Dans le monde des affaires d’aujourd’hui, la complexité croissante des enjeux stratégiques exige des approches avancées pour élaborer des solutions. L’une de ces approches est la méthode « 4S » (Spécifier, Structurer, Solutionner, Scénariser), un cadre efficace pour simplifier et résoudre des problématiques stratégiques complexes. Développée par Bernard Garrette, Professeur de stratégie à HEC Paris, Corey Phelps, Professeur de stratégie et doyen associé à la Sauder School of Business de l’Université de la Colombie-Britannique et Olivier Sibony, ancien Senior Partner chez McKinsey & Company. Dans cet article nous allons décomposer cette méthode et tenter de développer un système multi-agents permettant d’atteindre des résultats comparables à un consultant sénior avec une meilleure efficacité et des coûts réduits.
La méthode 4S pour la résolution des problèmes stratégiques
La méthode 4S, tirée du livre « Cracked It! », est une approche structurée pour s’attaquer aux problèmes de manière itérative et méthodique. Elle se décompose de quatre étapes : Spécifier (State), Structurer (Structure), Solutionner (Solve), et Scénariser (Sell). Chacune de ces étapes permet de s’assurer que le problème est bien compris, décomposé en sous-problèmes, résolu avec la meilleure solution possible, puis présenté de manière convaincante aux parties prenantes.
Aujourd’hui, grâce à l’IA, nous pouvons automatiser une grande partie de ce processus en déployant un système multi-agents spécialisé. Chaque agent joue un rôle distinct dans l’analyse, se focalisant sur une tâche bien spécifique. L’humain reste cependant un acteur clef notamment lors de la réalisation des deux premières étapes (Spécifier et Structurer). Lors de ces étapes, les agents collectent, par le biais de diverses questions, les informations nécessaires à une bonne compréhension du problème. À ce stade, les rôles de l’humain et de l’IA sont en quelque sorte inversés : l’IA « prompt » l’humain pour recueillir les informations. Par la suite, les rôles reprennent leur configuration habituelle : l’humain sollicite l’IA pour élaborer la solution et scénariser sa présentation finale.
Les Agents IA et la Répartition des Tâches
Dans le cadre de l’analyse stratégique 4S, nous avons décomposé le travail en différents agents IA, chacun spécialisé dans une des étapes clés du processus. Voici un exemple de répartition des tâches entre ces agents :
1. Agent Spécificateur : Compréhension du Problème
L’Agent Spécificateur se concentre sur la première étape, qui est de spécifier le problème. Il pose des questions au client pour s’assurer que le problème est bien compris dans toutes ses dimensions et selon son point de vue (de manière empathique). Cet agent suit un cadre appelé TOSCA (Trouble, Owner, Success Criteria, Constraints, Actors) pour s’assurer que tous les éléments nécessaires sont pris en compte. Par exemple, l’Agent spécifie le symptôme, identifie qui est concerné, les critères de succès, les contraintes, et les acteurs impliqués.
Il retourne ses données au format JSON pour faciliter le traitement des informations par les agents qui le suivent.
2. Agent Structurateur : Organisation des Sous-Problèmes
Une fois le problème clairement défini, l’Agent Structurateur entre en scène. Cet agent peut choisir entre deux approches pour structurer le problème :
Approche orientée hypothèses
L’approche orientée hypothèses est utilisée lorsqu’une solution potentielle est déjà pressentie. Dans ce cas, l’Agent Structurateur formule une hypothèse principale qui pourrait être la solution au problème et la décompose en sous-hypothèses testables. Cette approche permet de gagner du temps lorsque le problème est bien compris et que des solutions similaires ont déjà été mises en œuvre dans le passé. L’Agent Structurateur utilise des outils tels que des arbres d’hypothèses pour visualiser et organiser ces hypothèses de manière systématique. L’avantage de cette approche est sa rapidité, mais elle présente le risque de biais de confirmation si les hypothèses ne sont pas suffisamment remises en question.
Approche orientée problèmes
L’approche orientée problèmes est privilégiée lorsque le problème est complexe, mal défini, ou que les solutions ne sont pas évidentes. Dans ce cas, l’Agent Structurateur décompose le problème en plusieurs sous-problèmes afin de mieux le comprendre et d’identifier toutes les dimensions qui doivent être explorées. Pour cela, il utilise des outils tels que des arbres de problèmes (issue trees), qui permettent de diviser le problème en éléments distincts, tout en respectant le principe MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive). Cette approche est plus exhaustive et permet de s’assurer que chaque aspect du problème est pris en compte, sans chevauchement ni omission. Elle est particulièrement utile pour les situations nouvelles où aucune solution préétablie n’existe.
