00:00:00 Prémisse de la série : questions du lecteur, chapitre trois
00:04:55 Apprendre Supply Chain signifie apprendre à penser
00:09:50 La falsifiabilité de Popper : la science risque la contradiction
00:14:45 Einstein contre le marxisme : attitudes envers la réfutation
00:19:40 Pourquoi les théories ne peuvent pas être prouvées vraies
00:24:35 L’idée du safety stock est attaquée, pas les niveaux de stocks
00:29:30 La mode de fin de saison : les taux de service se retournent contre vous
00:34:25 Expériences de pensée en tant que filtre de falsification économique
00:39:20 L’incommensurabilité de Kuhn : décisions contre plans
00:44:15 Les incitations adversariales requièrent des preuves méta-analytiques
00:49:10 Pourquoi ce livre évite les études de cas centrées sur les fournisseurs
00:54:05 Le rasoir d’Occam : une seule métrique, pas 300
00:59:00 La réussite de la plupart des entreprises n’est pas dictée par le supply chain
01:03:55 Amazon, une exception de réussite dirigée par le supply chain
01:08:50 Falsification des études de cas : recherche de résultats négatifs
01:13:45 Les théories vulnérables, la mathématique minimale, invitent à la réfutation
01:18:43 Conclusion : un modèle mental pour amorcer la pratique
Résumé
Le Chapitre 3 soutient que le supply chain ne peut pas être appris comme un annuaire d’algorithmes et de modèles ; il doit être acquis en développant une pensée disciplinée. Vermorel emprunte la falsifiabilité de Popper : la véritable connaissance risque de se révéler fausse, contrairement aux théories ajustées pour éviter toute contradiction. Il utilise safety stock comme exemple — des résultats utiles ne justifient pas un mauvais concept, à l’image d’une horloge détraquée qui a raison deux fois par jour — et propose des expériences de pensée (fin de saison mode) pour mettre en évidence des contradictions. Il affirme que les études de cas sont pour la plupart des infopublicités, comme en témoigne la quasi-absence de celles négatives malgré des taux d’échec élevés dans les projets.
Résumé Étendu
Conor présente la conversation comme le porte-parole du praticien « ordinaire » du supply chain : quelqu’un qui découvre le livre de Joannes Vermorel sans allégeance préalable à Lokad ou à sa vision du monde. Le Chapitre 3, « Epistémologie », est présenté comme la tentative du livre de résoudre un problème que la littérature sur le supply chain ignore tout simplement : elle offre soit une infinité d’algorithmes (le milieu académique) soit une infinité de modèles (le consulting), comme si accumuler des procédures équivalait à comprendre. Vermorel soutient le contraire : apprendre le supply chain, c’est apprendre à y réfléchir, ce qui nécessite de décider, dès le départ, ce qui compte comme une connaissance légitime, pertinente et utile.
Pour étayer son propos, il emprunte le principe de falsifiabilité de Karl Popper. Le point de Popper, illustré par le contraste entre les physiciens de l’époque d’Einstein et les théoriciens marxistes, est que la science authentique se soumet à la réfutation. Les physiciens proposent des théories et cherchent activement des expériences susceptibles de les invalider ; les marxistes, lorsqu’ils sont contredits, ajustent leur théorie pour la rendre immunisée contre toute contradiction. Le résultat n’est pas une « meilleure compréhension », mais un système de croyances protégé.
Vermorel applique ce critère aux concepts du supply chain et affirme que de nombreuses idées « fondamentales » survivent principalement parce qu’elles ne sont pas soumises à de sérieux tests de falsification. Son exemple phare est le safety stock. Il distingue entre un niveau de stocks qui fonctionne et le concept utilisé pour le justifier : une horloge détraquée peut être juste deux fois par jour, mais cela ne réhabilite pas l’horloge. Il propose ensuite une expérience de pensée — la vente au détail mode de fin de saison — où le maintien de hauts taux de service via le safety stock produit un résultat manifestement autodestructeur : des magasins saturés de stocks d’hiver à l’approche de l’été, suivis d’importantes remises pour écouler des produits obsolètes. La leçon n’est pas simplement que le safety stock comporte des « exceptions », mais que l’ajout ininterrompu d’exceptions est la manière dont les mauvaises théories esquivent la réalité.
Conor remet en question si les expériences de pensée constituent un critère de preuve suffisant dans un domaine confus et adversarial comme le supply chain, et si cela ne conduit pas à une impasse lorsque les praticiens observent une augmentation des profits avec des méthodes mainstream. Vermorel répond que les expériences de pensée représentent un premier filtre économique : si une théorie s’effondre face à un raisonnement de base, elle ne mérite pas d’être testée dans des essais coûteux en conditions réelles. Pour des questions plus complexes, il attend des preuves désordonnées, à la manière du domaine médical — des méta-analyses sur de nombreuses études indépendantes — précisément parce que les incitations faussent la remontée d’information.
Il en découle son attaque contre les études de cas : elles fonctionnent comme des infopublicités. Sa prédiction falsifiable est que, malgré des taux d’échec élevés dans les projets de supply chain rapportés par les auditeurs, les études de cas négatives publiées par les fournisseurs sont quasi nulles. Tant que le secteur ne publiera pas systématiquement un grand nombre de résultats négatifs, soutient-il, les « success stories » devront être considérées comme du marketing, et non comme de la connaissance.
Le bénéfice pratique des trois premiers chapitres, affirme-t-il, est un modèle mental de triage : ce qui est pertinent, ce qui est secondaire, ce qu’il faut examiner de près, et ce qu’il faut écarter — afin que les praticiens arrêtent de mémoriser des annuaires et commencent à raisonner.
Transcription Intégrale
Conor Doherty: Bon retour parmi nous. Voici l’épisode trois d’une série très spéciale dans laquelle Joannes Vermorel et moi discutons, chapitre par chapitre, de son nouveau livre Introduction to Supply Chain. Pour cette série, j’adopte une posture bien précise : celle de quelqu’un qui ne connaît pas Lokad, qui ne connaît pas Joannes. Je ne suis qu’un des quelque 10 millions de praticiens dans le monde susceptibles de découvrir ce livre, de le prendre, de commencer à le lire, et éventuellement d’avoir quelques questions.
Maintenant, nous sommes à l’épisode trois. Comme je l’ai dit, si vous n’avez pas vu les deux premiers épisodes, je vous encourage vivement à revenir les regarder, car certaines choses dont nous discuterons aujourd’hui se baseront sur ce qui a été dit précédemment — naturellement, puisqu’il s’agit d’une discussion autour d’un livre. Et à ce propos, Joannes vient de réparer mon micro.
Chapitre 3 : épistémologie. Avant d’entrer dans ce sujet — et nous aborderons peut-être l’un des concepts fondamentaux de l’ensemble du livre — nous y reviendrons dans un instant. Mais l’épistémologie : quel est l’objectif de ce chapitre ?
Joannes Vermorel: L’objectif est de commencer à apprendre : comment réfléchir au supply chain.
Vous voyez, nous voulons apprendre, mais nous devons réfléchir. On ne peut pas simplement apprendre. Ce n’est pas comme un annuaire. Il ne s’agit pas simplement d’avoir, « voilà ce que vous devez connaître par cœur », sans compréhension. Fondamentalement, apprendre le supply chain, c’est apprendre à réfléchir au supply chain. C’est donc un exercice de pensée.
Très bien. Il s’est avéré que la quasi-totalité de la littérature ignore carrément ce problème super important. Ils se lancent littéralement dans, « Voici mon… voici un annuaire. Voilà ce que vous pouvez graver dans votre esprit. » Cela correspondrait au milieu académique avec une liste infinie d’algorithmes : vous voulez ceci, voici cet algorithme ; vous voulez cela, voici un algorithme. Ou ce serait la littérature de consulting avec, « Vous avez une organisation, voici les modèles que vous devriez suivre », et voici un autre modèle, et encore un autre, etc.
Et je dis, « Oh, attendez. Vous me dites que je devrais mémoriser un million d’algorithmes et 20 000 modèles, et que ce sera ce qu’il faudra pour devenir compétent en supply chain ? » Évidemment, chaque auteur a sa propre perspective, et ils diraient, « Non, non, non, il ne vous faut pas un million d’algorithmes, il ne vous faut pas 10 000 modèles, il vous faut seulement ces 20 algorithmes et ces trois modèles », et encore, aucun deux auteurs ne s’accordent sur lesquels.
Pour ma part, la première chose que je voulais faire, c’est : d’accord, nous devons — et je sais que c’est très méta — évaluer comment nous allons même penser au supply chain. Et nous devrons examiner une question absolument fondamentale : qu’est-ce qui compte comme connaissance du supply chain, comme connaissance légitime, pertinente et utile du supply chain, et ce qui ne l’est pas.
Parce que si nous ne pouvons pas répondre à ces questions, comment sommes-nous censés progresser dans la science du supply chain ? Nous n’aurions qu’une infinité d’anecdotes, voire une infinité de faux raisonnements. Nous avancerions donc de la sorte, et ce n’est pas un problème anodin. C’est un problème très, très fondamental.
