Il n’y a pas de problèmes, il n’y a que des solutions

Pour résoudre un problème simple ou maîtriser des situations complexes, il est nécessaire d’avoir du bon sens, d’adopter une démarche rigoureuse et d’utiliser des outils adaptés. Pour répondre à ces différents besoins, les auteurs proposent un panel d’outils permettant au lecteur d’appréhender tout type de situations qu’il peut rencontrer au quotidien, que ce soit dans les domaines de la stratégie, de l’organisation, de l’amélioration des processus, de la conduite de projets, voire du pilotage du changement. Certains de ces outils les aideront plus particulièrement dans la gestion des équipes. Le lecteur trouvera dans cet ouvrage :

une démarche progressive de résolution de problèmes en 7 étapes ;

une boîte à outils complète pour aider le manager ou le chef de projet à prendre les bonnes décisions afin d’améliorer les performances et de limiter les risques ;

des exemples significatifs provenant des nombreuses interventions qu’ils ont conduites au sein d’organisations de toutes tailles, publiques et privées.

Daniel CRÉPIN, diplômé d’HEC, est consultant et formateur dans les domaines du management, du développement des ressources humaines, de la qualité et de la conduite du changement.

François PERNIN, ancien chef de clinique assistant des hôpitaux de Paris, diplômé de l’École de management pour les médecins de l’Assistance publique des Hôpitaux de Paris, est chirurgien dans un centre hospitalier général et travaille sur les problématiques sociales et politiques dans un cadre associatif.

René ROBIN, docteur en gestion, AMP/INSEAD-Stanford, licencié ès lettres et IHEDN, est consultant et formateur dans les domaines du management, du développement des ressources humaines, de la qualité et de la conduite du changement.

Daniel CRÉPIN • François PERNIN • René ROBIN

Résolution de problèmes

Méthodes, outils, retours d’expérience

Deuxième édition

Groupe Eyrolles
61, bd Saint-Germain
75240 Paris Cedex 05

www.editions-eyrolles.com

Pour contacter les auteurs :

dcrepin@cote-dazur.com
françois.pernin@wanadoo.fr
r.robin@sfr.fr

En application de la loi du 11 mars 1957, il est interdit de reproduire intégralement ou partiellement le présent ouvrage, sur quelque support que ce soit, sans autorisation de l’éditeur ou du Centre français d’exploitation du droit de copie, 20, rue des Grands-Augustins, 75006 Paris.

Attention : la version originale de cet ebook est en couleur, lire ce livre numérique sur un support de lecture noir et blanc peut en réduire la pertinence et la compréhension.

© Groupe Eyrolles, 2001, 2014
ISBN :...

L’expérience, ce n’est pas ce qui arrive aux Hommes, c’est ce que les Hommes font de ce qui leur arrive.

ALDOUS HUXLEY

Avant-propos

Cet ouvrage reprend, en l’enrichissant, notre premier livre sur ce thème, paru en 2001. En voici la genèse.

Il s’agissait, au départ, de partager un savoir-faire et une expérience sur les « outils du management », encore appelés « outils de deuxième génération » : diagrammes des affinités, des interrelations, en arbre, etc. Cela fait maintenant plus de vingt ans que nous utilisons ces outils de traitement des données sémantiques ; nous en avons fait un usage important dans nos activités de conseil, constituant au fil du temps une « base de données » dont nous partageons un certain nombre d’exemples dans ce livre. Nous avons pu ainsi, maintes fois, vérifier la puissance de ces instruments de structuration de la pensée collective, conçus d’abord pour les responsables de direction et d’encadrement travaillant en groupe.

Par ailleurs, nos interventions plus récentes nous ont conduits sur les terrains des associations et de l’hôpital public, et nous avons pu constater que ces méthodes s’y appliquaient avec succès. Nous leur avons donc réservé une place significative dans les exemples présentés.

