Le tout est plus grand que la somme de ses parties.
Aristotle

La collaboration entre les parties prenantes dans l'ensemble des disciplines, départements, unités ou domaines est essentielle pour résoudre les problèmes internes et externes dans un monde complexe.

L'approche de modélisation collaborative est une solution intégrée qui aide les groupes de parties prenantes à relever des défis majeurs, souvent complexes et délicats, et à parvenir à un consensus au cours de leur processus de prise de décision de manière souple et harmonieuse.

Nous y parvenons en combinant l'intelligence collective et des techniques de modélisation basées sur le calcul.

Notre approche de modélisation collaborative est fortement soutenue par des outils numériques; ce qui permet aux parties prenantes d'attendre des conclusions pertinentes sur une courte période, de suivre plus facilement les résultats précédents et de favoriser l'adoption des résultats de manière simple et à chaque étape.

NOTRE PROCESSUS COLLABORATIF

Définir

Avec le client, nous définissons la portée et l'échelle du projet et identifions le groupe de parties prenantes le plus pertinent pour la session d'intelligence collective.

Analyser

Sur la base des données existantes et de la littérature, CORESO rédige un document technique qui servira de point de départ pour les sessions d'intelligence collective

Intelligence Collective

Avec un groupe de parties prenantes, nous appliquons des techniques d'intelligence collective pour obtenir des informations de première main sur le sujet et identifier les questions ouvertes.

Modéliser

CORESO co-développe un modèle qui permettra aux parties prenantes d'analyser les conséquences possibles de leurs décisions. Même avant de les prendre !

Prise de décision

Le modèle est utilisé dans le processus décisionnel pour fonder les décisions sur une base plus solide et avoir un aperçu plus clair des conséquences possibles.

Implémenter

CORESO aide les parties prenantes dans la phase de mise en œuvre et dans l'identification de nouvelles questions éventuelles auxquelles il faut répondre.

Vous êtes confronté à un problème ou vous avez envie de créer un projet ensemble ?


Mettez-nous au défi !


INTELLIGENCE COLLECTIVE

L'intelligence collective est l'intelligence combinée des membres d'un groupe de personnes, qui est généralement plus grande que la somme des connaissances individuelles. Nos techniques sont conçues pour saisir les idées individuelles et les rassembler afin de refléter avec précision les connaissances du groupe et de parvenir à un consensus sans heurts malgré des intérêts, des connaissances et des objectifs contradictoires.

L'idée derrière est de valoriser chaque élément de connaissance et d'expertise des différentes parties prenantes sur une question donnée. La plupart des problèmes sont complexes et impliquent une diversité de parties prenantes ; toutes ayant des points de vue différents sur la même question et désireuses de partager leurs perspectives pour progresser vers la prise de décisions.

OÙ CELA PEUT-IL ÊTRE APPLIQUÉ ?
  • Gestion du changement

    Supposons qu'une entreprise souhaite harmoniser l'adoption de ses valeurs d'entreprise dans les différents services. Un tel changement peut être effrayant et pourrait générer des frictions entre les employés et les services. L'intelligence collective est une technique qui permet aux participants de relever des défis tels qu'un processus à l'échelle de l'organisation où tous les niveaux hiérarchiques et les départements peuvent contribuer et sont entendus. L'objectif est de refléter les différents intérêts et valeurs et de les combiner en une solution équilibrée, qui soit plus facilement et plus largement adoptée par les employés.

  • Conception des politiques publiques

    Concevoir des politiques publiques saines est une tâche difficile car les décideurs doivent non seulement tenir compte d'arguments objectifs sur ce qu'il conviendrait de faire, mais ils doivent également considérer l'acceptation d'une solution parmi la population concernée pour accroître l'adoption. Les techniques d'intelligence collective peuvent aider les décideurs à réunir les parties prenantes à un stade précoce de la conception des politiques et à trouver une proposition de politique équilibrée et acceptable. Nos techniques semi-anonymes et anonymes aident les groupes de parties prenantes à trouver des solutions, même pour des sujets délicats, avec des groupes d'intérêt importants et concurrents.

CORESO peut faciliter une variété de méthodes - traditionnelles ou assistées numériquement - y compris la facilitation, les groupes de discussion, les ateliers de réflexion, les enquêtes en ligne et plus encore.

Vous souhaitez explorer certaines de ces techniques ?


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MODÉLISATION COMPUTATIONNELLE

Nos modèles de calcul innovants peuvent vous aider, vous et votre groupe de parties prenantes, à analyser des questions complexes et à évaluer avec précision ce qui se passerait dans différents scénarios.

Aujourd'hui, la plupart des problèmes sont complexes, que ce soit au niveau des politiques publiques ou au sein des entreprises, et impliquent une variété d'acteurs. Ces acteurs n'ont pas toujours la même vision ni les mêmes intérêts. Les interactions entre eux sont fréquentes et doivent être cartographiées dans un système pour les rendre compréhensibles. Les techniques simples et les modèles linéaires ne sont pas adaptés à l'analyse de ces interactions.