C’est pourquoi je dis qu’il faut aborder ce problème épistémique, car, je crois, mes pairs ne l’ont pas traité sérieusement.
Conor Doherty: Quels sont, selon vous, quelques exemples de connaissances qui méritent d’être qualifiées de connaissances valides en supply chain, et des exemples qui sont — je pense que vous utilisez le terme — corrompues ?
Joannes Vermorel: Ainsi, une connaissance valide en supply chain serait, par exemple, que chacune de vos allocations devrait maximiser le taux de rendement sur le long terme pour l’entreprise. Mais c’est une proposition, je le précise : chaque allocation devrait — je veux dire, il y a évidemment un problème de coordination entre toutes ces allocations, mais il s’agit ici soit de l’allocation de ressources financières, soit, littéralement, vous parlez d’allocations au sens économique — cela peut être n’importe quelle ressource : de l’argent, des stocks, des personnes, etc.
Donc, ce que je dis, c’est : c’est un principe, mais j’affirme comme principe que chaque allocation doit maximiser le taux de rendement sur le long terme pour l’entreprise. Or, ceci est une affirmation. Est-elle vraie ou fausse ?
Premièrement, ce que je dis, c’est qu’au moins nous avons différentes — je dirais pertinentes. Ce serait la première chose que nous devons évaluer : si cette affirmation est même pertinente pour le supply chain. Appartient-elle au supply chain, ou à autre chose, comme par exemple à l’économie générale ? Appartient-elle à la sociologie ? Appartient-elle au supply chain, ou est-ce quelque chose qui est vrai, mais qui n’entre même pas dans le cadre de ce que nous voulons appeler le supply chain ?
Il existe un problème de gestion des connaissances. Si nous incluons tout, alors ce sera un grand désordre. Nous devons donc disposer d’un critère pour dire : est-ce que cela relève du supply chain ou non. C’est, en premier lieu, le premier filtre.
Le second filtre : d’accord, maintenant que nous admettons que cela est — nous devrons expliquer pourquoi nous admettons que cela relève du supply chain. Cela ne doit pas être accidentel : « Joannes dit que ça fait partie du supply chain et que c’est du supply chain. » Nous devons disposer d’un raisonnement pour clarifier ce qui est à l’intérieur et ce qui est à l’extérieur.
Et ensuite, une fois admis qu’il est à l’intérieur, nous devons avoir un mécanisme pour dire : est-ce une bonne proposition ? Est-ce une connaissance véritablement utile, puissante, profonde, fondamentale ? Ou est-elle fausse, ou complètement secondaire ?
Nous avons donc besoin d’un mécanisme qui, une fois que nous sommes dans les limites du supply chain, nous permette de comprendre : d’accord, qu’en est-il de cette proposition ? Devrait-elle figurer dans l’introduction du supply chain, ou constitue-t-elle simplement une note secondaire dans une annexe lointaine qui ne sera évoquée que dans les cas marginaux, etc.
Ces problèmes peuvent sembler un peu abstraits, mais ils sont fondamentaux. Encore une fois, c’est un exercice de réflexion. Nous devons commencer à être capables de penser le supply chain : réfléchir à la manière dont nous allons organiser ces connaissances. Cela implique une priorisation des connaissances, ainsi que la mise en place de limites pour nous-mêmes afin de ne pas nous perdre dans des tangentes infinies, etc.
Conor Doherty: Eh bien, encore une fois, d’après ma compréhension, après lecture, il ne s’agit pas seulement d’un exercice taxonomique, ce n’est pas simplement une question de classification. Vous soulignez ce point — et je pense que c’est, à mon avis, si je lisais ceci — où apparaît l’exemple le plus fort et le plus clair d’un « conseil dans le répertoire », et c’est la falsification.
Je pense que, lorsque vous considérez cela — si vous deviez prendre votre définition du supply chain et l’importance de la falsification — vous pourriez même placer cela au chapitre un, car je pense que c’est vraiment fondamental. Et je dirais que discuter de la falsifiabilité est encore plus fondamental que votre propre définition, car cela informe réellement votre capacité à évaluer des définitions.
Donc, je ne suis pas l’auteur. Veuillez expliquer l’importance de la falsification.
Joannes Vermorel: Ici, la falsifiabilité, je dirais, est quelque chose qui transcende le supply chain. Oui. Nous avons l’objectif du supply chain, et ensuite nous avons une discipline à part — c’est pourquoi je l’appelle épistémologie — qui concerne réellement la science de la connaissance humaine. Comment caractériser la connaissance en général, et ce qui ne l’est pas ?
Je n’invente donc pas de nouveaux principes pour caractériser la connaissance. J’emprunte à l’épistémologie, et j’emprunte l’un des développements les plus incroyables du XXe siècle, à savoir le principe de falsifiabilité de Popper, qui était un philosophe autrichien.
Pour faire court : ce philosophe posait réellement une question simple : qu’est-ce qui compte comme science ? Qu’est-ce qui constitue une connaissance en laquelle nous pouvons avoir confiance ? Juste une question fondamentale. Et cela concerne tout : la biologie, la finance, n’importe quoi. Il posait simplement cette question fondamentale : qu’est-ce que la véritable connaissance ? Qu’est-ce qui est réellement une bonne science ? Qu’est-ce que tout cela ? Et, évidemment, il a trouvé une réponse.
Et ce qui est intéressant : je vais emprunter cette réponse pour le supply chain. Discutons donc un peu de ce qu’était cette réponse.
Donc, le principe de falsifiabilité : Popper vivait à une époque où, dans sa jeunesse — il se trouvait à un moment donné à Vienne, à Berlin — il rencontrait différents groupes d’intellectuels. Et il y avait deux groupes qui étaient vraiment marquants. Nous parlons du début des années 1920, oui.
Deux groupes. Le premier était celui des physiciens rassemblés autour d’Einstein. Ils étaient remarquables, des personnes incroyables. Ils étaient en train d’inventer, en gros, la physique quantique. Einstein avait développé la relativité, puis de nombreux développements en physique quantique ont suivi.
Et ainsi, il s’agissait d’un groupe de personnes incroyablement perspicaces. Popper était très déconcerté : comment ces personnes fonctionnaient-elles intellectuellement ? Et leur mode de fonctionnement : ils inventaient des théories tout le temps, mais ils allaient encore plus loin. Ils inventaient des moyens de détruire les théories des autres. Ils inventaient, et ils inventaient sans relâche.
Einstein lui-même inventait sans relâche des idées d’expériences pouvant être réalisées et potentiellement invalider ses propres théories. Vous voyez, Einstein a passé presque toute sa vie à tenter de détruire ses propres théories. C’est très déroutant. Pour Popper, cela signifiait : qu’est-ce qui se passe, bon sang ? Vous avez des personnes qui défendent une théorie, mais qu’est-ce qu’elles font concrètement ? Elles essaient de la détruire. Étrange.
Et les gens le faisaient de manière empirique. Ce qu’Einstein faisait, par exemple, c’était dire : si ma théorie de la relativité est correcte, cela signifierait que lors des prochaines observations — je serais capable d’observer des mouvements étranges de telle ou telle manière pour l’orbite de Mercure. Ou, par exemple, je serais capable d’observer des paires d’étoiles qui ne seraient que des illusions d’optique, dues à la lumière empruntant des chemins différents. Et si je ne pouvais pas observer cela, cela prouverait que ma théorie est fausse.
Il élaborait en fait des expériences très ingénieuses pour prouver que sa théorie était fausse, et ces expériences ont échoué. Elles n’ont pas réussi à prouver que sa théorie était incorrecte.
Alors Popper est intervenu et a dit : “Oh, c’est très intéressant.”
Et il y avait un deuxième groupe, par contraste. D’une part, il y avait les physiciens. Le second groupe était composé de personnes essentiellement marxistes. Marx n’étant plus parmi nous, ils étaient ses adeptes. Ces personnes – encore une fois, le marxisme était alors combattu non pas en tant que science politique, mais en tant que science. Il était censé fournir une explication scientifique de la société, et il était abordé comme une science.
Et ainsi, comme toute bonne science, elle faisait des prédictions – des prédictions très précises concernant l’avenir. Si la théorie marxiste est vraie, alors nous avons des éléments très spécifiques que nous pouvons prédire sur l’économie.
Et, par exemple, dans les années 1910, les marxistes ont fait une prédiction qui est tout à fait conforme à la théorie marxiste : si la révolution prolétarienne doit se produire — et elle se produira, elle se produira — alors elle aura lieu dans les pays dans un ordre très précis. La théorie est très précise : elle se déroulera dans un ordre très précis.
Elle commencera au Royaume-Uni. Pourquoi ? Parce que c’est le seul pays sur Terre à l’époque où l’on trouvait la plus grande proportion de la population de prolétariat. Le Royaume-Uni était vraiment, vraiment en avance en termes d’industrialisation par rapport aux autres pays. Ainsi, la révolution commencera d’abord dans le pays le plus industrialisé, puis se produira progressivement dans des pays de moins en moins développés.
