Dans les organisations, les comités de décision sont souvent le théâtre de discussions longues et peu productives : une fonctionnalité urgente opposée à un projet de RPA, puis à une initiative d’IA stratégique. Les opinions s’affrontent, les experts argumentent… et souvent la décision se dilue.
L’équation sur la serviette est une manière d’amener le focus sur la décision.
Pour trancher vite, sans débat stérile, il faut recentrer la conversation sur l’impact réel et les conséquences assumées.
L’inspiration vient d’un principe simple popularisé en 2008 dans un livre devenu une référence pragmatique : The Back of the Napkin: Solving Problems and Selling Ideas with Pictures(Dan Roam). L’idée maîtresse est qu’une décision vraiment comprise doit pouvoir être formalisée rapidement, “sur une serviette au café”, de façon concise, visuelle et actionnable.
Ce qui suit est une réinterprétation de ce livre appliquée aux arbitrages technologiques – notamment entre fonctionnalité produit, RPA et IA – en utilisant une équation de décision à poser sur une serviette.
Comment trancher entre une fonctionnalité urgente, un RPA ou une IA
Il arrive toujours un moment où la discussion déraille. Une fonctionnalité « urgente ». Un RPA « simple et rapide ». Une IA « stratégique, forcément ».
Les arguments s’empilent. Les convictions s’opposent. La décision se dilue.
Dans ces moments-là, la technologie n’est pas le vrai sujet. La responsabilité de décider, si.
Alors je propose une règle simple : 👉 si une décision ne peut pas s’écrire sur une serviette, elle n’est pas mature.
Transformer en équation les besoins exprimés par les décideurs permet de prioriser et de désamorcer le côté déceptif d’une demande qui ne sera pas traitée par l’équipe.
L’équation sur la serviette
Je demande au client de prendre un stylo. Et d’écrire ceci :
Si un RPA libère massivement du temps sans créer de dépendance mentale, il gagne. Si une IA promet beaucoup mais ajoute de l’opacité, de l’anxiété ou du contrôle diffus, elle attend.
Ce n’est pas un rejet de l’IA. C’est un refus de l’illusion.
Ce que fait le DPM dans ce moment-là
Le DPM— Data Product Manager ne choisit pas. Il conduit le COMEX, les métiers à prendre conscience de leur choix. Il ne conseille pas la technologie. Il tient le cadre.
Et il pose la seule question qui compte :
« Êtes-vous prêts à assumer ce score devant vos équipes ? »
À cet instant, la décision cesse d’être une préférence. Elle devient une responsabilité explicite.
Décider, ce n’est pas choisir la meilleure technologie. C’est assumer la conséquence humaine de ce que l’on met en production.
Réduction du temps de traitement : –40 % sur les cas complexes
Gain estimé : 300 k€ / an
Coût IA : 250 k€
👉 Ratio = 1,2 👉 Suffisant si la qualité est au rendez-vous
📌 L’IA est prioritaire parce qu’elle aide à penser, pas à faire plus vite.
4️⃣ Quand l’alternative est… ne rien faire
Cas très fréquent, rarement nommé.
Dette cognitive accumulée
Données inexploitées
Organisation saturée d’arbitrages manuels
Exemple
50 managers passent 2 h / semaine à consolider de l’info
Coût moyen manager : 100 k€
👉 Coût caché : 50 × 2 h × 45 semaines ≈ 4 500 h ≈ 250 k€ / an
IA d’aide à la synthèse / décision :
Coût : 180 k€
Gain : temps + qualité + sérénité managériale
👉 IA prioritaire, car l’inaction est déjà coûteuse
La vraie grille (celle qui ne trompe pas)
L’IA est prioritaire quand au moins une de ces phrases est vraie :
« Nous ne pouvons pas recruter à la hauteur du besoin »
« L’erreur nous coûte plus cher que l’investissement »
« La complexité dépasse l’automatisation simple »
« Le coût caché de l’inaction est déjà supérieur »
Sinon ? 👉 Feature 👉 RPA 👉 Ou on attend
L’IA devient prioritaire quand elle permet de décider ou d’agir, là où l’humain seul ne tient plus.
Continuer le chantier 2026 du Campus
Cet article s’inscrit dans la dynamique du chantier 2026 du Campus : Décider, livrer, gouverner — moment charnière où ce qui est livré n’est plus seulement produit, mais assumé.
Ici, livré ne signifie pas « terminé ». Il signifie décidé, porté, rendu responsable.
