00:00:00 Cout cache des ajustements manuels de previsions
00:04:34 La rarete des planificateurs experts nuit aux overrides
00:09:08 La granularite logicielle gonfle la charge de revue
00:13:42 Corriger le logiciel de prevision, permettre des corrections rapides
00:18:16 Integrer les intuitions metier dans le systeme
00:22:50 Les incitations fournisseurs perpetuent la complexite dependante des overrides
00:27:24 L’inertie organisationnelle preserve des paradigmes depasses
00:31:58 L’adoption technologique suit des schemas historiques previsibles
00:36:32 Reattribuer la responsabilite aux systemes et aux scientists
00:41:06 L’entreprise et le fournisseur partagent la responsabilite algorithmique
00:45:40 Les clients doivent communiquer leurs savoirs metier aux fournisseurs
00:50:14 Objectiver les faits pour resoudre les conflits de direction
00:54:48 Le Supply Chain Scientist possede la qualite de la recette numerique
00:59:22 La supply chain quantitative diffusera dans l’industrie
01:03:56 Le rafraichissement quotidien reduit la dependance aux previsions longues
01:08:29 Le retard augmente le risque ; le marche filtre les retardataires
Resume
Les ajustements manuels en supply chain sont une taxe : ils consomment attention, temps et argent, et transforment des experts rares en surveillants de corrections transitoires. Les fournisseurs profitent de previsions granulaires qui generent un travail de revue sans fin. Il faut plutot integrer l’intuition humaine dans le modele, la recette numerique, afin qu’une heure de code ou de parametrage remplace des milliers d’overrides. La responsabilite doit etre portee par le fournisseur et par un Supply Chain Scientist nomme. Si vous payez deux fois la meme decision, vous exploitez un casino, pas une supply chain.
Resume etendu
Le grand faux-semblant des supply chains modernes consiste a presenter l’ajustement manuel comme de la prudence. En realite, c’est une taxe payee en attention, en temps et en argent, prelevee par des systemes qui maintiennent les gens occupes plutot que productifs. La ressource la plus rare n’est ni l’entrepot ni le capital immobilise, mais les quelques personnes qui savent jouer le jeu de facon rentable. Lorsqu’elles passent leurs journees a retoucher des previsions de demande, elles ne capitalisent pas : elles gardent un systeme sous perfusion.
La prevision devient le plan, et le plan alloue les ressources. Celui qui controle le plan controle donc le portefeuille de l’entreprise. Les fournisseurs de logiciels monetisent cette situation : plus de granularite signifie plus de nombres a revoir, plus de collaboration a orchestrer et plus de sieges a vendre. L’alternative n’est pas d’ignorer l’expertise humaine, mais de l’integrer la ou elle compose : dans la recette numerique, pas dans chaque sortie ponctuelle.
La responsabilite n’est pas perdue, elle est clarifiee. Le fournisseur doit repondre de l’integrite du systeme, et un Supply Chain Scientist doit posseder la recette qui transforme les faits en decisions. Les desaccords quittent alors le terrain politique pour celui des faits : taux d’interet, distributions de delais, niveaux de service. Un etat d’esprit probabiliste accepte ce qui ne peut etre connu precisement et rafraichit les decisions quotidiennement. Reduire la latence vaut mieux que poursuivre de petits gains de precision en ajoutant des semaines de processus.
Transcription complete
Conor Doherty: Ici Supply Chain Breakdown, nous sommes de retour, et aujourd’hui nous decomposons le cout cache des ajustements manuels. Je m’appelle Conor, directeur de la communication chez Lokad, et a ma gauche, comme toujours, le fondateur de Lokad et un baume pour les yeux fatigues, Joannes Vermorel. Avant de commencer, dites-nous en commentaire : un, l’ajustement manuel fait-il partie de votre processus de planification quotidien ? Et deux, y a-t-il des situations ou vous pensez qu’il est legitime que des humains contestent ou corrigent le systeme ?
Posez vos questions des que possible et je les transmettrai a Joannes dans environ 20 a 25 minutes. Ceci etant dit, Joannes, ravi de te revoir. Le cout cache des ajustements manuels, notre premier sujet de la nouvelle annee. Quel est le perimetre de notre critique aujourd’hui ?
Joannes Vermorel: Le perimetre de la critique, c’est que le jeu de la supply chain est mal joue. Voila, a peu pres. Et quand je dis qu’il est mal joue, je parle ici precisement des ajustements de prevision, parce que c’est le sujet. Ce n’est pas n’importe quel type d’ajustement. Ces ajustements de prevision nuisent directement a votre capacite a jouer le jeu de la supply chain.
Et qu’est-ce que j’entends par jeu de la supply chain ? Fondamentalement, vous convertissez vos precieux dollars ou euros en choses physiques. Vous les transformez, les transportez, les reconditionnez, les distribuez, puis, au bout de la chaine, vous vendez ces choses transformees et transportees a un prix plus eleve, et vous recommencez. Vous repetez cela sans cesse. C’est le jeu de la supply chain, et vous voulez le rendre aussi rentable que possible.
Ce que je dis, et c’est vraiment le perimetre de la discussion, c’est que si vous corrigez une prevision, je dirais que chaque fois que vous le faites, vous nuisez litteralement a votre entreprise. Vous faites quelque chose qui reduit sa capacite a jouer ce jeu de facon rentable.
Conor Doherty: D’accord. Petite question annexe, parce que le sujet est bien les ajustements manuels et, par definition, ils peuvent s’appliquer a toute modification d’un systeme. Mais comme tu l’as dit, soyons realistes, il s’agit presque toujours de previsions. Generalement de previsions de demande, parce que ce ne sont pas les taux de rebut, les delais, les prix ou les allocations. Ce sont tout simplement des retouches de previsions de demande.
Je suis curieux : pourquoi cela se produit-il ? On aurait presque pu appeler cela ajustements manuels des previsions de demande. Pourquoi cela arrive-t-il, et pourquoi est-ce si frequent sur ce point tres precis ?
Joannes Vermorel: D’abord, pourquoi cette focalisation ? Parce que dans la theorie dominante de la supply chain, la prevision de demande n’est pas seulement une prevision. C’est en fait la couche fondatrice du plan, et le plan est a la fois une prevision et un engagement. Les nombres que vous mettez dans le futur disent implicitement : voila, c’est ca.
C’est le futur. Et des que vous dites cela, ce n’est plus vraiment une prevision, c’est un engagement. Tout le monde doit faire le necessaire pour que ce futur devienne reel. Ainsi, dans la theorie supply chain dominante, le plan est mis sur un piedestal. Il est roi, il est central, et donc le modifier revient fondamentalement a modifier le plan.
Et modifier le plan est tres important, car cela modifie l’allocation des ressources dans l’entreprise. Celui qui controle le plan controle donc, en dernier ressort, la facon dont l’entreprise alloue ses ressources. D’ou la tentation de tout retoucher sans fin, parce que les effets en aval sont tres importants. Cela explique pourquoi les gens le font si souvent. Cela n’explique pas encore pourquoi c’est une pratique perverse et pourquoi cela nuit a l’entreprise.
