Décider dans l'incertitude radicale : un défi nouveau ?
Février 2026 | Par Adèle Vaujour, Fondatrice de LYVE Advisory
87% des administrateurs estiment que leur Conseil et les équipes de direction « voient les choses de la même façon » en matière de risques[1]. Ce consensus apparent pourrait rassurer. Pourtant, un tiers de ces mêmes administrateurs souhaiteraient que ces équipes prennent davantage de risques[2]. Ce décalage montre que dans un environnement d'incertitude radicale, la lucidité sur les risques ne se traduit pas mécaniquement en décisions robustes.
Le BlackRock Geopolitical Risk Indicator, qui mesure l'attention des marchés aux risques géopolitiques, reflète un niveau d’inquiétude soutenu. Du protectionnisme commercial à la compétition stratégique sino-américaine, des cyberattaques majeures à la fragmentation européenne, ces risques partagent une caractéristique du point de vue décisionnel : leur matérialisation dépend d'interactions complexes entre acteurs, rendant difficile toute estimation probabiliste robuste au-delà des évaluations d'experts.
Face à cette réalité, les Conseils d'Administration se trouvent confrontés au fait que les décisions les plus stratégiques deviennent celles où les outils traditionnels de gestion du risque atteignent leurs limites.
I. Une distinction fondatrice : risque et incertitude radicale
Dès 1921, Frank Knight posait une distinction conceptuelle décisive entre deux réalités que le langage courant confond sous le terme de « risque ». Comme il l’écrit dans Risk, Uncertainty and Profit[3], le risque désigne parfois « une quantité susceptible de mesure, mais recouvre dans d’autres cas quelque chose d’aucune manière quantifiable »[4]. Cette différence conditionne la validité même des outils analytiques mobilisés pour décider et agir.
Il insiste sur le fait que cette distinction est essentielle : une incertitude mesurable est si différente d’une incertitude non mesurable qu’elle « n’est en réalité pas une incertitude du tout »[5]. En conséquence, Knight réserve le terme d’incertitude aux situations de nature non quantitative. C’est cela, et non le risque mesurable, qui explique selon lui l’existence du profit et l’écart entre la concurrence théorique et la réalité économique.
Le risque probabilisable
Knight distingue les situations où les probabilités peuvent être établies à partir de règles connues ou de données statistiques, de celles où aucune base fiable ne permet d’estimer la vraisemblance des événements[6]. Généralement, le risque probabilisable suppose un environnement relativement stable, des données historiques exploitables et une homogénéité suffisante des situations observées pour que les régularités passées éclairent l’avenir. C’est ce à quoi Douglas C. North fait référence lorsqu’il dit que le monde a besoin d’être « ergodique », c’est-à-dire posséder des propriétés stables, pour permettre une approche statistique[7].
Les assurances illustrent bien cette logique : lorsque les situations sont suffisamment nombreuses et homogènes, les régularités statistiques permettent d’anticiper les pertes futures avec une fiabilité raisonnable.
C’est dans ce type d’environnement stable et répétitif que les outils statistiques – e.g. estimation de paramètres, tests d'hypothèses, modèles de régression – s’avèrent pertinents.
L'incertitude radicale
Dans Radical Uncertainty, John Kay et Mervyn King[8] proposent de reformuler cette distinction en opposant incertitude résoluble et incertitude radicale. L’incertitude résoluble désigne soit une ignorance qui peut être levée par l’information, soit une situation qui peut être représentée par une distribution de probabilités connue, comme un jeu de hasard. L’incertitude radicale, en revanche, ne peut être résolue de cette manière : il n’existe aucun procédé permettant d’assigner des probabilités aux résultats possibles. Cette incertitude comporte de multiples dimensions – e.g. ignorance, ambiguïté, problèmes mal définis – et constitue l’expérience ordinaire de la décision individuelle et collective.
