00:00:00 Contexte de la série : questions du lecteur, chapitre trois
00:04:55 Apprendre la 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 face à la réfutation
00:19:40 Pourquoi les théories ne peuvent pas être prouvées vraies
00:24:35 L’idée de safety stock attaquée, pas les niveaux de stocks
00:29:30 Mode fin de saison : les taux de service se retournent
00:34:25 Expériences de pensée comme filtre de falsification à moindre coût
00:39:20 L’incommensurabilité de Kuhn : décisions contre plans
00:44:15 Les incitations adversariales exigent des preuves issues de méta-analyses
00:49:10 Pourquoi ce livre évite les études de cas orientées fournisseurs
00:54:05 Le rasoir d’Occam : une métrique, pas 300
00:59:00 La plupart des réussites des entreprises ne sont pas pilotées par la supply chain
01:03:55 Amazon, exception de réussite menée par la supply chain
01:08:50 Falsification des études de cas : la recherche de résultats négatifs
01:13:45 Théories vulnérables, mathématiques minimales, qui invitent à la réfutation
01:18:43 Conclusion : un modèle mental pour amorcer la pratique
Résumé
Le chapitre 3 soutient que la supply chain ne peut pas être apprise comme un annuaire d’algorithmes et de modèles ; elle doit être apprise comme une manière de penser disciplinée. Vermorel emprunte la falsifiabilité de Popper : la véritable connaissance risque de se révéler fausse, contrairement aux théories patchées pour éviter la contradiction. Il utilise safety stock comme exemple — des résultats utiles ne justifient pas un mauvais concept, tout comme une horloge détraquée peut avoir raison deux fois par jour — et propose des expériences de pensée (mode fin de saison) pour montrer des contradictions. Il affirme que les études de cas sont pour la plupart des publicités déguisées, comme l’indique la quasi-absence d’exemples négatifs malgré de forts taux d’échec des projets.
Résumé Étendu
Voici un résumé étendu dans un ton vif, empiriquement sceptique, sans détour — proche de Sowell dans sa tonalité, sans chercher à imiter exactement ses formulations.
Conor présente la conversation comme une représentation du praticien « ordinaire » de la supply chain : quelqu’un qui prend le livre de Joannes Vermorel sans allégeance préalable à Lokad ni à sa vision du monde. Le Chapitre 3, « Epistémologie », est présenté comme la tentative du livre de résoudre un problème que la littérature supply chain ignore tout simplement : on y trouve soit une infinité d’algorithmes (académique), soit une infinité de modèles (consulting), comme si entasser des procédures équivalait à comprendre. Vermorel soutient le contraire : apprendre la supply chain, c’est apprendre à y penser, ce qui nécessite de décider ce qui compte comme connaissance légitime dès le départ.
Pour étayer cela, il emprunte le principe de falsifiabilité de Karl Popper. L’argument de Popper, illustré par le contraste entre les physiciens de l’ère Einstein et les théoriciens marxistes, est que la science authentique se soumet à la possibilité d’être réfutée. Les physiciens proposent des théories et recherchent activement des expériences susceptibles de les détruire ; les marxistes, lorsqu’ils sont contredits, modifient la théorie pour la rendre immunisée contre la contradiction. Le résultat n’est pas une « meilleure compréhension », mais un système de croyances protégé.
Vermorel applique ce standard aux concepts de la supply chain et affirme que de nombreuses idées « fondamentales » survivent principalement parce qu’elles ne sont pas soumises à de sérieuses tentatives de falsification. Son exemple phare est le safety stock. Il distingue entre un niveau de stocks qui fonctionne par hasard et le concept utilisé pour le justifier : une horloge détraquée peut avoir raison deux fois par jour, mais cela ne réhabilite pas l’horloge. Il propose ensuite une expérience de pensée — le commerce de détail de mode en fin de saison — où le maintien de hauts taux de service via le safety stock produit un résultat manifestement contre-productif : des magasins encombrés de stocks hivernaux à l’approche de l’été, suivis de réductions massives pour écouler des produits obsolètes. La leçon est non seulement que le safety stock présente des « exceptions », mais qu’ajouter sans cesse des exceptions est la manière dont les mauvaises théories échappent à la réalité.