Par exemple, pour un nouveau produit éco-responsable, l’agent pourrait poser des questions telles que : « Quelle est la taille du marché actuel pour ce type de produit ? Quels sont les concurrents majeurs ? »
Il retourne également ses données au format JSON pour faciliter le traitement des informations par les agents qui le suivent.
3. Agent Solutionneur: Développement des Solutions
Avec une structure claire en place, l’Agent Solutionneur peut commencer à élaborer des solutions pour chaque sous-problème. Il peut à la fois s’appuyer sur une approche analytique traditionnelle (les « huit degrés d’analyse »), ou sur une approche créative telle que le design thinking, spécialement pour les problèmes centrés sur l’utilisateur.
Les Huit Degrés d’Analyse
L’approche des huit degrés d’analyse est une méthode analytique approfondie qui permet de couvrir toutes les dimensions d’un problème. Les 8 étapes, leur description ainsi que des exemples sont donnés dans le tableau ci-après.
| Étape | Description | Exemple |
|---|---|---|
| 1. Identifier les hypothèses clés | Commencez par identifier des hypothèses clés et testables liées au problème. | Expansion du marché : Émettre l’hypothèse que s’étendre dans une nouvelle région augmentera les ventes. |
| 2. Collecter les données | Recueillir des données pertinentes pour tester ces hypothèses. | Collecter des données d’études de marché sur les préférences et le pouvoir d’achat des consommateurs de la nouvelle région. |
| 3. Analyser les données | Utiliser des techniques d’analyse de données pour évaluer les hypothèses. | Analyser le comportement des consommateurs pour voir si la nouvelle région montre une forte préférence pour vos produits. |
| 4. Tester les hypothèses | Effectuer les tests nécessaires pour valider les hypothèses. | Lancer une campagne marketing pilote dans la nouvelle région pour tester la réponse des consommateurs. |
| 5. Évaluer les résultats | Analyser les résultats des tests pour déterminer la validité des hypothèses. | Évaluer les ventes et les métriques d’engagement de la campagne pilote pour voir si elles atteignent les objectifs attendus. |
| 6. Optimiser les solutions | Sur la base des résultats, affiner et optimiser les solutions proposées. | Ajuster la stratégie marketing en fonction des retours pour mieux s’aligner sur les préférences régionales. |
| 7. Confirmer de nouvelles hypothèses | Si les hypothèses initiales ne sont pas confirmées, identifier et tester de nouvelles hypothèses. | Si la campagne pilote montre un faible engagement, émettre l’hypothèse que des différences culturelles locales nécessitent une approche marketing différente. |
| 8. Intégrer les résultats | Combiner les enseignements de toutes les analyses pour élaborer la meilleure solution globale. | Développer une stratégie d’entrée sur le marché complète qui intègre des tactiques marketing optimisées, des ajustements de produits et des stratégies de tarification adaptées à la nouvelle région. |
Conception Créative : Prototyper et Tester des Solutions Potentielles
En plus de l’analyse systématique, l’Agent Solutionneur utilise également une approche de conception créative pour prototyper et tester des solutions potentielles. Cette approche, inspirée du design thinking, implique d’abord une phase d’idéation où des solutions innovantes sont proposées. Ensuite, un prototype de chaque solution est créé afin de tester sa viabilité en conditions réelles. Cette méthode est particulièrement utile pour les problèmes centrés sur l’utilisateur, car elle permet d’obtenir des retours concrets et d’ajuster la solution en fonction des besoins réels des utilisateurs. Cela permet de s’assurer que la solution finale est non seulement théoriquement valide, mais également bien adaptée aux utilisateurs finaux.