Et la théorie était très précise. Il y avait un consensus total : c’est ce qui se passera.
La Première Guerre mondiale a eu lieu. Quel est le premier pays à avoir connu la révolution marxiste ? La Russie. La Russie, qui est le moins industrialisé, et à l’époque possédant une économie incroyablement arriérée — entièrement agraire. Ils n’avaient littéralement quasiment aucune usine, je veux dire très, très peu.
Cela contredit donc cette théorie. Cela va complètement — encore une fois, tout, la façon dont cela s’est déroulé — à l’encontre de toutes les prédictions de la théorie.
Maintenant, quelle est la réaction des cercles marxistes ? La réponse est : ils assemblent la théorie avec du ruban adhésif pour expliquer rétroactivement pourquoi, en fait, la théorie prédisait ce résultat.
Et puis Popper a observé cela et a dit : “Attendez une minute. Vous me dites donc que, à mesure que des éléments contredisent votre théorie, ce que vous faites, c’est que vous colmatez votre théorie, vous la modifiez, et vous la rendez immunisée contre toute contradiction. C’est étrange.”
C’est étrange. Vous avez des personnes d’un côté, les physiciens, qui s’efforcent de chercher les contradictions sans relâche et qui sont prêtes à tout moment à abandonner toutes les théories — à les jeter par la fenêtre — s’il existe une expérience contradictoire.
Et vous avez d’autres personnes qui disent : “Nous allons préserver la théorie quoi qu’il arrive. Nous allons simplement la rendre progressivement de plus en plus immunisée à la réalité.”
D’accord, il ne peut pas être question que les deux aient raison en même temps. L’un doit être juste, l’autre doit se tromper. Popper a dit : qui a raison ? Le camp d’Einstein. Il a dit : évidemment, ce sont les physiciens qui ont raison. Quant aux marxistes : non, ce n’est pas la bonne attitude intellectuelle, c’est fou.
Conor Doherty : Et puis, lorsque vous vouliez expliquer — non pas pour vous interrompre, mais pour être clair — vous couvrez tous ces exemples historiques dans le livre. Mais pour ramener cela au sujet des 10 millions de praticiens : c’est intéressant, et je sais où vous voulez en venir, mais d’autres pourraient ne pas comprendre.
Joannes Vermorel : Bien sûr. Pour faire court : il a en réalité conçu la notion de falsifiabilité. La falsifiabilité résume pourquoi Einstein a raison et pourquoi les marxistes se sont trompés.
En résumé, votre connaissance, votre théorie, doit être exposée au risque d’être contredite. Oui. Si vous la rendez immunisée contre la contradiction, alors vous n’avez rien d’entièrement scientifique.
Au fait, il y a une réserve : il pourrait exister des vérités dans cet univers qui ne peuvent pas être contredites, mais qui sont néanmoins vraies. Popper a dit : très bien, elles n’appartiennent tout simplement pas au domaine de la science. C’est une limitation fondamentale de la science. La science ne peut traiter que de ce pour quoi la contradiction est possible, et ces éléments ne représentent pas tout ce qui est vrai. C’est simplement tout ce que nous pouvons appeler de la science.
C’est donc très intéressant, car Popper, d’un seul coup, a défini ce que nous pouvons appeler la référence absolue de ce qui relève de la science, et a également montré au monde que la science ne peut tout englober. C’est le tout contraire de ce que l’on pourrait croire, celle d’une science toute-puissante et omnisciente. Non. Popper a clarifié une fois pour toutes que, par essence, la science a ses limites naturelles.
Mais à l’intérieur de ces limites, ce que nous possédons est bien plus robuste. Ce n’est pas la totalité de la vérité.
Et donc, en passant rapidement à la supply chain : nous disposons maintenant de la référence absolue en matière de connaissance scientifique, et cela s’applique à tous les domaines. Que ce soit en géographie, en biologie, ou autre. Cela s’applique à tout, mais pas dans la même mesure. Je pense que c’est un point que nous allons approfondir, et que nous avons déjà évoqué.
Et donc, ce que je dis, c’est que, parce que ce modèle a été la référence en matière d’approche scientifique — pour toutes les sciences — la supply chain devrait se conformer à cette même norme. Voilà l’argument que je présente.
Conor Doherty : D’accord. Donc encore une fois, les exemples historiques sont bons, ils sont corrects, et ils sont assurément intéressants. Dans le contexte de la supply chain — encore une fois, le public visé, 10 millions de praticiens — contextualisez l’importance de la falsification et à quoi cela ressemble au quotidien pour eux. Pourquoi est-ce si important, et à quoi cela pourrait-il ressembler pour un praticien de la supply chain, ou comment cela pourrait-il être intégré ?
Joannes Vermorel : Nous parlons donc de connaissance. Je sais que c’est très méta, c’est un peu abstrait, mais nous parlons de l’invalidation des connaissances.
Alors commençons par une connaissance. Parlons du safety stock. D’accord. C’est un exemple dans le livre, et c’est pour cette raison que je dis que le safety stock est une proposition invalide. En fait, vous l’appelez stocks dangereux.
Oui, exactement. Et encore, je ne dis pas : votre safety stock dans votre entreprise — le niveau de stocks que vous choisissez — est invalide. Ce serait une confusion. Ce que je dis, c’est que l’idée même du safety stock est incorrecte. Cela doit être déconstruit.
Vous voyez, c’est une distinction, car le safety stock n’est finalement qu’une manière de caractériser un niveau de stocks. Ainsi, dans votre entreprise, vous pourriez avoir par hasard un niveau de stocks tout à fait adapté à votre activité. Très bien.
Ce que je dis, c’est que le safety stock, en tant qu’idée pour y parvenir, est invalide.
Voilà donc la proposition. Maintenant, comme une horloge arrêtée qui a raison deux fois par jour : avec le safety stock, vous pouvez obtenir une réponse assez valide. Mais encore, c’est le sophisme de l’horloge arrêtée. Vous vous trouvez simplement dans une situation où les astres s’alignent, et dans votre cas, le safety stock vous donne une réponse satisfaisante.
C’est une situation d’horloge arrêtée, où deux fois par jour l’horloge arrêtée indique encore l’heure exacte. Il ne faudrait pas — il serait erroné de penser, simplement parce que cela arrive, que l’horloge arrêtée ne l’est pas réellement, même si par hasard, dans cette situation très spécifique, elle donne la bonne réponse.
Conor Doherty : Vous voyez — mais comment falsifiez-vous cette position ? Parce que vous vous êtes, d’accord, isolé de toute critique.
Joannes Vermorel : Oui, exactement. Donc, pour falsifier, nous devons aller plus loin dans le principe de falsification.
Ce que Popper dit — l’idée clé — c’est que vous ne pouvez jamais prouver qu’une théorie est correcte. Vous ne le pouvez pas. Pourquoi ? Parce que cela impliquerait de devoir vérifier un nombre infini de situations.
Vous voyez, votre théorie est censée s’appliquer à un nombre immense de situations, et si c’est une théorie non triviale, ce nombre est infini. Fondamentalement, lorsque vous parlez de retours de l’univers — de la capacité à vérifier et ainsi de suite — vous ne pourrez vérifier qu’un ensemble fini.
Ainsi, vous pouvez montrer que les choses fonctionnent, mais pas nécessairement qu’elles sont vraies.
Donc Popper dit : si je peux trouver une seule instance démontrant que la théorie échoue, alors la théorie est falsifiée. Elle est rejetée. Elle est catégoriquement fausse. Elle doit être entièrement abandonnée.
Il dit donc : c’est le principe de falsification, et c’est très intéressant. C’est exactement ce qu’Einstein tentait de faire : prouver que la relativité est fausse.
Vous n’avez pas besoin de mille astrophysiciens. Vous n’avez pas besoin de budgets de plusieurs milliards. Il vous suffit d’imaginer une simple expérience qui prouvera qu’elle est fausse. Voilà. C’est la beauté de la falsification : vous pouvez falsifier une théorie incroyablement avancée et sophistiquée — potentiellement avec des milliers d’heures de travail investies — avec une simple expérience, si vous en êtes capable.
Alors comment falsifions-nous le safety stock ? L’idée est que nous devons concevoir une expérience qui prouve que le safety stock vous donne des résultats pourris. D’accord. Il nous suffit d’une seule situation où le safety stock donne des résultats médiocres. Juste une.
Et pour que cela soit de bonne foi, il faut que le safety stock soit appliqué correctement. Safety stock appliqué correctement. Ensuite, nous prouvons que, dans cette situation où le safety stock est correctement mis en œuvre — parce qu’il doit s’agir d’une tentative de bonne foi — nous prouvons simplement que, malgré cette application correcte, il vous donnera des résultats absurdes, des résultats contraires à l’intérêt à long terme de l’entreprise.
Encore une fois, pour cela, nous revenons à l’épistémologie. Nous devons convenir, d’une manière ou d’une autre, que l’intérêt à long terme de l’entreprise est le critère pertinent. C’est délicat, car voyez-vous le problème : j’ai défini la supply chain — je définis cela. J’ai simplement dit que l’intérêt financier à long terme de l’entreprise est ce dont il s’agit.
