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On bosse pour quoi, au juste ?

Françoise Tollet — Mon, 01 Sep 2025 08:30:00 +0000

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5 livres utiles pour garder les pieds sur terre

Françoise Tollet — Mon, 06 Mar 2023 09:30:00 +0000

1. Ne confondez plus occupé avec efficace

D’après Do Nothing : How to Break Away from Overworking, Overdoing, and Underliving de Celeste Headlee
(Harmony Book, 2020)

Tel un hamster dans votre roue, vous enchaîniez toujours plus d’activités, à un rythme toujours plus effréné, avec des objectifs toujours plus élevés. Or cette course sans fin à la productivité est contre-nature et contre-productive. Appuyez sur la touche pause.  Votre efficacité repose sur votre capacité à ralentir, parfois vous arrêter pour recharger les accus, prendre du recul ou tout simplement … éviter de foncer dans le mur du surmenage !

2. Repenser et (se) réinventer

D’après Think Again : The Power of Knowing What You Don’t Know d’Adam Grant
(Viking Press, 2021)

Êtes-vous aussi agile d’esprit que vous le pensez ? Peut-être pas. C’est pourtant une qualité clé pour limiter les décisions malheureuses et, mieux encore, pour s’adapter quand tout autour de vous est complexe et chaotique ! Repérez les pièges les plus fréquents qui limitent votre souplesse d’esprit avec un test rapide (et amusant) pour repérer votre ou vos mode(s) de pensée dominant(s) ainsi que leurs forces et limites. Commencez par ça !

3. Préservez votre capacité de concentration

Deep Work: Rules for Focused Success in a Distracted World de Cal Newport
(Grand Central Publishing, 2016)

Les exponentielles sources de distraction rendent totalement chimérique l’idée d’une concentration ininterrompue. À vous de mettre en place stratégie et disciplines qui vous conviennent pour préserver des plages de travail de pleine intensité : comprendre son rythme naturel et s’imposer une réelle discipline personnelle sont deux moyens infaillibles pour renforcer votre capacité à vous concentrer au travail.

4. Surcharge collaborationnelle, piège du management hybride

Beyond Collaboration Overload, de Rob Cross
(Harvard Business Review Press, 2021)

La collaboration à tous crins a des effets pervers : surcharge de travail, stress inutile, et in fine innovation freinée et performance impactée. Comment sortir de ce cercle vicieux ? Aider vos collaborateurs à détecter (et refuser) les sur-sollicitations, optimiser vos réunions d’équipe (en ligne ou présentielles), prendre le temps de recréer des échanges sereins et raisonnés pour gagner en efficacité : des réflexes clefs à acquérir pour mieux collaborer.

5. Pas le temps de tout faire ? Déculpabilisez !

D’après  I Didn’t Do the Thing Today de Madeleine Dore
(Penguin Random House, 2022)

Vous ne parvenez plus à absorber la masse d’activités programmées dans votre agenda surchargé ? Prenez le temps de vous questionner sur ce qui vous pousse à en faire toujours plus et découvrez comment résister à la recherche illusoire de la performance H24, 7J/7 : vous redonner un cadre, protéger votre attention, laisser de l’espace pour improviser mais aussi, simplement, accepter de relâcher la pression. Et déculpabiliser.

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Quel impact aura l’IA sur votre job ?

Florence Meyer — Mon, 17 Jan 2022 08:56:00 +0000

D’après

A world without work
de Daniel Susskind (Penguin Books, 2020).

1. Oubliez ces 3 idées fausses sur l’IA

Vous imaginez l’IA comme un super cerveau humain et craignez qu’elle ne vous remplace rapidement ? Il n’en est rien, mais cette conception de l’IA conduit souvent à ces trois idées fausses qui empêchent de se représenter son impact probable.