| Étape | Description | Exemple |
|---|---|---|
| 1. Empathie | Comprendre les besoins et les points de douleur des utilisateurs par l’observation et les entretiens. | Refonte du site Web : Mener des entretiens avec les utilisateurs et des tests d’utilisabilité pour comprendre les difficultés rencontrées par les utilisateurs lors de la navigation sur le site actuel. |
| 2. Définir | Définir clairement le problème du point de vue de l’utilisateur, en s’assurant que la formulation du problème est centrée sur l’utilisateur. | Définir le problème comme « Les utilisateurs ont du mal à localiser rapidement des informations importantes sur le site, ce qui entraîne de la frustration et des taux de rebond élevés. » |
| 3. Idéation | Générer un large éventail d’idées pour résoudre le problème défini à travers des séances de brainstorming. | Brainstormer des solutions potentielles telles que la simplification du menu de navigation, l’amélioration de la fonction de recherche, et l’ajout d’indices visuels plus intuitifs pour guider les utilisateurs. |
| 4. Prototype | Créer des prototypes des solutions potentielles pour les visualiser et les tester. | Développer des maquettes et des wireframes du nouveau design du site, en intégrant les idées générées lors de la phase d’idéation. |
| 5. Tester | Tester les prototypes avec de vrais utilisateurs pour recueillir des retours et itérer sur les designs. | Mener des séances de tests d’utilisabilité où les utilisateurs interagissent avec les prototypes et fournissent des retours sur leur expérience. |
| Itération | Sur la base des retours des utilisateurs, affiner les prototypes et répéter le processus de test jusqu’à ce que la solution réponde aux besoins et aux attentes des utilisateurs. | Améliorer continuellement le design du site en tenant compte des retours des utilisateurs, par exemple en rendant la navigation encore plus simple ou en améliorant la visibilité des informations importantes. |
| Mise en œuvre finale | Une fois que le prototype a été affiné à travers plusieurs itérations et tests, mettre en œuvre la solution finale. | Lancer le site Web repensé avec le nouveau système de navigation, une fonction de recherche améliorée et de meilleurs indices visuels, en s’assurant qu’il répond efficacement aux besoins des utilisateurs et améliore leur expérience globale. |
Par exemple, si l’enjeu est de réduire le taux d’attrition dans une entreprise de coaching, l’Agent Solutionneur pourrait recommander des stratégies personnalisées basées sur des enquêtes clients, des réflexions sur le parcours client, ou même des expérimentations ciblées visant à comprendre le comportement de l’utilisateur.
4. Agent Scénariste: Communication et Mise en Œuvre
Enfin, l’Agent Scénariste est chargé de « vendre » la solution aux parties prenantes. Son objectif est de présenter les résultats de manière claire, impactante et engageante, afin d’inciter à l’action. Pour cela, il suit une approche structurée visant à maximiser l’impact de la communication.
L’Agent Scénariste commence par définir le message central de manière concise et directe : le problème principal et la solution proposée. Il présente ensuite une ligne directrice claire, qui résume l’essence de la solution et pourquoi elle est importante. Chaque point détaillé est présenté de manière logique pour renforcer ce message clé, en utilisant des arguments solides et des preuves pertinentes.
Cet agent s’inspire de méthodes traditionnelles de communication, telles que la méthode MECE pour organiser les points de manière Mutuellement Exclusive et Collectivement Exhaustive, ainsi que la construction d’une argumentation déductive (Situation, Complication, Question, Résolution) pour guider les parties prenantes vers une conclusion inévitable. Une présentation réussie implique également d’anticiper et de répondre aux objections potentielles, en expliquant le « Pourquoi » et le « Comment » de chaque proposition, afin de créer un dialogue constructif et renforcer la confiance.
L’Agent Scénariste veille à ce que chaque élément visuel soutienne le récit sans le détourner. Il structure l’argumentation de manière à ce que chaque point soit clair et percutant, avec un minimum de diapositives, chacune axée sur un message central. En résumé, il construit un véritable cadre narratif où la fondation (le message clé), la structure (les arguments) et les détails (les données) forment un tout cohérent pour convaincre l’audience. Par exemple, il pourrait résumer la stratégie de lancement d’un produit éco-responsable en trois points : le besoin, la solution, et les bénéfices attendus.
Collaboration des Agents IA : Une Approche Intégrée
Ces agents ne travaillent pas isolément. Au contraire, ils collaborent tout au long du processus, comme une équipe de consultants qui communique et itère constamment pour affiner leur stratégie. A titre d’illustration, l’Agent Spécificateur et l’Agent Structurateur peuvent travailler ensemble pour réévaluer la portée des sous-problèmes à chaque itération, tandis que l’Agent Solutionneur peut solliciter l’Agent Soumetteur pour s’assurer que les solutions développées sont présentables et adaptées aux audiences concernées.
En utilisant cette stratégie basée sur les agents, le processus de résolution des problèmes devient plus adaptatif et agile, et les solutions sont mieux adaptées aux besoins des clients et aux réalités du marché.
Conclusion
L’utilisation d’agents IA spécialisés pour réaliser des analyses stratégiques avec la méthode 4S révolutionne la manière dont les entreprises abordent les problèmes complexes. Au lieu de dépendre d’une équipe de consultants coûteuse, les entreprises peuvent désormais intégrer des agents IA qui collaborent efficacement pour Spécifier, Structurer, Solutionner et Scénariser les solutions à des problèmes stratégiques.
Les possibilités offertes par cette approche sont immenses : gain de temps, réduction des coûts, et capacité à itérer rapidement pour trouver la meilleure solution. Que ce soit pour lancer un nouveau produit, résoudre une crise interne ou explorer un nouveau marché, les agents IA spécialisés représentent la prochaine évolution du conseil stratégique.
Quelles sont les prochaines étapes que vous prendrez pour transformer votre analyse stratégique ? Il est temps d’exploiter le plein potentiel des agents IA et de devenir le « Mahout » qui guide vos agents vers le succès.