Manifeste

Comment calculer le ROI de la transformation digitale ?

Par 26 juin 2018

« Les investissements d’aujourd’hui sont les profits de demain et les emplois d’après demain. »
Helmut Schmidt

Si vous pensez qu’il est difficile de calculer le ROI (Return on Investment) de la transformation digitale ou de la formation des employés, vous n’êtes pas seul(e). Soyons franc : les effets de bords sont très nombreux et il est quasi impossible d’isoler ces éléments et leurs impacts réels de manière mathématique. Les calculs de rentabilité macroscopiques sont tout aussi complexes et, il est vrai, souvent empiriques.

Pourtant, une chose est certaine : seules les organisations qui investiront massivement et le plus tôt possible dans le numérique pourront prétendre à un avenir. Les grandes entreprises internationales investissent ainsi des millions voir des milliards de dollars, elles misent gros sur la France, car elles ont besoin de talents que l’on y trouve, notamment dans des domaines très pointus comme l’intelligence artificielle. Si vous n’êtes plus compétitifs ou attractifs, vous ne perdrez pas que des clients, mais aussi vos meilleurs talents. Pire : vous n’arriverez plus à recruter les bons. De nombreuses banques et compagnies assurances peinent aujourd’hui à recruter des data scientists et/ou se les font débaucher par des startups. Des hauts potentiels digitaux se font chasser à prix d’or, même s’ils ont très peu d’expérience. C’est une course aux talents qui coute cher, mais que l’on a beaucoup de mal à chiffrer. Il existe néanmoins deux approches alternatives au retour sur investissement pour pouvoir justifier un chantier ambitieux de transformation ou d’accélération digitale : le risque de non-investissement et le retour sur objectifs.

S’il est effectivement difficile de calculer les gains réels sur un fichier Excel, à contrario, il est très simple de mesurer ce que cela peut coûter : laisser la dette numérique s’accumuler peut donner le vertige si on prend la peine de s’y pencher. Nous ne parlons plus ici de ROI, mais de RONI (Risk Of Non Investment), une mesure où les chiffres deviennent vertigineux et s’expriment en milliers voir en millions d’euros de manque à gagner ou de pertes (coûts additionnels, dégradation des performances…). C’est un seconde façon d’anticiper la rentabilité de la transformation digitale.

Enfin, il est possible de mesurer le ROO (Return On Objectives) en se fixant des objectifs et des jalons non-financiers pour progresser de façon sereine sans être perturbé par des problématiques de rentabilité à court terme. Cette approche, viabilisée par Amazon, est très gratifiante pour le pilotage des projets au quotidien, mais malheureusement difficilement recevable par un comité de direction habitué à une logique plus productiviste reposant sur des indicateurs économiques dignes du XIXe siècle (calcul de la rentabilité par salarié en fonction de sa capacité de production).

Pas d’EBITDA, pas de chocolat

Pourquoi, alors qu’elles savent pertinemment qu’elles perdent de la valeur économique et qu’à terme, elles risquent de disparaitre, la grande majorité des entreprises n’investit pas (ou pas assez) pour faire progresser leurs équipes sur un sujet aussi stratégique que le numérique ? Bon nombre de dirigeants continuent de se défaire du dossier de la transformation digitale en nommant un Chief Digital Officer pour faire illusion et temporiser la transformation en profondeur de l’entreprise (l’offre, les processus métier…). Cette défausse s’explique en partie à cause de la méconnaissance des sujets numériques mais aussi à cause de biais psychologiques et de mécaniques de décisions qui tronquent les jugements.

De nombreux biais cognitifs empêchent ainsi d’appréhender le changement et valident le status quo, notamment sur la question de l’innovation (« pourquoi changer quelque chose qui n’est pas cassé ? ») et de l’acculturation (« nous n’avons aucun problème avec le numérique »). Les sujets liés à la transformation digitale touchent autant le collaborateur, que le business, que l’environnement technologique de l’entreprise. Les incertitudes étant grandes, il est ainsi très facile de tomber dans des mécaniques cognitives de réassurance qui faussent le jugement : nous avons l’impression de faire les choix les plus prudents (le status quo), mais qui paradoxalement nous font prendre le plus de risques sur l’avenir (aggravation de la dette numérique, augmentation de la dépendance aux plateformes, exposition au risque de disruption par de nouveaux entrants…).

Cogito ergo seum

Les travers de ces comportements sont cognitifs et liés à la compréhension et à l’interprétation des connaissances sur son environnement (je ne sais pas que je ne sais pas). Le “cadrage”, donc la manière d’aborder le sujet du numérique peut avoir un effet sur le raisonnement et conduire à des choix différents en fonction de la façon dont le problème a été formulé : « c’est un risque / c’est une opportunité« , « c’est un gadget / c’est un must« , « c’est une dépense / c’est un investissement« .

Des choix inopportuns peuvent également être liés à la mémoire, c’est à dire à l’ancrage mental qui pousse à se fier à l’information reçue en premier dans une prise de décision (« on avait dit non« , « c’est trop flou donc c’est toujours non« …), et aux recettes mentales dites heuristiques : une opération mentale, rapide et intuitive (« je ne le sens pas« ) avec des ressorts émotionnels (peurs, répulsions) et de purs automatismes (réflexes, habitudes).