Je peux donc poursuivre. Pourquoi cela nuit-il a l’entreprise ? Pour deux raisons essentiellement. La premiere, c’est que la ressource la plus rare dans votre entreprise, cote supply chain, ce sont les personnes qui savent jouer le jeu de la supply chain. C’est le goulot d’etranglement. Beaucoup de gens peuvent faire beaucoup de choses ordinaires. Mais si vous voulez que votre supply chain soutienne votre entreprise et devienne un centre de profit, pas un centre de cout, il vous faut des personnes capables de jouer ce jeu de facon rentable.
Ces personnes sont rares. Elles sont la ressource rare de votre entreprise du point de vue supply chain. Or, chaque fois qu’elles font un ajustement manuel, ce n’est pas cumulatif. Elles font quelque chose, y consacrent une heure, puis le lendemain le systeme regenere la prevision. Donc la correction disparait.
Fondamentalement, ce n’est pas cumulatif, car au lieu d’utiliser ces ressources rares, ces personnes qui savent bien jouer le jeu de la supply chain, pour produire quelque chose de durable, elles font une correction dont la date d’expiration est exactement la date de la prevision corrigee. Si je corrige manuellement la prevision de la semaine prochaine, a la fin de la semaine prochaine ma correction a disparu. Elle est perissable par construction ; elle n’est donc pas cumulative. C’est la premiere raison.
Il y a donc deux piliers. Le premier est que les ressources les plus rares sont les personnes qui savent jouer le jeu de la supply chain, et si elles font des ajustements manuels, tout ce qu’elles font est jete par la fenetre et oublie en quelques semaines ou un mois au plus. Ce n’est pas cumulatif.
La deuxieme question, c’est celle des ajustements eux-memes. Qu’est-ce qui les fait augmenter ? Il se trouve que l’evolution de la technologie logicielle, du logiciel de planification, gonfle enormement le nombre d’ajustements necessaires. Pourquoi ? Revenons aux annees 1970. Votre logiciel de prevision est tres basique : prevision au niveau categorie, tres agregee, et au niveau mensuel.
Votre logiciel n’est donc pas sophistique ; il produit tres peu de previsions et vous avez tres peu d’editions. Mais n’oubliez pas que l’editeur veut ameliorer ses produits. Que fait-il ? Il dit : notre outil de prevision etait tres basique au debut des annees 1980, seulement des categories et seulement des buckets mensuels. Maintenant, nous pouvons faire des buckets hebdomadaires et des sous-categories. Vous passez donc d’une prevision de, disons, 500 nombres a 5 000 nombres.
Et comment l’editeur gagne-t-il de l’argent ? Il vend des licences par siege. Le fournisseur du logiciel de planification augmente donc la specification de son outil de prevision. Il genere plus de previsions, plus granulaires dans le temps, la geographie, etc. Et soudain, puisqu’il y a beaucoup plus de previsions, il faut plus de personnes pour les reviser et les ajuster. Et plus de personnes signifie plus de sieges.
Ce n’etait pas intentionnel, mais du point de vue du fournisseur logiciel, c’est un cercle vertueux. Vous augmentez la sophistication de votre outil. Vous pouvez le vendre plus cher parce qu’il est plus sophistique. Mais en retour, les gens ont besoin de plus de personnes pour gerer ces corrections infinies, car votre logiciel va regenerer ces previsions. Donc le nombre de personnes necessaires devient sans fin. Plus de sieges, plus de revenus pour le fournisseur, plus de sophistication, etc.
Il y a aussi une incitation tres perverse sous couvert de vous donner des previsions plus precises, ce qui est tangiblement vrai, mais seulement a la marge. Oui, les previsions sont legerement, tres legerement plus precises. Certainement pas autant que les fournisseurs le pretendent. La generation suivante de l’outil de prevision est peut-etre 1 % plus precise que la precedente. Les fournisseurs vous diraient : notre nouvelle prevision est 99 % plus precise. Certainement pas.
C’est incroyablement incremental, et nous avons atteint, je dirais, un plateau il y a environ 15 ans sur la qualite possible d’une prevision de serie temporelle. Cela n’a pas beaucoup bouge depuis. Il y a encore des ameliorations, mais elles sont tres faibles. En revanche, avec le cloud et la scalabilite, vous pouvez faire exploser la granularite d’une prevision : au niveau SKU, par magasin, par site, par usine, par tout. Le nombre de previsions generees par votre logiciel de planification explose. Le nombre de personnes necessaires pour corriger explose aussi.
Les fournisseurs font du profit. L’entreprise en fait-elle ? Non, car elle depense plus de ressources que jamais pour faire quelque chose qui ne finira jamais : corriger un flux infini et auto-inflige de previsions. C’est pourquoi je dis que cela nuit a l’entreprise. Cela nuit a votre capacite a jouer le jeu de la supply chain.
Vous ne jouez pas correctement au jeu de la supply chain. Vous jouez au jeu du fournisseur de logiciel supply chain.
Conor Doherty: D’accord. Quand j’ai annonce ce sujet, merci, je voulais te challenger, un peu comme nous le faisons dans l’autre serie sur ton livre. Je veux le faire avec des informations anonymes issues de conversations avec notre audience. Je vais les regrouper, sans caricaturer l’autre perspective. Beaucoup de gens qui nous ecoutent diront : d’accord, nous avons un systeme sophistique, peut-etre pas aussi sophistique que le systeme d’intelligence que tu defends dans ton livre, Joannes, mais nous avons un modele assez sophistique qui genere des previsions et nous l’utilisons.
Nous l’utilisons principalement, et avec parcimonie. Les ajustements sont appliques lorsque nous estimons qu’il manque un petit je-ne-sais-quoi, un peu d’information marche ou d’intuition qui n’existe que dans ma tete, moi le planificateur. Ce sont les rares occasions ou j’interviens manuellement. Dans ces situations, penses-tu toujours que cela n’ajoute aucune valeur, que c’est un cout, un gaspillage, et qu’il ne faut pas le faire ?
Joannes Vermorel: Oui. Oui, parce qu’il faut encore reflechir aux consequences de votre action. Plus vous faites de corrections, plus de personnes sont impliquees dans ce logiciel, plus votre fournisseur logiciel prepare la situation pour qu’il en faille encore davantage. C’est un cercle vicieux pour l’entreprise cliente, meme si c’est un cercle vertueux du point de vue du fournisseur. Vous ne devriez donc pas jouer a ce jeu.
C’est un jeu. C’est comme aller au casino. Vous ne deviendrez pas riche au casino. La maison gagne toujours. Si vous jouez a ce jeu, le seul gagnant sera le fournisseur logiciel. Je peux vous le garantir. Je l’ai vu, je l’ai vecu, j’ai vu mes pairs le faire depuis presque 20 ans. Le seul gagnant, comme dans un casino, sera le fournisseur logiciel.
