La psychologie dans la gestion du changement : 6 biais qui freinent l'adoption (et 6 mesures pour y remédier)
- Changement, Notions de base en informatique
- Gestion du changement, informatique
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Gabriel Grieder
Ce wiki a pour objectif d'expliquer pourquoi le changement échoue rarement à cause de la technologie, mais plutôt en raison de schémas psychologiques, et comment y faire face efficacement. Plus précisément, les auteurs* expliquent des phénomènes clés tels que l’effet Dunning-Kruger, le biais du statu quo, l’aversion à la perte, la dissonance cognitive, l’escalade de l’engagement et la prophétie auto-réalisatrice. Ils présentent des exemples concrets tirés de transformations analytiques et proposent des contre-mesures spécifiques, des indicateurs de suivi ainsi qu’une feuille de route claire pour une meilleure acceptation.
Table des matières
- 1. Pourquoi le meilleur outil ne suffit pas à lui seul
- 2. Comment naît la résistance et pourquoi elle est souvent logique
- 3. Quels sont les schémas comportementaux psychologiques qui freinent le changement et comment y remédier ?
- 3.1. L'effet Dunning-Kruger ou « Notre système de reporting fonctionne très bien, après tout ! »
- 3.2. Le biais du statu quo : pourquoi les outils familiers, comme Excel, s'imposent
- 3.3. Aversion à la perte (Loss Aversion) : pourquoi les gains sont souvent relégués au second plan par rapport aux pertes
- 3.4. La dissonance cognitive, ou lorsque les faits ne suffisent plus.
- 3.5. Escalade de l'engagement : trop investi pour faire demi-tour
- 3.6. La prophétie auto-réalisatrice (Self-Fulfilling Prophecy) : celui qui s'attend à un échec en trouve les preuves
- 4. Quelles en sont les implications pour les transformations analytiques ?
- 5. Conclusion et mesures à prendre désormais
- Liste des sources et bibliographie complémentaire
1. Pourquoi le meilleur outil ne suffit pas à lui seul
Dans l'article précédent du wiki consacré à ce sujet la gestion du changement informatique traitait des processus, de la communication et de l’adoption. La conclusion principale était la suivante : les mises en œuvre informatiques échouent rarement à cause de la technologie elle-même, mais parce que les nouvelles solutions ne sont pas utilisées.
Cependant, même les initiatives de changement bien planifiées peuvent échouer ou rencontrer des difficultés.
Imaginons le scénario suivant :
Une entreprise investit plusieurs centaines de milliers de francs dans une nouvelle plateforme d'analyse. La solution fonctionne. Les données sont correctes. Les tableaux de bord sont disponibles. Lors de la présentation du système, tout le monde approuve d'un signe de tête.
Pourtant, trois mois plus tard, la majorité des collaborateurs travaillent à nouveau avec Excel, d'anciens rapports ou leurs propres extraits de données. L'outil n'était pas le problème.
Mais alors, qu'est-ce qui ne va pas ?
La réponse réside rarement dans la technologie. Elle réside dans la psychologie. Les individus ne réagissent pas toujours de manière rationnelle face au changement, mais suivent des schémas de pensée et de comportement profondément ancrés. C'est précisément à ces schémas que cet article est consacré.
2. Comment naît la résistance et pourquoi elle est souvent logique
La résistance au changement est souvent interprétée comme un manque d'ouverture d'esprit ou de motivation. En réalité, elle n'est toutefois généralement ni irrationnelle ni malveillante.
Les individus s'appuient sur leur expérience pour gérer leurs habitudes et leurs schémas décisionnels. Les nouveaux systèmes remettent ces habitudes en question. Il en résulte un sentiment d'insécurité, une perte de contrôle ou la crainte de perdre les compétences acquises.
La bonne nouvelle, c'est que ces réactions ont fait l'objet de nombreuses recherches. En comprenant les mécanismes psychologiques qui les sous-tendent, il est possible de mettre en œuvre le changement de manière nettement plus efficace.