Conor remet en question si les expériences de pensée constituent un critère de preuve suffisant dans un domaine confus et adversarial comme la supply chain, et si cela devient une impasse lorsque les praticiens voient les profits augmenter avec les méthodes dominantes. Vermorel répond que les expériences de pensée sont un premier filtre bon marché : si une théorie s’effondre sous un raisonnement de base, elle ne mérite pas d’essais coûteux dans le monde réel. Pour des questions plus difficiles, il s’attend à des preuves désordonnées, à la manière de la médecine — des méta-analyses portant sur de nombreuses études indépendantes — précisément parce que les incitations déforment la communication des résultats.
Cela conduit à son attaque contre les études de cas : elles fonctionnent comme des publicités. Sa prédiction falsifiable est que, malgré les taux élevés d’échec des projets supply chain rapportés par les auditeurs, les études de cas négatives publiées par les fournisseurs sont quasi inexistantes. Tant que le domaine ne publiera pas systématiquement un grand nombre de résultats négatifs, soutient-il, les « success stories » devraient être considérées comme du marketing et non comme du savoir.
Le bénéfice pratique des trois premiers chapitres, affirme-t-il, est un modèle mental pour la priorisation : 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 cessent de mémoriser des annuaires et commencent à raisonner.
Transcription Complète
Conor Doherty: Bon retour. 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 très spécifique : 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 qui pourraient voir ce livre, le prendre, commencer à le lire et éventuellement avoir quelques questions.
Maintenant, c’est l’épisode trois. Comme je l’ai dit, si vous n’avez pas vu les deux premiers épisodes, je vous encourage vivement à les regarder, car certaines des choses dont nous discuterons aujourd’hui s’appuieront sur ce qui a été dit auparavant — naturellement, parce qu’il s’agit d’une discussion sur un livre. Et sur ce, Joannes vient de réparer mon micro.
Chapitre 3 : épistémologie. Avant d’entrer dans le vif du sujet — et nous aborderons peut-être l’un des concepts, je pense, fondamentaux de l’ensemble du livre — nous y reviendrons dans un instant. Mais l’épistémologie : quel est le but de ce chapitre ?
Joannes Vermorel: Le but est de commencer à apprendre : comment penser aux supply chains.
Vous voyez, nous voulons apprendre, mais nous devons penser. On ne peut pas simplement apprendre. Ce n’est pas comme un annuaire. Il ne s’agit pas simplement d’avoir, « voici ce que vous devez connaître par cœur », sans qu’il y ait de compréhension. Donc, fondamentalement, apprendre la supply chain, c’est apprendre à penser à la supply chain. C’est donc un exercice de réflexion.
Très bien. Il s’est avéré que la quasi-totalité de la littérature ignore complètement ce problème super important. Ils se contentent de dire littéralement : « Voici mon – voici un annuaire. Voici ce que vous pouvez enregistrer dans votre esprit. » Cela serait le monde académique avec une liste infinie d’algorithmes : vous voulez ceci, voici cet algorithme ; vous voulez cela, voici cet algorithme. Ou bien ce serait la littérature de consulting avec, « Vous avez une organisation, voici les modèles que vous devez 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 cela suffira pour devenir compétent en supply chain ? » Évidemment, chaque auteur a sa propre perspective, et ils diraient, « Non, non, non, vous n’avez pas besoin d’un million d’algorithmes, vous n’avez pas besoin de 10 000 modèles, vous n’avez besoin que de ces 20 algorithmes et de ces trois modèles, » et encore, aucun auteur ne s’accorde sur lesquels.
