AU-DELÀ DU CHIFFRAGE

Quand les sciences subjectives et les arts traditionnels explorent l’invisible dans la gestion des risques

Publié le 12/08/2026

Par Paul HOUNDONOUGBO, 

Économiste | Gestionnaire de Projet | Expert en Management Holistique

Introduction — Le risque que les modèles ne voient pas

Dans l’univers contemporain de la gestion des risques, la quantification occupe une place centrale. Les organisations cherchent à identifier les événements susceptibles d’affecter leurs objectifs, à en apprécier la vraisemblance et les conséquences, puis à déterminer les réponses appropriées.

La norme ISO 31000:2018 inscrit d’ailleurs le management du risque dans une démarche globale comprenant notamment l’identification, l’analyse, l’évaluation, le traitement, le suivi et la communication des risques. Elle rappelle ainsi que le risque ne se réduit pas à un simple calcul, mais relève d’un processus intégré à la gouvernance, à la stratégie et aux activités de l’organisation. Cette édition, publiée en 2018, a été confirmée en 2023 et demeure la version en vigueur.

La formule classique de la criticité — souvent représentée sous la forme Criticité = Gravité × Probabilité — demeure néanmoins un outil utile de hiérarchisation.

Le problème apparaît lorsque l’on confond ce qui est quantifiable avec tout ce qui est pertinent.

Dans la réalité organisationnelle, certains facteurs susceptibles d’affecter un projet sont difficiles à capturer dans une matrice : conflits latents, rapports de pouvoir, résistances culturelles, perte de sens, biais décisionnels, non-dits ou signaux faibles.

Les projets ne sont donc pas seulement fragilisés par les risques que l’on mesure, mais également par ceux que l’on ne parvient pas — ou que l’on refuse — à nommer.

La littérature sur les signaux faibles avait déjà mis en évidence cette difficulté. Dans son article consacré à la réponse aux signaux faibles, Ansoff (1975) montre que des organisations peuvent disposer d’informations annonciatrices d’une rupture stratégique sans parvenir à les reconnaître ou à y répondre suffisamment tôt.

Le problème n’est donc pas nécessairement l’existence de modèles quantitatifs insuffisants en eux-mêmes. Il réside aussi dans notre capacité à détecter, interpréter et intégrer les informations qui précèdent l’apparition manifeste d’un risque.

Cette problématique rejoint également les recherches en psychologie cognitive et en économie comportementale. Tversky et Kahneman (1974) ont montré que le jugement sous incertitude mobilise fréquemment des heuristiques — notamment la représentativité, la disponibilité et l’ancrage — susceptibles de conduire à des erreurs systématiques.

Il existe ainsi une double limite :

• nos modèles peuvent ne pas voir certains phénomènes ;

• et nos propres mécanismes cognitifs peuvent nous empêcher de correctement interpréter ceux que nous voyons.

C’est dans cet espace que se situe la présente réflexion.

Nous proposons d’explorer la possibilité d’une méta-gestion des risques, c’est-à-dire d’une démarche qui ne cherche pas à remplacer les méthodes conventionnelles, mais à élargir les modes d’observation et d’interprétation mobilisés face à l’incertitude.

Dans cette perspective, certaines pratiques issues des sciences subjectives et des arts traditionnels — notamment la géomancie, la numérologie et la radiesthésie — sont introduites comme des modes complémentaires d’exploration du réel.

Le présent article ne cherche ni à établir leur portée générale, ni à engager le débat sur leur statut épistémologique. Il s’intéresse à leur fonction possible dans une architecture élargie de lecture et de décision face au risque.

La question de leur généralisation, de leur validation ou de leur comparaison avec les méthodes conventionnelles relève d’un autre programme de recherche.

1. Le piège de l’invisible : les limites du chiffrage

La quantification permet de rendre les risques comparables et de faciliter la décision. Elle constitue donc un élément essentiel de la gouvernance du risque.

Mais la quantification suppose nécessairement une sélection préalable de ce que l’on décide de mesurer.

C’est précisément là que peut apparaître un angle mort.

Un conflit latent peut ne produire aucun indicateur financier avant plusieurs mois. Une résistance organisationnelle peut être interprétée comme une simple difficulté opérationnelle. Une perte progressive de confiance peut ne pas apparaître dans un tableau de bord.

La difficulté n’est donc pas uniquement mathématique.

Elle est également épistémologique :

Qu’est-ce que nous considérons comme une information pertinente avant même de commencer à mesurer ?

Une organisation peut disposer de nombreux indicateurs et néanmoins rester vulnérable à certains risques si elle n’a pas identifié les variables pertinentes.

