Le modèle Care & Dare du Leadership

Jean Thiriet • 3 mai 2024

Le modèle CARE & DARE du Leadership

Le modèle Care & Dare du Leadership ou la voie du leader qu'on a envie de suivre...

Lors d'une nouvelle conversation générative avec Elisabeth Magro-Falcone - Vers la Meilleure Version de Soi (encore une !) a émergé le modèle Care & Dare du Leadership qui nous semble être des polarités indispensables à la posture de manager.

Si vous êtes universitaire ou chercheur et voudriez emmener ce concept plus en avant, nous serions heureux de collaborer avec vous.

En voici la synthèse :

➡️ Quadrant 1: High Care - Low Dare (Prendre soin élevé - Oser faible)

Caractéristiques : Ce quadrant met l'accent sur la sécurité, le soutien et le bien-être des employés. Les managers sont très empathiques et protecteurs, mais peuvent manquer d'encouragement au risque et à l'innovation.

Approche recommandée : Encourager plus de prise de risque et d'autonomie parmi les employés tout en maintenant un environnement de soutien.

➡️ Quadrant 2: High Care - High Dare (Prendre soin élevé - Oser élevé)

Caractéristiques : L'équilibre idéal. Les managers qui opèrent dans ce quadrant sont à la fois très soutenants et poussent leurs équipes à sortir de leur zone de confort. Ils cultivent la confiance et la responsabilisation.

Approche recommandée : Continuer de renforcer cette dualité de compassion et de défi, favorisant à la fois l'innovation et le bien-être.

➡️ Quadrant 3: Low Care - Low Dare (Prendre soin faible - Oser faible)

Caractéristiques : Ce quadrant peut indiquer un style de management passif ou désengagé. Peu d'initiative et de soutien, risquant de mener à une faible motivation et performance des équipes.

Approche recommandée : Travailler à développer à la fois la capacité à inspirer le courage et à démontrer plus de compassion et de soutien.

➡️ Quadrant 4: Low Care - High Dare (Prendre soin faible - Oser élevé)

Caractéristiques : Les managers dans ce quadrant poussent à la performance et à l'innovation mais peuvent négliger le bien-être émotionnel de leurs équipes, ce qui peut conduire à du stress et de l'épuisement.

Approche recommandée : Intégrer davantage de soutien émotionnel et de reconnaissance, équilibrant l'audace avec un environnement de travail plus attentif.

✔️ Alors, vous êtes plutot Care ou Plutot Dare ?

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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 ?