Par Jean Poitras, Ph.D.
Une négociation représentative multiniveau est plus complexe qu’elle ne paraît. De l’extérieur, on voit surtout deux parties qui négocient. En réalité, chaque position collective repose déjà sur plusieurs négociations internes : entre les membres, entre les groupes, puis entre les représentants. Avant même d’arriver à la table de négociation, il faut donc construire une position suffisamment commune pour pouvoir parler au nom du collectif.
Face à une guerre commerciale avec les États-Unis, la solution semble évidente : réduire les tensions. Les États-Unis ont une économie bien plus importante que celle du Canada, et une confrontation prolongée impose des coûts aux entreprises et aux consommateurs. Dans ce contexte, retirer certains tarifs, faire des concessions et revenir rapidement à la table de négociation peuvent apparaître comme les choix les plus pragmatiques.
Certains conflits sont assez simples : des parties ont des intérêts divergents, mais sont d’accord sur les faits. Elles peuvent ainsi négocier et trouver un terrain d’entente pour résoudre leur désaccord. Toutefois, certains conflits s’avèrent bien plus complexes, car les parties ne s’entendent même plus sur les faits eux-mêmes. Les négociations deviennent alors ardues, voire irréalisables.
Deux équipes ne se supportent plus. Chaque réunion tourne au dialogue de sourds. Les courriels sont lus comme des attaques, les décisions de l’autre camp sont systématiquement contestées, et chacun demeure convaincu que le vrai problème, c’est l’autre. Pourtant, quand on rencontre les membres des deux équipes séparément, un constat surprenant émerge. Presque tous savent ce qu’il faudrait faire : mieux partager l’information, clarifier certains rôles, revoir quelques procédures, recréer des occasions de collaborer et rebâtir la confiance. Alors pourquoi le conflit persiste-t-il ?
Lorsqu'une équipe traverse une période difficile, on cherche souvent à savoir combien de conflits elle vit. Combien de plaintes ? Combien de désaccords ? Combien de tensions ouvertes ? Cette méthode semble logique. Pourtant, elle peut conduire à un mauvais diagnostic.
Dans mes cours de gestion de conflits, j’utilise souvent des études de cas. Récemment, j’ai fait une expérience simple : j’ai soumis un de ces cas à une intelligence artificielle comme ChatGPT. Le résultat m’a surpris. L’IA identifiait correctement les principaux enjeux, expliquait les dynamiques du conflit et proposait un plan d’action clair. J’ai poussé l’expérience un peu plus loin. Lorsque je fournissais aussi à l’intelligence artificielle certains modèles d’analyse, la qualité des réponses devenait encore meilleure. L’IA appliquait les modèles de façon systématique et produisait des diagnostics très structurés. Dans plusieurs cas, les solutions proposées ressemblaient beaucoup à celles que pourraient donner des praticiens expérimentés. Cela m’a amené à me poser une question : si une intelligence artificielle peut proposer un bon plan pour régler un conflit, est-ce qu’elle peut réellement régler ce conflit ?
En écologie, un constat surprenant s’est imposé : les prédateurs contrôlent la croissance des herbivores non pas seulement en les tuant, mais par la peur qu’ils instaurent. Cette peur chronique force les proies à investir une quantité immense d’énergie dans la vigilance, l’évitement et la gestion du risque, plutôt que dans l’alimentation, l’exploration et la reproduction. Autrement dit : ce n’est pas la prédation pure qui déstabilise lwa proies, mais l’anticipation constante de ce qui pourrait arriver. C'est le même phénomène qui s'installe dans les groupes aux prises avec une dynamique conflictuelle.