Anticiper L’Affinité Interpersonnelle Grâce Aux Algorithmes

La qualité des relations sociales développées au travail joue un rôle crucial dans l’efficacité et l’engagement des collaborateurs : plusieurs études démontrent ainsi qu’avoir de fortes affinités avec ses collègues, ou son manager, serait plus important que le contenu du travail lui-même. La nature complexe et multi-factorielle de la mesure de l’affinité invite toutefois les professionnels RH à s’approprier l’intelligence artificielle : elle seule permet aujourd’hui de traiter une complexité inaccessible au cerveau humain et de prédire le résultat d’une relation… 

Des algorithmes d’affinité ?

Même si l’affinité est souvent envisagée – à tort – comme un concept variable qui ne repose pas sur des règles répétables, plusieurs principes permettent toutefois d’expliquer pourquoi il est plus facile de travailler avec certaines personnes. Cette compréhension des relations humaines et des systèmes d’affiliation interpersonnelle permet maintenant le développement d’algorithmes prédictifs de l’affinité entre deux personnes, qui s’appuient sur des données liées aux profils psychologiques des individus (leur personnalité, leurs motivations et leurs capacités de raisonnement), ainsi que la nature et l’asymétrie de leurs attentes individuelles.

De manière instantanée, chaque recruteur peut ainsi aujourd’hui avoir accès à des informations précises sur la capacité « naturelle » de deux personnes à travailler ensemble : naturelle, car ces algorithmes mesurent une affinité basée sur des données non-biaisées, exempt de tout facteurs externes ou historiques pouvant affecter la relation. Plusieurs indicateurs, admis depuis longtemps comme composants essentiels de l’affinité par la communauté scientifique, permettent d’anticiper la qualité et l’intérêt de l’association entre deux individus. D’une part, l’affinité générale, qui indique à quel point il sera facile et épanouissant pour chaque personne d’évoluer avec la seconde : plus celle-ci est importante, plus les deux individus se comprendront naturellement et seront rapidement à l’aise l’un avec l’autre. D’autre part, l’affinité sociale ou relationnelle, qui permet de savoir si les deux individus apprécieront de passer du temps ensemble. Enfin, l’affinité travail ou orientée sur les tâches, anticipant leur faculté à collaborer de manière productive au quotidien. Par ailleurs, l’affinité entre deux personnes n’étant pas forcément réciproque, les facilités individuelles de chacun à vivre et réussir la relation sont également prisent en compte.

La distinction faite entre attraction sociale et travail apparaît déterminante, car elle permet d’appréhender la nature multi-dimensionnelle de l’affinité, et de savoir quel type de relation deux collaborateurs seront amenés à partager : une relation essentiellement professionnelle et complémentaire dans le cas où leur affinité sociale faible et leur affinité travail forte, une relation informelle et amicale si l’affinité sociale est forte et l’affinité travail faible, une relation extrêmement conflictuelle et peu satisfaisante si les deux affinités sont faibles, ou encore une relation dite « potentialisante » dans l’hypothèse où les deux affinités sont importantes.

 

Un exercice managérial simplifié

Loin de restreindre l’affinité professionnelle à quelques indicateurs chiffrés, ces algorithmes apportent aussi une vision plus qualitative, en permettant d’anticiper la relation selon plusieurs dimensions de la coopération au travail, comme par exemple :

• la proximité, qui permet de savoir si les deux personnes ont des attentes comparables dans leurs relations aux autres, et qui prend notamment en compte le degré d’implication affective de chacun 
• les objectifs poursuivis, qui détaillent si les raisons qui poussent les deux personnes à s’investir dans le cadre de leur travail sont convergentes ou non
• la façon de penser, permettant d’appréhender la façon dont chaque individu va aborder les situations
• l’ambiance de travail recherchée
• l’implication dans le travail, qui s’appuie sur la volonté de se dépasser au quotidien ou encore le degré de persévérance de chacun
• la façon d’interagir, basée sur l’ouverture intellectuelle et la façon dont les deux individus s’adressent aux autres
• la façon d’agir, qui considère le type d’approche privilégiée par chaque personne lorsqu’elles interviennent sur des projets de travail communs

Au-delà d’apporter un premier niveau de transparence sur les composantes prises en compte dans les modèles algorithmiques et les scores présentés, ces détails amènent surtout chaque manager à découvrir les éléments qui pourraient potentiellement être source de conflit – ou au contraire points d’appui, dans la relation entre deux individus : une base d’informations et de conseils qui permet de tirer le maximum de la relation et d’orienter les initiatives managériales.

 

Prédire l’affinité… d’une équipe

Demain, l’intelligence artificielle permettra d’aller encore plus loin que la vision dyadique actuelle des relations au travail, et de prédire l’affinité d’ensembles de plusieurs personnes. A l’heure où les équipes sont devenues les unités sociales de base des entreprises, cette capacité à objectiver et mesurer la multiplicité des interactions dans des groupes plus larges devient déterminante. Par nature, ces algorithmes seront nécessairement plus complexes et devront prendre en compte d’autres composantes, proches des approches sociologiques, comme par exemple : 

 

• la puissance des liens relationnels directs entre chaque membre de l’équipe
• les liens indirects ou de transitivité, c’est-à-dire les communications entre deux personnes qui transitent ou passent par une personne intermédiaire
• les membres de l’équipe qui sont isolés
• le « noyau dur » de l’équipe
• la taille de l’équipe

 

Cet accroissement dans la complexité des modèles scientifiques et mathématiques utilisés pour prédire l’affinité collective permettra néanmoins le développement d’outils avec une plus-value encore plus importante. De tels algorithmes font la promesse de pouvoir traiter, en un temps record, une quantité de données insaisissable à la physiologie ou la conscience humaine : en quelques clics, il sera ainsi possible d’isoler, parmi plusieurs milliers ou millions de personnes, une équipe de quelques collaborateurs qui travailleraient aisément ensemble.

La réussite d’une entreprise ne dépend plus seulement de la capacité des collaborateurs à réussir sur un poste : il est aujourd’hui nécessaire et possible, grâce à l’intelligence artificielle, d’anticiper leurs facilités à s’entendre et à travailler en harmonie. Toujours plus fiables et évolués, ces algorithmes prédictifs laissent imaginer un futur où ils seront toujours plus facilitateurs des activités RH et de recrutement, allant jusqu’à automatiser la constitution d’une équipe… Et si finalement, demain c’était déjà aujourd’hui ?

 

Tribune  par d’Emeric Kubiak – Research Psychologist @ Assessfirst

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