00:00:00 Introduction aux ressources informatiques en supply chain
00:02:21 Importance des ressources informatiques en supply chain
00:07:04 Sympathie mécanique dans le contexte de la supply chain
00:09:38 Prise de décision avec le matériel informatique
00:12:42 Illusion de compétence sans profondeur
00:13:59 Dépendance moderne de la supply chain à l’informatique
00:18:32 Impact de la vitesse du matériel sur les décisions
00:21:40 Inefficacités logicielles augmentent les coûts
00:24:42 Propriétés et limites des bases de données transactionnelles
00:27:59 Coûts croissants du cloud dus à l’inefficacité
00:30:09 Recettes logicielles plus simples et moins chères
00:32:40 Gaspillage extrême des ressources informatiques
00:36:14 Avancées matérielles vs retard logiciel
00:40:48 Importance de la connaissance de la sélection des fournisseurs
00:45:15 Connaissance théorique vs pratique
00:50:00 Ordres de grandeur de l’efficacité informatique
00:54:33 Considérations de performance dans le réapprovisionnement des stocks
00:56:18 Processus itératif pour la qualité des résultats
00:58:50 La perturbation nécessite une réingénierie
01:00:18 Prochaines étapes pour les praticiens
01:02:17 Payer pour les inefficacités des fournisseurs
01:05:04 Impact financier des décisions
01:07:16 Manque de compréhension des concurrents
01:08:40 Remarques finales
Résumé
Dans un récent épisode de LokadTV, Conor Doherty, responsable de la communication chez Lokad, a discuté avec Joannes Vermorel, PDG de Lokad, du rôle crucial des ressources informatiques dans l’optimisation de la supply chain. Vermorel a souligné la nécessité de comprendre à la fois le matériel et le logiciel pour prendre des décisions en matière de supply chain éclairées. Il a comparé cette connaissance fondamentale à une conscience géographique de base, essentielle pour prévenir les problèmes et garantir une prise de décision efficace. Vermorel a souligné que si les ordinateurs sont des outils pour mécaniser les décisions, une compréhension de leurs capacités et de leurs limites est cruciale. Cette compréhension s’étend aux paradigmes de programmation, permettant aux praticiens d’optimiser les ressources et d’obtenir de meilleurs résultats.
Résumé étendu
Dans un récent épisode de LokadTV, Conor Doherty, responsable de la communication chez Lokad, a engagé une discussion stimulante avec Joannes Vermorel, PDG et fondateur de Lokad, une entreprise française spécialisée dans l’optimisation prédictive de la supply chain. La conversation a exploré le monde complexe des ressources informatiques au sein de la supply chain, un sujet qui va bien au-delà de l’utilisation simple des ordinateurs. Il nécessite une compréhension nuancée du fonctionnement optimal de ces machines, un concept que Vermorel appelle “sympathie mécanique”.
Doherty a ouvert la discussion en soulignant l’ampleur des ressources informatiques, englobant à la fois le matériel et le logiciel. Il a demandé à Vermorel une définition de travail, qui a expliqué que les ressources informatiques comprennent toutes les classes de matériel qui constituent un ordinateur moderne. Cette classification, bien que quelque peu arbitraire, a évolué au cours des 70 dernières années, donnant lieu à des catégories distinctes telles que les processeurs et la mémoire, chacune ayant des fonctions spécifiques dans l’écosystème informatique.
Vermorel a souligné l’importance de ces ressources dans le contexte de la gestion de la supply chain. Il a soutenu que si nous acceptons le principe selon lequel les décisions en matière de supply chain sont mieux prises avec l’aide des ordinateurs, alors la compréhension du matériel qui facilite ces calculs devient cruciale. Cette compréhension ne se limite pas seulement à connaître les composants physiques, mais aussi à saisir les différentes classes d’appareils et leurs capacités de calcul.
Doherty a ensuite cherché à simplifier ces informations pour les praticiens de la supply chain, demandant comment ils devraient intégrer cette connaissance dans leurs opérations quotidiennes. Vermorel a précisé que les ordinateurs ne sont pas intrinsèquement doués pour prendre des décisions ; ce sont simplement les meilleurs outils disponibles pour mécaniser les processus de prise de décision. Cette mécanisation, qui a favorisé le progrès pendant des siècles, s’étend maintenant aux emplois de bureau grâce à l’utilisation des ordinateurs.
Vermorel a comparé la connaissance fondamentale des ressources informatiques à une connaissance géographique de base. Tout comme connaître l’emplacement des pays sur une carte est considéré comme essentiel, comprendre les bases du matériel informatique est fondamental pour les praticiens de la supply chain. Cette connaissance permet de prévenir un éventail de problèmes potentiels et garantit que les décisions sont prises en ayant une compréhension claire de l’infrastructure informatique sous-jacente.
Doherty a approfondi cette connaissance fondamentale, demandant s’il s’agissait de connaître des choses simples comme l’emplacement d’un port USB ou de concepts plus complexes comme le fonctionnement d’un disque SSD. Vermorel a répondu qu’il s’agit plutôt de comprendre les abstractions et les classes stables de préoccupations qui persistent dans l’informatique depuis des décennies. Celles-ci incluent la mémoire, le stockage, la bande passante, le calcul arithmétique et les processus d’entrée/sortie.
La conversation s’est ensuite tournée vers la manière dont cette connaissance fondamentale se traduit par une meilleure prise de décision. Vermorel a expliqué que sans une compréhension de base du matériel, les processus de prise de décision peuvent sembler magiques, ce qui rend difficile d’évaluer si une méthode convient au matériel disponible. Il a utilisé l’analogie du choix d’une voiture pour illustrer ce point. Tout comme choisir une voiture nécessite de comprendre son utilisation prévue, sélectionner des ressources informatiques nécessite une connaissance de leurs capacités et de leurs limites.
Vermorel a également abordé l’importance des paradigmes de programmation et de leur intégration dans le processus de prise de décision. Il a noté que même si des cas d’utilisation spécifiques ne sont pas toujours évidents, avoir une compréhension fondamentale de concepts tels que l’analyse statique, la programmation en tableau et le contrôle de version est crucial. Cette connaissance aide les praticiens à éviter de “tâtonner dans le noir” et garantit qu’ils peuvent prendre des décisions éclairées sur les outils informatiques qu’ils utilisent.
En conclusion, Vermorel a souligné que les pratiques modernes de la supply chain dépendent fortement du matériel informatique. Même les entreprises qui se considèrent comme peu technologiques s’appuient largement sur les ordinateurs, que ce soit pour des algorithmes complexes ou des outils simples comme Excel. Par conséquent, avoir une compréhension fondamentale des ressources informatiques n’est pas seulement bénéfique, mais essentiel pour une gestion efficace de la supply chain. Cette connaissance permet aux praticiens de prendre des décisions éclairées, d’optimiser leurs ressources informatiques et, en fin de compte, d’obtenir de meilleurs résultats pour leurs organisations.
Transcription complète
Conor Doherty: Bienvenue sur LokadTV. Aujourd’hui, Joannes et moi allons discuter des ressources informatiques dans la supply chain. Comme vous l’entendrez, il ne s’agit pas seulement de savoir comment utiliser un ordinateur. Cela nécessite plutôt une bonne compréhension de son fonctionnement optimal. Cela s’appelle la sympathie mécanique, et comme nous le verrons, une bonne sympathie mécanique peut se traduire par une meilleure utilisation des ressources informatiques et, en fin de compte, de meilleures décisions. Maintenant, comme toujours, si vous aimez ce que vous entendez, pensez à vous abonner à notre chaîne YouTube et à nous suivre sur LinkedIn. Et avec cela, je vous présente la conversation d’aujourd’hui.
Alors, Joannes, les ressources informatiques dans la supply chain, c’est un concept très vaste. Cela englobe à la fois le matériel et les logiciels. Donc, aux fins de notre conversation d’aujourd’hui, et en gardant à l’esprit qu’il s’agit d’un public de la supply chain, quelle est une bonne définition pratique des ressources informatiques ?
Joannes Vermorel: Les ressources informatiques est un terme général qui englobe toutes les classes de matériel qui composent un ordinateur moderne. De nos jours, la séparation entre ces classes est un peu arbitraire, mais seulement un peu. Il n’y a rien dans la nature qui dit qu’il existe une classe de choses que nous devrions appeler CPU (unités centrales de traitement) et une autre classe d’appareils que nous devrions appeler mémoire et ainsi de suite. C’est une co-évolution de la conception des ordinateurs et du rôle du marché qui a façonné certains créneaux pour avoir des entreprises qui se sont avérées avoir des appareils vraiment compétitifs pour des fins spécifiques. C’est ainsi qu’il y a eu cette évolution. Maintenant, 70 ans après l’introduction des ordinateurs, nous avons des classes très claires de dispositifs informatiques qui ne font pas tout de bout en bout. Ce sont comme des composants dans le calcul.