Par la suite, les Éditions d’Organisation nous ont suggéré de « revisiter » la première génération des outils qualité, ceux-là même qui, dans les années 1980, avaient si fortement contribué aux démarches « qualité totale ». Il apparaît en effet choquant que le diagramme de Pareto, le diagramme d’lshikawa, les cartes de contrôle elles-mêmes aient vu leur utilisation décliner, au cours des dernières années, dans les milieux industriels. Nous disons bien les milieux industriels au sens strict, car pour ce qui est des services administratifs et commerciaux, quel que soit le secteur d’activité, ces outils n’y ont jamais trouvé, dans notre pays, le succès qu’ils mériteraient (au-delà d’un nombre limité d’entreprises françaises ou liées à des groupes étrangers). Certes, une « nouvelle approche », venue des États-Unis, s’est efforcée de relancer la démarche qualité sous l’appellation « Six Sigma », généralement associée aux démarches de type Lean. Dans notre premier ouvrage, nous ne pouvions que constater que le « Six Sigma » n’apportait rien de nouveau en termes d’outils, mais innovait davantage par son vocabulaire (les « black belts », etc.). Nous lui reconnaissions le mérite de réaffirmer les principes énoncés il y a plusieurs décennies par les docteurs Deming et Juran, entre autres.

L’ouvrage que vous avez entre les mains a donc une vocation résolument pédagogique et instrumentale, traitant à la fois des outils qualité des deux générations. Comme nous le verrons, ces deux panoplies d’outils se complètent remarquablement. Notre ambition n’a pas été pour autant d’écrire une encyclopédie : nous ne parlerons par exemple ni de l’Amdec, ni des plans d’expérience, ni des méthodes statistiques les plus sophistiquées. En revanche, nous consacrons un chapitre spécifique au Quality Function Deployment (QFD) et au Policy Deployment (PD), deux approches qui font un excellent usage des outils de deuxième génération. La première de ces méthodes offre un itinéraire complet de développement et d’amélioration des produits et services. La seconde est une évolution du management par objectifs, mais qui diffère de la pratique habituelle ; elle privilégie en effet fortement le dialogue entre les intéressés, ainsi que la cohérence d’ensemble des objectifs.

Cet ouvrage se propose ainsi de donner aux responsables l’occasion de développer deux types de pensée complémentaires : la pensée statistique, quantitative, essentielle à la compréhension et à l’amélioration des processus de toute nature, et la pensée systémique, de nature essentiellement qualitative, indispensable pour aborder efficacement la complexité croissante du millénaire naissant. Comme l’écrit Joël de Rosnay, cité : « L’analyse systémique ne supplante pas l’approche analytique mais la complète. Ainsi, si l’approche analytique se concentre sur les éléments, la systémique, quant à elle, étudie ce qui relie ces éléments. C’est aussi une perception globale, qui intègre la durée et qui permet de jouer sur des groupes de variables de façon simultanée par le biais de la simulation » (Guillaume Rolland, compte rendu de la table ronde « Futuribles » du 30 novembre 2004, disponible sur www.futuribles.com).

Internet étant devenu une source incontournable d’information dans tous les domaines, dont ceux faisant l’objet de ce livre en particulier, nous n’abuserons pas des adresses de sites Web ; le lecteur motivé saura compléter par lui-même ses informations. Cependant, nous signalerons les liens vers certains sites que nous avons jugés particulièrement intéressants par la richesse de l’information qu’ils proposent.

Nous remercions chaleureusement :

• notre ami Olivier Lespinard pour sa contribution aux chapitres sur la maîtrise statistique des processus (MSP) et sur les outils de la deuxième génération ;

• nos collègues (et amis !) Harrie Barron, Marc Diedisheim et Françoise Goullieux, du cabinet de conseil High Business Consulting (www.highbusiness.fr) pour leur relecture attentive et leurs conseils...

Chapitre 1

Résoudre les problèmes : des approches qui s’inscrivent dans le cadre du Total Quality Management

Quality means doing it right when no one is looking.
La qualité, c’est bien faire quand personne ne vous regarde.

HENRY FORD

It is not necessary to change. Survival is not mandatory.
Il n’est pas nécessaire de changer. Survivre n’est pas une obligation.

WILLIAM E. DEMING

1. Introduction

Depuis que l’Homme est sur la Terre, il a dû résoudre des problèmes. L’homme de Cro-Magnon devait résoudre, au quotidien, les problèmes de la vie courante : trouver sa nourriture, se protéger des prédateurs ou du froid, etc. Il y a vingt-cinq siècles, la sagesse bouddhiste avait déjà formalisé le processus « classique » qui va de la formulation d’un problème à la recherche de ses causes, puis à celle d’un objectif d’amélioration et des solutions pour l’atteindre. Ce sont les quatre « Nobles Vérités » du bouddhisme : l’existence de la souffrance (le problème), l’origine de la « souffrance » (la cause), l’arrêt de la souffrance (l’objectif) et la voie conduisant à l’arrêt de la souffrance (la solution, en l’occurrence la voie bouddhiste). Depuis lors, au fil de l’histoire, les méthodes de résolution de problèmes se sont multipliées et sophistiquées : démarches déductives et inductives, méthodes analogiques, essai et erreur, etc.