3. Quels sont les schémas comportementaux psychologiques qui freinent le changement et comment y remédier ?
Les sous-chapitres suivants expliquent plus en détail différents schémas comportementaux, les illustrent à l'aide d'exemples concrets et proposent des mesures correctives potentielles. La figure 1 présente également un aperçu des schémas psychologiques, de leur impact dans le cadre du changement et des mesures concrètes qui s'avèrent efficaces.
| Modèle psychologique | Impact dans le cadre du changement | Quelles sont les mesures concrètes qui peuvent aider ? |
| Effet Dunning-Kruger | Surestimation de ses propres connaissances, manque de volonté d'apprendre | mettre en évidence les angles morts, établir des normes de référence, faciliter l'accès à l'apprentissage |
| Biais du statu quo | S'accrocher à ce que l'on connaît, résister aux nouveaux processus | Rendre concrets les avantages de cette nouveauté, faciliter la prise en main, permettre de vivre de premières expériences positives |
| Erreur de validation | Ce sont surtout les informations qui viennent étayer l'ancienne vision qui sont retenues | Mettre en évidence les contre-exemples, tester les hypothèses, prendre en compte différentes perspectives |
| Dissonance cognitive | De nouveaux éléments remettent en cause l'image que l'on se fait de soi-même ou des décisions prises par le passé | Tenir compte du contexte, mettre l'accent sur l'apprentissage plutôt que sur la culpabilité, communiquer sur le développement plutôt que sur les erreurs |
| Intensification de l'engagement | On s'en tient aux anciennes solutions, car des investissements importants ont déjà été réalisés | Évaluer les avantages futurs plutôt que les coûts passés, recadrer délibérément les décisions |
| Prophétie auto-réalisatrice | Les attentes négatives orientent la perception et le comportement vers l'échec | Mettre en avant les résultats rapides, partager les réussites, créer des cas de référence positifs |
Illustration 1 : Les freins invisibles au changement dans les transformations analytiques
3.1. L'effet Dunning-Kruger ou « Notre reporting fonctionne très bien, après tout ! »
Le problème psychologique :
L'effet Dunning-Kruger décrit la tendance des individus à surestimer leurs propres capacités. Kruger et Dunning l'ont démontré en 1999 dans une étude : les 25 % des participants les moins performants à un test s'estimaient au 62e centile. En réalité, ils ne se situaient qu'au 12e centile. Ceux qui ne reconnaissent pas leurs lacunes ne voient souvent pas non plus la nécessité de changer.
Exemple concret :
Avant la mise en place d’une nouvelle solution d’analyse, on entend souvent l’argument suivant : « Notre système de reporting fonctionne déjà très bien. » Une analyse détaillée révèle toutefois que le travail manuel est considérable, que les données sont saisies à plusieurs reprises, que les indicateurs manquent de cohérence et que les cycles décisionnels sont longs. Ces problèmes existaient déjà ; ils n’étaient tout simplement pas perçus.
Qu'est-ce qui peut aider ?
Ne pas convaincre, mais montrer :
- Mesurer le temps consacré à une tâche
- Rendre les taux d'erreur transparents
- Quantifier les inefficacités des processus
- Recenser les points faibles
Les gens doivent prendre conscience eux-mêmes de cette lacune. Ce n'est qu'alors qu'une véritable volonté de changement peut naître.
3.2. Le biais du statu quo : pourquoi les outils familiers, comme Excel, s'imposent
Le problème psychologique :
On pourrait penser que les gens préfèrent les solutions existantes parce qu’elles sont de meilleure qualité. En réalité, ils les privilégient souvent parce qu’elles leur sont familières et que le changement est perçu comme source d’incertitude. Et non pas parce qu’elles sont objectivement meilleures. Samuelson et Zeckhauser (1988) l’ont notamment démontré dans le cadre de décisions relatives à l’assurance maladie et à la prévoyance vieillesse : de nombreuses personnes s’en tenaient à leur choix initial, bien qu’il existât des alternatives objectivement meilleures.
Exemple concret :
La nouvelle plateforme d'analyse permet des analyses plus rapides, une meilleure qualité des données et des visualisations plus performantes. Pourtant, de nombreux collaborateurs continuent de recourir à leurs fichiers Excel habituels. Non pas parce qu'Excel serait objectivement meilleur, mais parce qu'il leur semble familier et prévisible. Aujourd'hui, on n'opterait peut-être même plus pour l'ancienne solution. Et pourtant, on s'y tient.
Qu'est-ce qui peut aider ?
Plutôt qu'un bouleversement majeur, ce sont les petits changements maîtrisés qui s'avèrent utiles.
- Mettre en place des groupes pilotes
- Mener des phases de test
- Favoriser les expériences positives
- Une mise en place progressive plutôt qu'un « big bang »
Une mise en place progressive facilite davantage les choses qu'une décision importante prise d'un seul coup.
3.3. Aversion à la perte (Loss Aversion) : pourquoi les gains sont souvent relégués au second plan par rapport aux pertes
Le aspect problème :
Une perte a un impact psychologique environ deux fois plus important qu'un gain de même ampleur. C'est ce qu'ont démontré Kahneman et Tversky dès 1979. La crainte de ce que l'on perd a un effet plus fort que la perspective de ce que l'on pourrait gagner.
