La gestion des indicateurs, les benchmarks et l’intelligence artificielle (IA) n’expliquent pas toujours les défis propres à votre organisation. Depuis des décennies, les entreprises investissent des ressources considérables pour renforcer leur capacité à comprendre leurs propres performances.
Des éléments tels que les études de marché, l’analyse de données (analytics) et, plus recentemente, l’IA sont venus occuper uma place centrale dans les processus de prise de décision.
Cette évolution a apporté des bénéfices incontestables. Aujourd’hui, nous sommes en mesure de consolider de volumineuses masses d’informations, d’identifier des tendances, de suivre les résultats en temps réel et d’éclairer les décisions avec une rapidité et une précision impensables il y a encore quelques années.
Mais une question, pourtant évidente, surgit rarement lorsque nous abordons les indicateurs, la performance ou l’intelligence artificielle :
- Une compagnie d’assurances ne fait pas face aux mêmes enjeux qu’un acteur du commerce de détail ;
- Une fintech n’évolue pas dans les mêmes conditions qu’une entreprise industrielle ;
- Un centre de services partagés fait face à des défis totalmente différents de ceux observés au sein de structures décentralisées ou organisées en silos.
Dès lors, pourquoi tant d’organisations continuent-elles d’utiliser pratiquement les mêmes indicateurs, benchmarks et repères pour évaluer leurs performances ?
La question peut sembler purement provocatrice, mais elle mérite que l’on s’y attarde.
Ces dernières années, les entreprises ont adopté des benchmarks, des meilleures pratiques et des modèles de référence comme leviers pour accélérer leur évolution. Il s’agit d’une démarche saine et nécessaire.
Le problème survient lorsque ces références cessent d’être de simples outils de comparaison pour devenir des vérités universelles.
Quand le benchmark devient l’objectif ultime
Vous avez probablement déjà assisté à une réunion au cours de laquelle une question similaire a été posée :
- Quel est le benchmark du marché ?
- Quelle est la moyenne du secteur ?
- Comment les leaders du marché mesurent-ils cela ?
Ce sont des questions légitimes. Le problème commence lorsque la question suivante n’est plus posée :
Ces indicateurs expliquent-ils vraiment les défis de notre activité et nous aident-ils à fixer des objectifs générateurs de résultats et de croissance sur le marché ?
Étude de cas : le piège d’une croissance non pérenne
Un exemple concret : récemment, la direction stratégique d’une chaîne de grande distribution alimentaire a recruté des directeurs exécutifs afin de piloter sa croissance et son expansion. Des analyses comparatives (benchmarks) ont été menées et le projet a été lancé.
Un an plus tard, plusieurs magasins avaient ouvert leurs portes et les indicateurs de croissance comme de chiffre d’affaires affichaient des résultats satisfaisants.
L’expansion était une réussite, du moins au vu des indicateurs, des benchmarks et de la communication adoptés. Pourtant, les directeurs ont été remerciés au terme de cette première année.
Cette décision s’expliquait par le fait que le groupe avait clôturé l’exercice dans le rouge et vu son endettement s’alourdir, entraînant l’absence de distribution de dividendes et soulevant des doutes quant à la viabilité financière de l’entreprise.
Les benchmarks aident les organisations à tirer les enseignements d’expériences réussies, à réduire les risques et à concevoir des stratégies. C’est pourquoi ils demeurent un outil extrêmement précieux.
Néanmoins, un benchmark constitue un point de référence du marché, et non un modèle à copier aveuglément ou uma stratégie d’entreprise clé en main. Il s’agit simplement de données qui, si elles ne sont pas exploitées correctement, peuvent générer des difficultés majeures.
L’importance de contextualiser les données selon la réalité opérationnelle
Imaginez, par exemple, qu’une étude indique que 30 % des rapprochements comptables d’un secteur donné sont encore effectués manuellement.
Que signifie cette information ? Tout dépend du contexte.
Pour uma entreprise qui traite quelques centaines d’écritures par mois, cela n’a peut-être que peu d’impact. Pour un acteur du commerce de détail traitant des milliers de transactions par jour, la portée est tout autre.