Le cadre de ce livre est très clairement celui du Total Quality Management (TQM), que les normes britanniques British Standards définissent comme « une philosophie de management et des pratiques d’entreprise qui visent à mobiliser les ressources humaines et matérielles d’une organisation de la...

Chapitre 2

Les problèmes et leur résolution

If I had an hour to solve a problem I’d spend 55 minutes thinking about the problem
and 5 minutes thinking about solutions.

Si je disposais d’une heure pour résoudre un problème, je passerais 55 minutes
à considérer le problème et 5 minutes à penser aux solutions.

ALBERT EINSTEIN

Managers who are skilled communicators
may also be good at covering up real problems.

Les managers qui sont de bons communicants
risquent également d’être bons à masquer les vrais problèmes.

CHRIS ARGYRIS

It isn’t that they can’t see the solution.
It’s that they can’t see the problem.

Ce n’est pas qu’ils ne peuvent pas voir la solution.
C’est qu’ils ne peuvent pas voir le problème.

GILBERT K. CHESTERTON

1. Qu’est-ce qu’un problème ?

On considérera qu’un problème, c’est un écart entre ce qui est et ce qui devrait ou pourrait être.

Cette définition nous amène à considérer deux cas de figures principaux :

• Le problème comme dysfonctionnement. Une fabrication n’est pas conforme aux normes, une machine se met à produire en dehors des tolérances, etc. Il s’agit de résoudre le problème pour revenir à la « normalité ».

Figure 4

• Le problème comme besoin d’amélioration ou opportunité de progrès. Il se peut que le niveau de performance d’un processus donné, tel que le développement de nouveaux produits, ne soit ni pire ni meilleur que ce qu’il a été dans le passé, mais différentes enquêtes nous conduisent à juger qu’il est nécessaire de l’améliorer.

Figure 5

Notons que, dans la « vie réelle », il n’existe pas à proprement parler de « problèmes » : il n’y a que des situations, lesquelles peuvent être vécues ou non comme « posant problème ».

Un problème est toujours une construction de l’esprit, une certaine perception que l’on a d’une situation.

L’existence et la nature d’un problème dépendent essentiellement de notre propre point de vue. D’où les difficultés que l’on a parfois à s’entendre sur l’existence ou l’importance d’un problème ! D’où la nécessité également, en particulier pour les problèmes complexes, de multiplier les points de vue pour mieux les cerner !

2. Des problèmes simples aux problèmes complexes : une typologie des problèmes

2.1 Les problèmes « simples »

On appellera problème simple un problème pour lequel il est possible d’observer la situation « posant problème », et de recueillir à son propos des données chiffrées.

De tels problèmes, sans être « triviaux », peuvent être qualifiés de « simples » en ce qu’ils répondent aux caractéristiques suivantes :

• ils peuvent être analysés et mesurés sous leurs différentes facettes ;

• l’analyse permet d’établir des liens de causalité clairs, non ambigus ;

• l’identification de la ou des causes, et l’action adéquate sur ces causes, permet de résoudre entièrement le problème.

De nombreux problèmes de nature technique peuvent, à ce titre, être qualifiés de « simples » : une machine dont le rendement est insuffisant, un appareil en panne, etc. L’ensemble des causes peut en être diagnostiqué, les mêmes causes (ou les mêmes combinaisons de causes) produisant les mêmes effets ; un ensemble d’actions correctrices pertinentes permet en conséquence de résoudre le problème dans sa totalité.

2.2 Qu’est-ce qu’un problème « compliqué » ?

Les problèmes « compliqués », de notre point de vue, ne diffèrent des problèmes « simples » que par le nombre d’éléments qu’ils comportent. On n’aura pas de long débat sur le fait qu’une voiture ou un avion sont des objets compliqués, mais comme on le verra, ils ne méritent pas le qualificatif de complexes : de tels objets peuvent être entièrement démontés et remontés à l’identique. Un problème « compliqué » peut être, sans risques, décomposé en un ensemble de sous-problèmes plus simples. Comme dans le cas des problèmes « simples », l’identification correcte des causes permettra d’apporter des solutions satisfaisantes et définitives.

