Management vs. Primes : Motiver Sans Brimer

Résultat, en mesurant les gens sur des critères qu’ils ne contrôlent pas, on les rend misérables car on les assujettit à l’aléa. Une conséquence avérée est de les voir sombrer dans l’irrationnel et la superstition, comme cela a été observé par exemple chez les personnes souffrant d’une dépendance aux jeux de hasard.

Une autre échappatoire pour qui se retrouve soumis à cet aléa est la triche. Le phénomène a été observé chez les traders, comme les frasques de Jérôme Kerviel nous l’ont rappelé. Il l’a été aussi parmi les enseignants des écoles primaires de Chicago, par exemple, qui notaient leurs élèves bien au-dessus de leur niveau afin de préserver leur réputation et leur prime. C’est ainsi que la chasse à la prime va changer l’objectif et avoir un impact négatif sur la qualité du service rendu–donc produire un effet contraire à celui recherché.

Par ailleurs, en donnant une carotte aux gens, on risque de les transformer… en ânes. Cette thèse a été développée notamment par Alfie Kohn dès 1993 dans Punish By Reward.

En tout état de cause, les incentives absurdes qui détruisent la motivation qu’elles sont censées au contraire stimuler, ainsi que l’explique ce chercheur, sont une erreur fréquente. Une erreur enracinée dans la confiance excessive accordée aux chiffres et aux statistiques.

L’Américain W. Edwards Deming, un pionnier de la diffusion des statistiques (il faisait partie de l’équipe qui avait convaincu les autorités américaines de faire les recensements par sondages), avait ainsi dénoncé dès les années 1930 l’usage qui était fait des statistiques. Il déplorait que ceux-ci soient interprétés de manière à mesurer ce qui ne saurait être mesuré—au mépris notamment de la notion de l’écart type. En effet, pour un statisticien, l’analyse d’une série de données (les ventes réalisées par un vendeur ou un magasin, les données de qualité d’une prodcution, …) ne peut se faire sur l’étude de la seule moyenne. Il convient de comprendre que toutes les données distantes d’un ou deux écart-types de la moyenne sont “normales” : elles n’indiquent rien de particulier sauf que le système étudié  a ou n’a pas une grosse volatilité de ses résultats. Donc critiquer l’action d’un vendeur sur le fait qu’il a produit +5% ou 25% n’a pas de sens si l’écart-type est de 15% : si la série suit une loi normale, 64% des cas vont être entre -15 et +15% et 95% entre -30 et +30%. On a un tirage dans l’écart-type, donc pas signifiant.