Pourquoi exceller dans son domaine est bien plus difficile qu’on ne le pense

Cet article est une traduction de celui publié sur le site The Mission, et dont le rédacteur est Michael Simmons (cofondateur de Empact). Pour recevoir et lire plus d'articles comme celui-ci, abonnez-vous à son blog (anglais).
Crédit : New York Times

Cette vidéo fascinante du New York Times a changé ma façon de voir les choses au sujet de la réussite professionnelle.

Crédit : New York Times

Elle montre les records du monde du 100 mètres masculin entre 1896 et 2012.

Vous remarquez quelque chose d’intéressant ?

 

Il y a presque une ligne droite d’amélioration au fil du temps.

Maintenant, si vous avez une quelconque curiosité quant à la façon dont le monde fonctionne, vous devriez vous demander : « Qu’est-il observable ici ? Qu’est-ce que cela dit sur la façon dont l’excellence est atteinte ? »

Dans le présent article, je fais valoir que ce que nous constatons ici est un modèle se reproduisant dans presque tous les domaines et industries : l’apprentissage pour devenir le meilleur augmente de façon exponentielle.

  • Pour démarrer rapidement, les concurrents copient d’abord les meilleures pratiques des meilleurs joueurs.
  • Une fois qu’ils atteignent la frontière de la meilleure pratique, ils se concentrent ensuite sur l’expérimentation. Ces expériences sont souvent guidées par les meilleures pratiques dans d’autres domaines et de nouveaux outils. En d’autres termes, ils suivent le conseil de Pablo Picasso : « Apprenez les règles comme un pro, vous pourrez alors les briser comme un artiste. »
  • La plupart des expériences échouent, mais celles qui réussissent deviennent à leur tour des modèles copiés par d’autres.
  • Le corpus de connaissances que l’on doit maîtriser pour exceller augmente.
  • La connaissance finit toujours par devenir obsolète. Cependant, de temps à autre, ce sont des pans entiers de vieilles pratiques exemplaires qui deviennent obsolètes, des pionniers créant alors tout un ensemble de nouvelles pratiques formant le nouveau paradigme.

L’histoire du 100m confirme cela. Tout au long de la période d’amélioration des records du monde, les paradigmes d’entraînement se sont améliorés : de l’entraînement intensif à l’entraînement par intervalles, en passant par la focalisation sur l’endurance. Chaque génération s’est construite sur les leçons de la génération précédente et a construit de nouveaux paradigmes pour l’entraînement, la technique, l’équipement et la santé. Ou comme Isaac Newton l’a dit avec éloquence :

« Si j’ai vu plus loin que les autres, c’est en me tenant sur les épaules des géants. »

La course est un microcosme de ce qui se passe dans le monde du travail tandis que le savoir explose (le contenu des médias sociaux double chaque année, l’information numérique décuple tous les cinq ans, la recherche universitaire double tous les neuf ans). Cette explosion crée exponentiellement davantage de « meilleures pratiques » sur lesquelles nous pouvons nous appuyer si nous souhaitons exceller.

Nous devons également en apprendre davantage car nos connaissances actuelles deviennent obsolètes à un rythme de plus en plus rapide. Une étude universitaire, par exemple, a révélé que le taux de décroissance de la précision des connaissances cliniques sur la cirrhose et l’hépatite était de 45 ans. En d’autres termes, si vous parlez à un spécialiste du foie âgé de 70 ans qui n’a pas mis à jour ses compétences, vous avez 50% de chances d’obtenir de mauvaises informations. Les diplômes d’ingénieur sont passés d’une demi-vie de 35 ans en 1930 à environ 10 ans en 1960.

L’explosion des connaissances et l’obsolescence correspondante rendent une chose claire : nous devons accorder une plus grande priorité à un apprentissage constant – un rang au moins aussi important que celui consistant à obtenir notre dose quotidienne optimale de nutriments, d’exercice et de sommeil.

La loi de l’accélération de l’intelligence

Selon Our World in Data , la personne moyenne dans les sociétés développées a passé de plus en plus de temps à apprendre dans un cadre formel au cours des deux derniers siècles.

Source : Our World in Data : Global Rise Of Education

Il en va de même pour l’apprentissage informel en dehors des institutions traditionnelles, qui représentent 70 à 90% de l’apprentissage total. Des podcasts, des vidéos, des articles, des jeux et des cours numériques donnent aux gens la possibilité d’apprendre presque n’importe quoi en ligne gratuitement.

Une tendance similaire se produit avec l’intelligence. L’une des tendances les plus surprenantes en psychologie est appelée l’Effet Flynn. Il démontre comment les résultats des tests d’intelligence, qui historiquement ont été établis comme «fixes», ont continué d’augmenter dans de nombreuses parties du monde au cours du siècle dernier.

Pourquoi cette évolution ? Je dirais qu’elle tire son origine dans ce que je nomme la Loi de l’Intelligence Accélérée :

Comme notre quantité de connaissances accumulées augmente de façon exponentielle, le minimum d’apprentissage que nous devons faire pour participer de manière productive ou être un individu performant dans la société augmente. En d’autres termes, un changement sociétal accéléré nécessite une intelligence accélérée.

