Le paradoxe quantitatif/qualitatif dans les Supply Chains

00:00:08 Introduction au paradoxe quantitatif-qualitatif dans les supply chains.
00:00:33 Les défis de la mesure des économies avec une approche quantitative.
00:02:00 Paradoxe entre une méthodologie hautement quantitative et la nécessité d’une compréhension qualitative.
00:03:10 Le rôle du jugement subjectif dans l’évaluation des chiffres et des mesures.
00:06:00 L’importance de la compréhension qualitative dans l’utilisation des données pour améliorer les entreprises.
00:08:01 Le défi de la comparaison des situations de la supply chain avant et après la Covid.
00:10:22 Les mesures d’urgence prises pendant la crise et l’évaluation de la performance de la supply chain.
00:12:57 La complexité des problèmes de supply chain et la frustration de ne pas avoir un seul chiffre pour représenter la solution.
00:14:10 Le danger de surestimer les solutions techniques et l’importance de l’interprétation dans la gestion de la supply chain.
00:15:53 À quelle fréquence les praticiens de la supply chain devraient-ils revoir leurs décisions et le processus itératif de réflexion qualitative.
00:17:38 Adopter la mentalité du “jour un” de la philosophie d’Amazon pour aborder les problèmes avec un regard neuf.
00:19:12 Utiliser des approches qualitatives pour améliorer la résolution de problèmes dans l’optimisation de la supply chain.
00:21:36 Comment l’analyse des chiffres peut aider à prendre de meilleures décisions pour une entreprise.
00:22:31 L’importance de comprendre l’interaction entre les méthodes qualitatives et quantitatives dans la gestion de la supply chain.

Résumé

L’entretien entre Kieran Chandler et Joannes Vermorel, fondateur de Lokad, explore les complexités de l’optimisation de la supply chain et la nécessité d’un équilibre entre les approches quantitatives et qualitatives. Vermorel souligne l’importance de comprendre et de donner du sens aux chiffres grâce à des jugements qualitatifs, car les supply chains impliquent des systèmes complexes avec de nombreux points de défaillance potentiels. Il suggère que les entreprises devraient s’engager dans l’analyse des données pour construire un modèle intellectuel de ce que signifie l’optimalité pour leur supply chain spécifique, ce qui conduit à des prises de décision qui ne sont pas uniquement quantitatives. La discussion met également en évidence les défis de la simplification des problèmes complexes et l’importance de mieux répondre à la demande des clients.

Résumé étendu

Dans cet entretien, Kieran Chandler, l’animateur, s’entretient avec Joannes Vermorel, le fondateur de Lokad, une entreprise spécialisée dans l’optimisation de la supply chain. Ils discutent du mélange d’approches quantitatives et qualitatives dans la gestion de la supply chain et des défis liés à l’équilibre entre les deux.

Vermorel explique que l’approche de la supply chain quantitative de Lokad est souvent accueillie avec scepticisme et suscite des questions sur les économies spécifiques en dollars. Bien que la méthodologie de l’entreprise soit hautement quantitative et repose sur des outils statistiques avancés et un langage de programmation dédié à l’optimisation prédictive, Vermorel admet qu’il est difficile de fournir des mesures simples et précises des économies réalisées. Il souligne qu’il est souvent trompeur de promettre un montant garanti d’économies en dollars, car les complexités des supply chains nécessitent une compréhension plus nuancée.

Bien que l’approche de Lokad soit ancrée dans une méthodologie quantitative, Vermorel insiste sur l’importance du jugement qualitatif pour donner un sens aux chiffres. Il explique que chaque mesure, même dans un environnement hautement quantitatif, est subjective dans une certaine mesure, car les supply chains sont des systèmes complexes impliquant des personnes, des machines, des processus et des logiciels. Par conséquent, il est presque impossible d’éliminer complètement les jugements personnels.