De nombreux biais psychologiques de jugement et/ou de raisonnement empêchent ainsi le changement et bloque cette dynamique de transformation, de manière tout à fait inconsciente, mais qui peuvent avoir de graves conséquences pour les organisations. Plus l’entreprise et ses dirigeants adoptent des schémas de pensée rationnels, plus elle aura tendance à s’enfermer dans ces biais et plus cela aura un impact sur sa capacité à se transformer, donc à prendre les décisions qui s’imposent.

Il est très difficile de faire changer de perception un groupe d’individu, COMEX ou CODIR, même avec des éléments probants si les biais sont installés. L’état d’esprit qui y règne est construit par nécessité sur des automatismes (une réunion = une décision), des codes (les matrices d’analyses), des règles (HiPPO), et des temps de réflexions et de décisions rapides qui, majoritairement, ne laissent que très peu de place aux débats et à la prospective. Un égrégore alimenté par des rituels établis et définis (ex : réunions du lundi matin, séminaires annuels…). De facto, les biais y sont nombreux, et les possibilités de remise en cause des modèles établis assez faibles.

Quelques exemples de biais psychologiques avec leur projection

« Pour le moment on fait ce qui rapporte, demain on verra, c’est le sujet de nos successeurs ». L’ effet d’ambiguïté : une tendance naturelle à éviter les options pour lesquelles on manque d’information. L’effet implique que les gens ont tendance à sélectionner des options pour lesquelles la probabilité d’une issue favorable est connue même si elle est moins avantageuse.

« On changera quand ce sera nécessaire ». Le biais de statu quo : la nouveauté est vue comme apportant plus de risques que d’avantages possibles et amène une résistance au changement (on est rassuré par la routine et l’existant).

« Si nous perdons des clients c’est à cause des startups ». Le biais d’attribution : façon d’attribuer la responsabilité d’une situation à soi ou aux autres (c’est moi qui gagne quand c’est positif mais ce n’est pas de ma faute si je perds).

« C’est de l’internet, pas une science ! Ce n’est quand même pas compliqué ! ». Effet Dunning-Kruger : les moins compétents dans un domaine surestiment leurs compétences, alors que les plus compétents ont tendance à sous-estimer les leurs.

« D’après nos études ont est pas si mal que ça ». Biais de confirmation d’hypothèse : préférer les éléments qui confirment plutôt que ceux qui infirment l’hypothèse.

« Des concurrents qui font notre métier, on en a depuis 50 ans, ce n’est pas Google qui va nous faire peur, c’est pas leur métier ! ». Illusion de savoir : dans un contexte en apparence identique à une situation connue, nous reproduisons les mêmes réactions sans éprouver le besoin de rechercher les informations complémentaires qui auraient mis en évidence une différence.

« Cette statistiques est tout à fait pertinente, les autres on s’en fout ». Perception sélective : interpréter de manière sélective des informations en fonction de sa propre expérience. C’est ce qui fait que l’horoscope fonctionne toujours aussi bien (surtout à posteriori).

« On est payé pour diriger, par pour se former, c’est pas à nous de faire ça ». Réification du savoir : considérer les connaissances comme des objets immuables et extérieurs. En philosophie, la réification est le processus par lequel on transforme quelque chose de mouvant, de dynamique, en être fixe, statique.

« On a trop investi dans ce modèle, on ne peut plus changer ». Coût irrécupérable : considérer les coûts déjà engagés dans une décision. J’ai mis 10.000 € de réparation dans ma vielle voiture, si elle retombe en panne, je vais la réparer à nouveau, car sinon j’aurai trop perdu.

« Quand je regarde nos concurrents on ne va pas si mal ». Effet Bandwagon : chercher à ressembler à la majorité. A l’école, c’est mal de copier, mais dans l’entreprise, on appelle ça du benchmark !

« Nos clients ne vont pas sur Internet, ce n’est pas la cible ». Biais culturel : biais lié à la tendance à se conformer à un type culturel donné et interpréter / juger les choses à travers le filtre de ses propres références culturelles.

Vous trouvez ces exemples exagérés ? Ils sont pourtant tous véridiques et issus d’expériences vécues avec des dirigeants d’entreprises françaises que nous avons accompagné avec SYSK ou avec le Cabinet Conseil The Persuaders. Est-ce que cela fait d’eux de mauvais dirigeants ? Absolument pas : nous sommes tous victimes de ces biais. Les dirigeants auxquels nous faisons référence sont néanmoins allés plus loin en s’entourant de « sachants ». Notre rôle à leur coté a justement été de les sensibiliser et de les acculturer, de trouver les bons leviers pour rendre accessible ces sujets complexes, et pour les inscrire dans une réalité concrète et profitable pour l’entreprise. Beaucoup ont encore besoin de désapprendre des réflexes qui ont permit de croitre et de sécuriser le business, mais qui maintenant, face à un contexte VUCA, peuvent être à l’origine du risque.

Personne ne peut se soustraire à cette montée en compétence nécessaire, il faut créer de la valeur pour créer de la richesse. C’est l’objet de toutes les entreprises, et c’est là qu’est le ROI de la transformation digitale.