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tag:https://www.veillemag.com,2026:rss-92934688 Décideurs : êtes-vous bons ou chanceux ? Olivier Zara Mon, 01 Dec 2025 10:55:00 +0100 fr Jacqueline Sala

Dans une prise de décision, il faut rassembler le maximum d’informations, de savoirs, d’éléments que nous pouvons classer en 2 catégories :

1. Les éléments explicites et/ou conscients dits facteurs techniques : ils sont observables et quantifiables...

... comme les données, les formules mathématiques ou physiques, les caractéristiques techniques, les budgets, les délais, etc. On connait le fonctionnement des facteurs techniques et il est possible d’anticiper ou de modéliser les interactions entre ses éléments avec du temps et de l’expertise ou avec l’aide d’une IA, d’un algorithme. D’une certaine manière, nous pourrions dire que ces éléments ont un patrimoine génétique commun. Il est donc possible de les manœuvrer, de les assembler, de les articuler dans le cadre d’une prise de décision. Le seul vrai défi est de s’assurer que nous avons bien réuni tous les éléments explicites et conscients. Ils constituent les briques d’une décision, sa colonne vertébrale, son ossature.

2. Les éléments implicites et/ou inconscients dits facteurs humains

...comme la culture, la psychologie, les hormones (dopamine, cortisol, testostérone), les biais cognitifs, les émotions, les traits de caractère des parties prenantes, les ambitions (jeux de pouvoir, stratégies des acteurs, conflits d’intérêts que l’on étudie en sociologie) et les besoins implicites, émotionnels ou latents (en particulier ceux des parties prenantes souvent ignorées ou sous-estimées). Ces éléments peuvent être internes (managers, collaborateurs) et externes (concurrents, clients, fournisseurs, administrations). Quand ils sont à l’extérieur de l’organisation, ces facteurs sont difficiles à repérer, à quantifier et à évaluer d’un point de vue systémique. On comprend le fonctionnement de ces éléments quand on les observe séparément. Ensemble, ils contribuent à l’émergence d’un environnement volatil, incertain, complexe et ambigu (VICA).

Il est difficile d’anticiper ou de modéliser les interactions entre ces éléments parce que chaque situation est unique, tout comme un plat de spaghettis ne ressemblera jamais à un autre plat de spaghettis. D’une certaine manière, nous pourrions dire que ces éléments n’ont pas un patrimoine génétique commun. Il n’est pas possible de greffer des hormones sur des ambitions, de la culture sur des émotions ou des besoins. Ces éléments ont leur propre dynamique. Il est donc compliqué de les manœuvrer, de les assembler, de les articuler dans le cadre d’une prise de décision. On pourrait qualifier ces éléments de contraintes parce qu’ils ne sont pas le cœur de la décision comparé aux facteurs techniques, mais ils peuvent conduire à des décisions absurdes ou irrationnelles s’ils sont négligés ou mal évalués.

Si vous souhaitez prendre une décision éclairée, vous devriez identifier les éléments appartenant à ces 2 catégories. Le problème est que la première catégorie est visible (explicite et conscient) tout comme la pointe d’un iceberg, tandis que la deuxième catégorie est la partie immergée de l’iceberg… parce que les éléments sont implicites et inconscients ! On appelle cela l’iceberg de l’ignorance selon les travaux de Sidney Yoshida.
Il est finalement plus facile de concevoir un avion que de le vendre (A380) ou de le piloter (737 Max). Ainsi, les décideurs prennent parfois des décisions hors-sol quand ils ignorent ou minimisent les facteurs humains faute d’une approche holistique et quand ils ne mesurent pas suffisamment les interactions entre ces éléments faute d’une approche systémique. Lorsque les variables décisionnelles sont à la fois techniques et humaines, il est difficile de trouver une solution viable et durable sans une boite à outils adaptée aux facteurs humains.

Je vous propose de la découvrir dans cet article : 15 outils et 17 compétences. Ces outils vous permettront de devenir un architecte des décisions complexes afin de gérer les risques décisionnels sur les facteurs humains dans la phase de conception, c’est-à-dire avant de prendre la décision.

Bon ou chanceux ?

Avec une approche rassurante, mais trop cartésienne, trop centrée sur les facteurs techniques, nous ne prenons plus une bonne ou une mauvaise décision. Nous jouons avec la chance. Dans les grandes organisations, on peut estimer que 90% des décideurs sur des sujets complexes (enjeux collectifs) ne sont pas bons ou mauvais, mais chanceux ou malchanceux. Ils ne gèrent pas efficacement les risques décisionnels parce qu’ils ne gèrent pas efficacement les facteurs humains au moment de la conception de la décision. En général, ils pensent que les facteurs humains doivent être pris en compte au moment de l’exécution de leurs décisions. Cette croyance a conduit à l’émergence de la conduite du changement, une formidable machine à produire du post-it et parfois l’aveu d’un échec dans la conception d’une décision techniquement excellente et humainement déficiente.