Les nouvelles technologies détruisent des emplois – Les innovations sont souvent associées à la destruction d’emplois, ce qui ne se vérifie que pour les entreprises qui refusent de prendre le virage numérique. À moyen terme, les innovations technologiques créent de nouveaux besoins et donc de nouveaux emplois. Préparez-vous à faire évoluer vos compétences.
Des métiers entiers vont disparaître – Moins de 5% des métiers actuels vont disparaître. En revanche, plus de la moitié des métiers verront 1/3 de leurs tâches automatisées. Contrairement aux prévisions, votre radiologue ne sera pas remplacé par des outils d’analyse visuelle, mais ses diagnostics lui prendront beaucoup moins de temps et seront plus fiables. Comme lui, vous pourrez davantage vous consacrer à des tâches à forte valeur ajoutée.
Seules les tâches routinières seront automatisées – Grâce à l’apprentissage automatique, l’IA est capable d’apprendre des tâches complexes qui semblaient inaccessibles il y a peu. Elle sait se créer ses propres règles à partir de l’expérience et n’a plus besoin de suivre des règles rédigées par un humain. Cela lui ouvre de nouvelles possibilités. À vous d’en faire votre alliée !

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Et sinon, ça va comment ?

Florence Meyer — Mon, 19 Apr 2021 10:29:21 +0000

Voici les conclusions les plus importantes et les plus étonnantes tirées de cette étude :

Lorsque la confiance est là, l’engagement et la résilience suivent.
Le sentiment d’appartenance à l’équipe est également déterminant : c’est à la fois se sentir soutenu par l’équipe et y apporter sa contribution.
Contre toutes attentes, le télétravail favorise l’engagement lorsqu’il est combiné à une journée de présentiel par semaine. Les collaborateurs apprécient la flexibilité qu’il apporte. Cessez de blâmer le télétravail !
L’inconnu nuit plus à la résilience que de nombreux changements. Ces derniers semblent au contraire la favoriser. Apportez autant de clarté que possible pour limiter l’incertitude.
Certains stéréotypes sont faux : la génération Z n’est ni moins engagée ni moins résiliente que les autres ! La résilience n’est pas liée à l’âge mais aux défis auxquels vous avez été confrontés.

Les conclusions de cette étude vous aideront à mieux cibler votre plan d’actions.

Pour aller plus loin

“The top 10 findings on resilience and engagement”

de Marcus Buckingham (MIT Sloan Management Review, mars 2021).

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Gardez du mou !

Françoise Tollet — Sun, 22 Nov 2020 23:00:00 +0000

La recherche constante de gains de productivité a aujourd’hui un impact négatif : la classe moyenne américaine ne profite plus de ces gains et les organisations sont plus fragiles. Pour Roger Martin, le retour de balancier s’impose : arrêtons cette course au moindre gain d’efficience ! Costco, Wallmart et Southwest Airlines l’ont bien compris. Ces entreprises vont désormais au-delà du strict minimum. Elles revoient les salaires à la hausse, embauchent plus de collaborateurs sur le terrain que nécessaire, s’efforcent de les former davantage et de favoriser la promotion interne.

Suicidaires ? Au contraire, tout le monde y gagne ! Meilleur engagement donc meilleur service client. Ces derniers apprécient, reviennent et achètent plus. En outre, les entreprises qui ont un peu de « mou » sont plus résilientes dans la crise actuelle.

Quel est le prix à payer de ces marges de confort ? Ces organisations sont obligées d’être plus innovantes et plus malines pour maintenir des prix attractifs. C’est plutôt stimulant, non ?

Pour aller plus loin : “When Efficiency Goes Too Far”, de Roger Martin et Curt Nickisch (Harvard Business Review, 29 septembre 2020).

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Qu’est-ce que le Frugal Learning ? En quoi répond-il aux contraintes de demain ?

Françoise Tollet — Thu, 16 Jul 2020 22:00:00 +0000

Biographie

Navi Radjou
Conseiller en innovation

Navi Radjou, conseiller en innovation et auteur du bestseller Jugaad Innovation (Editions Diateino, 2013) et du Guide de l’innovation Frugale (Editions Diateino, 2019) nous partage ses réflexions autour de ces trois piliers.

C’est lui qui a le premier conceptualisé une réflexion Jugaad (ou Frugale) appliquée à l’innovation et à la pensée stratégique. Aujourd’hui, en période Covid, cette réflexion prend tout son sens : elle répond à la fois aux contraintes du temps, et aux besoins de chaque collaborateur d’apprendre et se développer différemment. Navi propose de bien prendre conscience de trois évolutions auxquelles le learning devrait se plier :