Si vous me dites, “Non, non, non, Joannes, je ne suis pas d’accord avec votre affirmation. Je crois que l’intérêt à long terme que la supply chain devrait maximiser, c’est le bonheur de mes employés,” alors nous avons deux définitions différentes et conflictuelles. Elles ne sont pas compatibles.
Et d’ailleurs, ce problème a été résolu, mais c’est grâce à un autre philosophe, Thomas Kuhn.
Conor Doherty : Mais vous brouillez un peu les frontières entre la téléologie et l’épistémologie : quel est l’objectif d’une entreprise, et qu’est-ce qui constitue la connaissance. Ce ne sont pas nécessairement les mêmes choses.
Joannes Vermorel : Oui, oui, oui. Revenons en arrière. Revenons à la falsification du safety stock.
Il nous suffit donc maintenant de trouver une situation qui démontrerait que le safety stock vous explose en plein visage. Voilà.
Par exemple, prenons un détaillant de mode. Situation de fin de saison, avec vos safety stocks.
Alors, que dit la perspective du safety stock ? Elle dit : il faut maintenir un taux de service assez élevé. C’est la perspective. Mais quel taux ? Cela peut être n’importe quoi entre, disons, 85 et 100 %. Nous n’allons pas être trop précis. Ça va. Vous faites votre choix.
Mais je n’ai jamais vu de personnes dire qu’il faudrait avoir un safety stock avec, disons, un taux de service de 15 %. Ainsi, dans une tentative de bonne foi : nous avons une marque de mode qui exploite un réseau de magasins, et ils appliquent, pour leurs magasins, une politique de safety stock avec des taux de service d’au moins 85 %.
La précision des détails m’importe peu. Peu importe. Je dis simplement : si vous ne vous trouvez pas dans cette situation — chez un détaillant de mode — alors ce n’est pas du safety stock, c’est autre chose.
La situation est donc la suivante : nous avons ce détaillant de mode, ils possèdent des magasins, et dans leurs magasins, certains articles ont leur niveau de stocks contrôlé via le safety stock, et ces safety stocks sont de 80 % et plus. Ce serait ma situation.
À présent, je crois qu’il s’agit d’une représentation de bonne foi de ce que signifie réellement le safety stock.
Et maintenant, ce que je souhaite démontrer, c’est que cela va s’effondrer. En fait, cela va échouer pour plusieurs raisons.
La première raison est qu’en fin de collection, vous ne souhaitez pas maintenir ces safety stocks. Pourquoi ? Parce que, rappelez-vous : à la fin de la collection hiver, si vous maintenez votre taux de service, par définition, vous vous retrouverez avec un magasin rempli de vêtements d’hiver alors que vous êtes sur le point d’entrer dans la saison estivale. C’est fou.
D’abord, vous ne pourrez même pas mettre les vêtements d’été dans le magasin parce qu’il est plein de vêtements d’hiver. Ensuite, pendant la période de soldes qui va bientôt arriver, vous devrez pratiquer des remises faramineuses pour vous débarrasser de tous ces articles d’hiver qui seront alors très difficiles à écouler.
Ainsi, ma démonstration est achevée. J’ai présenté une situation dans laquelle j’ai adopté la perspective du safety stock et j’ai montré une situation qui la contredit.
Et ce que Popper a montré, c’est que l’on ne devrait pas adopter la perspective marxiste. La perspective marxiste serait : “Oh, vous avez une contradiction dans ma théorie du safety stock. Vous savez quoi ? Je vais remanier cette théorie du safety stock, l’amender, pour que le safety stock survive.” Voilà ce que les marxistes faisaient avec leur théorie marxiste : à chaque fois qu’ils étaient contredits, ils se contentaient de réparer la théorie avec du ruban adhésif pour la rendre complètement immunisée.
Ce n’est pas la bonne posture intellectuelle. C’est une posture dangereuse, dans la mesure où c’est une recette pour obtenir des connaissances pourries. C’est de l’épistémologie.
Ainsi, lorsqu’il y a une contradiction évidente avec un concept — lorsque vous utilisez ce concept de bonne foi, sans commettre d’erreur dans l’analyse — alors vous devez dire : votre théorie vient d’être falsifiée. Elle doit maintenant être abandonnée.
Et cela est difficile. Les gens ne réalisent pas à quel point cette falsifiabilité est exigeante. Cela signifie littéralement que vous devez abandonner ces éléments. Ainsi, le safety stock doit être abandonné.
Conor Doherty: Nous avons abordé ce point lors de la discussion du chapitre 2, en évoquant la robustesse qu’une science supply chain peut prétendre atteindre. Nous avons débattu de la chimie, puis, au final, nous nous sommes mis d’accord sur l’idée que la médecine constituerait probablement une norme raisonnable.
Il existe de nombreuses situations où — en reprenant l’exemple que vous avez donné dans le dernier épisode — vous prenez un médicament, vous observez des profils très similaires : il fonctionne pour une personne, et il ne fonctionne pas pour une autre. La médecine ne rejetterait pas totalement : « Eh bien, ce médicament ne fonctionne pas, abandonnez-le complètement. » On dirait plutôt : il fonctionne la plupart du temps.
La question est donc la suivante : ma falsification a-t-elle détruit le safety stock pour la mode, ou pour toutes les verticales ? Parce que cela pourrait être une question.
Joannes Vermorel: Encore une fois, Popper vous dirait : méfiez-vous. Lorsque vous avez une théorie qui est falsifiée, il est bien trop facile, intellectuellement, de minimiser l’impact de cette falsification. C’est un problème de psychologie. Il est trop aisé de minimiser l’impact et de colmater votre théorie avec du ruban adhésif afin qu’elle subsiste malgré cette falsification.
Ainsi, par exemple, je pourrais proposer une théorie révisée qui dirait : les safety stocks sont bons et utiles — sauf en mode.
D’accord. Maintenant, je peux imaginer un exemple très similaire dans l’aéronautique. Je peux proposer quelque chose qui démontre que le safety stock fonctionne de manière extrêmement contraire à l’intérêt à long terme de l’entreprise dans l’aéronautique. Je peux le faire dans l’automobile. Je peux le faire pour les produits frais.
Certains pourraient dire : ce sont des exemples triés sur le volet, et qu’en agrégat vous gagnez plus d’argent que vous n’en perdez. Encore une fois, une fois que vous avez 20 verticales où il y a des contradictions, quand s’arrête-t-on ?
Allons-nous dire : le safety stock est valable sauf en mode, sauf dans l’automobile, sauf en aéronautique, sauf pour les produits frais, sauf dans le luxe, sauf bla bla bla ?
C’est la manière de penser marxiste. Vous avez une théorie qui devient absurde, avec une liste de cas limites extraordinairement longue.
Et c’est aussi la beauté — encore une fois, il y a un élément très important dans la connaissance — c’est la perspective marxiste, et ici ce n’est pas Popper qui l’a décrite, c’est plutôt Einstein : il doit y avoir de la beauté dans votre théorie. Elle doit posséder une pureté cristalline.
Si votre théorie n’est qu’une liste infinie de cas limites, si elle n’a aucune structure, si pour la décrire vous avez besoin d’un annuaire sans fin d’éléments, ce n’est pas une très bonne théorie.
Donc, si nous disons que la théorie supply chain est : « Oh, c’est le safety stock, avec deux pages de caveats, » c’est tout simplement une théorie vraiment, vraiment médiocre.
Conor Doherty: Voilà donc où nous revenons à l’idée du niveau de robustesse que nous attendons d’une discipline comme la supply chain. Vous parlez de Popper et vous l’appliquez à un domaine régi entièrement par des facteurs confondants, comme vous le diriez vous-même dans les chapitres un et deux : une incertitude totale partout — motivations, météo, tout.
Comment pouvez-vous falsifier selon le standard que vous décrivez ?
Joannes Vermorel: Tout d’abord, il existe différents niveaux de falsification. L’un des plus élémentaires est l’expérience de pensée, ce que nous venons de faire. C’est exactement ce qu’Einstein a fait. La plupart des découvertes d’Einstein étaient issues d’expériences de pensée. Cela est incroyablement utile en science.
Les expériences de pensée sont extrêmement bon marché. Vous pouvez les mener dans votre esprit. Cela ne suffit pas, car si vous raisonnez de manière incorrecte, vous pouvez commettre des erreurs subtiles, et le seul moyen d’obtenir un retour est que l’univers vous le fournisse.
Mais, comme moyen d’atteindre plus rapidement votre théorie correcte et pour être prudent quant aux ressources que vous souhaitez investir dans une falsification réelle, vous devez réaliser ces expériences de pensée. Elles sont essentielles afin de ne pas mener vos expériences de falsification de manière aléatoire, ce qui serait très coûteux.
Ce que je dis, c’est que le strict minimum que nous devons exiger de la supply chain, c’est qu’elle résiste aux expériences de pensée.
Si je vous donne un élément, un élément théorique comme le safety stock, et qu’en deux minutes je peux vous soumettre des expériences de pensée — des contradictions très convaincantes — allez donc. Vous n’avez même pas besoin de le faire en condition réelle. Une fois que vous avez compris, vous vous dites : d’accord, c’est complètement bidon.