Pourquoi les outils probabilistes échouent-ils ? Parce que le monde n'est pas stationnaire. Les événements sont structurellement nouveaux, les interdépendances imprévisibles, et les effets de seuil impossibles à modéliser ex ante. Comme l'écrivait John Maynard Keynes en 1937 : « […] il n'existe aucune base scientifique permettant de former une probabilité calculable ». Dans ces cas, l’incertitude est d’une autre nature : « nous ne savons tout simplement pas »[9]. Pourtant, souligne Keynes, la nécessité d’agir oblige les décideurs à se comporter comme si de tels calculs probabilistes existaient, en raisonnant fictivement comme s’ils pouvaient additionner des avantages et des inconvénients pondérés par des probabilités, alors même que ces probabilités font défaut.
Le piège de la quantification illusoire
Face à cette incertitude, Kay indique que « la stratégie courante consiste à construire un tableur puis à deviner un chiffre à placer dans chaque cellule. Certains vont même jusqu'à croire qu'en répétant cet exercice plusieurs fois, l'éventail des réponses obtenues peut être qualifié de distribution de probabilités »[10]. Or des simulations appliquées à des probabilités subjectives créent une illusion de rigueur, et la précision affichée ne doit pas être confondue avec l'exactitude.
Dans ce monde d’avenirs ouverts, la tentation est forte de recourir malgré tout à des chiffres et à des probabilités. Mais cette pratique, lorsqu’elle n’est pas fondée sur une véritable incertitude résoluble, crée une illusion de connaissance. Et cette confusion peut créer une fausse confiance, orienter vers l'action sur la base de modèles invalides, et empêcher la reconnaissance lucide de l'incertitude réelle.
II. Pourquoi cette distinction importe aujourd'hui
L'incertitude radicale n'est pas une anomalie passagère. Elle est devenue la condition structurelle dans laquelle les organisations opèrent. L'enquête Global Risks Perception Survey 2024-2025 du World Economic Forum, menée auprès de plus de 900 experts mondiaux, révèle que 52 % anticipent une instabilité significative dans les deux prochaines années. Le risque de conflit armé entre États, quasi absent du classement il y a deux ans (2023), occupait la 8e place du panorama mondial des risques en 2024 puis la première place de ce même panorama en 2025[11].
Cette évolution reflète plusieurs dynamiques :
La fragmentation géopolitique redéfinit les équilibres établis depuis la fin de la Guerre froide. Rivalités de puissance, conflits, sanctions, contrôles à l’export et politiques de « de-risking »[12] transforment certaines dépendances commerciales et industrielles en enjeux de sécurité économique, et pèsent directement sur la configuration des chaînes de valeur.
L'accélération technologique amplifie cette imprévisibilité. Dans le secteur financier, le nombre de cyberattaques rapportées à la BCE a doublé entre 2022 et 2024[13]. L'adoption massive de l'intelligence artificielle générative a quant à elle progressé à un rythme inédit[14]. Chaque innovation majeure modifie l'ensemble du système de manière non-linéaire.
Les transitions climatique et énergétique imposent des arbitrages dont les conséquences se déploieront sur plusieurs décennies. Les événements météorologiques extrêmes constituent le risque principal à horizon dix ans selon le World Economic Forum[15]. Mais ces trajectoires restent fortement dépendantes des choix socio-économiques et politiques, et certains seuils critiques demeurent entourés d’incertitudes substantielles quant au timing et à l’ampleur des impacts.
La dynamique informationnelle et la confiance constituent enfin un facteur de vulnérabilité systémique : la mésinformation et la désinformation sont identifiées comme un risque majeur à court terme dans l'édition 2025 du Global Risks Report, et la vitesse de propagation sur les plateformes numériques peut accélérer des phénomènes de coordination et de retrait, comme l’a montré la littérature récente sur le rôle des réseaux sociaux dans les épisodes de bank run[16].
