Docimologie

Ce mot ne vous dit probablement rien et c’est presque normal. Inventé par le psychologue français Henri Piéron en 1922, il fut utilisé plus régulièrement au Québec depuis 1945 et ailleurs dans la francophonie depuis seulement 1960. Piéron fut le père de la psychologie expérimentale.

Le terme docimologie provient du grec dokimê signifiant « épreuve  ».  Sa définition exacte en psychologie est la science et la pratique du contrôle des connaissances, en bref la psychométrie. En dehors du champ de la psychologie et plus généralement, je lui associe le sens d’examen, de test, d’évaluation.

En gestion, l’évaluation représente le maillon faible, le parent pauvre de cette discipline. Pourtant, le contrôle clôt le cycle de toute bonne gestion. Et sans évaluation, point de contrôle. Je considère cette discipline comme étant la plus négligée de toutes puisqu’il n’existe pratiquement aucune formation adéquate permettant d’apprendre, de bien comprendre et de maitriser l’art de l’évaluation.

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Concernant l’évaluation d’une quelconque nature que ce soit, les histoires d’horreur pullulent. En fait, on peut même considérer qu’aujourd’hui, l’évaluation n’est qu’un moyen sophistiqué de fabrication de preuves pour soutenir des objectifs à inclure dans le prochain cycle de gestion.

Voici un exemple patent en gestion. Vous êtes-vous déjà demandé pourquoi l’externalisation, l’élimination de services internes remplacés par de la sous-traitance, est devenue si populaire dans les grandes entreprises ? Les états financiers étant l’outil de base de l’évaluation des entreprises, les ratios représentent un moyen rapide de les analyser. Les compétences et les performances du grand patron sont donc évaluées à partir des résultats obtenus en rapport avec l’amélioration de certains ratios sur lesquels le Conseil d’administration et lui se sont entendus. L’un de ces critères populaires de performance dans les C.A. est le ratio profit/nombre d’employés. Utiliser moins d’employés pour générer des profits comparables laisse sous-entendre une amélioration des performances de l’entreprise.

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Je vois que vous commencez à comprendre. En externalisant des services, on diminue grandement le nombre d’employés et même si les dépenses globales augmentent, car l’externalisation coûte presque toujours plus cher, le ratio profit/employés s’améliore. Ainsi, même si les performances globales de l’entreprise sont moins bonnes, les administrateurs se font convaincre du contraire. La conséquence est qu’ils récompensent un directeur qui leur a fait perdre plus d’argent en lui attribuant de plus gros bonis.

Dans l’exemple précédent, les administrateurs ne sont pas censés être des 2 de pique et pourtant ils avalent très facilement cette grosse couleuvre. Vous pouvez donc imaginer pourquoi les entreprises sont dans l’ensemble mal gérées. L’évaluation ne fait pas son travail parce qu’on ignore comment faire de l’évaluation. Et si l’évaluation est négligée, la gestion globale en souffre. Peu importe le domaine, peu importe l’entreprise, peu importe le service, l’évaluation n’est qu’un moyen d’arriver à des fins cachées prédéfinies.

Il en va de même avec l’évaluation des employés. Les chefs de service ne possèdent aucune compétence pour procéder à l’évaluation des gens sous leur gouverne. Et même s’ils reçoivent l’appui technique du service des ressources humaines, ce sont leurs idées préconçues qui finiront par se refléter dans la grille d’évaluation et les résultats subséquents, et ce sans égard à une objectivité réelle, car il en existera une qui en aura l’apparence.

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Dans une ancienne vie, j’ai développé un système d’évaluation de personnel œuvrant dans des domaines techniques. Dès le début, j’ai constaté la pauvreté, pour ne pas dire la nullité des méthodes existantes. Je me suis également buté à de grandes difficultés qui m’ont fait comprendre la complexité et l’ampleur de la tâche. Je suis toutefois parvenu à mettre un système sur pied qui permettait d’évaluer de façon rationnelle et objective divers aspects liés au travail du personnel technique.

Lorsque je pose un diagnostic peu encourageant sur la qualité des évaluations, lorsque je procède à l’évaluation des méthodes d’évaluation existantes, force est de constater qu’elles n’obtiennent absolument pas la note de passage. Pire, elles échouent totalement.

Voilà une des principales raisons, sinon la plus importante, pourquoi nous sommes gérés de manière incompétente. Si l’ignorance du problème pouvait en partie justifier votre désintérêt de la question, maintenant que vous le savez, vous ne verrez plus jamais votre évaluation faite par un tiers, quel qu’il soit, du même œil puisque son incompétence vous les crèvera tous les deux.

IA et soins de santé

L’intelligence artificielle (IA) permettra-t-elle de démocratiser les soins de santé de qualité?

On a déjà développé des algorithmes pour déterminer des diagnostics de certains cancers avec une fiabilité de 99 % sans l’apport d’oncologues. Pour les diagnostics de maladies, l’IA deviendra un outil incontournable qu’utiliseront tous les médecins, ne serait-ce que pour se couvrir au niveau de leurs assurances qui finiront par exiger qu’ils utilisent ces assistants.

Tout le monde aura donc la possibilité de recevoir un diagnostic fiable sans recourir à une sommité tout aussi talentueuse qu’inaccessible. Mais le diagnostic n’est que l’une des étapes des soins de santé. La médication entre également dans le champ d’intervention de l’IA.

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Les médecins pourront peut-être retourner à une pratique plus humaine si leur travail devient un peu moins technique. Tout en validant les résultats des diagnostics et le choix des médications choisis par les algorithmes, ils pourront mieux utiliser leur temps en le consacrant aux patients eux-mêmes.

Ces algorithmes ne sont pas magiques. Ils découlent d’experts dans leur domaine qui mettent leurs expériences et compétences au profit de tous. Sans eux, pas d’algorithmes. Toutefois, lorsqu’ils sont développés, ils deviennent bien plus accessibles qu’un expert.

Il est évident que l’IA permettra de standardiser certaines pratiques en nivelant par le haut. Sans déborder dans l’optimisme démesuré, il n’est pas déraisonnable de penser que 95 % des gens pourront obtenir dans certaines disciplines un diagnostic fiable et une médication adaptée à leurs maladies sans devoir recourir à des spécialistes de haut niveau. Les 5 % restants représentent les cas plus complexes que les algorithmes ne pourront pas couvrir avec acuité et précision.

Le danger est que ce pourcentage restant ne fasse plus l’objet d’une évaluation par un médecin compétent et que les diagnostics et les médications soient totalement erronés, voire stupides. On rencontrera donc des erreurs médicales où tous les gens impliqués s’en laveront les mains en remettant les fautes sur l’IA.

Ces outils s’amélioreront avec le temps, mais la perfection n’est pas de ce monde.

Image : iq.intel.fr ; huffingtunpost.fr