Et penser que vous pouvez battre le fournisseur a ce jeu, c’est comme penser que vous pouvez battre la maison au casino. Vous etes peut-etre intelligent, mais vous ne battrez pas la maison. Peut-etre occasionnellement par chance, mais si vous raisonnez en termes de probabilites et de rentabilite, non, vous ne gagnerez pas d’argent.
Vous pouvez apprecier le processus. Comme au casino, le processus peut etre agreable. Pourquoi ? Parce que les fournisseurs logiciels ne sont pas dupes. Ils vont rendre cela plaisant pour les utilisateurs. Ils veulent plus de sieges. Pour avoir plus de sieges, le processus doit etre agreable, etc.
Quelle est donc l’alternative ? La principale objection est : Joannes, on ne peut pas laisser ces previsions cassees telles quelles. Et je suis d’accord. La solution doit donc consister a corriger l’outil qui genere les previsions au depart. C’est la que vous devez intervenir.
C’est corriger la maladie plutot que les symptomes recurrents. Ces previsions sont produites par un logiciel. Il faut corriger ce logiciel. Les gens disent : je suis praticien supply chain, pas specialiste logiciel. Je reponds : oui, mais vous avez un probleme logiciel. Et c’est aussi ce que je dis dans le livre.
Dans une large mesure, la pratique moderne de la supply chain est la maitrise de la facon moderne de faire du logiciel. C’est ainsi. Et les gens touchent deja a des previsions qui sont generees par logiciel, donc l’argument est tres limite a mes yeux.
La solution est donc relativement simple : le logiciel doit etre change. Et il y a un autre effet : a quelle frequence allez-vous changer le logiciel ? La reponse est : tout le temps. Pourquoi ? Parce que ces intuitions existent. Je ne conteste pas que les praticiens supply chain puissent avoir des intuitions qu’eux seuls possedent.
Le president des Etats-Unis publie quelque chose sur Truth Social, ou autre, et la folie se declenche. Cela peut arriver. Il y a des choses qui ne seront pas dans le systeme ; c’est impossible. Vous ne pouvez pas avoir chaque contingence folle dans votre systeme.
Le systeme, parce que c’est un logiciel, pas Skynet ni une IA omnisciente, le systeme qui genere votre plan est une automatisation. C’est un logiciel limite. Il ne sait pas tout. Tres bien. Ce que vous voulez, c’est une facon d’intervenir dans ce logiciel, et ce logiciel doit etre concu pour que le delai d’une correction soit d’environ une heure.
En gros, une correction de bout en bout pour ajouter une nouvelle information critique parce qu’une regle a change, parce qu’elle a ete annoncee en ligne, ou autre. Parfois, cela peut etre tragiquement une catastrophe : un navire bloque un port, etc. Des choses etranges arrivent. Les tragedies arrivent.
Il peut aussi y avoir une chute de neige massive qui surprend tout le monde. Les crises font partie du jeu. Vous devez simplement pouvoir modifier le logiciel, et le logiciel lui-meme doit se preter a une telle correction dans un delai d’une heure. C’est cela le sujet. Si vous avez cela, vous etes bien.
Conor Doherty: C’est justement une chose que j’avais notee, et c’est une maniere importante de cadrer la discussion, parce que je ne veux pas que notre position soit caricaturee. Corrige-moi si je me trompe : nous ne disons pas qu’il n’y aura jamais une situation ou un praticien experimente aura une intuition valable. Nous disons plutot : cette intervention ponctuelle revele-t-elle un schema que le systeme doit absorber, pour qu’a l’avenir la machine ne genere pas continuellement une recommandation cassee que vous, le genie, devez venir corriger chaque jour en disant : ah, ca devrait etre cinq, pas quatre ?
Et on observe alors des schemas etranges : dans les grandes entreprises, ces intuitions arrivent quotidiennement, donc le systeme est change quotidiennement. On pourrait dire : en quoi est-ce different des ajustements de prevision, puisque vous remplacez le systeme lui-meme au lieu de remplacer les previsions ?
Je dirais que la difference est probablement de quatre ordres de grandeur dans l’ampleur de ce qui est remplace. Si vous corrigez les sorties, ce sont potentiellement des milliers et des milliers de nombres a changer. Si vous corrigez le logiciel, c’est tres souvent un seul meta-parametre ou une seule ligne de code pour ajouter une condition, et c’est termine ; tout le logiciel reste intact.
Vous pouvez avoir quelque chose d’extremement complexe qui se passe sur votre marche, mais l’impact de tout cela se ramene a un jugement, et vous modifiez une ligne de code. Vous etes a peu pres bon. A peu pres bon, encore une fois, approximativement juste plutot qu’exactement faux. C’est le jeu qui se joue maintenant en supply chain. Et si vous deplacez l’edition de la sortie vers l’edition de la recette numerique elle-meme, vous minimisez la friction d’environ quatre ordres de grandeur.
Et en prime, parfois, pas toujours, vous vous rendez compte que cette intuition fait partie d’un schema plus large auquel vous n’aviez pas pense. Ce n’est donc pas seulement un correctif rapide : vous ameliorez durablement la recette numerique, car vous comprenez qu’il existe une classe de phenomenes dans le monde, et que si votre recette sait les prendre en charge, vous jouerez mieux le jeu de la supply chain.
C’est tres interessant, et c’est pourquoi cela devient cumulatif. La plupart des corrections ne sont pas cumulatives. Mais selon l’experience de Lokad, peut-etre une sur dix devient tres cumulative. Nous revenons alors au sujet central : les ressources les plus rares sont les personnes qui savent jouer le jeu de la supply chain, et ici nous extrayons au maximum leurs intuitions les plus precieuses pour les rendre permanentes dans le systeme.
Conor Doherty: Il s’agit donc de transformer le systeme en actif. Tu utilises souvent le terme cumulatif, mais pour moi, l’expression qui parle davantage aux gens est actif productif. L’idee est : oui, j’applique toujours mon ajustement, mon intuition, mon expertise. Mais je ne le fais pas d’une facon ou je tiens la main du systeme tous les jours, en consacrant mon temps et ma bande passante a assembler un bon de commande. Non : comment faire de ce systeme un meilleur actif afin d’avoir plus de temps libre ?
On passe donc d’un ajustement routinier a un ajustement ponctuel dont l’effet compose ameliore l’actif, encore et encore, parce qu’il apprend. Et c’est le systeme d’intelligence dont nous avons deja parle ; il apprend, sans Skynet, parce que le praticien supply chain lui-meme apprend.
Joannes Vermorel: Je ne vais pas invoquer le genie ou quoi que ce soit. Ce que je decris, Lokad le fait depuis dix ans. Le systeme apprend parce qu’il y a des humains intelligents dans le processus qui apprennent. Et cette approche alternative que je propose est tres parcimonieuse dans sa consommation de ces personnes.