Vermorel illustre la subjectivité des mesures en discutant de la métrique du chiffre d’affaires. Il souligne que même si le chiffre d’affaires est une donnée quantitative, il est influencé par divers facteurs, tels que les promotions, les remises et les ruptures de stock, qui font l’objet de jugements qualitatifs. De même, lorsqu’on examine les niveaux de stock, il faut prendre en compte plusieurs facteurs, notamment les délais d’approvisionnement, la fiabilité des fournisseurs et le risque d’obsolescence. Tous ces facteurs nécessitent des évaluations qualitatives.

Chandler et Vermorel discutent également de la difficulté de prédire l’avenir et de l’importance des jugements qualitatifs lorsqu’il s’agit d’incertitudes. Vermorel note que même avec les outils prédictifs les plus avancés, il y aura toujours des inconnues qui nécessitent l’intuition et l’expérience humaines. Cela est particulièrement vrai pour les supply chains, où les réseaux complexes et les interdépendances créent de nombreux points de défaillance potentiels. Alors que les méthodes quantitatives peuvent aider à identifier les risques, les évaluations qualitatives aident à les hiérarchiser et à y faire face de manière efficace.

Enfin, Vermorel souligne que l’optimisation de la supply chain ne consiste pas seulement à réduire les coûts, mais aussi à atteindre des objectifs stratégiques. Il insiste sur le fait que les entreprises devraient prendre en compte des aspects qualitatifs tels que l’image de marque, la satisfaction des clients et le potentiel de croissance à long terme lors de la prise de décisions en matière de supply chain. Dans ce contexte, il est crucial d’équilibrer les évaluations quantitatives et qualitatives pour garantir des résultats optimaux.

La discussion entre Kieran Chandler et Joannes Vermorel tourne autour des complexités de l’optimisation de la supply chain et de la nécessité d’équilibrer les approches quantitatives et qualitatives. Bien que la méthodologie de Lokad soit fortement quantitative, Vermorel insiste sur l’importance des jugements qualitatifs pour comprendre et donner un sens aux chiffres. La gestion de la supply chain nécessite un mélange des deux approches pour faire face aux incertitudes et aux complexités inhérentes à ce domaine et atteindre des objectifs stratégiques.

Vermorel explique que Lokad a commencé avec l’approche classique de la prévision, produisant un seul chiffre pour la demande sur une base quotidienne, hebdomadaire ou mensuelle. Cependant, ils ont rapidement réalisé que cette approche ne tenait pas compte de l’incertitude. En approfondissant l’analyse des chiffres, ils ont découvert de nombreuses nuances et subtilités en jeu. Cela a conduit au développement d’outils d’analyse numérique plus avancés et à la nécessité de prendre des décisions sur les chemins à suivre pour optimiser les supply chains.

L’hôte mentionne une citation de William Edward Deming, selon laquelle sans données, vous n’êtes qu’une autre personne avec une opinion. Vermorel est d’accord, mais ajoute que se fier uniquement aux données peut être naïf. Il soutient que l’idée que les ingénieurs se contentent de traiter les données pour trouver une solution optimale est absurde, car le concept d’“optimal” est très subjectif. Au lieu de cela, Vermorel suggère que les entreprises doivent se livrer à l’analyse des données pour construire un modèle intellectuel de ce que signifie l’optimalité pour leur supply chain spécifique. Paradoxalement, cela conduit souvent à des décisions qui ne sont pas purement quantitatives.

Lorsqu’on lui demande un exemple, Vermorel évoque les défis auxquels les clients ont été confrontés pendant la crise économique causée par la pandémie de COVID-19. Les entreprises ont connu une baisse des ventes, un excès de stocks et des changements importants dans leurs canaux de vente. Dans ce contexte, les clients ont demandé à Lokad de prouver que leur gestion de la supply chain s’était améliorée par rapport à l’année précédente. Vermorel souligne les difficultés de telles comparaisons, car les situations pré- et post-pandémiques sont très différentes.