Maintenant, pourquoi est-ce important d’avoir cela ? Lorsque je parle de ressources informatiques, je fais référence de manière générale au matériel, mais aussi implicitement à la classe de dispositifs et à ce qu’ils vous apportent pour effectuer des calculs. Pourquoi est-ce important pour la supply chain ? Parce que si nous considérons la supply chain comme un exercice de prise de décision et si nous partons du principe que ces calculs seront mieux réalisés avec des ordinateurs, alors c’est littéralement la couche physique qui portera ces calculs. Cet acte de foi n’est finalement qu’un acte modeste. Les ordinateurs sont relativement prouvés comme étant assez capables de nos jours. Mais néanmoins, cela part de cette vision selon laquelle toutes ces décisions, ces millions de décisions qu’une supply chain de taille importante doit prendre, seront finalement prises avec un ordinateur d’une manière ou d’une autre.
Ainsi, si nous commençons à réfléchir à cela, nous devrions commencer à prêter un peu d’attention à cette couche matérielle. La situation est devenue beaucoup plus complexe au cours des quatre dernières décennies. Les ordinateurs progressent toujours, mais de manière beaucoup plus complexe et moins intuitive par rapport à ce qui se passait jusqu’à la fin des années 90.
Conor Doherty : D’accord, eh bien, pour résumer cela, les ordinateurs sont doués pour prendre des décisions. Mais comment un praticien de la supply chain qui écoute cela s’intègre-t-il dans la conversation d’aujourd’hui ? Quelle est la conclusion ou la vue d’ensemble pour eux ?
Joannes Vermorel : Tout d’abord, je dirais que les ordinateurs ne sont pas particulièrement doués pour prendre des décisions. Ce sont simplement les outils que nous avons, et pour l’instant, nous n’avons aucune option viable pour mécaniser les processus de prise de décision. C’est un peu un acte de foi. Pourquoi voulons-nous mécaniser ? Parce que la mécanisation a été le moteur du progrès au cours des deux, voire trois derniers siècles. Au XXe siècle, il s’agissait de la mécanisation des emplois ouvriers avec des améliorations de productivité absolument stupéfiantes, comme une multiplication par 100. Maintenant, au XXIe siècle, nous voyons exactement la même chose, mais pour les emplois de cols blancs, et cela se produit grâce aux ordinateurs. Nous pourrions penser à un univers parallèle où cela se produirait avec d’autres choses, mais pour l’instant, la meilleure option que nous avons, ce sont les ordinateurs.
Maintenant, pourquoi est-ce important ? Je dirais que nous devons considérer les ressources informatiques et le matériel informatique comme faisant partie des connaissances fondamentales. Quand était-ce la dernière fois que cela vous a été utile de savoir où se trouve le Canada sur la carte du monde ? Quand était-ce la dernière fois que cela vous a été utile de savoir que la Russie n’a aucune frontière avec le Brésil ? Ce sont des choses où il n’est pas très clair pour vous au quotidien que, par exemple, avoir des connaissances de base en géographie mondiale est d’une utilité pratique. Pourtant, si vous deviez demander à la grande majorité des personnes de cette audience, elles diraient que c’est important. Que penseriez-vous de quelqu’un qui ne pourrait pas placer la Chine, le Canada ou la Russie sur une carte du monde ? Cela semblerait très étrange, et vous ne lui confieriez probablement pas beaucoup de rôles dans votre organisation.
Donc, vous pouvez le considérer comme un peu de trivialité dans une certaine mesure, mais c’est aussi une connaissance fondamentale. Si vous n’en savez rien, cela créera des problèmes. Quels types de problèmes ? Cela dépend beaucoup de la situation spécifique, de l’entreprise et du secteur. Mais vous pouvez vous attendre à toute une série de problèmes. Je pense que la connaissance du matériel informatique et des ressources informatiques fait très certainement partie de cette classe de connaissances fondamentales dont les praticiens de la supply chain devraient être conscients. Ils devraient avoir une certaine sympathie mécanique, un terme emprunté à la Formule 1, pour ces choses-là.
Conor Doherty : Eh bien, j’aime l’analogie que vous utilisez, et je vais essayer de l’utiliser pour clarifier ce point. Si vous dites que la connaissance fondamentale consiste à savoir que le Brésil et la Russie ne partagent pas de frontière, c’est une granularité de connaissance géographique. Une autre est de savoir combien de capitales l’Afrique du Sud a. Ce sont des couches ou granularités qualitativement différentes de la conscience géographique. Pour prendre cette différence et l’appliquer au matériel ou aux ressources informatiques, lorsque vous parlez de connaissances de base, parlez-vous de savoir où se trouve le port USB de ma souris, ou parlez-vous de savoir comment fonctionne un disque SSD ? Quel est l’ordre de grandeur des connaissances ici ?
Joannes Vermorel : Je parle plutôt des abstractions. Il y a une infinité de détails sur le matériel informatique. Il ne s’agit pas de connaître chaque appareil et ses points de prix. Si vous êtes un passionné d’informatique, vous pouvez apprécier de lire à ce sujet, et c’est mon cas. Mais fondamentalement, il s’agit davantage de ces grandes classes de ressources très établies. Cela dépend un peu de l’architecture, mais ces architectures sont restées très stables pendant au moins cinq décennies, donc on peut s’attendre à ce que cela continue.
De quoi parlons-nous ? Nous parlons de choses comme la mémoire, la mémoire volatile, le stockage persistant, la bande passante, le calcul arithmétique, les entrées et sorties (E/S), le débit, la latence. Toutes ces sortes de choses ont été des préoccupations et ont eu des classes de préoccupations qui sont restées stables pendant de nombreuses décennies. C’est ce que je veux dire par avoir cette connaissance de base pour comprendre quelles sont les classes de préoccupations et le matériel informatique correspondant. Comment tout cela s’emboîte-t-il pour faire quelque chose avec un ordinateur moderne ?
Si nous prenons du recul en termes de couches, vous voulez finalement que vos processus de prise de décision soient calculés grâce à ce matériel informatique. Si vous n’avez aucune connaissance de ce qui se passe au niveau matériel, c’est complètement magique. Quelles sont les chances que vous puissiez même comprendre si une méthode convient ou non à votre matériel ? Je ne parle pas d’une compréhension super détaillée, juste d’une compréhension très basique de savoir si cela fonctionnera même ou pas du tout.
Conor Doherty : Par exemple, vous utilisez l’expression… Désolé, laissez-moi revenir en arrière. Vous avez nommé quelques paradigmes de programmation. Je pense que c’était dans l’une de vos conférences. Vous avez parlé de paradigmes de programmation, d’analyse statique, de programmation RA, de programmation différentielle, de gestion de version, de persistance, tous ces concepts. Ma question est la suivante : comment tout cela s’emboîte-t-il pour prendre de meilleures décisions dont vous parlez ?
Joannes Vermorel : Il s’agit de connaissances fondamentales, donc ne vous attendez pas à des cas d’utilisation très spécifiques de ma part, tout comme la géographie de base. Quand avez-vous eu besoin de savoir cela pour la dernière fois ? Probablement jamais. C’est ambiant. Le problème, c’est que si vous avez des couches de connaissances fondamentales qui manquent, vous tâtonnez dans le noir. Vous ne voyez même pas que vous êtes dans le noir. Vous ne réalisez même pas qu’il y a tant de choses que vous ne comprenez pas. C’est vraiment mon point.
Revenons en arrière. Vous voulez générer ces décisions avec un ordinateur. Cela signifie que vous allez sélectionner des fournisseurs, probablement plusieurs. Vous allez acheter ou louer des ressources informatiques dans le cloud. Vous pouvez entièrement déléguer la chose à votre service informatique, mais pourquoi le service informatique serait-il très compétent pour choisir du matériel pour quelque chose dont il ne sait rien ? Par exemple, si je vous dis : “Cher service informatique, veuillez me choisir la meilleure voiture”, sans précision. D’accord, très bien. Alors, le service informatique dit : “D’accord, je vous prends une Formule 1.” Et vous dites : “Eh bien, en fait, je veux conduire dans les dunes le long de la plage.” Alors la Formule 1 se révèle être un véhicule complètement nul car elle n’est absolument pas conçue pour conduire dans le sable.
