L’actualité sur l’Intelligence Collective

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Catalogues d’articles scientifiques

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  • OpenAlex

    • Collective cooperative intelligence.
      par RSS-Bridge le 2026-07-14 à 12:00 AM

      Cooperation at scale is critical for achieving a sustainable future for humanity. However, achieving collective, cooperative behavior-in which intelligent actors in complex environments jointly improve their well-being-remains poorly understood. Complex systems science (CSS) provides a rich understanding of collective phenomena, the evolution of cooperation, and the institutions that can sustain both. Yet, much of the theory in this area fails to fully consider individual-level complexity and environmental context-largely for the sake of tractability and because it has not been clear how to do so rigorously. These elements are well captured in multiagent reinforcement learning (MARL), which has recently put focus on cooperative (artificial) intelligence. However, typical MARL simulations can be computationally expensive and challenging to interpret. In this perspective, we propose that bridging CSS and MARL affords new directions forward. Both fields can complement each other in their goals, methods, and scope. MARL offers CSS concrete ways to formalize cognitive processes in dynamic environments. CSS offers MARL improved qualitative insight into emergent collective phenomena. We see this approach as providing the necessary foundations for a proper science of collective, cooperative intelligence. We highlight work that is already heading in this direction and discuss concrete steps for future research.

    • Quantumverse Intelligence Foresight and innovation towards Quantum AI -a collective journey from human insight, through collective intelligence, towar…
      par RSS-Bridge le 2026-07-13 à 12:00 AM

      Aucun résumé fourni pour cet article.

    • From Hero to System: A Collective Intelligence Framework for the AI Era
      par RSS-Bridge le 2026-07-11 à 12:00 AM

      The leadership model beneath modern institutions rests on a single bet: that someone more competent at the top should think and decide for everyone else, because they can see the whole. Systems science established the limit decades ago: a controller cannot regulate a system more complex than itself, and no single mind can hold the thousands of interacting variables through which modern systems now fail. Technological acceleration, here termed existential velocity, turns that limit into cascading governance failure: concentrated authority cannot manage distributed complexity. The successor is well evidenced: decades of research show that groups can perceive, decide, and act with an intelligence no individual member can match. What is missing is the bridge from evidence to operation. Collective-intelligence research has substantially advanced how groups think and perform together; comparatively less attention has gone to how those capacities become durable organizational architecture through the distribution of ownership, authority, and, increasingly, verification of machine intelligence. Evidence from organizational change, democratic innovation, and economic reform shows a common pattern: structural reforms that redistribute authority without developing people’s capacity to hold it collapse, while development programs inside unchanged power structures dissipate before they scale. This paper offers that bridge: a framework pairing five systemic capacities people develop within themselves — inner alignment, relational intelligence, systems stewardship, ethical foresight, and regenerative action — with three infrastructures built around them: economic (distributing ownership), democratic (distributing authority), and trust (making machine intelligence verifiable by those it affects). Capacities without infrastructure remain trapped inside systems built to extract from them; infrastructure without capacities is filled by the old reflexes of ego, control, and hierarchy. The pairing offers an architectural explanation for why human–AI combinations underperform and why announced economic alternatives have changed so little. The framework is operationalized as a diagnostic instrument with a bounded pilot protocol, its central claim stated in falsifiable form. Keywords: collective intelligence · organizational design · AI governance · distributed leadership · power distribution · sociotechnical systems This is the author’s version of a working paper submitted to AI & Society (Springer). It is the second paper in a series: the companion instrument for AI systems is Trust Infrastructure for AI (Zenodo, https://doi.org/10.5281/zenodo.20671478). The framework is developed at book length in The 90% Code: Rewriting Power for the AI Era (FriesenPress, forthcoming October 2026).