La littérature sur les signaux faibles fournit ici un point d’appui important. Ansoff (1975) montre que le problème des ruptures stratégiques n’est pas nécessairement l’absence totale d’information, mais la difficulté à reconnaître suffisamment tôt les informations annonciatrices d’une discontinuité.

L’enjeu consiste donc à élargir la capacité de détection.

On peut distinguer plusieurs niveaux :

• le risque mesuré, pour lequel des données sont disponibles ;

• le risque observable mais non quantifié ;

• le risque latent, dont les manifestations sont encore faibles ;

• le risque non exprimé, notamment lorsqu’il existe des obstacles à la communication ;

• le risque exploré, dont certaines dimensions sont recherchées à travers différents modes de lecture.

Cette distinction évite de tomber dans une opposition simpliste entre rationalité et subjectivité.

2. L’humain comme variable du risque

La question du risque ne peut être séparée du comportement humain.

Une décision n’est pas prise par une machine abstraite disposant d’une information parfaite. Elle est prise par des individus et des collectifs soumis à des contraintes cognitives, émotionnelles, organisationnelles et sociales.

Les travaux de Tversky et Kahneman (1974) ont profondément transformé l’analyse du jugement sous incertitude en montrant que les individus utilisent des heuristiques qui peuvent conduire à des biais systématiques.

Cette dimension comportementale est particulièrement importante dans les organisations.

Une information pertinente peut exister sans être transmise.

Un signal faible peut être perçu sans être considéré comme important.

Un risque peut être identifié sans être traité.

Une équipe peut même éviter de signaler un problème lorsqu’elle estime que son expression comporte un risque interpersonnel ou hiérarchique.

Les travaux d’Edmondson (1999) sur la sécurité psychologique montrent que la perception qu’ont les membres d’une équipe de la possibilité de prendre des risques interpersonnels est associée aux comportements d’apprentissage collectif. Son étude porte notamment sur 51 équipes et met en évidence le lien entre sécurité psychologique, comportement d’apprentissage et performance.

Ainsi, une partie de l’« invisible » organisationnel n’est pas nécessairement mystérieuse.

Elle peut être socialement invisible.

Ce constat est essentiel : avant de chercher de nouveaux instruments, il faut apprendre à mieux interroger ce qui existe déjà mais qui demeure insuffisamment exprimé.

3. De l’invisible au non-observable

L’utilisation du terme « invisible » nécessite donc une certaine prudence.

Un phénomène peut être invisible pour plusieurs raisons :

• parce qu’il n’est pas mesuré ;

• parce qu’il n’est pas encore observable directement ;

• parce qu’il est latent ;

• parce qu’il est difficile à verbaliser ;

• parce qu’il est socialement inhibé ;

• parce que les instruments utilisés ne sont pas conçus pour le détecter.

Il faut donc éviter d’assimiler automatiquement invisible, inconnu, inexplicable et surnaturel.

Cette distinction constitue l’une des conditions de rigueur de la présente démarche.

L’objectif d’une méta-gestion des risques n’est pas de transformer l’inconnu en certitude.

Il est de multiplier les angles d’exploration de l’incertitude.

Cette ouverture n’implique pas que tous les modes de lecture possèdent le même statut.

Elle implique plutôt que la décision puisse intégrer plusieurs sources d’information, en tenant compte de leur nature et de leur fonction.

4. La géomancie : une lecture de la structure du projet

Dans le cadre de cette démarche, la géomancie est envisagée comme un mode de lecture structuré d’une situation.

Traditionnellement organisée autour de seize figures et d’un système de maisons, elle propose une architecture symbolique permettant d’interroger différentes dimensions d’une situation.

Appliquée à un projet, elle peut notamment être mobilisée pour examiner :

• les tensions structurelles ;

• les relations entre parties prenantes ;

• les ressources ;

• les zones de fragilité ;

• les résistances ;

• les dynamiques relationnelles ;

• les dimensions insuffisamment prises en compte dans la décision.

L’intérêt de cette approche, dans le cadre du présent article, n’est pas de réduire la géomancie à une simple curiosité traditionnelle.

Il est de considérer qu’elle peut constituer un mode complémentaire d’interrogation du système étudié.

La question devient alors :

Quelles dimensions de la situation cette lecture permet-elle de mettre en relation ou de questionner autrement ?

Cette question est suffisamment ouverte pour permettre ultérieurement des travaux de comparaison, sans imposer dès maintenant une conclusion sur le statut général de la méthode.

5. La numérologie : la dimension temporelle du risque

Le risque possède également une dimension temporelle.

Un même facteur peut être relativement neutre à un moment donné et devenir critique dans une autre phase du projet.

Les outils classiques de planification permettent déjà d’identifier les dépendances, les échéances et les périodes opérationnelles critiques. Mais la dynamique humaine et organisationnelle peut également être appréhendée à travers des lectures cycliques du temps.