Si tout ce que vous me dites, c’est de prendre quelque chose de bon, ils prendront quelque chose de fondamentalement bon, comme une Formule 1. Est-ce une bonne voiture ? Oui, c’est une bonne voiture pour une utilisation spécifique. Mais si vous dites : “Je veux une voiture où je peux garer ma famille de huit personnes”, cela va être une définition très différente de ce qui est bon. Nous avons cette illusion que lorsqu’il s’agit d’informatique, de matériel informatique et de choses informatiques en général, il s’agit d’une question de spécialistes. Tout comme choisir une voiture, je ne suis pas spécialiste des voitures, donc je vais simplement demander au service automobile de me choisir une bonne voiture et m’en occuper. Ces personnes ont tellement d’options sur ce que signifie même “bon” qu’elles choisissent quelque chose au hasard. Ensuite, vous pouvez vous plaindre à la réception : “Oh, mais le coût de cette Formule 1 est extravagant. Je ne peux même pas mettre une deuxième personne dans la voiture, et là où je veux conduire, c’est-à-dire dans le sable, elle ne fera même pas 10 mètres avant que les roues ne perdent de l’adhérence en raison de la faible garde au sol.” Si c’était une voiture, les gens seraient d’accord pour dire que ce serait ridicule.
Mais quand il s’agit de choses informatiques, dans la plupart des entreprises, les gens trouvent cela tout à fait acceptable de ne pas s’intéresser au sujet. Bien que, encore une fois, je revienne à la pratique de la supply chain. Une pratique moderne de la supply chain dépend énormément de ce matériel informatique. Les supply chains ont été numérisées il y a des décennies, et même les entreprises qui pensent être peu technologiques dépendent énormément des ordinateurs, même si c’est juste pour Excel.
Si vous dépendez de ces outils au quotidien, vous en dépendez de manière très élaborée. Par exemple, je dépends de la disponibilité de l’eau, mais je n’ai pas besoin de connaître quoi que ce soit sur l’approvisionnement en eau. C’est correct car l’eau en tant que produit est extrêmement simple. C’est chimiquement simple, et lorsque vous parlez d’eau du robinet, vous vous attendez à 99,99% H2O plus un peu de minéraux et un peu de chlore pour des raisons sanitaires, et c’est tout.
Donc vous voyez, c’est et la température devrait être quelque chose comme entre 10 et 20 degrés, et c’est tout. C’est donc quelque chose de très simple. C’est pourquoi vous n’avez pas, vous, la couche d’abstraction qui est “Je prends de l’eau du robinet et c’est bon à boire.” Je peux me permettre de ne rien savoir sur ce qui se passe en amont. Mais le problème, et c’est là que j’en viens au sujet des ressources informatiques, c’est que les ressources informatiques sont multidimensionnelles. Vous savez, ce n’est pas quelque chose de simple comme l’eau. C’est beaucoup plus comme une voiture. Il y a tellement de types de voitures différents, tellement de façons différentes de dire ce qu’est une bonne voiture.
Si je dis : “Qu’est-ce qu’une bonne eau ?”, vous savez, sauf si vous faites des expériences très, très spécifiques, vous savez, des traitements industriels qui nécessitent de l’eau ultra-pure et ainsi de suite, pour pratiquement toutes les situations auxquelles vous serez confronté dans la vie, l’eau du robinet de base est tout ce dont vous avez besoin. Donc vous n’avez pas besoin de savoir quoi que ce soit à ce sujet car, encore une fois, vous traitez avec un produit extrêmement simple. Mais si vous traitez avec un produit qui est multidimensionnel, comme une voiture, alors vous devez savoir une ou deux choses sur la voiture si vous voulez l’acheter.
Donc encore une fois, si nous nous tournons vers les praticiens de la supply chain, il s’avère que vous dépendez énormément des ressources informatiques pour faire beaucoup de choses. Ces choses deviendront encore plus courantes à l’avenir. Qu’est-ce qui vous fait penser que vous pouvez être complètement ignorant de la couche physique de cela ?
Conor Doherty : Eh bien, il y a quelques points là-dessus, dont l’un est que les chaînes d’approvisionnement sont évidemment très complexes. Vous essayez de résoudre beaucoup de choses, et cela dépend du contexte. Par exemple, peut-être que vous voulez que la voiture roule dans le désert, vous voulez la conduire sur des collines, vous voulez la conduire en ville. Ce sont tous des contextes différents, mais il y a quand même des propriétés communes en termes de ce que du moins nous pensons que les entreprises devraient essayer de faire avec leurs ressources informatiques. Pouvez-vous développer un peu là-dessus, s’il vous plaît ?
Joannes Vermorel : Oui, je veux dire, c’est là que ça devient intéressant, d’accord, vous voulez, disons, analyser en tant que référence votre historique transactionnel. Ce serait quelque chose. D’accord, cela signifie que ces données doivent être stockées. Alors où seront-elles stockées ? Quel genre de matériel ? Quelles seront les caractéristiques de ce matériel ? Si vous voulez stocker les données puis y accéder, est-ce que cela a un impact ? La réponse est oui, ça en a un. Juste pour vous donner une idée très simple, disons que vous voulez stocker ces données sur un disque dur rotatif.
Peu importe que ce soit votre disque dur rotatif ou quelque chose que vous louez auprès d’une plateforme de cloud computing. Si les données sont stockées sur un disque qui tourne, cela signifie qu’en moyenne, lorsque vous voulez accéder à un bit de données, en moyenne, le disque devra tourner pendant une demi-rotation pour que vous puissiez accéder à la zone. Vous savez, c’est simplement parce que les données peuvent être n’importe où sur le disque. Vous voulez accéder à une partie des données, en moyenne le disque devra tourner pendant une demi-rotation.
D’accord, très bien. Qu’est-ce que cela signifie, quelles en sont les conséquences ? Eh bien, la conséquence est à quelle vitesse le disque peut-il tourner ? Eh bien, un disque tournera généralement à environ 7 000 rotations par minute, et s’il s’agit d’un disque très sophistiqué, il pourra peut-être aller jusqu’à 11 000 ou peut-être 12 000, mais c’est tout. Donc, rotations par minute. Cela signifie que, vous savez, en termes de latences, vous devriez vous attendre à quelque chose comme 20 millisecondes ou quelque chose comme ça, pour accéder à n’importe quelle partie des données.
Donc vous pourriez dire : “Eh bien, 20 millisecondes ça semble court.” Mais est-ce le cas ? Parce que 20 millisecondes signifie que chaque seconde, vous ne pouvez accéder, si vous voulez sauter à travers votre disque, qu’à 50 pièces de données différentes par seconde. Si vous devez sauter partout, 50 par seconde ce n’est pas énorme. Si vous avez des millions, des dizaines de millions d’enregistrements à récupérer, vous voyez que très rapidement cette chose va escalader en délais fous, fous. Maintenant, vous pourriez dire : “D’accord, mais mon disque peut stocker des téraoctets de données.”
Oui, mais si la récupération des données, en raison du fait que vous devez sauter autant sur le disque, prend des jours, ce n’est pas très, très bon. Donc peut-être que je peux, vous savez, prendre beaucoup plus de disques qui ont une capacité plus petite, et j’aurai, vous savez, plus de débit dans l’accès au saut. Ou peut-être que je peux même, vous savez, utiliser une autre classe de stockage entièrement et opter pour des SSD, des disques à semi-conducteurs, qui offrent des latences bien meilleures pour ces accès aléatoires.
Mais vous voyez, c’est le genre de chose où, encore une fois, si vous n’avez aucune connaissance des ressources informatiques et des classes de matériel informatique qui fournissent ces ressources, ce genre de questions ne vous viendrait même pas à l’esprit. Et est-ce que cela peut vous nuire ? Vous savez, encore une fois, c’est la question. Ce que vous ne savez pas, est-ce que cela peut vous nuire ? Je dirais que oui, parce que encore une fois, vous allez acheter beaucoup de ces choses, que ce soit directement ou indirectement.
Vous les achèterez directement si votre service informatique achète simplement des ressources de cloud computing, mais vous les achèterez également indirectement si vous choisissez un fournisseur de logiciel de chaîne d’approvisionnement. Parce que vous voyez, si vous choisissez un fournisseur, vous choisissez une façon spécifique de consommer ces ressources informatiques pour obtenir le résultat que vous souhaitez. Et ici, mon message est que si vous pensez que le fournisseur moyen de logiciels a une quelconque compétence dans ce domaine, vous vous trompez complètement.
La grande majorité, évidemment c’est un point de vue subjectif, mais je dirais que la grande, grande majorité de mes concurrents, les concurrents de Lokad, n’ont, lorsque vous regardez la direction et leur intérêt, généralement aucun intérêt, aucune sympathie mécanique pour le matériel informatique. Et par conséquent, il ne devrait pas être trop surprenant que leur logiciel, en conséquence, soit horriblement inefficace. Et pourquoi est-ce ainsi ? Eh bien, cela remonte à, si vous ne prêtez aucune attention à votre matériel, pourquoi penseriez-vous qu’à la fin de la journée, le logiciel que vous allez construire dessus va faire très bon usage de ce matériel ?
