Par Nicolas Mariotte,
Partner, Managerim

Les récits simples ont la vertu de transformer des problèmes complexes en causalités confortables. Une entreprise décline, un champion disparaît, une filière recule, et l’on cherche aussitôt un coupable unique. Pourtant, l’histoire industrielle résiste rarement à ces explications monocausales. Le cas Alcatel en est une démonstration presque pédagogique.

Dans un post récent, un ancien membre de cabinet ministériel devenu consultant se souvient d’une réunion avec Serge Tchuruk, alors PDG d’Alcatel, en 2003. Pour cet observateur, la cause du déclin est aussi évidente que séduisante dans sa construction rhétorique : deux chiffres symétriques – 4,5 milliards en R&D, 4,5 milliards en restructurations – et une conclusion implacable, le droit du travail a tué Alcatel.

Si l’on avait pu licencier librement, les milliards auraient été réorientés vers le mobile, Nokia et Ericsson n’auraient pas pris l’avantage, Huawei ne nous aurait pas dépassés. L’argument est net, mémorable… mais très réducteur. Il confond symptôme et cause. Les coûts de restructurations ne sont pas la conséquence d’un droit du travail rigide : ils sont la conséquence de fragilités stratégiques qui ont rendu ces restructurations inévitables.

Cette vision appartient à la même famille d’idées que d’autres slogans stratégiques ayant longtemps séduit les élites économiques. On pense notamment à la thèse de “l’entreprise sans usine”, également associée à Serge Tchuruk, selon laquelle la création de valeur devait se concentrer sur la conception, la marque et les services, tandis que la production pouvait être externalisée sans dommage.

Là encore, la formule paraissait moderne, évidente, presque irrésistible. Là encore, elle s’est révélée largement réductrice. Les crises logistiques de 2020-2022 ont paralysé des pans entiers de l’industrie mondiale. Les États-Unis ont répondu par le CHIPS and Science Act (52 milliards de dollars de soutien public). L’Union européenne a lancé son European Chips Act. Intel, TSMC et Samsung ont engagé chacun des programmes d’investissement se chiffrant en dizaines de milliards pour sécuriser des capacités productives critiques.

Ce constat est encore plus saillant aujourd’hui avec l’intelligence artificielle. Les gains de performance ne reposent pas uniquement sur les algorithmes, mais sur l’articulation étroite entre modèles, puces, mémoire, réseaux, efficacité énergétique et infrastructures de calcul.

NVIDIA en est l’exemple le plus spectaculaire : sa valeur boursière a dépassé plusieurs milliers de milliards de dollars grâce à la combinaison de GPU performants, du logiciel CUDA et d’un écosystème verrouillé. TSMC, de son côté, a réalisé dès 2006 un chiffre d’affaires record de 317,4 milliards de dollars taïwanais, avant de devenir le pivot industriel mondial de la gravure avancée. Les hyperscalers – Google, Amazon, Microsoft, Meta – développent désormais leurs propres puces pour réduire leurs coûts et optimiser leurs modèles.

Autrement dit, la capacité à maîtriser intimement la couche logicielle et la couche hardware redevient un avantage stratégique majeur. Et rien n’indique que cette recomposition se limitera à l’IA : automobile, robotique, défense, santé ou industrie pourraient suivre la même trajectoire.

Les causes profondes du décrochage d’Alcatel

Mais revenons à Alcatel. La première cause profonde du déclin tient à la nature même du modèle économique d’Alcatel, forgé durant les décennies glorieuses du colbertisme technologique. Alcatel avait construit sa domination en fournissant des équipements à des acteurs publics – les PTT, puis France Télécom – qui opéraient dans un univers de service public réglementé. Ce modèle, dans lequel l’ingénieur répond à un cahier des charges plutôt qu’il n’anticipe un marché, n’est pas celui d’une entreprise orientée vers l’innovation offensive. Il est celui d’un prestataire d’État, brillant dans l’exécution, structurellement inapte à l’initiative.