Ces actifs les plus rares, ces personnes qui savent jouer correctement le jeu de la supply chain pour votre entreprise, elle n’en abuse pas. Elle les preserve afin qu’ils puissent ameliorer le systeme lui-meme, plus toutes les autres choses. Car si vous voulez bien jouer le jeu de la supply chain, il ne s’agit pas seulement d’avoir la bonne prevision. Il faut de bonnes relations avec vos fournisseurs, de bonnes relations avec vos clients, et beaucoup d’autres choses.
Mais vous ne pouvez faire ces autres choses que si vous n’etes pas en permanence en train d’eteindre des incendies contre votre propre systeme de prevision.
Conor Doherty: Oui. Pour apporter un peu plus de perspective, parce que je veux aller plus loin, je veux aussi citer quelque chose que tu as deja dit. Pour etre equitable, nous parlons d’ajustements, de discussions, de consensus. Les recommandations S&OP de l’ASCM diraient que le consensus est une etape centrale du processus decisionnel dans toute entreprise qui reussit, pas un mode de defaillance. Mais dans ton livre, et je sais que tu en as donne plusieurs versions, tu qualifies les corrections manuelles routinieres de signal d’un grave defaut de conception. C’est page 330.
Ma question est donc tres pragmatique : existe-t-il un test pratique pour distinguer les ajustements qui proviennent d’un defaut de conception et ceux qui relevent simplement de la volatilite et exigent vraiment une intervention ?
Joannes Vermorel: Encore une fois, c’est un jeu que vous ne pouvez pas gagner. Le fournisseur agit contre vous. La maison du casino gagne toujours. C’est une situation de double contrainte. Vous faites face a une situation adversariale ou votre entreprise, quelle que soit votre intelligence, affronte un fournisseur logiciel qui a plus de cent clients. Il a joue ce jeu bien plus que vous. Vous ne gagnerez pas.
La seule facon de resoudre cela est d’accepter qu’il existe des classes de jeux qui ne sont pas equitables. Si vous commencez a dire qu’il existe des classes d’ajustements legitimes, que se passera-t-il ? Vous en discuterez avec votre fournisseur logiciel. Il fera de l’ingenierie inverse, et dans deux ans cette classe d’ajustements acceptables beneficiera de fonctionnalites sophistiquees pour vous aider, pour la marchandiser, pour amplifier sa sophistication.
Il dira : vous ne vous interessez qu’a cette sous-classe d’ajustements, laissez-moi vous aider, je vais concevoir des fonctionnalites. Ces fonctionnalites seront tres bonnes, mais elles introduiront de la complexite. La complexite signifie plus de temps, car les choses sont plus puissantes mais plus complexes, donc plus de personnes, et nous revenons au probleme de l’incitation a vendre plus de sieges.
Vous ne resolvez donc pas ce probleme. C’est comme attendre d’un marchand de chevaux du XIXe siecle qu’il se mette soudainement a defendre l’automobile. Cela n’arrivera pas. Chaque fois qu’une chose viendra du secteur automobile, il trouvera de tres bonnes raisons de continuer a utiliser des chevaux.
Vous avez un verrouillage des incitations. Comment cela s’est-il termine ? Les marchands de chevaux ont pour la plupart fait faillite, et voila. Ils se sont retires du marche. Malheureusement, nous avons ce verrouillage des incitations et, a cause de l’opacite et de quelques autres facteurs, je pense que la situation est devenue tres mauvaise specifiquement en supply chain.
Mais ne vous inquietez pas, le marche trouvera son chemin, car le marche n’est pas un grand educateur, c’est un grand filtre. Le marche filtrera. Et ce qui est interessant, c’est que le marche est un filtre non intelligent ; il n’a pas besoin que les gens comprennent ce qui se passe. Il filtrera quand meme, que les gens comprennent ou non. C’est la beaute des marches.
Conor Doherty: Je continue, car un des couts caches des ajustements manuels, de ton point de vue, est de garder les gens autant que possible dans la boucle. Dans ton livre, tu soutiens que la plupart des fournisseurs, pas nous, mais la plupart des fournisseurs, deputisent les utilisateurs comme coprocesseurs humains du systeme.
En reponse, les praticiens IBP et S&OP, j’ai eu cette discussion plusieurs fois cette semaine, n’y voient aucun probleme. Ils diraient meme l’inverse : le processus, selon leur experience, ne peut pas remplacer la decision humaine, surtout pour des arbitrages transverses qui ne sont tout simplement pas visibles dans les donnees ou le processus. Y a-t-il un quelconque merite a cette position avant que tu ne la traites ?
Joannes Vermorel: La seule facon d’en evaluer le merite est de prendre du recul, car il y a ici un conflit d’interets. Si vous faites partie de l’equipe S&OP, vous avez evidemment un interet tres vif a preserver le processus S&OP. Il faut donc reculer et se dire : nous sommes au XIXe siecle. Les entreprises ont besoin de chevaux pour fonctionner, elles achetent donc des chevaux. Cela signifie qu’a l’interieur de l’entreprise, il existe un petit departement d’experts charge d’obtenir de bons prix et de bons chevaux chez les fournisseurs.
Pensez-vous qu’une personne qui, toute sa vie, a ete experte pour obtenir le meilleur cheval au meilleur prix sera tres enthousiaste a l’idee de passer a l’automobile ? Non. Mon reponse est donc que l’avis des personnes en conflit d’interets doit etre ecarte, et que vous devez prendre du recul pour vous faire votre propre opinion. Cela vaut aussi pour Lokad et ce que je dis.
Je suis un fournisseur, j’essaie de vendre mes choses, donc vous ne devez pas me croire aveuglement. J’ai mes propres incitations. Soyez donc sceptiques. Meme au maximum. Vous devez supposer que je suis maximalement biaise.
Ensuite, comme nous parlons de technologies en evolution, le conseil general est de choisir des situations analogues dans l’histoire. Ce meta-jeu ou une nouvelle technologie arrive, perturbe, etc., s’est produit des centaines de fois. Ce dont je parle est une minuscule bataille dans une immense guerre du progres, ou des pratiques et des acteurs ont ete remplaces par de meilleures technologies. Cela se joue depuis litteralement 200 ans, et il y a eu des dizaines et des dizaines de cas.
Et si vous etudiez un peu l’histoire, je le recommande a l’audience, les schemas sont toujours les memes. Toujours. J’adore une citation de Douglas Adams, l’auteur du Guide du voyageur galactique. Il dit que si vous decouvrez une nouvelle technologie avant 25 ans, pour vous elle n’est pas nouvelle : elle a toujours fait partie du monde. Si vous la decouvrez entre 25 et 35 ans, c’est un developpement incroyablement excitant qui capte votre interet. Et si la technologie apparait apres vos 35 ans, elle est heretique et devrait etre interdite. C’est hilarant et tellement vrai. Ce sont des reactions viscerales instinctives. Niels Bohr disait aussi que la science progresse un enterrement a la fois. C’est un peu plus morbide, mais c’est la meme idee.
