How to train employees to have difficult conversations | Tamekia MizLadi Smith

113,946 views ・ 2018-08-20

TED


Veuillez double-cliquer sur les sous-titres anglais ci-dessous pour lire la vidéo.

Traducteur: Claire Ghyselen Relecteur: eric vautier
00:12
We live in a world where the collection of data
0
12968
2198
Nous vivons dans un monde où on collecte les données
00:15
is happening 24 hours a day, seven days a week,
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15190
2548
24 heures par jour, sept jours sur sept,
00:17
365 days a year.
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17762
2293
365 jours par an.
00:20
This data is usually collected by what we call a front-desk specialist now.
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20730
4323
Les données sont collectées par les spécialistes en première ligne.
00:25
These are the retail clerks at your favorite department stores,
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25077
3120
Ce sont les vendeurs des grands magasins,
00:28
the cashiers at the grocery stores,
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28221
2443
les caissiers dans les épiceries,
00:30
the registration specialists at the hospital
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30688
2605
les réceptionnistes dans les hôpitaux,
00:33
and even the person that sold you your last movie ticket.
7
33317
3114
et même la personne qui vous a vendu votre billet de cinéma récemment.
00:36
They ask discreet questions, like: "May I please have your zip code?"
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36908
3875
Ils vous posent des questions anodines : « Pourrais-je avoir votre code postal ? »
00:40
Or, "Would you like to use your savings card today?"
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3111
ou : « Souhaitez-vous utiliser votre carte de réduction aujourd'hui ? »
00:44
All of which gives us data.
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44369
2309
Tout cela nous donne des données.
00:46
However, the conversation becomes a little bit more complex
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46702
4587
Toutefois, la conversation se complique un peu
00:51
when the more difficult questions need to be asked.
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3318
quand il faut poser des questions plus difficiles.
00:54
Let me tell you a story, see.
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54655
1793
Écoutez cette histoire.
00:56
Once upon a time, there was a woman named Miss Margaret.
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56750
3018
Il était une fois une femme qui s'appelait Miss Margaret.
00:59
Miss Margaret had been a front-desk specialist
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59792
2151
Miss Margaret était réceptionniste
01:01
for almost 20 years.
16
61967
1460
depuis presque 20 ans.
01:03
And in all that time, she has never, and I do mean never,
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63451
3817
Elle n'avait jamais, pas une seule fois,
01:07
had to ask a patient their gender, race or ethnicity.
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67292
3520
dû demander à un patient son sexe, sa race ou son ethnie.
01:10
Because, see, now Miss Margaret has the ability to just look at you.
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70836
3223
Miss Margaret, voyez-vous, a deux yeux qui peuvent observer.
01:14
Uh-huh.
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74083
1158
Oh, oh.
01:15
And she can tell if you are a boy or a girl,
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75265
2777
Elle voit si vous êtes un homme ou une femme,
01:18
black or white, American or non-American.
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78066
3237
blanc ou noir, américain ou pas.
01:21
And in her mind, those were the only categories.
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81327
3238
Dans son esprit, ce sont les seules catégories.
01:24
So imagine that grave day,
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2016
Imaginez donc le jour
01:26
when her sassy supervisor invited her to this "change everything" meeting
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86629
4893
où sa chef, l'insolente, l'a invitée à une réunion pour « tout changer »
01:31
and told her that would have to ask each and every last one of her patients
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91546
3634
et lui a dit qu'elle devrait demander à chaque patient, à tous les patients,
01:35
to self-identify.
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1405
de s'identifier.
01:36
She gave her six genders, eight races and over 100 ethnicities.
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96633
4770
Elle lui a remis une liste de 6 genres, 8 races et plus de 100 ethnies.
01:41
Well, now, Miss Margaret was appalled.
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101427
2588
Miss Margaret était choquée.
En fait, elle s'est sentie insultée.
01:44
I mean, highly offended.
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104039
1397
01:45
So much so that she marched down to that human-resource department
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105460
3331
À un point tel qu'elle est allée directement aux ressources humaines
01:48
to see if she was eligible for an early retirement.
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108815
2524
pour vérifier si elle avait droit à la pré-retraite.
01:51
And she ended her rant by saying
33
111363
1960
Elle a conclu sa diatribe en expliquant
01:53
that her sassy supervisor invited her to this "change everything" meeting
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113347
4870
que son arrogante chef l'avait conviée cette réunion « tout changer »
01:58
and didn't, didn't, even, even
35
118241
2024
sans même, sans même,
02:00
bring, bring food, food, food, food.
36
120289
3028
apporter quelque chose à manger.