Dans ce cas, la véritable question n’est pas : suis-je en avance ou en retard par rapport au benchmark ?
Les questions pertinentes seraient plutôt : ce benchmark reflète-t-il la réalité opérationnelle que je dois piloter ? M’aide-t-il à mieux comprendre mon marché ?
Il ne dispense en rien d’une compréhension approfondie de son propre fonctionnement.
Le cas du NPS : le bon indicateur pour les mauvaises questions
Le NPS est sans doute l’un des meilleurs exemples de cette problématique. Ces dernières années, les articles, vidéos et publications proclamant la “mort du NPS” se sont multipliés.
Mais le problème vient-il vraiment de l’indicateur ? Vraisemblablement pas.
Le NPS reste extrêmement efficace pour répondre à la question précise pour laquelle il a été conçu : quelle est la probabilidaté qu’un client recommande votre entreprise ?
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Le risque de dévoyer l’objectif initial de la métrique
Le problème survient lorsque l’on tente d’en faire la resposta à des questions pour lesquelles il n’a jamais été conçu, telles que :
- Sur une échelle de 0 à 10, comment évaluez-vous notre performance et notre écoute ?
- Compte tenu des efforts déployés par notre équipe, quelle note attribuez-vous à la qualité de notre service ?
- Sur une échelle de 0 à 10, quelle note attribuez-vous au conseiller ? (question souvent posée lorsque la prise en charge a été satisfaisante pour le client).
La limite ne vient pas de l’outil, mais de son application
À ce stade, nous n’évaluons plus le NPS. Nous dénaturons un résultat qu’il n’a jamais prétendu fournir ni mesurer, en quête d’une réponse simpliste à une réalité complexe.
La limite ne réside pas dans l’indicateur, mais dans la façon dont nous choisissons de l’employer. Il en va de même pour de nombreux indicateurs de performance d’entreprise.
Ils restent extrêmement utiles à condition de bien appréhender ce qu’ils mesurent, leurs limites et les aspects de la réalité qui échappent à leur portée.
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Intelligence artificielle : le défi de poser les bonnes questions
L’intelligence artificielle offre uma capacité remarquable d’analyse des données et de détection de tendances.
Cependant, une nuance essentielle s’impose. L’IA apprend à partir des données, des indicateurs et des références que nous choisissons d’alimenter, un principe fundamental lorsque l’on aborde la qualité des données (data quality) appliquée à l’IA.
En d’autres termes, elle ne corrige ni ne remet en question de manière autonome uma vision restreinte de la réalité. Elle opère à partir des éléments qu’on lui fournit.
Si la question est mal posée et que les indicateurs ne reflètent pas fidèlement les enjeux de l’organisation, il y a de fortes chances que les analyses générées soient tout aussi inadaptées ou imprécises pour guider les décisions.
La technologie s’avère capable d’identifier des tendances avec uma grande précision. Néanmoins, elle demeure tributaire de notre capacité à déterminer quels éléments méritent réellement d’être observés.
C’est sans doute pourquoi l’une des questions fondamentales à l’ère de l’intelligence artificielle n’est pas : que peut résoudre l’IA ?
La vraie question à se poser est la suivante : posons-nous les bonnes questions ?
Ce que nous observons sur le terrain : pourquoi la technologie seule ne suffit pas
Ce débat dépasse le cadre théorique dès lors que l’on observe des projets concrets de transformation organisationnelle.
Il n’est pas rare de croiser des entreprises disposant de :
- tableaux de bord sophistiqués ;
- dizaines d’indicateurs ;
- processus automatisés ;
- niveaux élevés de digitalisation.
Et qui, pourtant, continuent de faire face à des difficultés liées à :
- des retravaux et de la non-qualité ;
- une faible prévisibilité opérationnelle ;
- des difficultés d’intégration entre les services ;
- des goulots d’étranglement décisionnels ;
- un désalignement entre stratégie et exécution ;
- des coûts cachés ;
- des réclamations clients.
Dans de tels cas, le problème réside rarement dans la technologie elle-même.