Il explique que, pour comparer les performances, les entreprises doivent prendre des décisions de haut niveau qui ne peuvent pas être basées uniquement sur des données numériques. Par exemple, ils doivent prendre en compte des facteurs tels que la fermeture des magasins et le passage des ventes en magasin aux ventes en ligne. De plus, les supply chains ont dû être arrêtées et redémarrées en réponse à la crise, ce qui complique encore la comparaison.

L’interview met en évidence l’importance de l’analyse quantitative et qualitative dans l’optimisation de la supply chain. Si les données sont essentielles pour comprendre les subtilités de la gestion de la supply chain, les décisions basées sur le jugement et une approche plus holistique sont nécessaires pour prendre des décisions efficaces. Cela est particulièrement pertinent en période de crise, lorsque les entreprises doivent s’adapter à des situations sans précédent et comparer leurs performances passées avec soin.

Ils ont discuté de l’importance d’une approche quantitative dans l’optimisation de la supply chain, tout en reconnaissant la nécessité d’un jugement qualitatif. Les supply chains devraient être sans incident, sans événements remarquables ni goulots d’étranglement, et trouver le bon équilibre entre des forces économiques contradictoires. Vermorel insiste sur la nécessité d’une évaluation qualitative itérative du système plutôt que d’une évaluation quantitative constante, suggérant que les entreprises devraient se concentrer sur l’amélioration du moteur de prévision plutôt que sur l’examen manuel des prévisions. La discussion met également en évidence les défis de la simplification des problèmes complexes et l’importance de comprendre et de mieux répondre à la demande des clients.

Vermorel aborde l’importance d’équilibrer les approches qualitatives et quantitatives dans l’optimisation de la supply chain. Il met en avant le concept de “jour un”, qui met l’accent sur une nouvelle perspective des problèmes. Vermorel suggère que si les méthodes quantitatives peuvent fournir des informations précieuses, il est crucial de se concentrer qualitativement sur la définition du problème. Il souligne que les chiffres peuvent aider à identifier les bonnes batailles pour une entreprise, ce qui conduit finalement à de meilleurs résultats. L’interaction entre les méthodes quantitatives et la réflexion qualitative peut élargir les horizons des directeurs de la supply chain, les aidant à aborder leur supply chain de manière innovante.

Transcription complète

Kieran Chandler: Salut, chez Lokad, le mélange entre une approche quantitative basée sur les données et une approche qualitative axée sur les décisions commerciales a souvent été perçu comme quelque chose de perturbant. Ainsi, aujourd’hui sur Lokad TV, nous allons examiner cet équilibre et comprendre ce qui est le plus important dans un scénario quelque peu “œuf ou poule”. Alors, Joannes, notre sujet aujourd’hui porte sur le paradoxe quantitatif-qualitatif dans les supply chains. C’est un peu long à dire, donc quelle est l’idée derrière tout ça ?

Joannes Vermorel: L’idée est qu’à Lokad, nous sommes pionniers dans ce que nous appelons l’approche quantitative de la supply chain. Beaucoup de gens nous remettent en question en disant : “Vous avez une approche quantitative, donc combien mon entreprise va-t-elle économiser en dollars dans un an si nous faisons cela ?” La réponse est en réalité très difficile car vous pourriez dire : “Eh bien, vous avez une approche où vous mesurez tout en dollars et vous l’optimisez, donc pourquoi ne pouvez-vous pas avoir une mesure très simple des économies en dollars ?” La réponse s’avère souvent beaucoup plus compliquée que cela et cela nécessite une compréhension qualitative assez poussée pour donner un sens à toutes les données quantitatives que nous pouvons fournir. En général, les chiffres bruts, si je dis : “Oh, votre entreprise va économiser 10 millions de dollars, c’est garanti”, sont complètement trompeurs.