    • From Hero to System: A Collective Intelligence Framework for the AI Era
      par RSS-Bridge le 2026-07-11 à 12:00 AM

      The leadership model beneath modern institutions rests on a single bet: that someone more competent at the top should think and decide for everyone else, because they can see the whole. Systems science established the limit decades ago: a controller cannot regulate a system more complex than itself, and no single mind can hold the thousands of interacting variables through which modern systems now fail. Technological acceleration, here termed existential velocity, turns that limit into cascading governance failure: concentrated authority cannot manage distributed complexity. The successor is well evidenced: decades of research show that groups can perceive, decide, and act with an intelligence no individual member can match. What is missing is the bridge from evidence to operation. Collective-intelligence research has substantially advanced how groups think and perform together; comparatively less attention has gone to how those capacities become durable organizational architecture through the distribution of ownership, authority, and, increasingly, verification of machine intelligence. Evidence from organizational change, democratic innovation, and economic reform shows a common pattern: structural reforms that redistribute authority without developing people’s capacity to hold it collapse, while development programs inside unchanged power structures dissipate before they scale. This paper offers that bridge: a framework pairing five systemic capacities people develop within themselves — inner alignment, relational intelligence, systems stewardship, ethical foresight, and regenerative action — with three infrastructures built around them: economic (distributing ownership), democratic (distributing authority), and trust (making machine intelligence verifiable by those it affects). Capacities without infrastructure remain trapped inside systems built to extract from them; infrastructure without capacities is filled by the old reflexes of ego, control, and hierarchy. The pairing offers an architectural explanation for why human–AI combinations underperform and why announced economic alternatives have changed so little. The framework is operationalized as a diagnostic instrument with a bounded pilot protocol, its central claim stated in falsifiable form. Keywords: collective intelligence · organizational design · AI governance · distributed leadership · power distribution · sociotechnical systems This is the author’s version of a working paper submitted to AI & Society (Springer). It is the second paper in a series: the companion instrument for AI systems is Trust Infrastructure for AI (Zenodo, https://doi.org/10.5281/zenodo.20671478). The framework is developed at book length in The 90% Code: Rewriting Power for the AI Era (FriesenPress, forthcoming October 2026).

    • The Collective Intelligence Laboratory Building Wise Systems from Organized Chaos
      par RSS-Bridge le 2026-07-10 à 12:00 AM

      The Collective Intelligence Laboratory Building Wise Systems from Organized Chaos

Laboratoires

Vidéos

  • Fouloscopie

    • Les BIAIS COGNITIFS, expliqués simplement
      par Fouloscopie le 2026-06-28 à 2:31 PM

      Découvrez ici le programme de la Fête de la Science, et toutes les animations organisées à travers la France 👉 https://www.fetedelascience.fr/programmeComment fonctionne l’intuition ? Pourquoi nous trompe-t-elle parfois ? Dans cette vidéo, on voyage à travers les illusions, les biais cognitifs et les découvertes de Kahneman & Tversky, qui ont révolutionnées notre compréhension de la pensée humaine.Pour soutenir la chaîne :➡️ sur Tipeee : https://fr.tipeee.com/fouloscopie➡️ sur KissKiss : https://www.kisskissbankbank.com/fr/projects/fouloscopieEt vous pouvez déjà pré-commander mon dernier livre qui sortira le 9 octobre ! ➡️ https://allary-editions.fr/products/mehdi-moussaid-a-t-on-besoin-dun-chef?srsltid=AfmBOood_IeyEKZzRJHfrYqDGEAgJ9T1eyG5-gDoXzFzOTOBtVUG2u7X➡️ Mes deux laboratoires de recherche :– Institut Max Planck (Berlin): https://www.mpib-berlin.mpg.de/research/research-centers/adaptive-rationality– Ecole d’intelligence collective (Rabat) : https://sci.um6p.ma/research/our-people/faculty/➡️ Ma thèse de doctorat : http://mehdimoussaid.com/TheseMoussaid.pdfEnfin quelques références bibliographiques :** La plupart des exemples de ma vidéos sont tirés de ces deux (excellents) livres – incontournables si vous vous intéressez au sujet : Ariely, D. (2008). Predictably irrational. HarperKahneman, D. (2011). Thinking, fast and slow. macmillan.** La publication d’Edward Adelson sur les illusions d’optiques : Adelson, E. H. (1993). Perceptual organization and the judgment of brightness. Science, 262(5142), 2042-2044.** La découverte du biais de l’option par défaut avec le cas du don d’organes : Johnson, E. J., & Goldstein, D. (2003). Do defaults save lives?. Science, 302(5649), 1338-1339.** L’experience de Tversky avec les loteries sur les préférences intransitives : Tversky, A. (1969). Intransitivity of preferences. Psychological review, 76(1), 31.** Description de l’effet de leurre :Huber, J., Payne, J. W., & Puto, C. (1982). Adding asymmetrically dominated alternatives: Violations of regularity and the similarity hypothesis. Journal of consumer research, 9(1), 90-98.** A propos de l’effet de leurre dans le choix d’un partenaire amoureux: Sedikides, C., Ariely, D., & Olsen, N. (1999). Contextual and procedural determinants of partner selection: Of asymmetric dominance and prominence. Social Cognition, 17(2), 118-139.** Le Cognitive Réflection Test (CRT) qui induit votre système 1 en erreurFrederick, S. (2005). Cognitive reflection and decision making. Journal of Economic perspectives, 19(4), 25-42.