02:03
(Laughter)
37
123341
1154
(Rires)
02:04
(Applause) (Cheers)
38
124519
5067
(Applaudissements) (Encouragements)
02:10
You know you've got to bring food to these meetings.
39
130681
2434
Vous savez, on doit apporter à manger à ces réunions.
02:13
(Laughter)
40
133139
2343
(Rires)
02:15
Anyway.
41
135506
1159
Bref.
02:16
(Laughter)
42
136689
1508
(Rires)
02:18
Now, that was an example of a healthcare setting,
43
138221
2769
C'est un exemple dans un établissement de soin.
Évidemment, on collecte toutes sortes de données dans tous les secteurs.
02:21
but of course, all businesses collect some form of data.
44
141014
3333
02:24
True story: I was going to wire some money.
45
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3142
Une histoire vraie : je devais faire un virement bancaire.
02:28
And the customer service representative asked me
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148165
2555
L'agent au guichet m'a demandé
02:30
if I was born in the United States.
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150744
2334
si j'étais née aux États-Unis.
02:33
Now, I hesitated to answer her question,
48
153419
2381
J'hésitais avant de répondre,
02:35
and before she even realized why I hesitated,
49
155824
3130
et avant de comprendre pourquoi j'hésitais,
02:38
she began to throw the company she worked for under the bus.
50
158978
3015
elle a commencé à jeter son entreprise aux lions :
02:42
She said, "Girl, I know it's stupid, but they makin' us ask this question."
51
162017
5072
« Je sais que c'est ridicule mais, on nous oblige à poser cette question. »
02:47
(Laughter)
52
167113
1151
(Rires)
02:48
Because of the way she presented it to me,
53
168288
2073
Elle m'a expliqué que je lui avais paru penser :
02:50
I was like, "Girl, why?
54
170385
1600
« Et alors ?
02:52
Why they makin' you ask this question?
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172561
2230
Pourquoi vous devez poser cette question ?
02:54
Is they deportin' people?"
56
174815
1802
On expulse les gens ici ? »
02:56
(Laughter)
57
176641
2142
(Rires)
02:58
But then I had to turn on the other side of me,
58
178807
2222
Mais après, le côté poétique en moi s'est réveillé,
03:01
the more professional speaker-poet side of me.
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181053
2568
mon côté poétique professionnel.
03:04
The one that understood that there were little Miss Margarets all over the place.
60
184164
4150
Celui qui comprend que les Miss Margaret sont partout.
03:08
People who were good people, maybe even good employees,
61
188871
2968
Des gens qui sont des gens bien, et sans doute de bons employés,
03:11
but lacked the ability to ask their questions properly
62
191863
2552
mais sans les compétences pour bien poser les questions.
03:14
and unfortunately, that made her look bad,
63
194439
2535
Hélas, ça la desservait,
03:16
but the worst, that made the business look even worse
64
196998
3246
et pire, ça donnait une plus mauvaise image de l'entreprise
03:20
than how she was looking.
65
200268
1666
que dans la réalité.
03:22
Because she had no idea who I was.
66
202236
1767
Car elle ne savait pas qui j'étais.
03:24
I mean, I literally could have been a woman who was scheduled to do a TED Talk
67
204027
3685
Littéralement, j'aurais pu être un orateur programmé chez TED
03:27
and would use her as an example.
68
207736
1778
et l'utiliser comme exemple.
03:29
Imagine that.
69
209538
1300
Imaginez un peu.
03:30
(Applause)
70
210862
4262
(Applaudissements)
03:35
And unfortunately,
71
215148
1183
Malheureusement,
03:36
what happens is people would decline to answer the questions,
72
216355
2895
les gens refusent de répondre à vos questions,
03:39
because they feel like you would use the information
73
219274
2509
car ils imaginent que vous allez utiliser cette information
03:41
to discriminate against them,
74
221807
1425
pour les discriminer,
03:43
all because of how you presented the information.
75
223256
2391
simplement sur base de votre formulation.
03:45
And at that point, we get bad data.
76
225671
1778
Alors, on collecte des mauvaises informations.
03:47
And everybody knows what bad data does.
77
227473
2111
On connaît tous l'impact des mauvaises données.
03:49
Bad data costs you time, it costs you money
78
229608
2793
Elles coûtent en temps et en argent,
03:52
and it costs you resources.
79
232425
1946
et elles coûtent en ressources.
03:54
Unfortunately, when you have bad data,
80
234395
2563
Malheureusement, des mauvaises données
03:56
it also costs you a lot more,
81
236982
3079
vous coûtent bien plus cher aussi,
04:00
because we have health disparities,
82
240085
2395
car nous avons des conditions de santé différentes,
04:02
and we have social determinants of health,
83
242504
2214
des déterminants sociaux pour notre santé,
04:04
and we have the infant mortality,
84
244742
1658
et la mortalité infantile,
04:06
all of which depends on the data that we collect,
85
246424
2643
et tout ça dépend des données que nous collectons,
04:09
and if we have bad data, than we have those issues still.