Dans la plupart des situations, la difficulté réside dans la définition des processus destinés à être automatisés, dans les indicateurs retenus pour suivre les résultats et, surtout, dans la compréhension des facteurs qui influent réellement sur la performance de l’entreprise.
Comment aligner technologie, processus et gouvernance ?
C’est pourquoi, dans le cadre des initiatives menées par Xcellence, le déploiement de solutions de gestion intégrée et d’automatisation est généralement précédé d’une analyse approfondie des processus, de la gouvernance et des mécanismes de mesure qui soutiennent l’activité.
Des plateformes telles que SoftExpert Suite permettent d’intégrer les informations, de structurer les flux de travail, d’automatiser les contrôles, de consolider les indicateurs et d’accroître considérablement la visibilité sur les opérations, rapidement et efficacement, afin de répondre aux bonnes questions.
C’est pourquoi la technologie ne constitue qu’une partie de la solution. Son efficacité repose sur uma gestion structurée des indicateurs, associée à uma définition rigoureuse des processus et des critères de suivi reflétant les besoins propres à chaque organisation.
Après tout, automatiser un processus défaillant ne fait qu’exécuter l’erreur plus rapidement.
De même, suivre des indicateurs peu pertinents ne fait qu’optimiser l’observation de problèmes qui ne sont peut-être pas les plus prioritaires.
Considérations finales : mesurons-nous les bonnes choses ?
Les indicateurs sont essentiels. Les benchmarks sont essentiels. L’intelligence artificielle jouera un rôle de plus en plus prépondérant. Le problème ne provient pas de ces outils.
Il apparaît lorsque l’on commence à croire qu’ils suffisent à expliquer, à eux seuls, la complexité d’une organisation. C’est sans doute pourquoi l’une des questions les plus pertinentes pour les dirigeants d’aujourd’hui demeure étonnamment simple : mesurons-nous les bonnes choses ?
Car ce que nous choisissons de mesurer conditionne ce que nous sommes en mesure de voir. Et ce que nous observons oriente directement les décisions que nous prenons.
C’est pourquoi le plus grand défi de la gestion des indicateurs ne réside pas dans la quantité de métriques suivies par votre entreprise, mais dans leur capacité réelle à éclairer les problèmes qu’il vous faut résoudre.
FAQ : Questions fréquentes sur la gestion des indicateurs
Voici quelques questions fréquentes relatives aux sujets abordés dans cet article :
Il s’agit du processus structuré de définition, de suivi et de pilotage des métriques de performance alignées sur la stratégie de l’entreprise. Elle permet aux organisations de relier les activités quotidiennes aux objectifs à long terme et d’appuyer la prise de décision sur des données probantes.
Une métrique est une donnée mesurable quelconque au sein de votre entreprise. Un indicateur clé de performance (KPI), en revanche, est une métrique stratégique sélectionnée spécifiquement pour évaluer la progression vers vos objectifs les plus cruciaux.
Les indicateurs retardés (lagging) mesurent des résultats passés, comme le chiffre d’affaires mensuel. Les indicateurs avancés (leading) sont des métriques prédictives qui donnent des indications sur la performance future, comme la satisfaction client ou la génération de prospects.
Les benchmarks représentent des données moyennes du marché et non des stratégies sur mesure. Chaque secteur évolue dans un contexte propre. Traiter un benchmark comme une vérité universelle, sans tenir compte des réalités opérationnelles, peut conduire à des erreurs stratégiques.
Non, le NPS se révèle très efficace pour mesurer l’aptitude des clients à recommander uma empresa. Le problème apparaît lorsque l’on tente de l’utiliser pour répondre à des questions de performance complexes pour lesquelles il n’a jamais été conçu.
L’IA excelle dans la détection de tendances, mais elle dépend étroitement des données injectées. Si les indicateurs choisis sont inappropriés ou si la qualité des données est insuffisante, l’IA produira inévitablement des analyses imprécises ou limitées.
La technologie se contente d’accélérer l’exécution. Automatiser des processus défaillants ou suivre des indicateurs non pertinents revient à commettre des erreurs et à observer de mauvaises métriques à un rythme encore plus soutenu.