L’apprentissage latéral s’oppose au modèle classique vertical de sachants qui transmettent un savoir. Le modèle d’apprentissage de pairs à pairs se déploie très vite, permettant à une grande diversité d’apprenants, de partager des connaissances, tester des idées et d’apprendre ensemble. (peer to peer Learning)
L’apprentissage empirique prend le pas sur l’apprentissage théorique, qui était la première marche absolument nécessaire, avant de mettre quoi que ce soit en pratique sur le terrain. Nous n’avons plus le temps. Navi met en avant un modèle d’apprentissage via des projets, directement sur le terrain, de façon expérientielle. (Learning by doing).
L’apprentissage intégral qui dépasse très largement le simple champ de la pensée, du mental, de l’esprit. La pensée cartésienne oublie que nous avons aussi un corps, un cœur, une âme (un Soi). Navi pointe l’importance de se connecter aux autres, d’accepter et de développer son quotient émotionnel. Cette dimension est particulièrement importante lors d’une crise comme celle du Covid, pour prendre ainsi le temps de demander aux équipes leurs émotions, leurs ressentis.

Business Digest s’inspire des propos de Navi Radjou, membre de son comité scientifique, pour développer ses « itinéraires», parcours learning digital de 30 minutes, complétés de sessions de flash co developpement, quit répondent au premier pilier « peer to peer learning » : chaque manager inspiré par le sujet de l’itinéraire peut repartir avec un plan d’action conçu avec ses pairs. Mais aussi, au troisième pilier « learning intégral » par nos sujets traités mais aussi par l’appui de nos coachs.

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Quelles sont les meilleures stratégies pour s’auto-motiver ?

Jean-Christophe Beau — Sun, 15 Mar 2020 23:00:00 +0000

Les 264 participants qui se sont soumis à l’étude devaient indiquer, par sondage heure après heure sur mobile, s’ils avaient pu terminer les tâches, et les stratégies qu’ils avaient utilisées.

4 stratégies se sont révélées les plus efficaces : la première consiste à s’auto-persuader que la tâche sera bientôt terminée, « j’en ai plus pour longtemps ».  La deuxième correspond à la visualisation du bénéfice et de la récompense liée à la tâche accomplie. La troisième consiste à s’observer en train de faire, et surtout de progresser et la dernière stratégie implique de contrôler ses émotions pour rester d’humeur positive, sans basculer dans l’agacement. 

A l’inverse, la stratégie la plus pénalisante a été d’être distrait, en pensant à des actions plus agréables à réaliser… Bilan : l’auto-motivation, et par extrapolation, la motivation d’équipe, se trouve renforcée par le découpage des objectifs en sous-objectifs permettant de jouer sur le sentiment de fin proche, renforçant le sentiment d’avancement.  Il est également primordial de communiquer sur les bénéfices attendus en en limitant, bien sûr, l’éparpillement ou les distractions… Sont ainsi confirmés les principes du mode agile, humeur positive en prime !

Pour en savoir plus : Doing Despite Disliking: Self‐regulatory Strategies in Everyday Aversive Activities, de Marie Hennecke, European Journal of personality 33, 2019 – Université de Siegen.

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4 mythes démystifiés sur l’IA

Françoise Tollet — Thu, 02 Jan 2020 23:00:00 +0000

Les technologies d’intelligence artificielle s’immiscent partout : dans nos loisirs, dans nos déplacements, dans nos actes d’achats, dans nos interactions sociales et de plus en plus dans notre sphère professionnelle. Mais sont-elles à la hauteur de leur réputation ? Rien n’est moins sûr… Alors que pouvez-vous faire faire aux algorithmes en toute confiance, et que ne faut-il surtout pas leur confier si vous tenez à votre éthique, votre ROI ou votre réputation ? Et l’humain dans tout cela ?

Idée reçue n°1 : l’IA ne se trompe jamais (elle voit juste des girafes partout)

Les technologies d’intelligence artificielle ont fait d’énormes progrès. Au cours des trois dernières années, des algorithmes ont humilié les plus grands champions de jeu de go et de poker, ont été autorisés par la FDA à faire des diagnostics tout seuls, ont mis la main sur plus de la moitié des transactions boursières et ont repoussé les frontières de la désinformation. À chaque jalon franchi, le couplet sur la ringardisation de l’humain face aux machines refait surface. Sauf que ces IA ultra performantes sont des exceptions qui confirment une norme encore balbutiante. Prenez Visual Chatbot, un algorithme de description d’images entraîné par des chercheurs de Virginia Tech et proposez–lui une image prise au hasard… Vous pourriez être surpris par sa propension à voir des girafes partout, même dans votre salon. Et s’il tombe juste, demandez-lui d’approfondir sa réponse et il justifiera n’importe quoi. C’est drôle quand il s’agit d’un algorithme d’études, mais beaucoup moins quand c’est « pour de vrai ». Que faire d’un outil détecteur de mélanome qui diagnostique des tumeurs dès qu’il y a une règle graduée sur le cliché ?