Vous savez, encore une fois, ce serait comme choisir une Formule 1 indépendamment de la route que vous voulez emprunter, et ensuite vous vous demandez pourquoi sur la plage c’est un véhicule si pourri. Vous savez, surprise, surprise, c’est ce qui se passe lorsque vous ne prêtez aucune attention au matériel informatique.
Donc encore une fois, si vous pouviez faire confiance dans un monde parfait, vous pourriez faire confiance, vous savez, aux consultants, aux fournisseurs de logiciels, et ces personnes auraient pris toutes les bonnes décisions pour vous. Mais il s’est avéré que du fait que la grande majorité des praticiens de la chaîne d’approvisionnement sont complètement ignorants, les fournisseurs de logiciels peuvent également se permettre d’être complètement ignorants. Pourquoi ne le seraient-ils pas, après tout, si les clients ne peuvent pas faire la différence au moment de l’achat du logiciel ou de la solution ? Peu importe, je veux dire, peu importe jusqu’à ce qu’ils soient frappés par les conséquences de cette ignorance.
Conor Doherty: Eh bien, d’accord, donc tout d’abord, il n’y a rien de mal à avoir une opinion à prendre, c’est simplement ce que nous faisons ici. Mais lorsque vous dites, en fin de compte, lorsque les entreprises achètent des logiciels à un fournisseur, je pense que vous avez dit qu’elles consomment des ressources pour obtenir ce qu’elles veulent ou obtenir ce que vous voulez. En fin de compte, soyons pratiques ici, nous parlons de prendre des décisions. Vous avez donné un peu de théorie là-bas, mais pouvez-vous être un peu plus concret pour les personnes curieuses ? Comment une meilleure utilisation des ressources de calcul, comme vous le décrivez, influence-t-elle ou se traduit-elle par des décisions, des choix pris dans le monde réel ?
Joannes Vermorel: Donc, lorsque vous avez des décisions, vous avez de nombreuses façons de créer des recettes numériques qui généreront finalement cette décision. Le problème, c’est que si la façon dont vous consommez vos ressources de calcul est fantastiquement inefficace, et laissez-moi donner un exemple. Si vous commencez à utiliser, disons, une base de données relationnelle, une base de données transactionnelle, une base de données SQL, c’est la même chose, rien à voir avec l’argent. En effet, si vous utilisez une base de données transactionnelle et que vous souhaitez réaliser des recettes analytiques, des recettes numériques, simplement faire des calculs, vous paierez une taxe supplémentaire d’un facteur 100, au moins deux ordres de grandeur, voire 300, trois ordres de grandeur.
Et pourquoi cela ? C’est parce que cette couche logicielle, la couche transactionnelle, vous offre des propriétés très intéressantes, mais elles n’ont rien à voir avec le calcul analytique. Elles vous donnent essentiellement les quatre propriétés connues sous le nom d’ACID : atomicité, cohérence, isolation, durabilité. Ces choses sont très bien pour les processus transactionnels. Elles garantissent des choses comme, par exemple, si vous voulez déclarer qu’un fournisseur a été payé, vous ne pouvez jamais vous retrouver dans une situation où l’argent a été envoyé, l’ordre à la banque, mais la facture du fournisseur n’a pas été réglée simplement parce que, par exemple, le système informatique a planté en plein milieu de l’opération.
Vous pourriez donc, en théorie, vous retrouver dans une situation où vous avez déjà émis l’ordre de virement bancaire mais n’avez pas enregistré le fait que cette facture d’un fournisseur a été réglée. Donc, la prochaine fois que vous redémarrez le système, vous émettrez un deuxième paiement et paierez effectivement le fournisseur deux fois. C’est le genre de chose que vous pouvez obtenir avec une couche transactionnelle. C’est très, très important pour les choses transactionnelles, où il y a essentiellement un compte qui est incrémenté et un autre compte, au sens de la comptabilité, qui est décrémenté. Vous voulez que ces choses se produisent en même temps logiquement afin de ne jamais les désynchroniser.
Très bien, mais si vous utilisez ce genre de paradigme logiciel pour construire vos ressources analytiques, vous êtes incroyablement inefficace. Et d’ailleurs, surprise, surprise, c’est exactement ce que font 99% de mes concurrents. Qu’est-ce que cela signifie en termes de prise de décision ? Eh bien, si la façon dont vous utilisez les ressources de calcul commence par avoir un surcoût d’un facteur 100, cela signifie que vous êtes limité à des recettes numériques très, très simplistes. Simplement parce que dès que vous avez un minimum de complexité, vous êtes complètement hors budget en termes de ressources informatiques. Cela signifie que les prix deviennent vraiment extravagants très rapidement.
Vous voyez, ce n’est pas un élément publicitaire. Si vous ne maîtrisez pas votre budget de ressources informatiques, vous pouvez vous retrouver avec des niveaux de dépenses fous. Juste pour donner un point de prix, beaucoup de mes pairs, pas des concurrents, des pairs qui seraient des entreprises de logiciels en tant que service traitant de charges de travail analytiques lourdes, quand je regarde le S1, donc le S1 est un document que vous devez publier lorsque vous voulez devenir public aux États-Unis. C’est très intéressant car c’est pratiquement un rapport aux investisseurs, aux futurs investisseurs. Ici, vous pouvez voir la répartition des dépenses au cours des trois ou quatre dernières années.
La plupart des entreprises de logiciels qui étaient analytiques, comme Lokad, pas vraiment la supply chain, peuvent être n’importe quoi, vous savez, cela peut être la détection de fraude, le traitement des journaux système, peu importe. Ils dépensaient généralement la moitié de leurs dépenses orientées vers les ressources de cloud computing. Donc le montant des dépenses est très, très important. Malgré le fait de payer, vous savez, d’avoir à la paie des ingénieurs extrêmement chers et une force de vente extrêmement chère, ils parviennent toujours à envoyer la moitié de leurs dépenses vers les fournisseurs de cloud computing. Donc vous voyez l’idée que le coût des ressources informatiques est négligeable est complètement absurde pour la plupart des éditeurs de logiciels de la classe analytique comme Lokad.
Les systèmes non pas des systèmes d’intelligence, mais plutôt des systèmes de rapports ou des systèmes d’indigence, ces dépenses peuvent être très, très importantes. Quand je dis que si vous êtes inefficace, vous dépensez 100 fois plus, vous pouvez voir que si vous dépensez déjà la moitié de vos revenus en ressources informatiques, dépenser 100 fois plus n’est tout simplement pas envisageable. Ce n’est même pas quelque chose de remotement possible. Donc cela signifie que pour rester dans le budget, que faites-vous ? Eh bien, vous augmentez simplement le prix. C’est ce qu’ils font, mais même cela, il y a des limites. Vous pouvez doubler, peut-être quadrupler votre prix, mais vous ne pouvez pas multiplier vos prix par 100.
Donc ce que font la plupart des éditeurs de logiciels, c’est simplement opter pour des recettes plus simples et moins chères, même si elles sont extrêmement simplistes et au point de desservir leurs clients. La réalité est qu’ils ne peuvent pas se permettre, en tant que fournisseur, quelque chose qui pourrait être moins dysfonctionnel car cela serait beaucoup trop coûteux. Et pourquoi ne peuvent-ils pas se le permettre ? Parce qu’ils sont absolument incroyablement gaspilleurs avec leurs ressources informatiques.
Conor Doherty: Eh bien, encore une fois, il me semble que lorsque vous parlez et lorsque vous expliquez comment vous pensez que les ressources de calcul devraient être allouées, c’est dans le but de prendre des décisions fondamentalement meilleures. À votre avis, c’est le problème qui devrait être résolu. Mais ce n’est pas nécessairement le même paradigme que toutes les entreprises, ou plutôt pas toutes les entreprises, appliquent ce même paradigme. Par exemple, vous pourriez être une entreprise qui donne la priorité à quelque chose comme la poursuite du taux de service ou la poursuite de la précision des prévisions, et c’est l’objectif, c’est le rêve que vous visez. Comment différerait l’allocation des ressources de calcul dans cette situation ? Et n’hésitez pas à commenter.
Joannes Vermorel: Alors, d’accord, vous vous fixez un objectif. Ici, je ne remets pas en question cette partie. Lorsque je parle de meilleures décisions, je veux dire selon la métrique, quel que soit l’objectif que vous vous êtes fixé. Peu importe. Si vous voulez un meilleur taux de service, très bien. C’est votre objectif. Maintenant, vous vous êtes fixé un objectif, et maintenant vous disposez de la puissance de traitement, des ressources informatiques que vous pouvez utiliser pour prendre des décisions qui seront meilleures selon les objectifs que vous vous êtes fixés. Très bien.