III. Trois erreurs face à l'incertitude radicale
Dans ces conditions, certaines pratiques décisionnelles courantes méritent d'être interrogées. Chacune répond à un besoin légitime, mais peut produire des effets contre-productifs.
Rechercher la « bonne » prévision
Face à des décisions engageant durablement la trajectoire d’une organisation (e.g. investissements importants, repositionnements stratégiques, choix technologiques structurants), les Conseils d’Administration tendent encore à formuler la question en termes de prévision : quelle est la probabilité que tel scénario se réalise ? Cette approche rassure. On peut néanmoins l'aborder sous un autre angle.
Dans des environnements caractérisés par de fortes discontinuités, les paramètres clés évoluent plus vite que les modèles censés les capter. Or les décisions les plus critiques sont celles pour lesquelles les données historiques sont peu informatives, les interdépendances instables et les trajectoires non linéaires. Dans ces conditions, la recherche d’une « bonne » prévision devient un substitut au jugement stratégique plutôt qu’un véritable support à la décision.
L’enjeu pour les Conseils n’est donc pas de disposer de prévisions plus fines, mais de poser une autre question : quelles décisions restent pertinentes si plusieurs futurs plausibles se matérialisent ? Cette logique permet de passer d’une optimisation autour d’un scénario central vers la robustesse des choix dans un éventail de configurations possibles.
Cette approche est bien connue dans certains environnements fortement contraints, où la décision sous incertitude est institutionnalisée. Dans le secteur financier, par exemple, les exercices de stress-testing et de plans de redressement reposent sur l’analyse de scénarios multiples (e.g. économiques, géopolitiques, technologiques ou internes) afin d’évaluer ex ante la capacité d’une organisation à absorber des chocs sévères et à préserver ses marges de manœuvre. L’objectif n’est pas d’identifier le scénario « le plus probable », mais de comprendre où se situent les points de rupture, quelles décisions sont irréversibles et quelles options doivent être préservées.
Si on transpose cela au pilotage stratégique, on voit que le rôle des scénarios n’est pas nécessairement d’anticiper l’avenir, mais de tester la solidité des orientations envisagées. Ils permettent d’identifier les décisions qui verrouillent la trajectoire, de distinguer celles qui peuvent être ajustées en cours de route, et de structurer des directions progressives préservant des options. Cette approche rejoint celle des Dynamic Adaptive Policy Pathways (DAPP), qui conceptualisent la décision stratégique comme une séquence de choix adaptatifs vs. un plan figé. Cela permet aux Conseils d'Administration de décider de manière réversible, informée et adaptable, une compétence devenue centrale dans un environnement d'incertitude structurelle.
Externaliser le jugement aux experts
Dans les situations où l'avenir échappe aux modélisations établies, les Conseils d’Administration sollicitent naturellement l'expertise externe. Cette démarche est légitime lorsque l'incertitude porte sur des questions techniques ou sectorielles maîtrisées mais peut rencontrer des limites lorsqu'elle se substitue au jugement stratégique.
Philip Tetlock a étudié la qualité des prévisions d'experts sur vingt ans, en collectant près de 30 000 prédictions émises par 284 experts[17]. Parmi ses conclusions on peut noter que les experts font montre d’une sur-confiance quasi systématique. En moyenne, leurs prévisions se révélaient peu supérieures à des extrapolations simples ou à celles de non-spécialistes correctement informés, et leur niveau de confiance dépassait souvent leur précision réelle.
Cette limite reflète la nature même de l'incertitude radicale. Lorsque les paramètres structurants d'un environnement se reconfigurent, il est difficile de disposer d’une supériorité prédictive. La crise financière de 2008 illustre ce point : peu d'institutions avaient anticipé l'ampleur d'une crise systémique qui, rétrospectivement, paraissait pourtant ancrée dans des déséquilibres observables. Comme le formulait la Reine Elizabeth II lors d'une visite à la London School of Economics en novembre 2008 : « Pourquoi personne ne l'a-t-il vue venir ? »[18]
La diversité cognitive apparaît donc comme un levier essentiel. Dans ces situations, la valeur ne vient pas d’un consensus, mais de la capacité à faire émerger des points de vue contradictoires d’une même situation et à expliciter leurs désaccords. Certains Conseils institutionnalisent cette exigence en confiant à un administrateur un rôle de devil’s advocate, chargé d'identifier les failles du raisonnement établi.
