Structurer et clarifier sa pensée grâce à l’IA

Structurer sa pensée pour mieux manager

Pourquoi penser devient difficile quand on est manager

De nombreux managers décrivent aujourd’hui un brouillard mental permanent. Ils parlent d’informations trop nombreuses, de priorités qui changent sans cesse, de décisions prises dans l’urgence, de réunions qui s’enchaînent sans produire de clarté. Ils ont parfois l’impression de « savoir » ce qu’il faudrait faire, sans réussir à l’exprimer clairement ni à le partager avec leurs équipes.

Ce malaise cognitif ne vient ni d’un manque d’intelligence ni d’un déficit d’expérience. Il est le produit d’un environnement de travail saturé. Les flux continus de mails, le reporting permanent, la multiplication des outils, les injonctions contradictoires et les urgences fabriquées fragmentent l’attention. Le manager ne manque pas de compétences. Il manque de structure mentale.

La pensée devient morcelée. Les idées s’empilent sans s’organiser. Les problèmes se mélangent. Le risque est alors double. Soit on décide trop vite pour « se débarrasser » de la complexité. Soit on ne décide plus du tout, paralysé par la surcharge.

Dans ce contexte, l’IA apparaît comme une promesse : aller plus vite, analyser plus large, produire des synthèses. Mais encore faut-il savoir s’en servir pour penser, et non pour déléguer sa réflexion.

Structurer et clarifier sa pensée : simple mais exigeant

Structurer et clarifier sa pensée, c’est un travail cognitif simple et exigeant à la fois. Il s’agit d'analyser le problème réel, de séparer faits, hypothèses et opinions, d’identifier les enjeux cachés, de hiérarchiser ce qui compte vraiment et de mettre des mots précis sur des intuitions floues.

En pratique, très peu de managers ont appris à faire cela. On leur a - éventuellement - appris à décider, pas à penser. On leur a appris à agir, pas à clarifier. La structuration cognitive est pourtant un prérequis du leadership. Sans elle, on agit sous pression, on confond urgence et importance, on réagit plus qu’on ne pilote.

Nous vivons par ailleurs dans des situations où l’incertitude domine. Le sociologue Jon Elster (1) distingue plusieurs rapports cognitifs au monde. Il y a la certitude, le risque, l’incertitude et l’ignorance. Dans de nombreux contextes managériaux actuels, nous ne sommes ni dans la certitude ni même dans le risque probabilisable. Nous sommes dans l’incertitude, voire dans l’ignorance, lorsque les scénarios possibles eux-mêmes sont flous. Autrement dit, nous naviguons dans des « unknown unknowns ». Dans ce type d’environnement, la qualité de la pensée devient plus décisive que la rapidité de la décision.

L’IA peut alors devenir un outil de structuration mentale si on la positionne correctement. Pas comme un décideur, mais comme un miroir de raisonnement, un outil de reformulation et un accélérateur d’analyse. Elle permet d’externaliser une partie du travail cognitif, exactement comme l’écriture a permis autrefois de libérer la mémoire humaine.

L’IA ne remplace pas l’intelligence qui, au sens cognitif, correspond à une capacité générale d’apprentissage et de traitement des problèmes. Elle ne se confond ni avec les talents ni avec les préférences. Les recherches montrent que cette capacité générale reste un facteur clé de performance, notamment dans les métiers complexes et ambigus. L’IA n’égalise pas les niveaux cognitifs. Elle agit plutôt comme un amplificateur. Elle augmente la puissance de ceux qui savent structurer, questionner et raisonner.

Prenons quelques exemples

Exemple 1

Prenons d’abord le cas d’un manager qui arrive avec cette demande : « Mon équipe manque de motivation, comment les motiver ? » En dialoguant avec l’IA, il reformule progressivement sa 1ère remarque. Quels comportements observes-tu concrètement ? Depuis quand ? Qu’est-ce qui a changé dans l’organisation ? Quelles contraintes pèsent sur eux ?

Il réalise alors que le problème n’est pas la motivation, mais une surcharge de reportings et des objectifs contradictoires. L’IA ne donne pas la solution. Elle aide à poser le bon problème.

Exemple 2

Un chef de projet pense : « Le sponsor ne me soutient pas. » Avec l’IA, il décompose. Les faits observables sont l’absence de réponse à certains mails et l’absence à deux comités de pilotage. Les interprétations sont qu’il se désintéresse du projet ou qu’il ne lui fait pas confiance.

Il réalise qu’il confond données et suppositions. Il décide alors d’organiser un entretien direct plutôt que de nourrir ses hypothèses. Structurer sa pensée, c’est sortir du récit automatique.

Exemple 3

Une manager se sent débordée. Elle liste toutes ses tâches avec l’IA. Ensemble, elles classent ce qui est stratégique, ce qui est opérationnel, ce qui pourrait être délégué et ce qui relève de mauvaises habitudes héritées.

Elle découvre que près de 40 % de son temps est absorbé par des urgences qu’elle a elle-même normalisées. L’IA agit ici comme un révélateur de dérives.

Une méthode en quatre étapes

• La première étape consiste à externaliser la pensée. Au lieu de « penser dans sa tête », il faut écrire son problème et dialoguer avec l’IA. On lui demande de reformuler, de poser des questions, de pointer les zones floues. L’objectif est de sortir du brouillard mental.

• La deuxième étape est la décomposition. On demande quels sont les sous-problèmes, ce qui relève de soi et ce qui relève du système. L’objectif est de séparer ce qui est confondu.

• La troisième étape est la hiérarchisation. On fait classer les enjeux entre court terme et long terme, important et urgent, maîtrisable et non maîtrisable. L’objectif est de retrouver des priorités explicites.

• La quatrième étape consiste à reformuler en décision. On transforme l’analyse en choix clair. Ce que je décide. Ce que je reporte. Ce que je refuse. L’objectif est de redevenir acteur, pas réacteur.

Structurer sa pensée n’est pas un luxe intellectuel. C’est une compétence de survie managériale. Dans un monde saturé d’informations, le vrai pouvoir n’est pas d’avoir accès aux données, mais de savoir les organiser mentalement. L’IA devient alors un partenaire cognitif. Ainsi accompagné, le manager n'est plus celui qui sait tout mais celui qui sait clarifier.

(1) Jon Elster Explaining Social Behavior: More Nuts and Bolts for the Social Sciences, 2007