Maintenant, clarifions quel est le paradigme ambiant pour la plupart de mes concurrents. Le paradigme ambiant est que vous aurez des ingénieurs qui commenceront à travailler sur quelque chose, et puis chaque fois que cette chose est compatible avec le meilleur matériel que l’argent peut acheter, ils arrêtent de travailler et commencent à vendre la chose aux clients. Alors à quoi cela ressemble-t-il ? Cela signifie que, d’accord, je veux faire le réapprovisionnement des stocks pour un réseau de vente au détail. Donc j’ai, disons, 20 millions d’unités de gestion des stocks (SKU). Très bien. D’abord, j’essaie différentes choses, ça ne marche pas, donc je reviens à l’analyse des stocks de sécurité, ce qui est extrêmement trivial en termes de ressources informatiques.
Et puis, parce que mon système est si inefficace avec un matériel informatique extrêmement coûteux, je peux le faire fonctionner. Et puis je m’arrête et je vends ça au client. Alors quelle était la sorte de réflexion dans ce paradigme ? Parce que c’était en fait dans l’industrie du logiciel, je pense, le paradigme dominant jusqu’à la fin des années 90 du XXe siècle. Ce paradigme était à peu près que le matériel informatique progresse de manière exponentielle. Donc l’idée serait d’obtenir le meilleur matériel que l’argent peut acheter, et dès qu’il fonctionne, que vous avez quelque chose qui fonctionne dans ces limites, même si les coûts sont insensés, même si vous n’utilisez pas vraiment bien vos ressources informatiques, cela n’a pas d’importance.
Pourquoi ? Parce que vous avez une progression exponentielle du matériel informatique sur toutes les métriques. C’était ce que les gens appelaient la loi de Moore, mais en fait, il y avait tellement d’autres lois pour tout. Toutes les ressources informatiques progressaient, toutes les métriques progressaient, et c’était très largement l’une des idées qui a fait le succès de Microsoft dans les années 90. L’idée, c’est que si ça marche, peu importe à quel point les performances sont terribles, car dans cinq ans, le matériel informatique aura tellement progressé que ces ressources informatiques seront trivialisées.
Cela fonctionnait jusqu’à la fin des années 90, depuis essentiellement l’année 2000 dans ce domaine, nous avons des classes entières de métriques qui n’ont pas progressé. Par exemple, la latence entre le processeur et la mémoire n’a pratiquement pas changé au cours des deux dernières décennies. En raison du fait que nous sommes maintenant limités par la vitesse de la lumière, cela ne va pas changer dans un avenir prévisible.
Un autre élément est, encore une fois, la vitesse de la lumière. Les paquets sur Internet parcourant une longue distance se déplacent maintenant à environ les deux tiers de la vitesse de la lumière, donc il n’y a pas beaucoup de marge de manœuvre pour améliorer la vitesse des paquets sur Internet car nous sommes déjà très, très proches de la vitesse de la lumière. Nous pouvons avoir plus de bande passante, donc nous pouvons envoyer beaucoup plus de paquets, pas de problème, mais en termes de vitesse brute des paquets eux-mêmes, nous sommes maintenant très proches des limites de la physique, du moins de la physique telle que nous la connaissons.
Donc, c’est le genre de chose où, encore une fois, ce paradigme qui était très répandu dans l’industrie du logiciel à la fin des années 90, qui était “faites simplement quelque chose qui fonctionne, puis vendez-le et ne vous inquiétez pas des performances car c’est une tâche futile”. L’industrie, l’industrie du matériel, améliorera tellement tout que toutes ces préoccupations de performance deviendront sans importance dans quelques années seulement. C’était la mentalité.
Ce qui est intéressant, c’est que nous avons toujours de très belles avancées dans le matériel informatique, mais les progrès sont devenus très subtils. Il y a toujours des progressions exponentielles, mais parmi des lignes très spécifiques, pas toutes les métriques, certaines métriques. La chose intéressante, c’est que la plupart de l’industrie du logiciel B2C y a prêté beaucoup d’attention. Par exemple, l’industrie du jeu vidéo accorde une énorme attention à ce genre de détails. Mais en ce qui concerne les logiciels d’entreprise, ils vivent encore, à 99 % d’entre eux, à la fin des années 90 où ils ne prêtent aucune attention et ils fonctionnent simplement comme si dans cinq ans, les progrès du matériel informatique auraient rendu le coût de leur système trivial. Ce n’est pas le cas.
En fait, du fait que la quantité de données gérées par les entreprises ne cesse d’augmenter, nous nous retrouvons dans une situation où année après année, le coût que vous devez dépenser pour maintenir vos systèmes en marche a tendance, pour la plupart des éditeurs de logiciels, à augmenter plus rapidement que le prix ne diminue pour le matériel informatique. Donc année après année, vous finissez par dépenser encore plus pour maintenir pratiquement le même niveau de qualité de vos processus de prise de décision ou de support pour vos processus de prise de décision s’ils ne sont pas complètement automatisés.
Conor Doherty : Eh bien, les progrès matériels ou les progrès informatiques sont devenus subtils, je pense que c’était le terme que vous avez utilisé. C’est subtil, ce ne sont plus des sauts exponentiels.
Joannes Vermorel : C’est dans des directions spécifiques, pas dans toutes les dimensions. Dans les années 90, la chose intéressante, c’est que tout s’améliorait sur tous les fronts. Il n’y avait pas une seule métrique qui ne s’améliorait pas. De nos jours, il y a de nombreuses métriques qui n’ont pas bougé depuis littéralement une décennie.
Si vous regardez, par exemple, la quantité de chaleur que vous pouvez dissiper d’un ordinateur, votre ordinateur doit se débarrasser de la chaleur. Vous pouvez avoir des câbles en cuivre, vous pouvez avoir des ventilateurs, vous pouvez faire différentes choses pour extraire simplement la chaleur de l’intérieur de l’ordinateur afin que ces éléments ne surchauffent pas. Mais nous avons déjà atteint la limite de ce qui est réalisable avec de l’air. Il y a des limites qui ont été atteintes il y a deux décennies. Vous pouvez utiliser de l’eau pour le rendre un peu plus performant. Si vous voulez être super sophistiqué, vous pouvez opter pour l’azote liquide. C’est assez impraticable, mais c’est possible pour de beaux benchmarks, etc.
Donc, nous avons atteint les limites. Nous n’avons pas de matériaux magiques qui nous permettront d’évacuer deux fois plus de chaleur. Je veux dire, nous pourrions peut-être utiliser du diamant. Le diamant est un excellent conducteur de chaleur, mais l’idée d’avoir des kilogrammes de diamants pour évacuer la chaleur est encore loin. Même cela ne nous donnera qu’un coup de pouce modeste par rapport au cuivre, qui est déjà un excellent conducteur.
Conor Doherty : Eh bien, cela démontre en fait un peu plus mon point de vue. Donc, pour finir la réflexion, si…
D’accord, en fait je vais prendre l’exemple que vous venez de donner. Donc, vous parliez de la différence entre le fil de cuivre et les diamants en tant que conducteurs de chaleur. Pour tirer un peu plus de performance des propriétés d’évacuation de chaleur d’un ordinateur, cela va nécessiter une compréhension assez nuancée et spécialisée de l’ingénierie informatique. Donc, pour revenir au sujet principal, comment l’augmentation de vos connaissances fondamentales ambiantes se traduit-elle par de meilleures performances de la supply chain lorsque les marges sont aussi minces que vous le décrivez ?
Joannes Vermorel : Non, je pense encore une fois que c’est le genre de chose avec les connaissances fondamentales, c’est qu’elles clarifient l’image de tout. Votre service informatique achète-t-il le bon genre de choses, même dans une direction générale ? Avez-vous une idée à ce sujet ? Pouvez-vous même discuter de la question avec votre service informatique ? Si vous ne pouvez pas, pourquoi devriez-vous vous attendre à ce que ce qu’ils achètent ait le moindre sens ?
Encore une fois, revenons à la Formule 1 pour aller à la plage. Cela n’a aucun sens, mais c’est exactement le genre de chose qui se produit lorsque les gens n’ont aucune connaissance de ce qui est en jeu. Lorsque vous voulez choisir un fournisseur, pouvez-vous même avoir une discussion intelligente sur la manière dont ils consomment les ressources informatiques pour vous donner de meilleures décisions ou un meilleur support pour vos décisions ? Consomment-ils ces ressources de manière appropriée par rapport au matériel informatique que nous avons ? L’architecture a-t-elle du sens ou absolument pas ?
