La Science derrière OpenDecide

La conception de la plateforme OpenDecide et l'analyse des résultats reposent sur la très robuste Théorie de l'Efficacité d'Équipe de Hackman (Hackman et al., 2005), qui définit l'efficacité d'équipe non seulement par des résultats métiers, mais aussi par la capacité d'apprentissage et le maintien de processus sociaux sains dans une équipe.

Nous exploitons également le Modèle IMOI d'Ilgen (Ilgen et al., 2005) pour illustrer la nature cyclique de l'amélioration du fonctionnement d'équipe et les relations entre les composantes pertinentes de l'efficacité (effets directs, de médiation, de modération).

Plusieurs méta-analyses et revues de littérature nous ont guidés dans le choix des dimensions critiques sur lesquelles se concentrer et dans la détermination de l'approche recommandée pour que vos équipes abordent ces dimensions en fonction des relations antécédentes.

L'IA capture le véritable fonctionnement de votre équipe en analysant 28+ facteurs scientifiques soigneusement sélectionnés qui évaluent l'exécution et l'efficacité comme un système. Comme la triangulation pour les satellites, où plusieurs coordonnées sont nécessaires pour localiser une position exacte, notre IA nécessite plusieurs points de données pour révéler ce qui se passe réellement dans le fonctionnement de votre équipe. Les réponses individuelles contiennent naturellement des biais. C'est pourquoi le moteur derrière OpenDecide applique des méthodes statistiques complexes pour réduire le bruit et mettre en évidence les schémas partagés les plus fiables à travers l'équipe, révélant des fonctionnements que l'équipe elle-même n'a pas (encore) reconnues. Ces échelles ont été validées par la recherche en comportement organisationnel et en management, avec des valeurs ICC (Coefficient de Corrélation Intraclasse) dépassant généralement 0,8.

Lors de la traduction, nous utilisons un processus rigoureux de rétrotraduction et de traduction en double aveugle pour maintenir l'intégrité scientifique à travers les langues. Cela garantit que notre IA fournit des données cohérentes et fondées sur la recherche, quelle que soit la langue de travail de vos équipes.

Les données que nous collectons sont anonymisées puis utilisées par les scientifiques pour améliorer leurs modèles. En retour, les chercheurs nous permettent d'analyser et d'intégrer les dernières découvertes dans les modèles.

Cette approche permet de créer une boucle de rétroaction continue : la rigueur académique se confronte aux réalités du monde des affaires au quotidien, et les retours pratiques renforcent la progression des modèles théorique. Tout le monde gagne, en particulier les équipes qui nous utilisent.