Que l’on ne nous demande pas de tracer avec précision la frontière entre problèmes simples et compliqués ! De toute manière, l’essentiel n’est pas là. Comme nous allons le voir, la frontière pertinente est celle qui sépare, d’une part, les problèmes simples et/ou compliqués, et, d’autre part, les problèmes complexes.

2.3 L’influence des

...

Chapitre 3

Résolution de problèmes et conduite de projet

All things are created twice : first mentally, then physically.
The key to creativity is to begin with the end in mind,
with a vision and a blueprint of the desired result.

Toute chose est créée deux fois : d’abord mentalement puis physiquement.
La clef de la créativité, c’est de commencer avec la fin à l’esprit,
avec une vision et un prototype du résultat souhaité.

STEPHEN COVEY

Nobody knows how Honda is organized,
except that it uses lots of project teams and is quite flexible.

Personne ne sait comment Honda est organisée,
si ce n’est qu’elle utilise beaucoup d’équipes projet et qu’elle est assez flexible.

KENICHI OMMAE

1. Introduction

Le traitement des problèmes passe nécessairement par la capacité de mener à bien des projets d’amélioration. C’est ce que constatait déjà le Dr Joseph Juran, lorsqu’il écrivait que l’amélioration, dans une organisation, se faisait projet par projet, allant jusqu’à préciser : « There is no other way » (Il n’y a pas d’autre façon). Juran considère ainsi qu’il existe dans une entreprise deux grands types d’activité :

• les activités qui assurent le fonctionnement au quotidien de l’organisation (« business as usual ») ;

• et celles qui rendent possible l’amélioration du système : pour l’essentiel, les projets relèvent de...

Chapitre 4

Le facteur humain dans la résolution de problèmes

Most people spend more time and energy going
around problems than in trying to solve them.

La plupart des gens dépensent plus de temps et d’énergie
à contourner les problèmes plutôt qu’à les résoudre.

HENRY FORD

Solving problems is important. But if learning is to persist,
managers and employees must also look inward.
They need to reflect critically on their own behaviour,
identify the ways they often inadvertently contribute
to the organisation’s problems, and then change how they act.

Résoudre les problèmes est important. Mais pour que ce qui a été appris demeure,
les managers et les employés doivent aussi regarder en eux-mêmes.
Ils doivent mener une réflexion critique sur leurs propres comportements,
identifier comment il leur arrive, souvent et par inadvertance, de contribuer
aux problèmes de l’organisation, et ensuite [il leur faut] changer leur manière d’agir.

CHRIS ARGYRIS

Par-dessus tout, je voudrais insister sur l’esprit de solidarité
qui régnait entre nous. Ce fut sans doute le facteur explicatif le plus important
du succès final, car l’ascension de l’Everest [...] exigeait un très haut degré
de coopération désintéressée ; aucune quantité de matériel ou de nourriture
n’aurait pu compenser une faiblesse dans ce domaine.

EDMUND HILLARY

Coopérer, c’est mettre ses marges de manœuvre au service des autres.

NORBERT ALTER

Il est dans la nature de l’Homme de penser, en silence
et dans la solitude, devant les choses.
Dès que plusieurs personnes sont rassemblées,
tout devient médiocre : en effet, notre ardeur à convaincre l’autre,
et notre propension à le dominer,
l’emportent généralement sur toutes les règles de l’investigation¹.

ALAIN

1. Un modèle d’intelligibilité de l’homme et des groupes humains : le trièdre

Le modèle que nous présentons ici, malgré un caractère qui pourrait paraître ésotérique à certains, nous a été directement utile dans notre métier de consultant. Avec Kurt Lewin, nous pensons qu’il n’y a rien de plus pratique qu’une bonne théorie !

Avec pour point de départ l’« Homme tridimensionnel » décrit par Aristote, ce modèle trouve de nombreuses déclinaisons, et comme nous allons le voir, il permet de parler de manière simple, sans être simpliste, non seulement de l’Homme, mais aussi de management et de stratégie.