Conor Doherty: Un autre point implicite dans la question, qui est un composite des commentaires recus avant cette discussion, est l’idee que le systeme ne peut pas gerer certaines choses, ou que le jugement humain depasse le systeme actuel. Cela peut etre vrai dans un contexte specifique, mais il faut evaluer ce contexte. Par exemple, si l’on parle d’une entreprise de plusieurs centaines de millions a un milliard de dollars de chiffre d’affaires, son budget informatique est deja eleve. Elle peut se payer les systemes d’intelligence et la technologie dont nous parlons.
Donc si vous depensez des centaines de millions dans votre ERP, vous pouvez vous payer l’intervention technologique dont nous parlons aujourd’hui. Chaque situation est unique, mais c’est en realite assez bon marche.
Joannes Vermorel: C’est aussi ce qui rend la situation exasperante. En termes de paradigme, ces entreprises restent bloquees sur des idees dont la validite a pris fin au debut des annees 2000. Ce paradigme des ajustements manuels a probablement ete valide de 1975 a 1995. Pendant ces vingt ans, oui : les ordinateurs etaient mediocres, les langages et compilateurs etaient mediocres, les capacites etaient tres limitees.
Les humains avaient un vrai avantage a toucher les nombres et a en finir. C’etait la periode ou cette approche avait de la validite. Elle a expire, je pense, en 1995. Elle est devenue absurde vers 2005, et folle vers 2015. Est-il fou d’utiliser un cheval en 1910 ? Pas encore : les voitures sont encore mediocres, peu fiables, etc. Est-il fou d’utiliser un cheval en 1920 ? Les voitures commencent a etre assez bonnes, donc cela devient un peu insense. Est-il fou d’utiliser un cheval en 1950 ? Oui, absolument. Les voitures de 1950 sont meilleures que les chevaux dans toutes les dimensions imaginables. Il n’y a pas de retour en arriere. La folie ou le dommage pour votre entreprise augmente avec le temps.
Conor Doherty: Pour relier cela a une discussion que nous avons eue sur le chapitre deux du livre, l’histoire, nous parlions des fournisseurs et de leur fetichisme des buzzwords. Je veux souligner qu’il y a evidemment eu une campagne agressive pour convaincre les gens qu’ils doivent garder les chevaux, dans ton analogie.
Joannes Vermorel: Oui, le scepticisme a manque. Nous parlons d’une douzaine de fournisseurs mondiaux avec des revenus annuels de l’ordre du milliard, qui font enormement de lobbying, toute une industrie. Lokad est un tres petit acteur ; nous faisons ce que nous pouvons sur YouTube et LinkedIn, mais nous n’avons pas nos propres salons professionnels ni d’enormes evenements.
N’attendez pas des incumbents, des gens enfermes dans une technologie depassee, qu’ils voient un jour la lumiere et proposent l’alternative. Regardez l’histoire, par exemple la photographie numerique et Kodak. Kodak a quasiment invente la photographie numerique en interne. Ils avaient des rapports tres precis, avec une trajectoire d’environ quinze ans, disant : la photographie numerique arrive, nous devons tout transformer parce que cela finira par gagner. Ils avaient meme estime assez correctement le calendrier une decennie et demie a l’avance.
Savoir qu’une chose arrive est relativement facile ; connaitre le calendrier exact est beaucoup plus difficile. Kodak savait que cela arrivait et avait une tres bonne estimation du calendrier, et pourtant ils ont echoue. Si vous etes un incumbent dominant sur un certain marche, dans une certaine facon de faire, vous perturber vous-meme est tres difficile. La plupart des entreprises echouent. J’espere que Lokad y parviendra, mais soyons raisonnables : la plupart echouent.
Conor Doherty: Il y a des commentaires de l’audience, et je veux revenir a une question de conclusion, mais je veux d’abord parler de responsabilite. Dans ces conversations, meme les personnes qui acceptent une grande partie de ton raisonnement disent : d’accord, il y a peut-etre un cout d’inefficacite, comme payer deux fois la meme decision, mais au moins nous avons de la responsabilite.
Par exemple, si j’ai un bon de commande, la prevision dit d’en commander 200, Janice intervient et dit que ce devrait etre 2 000. Au moins, quand je me retrouve avec 1 500 unites de trop, je sais qui blamer. Joannes est responsable de cette decision. Mais dans le systeme d’intelligence que tu defends, ou l’on retire les personnes de la boucle, ou est la responsabilite ? Ou est la piste d’audit ? Qui est responsable des bonnes ou mauvaises decisions ?
Joannes Vermorel: Encore une fois, l’histoire a deja joue ce jeu. Regardons une situation analogue. A la fin des annees 1960, les premiers systemes d’entreprise apparaissent, IBM, capables de faire de la comptabilite avec des processeurs qui font de l’arithmetique : additions, multiplications. Et ces systemes ont des bugs.
Aujourd’hui, nous avons oublie cela parce que les ordinateurs sont tellement bons qu’ils ne font jamais d’erreur d’arithmetique. En realite, ils peuvent en faire avec une probabilite si faible que nous n’en tenons pas compte. Nous considerons comme acquis que les machines ont une perfection divine pour l’arithmetique de base. Mais dans les annees 1960, ce n’etait pas encore le cas. Les ordinateurs avaient des problemes, des bugs, parfois meme des multiplications fausses.
La question que se posait le comptable etait la meme. Je fais la comptabilite de l’entreprise. Je suis responsable de m’assurer que la comptabilite en partie double est correcte. Vous voulez que je laisse une entreprise appelee IBM, avec des machines, prendre cette responsabilite ? Et si notre comptabilite est fausse ? Allons-nous blamer IBM ?
Eh bien oui. C’est exactement ce qui s’est passe. Les comptables ont decide de faire confiance aux machines pour les calculs de base et de poursuivre IBM si ce n’etait pas le cas. IBM a fini par rendre ses machines tres correctes, et le probleme a ete resolu.
Ici, ce que nous disons n’est pas qu’il n’y a plus de responsabilite. Elle est differente. Le fournisseur est responsable de l’integrite du systeme programmatique. Mais chez Lokad, le systeme d’intelligence a aussi une responsabilite d’integrite, et un Supply Chain Scientist, potentiellement avec l’aide de la marque, est responsable de l’integrite de la recette numerique.
Les nombres restent donc associes a une responsabilite. Chez Lokad, chaque client a un Supply Chain Scientist attache a lui, une personne personnellement responsable de la qualite du resultat. Le role de Lokad est de fournir tout le soutien necessaire a chaque Supply Chain Scientist pour porter cette responsabilite.
Le Supply Chain Scientist assume donc la responsabilite ultime, mais l’entreprise Lokad a aussi la responsabilite de rendre cette responsabilite aussi gerable que possible. Pensez a un pilote d’avion : il est pleinement responsable de faire arriver les passagers vivants a destination. Mais le constructeur de l’avion est pleinement responsable de l’integrite de l’appareil et de faire en sorte qu’il soit aussi bon que possible pour le pilote.