Ainsi, pour moi, la première chose que je voulais faire était : d’accord, nous devons — et je sais que c’est très meta — évaluer comment nous allons même penser la supply chain. Et nous devrons nous poser une question absolument fondamentale : qu’est-ce qui compte comme connaissance supply chain, comme connaissance supply chain valide, pertinente et utile, et qu’est-ce qui n’en est pas une ?
Parce que si nous ne pouvons pas répondre à ces questions, comment sommes-nous censés avancer dans la science de la supply chain ? Nous allons simplement nous contenter d’une infinité d’anecdotes, ou même d’une infinité de choses fausses. Nous allons donc simplement continuer, et ce n’est pas un problème évident. C’est un problème très, très fondamental.
C’est pourquoi je dis que nous devons nous attaquer à ce problème épistémique, car je crois que mes pairs ne l’ont pas traité avec sérieux.
Conor Doherty: Quels sont, selon vous, quelques exemples de connaissances qui qualifient comme étant une connaissance supply chain valide, et des exemples qui sont — je crois que vous utilisez le terme — corrompues ?
Joannes Vermorel: Ainsi, un élément valide de connaissance supply chain serait, par exemple, que chacune de vos allocations devrait maximiser le taux de rendement à long terme pour l’entreprise. Mais ceci est une proposition que je formule : chaque allocation devrait — je veux dire, il y a évidemment un problème de coordination entre toutes ces allocations, mais vous parlez de l’allocation de ressources financières ou de, littéralement, lorsqu’on parle d’allocations au sens économique — cela peut concerner n’importe quelle ressource : l’argent, les stocks, les personnes, etc.
Donc ce que je dis, c’est que c’est un principe, mais je le pose comme principe : chaque allocation doit maximiser le taux de rendement à long terme pour l’entreprise. Maintenant, ceci est une affirmation. Est-elle vraie ou fausse ?
Premièrement, premièrement : ce que je dis, c’est qu’au moins nous avons des points de vue différents — je dirais que c’est pertinent. Ce serait la première chose que nous devons évaluer : si cette affirmation est même pertinente pour la supply chain. Appartient-elle à la supply chain, ou appartient-elle à autre chose, comme, par exemple, à l’économie générale ? Appartient-elle à la sociologie ? Appartient-elle à la supply chain ou bien est-ce quelque chose qui est vrai, mais qui n’entre même pas dans le cadre de ce que nous voulons appeler la supply chain ?
Il y a un problème de gestion des connaissances. Si nous incluons tout dans tout, ce sera un véritable bazar. Nous devons donc disposer d’un critère pour déterminer : est-ce que cela relève de ce que nous voulons inclure dans la supply chain ou pas. Premièrement, c’est le premier filtre.
Le deuxième filtre : d’accord, maintenant que nous admettons que cela relève de la supply chain — nous devrons expliquer pourquoi nous admettons qu’il est à l’intérieur des limites. Cela ne doit pas être accidentel : « Joannes dit que c’est dans la supply chain et c’est de la supply chain. » Nous devons disposer d’un raisonnement pour clarifier ce qui est à l’intérieur et ce qui est à l’extérieur.
Ensuite, une fois admis qu’il est à l’intérieur, nous devons disposer d’un mécanisme pour déterminer : est-ce une bonne proposition ? Est-ce une connaissance vraiment utile, puissante, profonde, fondamentale ? Ou bien est-elle fausse, ou complètement secondaire ?
Nous devons donc disposer d’un mécanisme qui, une fois que nous sommes dans les limites de la supply chain, nous permette de comprendre : d’accord, qu’en est-il de cette proposition ? Doit-elle figurer dans l’introduction de la supply chain, ou doit-elle être une note secondaire dans une annexe lointaine que l’on ne consultera qu’en cas de cas limites, etc.
