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The Nadler-Tushman Congruence Model was created by David Nadler and Michael Tushman at Columbia University. The Nadler-Tushman Congruence Model is a diagnostic tool that identifies problem areas within a company. In the context of business, congruence occurs when the goals of different people or interest groups coincide. ContentsUnderstanding the Nadler-Tushman Congruence ModelThe four elements of … Continue reading Nadler-Tushman Congruence Model In A Nutshell 
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Yesterday I raised the idea of using a colony of different organisms that have evolved to collaborate as a single […]...
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Une foule est-elle aussi subtile qu'une colonie d'insectes ? L'éthologue Guy Theraulaz compare l'intelligence collective de l'homme et l'animal.
Mickael Ruau's insight:
On est revenu, en tout cas, de la thèse que développait Gustave Le Bon dans sa Psychologie des foules, l'idée d'un groupe où les individus viennent se fondre en abdiquant toute rationalité ? En effet ! L'anthropologue Francis Galton parlait, tout au contraire, d'une « sagesse des foules ». Il l'observait à son époque, le début du XXe siècle, dans des foires où l'on demandait à un groupe d'estimer le poids d'un bœuf : l'estimation collective résultant de l'agrégation des estimations individuelles était étonnamment proche du poids réel. Mais la foule est encore bien plus complexe qu'il ne semble. Il existe en effet une grande diversité dans la sensibilité des sujets qui la composent à l'information sociale. On a pu identifier cinq principaux profils de réponse : un individu peut suivre l'opinion du groupe, l'amplifier, la contredire, faire un compromis entre l'opinion du groupe et la sienne, ou conserver sa propre opinion. Et ces cinq types de réactions se retrouvent en proportions similaires où qu'on les étudie, en France et au Japon par exemple. Il est tout à fait possible d'en tirer des modèles mathématiques qui permettent de prédire la réaction d'un groupe. On a pu notamment montrer que l'échange d'information sociale entre des individus d'un groupe permet d'accroître collectivement leur performance et la précision de leurs estimations.
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 Stigmergie - WikipédiaUn article de Wikipédia, l'encyclopédie libre. En biologie, la stigmergie est un mécanisme de coordination indirecte entre les agents. Le principe est que la trace laissée dans l'environnement par l'action initiale stimule une action suivante, par le même agent ou un agent différent.
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«Je m’interroge sur les mécanismes qui gouvernent les comportements collectifs dans les sociétés animales et humaines. Comment, en l’absence d’un chef, d’un "superviseur", des individus parviennent-ils à coordonner leurs actions pour résoudre des problèmes ? J’ai commencé à travailler sur cette question en étudiant les insectes sociaux qui construisent collectivement des architectures très complexes, sans utiliser de plan : les décisions collectives sont le fruit d’interactions individuelles très simples et de processus d’auto-organisation. Quelles sont ces interactions ? C’est ce que je tente de découvrir, avec mon équipe, non seulement chez les termites, mais chez les hommes… Car ces phénomènes d’intelligence collective sont omniprésents dans les sociétés humaines.
Mickael Ruau's insight:
«Il est également étonnant de voir qu’on peut contrôler les déplacements des piétons en modulant l’éclairage d’un couloir - les humains préfèrent une intensité moyenne. Ou encore, que des piétons marchant en petits groupes se positionnent en V s’il y a trois personnes, en U s’il y en a quatre. Ils forment alors des blocs dont la géométrie impacte la vitesse du reste de la foule.
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Colloque organisé par Jean-Louis Deneubourg, Claire Detrain et Jacques M. Pasteels du 3 au 9 juin1996. Participants Serge Aron (Université Paul-Sabatier, Centre national de la recherche scientifique (CNRS), Toulouse), Eric Bonabeau (France Télécom), Scott Camazine (Penn State University,...
