Générer des concepts innovants : les limites de la divergence

Le succès d’un projet d’innovation dépend de deux choses : la qualité du concept initial, et la qualité d’exécution de l’implémentation de ce concept.

Le problème de générer les bonnes idées

En ce qui concerne l’exécution, le Lean Startup et l’Agile se sont imposées ces dernières années comme les approches privilégiées; mais nous aborderons ce point dans un article futur. Ce qui va nous intéresser aujourd’hui, c’est la première étape : trouver la bonne idée, une phase essentielle au succès d’innovations qui ont réellement du sens.

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Ce qui pose deux questions principales :

• C’est quoi “la bonne idée”?
• Comment on fait pour trouver de bonnes idées ?

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Le point de douleur que représente cette phase de génération et de sélection d’idée est étudié depuis des années ; on parle parfois de “fuzzy front end” du processus innovation, pour souligner sa nature peu rigoureuse et complexe.

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Face à ces deux questions, de nombreuses méthodes de génération d’idées, généralement appelées méthodes de “créativité”, ont émergé ces dernières années.

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Ces méthodes sont destinées, principalement, à faire émerger des idées via un brainstorming plus ou moins cadré en amont (phase divergente); puis à sélectionner parmi les idées générées celles qui apparaissent comme les plus prometteuses (phase convergente).

Les méthodes de créativité pour générer beaucoup d’idées

Comment fait-on pour trouver “une bonne idée”? Beaucoup de méthodes de créativité se basent sur une réponse assez simple : générer plein d’idées. La méthode la plus extrême sur ce point, le brainstorming non-cadré, se base sur le principe que la quantité fera la qualité. La plupart des méthodes apportent néanmoins un cadrage préalable.

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Ainsi, le Design Thinking (l’approche la plus connue est répandue) propose de passer d’abord par une phase d’observation des utilisateurs et/ou des non-utilisateurs, afin de mieux comprendre leurs enjeux et problématiques.

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Mais au final, on se retrouve avec des dizaines, voire des centaines d’idées, parmi lesquelles se cache peut-être la meilleure idée possible, qu’il faudra identifier.

La quête de LA bonne idée

Une fois toutes ces idées générées, comment repérer laquelle est LA meilleure idée ? Comme le souligne Burkus dans un article de la Harvard Business Review, en contexte d’incertitude, les entreprises font face à un sérieux problème de reconnaissance des bonnes idées, et ont tendance à rejeter des idées qui pourtant sont susceptibles de leur fournir un avantage concurrentiel significatif.

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Certains méthodes tentent de guider l’évaluation des idées. Par exemple, le Design Thinking propose trois critères : la désirabilité (marché), la faisabilité (technique), et la viabilité (économique). Néanmoins, l’appréciation de ces critères reste l’entière responsabilité des participants à la décision. Il manque un moyen objectif d’identifier, parmi les idées générées, laquelle est la meilleure et mérite d’être développée.

Des méthodes au final peu efficaces

Au final, comment peut-on s’assurer de ne pas être passé à côté de l’idée de génie, à l’une ou l’autre de ces étapes?

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De plus, admettons un moment que la bonne idée soit non seulement générée, mais également correctement identifiée. Les ressources nécessaires pour arriver à ce résultat sont significatives : le temps et les personnes nécessaires à générer les idées, puis à déterminer les critères de sélection, et enfin à évaluer toutes les idées générées. Rappelons-le, la plupart des méthodes divergentes s’appuient sur une quantité importante d’idées générées, multipliant ainsi les ressources nécessaires à les évaluer.

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N’y aurait-il donc pas une approche plus efficiente, permettant d’augmenter la probabilité de générer LA bonne idée sans gâchis de ressources ?

Vers une nouvelle approche : L'impact model

Nous pensons qu’une telle approche existe. Pour pallier aux limites de méthodes divergentes, cette approche est convergente par nature. Par convergente, nous entendons qu’elle définit d’abord ce qui caractérise LA bonne idée, avant de passer à la phase d’idéation.

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Cette approche, développée par la R&D Dynergie depuis 3 ans, s’appelle l’Impact Model, et a déjà été utilisée pour des dizaines de projets. Une approche dont nous vous présenterons les grandes lignes dans un prochain article !

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Sources :

Sur la complexité de la phase de génération d’idées :

^{1. Felin, T., Gambardella, A., Stern, S., & Zenger, T. (2020). Lean startup and the business model: Experimentation revisited. Long Range Planning, 53(4), 101889. https://doi.org/10.1016/j.lrp.2019.06.002}

^{2. Khurana, A., & Rosenthal, S. R. (1998). Towards Holistic “Front Ends” In New Product Development. Journal of Product Innovation Management, 15(1), 57–74. https://doi.org/10.1111/1540-5885.1510057Keupp, M. M., Palmié, M., & Gassmann, O. (2012). The Strategic Management of Innovation: A Systematic Review and Paths for Future Research: Strategic Management of Innovation. International Journal of Management Reviews, 14(4), 367–390. https://doi.org/10.1111/j.1468-2370.2011.00321.x}

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Sur les limites des méthodes actuelles à générer et sélectionner la “bonne idée” :

^{3. Burkus, D. (2013). Innovation Isn’t an Idea Problem. Harvard Business Review, 23, 2014. https://hbr.org/2013/07/innovation-isnt-an-idea-probleChulvi, V., González-Cruz, M. C., Mulet, E., & Aguilar-Zambrano, J. (2013). Influence of the type of idea-generation method on the creativity of solutions. Research in Engineering Design, 24(1), 33–41. https://doi.org/10.1007/s00163-012-0134-0}

^{4. Chulvi, V., Mulet, E., Chakrabarti, A., López-Mesa, B., & González-Cruz, C. (2012). Comparison of the degree of creativity in the design outcomes using different design methods. Journal of Engineering Design, 23(4), 241–269. https://doi.org/10.1080/09544828.2011.624501}