FORMATION SFM2 DE FACILITATEUR EN INTELLIGENCE COLLECTIVE
Jean François THIRIET • 25 novembre 2019
POUR DES TRANSFORMATIONS RÉUSSIES !

La formation SFM2 de facilitateur en Intelligence collective
est le fruit d'un travail de modélisation des équipes hautement performantes qui tente de répondre à cette question : Quelle est la différence qui fait la différence entre les équipes hautement performantes et les autres ? Et comment pouvons-nous partager ces facteurs de réussite pour que chaque organisation s'en inspire ?
Une certification internationale délivrée par 3 formateurs formés directement par Robert Dilts, auteur de cette modélisation.
Découvrez ici la présentation de la formation : Formation SFM2
Contact : elisabeth.falcone@ladifferencerh.com
VIDÉO DE PRÉSENTATION DE LA FORMATION :

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 ?