Mickael Ruau's insight:
sociétés. Le recrutement est l’exemple typique d’une communication à caractère amplifiant. Chez les fourmis, un « éclaireur » qui découvre une source de nourriture rentre au nid en traçant une piste chimique. Celle-ci stimule les ouvrières à sortir du nid et les guide jusqu’à la source. Après s’y être alimentées, les recrutées rentreront au nid en renforçant la piste. Il résulte de cette communication une croissance rapide de la population autour de la source. Par la suite, cette population fluctue autour d’une valeur stable en raison du nombre limité d’ouvrières disponibles et de l’accessibilité de la nourriture. Des phénomènes similaires – un individu actif en un endroit stimule ses congénères à s’y rendre ou à se comporter de la même manière – se retrouvent chez les abeilles, les termites, les chenilles, les araignées. Chez l’abeille, l’éclaireur rentre au nid en effectuant une danse pour guider les recrutées vers le site préalablement découvert, recrutées qui, à leur retour, deviendront recruteuses. Ces communications amplifiantes, généralement perçues comme permettant uniquement de mobiliser rapidement un grand nombre d’individus, constituent en réalité un élément essentiel dans les prises de décisions collectives. Il n’est pas exceptionnel que la colonie soit confrontée à l’exploitation de plusieurs sources présentant des richesses ou des caractéristiques différentes. Face à ces choix, il nous paraît évident d’exploiter la source la plus riche, le site le plus favorable. Mais si, en termes de fonctionnalité, la réponse est triviale, la mise en oeuvre peut prendre une autre dimension lorsqu’elle est appréhendée par le « cerveau » d’une fourmi ou d’une guêpe et que l’information utilisée est limitée… Lorsque plusieurs découvertes ont été réalisées, chacune de ces sources va provoquer un recrutement, mais celui-ci n’aura pas nécessairement la même vitesse, la même intensité. En effet, il a été montré que les fourmis « marquent » moins la piste si la source est moins riche en nutriment (par exemple, une concentration en sucre moins élevée) . Ces différentes pistes chimiques qui conduisent aux différentes sources sont en compétition pour recruter les ouvrières : une fourmi qui participe temporairement à l’exploitation d’une source et, dès lors, à son renforcement, n’est pas disponible pour les autres pistes et sources. De cette compétition résulte un choix : la société « choisit » d’exploiter la source la plus rémunératrice, celle-ci parvenant à mobiliser le plus d’ouvrières disponibles ou à détourner celles qui sont engagées sur d’autres pistes. Une telle sélection est possible, bien qu’aucun individu ne soit informé des différentes alternatives. De la multitude des événements, sans qu’il y ait eu à aucun moment un codage explicite de la réponse globale ou d’une connaissance globale, une réponse s’auto-organise et apparaît au niveau collectif Il nous semble important ici de signaler — d’où l’intérêt de cette situation multi-sources — qu’une grande partie de l’auto-organisation dans les sociétés d’insectes peut se réduire à une sélection naturelle de l’information. La quantité d’informations recueillie est déterminante; c’est la plus importante qui l’emporte, ce qui a pour effet de concentrer l’activité de récolte de la colonie sur l’une des sources en compétition. La vitesse de croissance de l’information est conditionnée par des éléments de modulation comportementale, ainsi que par des contraintes physiques et environnementales.
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Voici un bien étrange phénomène qui pousse des milliers de fourmis à former un cercle, et à tourner indéfiniment jusqu’à la mort.
Mickael Ruau's insight:
Un effet de bord de la stigmergie : lorsque les fourmis perdent le chemin vers la fourmillière.
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Mickael Ruau's insight:
La stigmergie, un modèle avec « autorisation à priori » : La stigmergie n’est ni compétitive ni collaborative dans le sens communément admis du terme. Avec la stigmergie, une idée initiale est donnée librement, et le projet est conduit par l’idée, pas par une personnalité ou un groupe de personnalités. Aucun individu n’a besoin de permission (modèle compétitif) ou de consensus (modèle coopératif) pour proposer une idée ou initier un projet.
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peakon
Taking inspiration from the animal kingdom, the Zappos culture relies on a method of decentralised management that empowers employees at work.
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Selon Heather Marsh, « l’histoire n’a pas montré d’idées radicalement innovantes qui aient reçu une acceptation générale immédiate, et l’histoire a également fait la preuve que les idées radicalement neuves sont le plus souvent le résultat de vision solitaire » (Traduction de Lilian Ricaud). Pour Heather Marsh, lorsqu’on laisse le contrôle du travail au consensus du groupe, il en résulte une paralysie de l’innovation. Tout projet, qu’il soit sur le modèle compétitif ou le modèle coopératif, disparaitra si le groupe des personnes qui le fait fonctionner se retire.
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Pour porter une "transformation virale", il faut compter sur les convictions contagieuses des plus engagés. Encore faut-il savoir comment les identifier.