Ce serait le niveau ultra-rapide. Ensuite, nous pourrons débattre de points bien plus difficiles nécessitant une évaluation empirique.
Mais ici, il existe des classes entières de propositions de la théorie mainstream de la supply chain qui peuvent être détruites par de simples expériences de pensée. Et d’ailleurs, c’est exactement ce qu’Einstein a fait pour la physique newtonienne. Pour détruire la physique newtonienne, Einstein n’a pas eu besoin de réaliser des expériences physiques réelles. Il a mené des expériences de pensée, prouvant que la théorie renfermait des contradictions, et bam — c’est réglé. Vous n’avez même pas besoin de faire les expériences.
Vous voyez, c’est extrêmement puissant. Les expériences de pensée sont vraiment, vraiment efficaces pour éliminer au moins les problèmes évidents. Vous pouvez écarter des éléments lorsque votre théorie est si profondément défectueuse que, par de simples expériences de pensée, vous pouvez la rejeter.
Si la théorie est très mature — comme en physique quantique par exemple — les expériences de pensée seules ne seront probablement plus suffisantes. Mais c’est la deuxième étape : celle de la maturité d’une science déjà conçue selon des critères appropriés.
Lorsque vous avez une science conçue avec les critères adéquats, toutes les expériences de pensée ont déjà été réalisées par vos prédécesseurs. Ainsi, cela n’est plus aussi utile, car les fruits à portée de main ont déjà été cueillis.
Nous en sommes donc à un stade où ces fruits accessibles — les expériences de pensée — peuvent rejeter la théorie mainstream de la supply chain. C’est tout à fait possible car, eh bien, les gens ne l’avaient pas fait avec suffisamment de rigueur auparavant.
Conor Doherty: Et encore, pour contextualiser du point de vue de Lokad : il s’agit de décisions. C’est fondamentalement de cela qu’il s’agit au quotidien : des choix supply chain. Pourquoi ? Pourquoi ? Pourquoi ?
Joannes Vermorel: Encore une fois, c’est pourquoi nous avons besoin de cette décision épistémologique, car nous sommes en désaccord. La théorie mainstream dit absolument non. Elle est en profond désaccord : « Non, cela m’est complètement indifférent. Je m’en fiche. »
Et vous voyez, d’ailleurs, nous devons parler de Thomas Kuhn et de l’incommensurabilité des théories. Le problème, selon Thomas Kuhn, est que, fondamentalement, si vous comparez la physique newtonienne et la physique einsteinienne, vous ne pouvez pas dire que l’une est meilleure que l’autre. Elles ne sont pas commensurables. Elles sont radicalement distinctes.
Les questions qui ont du sens en physique newtonienne n’en ont pas en physique einsteinienne, et vice versa. Vous avez deux ensembles de questions et de réponses complètement incompatibles, et ils ne peuvent être comparés.
Voilà le problème. Mais alors, comment décider entre la physique classique et la physique einsteinienne ? Ce ne sont même pas les mêmes questions, ni les mêmes réponses.
La réponse est la suivante : dès que vous commencez à penser en termes de physique einsteinienne, cela vous inspire des idées pour invalider la physique newtonienne. Cela vous fournit une expérience que vous pouvez proposer à votre collègue professeur de physique newtonienne en disant : « Veuillez faire cela et m’expliquer. »
Et c’est une expérience qui fera sensation auprès de l’autre professeur, et voilà. C’est ainsi qu’Einstein y est parvenu.
Maintenant, ici, dans la supply chain : nous avons cette supply chain mainstream. La supply chain mainstream ne se soucie absolument pas de ces décisions. Elles sont traitées comme des citoyens de seconde zone. On dit : le plan. Le plan est ce qui compte. Le plan est à la fois une prévision et un engagement. Le plan est le citoyen de première classe.
Et ensuite, ce que vous appelez des décisions devient sans importance. Ce n’est qu’une exécution adéquate du plan. C’est la théorie mainstream.
Donc, si nous disons que nous voulons de meilleures décisions, cela signifie déjà que nous concevons la supply chain d’une certaine manière, car, du point de vue de la théorie mainstream, cette question n’est même pas pertinente. Ce n’est pas une question pertinente.
C’est étrange, mais c’est le problème. Lorsqu’un changement de paradigme s’opère d’une théorie à l’autre, de nombreuses questions deviennent non pertinentes. Dans le paradigme de la Supply Chain Quantitative, je pose des questions sur les décisions. La théorie mainstream ne se pose pas ces questions.
Et, selon la théorie mainstream, ils diront que votre question est sans importance. C’est comme si vous demandiez : « Quelle est la couleur optimale de la chemise de la personne qui élabore le plan ? » Les deux théories vous diraient : cela nous est égal.
Ainsi, vous ne pouvez pas juger les questions que je pose à travers le prisme de l’ancienne théorie mainstream de la supply chain, et vice versa.
Conor Doherty: Il est intéressant que vous ayez mentionné l’incommensurabilité. Je pense que La Structure des révolutions scientifiques — c’est un livre — est probablement le deuxième repère majeur dans la science de la science au XXe siècle.
Ce qui me vient à l’esprit, c’est que, pour quelqu’un qui écoute — et encore une fois du point de vue du praticien moyen — il semble y avoir une certaine incommensurabilité en termes de critères de preuve que vous valorisez.
Vous avez donc parlé de ce que vous considérez comme le but d’une entreprise, ou le but de la supply chain : maximiser le rendement financier à long terme. Mais aussi du critère de preuve que vous utilisez, qui est — même dans le livre — constitué d’expériences de pensée. Vous en utilisez beaucoup pour démontrer votre propos, et peu d’exemples concrets.
Et je ne parle pas d’études de cas d’un point de vue marketing. Je veux dire littéralement : vous citez l’exemple de la révolution marxiste, vous citez Einstein ; ce sont des exemples concrets. Dans ce chapitre, il y a peu d’exemples concrets dans la supply chain qui démontrent votre propos.
Et c’est là que l’incommensurabilité peut intervenir, car vous valorisez la connaissance théorique épistémologique poppérienne : « C’est une expérience de pensée, donc je l’ai faite. » Mais quelqu’un peut dire : « Regardez, ma performance financière avec ce modèle s’améliore de plus en plus. » Et là, on se retrouve dans une impasse.
Joannes Vermorel: Oui. Tout d’abord, il y a un élément temporel. Cette publication est très récente, elle a été pratiquée chez Lokad. Si vous jugez la physique einsteinienne par leurs résultats, disons, en 1907, elles restent très, très limitées car c’est trop tôt. Les gens n’ont pas eu le temps de digérer cela, de l’appliquer, etc.
Donc, je soutiendrais — c’est un argument faible — mais je dirais : laissez-lui du temps.
La deuxième chose est : nous avons un problème que la physique n’avait pas, mais que la supply chain rencontre, à savoir un comportement antagoniste. C’est exactement ce dont j’ai parlé plus tôt.
Je pense que la preuve expérimentale viendra, et que ce sera un processus chaotique, tout comme en médecine. C’est pourquoi, en fin de compte, si je me projette 50 ans dans le futur avec ma théorie acceptée, les gens feront des méta-analyses.
Ils commenceront à dire : d’accord, nous avons ce nouveau paradigme. Il est correct. Mais en raison des incitations adversariales, nous ne pouvons pas nous fier à une étude unique. Nous avons besoin d’une méta-analyse.
Et c’est exactement ce que, par exemple, la Cochrane Library fait pour la médecine. Ils prennent littéralement, disons, le SIDA, rassemblent 8 000 articles et les compilent, puis ils disent : d’accord, nous faisons une méta-analyse de tout cela. Il existe environ 100 organisations de recherche distinctes qui ont produit ces travaux de manière indépendante ou semi-indépendante, et ainsi nous pouvons raisonnablement espérer qu’en dépit de toutes les incitations adversariales — en médecine, ce sont les compagnies pharmaceutiques —, malgré tout cela, la méta-analyse fera émerger quelque chose de meilleur.
En pratique, cela fonctionne, avec des limites. C’est un processus chaotique. C’est lent, douloureusement lent, mais ça fonctionne.
Et c’est de cela dont je parle : des milliers d’articles qui doivent être méta-analysés, et c’est ainsi que l’on construit la prochaine génération de connaissances médicales.
Maintenant, revenons à la supply chain : cela signifie que, pour le moment, dans ce livre, en guise d’introduction, je ne voulais pas encore entamer cette bataille. Ce livre compte déjà 500 pages. Il y a déjà tant à transmettre en termes d’idées fondamentales.
Par exemple, transmettre l’idée de base de ce qu’est Popper, pourquoi il est pertinent, et autres : il y a tant à dire qu’à un moment donné, j’ai dû choisir mes batailles. J’ai décidé — et oui, c’est une faiblesse, une faiblesse théorique — de ne pas aborder le terrain d’exemples concrets très précis, car ils viendraient tous de moi.