Il y a des limites a la responsabilite, bien sur, mais au moins les choses sont claires. Il y a beaucoup de technologie, mais aussi beaucoup de responsabilite. Ce n’est pas de la technologie sans responsabilite. Il y a de la responsabilite a chaque etape. Lokad, c’est pareil.
Conor Doherty: Pour faire echo a cela, puisque nous parlons de Lokad, l’utilisation de cette technologie, au moins notre systeme d’intelligence, differera selon les fournisseurs, mais dans notre cas la responsabilite de l’integrite de l’algorithme, l’avion dans cette analogie, repose sur Lokad ou sur le Supply Chain Scientist, la maintenance, la reparation, etc.
Joannes Vermorel: Nous avons par exemple une coresponsabilite. Que se passe-t-il si les praticiens supply chain manquent une information tres importante ? Nous ne sommes pas specialistes de chaque entreprise que nous servons. Il y a donc une relation avec le client. La responsabilite du client est de nous transmettre les informations metier critiques. Nous voulons etre des executeurs incroyablement diligents et fiables de leurs intuitions.
Si quelqu’un travaille dans un marche tres specialise, par exemple les eoliennes au Canada dans telle region, avec des tonnes de specificites, nous ne sommes pas experts de cela. S’il y a un changement de reglementation dans une province canadienne, en Saskatchewan par exemple, que nous ne connaissons pas, il revient au client de nous dire : attention, quelque chose arrive, vous devez faire quelque chose, nous pensons que cela impacte votre systeme. C’est cela qui ameliore l’actif.
Lokad est responsable, mais si des informations metier critiques et semi-cachees ne sont jamais communiquees au fournisseur, nous ne pretendons pas devenir de meilleurs experts de votre propre metier que vous ne l’etes deja. La ressource la plus rare reste le praticien supply chain qui sait. C’est pourquoi cette personne est si importante.
Conor Doherty: Cela boucle avec le point du debut : nous ne disons pas qu’il n’existe pas d’intuitions essentielles dans la tete des praticiens. Quand nous disons que l’humain dans la boucle est mauvais aujourd’hui, nous voulons dire l’humain dans la boucle telle qu’elle existe actuellement. Ce n’est pas ce que nous defendons. Si la boucle consiste a ameliorer chaque jour un actif pour ne pas devoir corriger demain les erreurs d’aujourd’hui, nous sommes d’accord.
Mais si la boucle consiste a surveiller le systeme tous les jours, avec consensus sur chaque ligne chaque jour, alors non, c’est la que nous differons.
Joannes Vermorel: Pensez a l’approche Toyota. Vous produisez des voitures et certaines sortent de l’usine avec des defauts. Que faites-vous ? Premiere option : vous avez une equipe prete a corriger les defauts. Vous donnez la voiture au client, il roule 20 kilometres, il y a un probleme, il revient, et une equipe est prete a corriger en une heure. Pensez-vous que Toyota ferait cela ?
Absolument pas. Toyota dirait : si une voiture doit revenir apres 20 kilometres, il faut corriger l’usine elle-meme pour qu’elle ne produise plus de voitures defectueuses. C’est le meme raisonnement. Il faut la correction profonde. Corriger la recette numerique est une correction profonde, par opposition a l’ajustement manuel qui est un correctif rapide. L’ajustement manuel est l’equivalent d’equipes postees a la sortie de l’usine pour recuperer les vehicules apres 20 kilometres.
C’est pourquoi je dis que c’est de la folie. La bonne approche est de corriger l’usine, c’est-a-dire ce qui produit les previsions au depart.
Conor Doherty: Je passe aux commentaires et questions. Antonio dit : je suis d’accord que les ajustements manuels auront disparu au prochain cycle de prevision, par exemple la semaine suivante. Tu parlais de ce qui expire. Cependant, des ajustements manuels repetes pourraient suggerer une deconnexion entre les attentes business et celles de la direction, peut-etre liee aux gains financiers a long terme et a la meilleure estimation de la demande. Dans certains cas, la meilleure prevision de demande peut meme etre en contradiction avec le recit pousse par le haut. Dans des situations comme celle-ci, comment les analystes supply chain peuvent-ils combler cette deconnexion ?
Joannes Vermorel: Il vous faut une methode qui rende la deconnexion evidente pour tout le monde. C’est tout. Ce que vous dites poliment, c’est : et si mon CEO a tort et pousse des choses absurdes ? Vous ne gagnerez pas une dispute avec votre CEO. Oubliez cela.
La seule chose que vous pouvez faire est d’ingenier une situation ou vous dites a votre CEO et a tout le monde : voici les hypotheses centrales, le cout de l’argent, par exemple le taux d’interet auquel les banques nous pretent, les delais observes, etc. Des faits, des faits, des faits. Mon systeme est une machine qui prend les faits et genere les decisions. Si vous n’aimez pas la decision, alors nous sommes en desaccord sur les faits.
La bonne nouvelle, c’est que les faits ne sont pas des opinions. Ils existent independamment de l’opinion du CEO. Le CEO dira : tres bien, mettons les faits au clair. Si nous sommes en desaccord parce que le CEO dit que votre taux d’interet est faux, alors verifions. Appelons le CFO et voyons qui a raison.
Vous devez objectiver le systeme pour que les gens puissent jouer ce jeu rationnellement, sans incitations perverses partout. Il faut une machine, ce que Lokad construit : faits en entree, decisions en sortie.
Oui, il y a une part de subjectivite dans les faits, car determiner ce qui compte comme fait exige de la reflexion. Ce n’est pas donne. La frontiere entre fait et non-fait peut etre floue, surtout en business. Il faut clarifier cette frontiere.
Ensuite, nous revenons au comptable qui dit au CEO : voici les comptes que la machine calcule selon nos regles comptables. Je ne fais pas les regles. Si vous n’aimez pas le fait que l’entreprise perde de l’argent, ne blamez pas le messager. Le CEO sait qu’il ne peut pas blamer le comptable pour les pertes de l’entreprise. Si nous ameliorons la facon dont le jeu supply chain est joue, ces ecarts et deconnexions seront fortement reduits, comme il y a aujourd’hui tres peu de batailles entre CEO et comptabilite sur les chiffres. Les livres sont ce qu’ils sont.
Conor Doherty: Une question recue en message prive, tres proche de ce que tu viens de dire. Quelqu’un dans le retail dit : dans notre bureau, certains disent juste change-le. Parfois c’est un planificateur, parfois un manager, parfois les ventes. Quand ils se trompent, et cela arrive souvent, au moins nous savons qui blamer. Comment le systeme de Lokad gere-t-il la responsabilite ?
