Perspectives
Pourquoi les employés posent à l'IA des questions qu'ils cachent
Une collègue m’a raconté récemment qu’elle avait posé à un système d’IA une question qu’elle n’aurait jamais posée à sa propre équipe. Ce n’était pas une question délicate. C’était une question de base — quelque chose sur le fonctionnement réel d’une partie de l’entreprise, un détail qu’elle estimait devoir comprendre depuis trois ans. Elle l’a tapée dans une fenêtre de clavardage au lieu de se tourner vers la personne assise à huit pieds qui aurait pu y répondre en une phrase. J’ai fait la même chose. Je soupçonde la plupart des gens qui lisent ceci de l’avoir fait aussi. Nous avons tendance a classer cela sous l’étiquette de la commodité. Je pense que c’est autre chose. C’est une mesure.
Le coût socio-psychologique
Il existe une longue tradition de recherche sur les raisons pour lesquelles les gens ne posent pas de questions. Des études sur la recherche d’aide au travail révèlent que les employés évitent de solliciter leurs collègues pour deux raisons : un coût socio-psychologique — la peur de paraître incompétent — et un coût économique — la crainte que la question ne vous suive dans une discussion de promotion. Des expériences de terrain sur les plateformes de connaissances internes montrent que ces deux coûts suppriment les questions, et que l’anonymat élimine en partie ces barrières. Lorsque le nom de la personne qui cherche est masqué, les questions surgissent.
Une étude publiée plus tôt cette année dans Knowledge and Process Management offre une version plus sombre de cette même constatation. Les auteurs nomment un concept qu’ils appellent la suppression des connaissances : la rétention consciente d’informations précieuses et non sollicitées en raison d’obstacles interpersonnels et socio-émotionnels. Il ne s’agit pas de thésaurisation — la personne ne protège pas un avantage. Elle a quelque chose d’important à dire, mais décide que le risque interpersonnel n’en vaut pas la peine. Trois mécanismes la déclenchent : la peur de la réaction du destinataire, le désir d’épargner les sentiments d’autrui et l’autoprotection. La conclusion des auteurs est celle à laquelle je ne cesse de revenir : l’intelligence se perd non pas à cause d’une technologie manquante ou de demandes absentes, mais en raison de filtres sociaux mal gérés.
Le collègue le plus sécurisant que la plupart des gens n’aient jamais eu
Maintenant, insérez une machine dans ce système. L’IA ne juge pas. Elle ne se souvient pas de votre question au moment de l’évaluation. Elle n’a aucune opinion sur vous, aucun rang, aucune réunion où vous vous trouvez également. C’est, au sens strictement psychologique, le collègue le plus sécurisant que la plupart des gens n’aient jamais eu. Évidemment que nous lui posons des questions que nous ne poserions pas aux autres. Le coût de poser une question est tombé à zéro sur un canal tout en restant élevé sur tous les autres. Ce qui signifie qu’un élément utile est désormais visible. L’écart entre ce que les gens demandent aux machines et ce qu’ils se demandent entre eux est une mesure approximative du coût social que votre organisation impose à la curiosité. Chaque question acheminée vers l’IA à laquelle un collègue aurait pu mieux répondre est une petite lecture sur cet instrument.
Je tiens à nuancer mes propos ici. Poser des questions à l’IA est souvent le bon choix, et je ne prône pas la création de frictions. Ce que je soutiens, c’est qu’une question posée à une machine s’arrête là où elle a commencé. Personne n’apprend que ce point est flou pour des gens compétents. Aucun processus n’est corrigé. La personne qui aurait pu répondre ne découvre jamais à quoi ressemble son expertise vue de l’extérieur. La réponse arrive, et l’organisation n’apprend absolument rien.
Le coût silencieux
Voilà le coût silencieux. L’IA peut rendre les individus informés tout en laissant l’organisation tout aussi ignorante d’elle-même qu’avant. Ainsi, la question que je poserais à toute équipe de direction n’est pas « comment inciter les gens à utiliser davantage l’IA ? » Elle se rapproche plutôt de ceci : que nous apprend le fait que nos employés préfèrent interroger une machine quant au coût que cela représente de nous poser des questions ? La contribution exige l’exposition. Une question est le plus petit acte possible de non-savoir visible. Si la machine les absorbe toutes, nous n’avons pas résolu le problème de l’ignorance. Nous l’avons privatisée.