Ces réflexions sont nées d’une surprise.
Lors de ma participation à un groupe de travail consacré aux signaux faibles, je retrouvais un enthousiasme familier : la curiosité d’une nouvelle méthodologie, d’un nouveau processus et de nouvelles rencontres. L’intention était claire, presque évidente : mieux détecter des signaux faibles pour mieux anticiper les ruptures à venir.
Et pourtant, quelque chose m’a frappé. Très vite, l’ensemble des échanges s’est concentré sur la machine. Sur les modèles, sur les algorithmes, sur la capacité des systèmes à capter, classer et prioriser des signaux. J’avais l’impression d’assister à un cours de traitement du signal, comme si l’évidence s’était imposée d’elle-même : un signal faible devait nécessairement être digital, mesurable, exploitable par un ou plusieurs LLM, bref, le bIAis de l’intelligence artificielle · était passé par là.
C’est là que j’ai commencé à me demander si le véritable enjeu ne se situait pas moins dans la détection des signaux que dans la manière dont nous choisissons de les approcher. Ces considérations viennent donc en compléments des précédents articles ainsi que de nombreux documents sur le sujet :
Des observations à débattre et à remettre en question sans modération.
La relativité du signal faible
Un signal n’est jamais faible en soi.
Celui-ci est faible par rapport à une référence, à une attente, à un système donné : un modèle économique dominant, des règles du jeu implicites, des hypothèses jamais remises en question, une chaîne d’approvisionnement réputée robuste, un standard technologique largement adopté, une relation client stabilisée, un niveau de performance considéré comme suffisant.
Cela implique une chose essentielle, souvent passée sous silence : avant même de chercher des signaux faibles, il faut savoir par rapport à quoi on les cherche, et dans quel but.
Sans finalité explicite, tout peut devenir signal. Et inversement, sans question clairement formulée, les signaux les plus pertinents restent invisibles. La difficulté n’est donc pas uniquement de capter, mais de formuler les bonnes questions. Que cherchons-nous réellement à anticiper ? Une rupture technologique ? Une fragilisation organisationnelle ? Une perte de capacité ? Une opportunité stratégique ?
Sans cette clarification, la détection devient un exercice abstrait, presque absurde.
Changer de domaine pour voir autrement
Un signal faible dans un domaine ne l’est pas nécessairement dans un autre.
Ce qui apparaît marginal dans un champ peut être déjà structurant ailleurs. C’est souvent en regardant là où l’on ne regarde pas habituellement que des signaux prennent sens.
Une pratique émergente dans le civil peut annoncer une rupture militaire. Une évolution réglementaire anodine peut devenir déterminante pour une capacité technologique. Opérer médicalement à distance, par exemple, peut sembler anecdotique dans un contexte donné, mais prendre une toute autre signification dès lors que l’on s’intéresse au pilotage de systèmes de drones.
Le signal n’est pas toujours là où on l’attend. Et il n’apparaît souvent que lorsqu’on accepte de déplacer son regard.
C’est souvent en regardant là où l’on ne regarde pas habituellement que des signaux prennent vie et sens.
Regarder à 360 degrés ne suffit pas
On pourrait objecter que l’intelligence artificielle permet précisément de regarder partout, tout le temps. C’est vrai. Mais regarder à 360 degrés ne dit rien de la pertinence de ce que l’on observe.
L’IA aide à élargir le champ, mais elle ne décide pas du cas d’usage, ni de la profondeur temporelle pertinente. Par rapport à quelle thématique observe-t-on ? À quelle échelle ? Avec quel horizon ? Regarde-t-on suffisamment loin pour éviter l’illusion d’une stabilité trompeuse ?
Comme dans un train en mouvement, tout semble à l’arrêt tant que l’on reste assis. Pourtant, le paysage défile à grande vitesse à l’extérieur. Ce sentiment de fausse immobilité est l’un des pièges majeurs de l’anticipation… si l’on ne regarde pas par la fenêtre.
Moins de listes, plus d’interactions
La valeur des signaux faibles ne réside pas dans leur accumulation, mais dans la compréhension de leurs impacts. Pris isolément, chaque signal peut indiquer une tension, une fragilité ou une opportunité émergente. Pris ensemble, ils peuvent dessiner des dynamiques bien plus structurantes.