L’objectif, sans renoncer à l'expertise, est de reconnaître que le consensus apparent peut masquer des angles morts critiques. Une étude du MIT[19] menée sur plusieurs centaines d'équipes a mesuré l'impact de l'introduction d'un critical reviewer ou « critique constructif », un membre dont le rôle consiste à challenger les hypothèses dominantes. Les résultats sont éloquents : l'efficacité des réunions s'améliore de 33 %, la qualité décisionnelle de 23 %, et la diversité des idées discutées augmente de 32 %.
Il ne s’agit pas d’organiser un débat pour le principe, mais de rendre visibles les hypothèses qui sous-tendent chaque position : quelles visions du futur sont implicitement retenues, quels enchaînements d’événements sont jugés plausibles – ou écartés. Ce travail d’explicitation structure la discussion autour de logiques concurrentes plutôt que de positions individuelles, et réduit le risque qu’un accord apparent masque des vulnérabilités importantes.
Privilégier la vitesse sur la réversibilité
En outre, face à l'incertitude, deux écueils symétriques menacent la qualité décisionnelle : la précipitation et la paralysie. Le premier consiste à traiter toute décision comme un impératif de rapidité. Le second, à différer indéfiniment tout engagement significatif.
Jeff Bezos a proposé une distinction éclairante entre décisions « irréversibles » (type 1) et « réversibles » (type 2)[20]. Les premières, déterminantes pour l'organisation, justifient une délibération approfondie et un consensus large. Les secondes, réversibles à coût acceptable, peuvent être prises plus rapidement pour permettre un apprentissage progressif. L'erreur fréquente consiste à traiter les décisions de type 1 comme si elles étaient de type 2, en privilégiant la rapidité sur la robustesse du processus.
Mais le risque inverse existe. Comme évoqué dans l’introduction de cet article, un tiers des administrateurs concernés par une enquête menée auprès de près de 200 administrateurs de sociétés cotées, réalisée par le Corporate Board Member et le EY Americas Center for Board Matters, souhaiteraient que leur management prennent davantage de risques[21]. Le rôle du Conseil devient alors d'aider à évaluer le coût de l'inaction et de construire la confiance nécessaire pour agir malgré l'incertitude.
Par conséquent, la réponse réside dans ce que l'on pourrait appeler l'architecture de la réversibilité. Il s'agit de structurer les décisions de manière à préserver des marges de manœuvre : décisions par étapes avec points de contrôle prédéfinis, investissements modulaires plutôt qu'engagements massifs, identification explicite de « points de défaillance uniques »[22] permettant de définir une tolérance au risque pour chacun. Cette approche oblige à distinguer ce qui doit être décidé immédiatement de ce qui peut être différé sans coût excessif, et à identifier les décisions qui, tout en engageant l'organisation, préservent des possibilités d'ajustement.
IV. L'intelligence collective comme réponse
Dans des contextes d'incertitude radicale, la manière dont les décisions sont prises importe autant que leur contenu.
Entre 2022 et 2015, un tournoi de prévisions sponsorisé par l'agence de renseignement américaine IARPA[23] a opposé 5 équipes, dont le Good Judgment Project (GJP), mené par Tetlock. Cette expérience a permis de comparer les performances de milliers de prévisionnistes amateurs (GJP) à celles de groupes universitaires et d'analystes du renseignement professionnels disposant d'informations classifiées. Le GJP s'est révélé significativement plus performant. Ces « superforecasters » ou « superprévisionnistes » devaient leur réussite à des « manières particulières de penser, de collecter des informations et de mettre ses convictions à jour »[24].