Ces problèmes peuvent sembler quelque peu abstraits, mais ils sont fondamentaux. Encore une fois, c’est un exercice de réflexion. Nous devons commencer à être capables de penser la supply chain : réfléchir à la manière dont nous allons organiser ce savoir. Cela signifie prioriser les connaissances, fixer des 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, ce n’est pas seulement un exercice taxonomique, ce n’est pas qu’une simple classification. Vous faites valoir — et je pense que c’est, à mon avis, si je lisais cela — que l’exemple le plus fort et le plus clair d’un « conseil dans le manuel » apparaît, à savoir la falsification.
Je pense que, lorsque l’on considère votre définition de la supply chain et l’importance de la falsification, on pourrait même mettre 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 les définitions.
Donc, je ne suis pas l’auteur. Veuillez expliquer l’importance de la falsification.
Joannes Vermorel: Ici, je dirais que la falsifiabilité est quelque chose qui transcende la supply chain. Oui. Nous avons l’objectif de la supply chain, et ensuite nous avons une discipline distincte — c’est pourquoi je l’appelle l’épistémologie — qui concerne véritablement 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 à l’une des avancées 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 une question simple : qu’est-ce qui compte comme science ? Qu’est-ce qui compte comme une connaissance en laquelle nous pouvons avoir confiance ? Une question fondamentale. Et cela vaut pour tout : la biologie, la finance, tout. Il posait simplement cette question de base : qu’est-ce que la véritable connaissance ? Qu’est-ce qui constitue réellement une bonne science ? Quelles sont toutes ces choses ? Et évidemment, il a trouvé une réponse.
Et le plus intéressant : je vais emprunter cette réponse pour la supply chain. Discutons donc un peu de ce qu’était cette réponse.
Alors, 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. On parle du début des années 1920, oui.
Deux groupes. Le premier était celui des physiciens rassemblés autour d’Einstein. Il regardait, et ils étaient des personnes incroyables. Ils étaient en train d’inventer essentiellement la physique quantique. Einstein avait développé la relativité, puis il y eut de nombreux développements en physique quantique par la suite.
Et donc, c’était un groupe de personnes incroyablement perspicaces. Popper était très étonné : comment ces personnes fonctionnaient-elles intellectuellement ? Et leur manière d’opérer : 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 n’arrêtaient pas d’inventer.
Einstein lui-même inventait sans relâche des idées d’expériences pouvant être réalisées et potentiellement invalider ses propres théories. Vous voyez, Einstein a donc passé presque toute sa vie à essayer de détruire ses propres théories. C’est très déroutant.
Et les gens le faisaient empiriquement. Ce qu’Einstein faisait, c’était dire, par exemple : si ma théorie de la relativité est correcte, cela signifiera que, lors du prochain épisode, je pourrai observer des mouvements étranges de telle ou telle manière dans l’orbite de Mercure. Ou, par exemple, je pourrai observer des paires d’étoiles qui ne seraient que des illusions optiques, dues à la lumière empruntant des chemins différents. Et si je ne peux pas observer cela, cela prouvera que ma théorie est erronée.
Il concevait en réalité des expériences très ingénieuses pour prouver que sa théorie était fausse, et ces expériences n’ont pas réussi. Elles n’ont pas réussi à prouver que sa théorie était erronée.
Alors Popper intervint en disant : “Oh, c’est très intéressant.”
Et il y avait un second groupe, par contraste. Il s’agissait donc des physiciens. Le second groupe était composé de personnes essentiellement marxistes. Marx n’étant plus de ce monde, ils étaient des disciples. Ces personnes – encore une fois, le marxisme était alors abordé non pas en tant que science politique, mais en tant que science. Il était censé être une explication scientifique de la société, et il était abordé comme une science.
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 prévoir concernant l’économie.