Dans cette approche, la numérologie est considérée comme un mode de lecture de la dimension temporelle.

Elle permet d’intégrer à l’analyse une question supplémentaire :

Existe-t-il des périodes particulières auxquelles l’attention décisionnelle doit être renforcée ?

L’objectif, dans cet article, n’est pas de réduire cette approche à une affirmation prédictive.

Il est d’introduire la temporalité comme une dimension à part entière de l’analyse du risque.

Ainsi, la lecture temporelle peut être mise en relation avec les calendriers opérationnels, les cycles du projet, les événements attendus et les périodes de vulnérabilité identifiées par les autres méthodes.

6. La radiesthésie : la perception qualitative

La radiesthésie introduit une autre dimension : celle de la perception.

Elle repose sur la sensibilité de l’opérateur et sur une pratique particulière d’interprétation des réponses obtenues.

Dans le cadre de cet article, nous ne cherchons pas à définir son statut scientifique général.

Nous la considérons comme un mode subjectif d’exploration, susceptible d’apporter une information qualitative dans certaines situations.

Cette dimension est intéressante parce que la décision humaine comporte déjà une part importante de perception et d’interprétation.

La question pertinente n’est donc pas nécessairement :

« La subjectivité doit-elle disparaître de la décision ? »

Elle serait plutôt :

« Comment une information subjective peut-elle être distinguée, organisée et mise en relation avec les autres informations disponibles ? »

Cette question permet de conserver la richesse de l’expérience sans confondre perception, interprétation et donnée objective.

7. Vers une triangulation du risque

L’apport majeur de cette approche ne réside peut-être pas dans chacun de ces modes de lecture pris séparément.

Il réside dans leur articulation.

Nous proposons ainsi une logique de triangulation du risque reposant sur trois niveaux.

7.1. Objectiver

Le premier niveau mobilise les méthodes conventionnelles :

• ·données historiques ;

• ·statistiques ;

• indicateurs ;

• probabilités ;

• analyses financières ;

• matrices de risques ;

• données opérationnelles.

Question : Que savons-nous et que pouvons-nous mesurer ?

7.2. Explorer

Le deuxième niveau élargit le champ de questionnement :

• perceptions ;

• ·signaux faibles ;

• tensions ;

• non-dits ;

• représentations ;

• dynamiques relationnelles ;

• lectures subjectives ;

• arts traditionnels.

Question : Que pourrions-nous ne pas encore voir, comprendre ou nommer ?

7.3. Confronter

Le troisième niveau met en relation les différentes lectures.

Il ne s’agit pas nécessairement de rechercher une « preuve » unique, mais de comparer les informations disponibles, d’identifier les convergences, les divergences et les zones nécessitant une investigation supplémentaire.

Question : Que nous disent ensemble les différentes lectures du système ?

Cette logique demeure compatible avec l’approche intégrée du risque proposée par ISO 31000:2018, qui inscrit la gestion du risque dans un processus continu de compréhension, d’évaluation, de traitement, de suivi et de communication.

8. Du risque mesuré au risque exploré

À partir de cette réflexion, nous pouvons proposer une architecture en quatre niveaux.

Niveau 1 — Le réel observable: Données, faits, événements et indicateurs.

Niveau 2 — Le réel perçu: Perceptions, expériences, représentations, signaux faibles et informations qualitatives.

Niveau 3 — Le réel exploré: Lecture du système à travers différents cadres d’analyse, y compris des modes subjectifs et traditionnels.

Niveau 4 — Le réel décisionnel: Confrontation des différentes informations afin d’éclairer une décision.

Cette architecture introduit une distinction essentielle entre :

1. observer ;

2. percevoir ;

3. interpréter ;

4. décider.

La force du modèle ne réside donc pas dans la substitution d’un mode de connaissance à un autre.

Elle réside dans leur mise en dialogue.

9. Vers une méta-gestion des risques

La gestion classique des risques cherche à identifier, analyser, évaluer, traiter et surveiller les risques.

La méta-gestion ajoute une question préalable :

Comment savons-nous que nous avons suffisamment élargi notre champ d’observation pour identifier les facteurs réellement déterminants ?

Cette question déplace le problème.

Il ne s’agit plus uniquement d’améliorer la précision des calculs.

Il s’agit également d’améliorer la qualité du champ d’observation.

Nous pouvons ainsi proposer provisoirement la définition suivante :

La méta-gestion des risques est une démarche visant à élargir, croiser et organiser les différents modes de lecture d’une situation afin d’améliorer la compréhension des facteurs susceptibles d’influencer son évolution et la qualité de la décision qui en découle.

Cette définition constitue une proposition conceptuelle.