86
249091
3248
et avec des mauvaises données, ces problèmes persistent.
04:12
And we have underprivileged populations
87
252363
1899
Il y a aussi les populations défavorisées
04:14
that remain unfortunate and underprivileged,
88
254286
2791
qui restent défavorisées et démunies,
04:17
because the data that we're using is either outdated,
89
257101
3926
parce que les données que nous utilisons sont trop vieilles,
04:21
or is not good at all or we don't have anything at all.
90
261051
3293
ne sont pas exactes, voire n'existent pas du tout.
04:24
Now, wouldn't it be amazing if people like Miss Margaret
91
264987
2636
Ne serait-ce pas incroyable si toutes les Miss Margaret
04:27
and the customer-service representative at the wiring place
92
267647
3150
et les personnes au service clientèle dans les call-centers
04:30
were graced to collect data with compassionate care?
93
270821
4374
pouvaient collecter les données avec compassion et estime ?
04:35
Can I explain to you what I mean by "graced?"
94
275562
2317
Qu'est-ce que j'entends par « estime? »
04:38
I wrote an acrostic poem.
95
278324
1666
J'ai écrit un poème sur base d'un acronyme.
04:40
G: Getting the front desk specialist involved and letting them know
96
280300
4773
E: l'Engagement des spécialistes aux premières lignes et les informer.
04:45
R: the Relevance of their role as they become
97
285097
3953
S : Souligner la pertinence de leur rôle
04:49
A: Accountable for the accuracy of data while implementing
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289074
3531
T : les Tenir responsables de l'exactitude des données
04:52
C: Compassionate care within all encounters by becoming
99
292629
4044
I : les Investir dans la compassion pour chaque rencontre avec un client
04:56
E: Equipped with the education needed to inform people
100
296697
3301
ME : une Meilleure formation pour comprendre
05:00
of why data collection is so important.
101
300022
3293
pourquoi la collecte des données est cruciale.
05:04
(Applause)
102
304315
2949
(Applaudissements)
05:07
Now, I'm an artist.
103
307288
2096
Je suis une artiste.
05:09
And so what happens with me
104
309408
1674
Ce qu'il se passe
quand je suis dans un processus créatif artistique,
05:11
is that when I create something artistically,
105
311106
2174
05:13
the trainer in me is awakened as well.
106
313304
1923
c'est que le formateur en moi se réveille.
05:15
So what I did was, I began to develop that acrostic poem into a full training
107
315251
4072
J'ai donc développé ce poème en une formation complète
05:19
entitled "I'm G.R.A.C.E.D."
108
319347
1548
nommée : « Je suis E.S.T.I.MÉ. »
05:20
Because I remember, being the front-desk specialist,
109
320919
2841
Je me souviens de mon expérience de réceptionniste
05:23
and when I went to the office of equity to start working,
110
323784
2674
et quand je me suis alée dans le bureau pour l'égalité des chances,
05:26
I was like, "Is that why they asked us to ask that question?"
111
326482
3555
je pensais : « Est-ce la vraie raison pour laquelle on demande ça ? »
05:30
It all became a bright light to me,
112
330061
1768
Tout est devenu très clair soudain.
05:31
and I realized that I asked people and I told people about --
113
331853
3637
J'ai compris que je demandais aux gens, et que je leur affirmais des choses -
05:35
I called them by the wrong gender, I called them by the wrong race,
114
335514
3284
je les appelais par le mauvais genre, par la mauvaise race,
05:38
I called them by the wrong ethnicity,
115
338822
1803
par la mauvaise ethnie.
05:40
and the environment became hostile,
116
340649
2007
L'environnement devenait hostile,
05:42
people was offended and I was frustrated because I was not graced.
117
342680
4284
les gens se sentaient injuriés et moi, frustrée car je n'étais pas estimée.
05:46
I remember my computerized training,
118
346988
2587
Je me souviens de ma formation en informatique
05:49
and unfortunately, that training did not prepare me to deescalate a situation.
119
349599
5626
mais hélas, cette formation ne m'a pas préparée pour apaiser les situations,
05:55
It did not prepare me to have teachable moments when I had questions
120
355249
3376
ni à créer des moments d'apprentissage
sur le sens des questions à poser.
05:58
about asking the questions.
121
358649
1658
06:00
I would look at the computer and say, "So, what do I do when this happens?"