Et, par exemple, dans les années 1910, les marxistes firent une prédiction qui, selon la théorie marxiste, est entièrement correcte : si la révolution prolétarienne doit avoir lieu – et puisqu’elle aura lieu, elle aura lieu – alors elle surviendra dans des pays dans un ordre très précis. La théorie est très précise : elle surviendra dans un ordre très précis.
Cela commencera au Royaume-Uni. Pourquoi ? Parce que c’est le seul pays sur Terre à l’époque où la proportion de la population appartenant au prolétariat était la plus élevée. Le Royaume-Uni était vraiment en avance en termes d’industrialisation par rapport aux autres pays. Ainsi, la révolution débutera dans le pays le plus industrialisé, puis surviendra progressivement dans des pays de moins en moins développés.
Et la théorie était très précise. Il y avait un accord complet : c’est ce qui se passera.
La Première Guerre mondiale a eu lieu. Quel est le premier pays à connaître la révolution marxiste ? La Russie. La Russie, le pays le moins industrialisé, possédant à l’époque une économie incroyablement arriérée – complètement agraire. Ils n’avaient littéralement aucune usine, enfin très, très peu.
Ainsi, cela va à l’encontre de cette théorie. Tout, absolument tout, dans la manière dont cela s’est déroulé, contredit complètement toutes les prédictions de la théorie.
Maintenant, quelle est la réponse des cercles marxistes ? La réponse est : ils se contentent de coller la théorie avec du ruban adhésif pour expliquer rétrospectivement pourquoi, en fait, la théorie prédisait ce résultat.
Et puis Popper regarde cela et dit : “Attendez. Donc, vous me dites que, dès qu’une chose contredit votre théorie, vous la réparez, vous la modifiez, et vous la rendez immunisée contre toute contradiction. C’est étrange.”
C’est étrange. D’un côté, vous avez des gens, les physiciens, qui cherchent sans relâche des contradictions et qui sont prêts à abandonner toutes les théories – à les jeter par la fenêtre – dès qu’une expérience contredit ces théories.
Et vous avez d’autres personnes qui disent : “Nous allons préserver la théorie quoi qu’il en soit. Nous allons simplement la rendre de plus en plus immunisée face à la réalité.”
D’accord, les deux ne peuvent pas avoir raison en même temps. L’un doit avoir raison, l’autre se trompe. Popper dit : qui a raison ? Le camp d’Einstein. Il dit : évidemment, les physiciens agissent correctement. Quant aux marxistes, non, ce n’est pas la bonne attitude intellectuelle, c’est fou.
Conor Doherty: Et puis, quand vous vouliez expliquer – pas pour vous interrompre, mais pour être clair – vous évoquez tous ces exemples historiques dans le livre. Mais pour revenir au sujet des 10 millions de praticiens : c’est intéressant, et je sais où vous voulez en venir, mais peut-être pas pour tout le monde.
Joannes Vermorel: Bien sûr. Pour faire court : il a en réalité inventé la notion de falsifiabilité. La falsifiabilité résume en quelque sorte pourquoi Einstein a raison et pourquoi les marxistes avaient tort.
Bref, votre connaissance, votre théorie, doit être susceptible d’être contredite. Oui. Si vous la rendez immunisée contre la contradiction, alors vous n’avez rien de scientifique du tout.
D’ailleurs, il y a une réserve : il pourrait exister des vérités dans cet univers qui ne peuvent être contredites mais qui restent vraies. Popper a dit : d’accord, elles ne relèvent tout simplement pas du domaine de la science. C’est une limitation fondamentale de la science. La science ne peut traiter que des choses pour lesquelles la contradiction est possible, et ces choses ne sont pas tout ce qui est vrai. C’est simplement tout ce que nous pouvons appeler science.
C’est donc très intéressant, car Popper a, en une fois, défini à peu près ce qui constitue la référence en or de ce que nous pouvons appeler la science, et il a également montré au monde que la science ne peut pas tout être. C’est exactement le contraire de ce que l’on pourrait penser, à savoir que la science est toute-puissante et omnisciente. Non. Popper a clarifié, une bonne fois pour toutes, que la science avait essentiellement une limite naturelle.