Quand la libéralisation des télécoms a redistribué les cartes, les nouveaux entrants ont rogné les investissements des opérateurs historiques et se sont tournés vers des équipements plus innovants et/ou moins coûteux, Alcatel se retrouvant largement démuni dans ce nouvel environnement concurrentiel. En 2006, le nouvel ensemble Alcatel-Lucent affichait encore 18,3 milliards d’euros de chiffre d’affaires pro forma, preuve que la taille restait considérable. Mais la taille ne compensait déjà plus les faiblesses structurelles.

La deuxième cause profonde est architecturale. Les systèmes logiciels d’Alcatel avaient été développés par strates successives, chaque génération de code venant s’ajouter aux précédentes sans refonte de l’infrastructure sous-jacente. Ce modèle de dette technique accumulée est un classique de l’informatique des années 1980-1990 : il permet de livrer rapidement des fonctionnalités supplémentaires en n’exposant que la couche nouvelle aux tests, mais il engendre une complexité systémique qui finit par devenir ingérable. Réécrire l’ensemble aurait représenté un investissement colossal sans garantie commerciale immédiate ; ne pas le faire condamnait l’entreprise à l’instabilité chronique. Cette impasse n’a strictement rien à voir avec le coût du licenciement. Mais elle est beaucoup moins confortable : elle ne place pas les causes à l’extérieur, elle les situe au cœur même de l’entreprise.

La troisième cause profonde réside dans l’orientation produit, et c’est ici que la thèse du conseiller ministériel devenu consultant s’effondre le plus spectaculairement. Car si la rigidité du droit du travail français avait été le facteur déterminant, il suffisait d’observer ce qui se passait ailleurs. Lucent et Nortel, les deux géants nord-américains de l’équipement télécom, opéraient dans des marchés du travail parmi les plus flexibles du monde. Or, Lucent est passé de 38,3 milliards de dollars de revenus en 1999 à 8,8 milliards en 2006, avec des effectifs divisés par cinq. Nortel, quant à lui, déposera son bilan en 2009. Lucent a été absorbé sous la contrainte par Alcatel, Motorola s’est retrouvé marginalisé dans les infrastructures commerciales, et Nortel a fait faillite. Motorola, Siemens dans sa branche télécom, le canadien Nortel : tous ont connu la même trajectoire de décrochage dans la même fenêtre temporelle, sans que leurs législations sociales respectives aient la moindre vertu protectrice.

Le problème n’était pas national. Il était structurel pour les équipementiers qui ne s’étaient pas préparés à l’évolution du marché. En outre, Alcatel maintenait des centres de R&D significatifs en Belgique, en Allemagne, en Italie, mais aussi en Inde et en Chine – autant de pays aux réglementations du travail très différentes de la France. Les ingénieurs qui construisaient les couches logicielles défaillantes ne travaillaient pas tous à Vélizy ou à Lannion. Si la flexibilité du licenciement avait été la clé, ces équipes délocalisées auraient dû produire un avantage compétitif mesurable. Ce ne fut pas le cas. La dette technique et les orientations produits étaient indifférentes aux frontières et aux codes du travail.

Pourquoi les organisations préfèrent parfois les mauvaises explications

Demeure alors une question : pourquoi des explications aussi fragiles rencontrent-elles un tel succès dans les organisations comme dans le débat économique ?

La première raison tient probablement à la difficulté intrinsèque des grandes organisations à penser la complexité. Les systèmes industriels contemporains sont devenus extraordinairement interdépendants : architectures techniques, chaînes logistiques, gouvernance financière, structures de coûts, inerties organisationnelles, dépendances réglementaires, contraintes énergétiques ou arbitrages commerciaux s’y superposent en permanence. Dans beaucoup d’organisations, les outils de pilotage dominants – reporting financier, indicateurs opérationnels, tableaux de bord de performance – excellent à mesurer des résultats, beaucoup moins à expliquer des causalités systémiques. Dès lors, les schémas explicatifs simples deviennent cognitivement attractifs. Ils donnent l’illusion d’une cohérence immédiate aux événements et permettent de transformer une réalité confuse en récit intelligible.

Ce phénomène est renforcé par plusieurs biais bien documentés des sciences cognitives.

