur la place publique, plutôt que de travailler ensemble, côte à côte, pour résoudre ces problèmes importants.

Simon London
17:44
Dans le monde réel, il y a beaucoup d’incertitude, sans doute une incertitude croissante. Comment les bons résolveurs de problèmes font-ils face à cela ?

Hugo Sarrazin
17:51
A chaque étape du processus. Dans la définition du problème, lorsque vous définissez le contexte, vous devez comprendre ces sources d’incertitude et savoir si elles sont importantes ou non. Il devient important dans la définition de l’arbre.

Hugo Sarrazin
18:04
Vous devez bien réfléchir aux branches de l’arbre qui sont de plus en plus sûres et de moins en moins sûres au fur et à mesure que vous les définissez. Elles n’ont pas le même poids simplement parce qu’elles ont le même espace sur la page. Ensuite, lorsque vous établissez des priorités, votre approche de priorisation peut mettre davantage l’accent sur des choses qui ont une faible probabilité mais un impact énorme – ou vice versa, peut mettre beaucoup de priorité sur des choses qui sont très probables et, espérons-le, qui ont un impact raisonnable. Vous pouvez introduire cela en cours de route. Quand vous revenez à la synthèse, vous avez juste besoin d’être nuancé sur ce que vous comprenez, la probabilité.

Hugo Sarrazin
18:46
Souvent, les gens manquent d’humilité dans la façon dont ils font leurs recommandations : « C’est la réponse. » Ils sont très précis, et je pense que nous serions tous bien inspirés de dire : « C’est une réponse probable dans les conditions suivantes », puis de préciser le niveau d’incertitude, si cela est approprié. Cela ne veut pas dire que vous êtes toujours dans la zone grise ; cela ne veut pas dire que vous n’avez pas de point de vue. Cela signifie simplement que vous pouvez être explicite quant à la certitude de votre réponse lorsque vous faites cette recommandation.

Simon London
19:15
Il semble donc qu’il y ait un principe sous-jacent :  » Reconnaître et accepter l’incertitude. Ne prétendez pas qu’il n’est pas là. Soyez très clair sur les incertitudes au départ, puis intégrez-les à chaque étape du processus. »

Hugo Sarrazin
19:29
Chaque étape du processus.

Simon London
19:31
Ouais. Nous venons de passer en revue une méthodologie structurée particulière pour la résolution de problèmes. Mais, bien sûr, ce n’est pas la seule méthodologie structurée pour résoudre les problèmes. L’une d’entre elle, qui est également très bien connu, est la pensée du design – Design Thinking, qui aborde les choses très différemment. Alors, Hugo, je sais que tu as travaillé avec beaucoup de designers. Donne-nous un bref résumé. La pensée conceptuelle – qu’est-ce que c’est, et quel est son rapport avec le design ?

Hugo Sarrazin
19:52
Cela commence avec une empathie incroyable pour l’utilisateur et on s’en sert pour définir le problème. Faire une pause et sortir dans la nature, passer énormément de temps à voir comment les gens interagissent avec les objets, à voir l’expérience qu’ils vivent, à voir les points de douleur ou de joie – et on s’en sert pour déduire et définir le problème.

Simon London
20:15
Définition du problème, mais dans le monde entier.

Hugo Sarrazin
20:18
Avec beaucoup d’empathie. L’accent est mis sur l’empathie. La résolution de problèmes traditionnelle, plus classique, consiste à définir le problème sur la base d’une compréhension de la situation. Celui-ci présuppose presque que nous ne connaissons pas le problème jusqu’à ce que nous allions le voir. Deuxièmement, il faut trouver de multiples scénarios ou réponses ou idées ou concepts, et il y a beaucoup de pensées divergentes au départ. C’est légèrement différent de l’établissement des priorités, mais pas pour longtemps.

Hugo Sarrazin
20:50
Finalement, il faut dire : « D’accord, je vais encore converger. » Ensuite, vous allez et vous rapportez les choses au client et vous obtenez un retour d’information et des itérations. Ensuite, vous testez et répétez, testez et répétez. Il y a beaucoup de construction tactile, en cours de route, de prototypes et d’autres choses de ce genre. C’est très itératif.

Simon London
21:07
Alors, Charles, ce sont des compléments ou des alternatives ?