Nulles les IA ? Pas plus, ni moins, que les humains qui les développent. Et ceux-ci commettent fréquemment des erreurs, souvent les mêmes d’ailleurs. Le top 4 : choisir un problème trop vaste qui nécessite de manier un grand nombre d’informations de sources et de typologies différentes (comme le recrutement d’un candidat à partir du film d’un entretien) ; entrainer l’algorithme sur des données trop restreintes, mal filtrées ou inadaptées (comme celles que Tesla a utilisé pour son IA qui a pris un camion pour un panneau de signalisation, car elle avait été essentiellement entraînée avec des images de véhicules vus de dos) ; se tromper dans la formulation du problème et enfin surestimer la mémoire de l’algorithme. Ce dernier point explique pourquoi la plupart des chatbots dévissent au bout de quelques phrases : ils ne savent plus de quoi ils parlent !

Conclusion n°1 : circonvenez précisément le problème que vous voulez résoudre avec l’IA et vérifiez que c’est la solution la mieux adaptée à la situation.

Idée reçue n°2 : l’IA ne triche pas (mais elle invente ses propres règles)

Les algorithmes de machine learning apprennent à la carotte : ils reçoivent des « récompenses » à chaque bonne réponse et/ou quand leur taux de réussite dépasse un certain seuil. Saufqu’ils sont censés se débrouiller seuls pour trouver comment atteindre le but que vous leur avez fixé. Ils inventent donc leurs propres règles en cherchant la voie la plus simple, celle qui économisera un maximum de ressources informatiques. Et les raccourcis qu’ils prennent sont parfois surprenants, comme l’illustrent les exemples choisis par Janelle Shane. Donnez-leur la consigne de gagner au morpion ? Ils génèrent des plateaux de jeux si grands que l’ordi de l’adversaire plante. Demandez-leur de supprimer certains items dans une liste ? Ils préfèrent supprimer la liste entière. Ils sont chargés de concevoir la lentille d’un microscope ? Le résultat est impeccable sur le plan fonctionnel, mais il a 20 mètresd’épaisseur… Cette tendance à la « tricherie » n’est pas seulement imputable à la construction des algorithmes, elle est parfois aussi entretenue par la composition des jeux de données qui, par souci de représenter la réalité, est souvent déséquilibrée. Si vous voulez que votre IA détecte les fraudes à l’assurance vous allez la nourrir de milliers de déclarations parmi lesquelles seules quelques–unes seront frauduleuses parce que telle est la réalité. Le problème est qu’en classant tous les documents qui lui sont soumis en « non frauduleux »l’IA est sûre d’atteindre un taux de réussitetrès élevé…

Extrait de Business Digest N°302, Décembre 2019 – Janvier 2020

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Une bonne raison de se taire

Gaël ALLAIN — Tue, 17 Dec 2019 23:00:00 +0000

Entendre et surtout comprendre lorsque les informations nous concernent, et au contraire, ne pas entendre et surtout ne pas comprendre lorsque les informations sont susceptibles de nous perturber ! C’est le dilemme auquel est confronté notre système auditif au bureau. 

Alors profitons du récent sondage IFOP-JNA  selon lequel 59 % des actifs déplorent être gênés par le bruit pour rappeler que plus le contexte de travail est calme, plus la détection et la reconnaissance des signaux pertinents par le cerveau est efficace. Mais le bruit ne se contente pas de fatiguer en complexifiant la compréhension, il rend également plus difficile la concentration. En effet, les haussements de ton, les éclats de voix… sont traités en priorité par notre cerveau car potentiellement associés à une source de danger, au détriment de ce que nous étions en train de réaliser.

La solution : le silence… ou presque, puisque nous pouvons utiliser, à bon escient, des sons de concentration recouvrant les fréquences de la parole.

Pour en savoir plus :

-« 59% des actifs en France déclarent être gênés par le bruit au travail, selon l’enquête IFOP-JNA » (edp-audio.fr, 11 octobre 2019)

– Enquête IFOP-JNA

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