Mickael Ruau's insight:
En plus de quinze ans d’accompagnement de transformations complexes, j’ai eu maintes fois l’occasion d’affiner cette autre approche du changement, inspirée notamment par la psychologie positive (qui s’attache à observer pourquoi et comment certains animaux et certaines personnes surmontent mieux que d’autres les difficultés de la vie pour mieux trouver des moyens de développer ces qualités chez tout un chacun), mais aussi par les approches systémiques (qui montrent l’influence des systèmes sur les acteurs et vice versa). Ces observations rejoignent aussi le principe sociologique des 10%, constaté dans d’autres domaines par Malcolm Gladwell et baptisé « Tipping Point » (« Point de bascule »), selon lequel « quand, dans une population, des individus qui ont un comportement singulier s’allient et finissent par peser 10% de cette population, alors ce comportement singulier devient la norme ». Un principe dont nous avons pu vérifier la validité, avec néanmoins des pourcentages variables (entre 5 et 30%) en fonction de l’intensité de l’empreinte culturelle des entreprises accompagnées. Bien choisir ces 10%Un facteur de succès déterminant de cette « transformation virale », portée et impulsée par quelques-uns seulement, réside toutefois dans le choix des acteurs, dont voici quelques caractéristiques clés, fruits de mes observations. 1. Ils ont une bonne connaissance d’eux-mêmes, de leurs forces, de leurs limites et de leurs besoins ; 2. Ils sont performants et reconnus par leurs pairs – mais pas forcément par les organisations, qu’ils ont parfois tendance à remettre en cause ou à challenger par leur liberté de parole et de pensée; 3. Ils se reconnaissent à leur capacité à regarder la réalité en face, avec objectivité et pragmatisme, et à leur aptitude à écouter les différents points de vue – même, voire surtout, s’ils ne rejoignent pas le leur; 4. Ils ont une solide détermination et une forte résilience, en grande partie tirées de l’envie – voire de l’urgence qu’ils ressentent – de s’engager pour changer l’entreprise, pour changer le monde.
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Stigmergy is a mechanism of indirect coordination between agents or actions.
The principle is that the trace left in the environment by an action stimulates the performance of a next action, by the same or a different agent. In that way, subsequent actions tend to reinforce and build on each other, leading to the spontaneous emergence of coherent, apparently systematic activity.
Stigmergy is a form of self-organization. It produces complex, seemingly intelligent structures, without need for any planning, control, or even direct communication between the agents. (- Wikipedia)
Social insects societies such as ants or termites and human systems such as the web, free/open source software development or Wikipedia all exhibit stimergic collaboration. This talk discusses the notion of stigmergy, explores the principles that allow it to emerge and what we can learn from them.
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This video demonstrates a scene of the implementation of work Beckers et al. [1] using Lego robots. The robots were equipped with gripper in order to cluster randomly distributed objects into one pile. Two light sensors were used at the front of each robot to prevent collisions with the border of the environment and between the robots. The controller of the robot was very simple. When a robot detected an obstacle, it turned randomly to a side and then moved in its new direction until detecting another obstacle or until the switch behind the robot's gripper was activated. The switch was activated when the robot's gripper was overweighted; once activated the robot stopped and moved backward and then turned randomly into a new selected direction. [1] Beckers, Ralph, O. E. Holland, and Jean-Louis Deneubourg. "From local actions to global tasks: Stigmergy and collective robotics." Artificial life IV. Vol. 181. 1994.
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Lire l'article complet sur : theconversation.com Via Caroline ROUSSEL , François GARREAU
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Rentrons tout de suite dans le vif du sujet. Comme une image vaut mille mots, voici une petite vidéo de moins de 2 minutes extrait de l’épisode intitulé « Le génie des fourmis » de l’émission « C’est pas sorcier » dont vous pouvez visionner l’intégralité à cette adresse.
Je rajouterai, que comme nous l’avons vue lors de l’expérience, malgré l’importance des phéromones déposées sur le chemin le plus court, certaines fourmis empreinte quand même d’autres chemins.
Mickael Ruau's insight:
Grâce à ce fonctionnement les fourmis sont en mesure d’assurer 4 points fondamentaux :
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cursus
Dans une perspective de biomimétisme, l'intelligence collective en essaim des abeilles permet de tirer les conclusions pour les organisations sociales
Mickael Ruau's insight:
Mais l'effet ruche procède aussi de trois effets propre à la proximité.
Cette démultiplication de contacts favorise un haut niveau de proximité entre toutes les abeilles.