Joannes Vermorel: De la meme facon. Une recette numerique est attachee a un Supply Chain Scientist. Cette personne a un nom. Nous savons qui a concu la recette. Si la recette est mauvaise une fois par an, avec quelques anomalies, on peut vivre avec. Si elle dysfonctionne tous les jours, et qu’elle fonctionne pour d’autres clients, alors il y a peut-etre un probleme avec le Supply Chain Scientist.
La responsabilite est la meme. Lokad n’est pas une transition vers Skynet. Ce n’est pas une IA autonome responsable devant personne qui gere votre supply chain. Ce n’est pas ce que je dis.
Conor Doherty: Tu dis que ce n’est pas ce que tu dis, mais c’est parfois l’impression que les gens ont.
Joannes Vermorel: Ils comprennent mal. Et nos concurrents sont tres heureux de reformuler notre propos comme si Lokad poussait cela. Ce n’est pas le cas. Au contraire, nous poussons vers quelque chose ou la responsabilite est tres claire. Dans une configuration supply chain classique, la responsabilite des decisions finales est totalement diffuse. C’est pareil pour les previsions.
Le probleme de la prevision collaborative, c’est que tout le monde touche la prevision. A la fin, il y a une confusion maximale sur qui est responsable de quoi. Je suis en desaccord profond. Le statu quo est horrible en matiere de responsabilite. Ce n’est pas une force du systeme actuel ni de la theorie supply chain dominante ; c’est l’une de ses grandes faiblesses.
Conor Doherty: Question de Boris. Penses-tu qu’il existe un seuil de visibilite ou de legitimite pour les moteurs de decision economique et les systemes d’intelligence supply chain, apres lequel les logiciels de planification traditionnels commencent a perdre leur credibilite a grande echelle ? Par exemple, assez de grandes entreprises les utilisent et tout le monde rejoint le mouvement.
Joannes Vermorel: Cela arrivera. C’est comme demander quand les gens commenceront a utiliser des voitures. Souvenez-vous de Kodak : ils voyaient non seulement le futur, mais aussi le calendrier, ce qui est incroyablement difficile. Il n’est souvent pas difficile de voir qu’un futur va se produire ; le genie consiste a avoir le bon timing.
Steve Jobs avec l’iPhone a eu non seulement le futur juste, mais aussi le bon moment. Certaines technologies cles etaient dans son esprit depuis des annees ; il a attendu que le moment soit bon pour que tout s’enclenche.
La question revient donc a demander quand les supply chains vont basculer vers ce nouveau modele. Ma conviction intime est que cela arrivera, parce que les banques l’ont deja fait. C’est l’ancien trading contre le trading quantitatif. C’est d’ailleurs pourquoi j’ai appele cette approche Quantitative Supply Chain, par analogie avec le trading quantitatif.
Cela arrivera. Chaque annee, je vois de plus en plus d’entreprises reinventer par elles-memes, sans Lokad, exactement ce que Lokad a invente. Ce n’est pas que Lokad soit compose de genies impossibles a reproduire. Des gens qui n’ont jamais entendu parler de Lokad suivent le meme chemin et reinventent les memes principes. C’est un peu inquietant pour moi comme fournisseur, mais aussi tres stimulant, car cela signifie que l’idee est arrivee a son heure.
A un moment, le nombre de personnes qui reinventeront ces principes atteindra un seuil, et le monde basculera. C’est tres frequent avec les technologies. Quand ? Je ne sais pas. J’essaie d’accelerer le processus. C’est pour cela que je diffuse ces livres. Nous essayons d’accelerer, de speedrunner cette transition.
Le terme juste, en chimie, est percolation. Nous essayons de faire percoler cette theorie dans la communaute supply chain. C’est aussi le verbe utilise pour le cafe : faire percoler le cafe.
Conor Doherty: Question pratique recue en message prive : Joannes, concretement, ou les entreprises voient-elles generalement le premier gain quand elles reduisent les ajustements manuels ? C’est interessant, car c’est comme demander ou apparait le fait de ne pas gaspiller d’argent.
Joannes Vermorel: Lorsqu’il y a un changement de paradigme, ce n’est malheureusement pas la bonne question, car elle regarde le probleme avec les anciennes lunettes. Il faut d’abord accepter le changement de paradigme. Revenons aux chevaux et aux voitures.
Nous sommes en 1910. Les routes sont terribles. Les chevaux gagnent encore parce que beaucoup de routes sont si mauvaises que les voitures de l’epoque peinent enormement. Le gain n’est donc pas evident. Mais si vous adoptez les voitures, beaucoup de choses deviennent plus efficaces.
Les benefices sont tres vastes, mais aussi tres diffuses, et beaucoup viennent de choses inattendues. Avec cette nouvelle approche, par exemple chez Lokad, vous pouvez rafraichir vos previsions tous les jours, jusqu’aux decisions, afin d’avoir des decisions toujours totalement a jour, a l’echelle.
Meme si votre modele de prevision ne s’est pas ameliore du tout. Lokad ne pretend pas mieux voir le futur que les autres. Mais nous sommes plus a jour. Le jeu des ajustements de prevision ajoute des delais, des semaines et des semaines de delai.
Or, quelle que soit votre technologie de prevision, plus vous devez prevoir loin dans le futur, plus vous etes imprecis. C’est la loi d’airain de la prevision. Prevoir demain est beaucoup plus facile que prevoir l’annee prochaine, et encore plus qu’une decennie. Tout ce qui reduit la dependance aux previsions lointaines est un gain net.
L’un des grands deblocages de Lokad est simplement de rafraichir chaque jour. Le gain est bien plus important que celui d’une prevision marginalement plus precise.
Conor Doherty: Il y avait une question de suivi : nos delais sont presque toujours faux, les fournisseurs ratent les dates. Combien de cela pouvez-vous gerer ? Tout. Je ne veux pas que cela devienne une infopub ; je lis simplement ce qui est a l’ecran.
Joannes Vermorel: C’est le contrat. Le probleme, c’est que vous avez le mauvais schema mental. Vous pensez : je vais obtenir une prevision et elle sera juste. Ce n’est pas ainsi que Lokad fonctionne. Nous avons un etat d’esprit probabiliste. Nous disons : nous ne savons pas le futur. L’incertitude est irreductible. La demande future est floue, tres incertaine. Les delais futurs sont flous, tres incertains. Mais incertitude ne signifie pas absence d’information.
Si vous me dites que vos fournisseurs sont erratiques, de quoi parlons-nous ? Pour un avion neuf, Airbus a sept ans de carnet de commandes ; le delai est de sept ans. Pour des produits frais, les fraises peuvent arriver demain ou apres-demain. Ce n’est pas le meme univers.
Dans un cas, une grande incertitude est demain ou apres-demain. Dans l’autre, si vous avez de la chance, ce sera sept ans, sinon neuf. Il y a de l’incertitude, mais vous savez quand meme quelque chose du futur. Le fait que le futur soit tres incertain ne signifie pas qu’il est totalement incertain. Autre exemple : le prix du petrole peut-il devenir negatif ?