Donc, le paradoxe est que bien que nous ayons une méthodologie très quantitative avec de nombreux outils et technologies hautement numériques qui traitent littéralement des chiffres à grande échelle, en faisant des statistiques avancées, c’est très quantitatif. Lokad est une plateforme programmatique, donc les gens font de la programmation, ce qui signifie encore une fois traiter des chiffres avec un outil assez avancé, un langage de programmation dédié à l’optimisation prédictive des supply chains. C’est profondément quantitatif en termes d’opérations quotidiennes, d’outils et de technologies. Et pourtant, ce que je dis, c’est que généralement, la seule façon de donner un sens à tout cela est de faire des jugements qualitatifs, ce qui est un peu paradoxal pour une méthodologie qui se vante d’être hautement quantitative.

Kieran Chandler: Les personnes qui regardent cela pourraient trouver cela un peu surprenant. Je veux dire, vous avez écrit un livre entier sur la supply chain quantitative. Alors, qu’est-ce qui se cache derrière un jugement qualitatif ? Quels sont les aspects sur lesquels nous devrions nous pencher ?

Joannes Vermorel: L’une des choses les plus importantes est de comprendre que chaque chiffre, chaque mesure que vous pouvez prendre, est très subjective. Vous pourriez penser que vous pouvez avoir quelque chose de complètement rationnel, objectif et indépendant, où vous avez éliminé toutes sortes de jugements personnels, mais la réalité est que c’est presque impossible à faire. Les supply chains sont très complexes et comprennent de nombreuses personnes, machines, processus et logiciels. Elles évoluent dans un écosystème que vous comprenez à peine, donc au mieux, vous pouvez prendre des décisions même lorsque vous voulez évaluer des choses comme le chiffre d’affaires. Il y a un dicton très juste…

Kieran Chandler: Pouvez-vous nous en dire plus sur la philosophie commerciale de votre entreprise, Lokad ?

Joannes Vermorel: La philosophie se reflète dans l’expression commerciale selon laquelle “le chiffre d’affaires est vanité, le profit est opinion, le cash est roi”. Cela signifie que selon ce que vous regardez, vous regardez soit quelque chose de très réel, soit quelque chose de plus flou, à interpréter de différentes manières. C’est là que réside l’essence de nos produits.

Kieran Chandler: Pouvez-vous développer ?

Joannes Vermorel: Alors que nous développions des outils pour une analyse plus quantitative et un traitement des données, nous avons progressivement réalisé à quel point il était important, par exemple, d’avoir de meilleures et meilleures prévisions. Lorsque Lokad a commencé, nous avions des prévisions classiques qui nous donnaient un chiffre pour la demande sur une base quotidienne, hebdomadaire ou mensuelle. Mais nous avons réalisé que nous manquions quelque chose ; il y avait quelque chose de totalement absent de notre méthodologie, et c’était l’incertitude. Notre perspective classique était incorrecte car nous rejetions totalement l’incertitude. Donc, plus vous plongez dans les chiffres, plus vous voyez qu’il y a des tonnes de nuances et de subtilités en jeu. Cela nécessite des prises de décision, qui sont très arbitraires.

Kieran Chandler: Donc, ce que vous dites, c’est qu’il y a une limite à ce que vous pouvez faire avec les données sans avoir une compréhension qualitative ?

Joannes Vermorel: Non, pas vraiment. Vous pouvez avoir l’impression naïve que les données débloqueront une sorte d’amélioration commerciale, mais ce n’est pas le cas. Sans données, vous n’aurez même pas les outils, et la réalité ne vous mettra même pas suffisamment au défi pour que vous puissiez même construire un modèle réel et intellectuel de ce que signifie réellement l’optimalité pour votre entreprise. Pour avoir des idées appropriées sur la façon dont vous devriez même penser à votre supply chain, vous devez faire ce traitement des données, et une fois que vous l’avez fait, vous aurez les outils pour prendre des décisions.

Kieran Chandler: Donc, Joannes, vous avez beaucoup parlé de l’approche quantitative que Lokad adopte pour l’optimisation de la supply chain. Mais j’imagine qu’il y a encore des prises de décision qualitatives qui doivent être faites. Pouvez-vous nous en dire plus à ce sujet ?