Encore une fois, si vous pensez en termes de voiture, vous avez tellement de choses que vous savez intuitivement. L’aérodynamique, par exemple. Si vous deviez regarder une voiture qui violerait massivement les lois de l’aérodynamique, vous penseriez : “D’accord, cette chose va avoir une traînée immense en termes d’air, la consommation va être horrible.” Il n’y a pas d’alternative. Donc, vous voyez, c’est le genre de chose qui, encore une fois, simplement en raison du fait que vous avez des connaissances fondamentales, est instinctif. Vous n’avez pas nécessairement besoin qu’on vous dise quand vous voyez une voiture qui est très basse que l’aérodynamique va être bonne et que très probablement cette voiture peut rouler plus vite.
C’est ça le truc. Vous n’avez même pas à réfléchir à la dynamique des fluides en jeu et tout ça. C’est intuitif. C’est le genre de chose où, si nous cherchons à prendre de meilleures décisions, pouvez-vous repérer intuitivement des choses qui sont complètement dysfonctionnelles ? Mon point est que, du fait que 99,9 % des clients ou praticiens de la supply chain sont totalement aveugles à la question, si quelques geeks sont présents, vous êtes une infime minorité. Si vous êtes aveugle, cela signifie alors que, encore une fois, la réponse de l’écosystème, des éditeurs de logiciels, des fournisseurs de solutions, des consultants, est qu’ils n’ont pas besoin de faire attention. Leurs clients ne font pas attention. Pourquoi le feraient-ils ?
Si vous viviez dans un pays où l’essence est gratuite, pourquoi les constructeurs automobiles feraient-ils attention à la consommation de leurs voitures ? Pour eux, si l’essence est gratuite, cela signifie que c’est surtout une préoccupation sans importance pour les clients. Si les clients ne font pas attention, les vendeurs de voitures ne font pas attention. Si nous nous tournons vers les éditeurs de logiciels, si les clients sont ignorants et ne font pas attention, pourquoi les fournisseurs d’entreprise devraient-ils faire attention ? La réponse est, eh bien, ils ne le font pas. En réalité, ils ne font pas attention.
C’est pourquoi de nos jours, les gens sont toujours surpris lorsqu’ils regardent les logiciels d’entreprise. Vous cliquez, vous voulez simplement voir un rapport, vous voulez simplement faire quelque chose de minimal, et cela prendra des secondes. En termes de réactivité, les logiciels d’entreprise en moyenne sont très médiocres. Ils sont très lents. Si vous comparez, disons, à une recherche sur le web, vous voulez faire une recherche sur Google. En l’espace d’environ 50 millisecondes, peut-être 100 millisecondes, Google est capable de scanner le web et de vous donner un résumé des choses qui correspondent à votre requête. C’est extrêmement rapide et réactif.
En revanche, vous voulez simplement faire quelque chose de très basique comme “Je veux vérifier l’état de ce SKU”, et cela prend des secondes. La partie intéressante, c’est que cela prend des secondes sur le matériel informatique que nous avons en 2024. Cela prenait déjà une seconde il y a 20 ans malgré un matériel 100 fois moins performant. Qu’est-il arrivé ? Eh bien, ce qui s’est passé, c’est que les ressources informatiques supplémentaires, les capacités supplémentaires de ce matériel, ont simplement été gaspillées par le biais de logiciels inefficaces.
Conor Doherty : Merci. Lorsque vous parlez de connaissances fondamentales, alors que je vous écoutais, il m’est venu à l’esprit qu’il y a un peu… vous pouvez diviser ce que vous décrivez là, et je voudrais avoir votre avis là-dessus. Pour prendre une analogie précédente, vous avez dit que si vous prenez une voiture et que vous allez dans le désert, est-ce le meilleur véhicule pour le désert ? Il me semble qu’en termes de connaissances fondamentales, il y a à la fois une connaissance théorique et pratique.
Vous pouvez donc avoir une compréhension théorique fondamentale de la façon dont fonctionne un moteur à combustion interne, comme c’est ainsi que la voiture avance. C’est une compréhension théorique. Il y a aussi une connaissance fondamentale pratique, qui est, eh bien, si ce pneu se dégonfle, ai-je les compétences et les connaissances de base pour changer ce pneu ? Si le moteur ne démarre pas, puis-je faire une réparation basique ? Et si vous allez conduire dans le désert où vous serez seul, vous aurez fondamentalement besoin à la fois d’une connaissance théorique et d’au moins une connaissance pratique fondamentale.
L4 Donc, pour revenir au sujet qui nous intéresse, vous avez décrit en détail la connaissance théorique fondamentale que les gens devraient avoir. En termes de connaissances pratiques fondamentales, y a-t-il des compétences que vous pensez que tout le monde devrait avoir dans ce domaine ?
Joannes Vermorel : Oui, encore une fois, lorsque vous regardez le côté pratique, il serait bon d’avoir une idée des gammes de prix dont nous parlons. Vous savez, quel est le coût d’un téraoctet de stockage ? Quel est le coût approximatif d’un téraoctet de mémoire ? Quel est le coût d’un processeur qui vous donne une puissance de calcul de 2 GHz ? Vous savez, avoir simplement une idée approximative, si vous pouvez deviner un chiffre qui ne diffère pas d’un ordre de grandeur, c’est déjà très bien. Vous savez, c’est le problème avec les choses informatiques, c’est que généralement, si les gens devaient deviner, leurs estimations seraient erronées de plusieurs ordres de grandeur.
Encore une fois, si je vous demande quel est le poids d’une voiture et que je vous montre la voiture, votre estimation sera peut-être à 50% près. Vous savez, vous dites d’accord, une tonne et demie, il s’avère que c’est une voiture électrique et que c’est deux tonnes et quelque chose. D’accord, mais c’était, vous savez, vous étiez toujours dans le même ordre de grandeur. Vous ne regardez pas une voiture et ne dites pas qu’elle pèse 20 kilogrammes ou qu’elle pèse 500 tonnes. Mais le problème, c’est que lorsque vous demandez aux gens quel est le coût d’un téraoctet de stockage persistant, le moins cher que vous puissiez trouver, certaines personnes vous donneraient des prix qui iraient de, je ne sais pas, 10 000 à 2, et personne n’aurait la moindre idée de cela.
Et la même chose si je vous dis quel est le coût d’une puce qui peut effectuer l’ordre de grandeur de 100 milliards d’opérations arithmétiques par seconde, quel serait un chipset qui peut faire cela, quel serait le coût ? Les gens disent, je ne sais pas, 100 000 euros ou peut-être 50 dollars. Encore une fois, c’est le genre de chose où je dis que la connaissance pratique consiste à avoir une idée des gammes de prix. Encore une fois, ce n’est pas précis. Si vous pouvez avoir une idée de l’ordre de grandeur, vous êtes déjà dans la bonne direction pour faire des choses qui ont du sens.
C’est la chose qui est très étrange avec les ressources informatiques, c’est que vous avez littéralement 15 ordres de grandeur. C’est assez, je pense que c’est assez unique. Il n’y a aucun autre domaine que je connaisse où l’ordre de grandeur est si incroyablement étendu. 15 ordres de grandeur signifie que d’une part, nous parlons d’unités, vous savez, une addition, une multiplication, ce serait une unité de calcul. Et d’autre part, nous parlons essentiellement de milliards de milliards. C’est vraiment tout un éventail d’ordres de grandeur.
Et c’est difficile pour l’esprit de comprendre. Et c’est pourquoi, d’ailleurs, lorsque j’ai dit que des erreurs peuvent être commises en termes de gaspillage de ressources informatiques, c’est que là encore, l’analogie de la voiture est trompeuse, c’est que même la pire voiture ne sera que 10 fois pire en termes de consommation que la meilleure. Disons, vous savez, si je veux faire 100 kilomètres, si j’ai une voiture super super efficace, elle va me donner cinq litres d’essence pour faire 100 kilomètres.
Si je prends un SUV super lourd, inefficace et tout ça, ça va être, disons, 50 litres. Un facteur de 10. Avec les ordinateurs, ce n’est pas comme ça. Ce serait comme si la chose la plus efficace consommait 5 centilitres pour 100 kilomètres et la moins efficace consommait cinq mètres cubes pour ces 100 kilomètres. Donc les ordres de grandeur sont tout simplement fous. Et c’est là que vous avez besoin, donc encore une fois, en termes de praticité, ce serait d’avoir quelques idées des points de prix. Avoir aussi quelques idées de ce qui bouge et de ce qui ne bouge pas.
Conor Doherty: Que voulez-vous dire par “ce qui bouge et ce qui ne bouge pas” ?