    • Peut-on remporter ‘Qui veut gagner des millions’.. avec 120 JOUEURS ?
      par Fouloscopie le 2026-05-30 à 3:42 AM

      Dans cette expérience scientifique, je teste la sagesse des foules avec un quiz collaboratif inspiré de “Qui veut gagner des millions”. Comment voter pour prendre la meilleure décision possible en groupe? L’intelligence collective a-t-elle ses limites ? C’est ce que nous allons voir !📌 Chapitres :00:00 Introduction02:06 Série 1 : le vote simple14:27 Série 2 : le vote avec confiance27:32 Série 3 : le vote sous influence34:38 Série 4 : le vote avec débatEt merci à Patrick pour son admirable participation ! Si vous ne connaissez pas encore sa chaine, foncez vous abonner : ➡️ https://www.youtube.com/@UC2_OG1L8DLTzQ7UrZVOk7OA 📖 Si cette expérience vous a plu, elle est expliquée en détail dans mon prochain livre“A-t-on besoin d’un chef ?”, à paraître le 9 octobre.👉 Il est déjà dispo en précommande ici :➡️ https://allary-editions.fr/products/mehdi-moussaid-a-t-on-besoin-dun-chef?srsltid=AfmBOorqFyBSQ9BKhsW0qdeQck6Pk2_5gy4eM-G5O1t67J5E2XnSsZVlPour en savoir plus sur mes recherches :➡️ Mon laboratoire de recherche à l’institut Max Planck : https://www.mpib-berlin.mpg.de/research/research-centers/adaptive-rationality➡️ Ma thèse de doctorat : http://mehdimoussaid.com/TheseMoussaid.pdf

    • Les bousculades dans les stades de foot
      par Fouloscopie le 2026-05-29 à 11:34 PM

      Erratum: la pression se mesure effectivement en Newton par mètre carré. Désolé pour l’imprécision.Pour soutenir la chaîne :➡️ sur Tipeee : https://fr.tipeee.com/fouloscopie➡️ sur KissKiss : https://www.kisskissbankbank.com/fr/projects/fouloscopieMerci à mon invité Pascal Viot, pour en savoir plus sur ses activités :➡️ https://www.issue.ch/Pour en savoir plus sur mes recherches :➡️ Mon laboratoire de recherche à l’institut Max Planck : https://www.mpib-berlin.mpg.de/research/research-centers/adaptive-rationality➡️ Ma thèse de doctorat : http://mehdimoussaid.com/TheseMoussaid.pdfEnfin quelques références pour la vidéo :➡️ Pour l’étude des pressions physiquesWang, C., Shen, L., & Weng, W. (2020). Experimental study on individual risk in crowds based on exerted force and human perceptions. Ergonomics, 63(7), 789-803.➡️ Pour un rapport complet sur le drame de Hillsborough :Nicholson, C. E., & Roebuck, B. (1995). The investigation of the Hillsborough disaster by the Health and Safety Executive. Safety Science, 18(4), 249-259.➡️ Le blog de Keith Still donne des valeurs de références pour la pression: https://www.gkstill.com/CV/Modelling/Pressure.html➡️ Et le lien vers la vidéo du journal Le Monde : https://youtu.be/6_o8EwK-m7o