Nous pensons que la quantité de Post-its pour aider à la mise en œuvre d’une décision sera le gage de la réussite, mais il est trop tard pour intégrer l’ensemble des facteurs humains, puisqu’ils ont été ignorés, sous-estimés ou mal évalués dans la phase de conception de la décision. Dans ce cas, la réussite résulte simplement de la chance. En ce moment chez Boeing, on ne peut pas dire que leurs dirigeants sont bons ou mauvais. Nous pouvons simplement constater qu’ils sont parfois chanceux (747, 777) et parfois malchanceux (737 Max).

Du fait de la peur (émotion négative), des biais cognitifs (biais d’intérêt), de l’égoïsme et du carriérisme, nous aurons toujours besoin du manager-coach pour accompagner le changement et traiter les résistances naturelles de ceux qui perdent quelque chose (les étapes du deuil). Mais cette résistance au niveau individuel (micro-changement) est bien différente de la résistance au niveau collectif quand la décision est perçue comme absurde ou inadaptée (macro-changement). En traitant les facteurs humains dans la conception de la décision et non dans la phase d’exécution, vous remplacerez le risque d’une résistance massive par une résistance marginale qui sera gérée par chaque manager au niveau de son équipe. Une décision géniale qui n’est pas facile à mettre en œuvre n’est peut-être pas aussi géniale que ça !

Certains dirigeants pensent sécuriser leur prise de décision en obtenant un consensus, mais il s’agit le plus souvent d’un pseudo-consensus fruit du biais de la pensée de groupe (ne pas faire de vague, se conformer à l’opinion majoritaire, gérer sa carrière) et du biais d’autorité (le chef qui parle en premier et qui active immédiatement le fayotage).

Certains dirigeants pensent que s’ils ont pris une mauvaise décision, on leur dira rapidement. Malheureusement, personne n’osera remettre en cause la décision de son chef s’il a un peu d’expérience professionnelle. Le cimetière des licenciements est rempli de personnes indispensables et connues pour leur franc-parler. On appelle cela les filtres hiérarchiques : il est très mauvais pour sa carrière de dire au chef qu’il s’est trompé. Les primes et les promotions se dirigent naturellement vers ceux qui ne contrarient pas leurs chefs ! Si vous êtes jeunes, vous comprendrez mieux cette phrase quand vous aurez un crédit à rembourser…

Pour prendre des décisions éclairées, nous devrions passer de la conduite du changement dans l’exécution d’une décision à la co-construction du changement dans la conception de la décision.

A propos de l'auteur

Olivier Zara est un consultant et expert en excellence décisionnelle, spécialisé en intelligence collective et en management hybride. Franco-canadien, il développe des outils et protocoles pour connecter les intelligences depuis près de vingt ans.

Auteur de plusieurs livres, dont "Le management de l'intelligence collective", "L'excellence décisionnelle", "Le chef parle toujours en dernier" et "Le chef écoute toujours en premier", il intervient régulièrement dans des institutions renommées comme HEC Paris et le ministère des Armées.

Son approche se concentre sur la co-construction des décisions et l'importance de l'écoute pour résoudre des problèmes complexes et atteindre l'excellence opérationnelle.

Regardez !

Décideurs, êtes-vous bons ou chanceux ? Devenez architecte des décisions complexes

1 - « L’excellence décisionnelle, ce n’est pas aller plus vite. C’est choisir la bonne direction, ensemble. »

2 - « Le manager n’est pas celui qui sait, mais celui qui oriente et fait émerger l’intelligence du groupe. »

3 - « Dans un environnement complexe, décider seul revient souvent à jeter les dés : l’intelligence collective est l’antidote à l’indécision. »

4 - « Celui qui contrôle les données et les plateformes détient le pouvoir ; le rôle du décideur est d’en comprendre les enjeux pour ne pas subir. »

]]> https://www.veillemag.com/photo/art/imagette/92934688-65038837.jpg https://www.veillemag.com/Decideurs-etes-vous-bons-ou-chanceux-Olivier-Zara_a6669.html tag:https://www.veillemag.com,2026:rss-81563822 L’intelligence artificielle : comment rendre les algorithmes plus justes et plus éthiques ? France Charruyer rencontre Jean-Michel Loubes. Mon, 15 Jul 2024 13:14:00 +0200 fr Jacqueline Sala Qu’est-ce que le biais en IA ?