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La stigmergie, un modèle avec "autorisation a priori"La stigmergie n'est ni compétitive ni collaborative dans le sens communément admis du terme. Avec la stigmergie, une idée initiale est donnée librement, et le projet est conduit par l'idée, pas par une personnalité ou un groupe de personnalités. Aucun individu n'a besoin de permission (modèle compétitif) ou de consensus (modèle coopératif) pour proposer une idée ou initier un projet. Il n'y a pas besoin de discuter ou de voter une idée, si une idée est intéressante ou nécessaire, elle va susciter de l'intérêt. L'intérêt viendra de personnes activement impliquées dans le système et qui auront la volonté de fournir les efforts pour porter le projet plus loin. Cela ne viendra pas de votes vides de personnes qui n'ont qu'un tout petit peu d'intérêt ou d'implication dans le projet . Tant que le projet est soutenu ou rejeté sur la base d'efforts contributifs et non pas sur des votes vides, la contribution de personnes engagées dans l'idée aura plus de poids. La stigmergie met aussi les individus en situation de contrôler leur propre travail, ils n'ont pas besoin de la permission du groupe pour leur dire avec quelle méthode travailler ou à quelle partie contribuer.
Mickael Ruau's insight:
La stigmergie encourage la fragmentation en différents noeuds plutôt que le modèle entrepreneurial traditionnel d'acquisition et d'expansion sans fin. Parce que chaque individu n'est responsable que de son propre travail, et que personne ne peut diriger un groupe de contributeurs, l'expansion signifie plus de travail pour l'individu et une perspective d'auto-limitation. Au fur et à mesure que le système se développe, le travail supplémentaire exige à la fois des ressources supplémentaires et de nouvelles fragmentations. Comme la communication est plus facile et qu'il y a plus d'autonomie dans des groupes plus petits, la fragmentation est le résultat le plus probable du développement.
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L'auto-organisation ou autoorganisation est un phénomène par lequel un système s'organise lui-même. Les systèmes physiques, biologiques ou écologiques, sociaux, ont tendance à s'organiser d'eux-mêmes[1]. Il s'agit soit de l'organisation initiale du système lors de son émergence spontanée, soit lorsque le système existe déjà de l'apparition d'une organisation plus structurée ou complexe.
Mickael Ruau's insight:
L'auto-organisation est habituellement caractérisée par:
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Haier’s interpretation is an 'Ecosystems of Micro Communities', or EMCs. EMCs are multiple MEs bound by contract in temporary alliances that focus on fulfilling the needs of a specific user group. I know, I know, all the abbreviations are a pain. Let's have a look this.
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The following represents some of the current findings of the author’s PhD research on and around collaboration and stigmergic collaboration, and comprises the core components of the theoretical framework guiding this article:
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Entretien avec Lilian Ricaud autour des questions de coopération et collaboration en grand groupe de personnes.
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We find universal coordination throughout the natural world. Dynamic environments enable indirect interactions for the production of unified objectives. Let’s explore the four principles of stigmergic collaboration and their application in the design of intelligent systems.
Have you ever examined the path on which you find yourself standing today along with all the antecedent steps that brought you to the current moment? The modern path of artificial intelligence is a mix of cognitive science, psychology and dreams. Is there a secret to how organisms collaborate? Methods to coordinate aren’t only found in science labs and the basements of research buildings. Universal coordination mechanisms can be found in many places, if we look. Environmental traces, mass collaboration and group interactions have much in common.
Mickael Ruau's insight:
When open-source systems blossom from five users to 50,000 users, we might find our answers buried in the evolution of group work. Stigmergic collaboration has four distinct principles:
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Flexible and scalable operation (Agile) is the holy grail of modern enterprises as we discussed here. An important part of that is the way the enterprise collaborates. Making collaboration scalable is simple: use a shared environment to publish anonymous (unassigned) tasks to a ‘crowd’. This is called crowdsourcing and it is well know and much used good for high level / atomic tasks. A good example is Uber which in the basis it’s not much more than a task board that publishes requested rides. I explained crowdsourcing in more detail here.
To make the incremental assembly of a complex products or services scalable requires somewhat more effort. For this we must turn to one of nature’s neatest tricks. Nature has been organising large scale collaborations since the beginning of times. The flocks of birds, schools of fishes, social insects and even the very complex symbiotic communities of micro-organisms and autonomous cells we call ‘human beings’. Nature uses a very simple design pattern for this.
The pattern was first discovered when studying ants. We can use this antelligence to build large scale collaboration platforms and new types of enterprises. In fact, we already did, on large scale. Only never by design. Always by accidence. The whole internet uses the principles. Our traffic and daily commuting use the principles. With this text I will explain the mechanics such that we can explicitly design for this type of collaboration right from the start.
Mickael Ruau's insight:
Stigmergy is nature’s way to organise distributed, scalable collaboration.
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