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Productivité individuelle & management


Bézoukhov

Messages recommandés

il y a 12 minutes, Bézoukhov a dit :

Je tombe sur cet article qui colle très bien avec mes observations personnelles :

 

 

 

En substance, je me demande ce que ça veut dire en terme de management d'équipe, et au-delà, en termes sociaux.

Je ne sais plus qui disait que, qu'importe la taille d'une boîte, d'une équipe ou d'un autre type de groupe de personnes, la moitié de la valeur était générée par la racine carrée de la taille dudit groupe. Prenez dix personnes : trois d'entre eux réalisent la moitié du boulot total. Ou dix parmi cent. Ou trente parmi mille. Ou cent parmi dix mille. Et ainsi de suite.

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euh ... tu te rends compte que ça veut dire que 89000 personnes font le boulot du monde entier ? :) t'as pas une legère impression que c'est sans doute pas linéaire ? :D

Parce que 89000 personnes c'est beaucoup, mais même avec 1000% de productivité et des machines programmées au poil de cul , jamais ça donne à manger  à  8 milliards de gens.

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Il y a 3 heures, Prouic a dit :

euh ... tu te rends compte que ça veut dire que 89000 personnes font le boulot du monde entier ? :)

Produisent la moitié de la valeur du monde entier, oui. ;)

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Il y a 3 heures, Prouic a dit :

euh ... tu te rends compte que ça veut dire que 89000 personnes font le boulot du monde entier ? :)

√a + √b ≠ √(a+b)

¯⁠\⁠_⁠(⁠ツ⁠)⁠_⁠/⁠¯

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L'article du coup :

Quote
O’Boyle Jr, E., & Aguinis, H. (2012). The best and the rest: Revisiting the norm of normality of individual performance. Personnel Psychology, 65(1), 79-119.
 
We revisit a long-held assumption in human resource management, organizational behavior, and industrial and organizational psychology that individual performance follows a Gaussian (normal) distribution. We conducted 5 studies involving 198 samples including 633,263 researchers, entertainers, politicians, and amateur and professional athletes. Results are remarkably consistent across industries, types of jobs, types of performance measures, and time frames and indicate that individual performance is not normally distributed—instead, it follows a Paretian (power law) distribution. Assuming normality of individual performance can lead to misspecified theories and misleading practices. Thus, our results have implications for all theories and applications that directly or indirectly address the performance of individual workers including performance measurement and management, utility analysis in preemployment testing and training and development, personnel selection, leadership, and the prediction of performance, among others.

 

2012. Ma première question : pourquoi on en parle maintenant ?

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Ça j'ai bien compris mais pourquoi lui est tombé dessus maintenant ? :mrgreen:

 

La bonne nouvelle est que l'article semble pas mal cité (~350 citations selon google scholar). Aguinis, le second auteur, a publié récemment sur le même sujet donc au moins il reste cohérent :

Quote

 

Bradley, K. J., & Aguinis, H. (2023). Team performance: Nature and antecedents of nonnormal distributions. Organization Science, 34(3), 1266-1286.

 

Team research typically assumes that team performance is normally distributed: teams cluster around average performance, performance variability is not substantial, and few teams inhabit the upper range of the distribution. Ironically, although most team research and methodological practices rely on the normality assumption, many theories actually imply nonnormality (e.g., performance spirals, team composition, team learning, punctuated equilibrium). Accordingly, we investigated the nature and antecedents of team performance distributions by relying on 274 performance distributions including 200,825 teams (e.g., sports, politics, firefighters, information technology, customer service) and more than 500,000 workers. First, regarding their overall nature, only 11% of the distributions were normal, star teams are much more prevalent than predicted by normality, the power law with an exponential cutoff is the most dominant distribution among nonnormal distributions (i.e., 73%), and incremental differentiation (i.e., differential performance trajectories across teams) is the best explanation for the emergence of these distributions. Second, this conclusion remained unchanged after examining theory-based boundary conditions (i.e., tournament versus nontournament contexts, performance as aggregation of individual-level performance versus performance as a team-level construct, performance assessed with versus without a hard left-tail zero, and more versus less sample homogeneity). Third, we used the team learning curve literature as a conceptual framework to test hypotheses and found that authority differentiation and lower temporal stability are associated with distributions with larger performance variability (i.e., a greater proportion of star teams). We discuss implications for existing theory, future research directions, and methodological practices (e.g., need to check for nonnormality, Bayesian analysis, outlier management).

 

 

Je suis étranger à ce domaine, du coup je ne suis pas capable de faire plus de commentaire sur la qualité ou l'impact de la recherche.

