L’incertitude est devenue l’un des mots les plus utilisés du management moderne : incertitude – au choix – des marchés, des cours, financière, politique, sociale, managériale…
Pourtant, une question est rarement posée : comment intègre-t-on concrètement une incertitude dans une décision ?
Généralement, les dirigeants vont demander un rapport complémentaire, une nouvelle analyse, une réunion de plus. En fait, c’est faire comme si l’incertitude pouvait être vaincue par l’accumulation de données.
Pourtant, dans les environnements complexes, l’information parfaite n’existe pas. Attendre de tout savoir revient souvent à ne jamais décider ou à décider trop tard. Le véritable problème n’est donc pas le manque d’information.
Le renseignement propose une autre approche. Il ne cherche pas à supprimer l’incertitude. Il cherche à l’organiser. Contrairement à une idée répandue, le renseignement n’a jamais eu pour objectif de supprimer l’incertitude. Son objectif est beaucoup plus pragmatique : transformer une incertitude diffuse en une appréciation suffisamment robuste pour permettre une décision.
Cette approche m’a accompagné durant plusieurs années dans des fonctions de renseignement opérationnel, où des décisions majeures devaient être prises malgré une information nécessairement incomplète.
Pour y parvenir, le renseignement utilise une démarche remarquablement simple : tout commence par une question.
Imaginons qu’un dirigeant s’interroge : « Devons-nous investir 15 millions d’euros pour ouvrir une filiale en Inde ? » Les montants, pourcentages et résultats de cet exemple sont fictifs : ils servent exclusivement à illustrer la méthode.
Dans le renseignement, cette question devient un Priority Intelligence Requirement (PIR). Autrement dit, c’est une question (PIR n°1) dont la réponse permettra au dirigeant de décider: « Que devons-nous SAVOIR du marché indien pour DÉCIDER d’un investissement de 15 millions d’euros ? »
Cette question est ensuite décomposée en plusieurs Specific Information Requirements (SIR). Dans notre exemple, cela pourrait donner :
SIR n° 1.1 : « Existe-t-il une demande solvable suffisante ? »
SIR n° 1.2 : « La concurrence laisse-t-elle une place à un nouvel entrant ? »
SIR n° 1.3 : « L’environnement réglementaire permet-il une implantation viable ? »
SIR n° 1.4 : « L’investissement présente-t-il une rentabilité acceptable ? »
À ce stade, l’incertitude n’a pas diminué mais elle a changé de nature ! Elle est devenue organisée. Chaque SIR est alors documenté par des Essential Elements of Information (EEI).
Les EEI ne sont ni des opinions ni des intuitions : dans une situation réelle, ce sont des données vérifiées, tracées et qualifiées selon leur fiabilité. Dans notre exemple fictif, cela pourrait donner :
Pour le SIR 1.1 : « Existe-t-il une demande solvable suffisante ? »
→ EEI 1.1.1 : Marché estimé à 400 M€.
→ EEI 1.1.2 : Croissance moyenne de 12 % sur cinq ans.
→ EEI 1.1.3 : Prévision de croissance de 9 % sur trois ans.
→ EEI 1.1.4 : Hausse du nombre de clients.
Ces indices renseignent sur la dynamique de la demande, mais ne démontrent pas, à eux seuls, sa solvabilité. Niveau de confiance encore à consolider.
Pour le SIR 1.2 : « La concurrence laisse-t-elle une place à un nouvel entrant ? »
→ EEI 1.2.1 : Le premier acteur détient 22 % du marché.
→ EEI 1.2.2 : Trois nouveaux entrants se sont implantés récemment.
Deux indices renseignent sur la structure concurrentielle, mais ne suffisent pas à garantir l’accessibilité du marché. Niveau de confiance moyen.
Pour le SIR 1.3 : « L’environnement réglementaire permet-il une implantation viable ? »
→ EEI 1.3.1 : Autorisations et démarches d’implantation identifiées dans l’hypothèse étudiée.
→ EEI 1.3.2 : Obligations réglementaires et fiscales recensées dans cette même hypothèse.
Une analyse juridique locale doit encore confirmer la faisabilité. Niveau de confiance conditionnel.
Pour le SIR 1.4 : « L’investissement présente-t-il une rentabilité acceptable ? »
→ EEI 1.4.1 : Retour sur investissement estimé à quatre ans.
Un seul indicateur, dépendant d’hypothèses financières à tester : niveau de confiance limité.
Le mécanisme est simple : les EEI alimentent progressivement chaque SIR. L’analyse des réponses aux SIR nourrit ensuite le PIR. La réponse au PIR, même incomplète, peut éclairer la décision initiale, à condition que les limites et les incertitudes restantes soient explicitées.
Imaginons dans notre exemple que seulement :
75 % des EEI aient été collectés sur la demande (SIR 1.1) ;
60 % sur la concurrence (SIR 1.2) ;
100 % sur la réglementation (SIR 1.3) ;
65 % sur la rentabilité (SIR 1.4).
Certaines informations manquent encore ; d’autres demeurent ambiguës. Les pourcentages de collecte n’équivalent pas, à eux seuls, à un degré de confiance. L’analyse peut néanmoins faire émerger une décision conditionnelle : approfondir la solvabilité réelle, confirmer l’accès au marché, obtenir une expertise réglementaire locale et tester la rentabilité. La décision devient possible lorsque les critères et les risques résiduels sont explicitement assumés.
C’est ici qu’intervient une notion largement absente des pratiques managériales : le seuil de décision. La question pertinente n’est pas : « Savons-nous tout ? »; la question pertinente est : « Savons-nous suffisamment pour décider ? »
La nuance est considérable ! La première logique conduit à rechercher toujours davantage d’informations. La seconde conduit à déterminer à partir de quel niveau de confiance l’action devient préférable à l’attente.
On parle beaucoup de décision dans l’incertitude mais cela n’est pas un concept : c’est une matière qu’il faut structurer.
En conclusion, la certitude n’est pas l’objectif. Le seuil de confiance l’est.
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