Tetlock identifie « dix commandements pour les superprévisionnistes en puissance » parmi lesquels la maîtrise de la gestion du groupe, l’équilibre entre excès et manque d’assurance, l’équilibre entre points de vue interne et externe, la décomposition des problèmes complexes, la distinction des degrés d'incertitude, et l’apprentissage systématique à partir des erreurs. Ces traits ne sont pas des dons innés mais des habitudes cognitives qui s’apprennent et s’entretiennent.
L'enquête EY 2025 auprès d'administrateurs converge vers ces conclusions. Interrogés sur les facteurs clés d'efficacité face à l'incertitude, 72 % citent une combinaison de compétences et d'expérience, 55 % une culture de désaccord constructif, et une compréhension profonde de l’activité d’une part (51 %) et de leurs responsabilités en matière de supervision d’autre part (29 %). Plus révélateur encore : les Conseils les plus matures « traitent le consensus fréquent avec une saine suspicion afin de se prémunir contre le conformisme de groupe. Ces administrateurs et leurs Conseils interprètent l’unanimité comme un signal les incitant à examiner de plus près leur alignement avec le management, afin de s’assurer qu’aucun biais inconscient n’est à l’œuvre »[25].
Trois capacités collectives clés
L'intelligence collective face à l'incertitude radicale peut s’appuyer sur trois capacités interdépendantes :
La capacité à générer des scénarios non-évidents. Les recherches de Cass Sunstein et Reid Hastie révèlent que les groupes « mettent davantage en valeur les informations connues de tous au détriment de données importantes, et peut-être dérangeantes, détenues par quelques autres »[26]. Des techniques pour pallier cela existent, comme l’évaluation de scénarios d’échec d’une stratégie donnée – y compris des analyses « kill the company »[27] par exemple – forçant l'imagination de vulnérabilités non-évidentes. Le recours à l’identification de points de défaillance uniques mentionnés plus haut peut également constituer un outil utile.
La capacité à débattre sans converger prématurément. Comme l'établissent Sunstein et Hastie, « les groupes corrigent-ils les erreurs des individus ? La réponse est non. Trop souvent en réalité ils les amplifient »[28]. D’où l’importance de mécanismes qui protègent la diversité des points de vue et retardent la convergence prématurée. Là aussi, des alternatives existent, par exemple : solliciter différents jugements indépendants avant toute décision, différer l'expression de l'avis du dirigeant, attribuer des rôles spécifiques aux participants, notamment via la formalisation du rôle de devil's advocate, ou encore recourir au vote anonyme sur les décisions clés.
La capacité à décider tout en préservant l'adaptabilité. Au moment de chaque décision majeure, définir les conditions qui justifieraient sa révision : quelles données changeraient la décision ? Quels événements constitueraient des signaux d'alerte ? À quel moment organiser un point de contrôle explicite ? Cette approche transforme la décision initiale en hypothèse testable plutôt qu'en engagement irrévocable.
V. Implications pratiques pour les Conseils d'Administration
Ces constats appellent une transformation profonde de la manière dont les Conseils structurent leur délibération. Le Panorama de la gouvernance d’entreprise de l’OCDE 2025[29], qui couvre 52 juridictions, révèle une évolution significative des cadres de gouvernance. Les investisseurs institutionnels détiennent désormais 47 % des actions de sociétés cotées dans le monde (vs. 44 % en 2022). Les G20/OECD Principles of Corporate Governance[30], révisés en 2023, incluent un chapitre entier sur « Corporate Sustainability and Resilience », reconnaissant ainsi la nécessité de développer une capacité à naviguer dans l'incertitude radicale.
Ainsi, quatre grandes orientations ressortent :
Distinguer explicitement risque et incertitude radicale dans le cadre de gouvernance, car les décisions à prendre dans ces contextes requièrent une approche différente.