L’intelligence artificielle : comment rendre les algorithmes plus justes et plus éthiques ? France Charruyer rencontre Jean-Michel Loubes.

Source : LibreàLire

Les biais sont-ils capables du meilleur comme du pire ?
Face à l’enjeu de l’industrialisation de l’IA, comment pouvons-nous combattre ces biais pour rendre les algorithmes plus justes et plus éthiques ?
Un nouvel épisode des Causeries Data qui nous emmène dans les entrailles de la machine.

Conférence avec pour invités : France Charruyer & Jean-Michel Loubes

Jean-Michel Loubes est professeur des universités à l’Université de Toulouse. Il travaille dans le laboratoire de mathématiques de Toulouse. Il se définit comme un mathématicien heureux qui s’intéresse aux algorithmes et, tout particulièrement, aux problématiques sur les biais.

France Charruyer est Avocat Fondateur SELAS ALTIJ. Technologies Avancées et Gouvernance des données . Gestion du risque et de la conformité. Cybersécurité et protection des données . DPO. Enseigne à l’Université Paris Dauphine, et TBS. Elle est présidente de Data Ring, Libertés & Cultures numériques Protection et Valorisation de notre identité & patrimoine informationnel

Quelques temps de cette rencontre.

Limites de l'IA et ses implications

France Charruyer : Le podcast explore les limites de l'IA et ses implications sur nos vies, nos familles, nos emplois, nos loisirs et notre vision du monde. La conversation avec Causeries Data aborde les questions algorithmiques, l'inexplicabilité de l'IA et les implications éthiques et juridiques, en se concentrant sur l'usage et la définition actuelle des systèmes d'IA.

J-M. L. L'IA est un domaine informatique complexe axé sur la création de systèmes capables d'effectuer des tâches nécessitant de l'intelligence humaine. La définition de l'intelligence englobe la capacité de penser logiquement, résoudre des problèmes, prendre des décisions, analyser des situations complexes et apprendre de l'expérience. Les machines peuvent désormais apprendre par elles-mêmes à partir de données fournies par des modèles informatiques.

Jean-Michel travaille sur l'équité et la robustesse en IA à ANITI et TSE. Il discute des biais en IA, soulignant leur importance à quantifier et comprendre pour améliorer les systèmes

J-M.L. : Le terme biais est aussi un terme compliqué qu’il faut, bien entendu, définir. Biais vient du latin biaxius, deux axes. Ça veut dire que lorsqu’on est face à un problème, on peut le voir selon deux directions : une direction principale et puis une direction un peu inattendue, qui surprend. Si on regarde dans le dictionnaire l’étymologie, la décision biaisée est une décision qui dévie par rapport à un comportement attendu et le biais, c’est la variable qui entraîne cette déviation.
En fait, un biais algorithmique se réfère à des situations où un algorithme, ou un système de traitement de données automatique, donne des résultats qui vont être systématiquement différents pour certains groupes de personnes. Ainsi, il y a donc une déviation pour une minorité de personnes par rapport à un comportement majoritaire

France Charruyer : Mais, par définition, un système d’IA discrimine, sait ce qu’on va lui demander.

Jean-Michel Loubes explique que les biais dans les algorithmes de discrimination peuvent avoir des conséquences. Le système doit classifier la population en sous-groupes de manière juste et logique. Cependant, si des biais sont présents, la discrimination se base sur des raisons différentes de celles attendues. Par exemple, dans un système de recommandation professionnelle, une personne peut se voir conseiller un métier en fonction de son genre plutôt que de ses compétences, ce qui est injuste. Les algorithmes doivent donc être développés de manière à éviter ces biais pour assurer une égalité de traitement basée sur les compétences plutôt que sur des caractéristiques personnelles.

Lire l'intégralité de la transcription de la conférence ici :

France Charruyer : Quels sont les défis concernant l’explicabilité dans les réseaux neuronaux profonds ?

Jean-Michel Loubes souligne le dilemme des réseaux de neurones : plus ils sont gros et complexes, plus ils sont performants en prévision. Cependant, ces modèles complexes deviennent des boîtes noires difficiles à comprendre, avec jusqu'à 300 milliards de paramètres. Il est crucial de comprendre comment l'information se propage dans ces réseaux pour leur donner du sens dans notre logique humaine. Les chercheurs travaillent sur l'explicabilité des algorithmes pour rendre ces espaces de représentation compréhensibles aux humains. Malgré la difficulté à décortiquer les boîtes noires, il est essentiel de trouver des moyens d'expliquer les décisions prises par ces modèles complexes.