Même si j’en donnais 50 exemples, puisqu’ils proviendraient tous de moi, les gens diraient qu’ils sont triés sur le volet.
Ainsi, je dis : d’accord, nous devons avoir une deuxième phase où il y aura des exemples apportés non seulement par moi, mais par d’autres personnes. Et ensuite, dans une décennie, réaliser une méta-analyse sur ces innombrables cas, présentés non seulement par moi, mais par des personnes ayant lu le livre, l’ayant appliqué, et disant : ça marche, ça ne marche pas. C’est le standard que nous pouvons adopter.
Pendant ce temps, à ce stade, ce que je peux offrir, ce sont des expériences de pensée. Et aussi — mais c’est un argument d’autorité — je dis simplement que ce n’est pas théorique, c’est ce que Lokad a fait durant la dernière décennie. Je sais que c’est un argument d’autorité, mais si je veux ajouter un élément de crédibilité : Lokad n’a pas levé de fonds auprès de capital-risqueurs.
Pour nous, si cela ne fonctionne pas, nous n’avons pas de plan B. Nous n’avons pas d’argent provenant de — nous n’avons pas levé un demi-milliard comme certains de mes pairs. Ainsi, nous ne pouvons pas fonctionner pendant une décennie avec un modèle complètement non prouvé, non rentable, et peut-être inefficace. Ce n’est pas possible.
Nous étions contraints, et la raison pour laquelle Lokad a survécu est réellement que nous avons rencontré un succès considérable, ce qui nous a conduits à ce livre.
Et encore, selon moi, en ce qui concerne l’épistémologie, je parlais de la beauté d’Einstein. Ce qui a convaincu la majeure partie de la communauté des physiciens, ce n’était pas les expériences, mais bien la beauté de la théorie d’Einstein.
La relativité est incroyablement belle en tant que théorie. Les gens disaient : d’accord, c’est très intéressant, intrigant. Ils étaient assez intelligents pour se dire : c’est si merveilleux que je veux l’apprendre. J’apprendrai, mais j’attendrai quand même la preuve expérimentale, juste pour être sûr.
Mais malgré tout, c’était tellement beau que c’est ainsi qu’Einstein a réussi à conquérir le cœur de la communauté des physiciens. Ce n’était pas grâce à des expériences réussies. C’était grâce à une beauté inédite dans sa théorie.
De toute évidence, Einstein était un super génie, probablement l’une des 50 personnes les plus brillantes que la Terre ait jamais connues. C’est un critère très exigeant. Mais au moins, pour l’inspiration, cela nous a donné un exemple du genre de chose vers laquelle nous devrions aspirer.
Encore : l’épistémologie. Nous devrions aspirer à une connaissance pour supply chain qui soit la perspective aspirante.
Conor Doherty : Eh bien, encore une fois, c’est intéressant car dans le livre tu évoques le rasoir d’Occam. Quiconque étudie la philosophie sera familier avec le rasoir d’Occam : en gros, si tu as deux explications à un problème, la plus simple est celle vers laquelle tu devrais d’abord te tourner.
Encore, si tu dois choisir entre deux options et appliquer cela à ta discussion sur les stocks de sécurité : tu disposes, disons, de plus de 50 ans d’exemples d’entreprises qui les utilisent, devenant de plus en plus rentables d’année en année. Oui, tu peux citer des exemples, peut-être des expériences de pensée pour les réfuter, mais ils diront : « Eh bien, attends une minute. Je fais ça. Je gagne de l’argent. » Le rasoir d’Occam dirait : « Globalement, ça marche. »
Et tu dis : non, c’est une montre cassée. Quand elle fonctionne, ce n’est pas parce qu’elle fonctionne, c’est juste une montre cassée.
Joannes Vermorel : D’accord, appliquons le rasoir d’Occam, mais au niveau théorique, avant de sauter aux conclusions, car ici il y a tellement de facteurs confus.
Passons donc à la théorie dominante. Tu dis que nous devons avoir des théories qui comportent un élément de simplicité, où tu n’as pas besoin d’avoir autant d’éléments.
La théorie dominante : si je regarde ce que produit l’ASCM—Association for Supply Chain Management—ils ont leur manuel SCOR, et ils proposent plus de 300 indicateurs. 300.
Combien d’indicateurs dis-je dans ce livre sont pertinents ? J’en propose quelques-uns, mais c’est environ cinq, voire peut-être même quatre. Au final, le seul indicateur que je considère, c’est le taux de rendement. Je place donc le taux de rendement sur un piédestal, et ensuite il y a peut-être trois ou quatre indicateurs qui en découlent directement, et voilà.
Alors, d’accord. Le rasoir d’Occam : ma théorie est élégante. Elle nécessite un indicateur suprême : un taux de rendement, et tu en as quelques autres, comme la demi-vie d’une décision, qui en est une conséquence immédiate — mais pas évidente. Ce n’est pas intuitif, mais c’est assez immédiat une fois que tu es incité dans la bonne direction.
Et voilà. C’est un ensemble très, très restreint.
Ensuite, si je regarde la théorie dominante, on parle de plus de 300 indicateurs. Donc, si l’on applique le rasoir d’Occam, je dirais, sur la base de l’évaluation de la théorie elle-même : oui, la mienne est d’un ordre de grandeur plus simple et plus conservatrice. Personne ne pourrait contester cela.
Maintenant, pour le reste : les entreprises peuvent réussir. C’est une affirmation philosophique. Je ne peux pas le prouver. Je dis simplement : les entreprises peuvent réussir pour une multitude de raisons, ou échouer pour une multitude de raisons.
Et ma position intellectuelle est la suivante : j’assume que, chaque fois que je vois un succès ou un échec, par défaut, la supply chain a très peu à voir avec cela. Pourquoi ? Parce que la quantité de choses qui existent en dehors de la supply chain est énorme.
Donc, lorsque tu vois une entreprise réussir ou échouer, en adoptant cette position intellectuelle — « Je ne vais pas attribuer à mon intérêt de prédilection, la supply chain, leur succès ou leur échec » — je pense que c’est une position intellectuelle raisonnable, en accord avec le rasoir d’Occam.
Je dis donc simplement : quand je vois quelque chose — parce que le problème, c’est que lorsque tu es spécialiste, tu veux tout expliquer avec ta théorie. Cela vaut pour tout le monde. Tu ne veux pas que ta spécialisation altère ta vision du monde.
La supply chain, si je considère l’humanité dans l’ensemble, est très importante, mais si je devais donner un pourcentage totalement inventé : quelle est l’importance de la supply chain pour l’humanité par rapport au reste ? Je dirais probablement environ 2 ou 3 %. Elle est d’une importance civilisationnelle, car 2 ou 3 % signifient qu’il n’y a pas tant de choses qui peuvent rivaliser à ce niveau.
Mais cela signifie également que 97 % concerne des choses qui ne relèvent pas de la supply chain.
Ainsi, quand tu observes une entreprise réussir ou échouer, je dirais que tu devrais supposer — ce serait ma position intellectuelle — qu’il y a 97 % de chances que cela n’ait rien à voir avec la supply chain, à moins que tu aies des éléments explicites prouvant que dans ce cas, leur succès ou leur échec est intimement lié à l’exécution de leur supply chain.
Conor Doherty : Mais cela ne limite-t-il pas ta propre perspective ? Laisse-moi reformuler : tu dis que la perspective de Lokad est meilleure que cela, mais ensuite tu affirmes simultanément : « Eh bien, pour tout succès, 97 % du temps, ce n’est pas la supply chain. »
Joannes Vermorel : Sans information approfondie sur l’entreprise.
Je lis les nouvelles. J’ai lu que LVMH a vu ses profits s’envoler cette année. Je ne suis pas spécialiste de LVMH. Je n’ai pas d’information confidentielle. Supposons que je n’aie jamais travaillé sur leur supply chain. J’ai très peu d’informations.
Je dis donc simplement : si tu n’as pas d’informations approfondies de l’intérieur, telle est la position intellectuelle que je recommande. Voilà.
Si tu as des informations privilégiées, si tu en sais beaucoup plus sur l’entreprise, alors c’est une toute autre histoire.
Exemple : Amazon, qui est incroyablement publique. Leurs notes de service sont divulguées tout le temps. Si tu es prêt à suivre Amazon, tu peux obtenir une tonne d’informations. C’est une entreprise assez transparente. Pas au niveau d’un initié, mais quand même : ils ne sont pas très discrets, contrairement à Apple, par exemple.
Ainsi, tu peux disposer d’une multitude d’informations. Et si tu as passé beaucoup de temps à étudier Amazon — et j’ai également discuté avec de nombreux employés d’Amazon, lors de conversations privées, et ainsi de suite — alors je peux revoir mon évaluation.
En moyenne, j’estime que le succès ou l’échec est dû à 97 % à d’autres causes. Pour Amazon, mon évaluation serait : leur succès est — encore un chiffre inventé — 70 % supply chain.