Reconfigurer l'architecture des comités pour structurer le débat et contourner les écueils pouvant mener à des situations d’échecs collectifs.
Systématiser les techniques d'imagination structurée dans la préparation des décisions stratégiques. Le but de ces exercices n’étant pas de prédire mais d’identifier et de préparer d’éventuelles vulnérabilités.
Mesurer la qualité du processus décisionnel. Si les organisations suivent leurs ratios financiers avec précision, rares sont celles qui mesurent la qualité de leur délibération collective. Quelques indicateurs simples peuvent être définis et suivis, et l’intelligence collective peut être objectivée et monitorée, améliorant de fait la performance des équipes dirigeantes.
L'incertitude radicale n'est pas une anomalie à éliminer. Elle est devenue la condition structurelle dans laquelle les organisations opèrent. La fragmentation géopolitique, l'accélération technologique et les transitions climatiques, pour ne citer qu’elles, convergent pour créer un environnement où les outils traditionnels de gestion du risque atteignent leurs limites.
Prenons le cas, par exemple, d’un Conseil qui doit décider aujourd’hui d’investir plusieurs milliards dans une nouvelle capacité industrielle exposée aux trois incertitudes mentionnées plus haut. Le débat ne peut pas porter uniquement sur le ROI, mais aussi sur la réversibilité de la trajectoire industrielle : modularité des investissements, options de redéploiement, dépendances critiques. On passe alors d’une analyse de rentabilité pure à l’identification du nombre de futurs plausibles dans lesquels cette décision reste défendable.
Il apparaît clairement que la performance des organes de surveillance dépendra des processus mis en place pour assurer non seulement la résilience des organisations qu’ils pilotent mais aussi leur capacité d’adaptation dans des environnements discontinus. Comme le formule Scott McCowan, responsable mondial des marchés du risque chez EY : « les Conseils d’administration qui considèrent la résilience comme une capacité stratégique plutôt que comme une posture défensive se distingueront sur le marché. Les Conseils les plus efficaces […] mettent activement à l’épreuve leurs hypothèses stratégiques et développent une agilité organisationnelle qui transforme l’incertitude en avantage concurrentiel. »[31]
Cette transformation pose une question centrale pour chaque Conseil : comment structurer nos décisions lorsque la prévisibilité cesse d’être une hypothèse raisonnable ?
___
À propos de LYVE Advisory
LYVE Advisory intervient auprès des Conseils d'Administration, Directions Générales et COMEX pour transformer leurs processus décisionnels face à l’incertitude radicale, et pour structurer les réflexions stratégiques dans les moments de choix déterminants.
Notre accompagnement s'organise en plusieurs volets, du diagnostic à la mise en œuvre, avec un objectif constant : construire une intelligence collective démontrable, traçable et durablement performante.
Contact : contact@lyve-advisory.com | www.lyve-advisory.com
[1] “A large majority of board members (87%) believe that their board and management team see eye to eye on risks” – What Drives Board Effectiveness in the Face of Uncertainty ; Jamie C. Smith and Barton Edgerton, EY ; September 3, 2025
[2] “However, a third of directors would like management to take more risks at the present—to act more aggressively in alignment with risk appetite” – Ibid
[3] Risk, Uncertainty and Profit, Frank H. Knight, Dover Publications, Inc., 2006, 1921
[4] Traduction par l’autrice de : “The essential fact is that risk means in some cases a quantity susceptible of measurement, while at other times is something distinctly not of this character”
[5] “It will appear that a measurable uncertainty, or risk proper, as we shall use the term, is so far different from an unmeasurable one that it is not in effect an uncertainty at all”
[6] Knight identifie trois types de probabilité : la probabilité « a priori », la probabilité « statistique », et les « estimations »
[7] Douglass C. North, Dealing with a Non-Ergodic World: Institutional Economics, Property Rights, and the Global Environment, 10 Duke Environmental Law & Policy Forum 1–12 (Fall 1999)
[8] Radical uncertainty, John Kay, Mervyn King, The bridge street press, 2020
[9] The general theory of employment, John Maynard Keynes, Quarterly Journal of Economics, vol. 51, No. 2 (Feb, 1937), pp.209-223.