F.C. Il est important d'être lucide sur notre impuissance et le monopole américain dans ce domaine.

Les chercheurs en France cherchent des laboratoires financés pour rester dans le pays. La science doit se construire contre la majorité. La rationalité de l'IA pose des questions sur les biais et influence l'approche éthique et réglementaire. Certains pensent qu'il faut essayer le "Thinking, Fast and Slow". Il est important d'être lucide sur notre impuissance et le monopole américain dans ce domaine. Il faut aller au-delà de nos propres travaux pour lutter contre la "McDonaldisation" de la pensée et trouver des solutions pour l'avenir.

J-M.L. :La question se pose de savoir si l'intelligence artificielle (IA) peut contribuer à améliorer l'humanité en la libérant de l'ignorance et en la rendant meilleure. Jean-Michel Loubes exprime des inquiétudes quant à un monde où une IA uniforme dicterait nos actions, menaçant ainsi notre liberté et notre créativité. Cependant, il reste optimiste, soulignant que les IA peuvent aussi faire preuve de créativité. Il souligne l'importance de rendre l'IA explicable et de réglementer ses décisions pour permettre un dialogue entre l'homme et la machine. Il envisage un partenariat où l'homme peut apprendre de la machine, et vice versa, au-delà du simple apprentissage automatique.

]]> https://www.veillemag.com/photo/art/imagette/81563822-58727894.jpg https://www.veillemag.com/L-intelligence-artificielle-comment-rendre-les-algorithmes-plus-justes-et-plus-ethiques-France-Charruyer-rencontre-Jean_a5036.html tag:https://www.veillemag.com,2026:rss-81428298 Essai. "Le droit sous le règne de l’Intelligence Artificielle." Hervé Causse Mon, 08 Jul 2024 12:33:00 +0200 fr Jacqueline Sala Essai.

En commentaire a notre article
"L'IA consciente n'est plus une utopie !" par Jérôme Béranger chez Deboeck Supérieur.

Hervé Causse, Professeur d'Université, Droit commercial & des affaires (UCA), nous a signalé son essai "Le droit sous le règne de l’Intelligence Artificielle."

Cet essai examine les répercussions des systèmes d'intelligence artificielle (IA) sur le droit et notre conception de celui-ci...

Au-delà du domaine juridique, cette étude met en lumière l'importance de développer notre compréhension des réalités sous-jacentes (telles que le réel, les langages, le code, etc.) pour aborder le droit de l'IA.
En utilisant une approche linéaire, on souligne la connexion entre langage, système, science et intelligence, mettant en évidence les lacunes des langues actuelles et la capacité des systèmes d'IA à mieux les appréhender. Les juristes devraient se préoccuper de leurs méthodes langagières, car les systèmes d'IA finiront par les assimiler. Ce changement dans le traitement de la langue annonce une révolution épistémologique.
L'IA, devenue un mythe, exerce une influence sur notre civilisation. Il se pourrait que les juristes aient même besoin de recourir à la poésie pour comprendre les énoncés des systèmes d'IA dans l'avenir du droit.

]]> https://www.veillemag.com/photo/art/imagette/81428298-58651723.jpg https://www.veillemag.com/Essai-Le-droit-sous-le-regne-de-l-Intelligence-Artificielle-Herve-Causse_a5012.html tag:https://www.veillemag.com,2026:rss-81409565 A lire. "L'IA consciente n'est plus une utopie !" par Jérôme Béranger chez Deboeck Supérieur. Sun, 07 Jul 2024 10:03:00 +0200 fr Jacqueline Sala Jérôme Béranger est CEO de GoodAlgo & expert en éthique du numérique.
Chercheur (PhD) associé à l’Inserm 1O27 – Université de Toulouse, et expert dans l’éthique du numérique, il est l’auteur de plusieurs ouvrages, dont : « Les systèmes d’information en santé et l’éthique » (ISTE, Mars 2015), « Les Big Data et l’éthique (ISTE, Janvier 2016), et « Le Code Ethique Algorithmique » (ISTE, Mars 2018). Enfin, il est le co-fondateur du label éthique ADEL.

Jérôme Béranger a fait paraître, en mai 2O24 aux Editions Deboeck un livre peut-être précurseur, et par certains aspects inquiétant : “L’IA consciente n’est plus une utopie !”, avec une préface, il faut le souligner, de Gilles Babinet, Vice-Président du Conseil national du numérique.
C'est à cette occasion que nous l'avons rencontré.

Vous avez dit "consciente" ?