Qu'est-ce qui peut aider ?
Les avantages futurs doivent devenir tout aussi tangibles que les pertes :
- Présenter des exemples concrets de réussite
- Communiquer ses premiers succès
- Mettre en avant les avantages individuels
- Mettre en œuvre le changement de manière progressive
Les gens doivent prendre conscience de ce qu'ils y gagnent, et pas seulement de ce à quoi ils renoncent.
3.4. La dissonance cognitive, ou lorsque les faits ne suffisent plus.
Le problème psychologique :
Lorsqu’il y a un décalage entre le comportement et l’attitude, il en résulte un sentiment de tension désagréable. Ce phénomène a été décrit dès 1957 par Leon Festinger sous le nom de « dissonance cognitive ». Cependant, les individus ne parviennent que rarement à apaiser cette tension en modifiant réellement leur comportement. Le plus souvent, ils adaptent leur attitude a posteriori afin de justifier leur comportement antérieur.
Exemple concret :
Six mois après la mise en place de la solution d'analyse, les premiers résultats sont visibles : une meilleure qualité des données, des rapports plus rapides, des décisions davantage fondées sur les données.
Malgré tout, on entend encore des remarques telles que : « Les données ne sont pas correctes. » « Excel suffit. » « Avant, ça marchait aussi. »
Ces faits ne sont pas rejetés parce qu'ils seraient faux, mais parce qu'ils remettent en cause le comportement adopté jusqu'à présent.
Qu'est-ce qui peut aider ?
Il est utile de faciliter cet aveu et de ne pas présenter ce sujet comme un échec.
- Tenir compte du contexte de l'époque
- Mettre l'accent sur l'apprentissage plutôt que sur la culpabilité
- Mettre en avant l'évolution plutôt que de communiquer sur une mauvaise décision
Non pas : « L'ancienne méthode était erronée. », mais : « Les exigences ont évolué. »
3.5. Escalade de l'engagement : trop investi pour faire demi-tour
Le problème psychologique :
Les personnes et les organisations ont tendance à s'en tenir aux décisions qu'elles ont prises, d'autant plus qu'elles y ont déjà consacré du temps, de l'argent et de l'énergie. Même lorsqu'il apparaît depuis longtemps qu'une autre solution serait plus judicieuse, il est difficile de s'écarter de la voie choisie. Ce phénomène est appelé « escalade de l'engagement ». Les investissements antérieurs renforcent la propension à s’en tenir à une décision, même si celle-ci ne s’avère plus être la meilleure option. La raison n’est pas principalement objective, mais psychologique : changer de cap reviendrait à admettre que les décisions antérieures ne tiennent plus la route aujourd’hui. Pour éviter cet aveu, on continue souvent à investir, souvent dans l’espoir de pouvoir tout de même justifier la décision initiale.
Exemple concret :
Depuis des années, l'entreprise a investi des moyens considérables dans un système de reporting ou de BI existant.
Bien qu'il existe désormais des alternatives nettement meilleures, on continue d'investir dans l'ancienne solution.
Non pas parce qu'elle est optimale, mais parce qu'on y a déjà tant investi qu'un changement donnerait l'impression d'un aveu d'erreur ou d'un échec.
Qu'est-ce qui peut aider ?
Il est utile de dissocier délibérément cette décision des investissements réalisés jusqu'à présent et de se tourner résolument vers l'avenir.
- Quelle solution apportera la plus grande valeur ajoutée à l'avenir ?
- Quelle option soutient le mieux cette stratégie ?
- Quel investissement referions-nous aujourd'hui ?
Ce qui importe, ce n'est pas ce qui a déjà été investi. Ce qui importe, c'est de déterminer quelle option est la meilleure, aujourd'hui et à l'avenir.
3.6. La prophétie auto-réalisatrice (Self-Fulfilling Prophecy) : celui qui s'attend à un échec en trouve les preuves
Le problème psychologique :
Les attentes influencent ce à quoi les gens prêtent attention, la manière dont ils évaluent les événements et la façon dont ils se comportent. Ceux qui s'attendent à un échec ne perçoivent principalement que les indices qui confirment cette attente. C'est pour décrire ce phénomène que le sociologue Robert Merton a forgé, en 1948, la notion de « prophétie auto-réalisatrice ».
