Signal faible

Selon Igor Ansoff, le fondateur de ce concept, la méthodologie utilisant les signaux faibles, le Strategic Early Warning System (SEWS) va constituer dans l'analyse d'informations partielles et fragmentaires fournies par l’environnement. Cette analyse se fait parfois en complémentarité d'une analyse des grandes tendances. Les signaux faibles sont des signaux à faible fréquence, voire des signaux non apparents mais déduits d'une information ou d'un fait. Le SEWS ne se limite pas à l'analyse géopolitique et technologique mais de plus en plus à l'analyse financière[1].

L'importance des signaux faibles n'est pas dans leur perception qui se fait rarement au premier degré, mais dans ce qu'ils déclenchent comme réactions contrastées et contribuent à imaginer des scénarios dynamiques. Contrairement aux idées reçues, les signaux faibles sont surtout des extrapolations de déduction notamment dans des sens a priori impossibles, voire détestables. Plus concrètement, capter des signaux faibles consiste à dépasser un premier niveau d'apparences, d'informations ou de réactions pour chercher des données « augmentées ». Les techniques journalistiques de recueil et de traitement de l'information utilisées dans cet objectif permettent de collecter de nombreuses données. Celles-ci doivent ensuite être validées et ré-interrogées avant de servir à bâtir une stratégie de développement ou de management.

La détection des signaux faibles fait l'objet de différents processus de veille en entreprise : veille technologique, concurrentielle, commerciale et environnementale, sociale, sociétale... ainsi que d'intelligence économique. Les signaux faibles se détectent aussi en dehors de toute logique d'entreprise ce qui permet de compléter la veille par de l'éveil. La détection de signaux faibles est un travail nécessaire des entreprises et organisations : le principal risque pour elles est de ne pas prendre de risques.

Les informations liées au contexte des entreprises se présentent souvent, du point de vue du développement durable, comme un ensemble de signaux « faibles » (quelquefois forts !) que l'intelligence économique doit être amenée à prendre en compte en les restructurant. Pour une entreprise, ou même pour un organisme public, une stratégie efficace pour répondre aux enjeux sociétaux est d'identifier les opportunités et les menaces liées à ces signaux « faibles »[2]. Il s'agit donc de mettre en place une analyse SWOT (en français : forces, faiblesses, opportunités, menaces).

• Ansoff, H. I. (1975). Managing strategic surprise by response to weak signals. California management review, 18(2), 21-33.
• Mendonça, S., e Cunha, M. P., Kaivo-oja, J., & Ruff, F. (2004). Wild cards, weak signals and organisational improvisation. Futures, 36(2), 201-218.
• Wang, Guanyu, Dajun Chen, Jianya Lin, and Xing Chen. "The application of chaotic oscillators to weak signal detection." IEEE Transactions on industrial electronics 46, no. 2 (1999): 440-444.
• Ilmola, L., & Kuusi, O. (2006). Filters of weak signals hinder foresight: Monitoring weak signals efficiently in corporate decision-making. Futures, 38(8), 908-924
• Philippe Cahen, Signaux Faibles, mode d'emploi, éditions Eyrolle, 2010, prix de l'Intelligence Économique 2011 décerné par l'Académie de l'Intelligence Economique
• Philippe Cahen, Le marketing de l'incertain. Méthode agile de prospective par les signaux faibles et les scénarios dynamiques, édition Kawa 2011.
• Philippe Cahen, 50 réponses aux questions que vous n'osez pas poser ! Signaux faibles et scénarios dynamiques pour vitaliser la prospective, édition Kawa 2012.
• Philippe Cahen, Les secrets de la prospective par les signaux faibles. Analyse de 10 ans de (la Lettre des) signaux faibles, édition Kawa 2013.
• Seth Stephens-Davidowitz, Tout le monde ment... (et vous aussi !): Internet et le Big Data : ce que nos recherches Google disent vraiment de nous, édition Alisio 2018