Faire face à l'incertiude

Jean Thiriet • 2 février 2023

LES FUTURS DEVANT SOI

Le modèle de Courtney, Kirkland et Viguerie identifie également quatre niveaux de futur, qui décrivent les différents degrés de clarté et de certitude à quoi l'entreprise peut s'attendre à mesure qu'elle se rapproche du futur. L'incertitude se différencie de l’aléatoire.

Les quatre niveaux sont :

Futur incertain : le futur est largement incertain et les entreprises peuvent s'attendre à des surprises.
Futur incertain mais prévisible : le futur peut être prévu avec une certaine incertitude, mais les entreprises peuvent s'appuyer sur des modèles de prévision pour élaborer des plans.
Futur incertain mais gérable : le futur peut être géré avec une certaine incertitude, grâce à des processus de gestion de la incertitude et à des scénarios prospectifs.
Futur certain : le futur peut être prévu avec une grande certitude, et les entreprises peuvent s'appuyer sur des plans détaillés pour atteindre leurs objectifs.

Pour savoir quoi faire à chacun de ces scénarios, voici le lien vers l'article d'origine.

A nous d'en faire un vecteur d'innovation pour les organisations en les aidant à se recentrer sur l'essentiel.

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IA + Humain : tandem vraiment gagnant ?

par Jean Thiriet • 17 septembre 2026

En moyenne, un humain plus une IA fait moins bien que le meilleur des deux. Ce n'est pas un avis. C'est le résultat d'une méta-analyse de 106 études expérimentales et 370 tailles d'effet, publiée dans Nature Human Behaviour en octobre 2024. Taille d'effet moyenne de la synergie humain-IA : -0,23. Négative. Significative. Autrement dit : dans une majorité de contextes étudiés, ajouter un humain à une IA performante, ou une IA à un humain performant, dégrade le résultat au lieu de l'améliorer. Mais la moyenne cache l'essentiel. Les auteurs identifient deux conditions qui retournent complètement le résultat. Première condition : la nature de la tâche. Tâches de décision : -0,27. La combinaison perd. Tâches de création de contenu : +0,19. La combinaison gagne. L'écart entre les deux est statistiquement significatif. Deuxième condition, et c'est la plus utile pour un manager : qui est le meilleur des deux au départ. Quand l'humain fait mieux que l'IA seule, la combinaison produit un gain net : +0,46. Quand l'IA fait mieux que l'humain seul, la combinaison produit une perte : -0,54. Traduction opérationnelle. Quand votre collaborateur est déjà meilleur que la machine sur cette tâche, l'IA l'augmente. Quand la machine est déjà meilleure que lui, l'humain ajoute surtout du bruit, parce qu'il corrige à tort ce que l'IA avait juste. Le réflexe de management à changer : arrêter de demander où mettre de l'IA. Commencer par demander, tâche par tâche, qui est le meilleur des deux. Une réserve que les auteurs posent eux-mêmes : les études retenues vont de 2020 à juin 2023. L'IA générative y est donc sous-représentée. Je ne présente pas ce résultat comme le mot de la fin. Mais il rejoint ce que montre l'expérience menée chez Procter & Gamble et publiée en 2026 : l'IA améliore surtout la qualité des idées produites, pas la justesse des choix. Créer avec l'IA : oui. Décider à sa place : la preuve n'est pas là. Dans votre équipe, sur quelle tâche précise êtes-vous certain que vos collaborateurs font encore mieux que la machine ?