Joannes Vermorel: Oui, absolument. Même si nous essayons de nous appuyer autant que possible sur des données quantitatives, il y a encore des prises de décision qui ne sont absolument pas quantitatives. Vous voyez, c’est une particularité. Et l’illusion serait de penser que vous pouvez contourner une prise de décision pour rester quantitatif tout le temps.

Kieran Chandler: D’accord, cela a du sens. Pouvez-vous nous donner un exemple de situation où des étapes qualitatives sont nécessaires ?

Joannes Vermorel: Bien sûr, laissez-moi vous donner un exemple. Les clients, par exemple, en ce moment, nous demandent : “Dites-nous, vous savez, vous venez de déployer Lokad. Nous avons la chance d’avoir encore réussi à conclure des contrats avec des clients au cours du premier semestre 2020. Et ils regardent la situation, ils demandent : ‘Prouvez-nous que nous faisons mieux par rapport à l’année dernière.’” Et évidemment, compte tenu de la situation économique absolument horrible dans laquelle nous nous trouvons, je veux dire que tout est pire, vous savez, ils ont moins de ventes. S’ils sont dans le secteur de la mode, la plupart de la saison d’hiver n’a pas, je veux dire qu’ils se retrouvent avec des tonnes de stocks de la saison d’hiver. C’est assez mauvais, c’est assez désastreux dans de nombreuses situations. Et je crois que même dans cette situation, nous sommes capables d’améliorer les choses. Mais par rapport à quoi ? Peut-on comparer la situation pré-COVID à la situation post-COVID ? Est-ce que cela a même un sens ? Comment comparer lorsque vous avez, par exemple, des réseaux de vente au détail qui ont fermé un tiers de leurs magasins, ou lorsque le commerce électronique a doublé mais que les magasins ont perdu la moitié de leur demande ? C’est un monde différent, ce n’est pas entièrement différent, mais c’est assez différent. Et donc, lorsqu’il s’agit de comparer les chiffres, je dirais que vous devez prendre des décisions qualitatives. Vous pouvez présenter les chiffres, vous pouvez raisonner à leur sujet, vous pouvez essayer de les aligner autant que possible, vous pouvez essayer de dire : “Voici tous les biais que nous essayons de prendre en compte.” Mais la réalité est que les chiffres que vous présentez à la fin, vous avez besoin d’un certain jugement de haut niveau. Vous ne pouvez pas simplement dire : “Oh, c’est juste par rapport à deux chiffres, et c’est tout,” et me dire combien de millions d’euros ou de dollars vous avez économisés, par exemple. Ce à quoi nous avons dû faire face pendant cette crise, c’est qu’il y avait de nombreux clients pour lesquels nous avons dû prendre des mesures d’urgence afin que leurs chaînes d’approvisionnement puissent être arrêtées proprement. C’était très compliqué à orchestrer et complètement sans précédent. Et puis nous avons dû faire l’inverse, deux mois après, où nous avons dû avoir comme un redémarrage d’urgence, je dirais, de la chaîne d’approvisionnement. Et ensuite, comment jugez-vous si Lokad a bien fonctionné ? Et je crois que notre approche quantitative rend en fait assez simple de prendre une décision qualitative. Mais ne vous trompez pas, il y a un jugement, un jugement très éclairé, et c’est complètement qualitatif. Par exemple, pour le redémarrage de la chaîne d’approvisionnement, avons-nous eu, vous savez, combien de situations de panique avons-nous eu ? Avons-nous soudainement eu des choses qui étaient des goulots d’étranglement accidentels, ou au contraire, avons-nous réussi à maintenir les choses fluides et, je dirais, sans incident ? Vous savez, la propriété de non-événement de votre chaîne d’approvisionnement.