    • Comment gérer 3 millions de pèlerins à La Mecque ?
      par Fouloscopie le 2026-05-28 à 7:28 PM

      🔔 Pensez à vous abonner et à activer la cloche pour ne pas rater mes futures vidéos 🔔Le pèlerinage de La Mecque est-il dangereux ? Comment les chercheurs aident-ils à sécuriser le pèlerinage ? Quelles découvertes scientifiques ont été réalisées à partir des images de surveillance ? Je vous explique tout ça dans cette vidéo.Pour soutenir la chaîne :➡️ sur Tipeee : https://fr.tipeee.com/fouloscopie➡️ sur KissKiss : https://www.kisskissbankbank.com/fr/projects/fouloscopiePour en savoir plus sur mes recherches :➡️ Mon laboratoire de recherche à l’institut Max Planck : https://www.mpib-berlin.mpg.de/research/research-centers/adaptive-rationality➡️ Ma thèse de doctorat : http://mehdimoussaid.com/TheseMoussaid.pdfSi vous avez manqué les deux premiers épisodes de la série : ➡️ EPISODE 1 : https://youtu.be/mhLKT4D2YvI➡️ EPISODE 2 : https://youtu.be/qojBLk-h6rkEnfin quelques références bibliographiques :– L’article de Dirk Helbing sur l’accident de 2006 : Helbing, D., Johansson, A., & Al-Abideen, H. Z. (2007). Dynamics of crowd disasters: An empirical study. Physical review E, 75(4), 046109

    • Peut-on travailler COMME DES FOURMIS ? 🐜 🐜 🐜
      par Fouloscopie le 2026-05-24 à 7:32 PM

      🔔 Pensez à vous abonner et à activer la cloche pour ne pas rater mes futures vidéos 🔔Pour soutenir la chaîne :➡️ sur Tipeee : https://fr.tipeee.com/fouloscopie➡️ sur KissKiss : https://www.kisskissbankbank.com/fr/projects/fouloscopiePour en savoir plus sur mes recherches :➡️ Mon laboratoire de recherche à l’institut Max Planck : https://www.mpib-berlin.mpg.de/research/research-centers/adaptive-rationality➡️ Ma thèse de doctorat : http://mehdimoussaid.com/TheseMoussaid.pdfEnfin quelques références bibliographiques :** Le livre complet d’Adam Smith, « La richesse des nations » est en accès libre ici : https://archive.org/details/in.ernet.dli.2015.206053/page/n21/mode/2up** Pour découvrir les travaux de Deborah Gordon, vous pouvez consulter ses publications comme celle-ci : https://web.stanford.edu/~dmgordon/old2/Gordon1996Organization.pdfOu écouter ses conférences fascinantes. Celle-ci est super par exemple: https://youtu.be/R07_JFfnFnY?si=UJXw3hlLUcjk8kxa** Le modèle de division du travail est formellement défini ici :Theraulaz, G., Bonabeau, E., & Denuebourg, J. N. (1998). Response threshold reinforcements and division of labour in insect societies. Proceedings of the Royal Society of London. Series B: Biological Sciences, 265(1393), 327-332.** Enfin voici la publication récente sur l’épreuve du porteur de piano : Dreyer, T., Haluts, A., Korman, A., Gov, N., Fonio, E., & Feinerman, O. (2025). Comparing cooperative geometric puzzle solving in ants versus humans. Proceedings of the National Academy of Sciences, 122(1), e2414274121.** Et un aperçu des résultats du jeu des biens communs avec ou sans sanction :Fehr, E., & Gächter, S. (2000). Cooperation and punishment in public goods experiments. American Economic Review, 90(4), 980-994.

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