Pour comprendre les systèmes complexes, nos spécialistes de la modélisation analysent et traduisent les informations obtenues en un modèle informatique, de sorte que les décideurs puissent exécuter des scénarios de simulation avant de passer à la mise en œuvre de toute nouvelle politique.

OÙ CELA PEUT-IL ÊTRE APPLIQUÉ ?

  • Modèles statistiques

    Les modèles statistiques avancés peuvent aider à mieux comprendre les relations de cause à effet et à distinguer les effets de cause à effet réels des associations statistiques moins informatives. La compréhension de ces différences est cruciale pour le processus décisionnel. Nos modélisateurs sont formés pour tirer le meilleur parti de vos données tout en évitant de tirer des conclusions rapides sur de fausses allégations.

  • Systèmes fiscaux

    Les modèles de micro-simulation sont souvent utilisés pour décrire le système des finances publiques. Ils permettent d'analyser au niveau individuel comment les réformes fiscales et de sécurité sociale affecteraient la population. Ces modèles affinés vont au-delà des effets moyens et nous permettent d'identifier les gains et les pertes pour l'ensemble de la population.

Chez CORESO, nous utilisons des techniques de modélisation telles que la modélisation basée sur les agents (ABM comme son acronyme en anglais), la science des données, les systèmes d'information géographique (GIS comme son acronyme en anglais) et bien d'autres encore.

Vous souhaitez savoir qui nous a déjà fait confiance ?


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MODÉLISATION COLLABORATIVE

La force de la modélisation collaborative réside dans la combinaison des vertus de l'intelligence collective et des techniques de modélisation informatique.

Cette intégration de composantes humaines et numériques vise à comprendre les perspectives des personnes de première main ainsi que la complexité et l'échelle d'un système associé à un problème donné. En gardant toujours le facteur humain au cœur de l'action. Elle permet à des groupes d'acteurs, petits et grands, de construire conjointement avec nos modélisateurs une image meilleure et plus riche du problème en question. Notre travail consiste à traduire l'échelle et le niveau de complexité en un élément plus compréhensible que les parties prenantes peuvent utiliser pour analyser leur problème de manière plus organisée, plus claire et plus ciblée.

Ces modèles aideront ensuite les parties prenantes à voir les conséquences de leurs décisions avant de les prendre en clarifiant les différentes perspectives, en se remettant en question sur l'effet que les éléments peuvent avoir les uns sur les autres et en évaluant l'adoption des résultats.

Cette approche est soutenue par des méthodologies telles que le Design Thinking, qui est une approche innovante centrée sur l'utilisateur pour l'expérimentation avec des prototypes et des tests de produits/services.

OÙ CELA PEUT-IL ÊTRE APPLIQUÉ ?
  • L'égalité des sexes

    Nous entendons souvent parler de l'inégalité des salaires, mais ce n'est qu'un indicateur ou le résultat d'un système complexe de ressources humaines au sein d'une entreprise. L'approche de modélisation collaborative peut nous aider à recréer virtuellement ce système et à analyser ensuite différentes mesures politiques. L'intelligence collective des membres de l'entreprise aidera les modélisateurs à rapprocher le modèle de la réalité. Ensuite, le modèle aidera le groupe à identifier les meilleures mesures politiques et à estimer le délai dans lequel des résultats positifs peuvent être attendus.

  • Dynamique du trafic

    L'organisation du flux de trafic multimodal dans les villes est très complexe, car une multitude de participants différents sont présents et l'espace est limité. Les changements de politique dans l'organisation du trafic suscitent régulièrement les protestations de certains groupes d'intérêt. L'utilisation de notre approche de modélisation collaborative permet non seulement de simuler les résultats possibles des mesures politiques, mais aussi de tirer profit des connaissances spécifiques des habitants et de trouver des solutions acceptables pour les différents groupes d'intérêt.

  • Système de santé

    Dans la plupart des pays, le système de santé est très vaste et les coûts toujours croissants font l'objet d'un débat public. Il est difficile de trouver des politiques publiques solides en raison de la complexité du système de santé et des différents intérêts en présence. De simples analyses de certaines parties du système ne permettent pas aux décideurs de comprendre les conséquences de leurs décisions sur l'ensemble du système. Notre approche de modélisation collaborative est bien adaptée à un tel exercice, car les différents groupes d'intérêt peuvent apporter des éléments au modèle et contribuer à le rendre plus précis. Le modèle lui-même peut alors informer les décideurs et les parties prenantes sur les différents effets des mesures politiques sur l'ensemble du système. Cela peut contribuer à rendre le processus politique plus objectif et moins soumis au pouvoir des groupes d'intérêt.

COMMENT ELLE SE PRÉSENTE DANS L’ENSEMBLE

Vous pouvez voir sur l'image ci-dessous que les éléments qui soutiennent cette approche nous permettent de modéliser des systèmes qui peuvent souvent impliquer des niveaux élevés de sensibilité et de complexité. S'appuyer sur cette approche peut transformer la complexité en quelque chose de compréhensible et extraire des perspectives précieuses de sujets sensibles. Ainsi, une image riche et claire peut être fournie aux acteurs participants pour qu'ils puissent l'analyser et prendre des décisions en commun. En gardant toujours le facteur humain au centre.


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