[10] Traduction par l’autrice d’un extrait issu de : A primer on radical uncertainty, John Kay, An introduction to Radical Uncertainty, by John Kay and Mervyn King, published in 2020 by The Bridge Street Press in the UK and by Norton in the US, Initiative for Policy Dialogue, Columbia University
[11] The Global Risks Report 2025 20th Edition ; The Global Risks Report 2024 19th Edition ; The Global Risks Report 2023 18th Edition – World Economic Forum
[12] The Price of De-Risking Reshoring, Friend-Shoring, and Quality Downgrading, Diego A. Cerdeiro, Parisa Kamali, Siddharth Kothari and Dirk Muir, International Monetary Fund, WP/24/122, June 2024
[13] What resilience takes: strengthening the financial system in an era of heightened risk, Keynote speech by Piero Cipollone, Member of the Executive Board of the ECB, at the Resilience Conference hosted by De Nederlandsche Bank, 17 September 2025
[14] “65 percent of respondents report that their organizations are regularly using gen AI, nearly double the percentage from our previous survey just ten months ago”, The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value, McKinsey, May 30, 2024
[15] Cf. note de bas de page n°11
[16] Social media as a bank run catalyst, J. Anthony Cookson, Corbin Fox, Javier Gil-Bazo, Juan F. Imbet, Christoph Schiller, Journal of Financial Economics
[17] Expert Political Judgment: how good is it? how can we know?, New Edition, Philip E. Tetlock, Princeton University Press, 2005, 2017
[18] The Changing Role of Central Banks, Dimitris N. Chorafas, Palgrave Macmillan, a division of Nature America Inc. 2013
[19] Why Meetings Need a Constructive Devil’s Advocate, Chidiebere Ogbonnaya, Benjamin Laker, Jintao Lu, and Kalu A. Nduka, February 05, 2025
[20] Letter to shareowners, Jeffrey P. Bezos, Founder and Chief Executive Officer, Amazon.com, Inc., 1998
[21] What Drives Board Effectiveness in the Face of Uncertainty ; Jamie C. Smith and Barton Edgerton, EY ; September 3, 2025
[22] « single points of failure » - Ibid
[23] Intelligence Advanced Research Projects Activity
[24] Comment être visionnaire, La science de la prévision à la portée de tous, Philip Tetlock et Dan Gardner, Les Arènes, 2020
[25] “A number of leading boards treat frequent consensus with healthy skepticism to ward off groupthink. These directors and their boards treat unanimity as a sign to take a closer look their alignment with management to help ensure that there are no unconscious biases at play.” – What Drives Board Effectiveness in the Face of Uncertainty ; Jamie C. Smith and Barton Edgerton, EY ; September 3, 2025
[26] Cessons d’être des moutons ! Du bon , Cass R. Sunstein, Reid Hastie, Editions Champs, Fammarion, 2025
[27] Approche à retrouver dans le livre Kill the company, Lisa Bodell, Routledge, 2012
[28] Ibid
[29] OCDE (2025), Panorama de la gouvernance d’entreprise de l’OCDE 2025 (version abrégée), Éditions OCDE, Paris
[30] OECD (2023), G20/OECD Principles of Corporate Governance 2023, OECD Publishing, Paris
[31] “in today’s volatile business environment, boards that treat resilience as a strategic capability rather than a defensive posture will differentiate themselves in the market. The most effective boards aren’t just identifying risks—they’re actively stress-testing their strategic assumptions and building organizational agility that turns uncertainty into competitive advantage.” – What Drives Board Effectiveness in the Face of Uncertainty ; Jamie C. Smith and Barton Edgerton, EY ; September 3, 2025