Exemple concret :
Avant même la mise en service, une partie des collaborateurs exprime des doutes : « De toute façon, ce nouvel outil ne fonctionnera pas. »
Après le lancement, les erreurs, les exceptions ou les problèmes de jeunesse sont immédiatement relevés et considérés comme une confirmation de l'hypothèse initiale. En revanche, les évolutions positives ou les premiers succès passent largement inaperçus.
Qu'est-ce qui peut aider ?
Il est utile de commencer par mettre en évidence les attentes, puis de travailler de manière ciblée à partir d'expériences positives.
- Mettre rapidement en évidence les gains rapides
- Partager activement les réussites
- Mettre en avant des exemples d'application positifs
- Constituer dès le début un portefeuille de cas de référence
Les attentes influencent la perception. La perception influence le comportement. Et le comportement contribue à confirmer ces attentes.
4. Quelles en sont les implications pour les transformations analytiques ?
Les effets psychologiques décrits montrent très clairement une chose : les transformations analytiques échouent rarement à cause des tableaux de bord, des modèles de données ou des technologies.
Elles échouent parce que les gens ne changent pas leurs habitudes, leurs modes de pensée et leurs mécanismes de décision du jour au lendemain.
C'est pourquoi la communication à elle seule ne suffit pas. Une gestion du changement réussie consiste à instaurer la confiance, à susciter l'appropriation du projet, à fournir des repères et à accompagner activement les changements de comportement.
Les transformations réussies gèrent avant tout les systèmes. Elles gèrent les comportements humains.
5. Conclusion et mesures à prendre désormais
D'un point de vue technique, l'outil d'analyse de notre exemple aurait pu être la meilleure solution disponible sur le marché. Cela n'aurait toutefois rien changé au comportement des collaborateurs.
Les principaux défis liés aux transformations sont rarement d'ordre technique. Ils surviennent lorsque les individus sont amenés à modifier leurs modes de pensée, leurs habitudes et leurs schémas décisionnels.
La question cruciale lors de la prochaine mise en place d'un outil n'est donc pas seulement la suivante : cet outil est-il suffisamment performant ?
Mais surtout : avons-nous su rallier à notre cause les personnes qui sont censées travailler avec ce projet ?
Quiconque est confronté à un projet d'analyse, de reporting ou de transformation des données ne devrait donc pas se limiter à la technologie et aux processus. Le succès durable naît lorsque le changement s'ancre dans les comportements.
Vous souhaitez vous assurer que les nouveaux systèmes d'analyse ne se contentent pas d'être mis en service, mais qu'ils soient également utilisés ?
Dans ce cas, n'hésitez pas à nous contacter pour discuter de la gestion du changement informatique : de l'alignement des parties prenantes et de la communication jusqu'aux indicateurs clés de performance (KPI) relatifs à l'adoption et à l'ancrage durable dans le quotidien.
Liste des sources et bibliographie complémentaire
1. Kruger & Dunning (1999) – Effet Dunning-Kruger
Kruger, J., & Dunning, D. (1999). « Unskilled and unaware of it ».Journal of Personality and Social Psychology, 77(6), 1121–1134.
« Unskilled and unaware of it : comment les difficultés à reconnaître sa propre incompétence conduisent à une surestimation… »
2. Samuelson & Zeckhauser (1988) – Biais du statu quo
Samuelson, W., & Zeckhauser, R. (1988). Status quo bias in decision making.Journal of Risk and Uncertainty, 1, 7–59.
https://rzeckhauser.scholars.harvard.edu/publications/status-quo-bias-decision-making
3. Kahneman & Tversky (1979) – Aversion à la perte
Kahneman, D., & Tversky, A. (1979). Prospect theory: An analysis of decision under risk.Econometrica, 47(2), 263–291.
Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk | JSTOR
4. Staw (1976) – L’escalade de l’engagement
Staw, B. M. (1976). Knee-deep in the big muddy.Organizational Behavior and Human Performance, 16(1), 27–44.
https://psycnet.apa.org/record/1976-27199-001
5. Merton (1948) – La prophétie auto-réalisatrice
Merton, R. K. (1948). The self-fulfilling prophecy.The Antioch Review, 8(2), 193–210.
The Self-Fulfilling Prophecy | JSTOR
6. Festinger & Carlsmith (1959) – Dissonance cognitive
Festinger, L., & Carlsmith, J. M. (1959). Conséquences cognitives de la conformité forcée.Journal of Abnormal and Social Psychology, 58(2), 203–210.
Conséquences cognitives de la conformité forcée – PubMed
*Auteurs : Gabriel Grieder et Adrian Stenger (tous deux chez s-peers AG)
Publié par :
Gabriel Grieder
Gabriel Grieder
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