Les chercheurs ont une formule pour entrer dans le flux

L’expérience immersive et souvent exaltante du « flux » tout en faisant du sport, en faisant de l’art ou en travaillant est un état d’esprit très recherché associé à une créativité et une productivité maximales, c’est pourquoi les programmeurs d’intelligence artificielle et les services des ressources humaines sont impatients de trouver moyens de le cultiver.

Mais pouvez-vous vraiment commander les ingrédients pour réaliser une expérience aussi subjective ?

Les psychologues de l’Université de Yale disent oui : ils ont développé une théorie mathématique du flux et soutiennent qu’il est possible d’améliorer l’immersion et l’engagement dans presque toutes les tâches en manipulant quelques variables clés.

Ryan Carlson, doctorant au département de psychologie, Paul Stillman, chercheur associé en marketing à la Yale School of Management, et David Melnikoff, ancien du département de psychologie de Yale aujourd’hui à la Northeastern University, ont publié leur formule le 26 avril dans le journal Communication Nature.

« Ces principes sous-jacents au flux peuvent être inconscients, mais ils ne sont pas aléatoires et fonctionnent dans un système biologique qui peut être décrit en termes mathématiques », a déclaré Melnikoff, auteur correspondant de l’article.

L’équation de base qui sous-tend leur théorie computationnelle du flux est relativement simple : elle calcule l’information mutuelle entre les états finaux souhaités et les moyens de les atteindre, une quantité exprimée en I(M;E). L’exercice est un exemple qu’ils utilisent pour illustrer le concept.

Lorsque les gens font de l’exercice, ils ont un état final souhaité, par exemple perdre cinq livres. Les gens ont aussi un moyen d’atteindre leur état final, peut-être le jogging. Qu’ils fassent du jogging et à quelle fréquence et à quelle distance est le moyen et indique s’ils atteindront leur état final.

« Notre théorie dit que plus un moyen est informatif, plus quelqu’un connaîtra de flux en l’exécutant », a déclaré Melnikoff. « La formule est un moyen de quantifier mathématiquement exactement à quel point un moyen particulier est informatif. »

Les entreprises d’exercice telles que Peloton sont habiles à créer une expérience immersive en créant des moyens hautement informatifs. Par exemple, ils utilisent la sortie de l’exercice pour classer les utilisateurs sur des « tableaux de classement », ce qui augmente considérablement la quantité d’informations que les coureurs obtiennent de leurs moyens d’exercice.

« Il y a des milliers de positions sur le tableau des leaders où un coureur pourrait terminer – des milliers d’états finaux possibles – et la performance du coureur révèle lequel de ces états finaux se produira », a déclaré Carlson. « C’est beaucoup d’informations, bien plus que ce que vous obtiendriez normalement d’un entraînement. À quand remonte la dernière fois que l’exercice vous a permis d’exclure littéralement des milliers d’états finaux possibles ? »

L’optimisation de I(M;E) est également un objectif clé des programmeurs d’intelligence artificielle. Essentiellement, les experts en IA essaient de construire des machines qui se comportent comme des personnes dans des états de flux, affirment les auteurs.

Melnikoff, Carlson et Stillman affirment qu’en théorie, la formule de flux peut améliorer les performances pour presque toutes les tâches, un outil potentiellement précieux pour les services des ressources humaines qui cherchent à accroître l’intérêt et la productivité des travailleurs. Mais ils réalisent également certaines limites inhérentes à l’utilisation de ces principes pour améliorer les résultats des tâches – l’intérêt personnel et le talent.

Par exemple, Melnikoff connaît un maître jardinier qui dit qu’elle fait l’expérience de la création de beaux paysages, une passion qu’il ne partage pas.

« Parce que je suis un jardinier incompétent, les moyens de jardinage ne fournissent aucune information. Je connais déjà l’état final – un jardin mort », a-t-il déclaré.