Kieran Chandler: Cela peut sembler être quelque chose qui est généralement sous-estimé, vous savez, une qualité d’un processus d’optimisation de la supply chain très performant est qu’il n’y a plus d’événement remarquable. Et il est très difficile de mettre, je dirais, un chiffre sur cela. Vous savez, quand il n’y a rien de remarquable qui s’est produit simplement parce que tout fonctionne sans problème, sans trop de tracas, comme il se doit. Et c’est une qualité très, très importante de notre, je dirais, d’une supply chain bien rodée. Les choses se passent très bien et il n’y a rien de vraiment remarquable, vous savez. Il n’y a pas de stocks massifs, il y a en réalité moins de stocks que vous ne pouvez l’imaginer, et il y a très peu de ruptures de stock, aussi peu que cela ait du sens. Et dans l’ensemble, c’est très calme, mais parfois ces clients sont un peu frustrés parce que vous vous concentrez sur cette interprétation des événements au lieu de vous concentrer sur les résultats numériques. Lokad ne dépasse-t-il pas un peu les bornes là ?

Joannes Vermorel: Oui, je veux dire, c’est frustrant parce que ce n’est pas facile, vous savez. Vous aimeriez avoir quelque chose qui serait facile, ou juste donnez-moi ce chiffre et c’est fini. Et quand vous regardez le problème, et nous revenons en disant : “Eh bien, vous savez, nous avons au moins 10 angles à ce problème, et nous devons les équilibrer”, parce que la supply chain consiste principalement à équilibrer des forces économiques contradictoires, vous savez, le coût des stocks, le coût d’une production plus élevée, le coût d’une plus grande flexibilité en termes de fournisseurs, le coût d’avoir des délais de livraison plus courts par rapport à la détention de stocks plus importants et à des délais de livraison plus longs. Je veux dire, toutes ces choses sont en conflit. Donc quand nous regardons ce problème, et que les gens disent : “Oh, nous aimerions que ce problème qui a au moins 10 dimensions soit réduit à un seul chiffre et que ce soit fini”, nous disons : “Eh bien, vous manquez de certitude, et c’est précisément ce qui rend votre entreprise formidable.” Et il n’est pas toujours possible de réduire quelque chose de très, très complexe à une perspective simpliste.

Kieran Chandler: Et je suppose que vous ne dites pas que vous devriez chercher la complexité pour la complexité, juste pour avoir l’air de savoir, parce que c’est quelque chose que de nombreux acteurs de cette industrie font. Ils mettent simplement, je dirais, un accent excessif sur des solutions super techniques avec beaucoup trop de chiffres juste pour avoir l’air impressionnants et paraître compétents, vous savez, pour avoir l’air de savoir beaucoup plus que vous.

Joannes Vermorel: Ce n’est pas le point. Habituellement, nous disons que nous devons passer beaucoup de temps sur l’interprétation pour même, par exemple, qualifier si un chiffre vaut la peine d’être examiné, et cela vaut la peine d’en discuter. Sommes-nous, vous savez, oui, il est toujours possible pour n’importe quel tableau de bord de rajouter un indicateur de performance supplémentaire, mais en vaut-il vraiment la peine ? Et, encore une fois, c’est une discussion qualitative sur les résultats numériques. Habituellement, ce sont les et la chose surprenante est que la valeur numérique d’un indicateur de performance vaut la peine d’être examinée dépend des valeurs numériques exhibées par cet indicateur de performance. Et encore une fois, comment la valeur numérique d’un indicateur de performance se qualifie-t-elle comme étant surprenante ? Ce n’est encore une fois pas une affirmation numérique.

Kieran Chandler: Vous avez parlé de chiffres et de niveaux de réflexion. Pourriez-vous expliquer ce paradoxe que les gens ont souvent à propos du fait que cela ne concerne que les chiffres ?

Joannes Vermorel: Oui, une affirmation qualitative, et c’est là que je dirais qu’il y a ce paradoxe que les gens pensent que lorsque vous dites que cela ne concerne que les chiffres, ce n’est pas le cas. Il s’agit d’avoir des chiffres avec plus de niveaux de réflexion par-dessus.