Joannes Vermorel: Par exemple, les GPU ont progressé en termes de tendances réseau. Les GPU ont progressé comme des fous au cours des 5 dernières années et on s’attend toujours à ce qu’ils progressent comme des fous pour les 5 prochaines années. Donc c’est une classe de ressources informatiques qui s’améliore rapidement. Ils s’améliorent en termes de nombre d’opérations par seconde. Ils s’améliorent également en termes de mémoire. Donc c’est très, très bien. Les CPU suivent une trajectoire similaire. Ils s’améliorent peut-être pas aussi rapidement, mais ils s’améliorent quand même très rapidement en termes de nombre de cœurs et de taille de la mémoire L3, qui est la mémoire qui réside à l’intérieur du CPU.
Cela s’améliore encore rapidement. De même, si nous regardons la DRAM, la DRAM est ce qui est utilisé pour la mémoire principale de l’ordinateur, la mémoire volatile. Donc si vous éteignez votre ordinateur, vous perdez cela. Cela n’a presque pas bougé au cours de la dernière décennie. Il y a très peu de fabricants. Il y a comme quatre usines dans le monde. Donc c’est un marché où vous ne devriez pas vous attendre à ce que les choses changent vraiment en termes de baisse des prix. Vous ne devriez pas vous attendre à beaucoup de changements à court terme, etc. Je veux dire, je peux, donc je dirais qu’en termes de praticité, c’est d’avoir quelques ordres de grandeur, de connaître un peu les points de prix, de savoir un peu à quoi s’attendre, et aussi simplement l’intuition de savoir si opter pour, disons, du matériel de qualité professionnelle vous apportera quelque chose de très différent de celui destiné au grand public ?
Selon ce que vous regardez, parfois le meilleur que vous pouvez obtenir est quelque chose qui est simplement destiné au grand public et le meilleur que vous pouvez acheter en tant qu’entreprise est simplement légèrement meilleur. Vous voyez, dans d’autres domaines, ce n’est pas le cas. Dans d’autres domaines, ce que vous pouvez acheter en tant qu’entreprise est plusieurs ordres de grandeur meilleur que ce qui est généralement considéré comme adapté au marché grand public. Encore une fois, c’est le genre de chose où avoir cette connaissance vous aide vraiment à naviguer dans le paysage, à choisir le bon fournisseur, ou plutôt à éliminer les incompétents. Vous savez, ce genre de chose où si vous commencez à faire attention, vous serez capable de filtrer l’incompétence, vous savez, à la fois des consultants, des fournisseurs, et aussi des projets internes. Vous savez, ça compte.
Conor Doherty: Eh bien, vous avez beaucoup parlé du coût là-bas, mais vous avez surtout parlé en termes de coût direct de l’achat physique du matériel. En termes de coût direct et indirect de ne pas être plus avisé avec ses ressources informatiques, de quel ordre de grandeur parle-t-on ici ? Et pour cela, supposons un grand magasin de détail, excusez-moi, une grande entreprise de vente au détail, un grand réseau de vente au détail, peignez l’image que vous voulez, mais quel est un ordre de grandeur raisonnable en termes de ce que vous risquez de perdre en ne gérant pas mieux vos ressources informatiques ?
Joannes Vermorel: Eh bien, je dirais qu’en tant qu’estimation conservatrice, plus de 90% des initiatives d’optimisation de la supply chain échouent. Et un pourcentage assez élevé de ces 90%, donc pratiquement toutes les initiatives logicielles échouent, et une grande partie de cet échec est due en grande partie, bien que ce ne soit pas la seule raison, à des performances abyssales. Maintenant, lorsque nous devons penser aux performances, nous devons le faire sous différents angles. Les gens penseraient, d’accord, je dois renouveler mon inventaire tous les jours, donc le calcul de tout doit pouvoir être effectué en moins de 24 heures.
D’accord, c’est acquis. Vous savez, si vous voulez exécuter le calcul tous les jours, si vous ne pouvez pas terminer le calcul en 24 heures, vous êtes un peu dans le pétrin. C’est donc la limite supérieure du temps que vous pouvez consacrer. Maintenant, vous pourriez penser que si vous achetez deux fois plus de ressources informatiques, vous pouvez le faire deux fois plus rapidement. Eh bien, pas nécessairement, car cela dépend vraiment de l’architecture logicielle que vous adoptez. Il existe de nombreuses architectures et modèles de conception qui ne se prêtent pas à ce que l’on appelle, le terme technique est appelé, “scale-out”. Il existe donc de nombreuses approches où si vous ajoutez plus de matériel informatique, vous n’obtenez tout simplement pas d’accélération.
Conor Doherty: Des rendements décroissants en somme.
Joannes Vermorel: Oui, et parfois aucun rendement du tout. Vous pouvez littéralement ajouter plus de ressources et ne pas avoir d’accélération du tout. Cela dépend vraiment de la manière dont vous avez conçu votre logiciel pour tirer parti de ces ressources informatiques supplémentaires. Maintenant, passons à autre chose. Maintenant, vous avez quelque chose qui peut calculer votre réapprovisionnement en, disons, quatre heures, et vous dites : “Super, pour votre réseau de vente au détail, cela ne prend que quatre heures.” Est-ce satisfaisant ?
Eh bien, ma réponse est non, absolument pas. Pourquoi ? Parce que vous ne regardez la chose qu’une seule fois en production. Vous ne tenez pas compte du fait que votre recette numérique devra être ajustée et que vous devrez itérer de nombreuses fois pour converger vers celle finale qui est satisfaisante. Ce processus expérimental va être beaucoup plus coûteux.
Pour de nombreuses raisons. Tout d’abord, lorsque vous faites vos expériences, vous ne commencez pas par être très rentable. Vous ne serez rentable que lorsque vous aurez identifié quelque chose qui, en termes de qualité de décision, vous donne des résultats satisfaisants. Il est donc tout à fait normal de s’attendre à ce que, lorsque vous êtes simplement en train de prototyper de nouvelles recettes, vous soyez beaucoup moins efficace. L’efficacité viendra ensuite lorsque vous commencerez vraiment à optimiser la consommation des ressources informatiques.
C’est donc une chose. Mais l’autre chose, c’est que vous devez payer des personnes pour attendre que le calcul soit terminé afin qu’elles puissent examiner les résultats, évaluer et passer à l’itération suivante. Et ici, le gros problème est que si je reviens à l’initiative de la chaîne d’approvisionnement logicielle qui échoue, ce processus peut devenir dramatiquement lent. Je veux dire, nous parlions de quatre heures. Disons encore que les expériences vont être deux fois plus lentes en raison du fait que vous êtes dans des paramètres expérimentaux qui ne sont pas tout à fait optimaux.
Cela signifie huit heures. Cela signifie que vous ne pouvez faire qu’une seule expérience par jour. Cela signifie que si vous devez effectuer 500 itérations, cela va prendre deux ans. Cela va être si lent que vous allez commencer à avoir d’autres problèmes, comme les personnes effectuant les expériences qui vont commencer à changer de travail. Les ingénieurs avec lesquels vous travaillez ne restent pas avec vous pendant 40 ans. Donc, à un moment donné, vous aurez des personnes qui ont commencé à travailler sur le projet, puis elles démissionnent, et vous devez embaucher de nouvelles personnes, et elles ne se souviennent pas naturellement de toutes les expériences qui ont été réalisées.
Vous voyez donc, ce genre de problème crée tellement de problèmes. Même si vous convergez vers une recette numérique satisfaisante, vous n’êtes qu’à une perturbation de distance, vous savez, des confinements ou autre, et vous devez réingénier la recette à nouveau. Si votre processus itératif est incroyablement lent, vous échouerez systématiquement à faire face à toutes les perturbations. Au moment où vous avez enfin conçu la solution pour la perturbation, vous êtes déjà passé à autre chose. Vous devez donc avoir quelque chose de très performant pour que vos itérations soient très rapides.
Et cela donne également une autre tournure, à savoir que la performance lorsque vous passez d’une itération à l’autre, vous pouvez tricher. Parce que peut-être que d’une expérience à l’autre, vous allez refaire la plupart des mêmes calculs. Alors avez-vous besoin de renvoyer toutes ces ressources si, en fait, vous refaites presque exactement la même recette numérique avec quelques petites divergences ? Peut-être que si vous adoptez une approche intelligente, vous recyclerez la plupart de ce que vous avez déjà calculé afin de pouvoir itérer beaucoup plus rapidement sans tout refaire à chaque fois.
Mais encore une fois, cela ne fonctionnera que si vous pouvez comprendre où vont mes ressources informatiques, ce que je gaspille, ce que je fais deux fois ou dix fois de suite, et je ne devrais le faire qu’une seule fois.
