Les humains ne changent pas
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- Dernière révision le 7/10/2021
Les humains ne changent pas fondamentalement (génétiquement parlant). Nous ne sommes pas plus intelligents et plus sages que Platon, pas plus beaux que ces trois grâces romaines, et quant à la violence…
Il y a quand même des changements "numériques", à tout le moins
- une démographie croissante,
- une vie plus longue.
- Il y a toujours des jeunes qui ont besoin de se dépenser, et des leaders (en général au masculin… qui tentent de piloter tout cela. (Ici Larry Fink, le patron du fonds de pension BlackRock, et notre président. Ils s’entendent (que Dieu me pardonne) comme larrons en foire… et/ou ils essaient, pas si mal, de faire fonctionner la société dans le « bordel ambiant ».
L’humain trop oublié
- Pourrait-on gouverner « scientifiquement » ces relations. Hélas, sciences humaines et sciences dures sont bien séparées, et les sciences humaines sont toujours le parent pauvre.
il faut dire que les chercheurs en sciences humaines le cherchent un peu, préférant le plus souvent la critique à la participation constructive.
Qui s’intéresse à l’humain ?
Voir mon chapitre méthodes. Mais cela semble bien marginal.
« Le management ça ne s’apprend pas » me disait-on dans les années 60. Est-ce que ça a changé ?
Leadership aux Etats-Unis…
- Ernst Jünger et Carl Schmitt… les sciences humaines, d’ailleurs, ne sont pas non plus innocentes. De Heidegger à Carl Schmitt (quant à Platon…) leurs idées ont servi au nazisme, avant d’être reprises par les auteurs du génocide rwandais… et par Xi Jinping
Noria et ajustement https://fr.wikipedia.org/wiki/Effet_de_noriaµ
Informatique sciences humaines http://diccan.com/Berger/O14_IK/IKSCIHUM.HTM
Relations humain-machines
Alors comment s’établissent les relations entre hommes et machines ?
Comme les humains évoluent moins vite que les technologies, les machines sont de plus en plus souvent en position dominante.
Il peut s’agir simplement de compétition, de remplacement.
La domination peut être régulatrice. Elle peut aussi être répressive.
Mais surtout elle peut devenir de plus en plus « soft » (nudge).
Notes au fil de l'eau
L’humain invisible dans les discours sur les SI
• Frappant dans les textes sur la gouvernance des SI
• 8 pages tout de même dans le guide Cigref
• Mais il s’agit toujours d’autit plus que de design…
Parité hommes/femmes.
Modélisation
Le nombre de procès devant les tribunaux
Le nombre des partis, la longueur des programmes
La longueur de la constitution, l’énormité des Codes. Legifrance
Variété requise.
Gouvernabilité. Ashby
Oemichen, Mourad Abed
Démocratie : un citoyen, une voix>
Coopérative : un membre, une voix
Chaos…
Quantité de relations entre éléments
Rationalisation et problèmes humains Jean Nardin, 1965
https://www.theses.fr/033342393 thèses Mourad Abed
Genre, race. Pas mieux pour les jeunes, le sexe est tabou.
Desor, Milgram, et l’actualité quotidienne
Quelle proportion réfléchit vraiment.
L’apprentissage est long pour les humains.
25 ans avant d’arrivée à la vie active
Le cas des virtuoses en musique.
comateux – passif/TV – actifs – hyperactifs
Salauds – ordinaires -saints
Stupides – ordinaires -génies
Distribution des médias, temps, la télé, le téléphone
Répartition des humains . QI, formation, emploi
Le 1%, Davos
Problèmes de toute science humaine
- l’objet est complexe, les évolutions lentes ; donc il est long et coûteux d’établir des lois ; peut être long en science aussi (Cern) ; quid de la répétitivité ?
- il y a beaucoup de tabous
- c’est dangereux (travaux sur le nazisme utilisés au Rwanda pour la génocide
On a tout mis sur le client, donc le marketing
les RH absents. Réduit à loi de Noria
Motivation/sens pour les humains
interaction, commentaire, tension narrative
ça ira mieux demain
jeunesse – vie active/parents - retraite/grand-parent – fin de vie
avec la parenté la tension passe à la génération suivante
L’humain « variable d’ajustement ». La loi de noria.
Mesurer. QI. Race. Longues pages dans Roudinesco.
Et voir gouvmeth.
Dans l’informatique classique, avec « une » base de données, au moins par application, il pouvait être assez facile aux informaticiens d’avoir les structures en tête.
Avec le big data, et des modèles de données combinant toutes sortes de choses, cela peut être plus difficile.