Kieran Chandler: Je vois. Et vous avez mentionné l’idée que ces niveaux de réflexion grandissent et deviennent un processus itératif. Donc, pour un praticien de la supply chain, à quelle fréquence devraient-ils revoir ces décisions ? Je veux dire, ils ne peuvent pas gaspiller leur énergie à les revoir constamment. Est-ce qu’ils regardent qualitativement les bonnes choses ?

Joannes Vermorel: Je dirais qu’ils devraient constamment remettre cela en question, et la revue quantitative du système est inutile. Quand je vois des entreprises qui disent : “Oh, nous sommes très, très axés sur les chiffres, vous savez, nous avons des personnes qui examinent manuellement nos prévisions chaque semaine”, je dis : “Pourquoi avez-vous besoin d’examiner manuellement vos prévisions chaque semaine ? C’est une perte de temps totale.” Ils disent : “Mais sinon, les prévisions ne sont pas bonnes.” Si les prévisions ne sont pas bonnes, peut-être devriez-vous corriger le moteur de prévision qui produit les prévisions en premier lieu afin de ne pas avoir à corriger manuellement vos prévisions tout le temps. Et en finir avec ça. Ils disent : “Oh, mais nous avons essayé pendant des années, et nous n’avons jamais réussi à l’utiliser avec notre fournisseur.” Alors je dirais : “Eh bien, choisissez un autre fournisseur.” Regardez, par exemple… Mais je m’égare. Revenons à la chose. Vous voyez ce travail quantitatif répétitif de révision quantitative. Je crois que c’est une perte de temps totale au contraire. Revisiter toujours la question de ce que cela signifie ? Qu’est-ce que la demande des clients signifie ? Comment puis-je mieux servir mes clients ? Qu’est-ce que cela signifie de les servir mieux ? Y a-t-il un angle que je n’ai pas vu ? Et ce sont des questions qui valent la peine d’être revisitées tout le temps. Et d’ailleurs, je crois que c’est l’un des piliers de la pensée d’Amazon, c’est cette idée de Day One. Si vous lisez les mémos que Jeff Bezos donne au monde entier, vous verrez que l’une des idées clés est essentiellement l’un des principes de la façon dont Amazon fait des affaires, c’est toujours le jour un. Cela signifie que vous devriez toujours essayer de regarder les problèmes comme si c’était le jour un, comme si vous commenciez à zéro et que vous pensiez : “Comment pouvons-nous revisiter tout ce que nous avons fait comme si c’était le premier jour où nous le faisons ?” Afin que nous puissions avoir une perspective complètement nouvelle. Et je crois que c’est exactement le contraire des gens qui itèrent sur les prévisions, vous savez quand ils ajustent quantitativement leurs prévisions. C’est une perspective quantitative où ils vont faire la même chose encore et encore, et ce n’est pas la bonne perspective. La bonne perspective est quelque chose de beaucoup plus qualitatif où vous revisitez et vous vous demandez : “D’accord, repartons de zéro. Qu’est-ce qu’un client se demande ces questions très fondamentales et peut-être que vous arriverez à la même réponse, mais si, par hasard, vous arrivez à une réponse différente…”

Kieran Chandler: Désolé, vous pourriez finir par vous rendre compte que peut-être vous avez besoin d’une réponse complètement différente. Si vous revisitez ce qu’est un client et que vous réalisez que vous n’aviez pas la bonne mentalité à propos de ce qu’est un client, alors peut-être que toutes les solutions que vous avez conçues pour mieux servir ce que vous pensiez être votre client sont probablement complètement erronées par rapport à ce qu’elles devraient être. C’est un processus très délicat. Fait intéressant, une partie du paradoxe est que généralement, si vous vous posez ces questions dans le vide, il y a de fortes chances que vous ne trouviez pas de nouvelles idées.