Sur le fond mon impression est que la définition de "performance" a l'air assez vague (comme celle d'intelligence dans la recherche sur le QI tu me diras). Plus j'avance professionnellement, plus j'apprécie l'existence des rôles de soutien qui sont là pour permettre aux autres de bosser au mieux, et je ne sais pas dans quelle mesure de tels rôles sont pris en compte dans leur définition.

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C’est pas depuis Pareto qu’on sait que c’est 20% des gens qui créent 80% de la valeur ? Et 4% en créent 64% etc. 
 

Ca correspond assez bien à la distribution des revenus il me semble. 1% génère 50% du PIB.

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il y a 30 minutes, Tramp a dit :

C’est pas depuis Pareto qu’on sait que c’est 20% des gens qui créent 80% de la valeur ? Et 4% en créent 64% etc. 

Les lois de puissance sont des lois à paramètre, i.e. 80 et 20 (i.e. 100-80) pourraient bien être remplacés parr d'autres chiffres, plus ou moins inégalitaires selon le cas (sachant que les 80-20 correspondent à une loi de paramètre log(5)/log(4)).

 

Mais sinon oui, l'omniprésence des distributions en puissance dans les phénomènes sociaux, c'est Pareto.

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Il y a 23 heures, Rincevent a dit :

Je ne sais plus qui disait que, qu'importe la taille d'une boîte, d'une équipe ou d'un autre type de groupe de personnes, la moitié de la valeur était générée par la racine carrée de la taille dudit groupe. Prenez dix personnes : trois d'entre eux réalisent la moitié du boulot total. Ou dix parmi cent. Ou trente parmi mille. Ou cent parmi dix mille. Et ainsi de suite.

Ça y est, j'ai retrouvé ma référence, c'est la "loi de Price", nommée d'après Derek Price.

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il y a une heure, Tramp a dit :

Ca correspond assez bien à la distribution des revenus il me semble. 1% génère 50% du PIB.

 

Mais justement, vu la vitesse de l'information, c'est assez facile d'avoir +200% de productivité en débauchant un mec avec +30% de salaire. C'est là où je me poste la question en terme de "management".

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il y a 53 minutes, Bézoukhov a dit :

 

Mais justement, vu la vitesse de l'information, c'est assez facile d'avoir +200% de productivité en débauchant un mec avec +30% de salaire. C'est là où je me poste la question en terme de "management".


Il faut identifier les gens correctement (ce qui peut être assez difficile dans les cost centers), il faut que le poste soit disponible et que le prospect le soit aussi (est-ce que l’emploi est au bon endroit ? Est-ce qu’il n’est pas averse au risque de changer ? Etc). Y a beaucoup de contingences à mon avis. 

  • Yea 2
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Aussi il faut voir à quel point c'est un phénomène qui dépend des personnes ou des mécanismes sociaux. Imaginons un cas où tu as 10 équipes de 10 personnes. Dans chacune des équipes la moitié du boulot est faite par 3 personnes. Si on prend la personne la plus productive de chaque équipe pour créer une nouvelle équipe d'élite, que se passera-t-il ? Je peux imaginer un cas où la moitié du boulot de cette nouvelle équipe sera accomplie par 3 personnes, et où 7 travailleurs auparavant parmi les plus productifs se retrouveront à ne plus foutre grand chose.

  • Yea 2
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J'ai une pensée amusante. On parle des effets dans des boîtes classiques, dans le "monde physique" et économie de rareté. Mais appliqué au monde numérique et sa scalabilité, c'est à dire sa capacité à croître de façon exponentielle, si la loi de Pareto s'applique à la productivité au travail, on obtient avec ce facteur quelques milliers voire centaines de personnes qui sont à l'origine de la majorité des évolutions technologiques de la planète de ces 30 dernières années.

Il disait qu'il fallait pas croiser les effluves.

 

bon, une fois qu'on a dit ça, on s'est bien amusé mais on n'est pas tellement plus avancé !

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Il y a 1 heure, cedric.org a dit :

J'ai une pensée amusante. On parle des effets dans des boîtes classiques, dans le "monde physique" et économie de rareté. Mais appliqué au monde numérique et sa scalabilité, c'est à dire sa capacité à croître de façon exponentielle, si la loi de Pareto s'applique à la productivité au travail, on obtient avec ce facteur quelques milliers voire centaines de personnes qui sont à l'origine de la majorité des évolutions technologiques de la planète de ces 30 dernières années.

Ouais, et en plus on peut en nommer la plupart.

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Le 12/06/2023 à 14:17, Rincevent a dit :

Ça y est, j'ai retrouvé ma référence, c'est la "loi de Price", nommée d'après Derek Price.

https://en.wikipedia.org/wiki/Derek_J._de_Solla_Price#Scientific_contributions

Je ne suis pas allé plus loin que Wikipédia mais son application initiale aux papiers scientifiques n'a pas l'air très probante (doute non sourcé).

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