Elle ouvre un champ de recherche et de développement sans prétendre épuiser la question.

10. La métaéconomie de la décision

Cette démarche conduit naturellement à une conception élargie de la décision économique.

Une décision n’est jamais uniquement le produit de données économiques.

Elle résulte de l’interaction entre :

• des ressources ;

• des acteurs ;

• des intérêts ;

• des perceptions ;

• des temporalités ;

• des rapports de force ;

• des représentations ;

• des contraintes ;

• des opportunités ;

• et des incertitudes.

La métaéconomie peut alors être envisagée comme une approche cherchant à dépasser la seule lecture des variables économiques immédiatement visibles pour considérer l’ensemble des déterminants susceptibles d’influencer les comportements économiques et organisationnels.

Dans cette perspective, la gestion du risque devient un terrain privilégié.

Car gérer le risque, ce n’est pas seulement calculer la probabilité d’un événement.

C’est aussi chercher à comprendre le système qui rend cet événement possible.

Conclusion — Augmenter la rationalité

La gestion des risques ne doit pas opposer artificiellement rationalité et subjectivité.

La quantification demeure indispensable.

Les données, les probabilités, les indicateurs et les modèles constituent les fondements de nombreuses décisions rationnelles.

Mais l’organisation humaine demeure elle-même un système complexe, dans lequel les comportements, les perceptions, les biais cognitifs, les relations sociales et les mécanismes de communication influencent la manière dont les risques sont perçus et traités.

Les travaux d’Ansoff (1975) sur les signaux faibles, de Tversky et Kahneman (1974) sur les heuristiques et les biais, ainsi que ceux d’Edmondson (1999) sur la sécurité psychologique montrent, chacun à leur niveau, que l’information pertinente peut être difficile à détecter, interpréter ou faire circuler.

L’enjeu de la méta-gestion n’est donc pas d’abandonner les instruments rationnels.

Il est d’élargir notre capacité à voir, interroger et comprendre.

C’est dans cette perspective que les sciences subjectives et les arts traditionnels peuvent trouver leur place dans une architecture élargie de décision.

La géomancie peut être mobilisée comme lecture structurée d’une situation.

La numérologie peut être intégrée comme lecture de la temporalité.

La radiesthésie peut être considérée comme une modalité de perception qualitative.

Ces différentes approches ne sont pas ici placées sur un pied d’égalité avec les instruments statistiques ou scientifiques conventionnels.

Elles sont simplement intégrées à une réflexion plus large sur les modes de lecture du réel.

Et c’est volontairement que nous nous arrêtons là.

La question de leur portée générale, de leur validation, de leur reproductibilité ou de leur éventuelle formalisation scientifique appartient à un autre niveau de travail.

Le présent article poursuit un objectif différent : poser les fondements d’une architecture conceptuelle de la méta-gestion des risques.

La véritable ambition n’est donc pas de remplacer la rationalité.

Elle consiste à l’augmenter.

Augmenter la rationalité signifie élargir le champ des questions, multiplier les angles d’observation et reconnaître que la qualité d’une décision dépend aussi de la qualité du regard porté sur le système.

Ainsi :

• Aucune donnée ne dispense de comprendre.

• Aucune perception ne dispense de réfléchir.

• Aucun modèle ne dispense de regarder le réel.

L’enjeu n’est finalement pas de choisir entre le visible et l’invisible, entre le quantitatif et le qualitatif, ou entre la modernité et la tradition.

Il est de construire des architectures de décision capables de faire dialoguer plusieurs niveaux de lecture du réel, sans nécessairement les confondre.

C’est dans cet espace que peut émerger une véritable métaéconomie de la décision.

Une économie qui ne s’intéresse pas uniquement aux variables immédiatement visibles d’un système, mais cherche également à comprendre les dynamiques humaines, temporelles, relationnelles et symboliques susceptibles d’en influencer l’évolution.

La question fondamentale devient alors :

Et si la prochaine révolution de la gestion des risques ne consistait pas à calculer davantage, mais à apprendre à mieux voir ce que nous ne calculons pas encore ?

Références

Ansoff, H. I. (1975). Managing Strategic Surprise by Response to Weak Signals. California Management Review, 18(2), 21–33.

Edmondson, A. (1999). Psychological Safety and Learning Behavior in Work Teams. Administrative Science Quarterly, 44(2), 350–383.

International Organization for Standardization — ISO. (2018). ISO 31000:2018 — Risk management — Guidelines. ISO. Version confirmée en 2023.

Kahneman, D., & Tversky, A. (1979). Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk. Econometrica, 47(2), 263–291.

Tversky, A., & Kahneman, D. (1974). Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases. Science, 185(4157), 1124–1131.