122
360331
3564
Je demandais à mon ordinateur : « Je fais quoi dans cette situation ? »
06:03
And the computer would say ...
123
363919
1858
Et l'ordinateur me répondait...
06:05
nothing, because a computer cannot talk back to you.
124
365801
3268
Rien en fait, parce qu'un ordinateur ne peut pas vous répondre.
06:09
(Laughter)
125
369093
3207
(Rires)
06:12
So that's the importance of having someone there
126
372324
2571
Voilà l'importance d'avoir une personne
06:14
who was trained to teach you and tell you what you do
127
374919
2777
formée pour vous former et vous dire quoi faire
06:17
in situations like that.
128
377720
1690
dans des situations semblables.
06:20
So, when I created the "I'm G.R.A.C.E.D" training,
129
380030
2626
Quand j'ai créé la formation « Je suis E.S.T.I.MÉ. »,
06:22
I created it with that experience that I had in mind,
130
382680
2994
j'avais cette expérience à l'esprit
06:25
but also that conviction that I had in mind.
131
385698
2516
et la conviction de cette nécessité.
06:28
Because I wanted the instructional design of it
132
388238
2253
Je voulais en effet que la structure pédagogique
06:30
to be a safe space for open dialogue for people.
133
390515
2778
offre un espace sécurisant pour avoir des discussions franches.
06:33
I wanted to talk about biases,
134
393317
1895
Je voulais parler des biais,
06:35
the unconscious ones and the conscious ones,
135
395236
2397
des biais inconscients et conscients,
06:37
and what we do.
136
397657
1166
et de nos actes.
06:38
Because now I know that when you engage people in the why,
137
398847
3944
Car aujourd'hui, je sais que, quand nous engageons des gens dans le pourquoi,
06:42
it challenges their perspective, and it changes their attitudes.
138
402815
3476
ça remet en question leur perspective, ça change leur attitude.
06:46
Now I know that data that we have at the front desk
139
406315
3159
Maintenant, je sais que les données qu'on obtient à l'accueil
06:49
translates into research that eliminates disparities and finds cures.
140
409498
4813
se traduisent en recherche qui supprime les disparités
et développe des traitements.
06:54
Now I know that teaching people transitional change
141
414335
3706
Maintenant je sais que former les gens au changement transitoire
06:58
instead of shocking them into change
142
418065
2846
au lieu de les condamner au changement,
07:00
is always a better way of implementing change.
143
420935
3255
est un meilleur moyen de mettre en œuvre le changement.
07:04
See, now I know people are more likely to share information
144
424214
3046
Je sais que les gens sont davantage prêts à partager des informations
07:07
when they are treated with respect by knowledgeable staff members.
145
427284
3859
quand ils sont traités avec respect par des personnes compétentes.
07:11
Now I know that you don't have to be a statistician
146
431167
3021
Je sais aussi qu'il n'est pas nécessaire d'être statisticien
07:14
to understand the power and the purpose of data,
147
434212
3001
pour comprendre la puissance et le sens des données,
07:17
but you do have to treat people with respect and have compassionate care.
148
437237
4364
mais que c'est crucial de traiter les gens avec respect et compassion.
07:21
Now I know that when you've been graced,
149
441625
2825
Je sais que quand vous êtes estimé,
07:24
it is your responsibility to empower somebody else.
150
444474
3376
c'est votre responsabilité de permettre à quelqu'un d'autre de se développer.
07:27
But most importantly, now I know
151
447874
2425
Et plus important, maintenant je sais
07:30
that when teaching human beings
152
450323
2413
que quand on forme des êtres humains
07:32
to communicate with other human beings,
153
452760
3079
à communiquer avec d'autres êtres humains,
07:35
it should be delivered by a human being.
154
455863
3785
ça doit être fait par un être humain.
07:40
(Applause)
155
460117
6792
(Applaudissements)
07:46
So when y'all go to work
156
466933
1849
Quand vous irez au travail,
07:48
and y'all schedule that "change everything" meeting --
157
468806
3335
et que vous allez mettre à l'agenda une réunion « pour tout changer »,
07:52
(Laughter)
158
472165
1650
(Rires)
07:53
remember Miss Margaret.
159
473839
1515
souvenez-vous de Miss Margaret.
07:55
And don't forget the food, the food, the food, the food.
160
475792
3819
Surtout, n'oubliez pas le repas, le repas, le repas.
08:00
Thank you.
161
480103
1151
Merci.
08:01
(Applause) (Cheers)
162
481278
5475
(Applaudissements) (Encouragements)
08:06
Thank you.
163
486777
1175
Merci.
08:07
(Applause)
164
487976
1595
(Applaudissements)
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