Ou, comme le dit l’économiste Ben Jones : « Si l’on veut se tenir sur les épaules des géants, il faut d’abord grimper sur leurs dos, et plus le corps de connaissance est grand, plus cette ascension devient difficile. »

Nous l’avons déjà ressenti dans notre propre vie quotidienne également. Quand j’ai appris le web design pour la première fois, tout ce que j’avais besoin de connaître était le langage HTML et comment utiliser Adobe Photoshop. Désormais, un concepteur de sites Web doit également comprendre d’autres langues, comprendre comment effectuer des tests et des analyses, et utiliser une multitude d’autres outils. Et que votre carrière puisse être dans la conception de sites Web, la vente, le journalisme ou l’immobilier, le monde numérique a généré des dizaines de nouvelles compétences à maîtriser.

Par exemple, la science des données, la programmation et l’intelligence artificielle étaient des compétences de niche. Désormais, avoir une compréhension de leurs fondamentaux est de plus en plus important pour de plus en plus de professions. Il ne suffit plus d’obtenir un diplôme ou de suivre un cours de perfectionnement professionnel une fois par an. L’apprentissage doit être constant.

Tout comme la course à pied, être parmi les meilleurs devient de plus en plus exigeant chaque année qui passe. Chaque génération de champions développe un ensemble de bonnes pratiques. La génération suivante doit les assimiler puis en construire de nouvelles, laissant ceux qui viennent après eux avec davantage de connaissances à assimiler afin de se mettre à niveau. Et le cycle continue.

Certes, il reste le processus de destruction créative où de nouvelles industries fournissent des fenêtres d’opportunité dans lesquelles les personnes ayant des connaissances nouvelles, importantes, peuvent distancer les autres avec une expérience plus globale. Beaucoup de grands entrepreneurs en technologie ont été capable de réussir jeune en consacrant des années d’apprentissage délibéré à un nouveau domaine avant tout le monde. Mais leur succès ne signifie pas qu’ils peuvent ralentir leur propre apprentissage. En fait, cela signifie souvent qu’ils doivent l’accélérer.

Prédire l’avenir de l’apprentissage

En 1965, Gordon Moore, l’un des co-fondateurs d’Intel, remarqua une tendance intéressante : historiquement, le nombre de transistors dans un circuit intégré doublait tous les deux ans.

Ce modèle sous-jacent a eu un effet profond sur la société. Par exemple, votre smartphone actuel a plus de puissance de calcul que les ordinateurs centraux utilisés par la NASA pour exécuter les missions Apollo dans les années 60. En outre, la connaissance de la loi de Moore a permis de faire des prédictions remarquablement précises sur l’avenir. Il est également devenu une prophétie auto-réalisatrice : Intel, par exemple, planifie ses cycles d’innovation de puces en partie autour de la loi de Moore.

La Loi de l’Intelligence Accélérée a prévalu durant plusieurs décennies, et peut-être même des centaines d’années. Nous, en tant qu’individus et en tant que sociétés, devrions en tenir compte lorsque nous planifions notre avenir, tout comme l’industrie de la technologie planifie son avenir autour de la loi de Moore.

La formule relative à la Loi d’Intelligence Accélérée

Les personnes qui veulent être performantes maintenant et dans l’avenir doivent optimiser cette formule d’apprentissage accéléré :

Temps passé à apprendre : Comme je le fais valoir dans les articles la règle des 5 heures : Si vous ne passez pas 5 heures par semaine à apprendre, vous devenez irresponsable et Bill Gates, Warren Buffett et Oprah : tous utilisent la règle des 5 heures, la durée minimale d’apprentissage auquel les professionnels devraient se consacrer sur une base hebdomadaire est de 5 heures.

Taux d’apprentissage : Nous avons la capacité d’augmenter notre taux d’apprentissage. Cette capacité ne dépend pas de notre intelligence. Cela dépend de la maîtrise de comment apprendre à apprendre. Maîtriser tôt cette compétence permet d’en tirer avantage tout au long de la vie.

Augmentation de l’intelligence : Nous vivons à une époque où notre propre intelligence peut être considérablement amplifiée par des outils puissants et abordables. Par exemple, une classe d’outils nous aide à construire des réseaux plus vastes, plus connectés, plus diversifiés qui augmentent notre propre intelligence et nous permettent d’accomplir plus collectivement que nous ne pourrions le faire isolément. Une autre classe d’outils nous permet de trouver et de construire des ensembles de données sur les actions et les résultats des meilleurs de notre industrie ou domaine afin que nous puissions comprendre algorithmiquement les schémas subtils de l’excellence. Prendre le temps d’apprendre ces outils et ces méthodes deviendra de plus en plus critique.

Identifier les bonnes connaissances au bon moment : La valeur de la connaissance n’est pas statique. Elle change en fonction de l’importance que les autres lui accordent et de sa rareté. À mesure que les nouvelles technologies mûrissent et remodèlent les industries, il y a souvent un déficit de personnes possédant les compétences nécessaires, ce qui crée un potentiel de rémunération élevée. En raison de cette dernière, plus de gens se forment rapidement, et la rémunération moyenne diminue.

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