Conor Doherty: D’accord, eh bien, Joannes, les personnes qui écoutent aujourd’hui, et je suis sûr qu’elles disent toutes : “Je suis d’accord avec cet homme. Je lui fais confiance. Il est fiable.” Quelles sont les prochaines étapes immédiates pour, disons, le praticien moyen de la chaîne d’approvisionnement et les personnes de niveau C qui vous écoutent et qui pensent : “D’accord, je veux être plus avisé sur ces choses” ?
Joannes Vermorel: Je dirais commencez à lire des documents introductifs sur le fonctionnement des ordinateurs. Il y a plein de livres qui vous expliqueront comment fonctionnent les ordinateurs et commencez à essayer de comprendre, par exemple, ce que les fournisseurs de cloud computing vendent. Vous savez, vous pouvez chercher. Tous les prix sont publics. Vous pouvez donc aller sur Microsoft Azure et voir, “D’accord, quel est le prix du stockage, des CPU, des machines virtuelles, de la bande passante, et ainsi de suite ?” Encore une fois, cela prend quelques heures. Vous pouvez avoir, je dirais, des livres élémentaires. Je veux dire, il y a même des livres destinés aux lycées ou aux collèges, et c’est bien. Vous savez, c’est l’idée d’essayer d’acquérir ces connaissances.
Et puis, chaque fois que le sujet d’une évolution technologique se présente, demandez au fournisseur, demandez au consultant, “D’accord, quelle est votre opinion sur les ressources informatiques ? Nous voulons prendre les meilleures décisions possibles en fonction des objectifs et des critères que vous vous êtes fixés.” Engagez la discussion sur la manière dont ces ressources informatiques brutes que j’achète se traduisent par les meilleures décisions possibles. Si les personnes auprès desquelles vous vous apprêtez à acheter beaucoup de choses n’ont aucune idée de cela, alors vous devriez fuir. Vous savez, c’est ma conclusion. Utilisez cela comme un test pour détecter les prétendus experts qui ne devraient même pas être des experts en premier lieu, qui sont absolument, je dirais, incompétents.
Parce qu’en fin de compte, si vous choisissez ce genre de fournisseurs, vous finirez par payer le prix de leurs inefficacités. Et le prix sera double. Premièrement, vous paierez beaucoup plus cher pour le matériel informatique au point que cela devient extravagant. En règle générale, Lokad est généralement, lorsque nous vendons un abonnement, bien en dessous du coût de nos concurrents rien que pour les ressources informatiques, sans même prendre en compte la main-d’œuvre, la main-d’œuvre d’ingénierie pour la configuration et la maintenance. Juste Lokad tend à être en dessous du coût du matériel.
Donc c’est un point. Mais ensuite, vous aurez quelque chose de encore plus important, qui est que votre fournisseur vous enfermera dans des recettes super simplistes, en essayant de vous convaincre que c’est ce que la science a de mieux à offrir et ainsi de suite, alors qu’en réalité, c’est juste le reflet de leur incapacité à exploiter correctement les ressources informatiques. C’est pourquoi vous vous retrouvez avec des choses ultra simplistes comme les stocks de sécurité qui sont encore courants. Je veux dire, les fournisseurs, au fond d’eux-mêmes, ils savent que c’est du grand n’importe quoi. Mais le problème, c’est qu’ils sont tellement inefficaces dans leur utilisation des ressources informatiques que pour eux, il serait totalement impraticable de considérer des choses qui seraient meilleures.
Vous voyez donc, un coût double : un coût direct, qui est une dépense extravagante pour des ressources informatiques qui n’ont aucun sens, et puis vous avez le deuxième ordre de coût, qui est que vous êtes enfermé dans des recettes simplistes où, en fin de compte, vous serez obligé en tant que praticien d’intervenir avec vos feuilles de calcul pour corriger manuellement toutes les absurdités qui sortent de ces systèmes. Pourquoi ? Parce que le système utilise des recettes excessivement simplistes qui délèguent pratiquement toutes les subtilités à vous, car la recette est simpliste et ne traite d’aucune sorte de sophistication.
Conor Doherty: En fait, il y avait une analogie ou plutôt une règle empirique que vous avez utilisée plus tôt, qui va, ou une question, excusez-moi. Vous avez dit : “Si vous ne savez pas comment ou combien coûte un téraoctet de cloud computing, ou quelque chose comme ça, si vous n’avez même pas l’ordre de grandeur, c’est fondamentalement un problème.” Et c’est intéressant quand vous dites cela parce que la plupart des gens dans leur vie personnelle, même les personnes qui écoutent, si elles entraient dans un café pour commander un café et qu’on leur disait : “D’accord, ça fait 45 €”, elles seraient choquées. Elles seraient surprises et diraient : “D’accord, eh bien, ce n’est pas juste. Je ne sais pas combien vous devriez me facturer personnellement, mais 45 €, c’est un peu cher.” Et elles partiraient probablement et iraient ailleurs.
Même si c’est dans une zone touristique, vous diriez quand même : “45, non, c’est incorrect.” Mais rien ne dépend finalement de cela. Je veux dire, vous ne vous ruinerez pas, vous ne ruinerez pas financièrement. Vous ne perdrez pas votre emploi à cause de cela, vraisemblablement.
Cependant, le même genre d’instinct de survie, ou simplement de perspicacité générale, peut être totalement absent quand il s’agit de prendre des décisions très coûteuses sur les ressources informatiques ou les logiciels que l’entreprise va utiliser. Les coûts directs et indirects à long terme de cela, les coûts indirects à court terme et à long terme de cela, on n’en a aucune idée. Comme “Oh, ça coûte 555 000 par seconde de calcul, peu importe.” Encore une fois, cela pourrait être vrai. Je ne sais pas, probablement pas. Mais le point, c’est que si vous ne pouvez pas répondre à ces questions, je suis d’accord qu’il y a un énorme vide dans vos connaissances professionnelles que vous devriez chercher à combler.
Joannes Vermorel: Oui, encore une fois, c’est peut-être un peu exigeant pour les praticiens de la supply chain, mais qu’est-ce qui est en jeu ? De gros budgets. Je veux dire, les grandes entreprises dépensent volontiers des millions, voire des dizaines de millions d’euros ou de dollars par an pour ces systèmes. Et je suis toujours complètement stupéfait quand on peut dépenser autant et que personne, y compris le fournisseur, n’a aucune idée de ces problèmes fondamentaux.
Encore une fois, ce serait comme acheter un bâtiment parce que c’est quelque chose de très cher. C’est comme acheter un bâtiment et avoir un architecte qui n’a aucune idée de ce qu’est réellement le béton. Vous diriez : “Tu sais quoi, je ne suis pas sûr. Peut-être que le bâtiment est fait en carton ou en béton ou peut-être en bois ou peut-être en guimauves. Tu sais, je m’en fiche, mets juste de la peinture dessus et ça a l’air pareil.”
Vous savez, encore une fois, je pense que l’informatique et les logiciels, vous savez, l’industrie du logiciel est très particulière à cet égard. Il y a énormément d’argent en jeu et il y a cet accord implicite selon lequel il est tout à fait normal que tout le monde soit complètement ignorant de cela. Et cela, pour moi, est très intrigant en tant qu’industrie.
Et j’ai discuté avec la plupart de mes concurrents, et quand je dis mes concurrents, je veux dire les équipes de direction. Je suis toujours stupéfait quand personne n’a la moindre idée de cette sorte de sympathie mécanique où l’on a une compréhension de base de ce qui entre en jeu.
Encore une fois, cela pourrait être comme un pilote de Formule 1 qui dirait : “Tu sais quoi, j’ai quatre roues. Qu’est-ce qui se passe entre la pédale et les roues ? Tu sais, c’est de la magie, de la magie. Tu sais, il y a des trucs. Ça fait du bruit. Je sais que c’est bruyant, mais à part ça, il y a juste des trucs.” Tu sais, ma vision de la voiture, c’est des trucs. C’est le niveau de granularité qui serait, tu sais, les gens penseraient que c’est insensé. Tu devrais en savoir beaucoup plus si tu veux faire bon usage de la voiture.
Et selon moi, les praticiens de la supply chain utilisent chaque jour une multitude d’outils numériques, tout comme un pilote de Formule 1 utilise une Formule 1. Ils ont donc besoin de comprendre un peu comment tout cela fonctionne, d’avoir cette sympathie mécanique, afin de pouvoir prendre des décisions éclairées. Du moins, pour éviter que l’on ne leur vende des choses complètement absurdes qui finissent par échouer pour des raisons totalement évitables.
Conor Doherty: Je ne saurais pas mieux le dire. Merci, et merci beaucoup pour votre temps. Je n’ai plus de questions, et merci beaucoup de nous avoir regardés. À la prochaine.