Mais pourquoi ai-je cette évaluation ? Ce n’est pas parce que j’ai lu une étude de cas. C’est parce que, durant les deux dernières décennies, des personnes m’ont expliqué ce qui se passait chez Amazon, le genre de choses qu’ils faisaient, leur état d’esprit, comment ils mènent leurs projets, etc. Ainsi, je peux formuler cette évaluation que oui, le succès d’Amazon est fortement lié à la supply chain, et ce qu’ils font est réellement pertinent, et cela est une source d’inspiration pour tout ce que tu souhaites entreprendre en matière de supply chain.
Il faut beaucoup de temps pour en arriver là.
Conor Doherty : Oui, je sais, je sais, mais le problème, c’est que c’est tellement important — comment dire — que c’est très différent entre une entreprise dont tu ne sais rien et une autre pour laquelle tu disposes d’informations approfondies.
Eh bien, encore, cela s’inscrit dans la critique que tu formules à l’encontre des études de cas, et non dans la perspective marketing. Dans le livre, je pense qu’il serait juste de dire que quelqu’un pourrait écouter la majeure partie de cela et penser que cela érige une barrière entre lui et les critiques, d’une certaine manière.
Et je vais développer cela : si l’une de ces idées dominantes fonctionne, c’est par hasard ; les entreprises font de l’argent, il existe une multitude de raisons pour lesquelles elles en font. Si une entreprise publie publiquement une étude de cas en disant : « Eh, nous utilisons cette approche. Voici comment nous avons procédé », c’est un biais de survivant, complètement absurde.
Autrement dit, tu rends impossible la falsification de ta propre position.
Joannes Vermorel : Non. Laisse-moi te donner un exemple. Pour les études de cas : tu peux falsifier ma théorie. C’est très simple. Super facile, en fait.
Je lance donc une invitation au public pour falsifier ma théorie. Ma théorie prédit que le nombre d’études de cas négatives publiées par les fournisseurs sera extrêmement faible.
C’est une prédiction très importante. Je fais une prédiction. Nous avons des millions d’études de cas publiées, et je prédis — ce n’est pas intuitif — que le pourcentage d’études de cas négatives sera extrêmement bas.
Par « négatif », je veux dire que des gens déclarent : « Nous avons échoué. » Oui.
Maintenant, on peut avancer un contre-argument : « Le pourcentage d’études de cas négatives est extrêmement bas parce que ces projets fonctionnent si bien qu’ils n’échouent jamais. » Donc, tu cherches quelque chose qui n’existe pas.
La question est donc : pourquoi si peu ?
Heureusement pour moi, j’ai de nombreuses autres personnes qui étudient le taux de réussite des projets supply chain. De grandes études ont été menées par Deloitte, PricewaterhouseCoopers, etc. Ils concluent que nous avons entre 80 % et 90 % de projets qui échouent.
Alors, où est la vérité ? Je ne sais pas. Mais soyons conservateurs. Disons que ces auditeurs gonflent les chiffres. Seuls 20 % des projets échouent. Très bien.
Ma théorie prédit maintenant que, malgré le fait que 20 % échouent, le nombre d’études de cas négatives sera approximativement nul.
C’est une prédiction forte. Comment réfutes-tu ma prédiction ? Tu la réfutes en venant me dire : « Regarde, j’ai échantillonné mille études de cas, et 20 % d’entre elles sont négatives. » Alors, ce que je t’avais dit à propos des incitations qui empêchent les études de cas négatives de voir le jour est réfuté.
Essaie. Tu ne trouveras pas 20 % de cas négatifs. Au cours de toute ma carrière, je n’ai trouvé que — sur les doigts de ma main — des études de cas négatives. J’ai passé en revue des milliers et des milliers d’études de cas, et même les études de cas négatives que j’ai trouvées n’ont même pas été publiées par les fournisseurs eux-mêmes. Elles ont été publiées par des journalistes d’investigation, généralement sous la forte pression du fournisseur pour ne pas les publier.
Donc, en définitive : ma théorie est très falsifiable. Il te suffit d’aller sur Google, de chercher combien d’études de cas négatives tu peux trouver.
Si tu n’en trouves pas — si tu es complètement submergé par les études positives — alors c’est exactement ce que ma théorie prédit.
Encore une fois, il est très important de juger une théorie sur sa capacité à faire des prédictions correctes qui ne puissent pas être facilement invalidées par l’observation.
Conor Doherty : Encore, si tu prônes ou encourages le scepticisme autour des études de cas, c’est bien. Mais tu soulignes que — et je paraphrase maintenant, tout en restant fidèle à ce que tu dis — elles sont de la camelote, du poison, des illusions marketing.
C’est légèrement différent de ce que tu viens de dire. Deux choses peuvent être vraies simultanément : ce sont des spots publicitaires pour des choses qui fonctionnent. Encore une fois, ta théorie prédit que tout ce que tu verras sera de la publicité directe. Pas nécessairement.
C’est la différence entre le scepticisme et l’absolutisme.
Joannes Vermorel : Non, non. Le scepticisme : de quoi es-tu sceptique ? C’est de la véracité des affirmations.
Normalement, encore, nous revenons à Deloitte et PricewaterhouseCoopers : les gens peuvent constater au cours de leur vie que la grande majorité des projets échouent. Chaque fois que je parle à un praticien, ces statistiques publiées par les auditeurs — c’est la réalité de notre industrie. Même sur LinkedIn : je parle à quelqu’un, et c’est son expérience.
J’ai parlé à littéralement des centaines de directeurs supply chain. Cela a toujours été l’expérience. Je n’ai jamais rencontré un directeur supply chain qui m’ait dit : « L’échec ? De quoi parles-tu ? Les 50 derniers projets ont été parfaits, parfaitement réussis. »
Si je demande à la personne responsable d’une usine fabriquant des avions, et que je lui parle du taux d’échec pour les avions, elle dirait : « Qu’est-ce que c’est que ça ? Les 50 derniers avions que nous avons livrés étaient parfaits. Une performance à 100 %, ils volent très bien. »
Mais je parle à un directeur supply chain : « Oh oui, parmi les 20 dernières initiatives que nous avons eues, 19 d’entre elles ont été des catastrophes. » C’est comme ça.
Donc je pense qu’à un moment donné, nous devons adopter ce principe de réalité : nous ne devrions pas être de simples philosophes de salon. Parfois, nous devons accepter que certaines choses sont si évidentes que nous devons aller de l’avant, sinon nous resterons coincés dans une pure philosophie abstraite.
Conor Doherty : Si j’appliquais ce critère à la médecine — car c’est encore l’exemple que tu as utilisé lors de la discussion sur le chapitre 2 — il y a beaucoup plus d’articles sur les essais cliniques où le médicament a fonctionné que d’articles de type « oh, il a échoué. » Je suis sûr qu’il en existe quelques-uns, mais il y a beaucoup plus d’articles indiquant que « ce médicament », ou « cette pratique », « cette méthodologie fonctionne », ou du moins semble fonctionner.
Maintenant, évidemment, le même principe s’applique : les entreprises ne diront pas, « Nous avons gaspillé de l’argent. »
Joannes Vermorel : Attends, attends, attends. La médecine est pleinement consciente du problème. C’est une grande différence. Ils en sont parfaitement conscients. Ils ont des revues des résultats négatifs.
Ainsi, la communauté scientifique médicale a reconnu ce biais, et elle déploie des efforts. Et c’est assez récent, dans l’histoire des sciences. Je dirais qu’il n’y a qu’une dizaine d’années à peu près en médecine qu’ils ont réellement commencé à reconnaître ce problème de manière systémique.
Le problème est compris depuis, je dirais, 30 ans en médecine. C’est l’émergence de l’étude des effets iatrogènes.
Et ce n’est qu’au cours de la dernière décennie, selon mon observation amateur, que la communauté a commencé à disposer de mécanismes de correction systémique : les gens réalisent des méta-analyses, il y a des revues de résultats négatifs, etc.
Et si tu veux des résultats négatifs en médecine : oui, les résultats positifs eclipsent les négatifs, mais ces derniers se comptent par centaines de milliers.
Donc encore, tu vois, cela prouve mon point. Je parle de scepticisme. Nous devrions être sceptiques.
Ta position était : un non-sens absolu — des balivernes — à ignorer — du poison — c’est de l’illusion. Ce sont tes mots.
Mais encore, le jour où la supply chain verra de grands nombres — oui, pas en pourcentage, car peut-être n’atteindrons-nous jamais cela, mais en nombres absolus élevés — d’études de cas négatives, comme des milliers par an, alors je réviserai ma position.
Jusqu’à ce que nous ayons réalisé ce travail en communauté pour qu’au moins quelques milliers d’études de cas négatives soient publiées chaque année, je resterai absolutiste, affirmant que c’est une illusion totale. Pourquoi ? Parce que si nous n’avons pas cette force de contrepoids, sur le plan des connaissances, ce que nous avons est une illusion totale.
En médecine, le simple fait qu’un article puisse être publié négatif agit comme une force de contrepoids face à 4 000 articles positifs. C’est un mécanisme de contre-pouvoir.
Cela n’est pas encore en place dans la supply chain. Il y a donc un déséquilibre complet. Ainsi, sur le plan des connaissances, ce que nous avons est une illusion totale.