1.1 L’« Homme tridimensionnel »

Nous considérerons que l’Homme possède trois dimensions : physique, émotionnelle, et enfin spirituelle.

• La dimension physique correspond à notre faculté d’agir sur notre environnement. Elle est symbolisée dans le schéma ci-dessous par la main.

• À la dimension émotionnelle sont associés les sentiments, les émotions qui résultent à la fois de nos perceptions du monde extérieur et de notre « moi » intérieur. Elle est représentée par un cœur.

• La dimension spirituelle est liée à notre capacité à penser, à raisonner et à inventer, illustrée par la tête.

Le Trièdre de l’Homme selon Aristote

Figure 18

Cette représentation selon trois axes – on parlera de trièdre – n’est pas une découverte récente. Il y a vingt-cinq siècles, Aristote, qui a considérablement influencé la conception que l’homme occidental se fait du monde, décrivait déjà l’être humain selon ces trois composantes : le Corps (en grec, Soma), l’Âme (Psukhe), et enfin le Souffle, l’Esprit (Pneuma).

Michel Godet, dans son livre L’Avenir autrement (Armand Colin, 1991), écrit : « L’être humain ne se réduit pas à un esprit rationnel (l’hémisphère gauche du cerveau pour la logique) mais possède aussi un “cœur” (le cerveau droit pour l’affectivité) et un corps pour la sensation, la pulsion et l’action. Les trois éléments de cette trinité sont indissociables pour la compréhension du tout, et aucun d’entre eux ne donne la clef de l’ensemble. Il s’agit notamment de réconcilier le rationnel et l’émotionnel, c’est-à-dire d’utiliser à plein les facultés du cerveau ; faire appel non seulement à l’hémisphère...

Chapitre 5

Les outils de première génération

It is tempting, if the only tool you have is a hammer,
to treat everything as if it were a nail.

Il est tentant, lorsque le seul outil dont vous disposez est un marteau,
de traiter n’importe quoi comme s’il s’agissait d’un clou.

ABRAHAM MASLOW

Les éléments de maîtrise statistique des processus

La maîtrise statistique des processus (MSP) est un ensemble de techniques statistiques développées dès les années 1920 pour piloter efficacement les processus industriels, les amener en état de « contrôle statistique ».

Ces techniques aident à comprendre la nature des variations présentes dans tout processus et permettent d’en visualiser l’importance. Elles distinguent, d’une part, des causes communes (ou aléatoires) de variation, inhérentes au processus, et, d’autre part, des causes spéciales. On peut dire que les causes communes représentent le « bruit » existant dans le processus, et que les causes spéciales sont autant de « signaux ». La compréhension de ces causes de variation permet d’agir sur un processus afin de le maîtriser et d’en minimiser la variabilité.

La MSP peut être appliquée pour maîtriser et améliorer tout type de processus. Elle ne se limite pas aux processus de production.

Variation

Quel que soit le sujet auquel on s’intéresse, il n’existe pas dans la nature ou dans les activités humaines deux situations, deux éléments de situation, deux objets, etc., parfaitement identiques. En y regardant d’assez près, on trouvera toujours des différences. Ce principe de variation est universel.

Pour une caractéristique donnée, ces variations peuvent être représentées graphiquement sous la forme d’un histogramme. Par exemple, une société fabriquant de la peinture mesure (en centipoises) la viscosité des lots produits, et représente les résultats sous la forme de l’histogramme ci-dessous.

Figure 28

Lorsqu’un processus est stable (nous reviendrons plus loin dans ce texte sur cette notion), la distribution des données peut être représentée sous la forme d’une courbe en forme de cloche ou courbe de Gauss. La distribution des données est dite « normale », s’établissant de manière symétrique par rapport à la valeur moyenne des données. À noter que l’histogramme de la page précédente représente une distribution « presque » normale.

Figure 29

Dans l’industrie, les variations entre produits ou entre lots de fabrication sont liées à celles des données d’entrée correspondantes. Par exemple, on peut reprendre les cinq catégories au chapitre 3, les « 5 M » : main-d’œuvre, matières, matériel, méthode, milieu. Dans le schéma ci-dessous, on voit que chacune de ces catégories peut être affectée de variations plus ou moins fortes, qui déterminent le niveau de variation dans le produit final.

