IA on the job : davantage d’idées, ou davantage de variantes ?
Dans le programme « IA on the job » de SHR — Swiss Human Resources, l’usage de l’IA pour préparer un brainstorming soulève une question de management précise. Faut-il afficher des propositions générées dès l’ouverture d’un atelier, ou recueillir d’abord les idées indépendantes des participants ?
Ce que la littérature établit
Michael Diehl et Wolfgang Stroebe (1987, Journal of Personality and Social Psychology) ont étudié pourquoi des groupes de brainstorming produisent moins d’idées que des personnes travaillant séparément dont on rassemble ensuite les propositions. Leurs expériences identifient le blocage de production — notamment l’impossibilité de parler simultanément — comme une explication majeure de cette perte. Ce résultat concerne l’organisation de la participation, et non l’efficacité d’un assistant d’IA.
L’exemple qui devient un cadre
David G. Jansson et Steven M. Smith (1991, Design Studies) ont montré, dans des tâches de conception, que l’exposition à un exemple pouvait conduire les participants à en reprendre certaines caractéristiques, y compris problématiques. Une proposition visible ne fournit donc pas seulement du contenu : elle peut aussi orienter ce qui sera imaginé ensuite. Une liste générée par l’IA et projetée en ouverture pourrait jouer ce rôle, mais cette transposition reste une hypothèse.
La conclusion trop rapide
Il serait excessif d’en déduire qu’il faut exclure l’IA des ateliers créatifs. Les deux travaux invitent plutôt à distinguer deux problèmes : permettre à chacun de produire une contribution et éviter qu’un même exemple ne cadre toutes les contributions. Un atelier peut résoudre le premier grâce à l’écriture individuelle tout en conservant le second si chacun part de la même liste générée. (nos formations pour cadres et collaborateurs)
Ce que les données ne permettent pas de promettre
Ces études ne portent ni sur les assistants génératifs actuels ni sur les organisations bernoises. Elles ne démontrent pas qu’une contribution indépendante sera meilleure, plus réalisable ou plus originale dans chaque métier. Compter les propositions ne suffit pas non plus : plusieurs formulations peuvent désigner exactement le même changement.
Une implication pratique, vérifiable à Berne
Dans le cadre d’« IA on the job », un exercice proposé à Berne peut comparer, sur un cas fictif, deux modalités : une liste d’IA affichée avant les contributions, ou une collecte individuelle avant l’affichage de cette même liste. Le cas peut concerner l’accueil dans l’administration fédérale, une campagne de santé publique, l’assistance télécoms ou un passage de relais dans l’industrie de précision, sans utiliser de données sensibles. À durée et taille de groupe comparables, faire classer les propositions anonymisées par des évaluateurs ignorant la modalité, selon une grille métier fixée à l’avance, puis compter les catégories de solutions distinctes et celles jugées réalisables. L’écart observé constitue un indicateur local à reproduire, non la preuve qu’une séquence serait universellement supérieure. Pour aller plus loin : découvrez la formation IA on the job à Berne, ou parcourez nos formations pour cadres et collaborateurs en Suisse.
En images : IA on the job à Berne
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