Joannes Vermorel: Et une partie du paradoxe est que en regardant les chiffres, ils peuvent vous donner l’inspiration pour trouver l’étincelle qui vous permet de regarder de manière plus quantitative votre entreprise. C’est exactement le genre de choses que, par exemple, nous avons réussi à faire chez Lokad avec ces prévisions probabilistes. Lorsque nous avons commencé à regarder ces probabilités, nous avons réalisé qu’il y avait tellement de choses que nous n’avions même pas réalisées. Nous n’avions même pas commencé à effleurer le problème, et nous n’en avons pris conscience que lorsque nous avons commencé à regarder les probabilités, alors qu’auparavant nous ne regardions que la prévision en supposant qu’il n’y avait qu’un seul chiffre pour l’avenir.

Kieran Chandler: Auparavant, vous avez parlé de l’idée de tomber amoureux du problème et pas seulement de la solution. Donc, vous dites que prendre une approche plus qualitative améliore la façon dont vous abordez le problème?

Joannes Vermorel: Absolument. Il n’y a rien de plus qualitatif qu’une définition de problème. Ce ne sont pas les chiffres qui définissent les problèmes. Mais encore une fois, pour revenir au point, les chiffres peuvent vraiment vous aider à mieux réfléchir au problème. Lorsque vous avez une déclaration de problème, vous devez faire des choix. Tout n’est pas également pertinent pour votre entreprise. L’esthétique est très importante pour de nombreuses marques, et pour les marques de luxe, l’esthétique peut être tout. Si vous vendez des équipements miniers, eh bien, peut-être pas tant que ça. Est-ce que cela signifie que votre équipement peut avoir l’air terrible ? Non, je dirais, d’une manière mécanique très geek, que les équipements miniers peuvent en réalité avoir une bonne apparence.

Kieran Chandler: Plutôt cool, mais clairement ce n’est pas la même emphase. Vous voyez, c’est pourquoi vous avez une déclaration de problème. Vous devez également faire une déclaration sur ce qui n’est pas pertinent pour votre entreprise. Vous savez, vous devez faire une parcimonie des choses que vous choisissez vos batailles judicieusement. Et encore une fois, lorsque vous effectuez ces analyses chiffrées, elles peuvent vous aider à faire le bon choix de bataille pour votre entreprise afin que vous puissiez avoir cette optimisation de la supply chain qui choisit les choses où vous pouvez vraiment obtenir de meilleurs résultats, en fin de compte de meilleurs dollars. Mais attention, entre le jour où vous commencez à regarder le problème et six mois à un an plus tard, vous ne regarderez pas le problème de la même manière. Et donc, il devient incroyablement difficile de faire une comparaison dollar pour dollar car votre perspective sur le problème a changé. Bon, si nous commençons à conclure aujourd’hui, et certainement la différence entre ce genre de paradoxe qualitatif et quantitatif, c’est un peu subtil. Alors pourquoi est-ce quelque chose d’important à discuter ?

Joannes Vermorel: Je pense que c’est important parce que je dirais, je crois, et nous avons 10 ans d’activité pour soutenir cette croyance chez Lokad, que les méthodes quantitatives donnent de meilleurs résultats pour la supply chain. Mais le point crucial est que de meilleures méthodes quantitatives ouvrent de nouvelles façons de penser à la supply chain, ce qui est quelque chose de complètement qualitatif. Et vous voyez, il y a ce va-et-vient : vous avez de meilleurs chiffres, vous pouvez penser différemment au problème. Et donc, je dirais aux directeurs de la supply chain, je dirais de vous familiariser avec ces méthodes numériques simplement parce qu’elles élargiront votre horizon sur la façon dont vous pouvez même penser à votre supply chain. C’est peut-être contre-intuitif, mais c’est un va-et-vient. Et allez vers les méthodes quantitatives non pas pour les chiffres, mais pour les idées que ces méthodes ouvriront sur de nombreux autres aspects de votre supply chain.

Kieran Chandler: D’accord, génial. C’était un peu long, mais je pense que nous avons réussi tout l’épisode sans mélanger les deux. C’est donc tout pour cette semaine. Merci beaucoup de nous avoir suivi et nous vous retrouverons la prochaine fois. Merci de nous avoir regardés.