Je resterai absolutiste jusqu’à ce qu’il y ait suffisamment d’articles négatifs publiés par an. Si je dois donner un chiffre, je dirais mille, ce qui serait suffisant pour faire pression sur la communauté mondiale afin de réduire les études de cas orientées marketing.
Conor Doherty : Quand tu dis « la communauté », tu veux dire les entreprises ? Les fournisseurs ? Les universitaires ? Que veux-tu dire ?
Joannes Vermorel : Tout le monde qui publie des choses sous le terme générique de supply chain.
Ce qui est délicat, car tout le monde n’a pas la même définition de la supply chain. C’est donc une définition large, puisque comment regrouper des personnes qui ne sont même pas d’accord sur la définition ?
Conor Doherty: Connais-tu le rasoir de Hitchens ? Christopher Hitchens, l’écrivain britannique. Le rasoir de Hitchens—une déclinaison du rasoir d’Occam—signifie que ce qui peut être affirmé sans preuve peut être rejeté sans preuve.
Joannes Vermorel: Je suis d’accord. Je suis tout à fait d’accord.
Conor Doherty: Le problème : on peut appliquer cela à bon nombre des affirmations que tu avances dans ce chapitre, et je dirais d’une manière générale, parce qu’elles sont simplement énoncées.
Nous avons parlé pendant 85 minutes, et beaucoup plus de contexte a émergé ici. Évidemment, c’est la différence entre un podcast et un livre, je le comprends. Mais encore une fois, l’absence—qui, d’après tes propres dires, était un choix—de véritables exemples concrets en supply chain pour étayer ce que tu dis : quelqu’un pourrait dire, “Eh bien, tu appliques le rasoir d’Occam, j’applique le rasoir de Hitchens, et je continue ce que je fais.”
Joannes Vermorel: Je suis très, très en désaccord.
Le fait que nous venions de démontrer qu’une pierre angulaire de la théorie mainstream de la supply chain—le stock de sécurité—présente un problème, même si ce problème est limité, n’est contesté par personne. Cela revêt une importance énorme.
Le simple fait que nous puissions déceler des défauts dans le mainstream—even if everything else is wrong—le simple fait que l’on puisse identifier des failles dans les piliers principaux de la théorie mainstream de la supply chain mérite bien plus d’attention. Rien que cela.
Cela ne prouve pas ma théorie. C’est simplement une preuve pour le public que tu devrais lire le livre et te forger ta propre opinion. Si, au fil de quelques chapitres, tu en arrives à réaliser que la théorie mainstream est profondément défectueuse et nécessite une révision, cela ne prouve peut-être pas que ma théorie est correcte.
Mais je pense que cela suffit pour lire le livre. Même si ma théorie est erronée, peut-être que la critique est juste.
Évidemment, ma théorie est juste et la critique est juste, mais un argument moins fort serait : au moins, la critique est juste.
Conor Doherty: D’accord. Et pour être juste : tu le reconnais. Vulnérable. Cela ouvre la porte aux contestations.
Joannes Vermorel: Oui. J’essaie d’avoir une théorie qui soit très vulnérable. C’est étrange. Je ne cherche pas à élaborer une théorie qui soit immunisée.
Par exemple, les livres que j’ai sur mon étagère derrière mon bureau à propos de la théorie de la supply chain, issus du milieu académique, présentés comme une série d’énigmes mathématiques : ils sont indestructibles. Je ne peux jamais démontrer quoi que ce soit d’incorrect. Ils sont intouchables.
C’est ce que je discute dans le chapitre 3 : ces livres sont éternels. Parce qu’ils relèvent des mathématiques appliquées, ils possèdent la pureté de la géométrie élémentaire. Ils resteront complètement vrais, dans un sens très spécifique de la vérité mathématique, même dans 3 000 ans. Rien de ce qui se passe dans le monde réel ne pourra jamais altérer ces choses. Ces livres sont entièrement immunisés contre toute critique venant du monde réel.
Et je dis : c’est un problème. J’invite le lecteur à se demander : es-tu confronté à une théorie qui s’est rendue immunisée contre toute forme de critique, ou bien es-tu face, comme la mienne, à une théorie où elle est très vulnérable ?
Je pense que cette vulnérabilité, en ce qui concerne la connaissance, est sa plus grande force. Cela signifie que je fais des tonnes—littéralement des tonnes—de prédictions, des prédictions qui, tout comme le pauvre Marx, pourraient s’avérer complètement erronées.
Si Marx avait présenté sa théorie immunisée contre la réalité dès le premier jour, il n’aurait pas eu à subir tous les problèmes auxquels ses disciples ultérieurs ont dû faire face, où ils ont dû modifier la théorie de tant de manières. Il aurait dû la rendre complètement immunisée dès le premier jour. Cela aurait évité tant de problèmes pour les adeptes de sa théorie.
Ici, ce que je dis, c’est : ce n’est pas ce que j’ai fait intellectuellement. J’ai essayé d’adopter cette approche—inspirée par la physique du XXe siècle—afin d’élaborer une théorie qui soit exposée au maximum.
Et d’ailleurs, c’est l’une des raisons pour lesquelles il y a si peu de maths. Car chaque fois que je fais des maths, je sais que je me rends immunisé. Si j’intègre des formules mathématiques dans ce livre, elles seront correctes, et personne ne pourra jamais me contredire, car cela relèvera d’une cohérence interne, d’un point de vue mathématique.
Ce n’est pas ce que j’essayais de faire. Je voulais proposer quelque chose qui soit une introduction, et démontrer cette vulnérabilité à travers le livre lui-même.
Je sais, c’est très meta.
Conor Doherty: Je comprends. Encore une fois, le chapitre s’appelle épistémologie, donc tu annonces tes intentions dès le départ.
Bon, encore une fois, nous y sommes depuis un moment, donc je vais conclure. Nous avons parlé maintenant, je pense, pendant environ quatre à cinq heures du livre. Il y a encore bien plus à venir. Ce fut un plaisir.
Des trois premiers chapitres—which again, in a book that you call a playbook—quels sont les conseils et astuces que les gens peuvent en retirer s’ils s’arrêtent, je pense, à la page 66, la fin du chapitre 3 ? S’ils lisent les 66 premières pages du livre et rien de plus, qu’en retiendront-ils ?
Joannes Vermorel: Ils obtiennent le modèle mental pour amorcer leur réflexion sur la supply chain.
C’est la clé : il te faut—si tu vas jusqu’à la fin du chapitre 3—tu disposes de tous les éléments pour redécouvrir par toi-même, avec le temps, tout ce qui suit. Voilà la beauté du concept. C’est le modèle mental dont tu as besoin pour découvrir par toi-même tout ce qui vient après.
Et ce que je dirais, c’est que si tu t’arrêtes—tu es intelligent, tu es dévoué—et que tu t’arrêtes à la fin du chapitre 3, tout ce qui suit sera ce que tu redécouvriras par toi-même. C’est une prédiction que je fais. Pour la plupart des gens, en appliquant simplement ce modèle de pensée.
Ainsi, d’une certaine manière, le reste du livre te fait gagner du temps—comme 10 ans de mon temps—parce que c’est ce qu’il m’a fallu chez Lokad. Cela te fait gagner une décennie de processus de réflexion, simplement parce que quelqu’un a déjà en quelque sorte fait le speedrun du jeu. Tu obtiens donc directement les bonnes choses, les conclusions.
Mais fondamentalement, c’est un modèle de pensée. Ensuite, en tant que praticien, soudainement tu seras capable de voir ton propre domaine sous un nouveau jour, ce qui te permettra de dire : d’accord, ceci est pertinent, je dois le mémoriser ; ceci n’est pas pertinent, écarte-le et ignore-le.
C’est très important. Cela te donnera soudainement toute une nouvelle capacité à trier, dans ta tête : qu’est-ce que je dois mémoriser ? Qu’est-ce que je dois apprendre ? Dois-je passer une heure à réfléchir à ce problème, ou seulement 30 secondes ?
Ce sont des questions très importantes. Une fois que tu comprends cela, tu peux faire un speedrun du reste. Je dis juste : c’est la fondation, et le reste, c’est—il se peut que tu n’aies pas la patience de passer 10 ans à réfléchir, alors je te montre à quoi ressemble le résultat quand tu fais cela, et ce sont les chapitres qui suivent.
Conor Doherty: Très bien. Je crois que le prochain chapitre porte sur l’économie, ce dont j’ai vraiment hâte de discuter, mais ce sera une discussion pour un autre jour.
Merci beaucoup pour ton temps et ta patience. Et encore, j’apprécie ta franchise, car je te pousse pas mal, mais la plupart des gens ne seraient pas aussi réceptifs à être mis au défi de la sorte. Je t’en suis reconnaissant, et merci d’avoir regardé.
Si tu veux poursuivre la conversation, comme je le dis à chaque fois, tu peux nous contacter, Joannes et moi, sur LinkedIn. Pose-nous des questions, connecte-toi. Nous aimons vraiment discuter.
Mais sur ce, nous nous verrons la semaine prochaine—and get back to work.