Le premier est le biais de causalité unique : face à un événement complexe, les individus cherchent spontanément une cause principale identifiable plutôt qu’un faisceau de déterminants interdépendants. Les récits monocausaux sont plus mémorisables, plus transmissibles et politiquement plus efficaces.

Le deuxième est le biais de proximité. Les dirigeants interprètent souvent les difficultés à partir des contraintes qu’ils affrontent directement dans leur quotidien : réglementation, tensions sociales, fiscalité, gouvernance, pression actionnariale ou coûts de restructuration. Ces éléments sont réels, mais leur visibilité immédiate tend parfois à masquer des causes plus profondes, plus diffuses et souvent plus anciennes.

Mais il existe également une dimension plus politique. Les diagnostics organisationnels ne sont jamais neutres. Identifier les causes réelles d’un décrochage peut conduire à remettre en cause des équilibres de pouvoir, des doctrines de gestion, des arbitrages historiques ou des stratégies défendues depuis des années par les dirigeants eux-mêmes.

Or, les organisations supportent difficilement les diagnostics qui obligent à reconnaître que certaines décisions structurantes étaient erronées.

Attribuer les difficultés à une contrainte extérieure – réglementation, coût du travail, concurrence déloyale, contexte macroéconomique – permet souvent de préserver la stabilité interne du système de pouvoir. À l’inverse, reconnaître une dette technique massive, une incapacité d’innovation, une mauvaise lecture du marché ou des erreurs d’architecture organisationnelle implique des remises en question beaucoup plus coûteuses symboliquement et politiquement.

L’ironie est que cette simplification peut elle-même devenir un facteur de dégradation stratégique. Lorsqu’une organisation se trompe de diagnostic, elle réalloue mal ses ressources. Elle traite des symptômes au lieu de traiter les mécanismes profonds. Elle réforme ce qui est visible plutôt que ce qui est déterminant. Et plus le diagnostic simplificateur devient politiquement dominant, plus il devient difficile de le contester, même lorsque les faits commencent à l’infirmer.

Comment mieux agir sur la complexité ?

Il n’existe évidemment pas de méthode infaillible, mais plusieurs pratiques organisationnelles permettent de réduire la probabilité de ces erreurs collectives d’interprétation.

La première consiste à réintroduire de la pluralité analytique dans les processus de décision. Les organisations homogènes intellectuellement produisent souvent des diagnostics homogènes. À l’inverse, confronter des approches financières, techniques, industrielles, sociologiques, opérationnelles et commerciales permet généralement de faire émerger des causalités plus robustes.

La deuxième consiste à distinguer systématiquement les causes des conséquences. Les restructurations, les tensions sociales, les pertes de marge ou les retards industriels sont souvent des manifestations visibles de déséquilibres plus anciens. Le management gagne rarement à traiter uniquement les phénomènes les plus immédiatement observables.

La troisième suppose de développer une véritable culture de la causalité organisationnelle. Beaucoup d’entreprises excellent dans le pilotage de la performance, mais disposent de peu d’espaces réellement consacrés à l’analyse des mécanismes profonds : dépendances techniques, inerties structurelles, effets de trajectoire, fragmentation informationnelle ou conflits entre indicateurs.

Enfin, les organisations ont probablement intérêt à réhabiliter davantage les formes de contradiction structurée que l’on appelle des controverses dans le milieu académique.

Les systèmes dirigeants contemporains valorisent souvent la rapidité de décision, l’alignement et l’exécution. Mais lorsqu’elle devient excessive, cette recherche d’alignement réduit la capacité collective à identifier les angles morts. Or, les diagnostics erronés prospèrent précisément dans les environnements où certaines hypothèses cessent progressivement d’être discutées.

Le problème n’est donc pas seulement celui de l’information disponible. Il est celui des conditions organisationnelles qui permettent – ou empêchent – de produire des interprétations complexes du réel.

Et c’est peut-être là que réside le paradoxe le plus profond du management contemporain : jamais les organisations n’ont disposé d’autant de données, d’outils analytiques et de capacités de calcul ; jamais, pourtant, les récits explicatifs simplifiés n’ont circulé aussi rapidement.