Figure 30

Causes de variation

Ces causes peuvent être de deux types :

• Les causes communes. Elles sont aléatoires et inhérentes au processus considéré (par exemple : l’usure d’une machine entraînera des différences d’un lot de produit à l’autre). Ces causes dépendent des choix techniques et humains effectués depuis la conception du processus. Lorsque seules sont présentes des variations de ce type, on dit que le processus est stable, que sa performance est prévisible, qu’il a une identité.

• Les causes spéciales ou assignables. Ce sont des événements inhabituels, pouvant provoquer des dérives ou des phénomènes chaotiques plus ou moins forts dans le processus (par exemple : matière première non conforme, non-respect d’une procédure, nouvel opérateur sur la ligne de production).

Objet de la MSP

Dans un premier temps, la MSP permet d’identifier et de supprimer les causes spéciales de variation du processus, et ainsi de le rendre stable.

Dans un second temps, elle vise à diminuer la dispersion liée aux causes communes de variation, et ainsi de rendre le processus capable, c’est-à-dire apte à produire de manière régulière et fiable à l’intérieur des spécifications.

« La permanence n’existe pas dans ce monde, seules existent l’impermanence et la variation. Cependant, des systèmes à causes constantes (causes communes) existent. Les résultats produits par un système à causes constantes varient, et peuvent à vrai dire varier de manière importante ou faible. Ils varient, mais ils présentent une caractéristique importante appelée stabilité. Pourquoi appliquer les termes “constant” et “stabilité” à un système produisant des résultats qui varient ? Parce que le même pourcentage de ces résultats continuera à tomber entre les mêmes limites, heure après heure, jour après jour, tant que le système à causes constantes continuera d’opérer. C’est la distribution des résultats qui est constante ou stable. Lorsqu’un processus de production se comporte comme un système à causes constantes, produisant des résultats stables, on dit qu’il est maîtrisé ou sous contrôle. » (D’après le Dr W. Edwards Deming, traduction des auteurs.)

Figure 31

Aptitude d’un processus

L’aptitude d’un processus exprime sa capacité à atteindre et à maintenir dans le temps un certain niveau de qualité. Cette notion ne s’applique qu’aux processus stables, pour lesquels les causes spéciales de variation ont été éliminées. Mais elle s’applique aux processus de toute nature, qu’il s’agisse de processus de production ou de processus administratifs.

Dans le diagramme ci-après (qui reprend les éléments importants de la carte de contrôle, le diagramme de base de la MSP), les mesures effectuées permettent de suivre une caractéristique de performance identifiée comme importante pour le client (pour reprendre notre exemple précédent, la viscosité d’une peinture). On voit que les mesures obtenues se répartissent autour d’une valeur moyenne. Les variations demeurent entre les limites de contrôle supérieure et inférieure (LCS et LCI), lesquelles sont des valeurs calculées à partir des mesures effectuées sur le processus. Elles expriment la « voix du processus », ce que le processus est capable de faire. On peut en déduire ici que le processus est « sous contrôle ».

Figure 32

Par ailleurs, les limites de contrôle LCS et LCI sont ici elles-mêmes largement à l’intérieur de l’intervalle de tolérance fixé avec le client – le « client » pouvant être le supérieur hiérarchique... –, c’est-à-dire entre les limites de spécifications supérieure (LSS) et inférieure (LSI) déterminées avec lui. Ces valeurs représentent ni plus ni moins que la « voix du client ». On dit que le processus est capable – toujours du seul point de vue de la caractéristique de performance mesurée, bien sûr –, c’est-à-dire apte à produire de manière fiable le produit demandé par le client.

Commentaires

Ces notions peuvent paraître complexes à la première lecture, mais elles aident à se situer face à un problème. Derrière tout problème, il y a un processus : ce processus est-il « chaotique » ou maîtrisé ? S’il n’est pas maîtrisé, quelles sont les causes spéciales de variation ? S’il est maîtrisé et néanmoins pas assez « performant », comment resserrer les limites de contrôle et ainsi réduire la variabilité ?

Même si vous n’ambitionnez pas de devenir un spécialiste des techniques statistiques, retenez que :

• L’interprétation correcte d’un ensemble de données numériques ne peut se faire sans méthode. La bonne méthode consiste à utiliser des graphiques.

