Quelle est la probabilité que les réactions restent locales (quelques équipes manifestent leur mécontentement) ou bien qu’elles dégénèrent en un phénomène de grande ampleur(ex : une grève générale) ?
Pour tenter de répondre à cette question je vous propose de nous intéresser au concept mathématique de criticalité auto-organisée.
Ce concept développé en 1987 par les mathématiciens Per Bak, Chao Tang et Kurt Wiesenfeld (« BTW ») dans un article dans Physical Review Letters est considéré comme l’un des mécanismes par lesquels la complexité apparaît dans nature.
Pour comprendre ce concept, imaginez un damier dans lequel sont placés au hasard et un par un des pions (ex : de nouveaux objectifs). Quand une case contient 4 pions, chaque pion est transféré à l’une des 4 cases adjascentes. Les cases adjascentes reproduisent le phénomène jusqu’à atteindre un nouveau point de stabilité.
Si on compte le nombre d’étapes pour atteindre la stabilité, on a une sorte de mesure de l’énergie libérée par l’ajout du nouveau pion.
En reproduisant des milliers de fois cette expérience, les mathématiciens ont démontré que la distribution statistique de ce nombre d’étapes ne suit pas une distribution gaussienne. Le théorème central limite ne fonctionne pas.
Ils ont en revanche noté que la survenue de phénomènes de haute intensité obéissait à une loi de puissance (1 / X ^ ALPHA).
Plus intéressant encore, l’application de ces travaux a permis de montrer qu’un grand nombre de phénomènes naturels comme les tremblements de terre, les avalanches, les feux de forêt … obéissaient à la même règle.
Ce qu’il faut en retenir :
Lorsque vous avez un système qui fonctionne selon un principe d’accumulation / saturation / redistribution locale (comme les objectifs en entreprise), la probabilité d’avoir des réactions extrêmes du système est beaucoup plus élevée que ce que prédit la loi normale.
Ne jouez donc pas trop avec la limite quand vous demandez à vos équipes d’en faire toujours plus !
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