Charles Conn
21:11
Je pense qu’ils sont entièrement complémentaires, et je pense que la description d’Hugo est parfaite. Lorsque nous réussissons à bien définir les problèmes dans la résolution de problèmes classiques, nous faisons preuve d’empathie, au tout début de notre problème, du type d’empathie que la pensée conceptuelle nous demande d’aborder. Lorsque nous faisons exactement la même chose-et c’est très semblable aux étapes de désagrégation, d’établissement des priorités et de planification du travail-nous faisons exactement la même chose, et souvent nous avons recours à des équipes opposées, de sorte que nous avons une pensée divergente.

Charles Conn
21:39
Les meilleures équipes permettent à des pensées divergentes de les éliminer, quels que soient leurs préjugés initiaux dans la résolution de problèmes. Pour moi, le Design Thinking nous rappelle constamment la créativité, l’empathie et la nature tactile de la résolution de problèmes, mais c’est absolument complémentaire et non alternatif.

Simon London
21:03
Je pense que, dans un monde d’équipes interfonctionnelles, une question intéressante est de savoir si les personnes ayant une formation en design travaillent vraiment bien avec les spécialistes classiques de la résolution de problèmes. Comment faire en sorte que cette alchimie se produise ?

Hugo Sarrazin
22:17
Oui, ce n’est pas facile quand les gens ont passé énormément de temps à réfléchir à la conception ou à la conception centrée sur l’utilisateur, quel que soit le mot qu’on veut utiliser. Si la personne qui applique la méthodologie classique de résolution de problèmes est très rigide et mécanique dans la façon dont elle le fait, il pourrait y avoir une énorme tension. S’il n’y a pas de clarté dans le rôle et dans le processus, je pense que le fait d’avoir les deux ensemble peut être, parfois, problématique.

Hugo Sarrazin
22:49
La deuxième chose qui arrive souvent, c’est que les artefacts vers lesquels les deux méthodologies tentent de graviter peuvent être différents. La résolution de problèmes classique s’oriente souvent vers un modèle ; la pensée conceptuelle migre vers un prototype. Plutôt que d’écrire une grande présentation avec toutes les preuves à l’appui, ils apporteront un exemple, une chose, et cela semble différent. Ensuite, vous passez votre temps différemment pour obtenir ces deux produits finis, ce qui est une autre source de friction.

Hugo Sarrazin
23:20
Maintenant, je pense toujours que c’est une chose incroyablement puissante que d’avoir les deux, s’il y a les bonnes personnes avec le bon état d’esprit, s’il y a une équipe qui est explicite sur les rôles, si nous sommes clairs sur le genre de résultats que nous essayons de faire avancer. Il y a énormément de collaboration et de respect.

Simon London
23:41
Mais ils doivent respecter la méthodologie de chacun et être prêts à faire preuve de souplesse, peut-être un peu, dans la façon dont ce processus va fonctionner.

Hugo Sarrazin
23:46
Tout à fait d’accord.

Simon London
23:49
L’autre domaine où, à mon avis, il pourrait y avoir un peu de friction, c’est tout ce concept de la première réponse, ce dont nous parlions tout à l’heure dans la résolution classique des problèmes. Maintenant, vous savez que ce n’est probablement pas votre réponse définitive, mais c’est ainsi que vous commencez à structurer le problème. Alors que j’imagine vos concepteurs-non, ils vont faire leurs recherches ethnographiques et aller sur le terrain, peut-être pour longtemps, avant de revenir avec au moins une hypothèse initiale.

Hugo Sarrazin
24:16
C’est un excellent appel, et c’est une autre différence. Les concepteurs aiment généralement s’immiscer dans la situation et éviter de converger trop rapidement. Il y a l’optionnalité et l’exploration de différentes options. Il y a une croyance forte qui maintient l’espace de solution assez large pour que vous puissiez trouver des idées plus radicales.

Hugo Sarrazin
24:40
S’il y a une grande équipe de concepteurs ou de nombreux concepteurs dans l’équipe, et que vous venez le vendredi et que vous dites :  » Quelle est notre réponse d’une semaine ? Ils ne seront pas à l’aise, naturellement, pour donner cette réponse. Cela ne veut pas dire qu’ils n’ont pas de réponse ; ce n’est tout simplement pas là où ils en sont dans leur processus de réflexion.

Charles Conn est PDG d’Oxford Sciences Innovation et ancien élève du bureau de McKinsey à Sydney. Hugo Sarrazin est associé principal du bureau de la Silicon Valley, où Simon London, membre de McKinsey Publishing, est également basé.

Via McKinsey

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