Beaucoup pensaient que c’etait impossible. Il peut devenir negatif, mais des gens comme Nassim Taleb avaient correctement anticipe qu’il ne resterait pas negatif longtemps. Il y a donc des elements structurels dans le marche.
Vous savez que le petrole peut, dans des situations tres etranges, avoir un prix negatif. Mais vous savez aussi que le petrole a de la valeur, qu’il est consomme, et que le monde ne fonctionnera pas durablement avec un prix negatif du petrole. Vous savez donc que si cela arrive, ce sera marginal et non une condition durable du marche. L’incertitude ne signifie pas que vous ne savez rien. C’est exactement ce que Lokad exploite : beaucoup d’incertitude, mais pas une absence de connaissance. Il faut un systeme qui fonctionne avec une connaissance imparfaite.
Conor Doherty: Derniere question avant ma conclusion, de Boris : en supposant que l’adoption du type de technologie dont nous parlons soit encore a un stade precoce en supply chain, combien de temps faudra-t-il pour passer des early adopters a un usage grand public dans toute l’industrie ? Fais une prediction, Joannes.
Joannes Vermorel: C’est une question delicate, parce que c’est une question de calendrier. Beaucoup de gens voient le futur correctement, mais auront-ils le bon calendrier ? Savoir quand commencer et a quelle vitesse la transition se fera, c’est l’essentiel. Mon avis est que ce sera probablement lent dans certains verticaux, mais tres rapide dans d’autres.
Le futur est deja la, il n’est pas distribue uniformement. Certaines entreprises operent avec des protections monopolistiques. La France est specialiste : 57 % de l’economie est geree par l’Etat francais. Ces entreprises n’ont presque aucune pression concurrentielle. Elles peuvent prendre deux decennies pour moderniser quoi que ce soit ; elles iront bien. La pression du marche ne s’applique pas a elles.
Beaucoup de pays ont ce genre d’absurdite. Une anecdote : le general de Gaulle a decouvert lors d’une revue, je crois dans les annees 1960, que l’armee francaise gardait encore des chats. Pourquoi ? Parce qu’a Azincourt, une bataille vieille d’environ 600 ans, les rats avaient mange les cordes des arcs, parmi beaucoup d’autres causes de la defaite. L’armee avait donc decide qu’il fallait garder des chats pour empecher les rats de manger les cordes.
Nous sommes dans la seconde moitie du XXe siecle, et de Gaulle decouvre que l’armee francaise a encore des chats, alors que depuis les guerres napoleoniennes nous combattons avec des mousquets. Ces pratiques etaient obsoletes depuis 200 ans, mais elles etaient encore la.
La transition prendra donc longtemps. Les historiens riront sans doute du fait que certaines industries avaient 200 ans de retard.
Conor Doherty: Il y aura donc des situations hilarantes et mauvaises. J’ai lu que certaines administrations tres arrierees en Inde utilisaient encore des machines a ecrire il y a cinq ans. Ce sont des anecdotes. La transition sera lente, mais cela ne veut pas dire qu’elle ne sera pas tres rapide dans certains verticaux.
Quels verticaux ? Probablement l’e-commerce, tres rapide ; le retail, tres rapide ; puis l’aviation, le petrole et le gaz, les domaines avec une forte culture d’ingenierie, car ils comprendront, agiront, et le marche est tres concurrentiel. Ensuite viendront peut-etre des gens un peu plus proteges de la technologie mais remplis de personnes tres intelligentes, comme le luxe. Le luxe n’est pas ultra-dependant de la technologie.
Mais le luxe paie tres bien, donc il attire beaucoup de gens tres intelligents. Je ne pense pas qu’ils seront en premiere ligne, mais ils seront juste derriere. Ils reagiront vite, meme sans pression concurrentielle immediate.
Si vous vendez du champagne, vous n’etes pas menace par OpenAI. Le champagne se vendra. Mais vos marges sont confortables, vous pouvez donc vous offrir des gens tres intelligents, et ces gens feront generalement des choses intelligentes.
Conor Doherty: Les avantages sont donc toujours la, mais les pressions pour les poursuivre ne sont pas necessairement les memes. Puis on ira marche apres marche, avec probablement les monopoles publics tout au bout de la file, qui moderniseront dans 200 ans quand les gens auront meme oublie pourquoi ces pratiques d’ajustement de prevision existaient.
Comme de Gaulle qui ne savait meme plus pourquoi son armee gardait des chats. Il fallait demander a un historien pour comprendre.
Nous avons couvert l’histoire, et nous parlons depuis presque 70 minutes. Pour conclure et rendre cela tres pratique, tu as pose recemment sur LinkedIn la question : ou payez-vous deux fois la meme decision ? Pour les ajustements manuels, j’aime beaucoup cette formule. Elle conceptualise tres bien le cout cache.
Au fond, vous payez la meme decision, la meme action, au moins deux fois. Si dix personnes ajustent, c’est plus de deux fois. Le cout croit avec chaque point de contact.
Joannes Vermorel: Et la douleur augmente exponentiellement. Pour l’instant, le cout de ne pas faire cette transition ressemble au cout de ne pas utiliser de voitures en 1910. Tout n’est pas encore pret pour les voitures. Le cout de ne pas les utiliser reste supportable, car vos concurrents qui les utilisent font face aux memes mauvaises routes et aux memes voitures imparfaites.
Mais chaque jour qui passe, l’ecart s’accroit. Tres vite, il atteint un point ou vous ne pouvez plus rattraper, et votre entreprise disparait. Le cout commence bas, mais augmente vite. A quelle vitesse, je ne sais pas exactement. Mais lorsque le monde commencera a basculer, les entreprises qui n’auront pas fait cette transition feront tres probablement faillite.
C’est comme refuser les ordinateurs dans votre entreprise et rester aux machines a ecrire. Il arrive un moment ou le marche vous sanctionne par la faillite. Les marches sont des filtres. S’il y a une chose a retenir, c’est que le marche n’eduque jamais, il filtre. Il le fait sans coordination, sans meme que les participants comprennent ce qui se passe. Le marche filtre independamment de la volonte et de l’intention des participants. C’est beau, et un peu effrayant pour un entrepreneur, mais c’est le marche libre a l’oeuvre.
Conor Doherty: Joannes, merci beaucoup. Nous n’avons plus de questions et plus de temps. Merci d’etre venu, c’est bon de te revoir en studio. Merci a vous tous d’avoir assiste, de vous etre inscrits, d’avoir pose vos questions et d’avoir participe aux conversations qui ont precede cette discussion. C’est toujours utile d’avoir le point de vue de l’audience pour le transmettre a Joannes. Si vous voulez poursuivre la conversation, contactez Joannes et moi sur LinkedIn. Vous etes deja ici, vous voyez nos noms, cliquez dessus, connectez-vous avec nous. Nous sommes toujours heureux d’echanger. Sur ce, a la prochaine pour Breakdown. Et maintenant, retournez travailler.