• Les graphiques de tendance montrent l’évolution d’une caractéristique dans le temps, cette caractéristique pouvant être, à...

Chapitre 6

Les outils de deuxième génération

We cannot solve our problems with the same thinking
we used when we created them.

Nous ne pouvons résoudre nos problèmes avec le même niveau de pensée
que nous avons utilisé quand nous les avons créés.

ALBERT EINSTEIN

It’s so much easier to suggest solutions
when you don’t know too much about the problem.

Il est tellement plus simple de suggérer des solutions
quand vous ne connaissez pas trop le problème.

MALCOLM S. FORBES

Pour chaque problème complexe
il existe une solution simple, évidente... et fausse.

HENRY L. MENCKEN

L’Histoire, pas plus que la nature, ne peut nous indiquer ce qu’il faut faire.
C’est nous qui y apportons un but et un sens.
Les hommes ne sont pas égaux mais nous pouvons décider
de combattre pour l’égalité des droits.
Nos institutions sociales ne sont pas rationnelles,
mais nous pouvons tenter de les rendre plus rationnelles.
Nous pouvons faire un effort semblable en ce qui concerne nos réactions
et notre langage, dans lesquels le sentiment l’emporte trop souvent
sur la raison. Le langage doit être pour nous, avant tout,
un instrument de communication rationnel.

KARL POPPER

Concepts et applications pratiques de sémantique générale

Introduction

When you calculate a bridge, you are actually talking to yourself about the bridge ; you automatically get predictability about your bridge. Then our bridges do not collapse. Now, can we do something of that sort in ordinary life ? This is a very serious thing, because if we can, then we will have great benefit. If so, we can handle our lives as well as we handle our bridges and sky scrapers. Why is it that our bridges do not collapse, but our private lives do ? If we are not foolish about our bridges, why are we foolish about ourselves ? The question is - do we know how to handle our brains ?

Lorsque vous faites des calculs pour [la construction d’] un pont, vous vous parlez à vous-même à propos de ce pont ; ainsi, automatiquement, vous obtenez de la prévisibilité à propos de ce pont. En conséquence nos ponts ne s’effondrent pas. Maintenant, pouvons-nous faire quelque chose de similaire dans notre vie quotidienne ? C’est une affaire très sérieuse, parce que si nous y arrivons, nous en tirerons de grands bénéfices. Dans ce cas, nous pourrons prendre en charge nos vies aussi bien que nos ponts ou nos gratte-ciel. Pourquoi nos ponts ne s’effondrent-ils pas, alors que nos vies privées le font ? Si nous ne sommes pas insensés au sujet de nos ponts, pourquoi le sommes-nous à propos de nousmêmes ? La question est de savoir – savons-nous gérer notre cerveau ?

Alfred Korzybski, notes prises lors d’une conférence en 1938.

La sémantique générale est une discipline qui s’intéresse à la manière dont nous percevons et modélisons notre environnement, ainsi qu’à nos façons de communiquer ces perceptions et ces modélisations. Cette communication passant pour une large part par les mots, la sémantique générale porte un regard approfondi sur le langage. Elle a donc tout à fait sa place en tant que première partie de ce chapitre. En effet, les outils de « deuxième génération » ont pour objet de structurer l’information sémantique, et non pas l’information chiffrée comme le font, à quelques exceptions près (le diagramme d’lshikawa, par exemple) les outils de « première génération ».

La sémantique générale a été « inventée » par Alfred Korzybski (1879-1950). Cet ingénieur polonais, émigré aux États-Unis en 1915, eut l’intuition géniale que si les ponts tiennent si longtemps avant de s’écrouler, c’est avant tout grâce à la puissance des méthodes scientifiques et des langages mathématiques qui sont utilisés pour les concevoir et les construire. Avec la sémantique générale, Korzybski tenta de transférer cette prédictibilité des méthodes scientifiques et mathématiques dans « le langage ordinaire des gens ordinaires ».

Figure 64

Réalité et perception

C’est par nos organes sensoriels que nous percevons les données de notre environnement : certaines manifestations physiques (on parle de stimuli) sont perçues en tant que messages spécifiques, lesquels peuvent être de nature visuelle, acoustique, olfactive, etc. En pratique, c’est par la vue que nous acquérons 80 % de ces informations.