Ce qui a le plus retenu notre attention dans ce titre, ce n’est pas le terme IA, mais d’une part la notion de conscience, et d’autre part le fait que d’ores et déjà ce n’est plus une utopie !
Nous qui croyions que, comme le rire, la conscience était le propre de l’homme – et qui sait de la femme - nous voilà face à une affirmation qui peut poser ad minima des interrogations éthiques et morales. Le sujet et la posture présentés sont très clivants ! Cela a fait l’objet soit de critiques, soit de soutiens, selon les experts.

Nous avions bien compris que la conscience n’était pas le propre de l’être humain. De nombreuses études scientifiques montrent que certains animaux sont dotés de conscience. La Déclaration de New York sur la conscience animale parue cette année reconnaît que plusieurs races possèdent une forme de conscience. Bref, du moins nous pensions que la conscience était liée au vivant.
Bien que le fait de voir trop souvent le film « Alien, le 8^ème passager », pouvait laisser des traces dans notre cerveau. Mais dans « science-fiction », il y a fiction.

Et là, il ne s’agit pas de fiction.

La façon dont nous parlons de l'IA reflète souvent ce que nous pensons qu'elle devrait être, plutôt que d'être basée sur des preuves réelles.
Car l’hypothèse d’une conscience de l'IA suppose que comme les êtres vivants biologiques, la machine serait consciente de sa propre existence, de ses émotions, de ses pensées, de son rôle, de ce qui est bien et ce qui est mal. Dotée de capacités de perception, de réflexion, de jugement, de créativité, et de libre arbitre, cette IA évolutive aurait la possibilité de prendre des décisions basées sur ses connaissances innées puis acquises.

Pour étayer son affirmation, Jérôme Béranger examine les origines, la structuration et la création future d'une IA hybride et augmentée, capable d’un certain niveau de conscience (de soi, du monde, de l’espace-temps, de la morale), et de raisonnement autonome. Son objectif est d’ouvrir le débat scientifique, libérer les confrontations d’idées, et préparer l’avenir des champs des possibles cognitifs au sein des machines.
Pour cela, l’auteur tente de répondre à une série de questions : quelles sont les conditions nécessaires pour qu’une IA forte émerge ? Quels critères et structuration définissent la conscience chez une IA ? La conscience artificielle serait-elle identique à la conscience humaine ou différente ? Sera-t-elle dotée de sens, de moralité et capable de ressentir des émotions authentiques ? Quel rôle jouerait la programmation, la mémorisation, et l’apprentissage ? Quelle serait la part de l’inné, de l’acquis et des interactions avec le monde, dans les décisions ?

Vers quel genre d’humanité digitale nous dirigeons-nous ?

L’auteur aborde les aspects techniques, quantiques, cognitifs, philosophiques et éthiques de la conscience, en se basant sur des disciplines variées telles que la neurobiologie, les mathématiques, la robotique, la physique, et les sciences humaines.
L'avènement d'une IA consciente n'est pas une utopie, mais une possibilité réelle qui pourrait transformer notre compréhension de la conscience, de l’apprentissage, et de l'intelligence.
Alors comment en tant qu’individu pouvons-nous nous à préparer à ce bouleversement ? Comment, dès maintenant, peut-on imaginer les étapes que nos organisations sociales, communautaires, politiques et scientifiques auront à anticiper ? Quels défis juridiques, culturels, moraux, philosophiques et sociétaux cela soulèverait-il ? Plus globalement, vers quel genre d’humanité digitale nous dirigeons-nous ?

C'est déjà demain !

Des pistes de réponses sont proposées dans cet essai scientifique prospectif à découvrir en toute sérénité. Car comme aime à dire Jérôme Béranger,

« Demain se construisant aujourd’hui, il est désormais de notre responsabilité de façonner notre futur en lui donnant la direction, le bienfondé et le sens qu’il mérite… Pour cela, ouvrons le débat scientifique sur l’évolution possible de l’IA hybride forte douée d’une certaine forme de conscience, en explorant nos consciences sociétales. Car finalement, prévoir la Conscience Artificielle, c’est éveiller la Conscience Humaine ! »

Merci Jérôme Béranger.

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Chercheur (PhD) associé à l’Inserm 1O27 – Université de Toulouse, et expert dans l’éthique du numérique, il est l’auteur de plusieurs ouvrages, dont : « Les systèmes d’information en santé et l’éthique » (ISTE, Mars 2015), « Les Big Data et l’éthique (ISTE, Janvier 2016), et « Le Code Ethique Algorithmique » (ISTE, Mars 2018). Enfin, il est le co-fondateur du label éthique ADEL.