Ce qui importe est de comprendre comment ces signaux interagissent avec l’existant – organisations, doctrines, modèles ou capacités – mais aussi comment ils interagissent entre eux : s’ils se renforcent mutuellement, se déplacent, se transforment, ou au contraire s’affaiblissent et s’annulent.
C’est dans ces jeux de résonance, de convergence ou de contradiction que quelque chose commence à émerger. Un signal isolé peut s’éteindre sans conséquence. Combiné à d’autres, il peut devenir le vecteur d’une dynamique profonde. Sans ce travail de mise en relation et d’interprétation, l’analyse des signaux faibles reste superficielle et peine à éclairer ce qui devra être une future prise de décision.
Devenir tendance, mourir ou rester invisible
Un signal faible peut disparaître sans laisser de trace.
Il peut aussi devenir une tendance avérée, dans un domaine précis, à un moment donné. Entre ces deux extrêmes, une multitude de trajectoires sont possibles. Chercher à définir un seuil universel est souvent illusoire. La vraie question n’est pas de savoir quand un signal cesse d’être faible, mais quand il devient suffisamment pertinent pour justifier une attention, puis une décision et ce, en fonction des conséquences qu’il impliquera.
Un signal faible n’est jamais intéressant pour lui-même. Il l’est par rapport à ce qu’il pourrait changer. Pour une capacité, une mission, une organisation, une doctrine. Tant que cette traduction n’est pas faite, le signal reste un objet abstrait, sans prise sur la décision.
Sans objectif explicite, tout seuil est arbitraire. Et sans ancrage contextuel, toute analyse reste futile.
La vraie question n’est pas de savoir quand un signal cesse d’être faible, mais quand il devient suffisamment pertinent pour justifier une attention
Revenir au réel
Nous avons aujourd’hui l’illusion de pouvoir facilement valider ou invalider un signal. Mais lorsque qu’une IA détecte quelque chose d’intéressant, ne serait-ce pas le bon moment pour sortir du digital et revenir au monde réel ?
Changer de mode, prendre le téléphone ; appeler une personne qui travaille dans le domaine concerné. Aller confronter le signal à la réalité du terrain. Vérifier si quelque chose se passe réellement, et comment cela est perçu par ceux qui sont directement concernés.
Cette confrontation est irremplaçable.
Utiliser nos sens
Nous percevons le monde à travers plusieurs sens, et chacun fournit des signaux différents. Réduire le réel à ce qui est digitalisé revient à se priver volontairement d’une partie de l’information. Les signaux faibles ne sont pas uniquement textuels ou quantifiables. Ils peuvent être observés, ressentis, entendus, vécus.
Comme en sport ou sur le champ de bataille, il faut aller au contact. Multiplier non seulement les sources, mais aussi les modes de collecte et d’analyse. Observer, écouter, discuter, expérimenter.
C’est dans cette diversité que se valident, ou non, des hypothèses tout en permettant généralement une meilleure appréhension de la situation vraie.
Le processus avant l’outil
Au fond, la question posée par les signaux faibles n’est pas d’abord celle de l’outil. L’intelligence artificielle, comme d’autres avant elle, peut élargir notre champ de perception, accélérer la détection, multiplier les alertes. Mais se focaliser uniquement sur ses performances revient à manquer l’essentiel : le processus par lequel on comprend qu’un signal devient signifiant.
Ce qui compte, c’est la diversité des senseurs mobilisés, la manière dont ceux-ci sont orientés, la façon dont ils entrent en action et dialoguent entre eux. C’est l’enchaînement des étapes qui permet de passer de la détection à la compréhension, puis de la compréhension à l’évaluation de l’impact potentiel d’un signal dans un contexte donné. Sans ce cheminement, même le signal le mieux détecté reste muet.
Cette approche remet l’humain au centre de la boucle. Il peut déléguer la détection, confier l’exploration à des systèmes puissants, s’appuyer sur des modèles pour élargir son regard, mais la responsabilité de l’interprétation, de l’arbitrage et de la décision lui revient toujours. Car décider d’agir, ou de ne pas agir, ne relève pas d’un algorithme, mais d’un choix assumé face à l’incertitude.
Pour les saisir les signaux faibles ne demandent pas nécessairement de meilleurs outils. Ils exigent une attention renouvelée à nos processus de perception, de réflexion et de décision (la boucle OODA n’est jamais très loin !).
C’est là que se joue, bien plus que dans la performance des machines, notre capacité réelle à anticiper et à agir.
Et vous, qu’en pensez-vous ?
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