Optimiser l'intelligence collective, cas d'usage Hypermind

InterContinental Hotels Group (IHG) était à la recherche de nouveaux moyens innovants pour améliorer l’expérience client. L’entreprise souhaitait exploiter l’énorme potentiel créatif de ses employés. Les experts d’Hypermind ont conçu un marché prédictif pour les aider à recueillir et à prioriser les idées des 1 000 employés du département IT. Ce marché prédictif encourageait les participants à soumettre anonymement leurs idées et à parier ensuite sur les meilleures et les pires. En fin de compte, les gagnants du concours furent des ingénieurs et des analystes plutôt que des managers. Le portefeuille d’initiatives résultantes a stimulé la stratégie d’innovation du groupe plusieurs années durant.

Pour bâtir son nouveau plan stratégique, le groupe La Poste a souhaité solliciter une centaine de dirigeants dans l’objectif d’évaluer et de prioriser les grands enjeux stratégiques du Groupe à l’horizon 2030.

Hypermind a déployé sa plateforme STORM d’idéation/priorisation pour faire participer les dirigeants à un exercice de priorisation supercollective. Sur une période d’un mois, 70 participants ont exprimé 1387 avis sur la priorité des 30 enjeux stratégiques préalablement identifiés par le Groupe.

Le moteur analytique d’Hypermind STORM classe les enjeux selon deux métriques : 

• Priorité : estimation collective de la priorité à accorder à chaque enjeu.
• Consensus/Controverse : mesure du consensus réel sur la priorité collectivement attribuée à chaque enjeu. 

Cet exercice d’intelligence collective a d’abord permis d’identifier les enjeux prioritaires selon l’avis général, ainsi que les enjeux les plus consensuels et les plus controversés.

A la suite de cette analyse, des groupes de travail ont été constitués pour travailler sur les enjeux prioritaires dans le but de proposer des pistes concrètes pour le Plan Stratégique La Poste 2030.

Notre client, un leader de la distribution alimentaire mondiale, savait que son succès dépendait de sa capacité à anticiper l’évolution des prix du marché. Cependant, après de nombreuses années de relative stabilité, les prix du marché de leurs produits avaient soudainement augmenté en raison de l’explosion de la demande dans les pays émergents… et leurs modèles de prévision basés sur des données historiques rétrospectives étaient immédiatement périmés. L’équipe d’Hypermind a conçu un marché prédictif pour recueillir l’avis éclairé des nombreux traders et autres parties prenantes de l’entreprise dans tous ses territoires, puis consolider les données en prévisions concrètes. Notre marché prédictif était l’une des cinq méthodes de prévision que l’entreprise a utilisées pour calculer ses prévisions finales. Au début, le marché prédictif conçu par Hypermind ne pesait que 20% dans la prévision finale (1/5), mais ses résultats se sont avérés tellement meilleurs que ceux des quatre autres méthodes que notre client a rapidement augmenté son poids jusqu’à 50%.

La RRIT (Rapid Reaction Innovation Team) de l’armée de l’air américaine a utilisé une plateforme Hypermind Storm pour collecter et hiérarchiser les idées de 2 000 nouvelles recrues dans son laboratoire de recherche. Plutôt que de s’appuyer surtout sur les idées proposées par les partenaires industriels ou ingénieurs séniors, l’Air Force a encouragé ses jeunes geeks à proposer des projets. Le résultat ? De meilleures caméras de drones et un nouveau système radar beaucoup plus sensible.

Molex, société américaine spécialisée dans la connectivité, utilise une plateforme Hypermind Storm depuis 2012. Tous les 18 mois, Molex récolte les idées pour de nouveaux produits de plus de 8 000 ingénieurs dans ses laboratoires et usines aux États-Unis, en Chine, au Japon et en Corée du Sud. En impliquant tout le monde dans le processus d’idéation, Molex s’assure que toute l’entreprise est impliquée dans les nouvelles stratégies produits pour l’avenir.

Un groupe média français a fait appel à Hypermind pour aider à désamorcer une situation potentiellement problématique. La direction de l’entreprise souhaitait réorganiser les horaires des centres d’appels afin de mieux répondre aux demandes des clients. La qualité de vie de certains employés risquait d’être dégradée. Les représentants syndicaux bloquaient le changement et les choses semblaient être au point mort. Nous avons aidé l’entreprise à mettre en place une consultation de tous les employés concernés (plusieurs centaines), non seulement sur les horaires, mais aussi sur une variété d’autres sujets pertinents à la qualité de l’environnement de travail et à la performance. Sous couvert d’anonymat, tout le monde pouvait proposer des idées, tout le monde pouvait en discuter, puis parier sur les idées ayant le plus de chances d’être acceptées ou rejetées par le management. Il ne s’agissait pas de voter pour ses propres préférences ou revendications, mais plutôt de parier sur ce qui serait acceptable pour tous. Les points de blocage furent rapidement dissous par à la créativité supercollective. Une négociation réussie pouvait enfin commencer.

La banque privée existe depuis des siècles et, d’une certaine manière, elle commence à montrer son âge.
En 2015, une grande banque privée internationale a commencé à se demander comment rester pertinente. Une session de brainstorming interne a généré vingt idées pour de nouveaux services, de nouveaux produits, de nouveaux types d’interactions avec les clients. Mais les doutes persistaient : Les idées étaient-elles bonnes ? Avaient-ils pensé à toutes les bonnes idées ? Nous avons aidé ce client à trouver des réponses (et de nouvelles idées) en soumettant la question à 200 prévisionnistes experts de notre panel Hypermind. Grâce à l’intelligence supercollective de notre panel, notre client a rapidement éliminé les mauvaises idées et identifié les meilleures idées de sa liste originale – et est reparti avec une longue liste de nouvelles idées géniales qu’il n’avait pas en interne.

L’amélioration de la qualité des prévisions géopolitiques est une mission essentielle de la CIA et des autres agences de renseignement américaines. C’est pourquoi l’IARPA (Intelligence Advanced Research Projects Activity) finance des recherches à grande échelle sur les marchés prédictifs. De 2012 à 2015, Hypermind a participé au programme de recherche ACE de l’IARPA dans une équipe dirigée par Philip Tetlock (Université de Pennsylvanie) et Don Moore (UC Berkeley). Selon Jason Matheny, chef du programme ACE et plus tard directeur de l’IARPA, cette recherche a conduit à « la plus forte amélioration jamais observée dans le domaine de la prévision humaine ».

Suite au succès du programme ACE, l’IARPA a lancé en 2017 un autre programme de recherche pluriannuel appelé HFC (Hybrid Forecasting Competition) visant à comprendre comment combiner au mieux les capacités prédictives des humains et des algorithmes. Hypermind est à nouveau à la pointe de cette recherche essentielle, au sein d’une équipe menée par Raytheon BBN Technologies.