Les messages sont ensuite transmis au cerveau, qui décode et organise cette perception, utilisant pour cela des informations et des structures déjà mémorisées, permettant à chacun, au fil du temps, de construire sa propre représentation du monde.

Entre le monde extérieur et la représentation que nous nous en faisons, trois filtres viennent influencer la perception :

• Un filtre sensoriel : par exemple, nous ne voyons que les couleurs dont la longueur d’onde est comprise entre le rouge et le violet.

• Un filtre socioculturel : notre savoir collectif, nos habitudes, nos traditions, nos valeurs influencent directement nos perceptions sensorielles.

• Un filtre individuel : il s’agit ici de l’ensemble de nos expériences personnelles depuis notre naissance.

Figure 65

Chaque individu produit ses propres représentations, qui sont le résultat de sa propre « structure nerveuse », laquelle lui permet de penser, de décider et d’agir.

Il s’ensuit, comme nous le verrons plus loin à propos de la communication et du langage, que nous ne pouvons effectivement communiquer que nos perceptions du réel, et non le réel lui-même, qui est par nature indicible. Pour sa part, Erwin Schrödinger dans son ouvrage Mind and Matter (1958), a pu écrire : « Quant à l’homme, sa perception du monde est et restera toujours une construction de l’esprit ; elle n’a pas d’autre existence démontrable ».

Carte et territoire

Pour nous aider à comprendre la relation que nous établissons entre la « réalité » et le langage – les choses et les mots censés représenter ces choses –, Korzybski procède par analogie et parle de carte et de territoire. Il dit qu’une carte n’est pas le territoire qu’elle représente, et qu’elle ne peut couvrir tout ce territoire. Lorsque nous nous exprimons par des mots, nous produisons de véritables « cartes verbales » dont les symboles sont les mots eux-mêmes, organisés suivant les règles de la syntaxe. Les deux propositions ci-dessus peuvent être transposées de la manière suivante : le mot n’est pas la chose qu’il représente, et ne peut couvrir tout le « territoire » de la chose représentée.

En bref, les mots sont des abstractions qui nous permettent de communiquer nos observations du réel. Attention à ne pas confondre le mot et la « réalité » que ce mot ne fait que représenter.

Les trois types d’énoncés : faits, sentiments et inférences

Lorsque nous communiquons par le biais du langage, nous sommes en mesure de produire trois types d’énoncés :

• Des énoncés concernant l’observation des faits, idéalement « ici et maintenant » : on parlera de connaissance factuelle.

• Des sentiments qui nous permettent d’exprimer notre ressenti sur un sujet donné : on parlera de connaissance émotionnelle.

• Des énoncés qui sont des inférences, c’est-à-dire une interprétation, une décision que nous prenons au sujet de nos observations : on parlera de connaissance inférentielle.

D’une manière générale, nos sentiments sont de nature à influencer nos inférences, mais également nos observations.

Il faut comprendre que la majeure partie de la connaissance humaine est de nature inférentielle, c’est-à-dire hypothétique. Les théories scientifiques, par exemple, sont des modèles explicatifs du monde, mais ne sont pas en soi « le réel ». La physique de Newton a fini par être battue en brèche par la théorie des quanta, lorsqu’il s’est agi de mieux comprendre l’infiniment petit. De même, lorsque je lis un ouvrage sur l’histoire de France, le fait observable, pour moi, c’est le texte que je suis en train de lire, et rien d’autre ; l’inférence consiste à tenir pour vrais les propos qui y sont relatés.

Les connaissances inférentielles ne sont pas pour autant des connaissances « au rabais ». Korzybski va même jusqu’à dire que « la totalité de notre connaissance fondamentale la plus profonde doit être et ne peut être autre qu’hypothétique ; en effet, ce que nous voyons, entendons, sentons, ce dont nous parlons ou ce que nous inférons n’est jamais ça, mais seulement le résultat de nos abstractions humaines à propos de ça ».

Claude Bernard, grand professeur de médecine au XIXe siècle, a pu suggérer pour sa part qu’« un fait, par lui-même n’est rien, qu’il ne vaut que par l’idée qui s’y rattache ou par la preuve qu’il fournit ». Un jour, alors qu’il donnait son cours, Claude Bernard avait devant lui plusieurs écuelles contenant des viscères humains. Il fit la constatation qu’au-dessus d’une des écuelles, et uniquement de celle-là, des mouches...

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