Mais dans ces limites, ce que nous avons est bien plus solide. Ce n’est pas tout ce qui est vrai.
Et donc, passons à la supply chain : nous avons maintenant la référence en or pour la connaissance scientifique, et cela s’applique à tous les domaines. Ça s’applique à tout – de la géographie à la biologie, et bien d’autres domaines. Ça s’applique à tout, mais pas de la même manière. Je pense que c’est quelque chose sur lequel nous allons nous pencher, et dont nous avons déjà parlé.
Et donc, ce que je dis, c’est que, parce que cette référence a été la norme en or pour aborder la science – pour toutes les sciences – la supply chain devrait se conformer à cette même norme. Voilà ce que je soutiens.
Conor Doherty: D’accord. Donc, encore une fois, les exemples historiques sont bons, corrects et certainement intéressants. Dans le contexte de la supply chain – encore une fois, l’audience cible, 10 millions de praticiens – mettez en contexte l’importance de la falsifiabilité, et en quoi cela se traduit pour eux au quotidien. Pourquoi est-ce si important, et à quoi cela ressemble-t-il 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, un peu abstrait, mais nous parlons de l’invalidation de la connaissance.
Commençons donc par une connaissance. Parlons du stock de sécurité. D’accord. C’est un exemple dans le livre, et voici pourquoi je dis que le stock de sécurité est une proposition invalide. On l’appelle en fait des stocks dangereux.
Oui, exactement. Et encore une fois, je ne dis pas : votre stock de sécurité dans votre entreprise – le niveau de stocks que vous choisissez – est invalide. Ce serait confondre les choses. Ce que je dis, c’est que l’idée même de stock de sécurité est erronée. Cela doit être déconstruit.
Vous voyez, c’est une distinction, car le stock de sécurité n’est en fin de compte qu’une caractérisation d’un niveau de stocks. Ainsi, dans votre entreprise, vous pouvez par hasard avoir un niveau de stocks qui est tout à fait adéquat pour votre activité. Très bien.
Ce que je dis, c’est que l’idée du stock de sécurité, en tant que moyen d’y parvenir, est invalide.
Voilà donc la proposition. Maintenant, comme une horloge défectueuse qui a raison deux fois par jour : avec le stock de sécurité, vous pouvez obtenir une réponse assez valable. Mais encore une fois, c’est le sophisme de l’horloge détraquée. Vous vous retrouvez simplement dans une situation où les astres s’alignent, et dans votre cas, le stock de sécurité vous donne une réponse satisfaisante.
C’est une situation d’horloge détraquée, où deux fois par jour l’horloge défectueuse indique encore l’heure exacte. Il serait erroné de penser que, simplement parce que c’est le cas, l’horloge défectueuse reste détraquée, même si par hasard, dans cette situation très spécifique, elle donne la bonne heure.
Conor Doherty: Vous voyez – mais comment falsifiez-vous cette position ? Parce que vous vous êtes, en quelque sorte, isolé de toute critique.
Joannes Vermorel: Oui, exactement. Donc, pour falsifier, nous devons aller plus loin dans le principe de falsifiabilité.
Ce que Popper dit – l’idée clé – c’est que l’on ne peut 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 vaste nombre de situations, et si c’est une théorie non triviale, cela sera infini. Ainsi, fondamentalement, lorsque vous parlez de retours de l’univers – de la capacité à vérifier, etc. – vous ne pourrez vérifier qu’un ensemble fini.
Vous pouvez donc démontrer que les choses fonctionnent, sans nécessairement montrer que c’est vrai.
Et ainsi Popper dit : si j’obtiens ne serait-ce qu’un seul cas démontrant que la théorie échoue, alors la théorie est falsifiée. Elle est rejetée. Elle est catégoriquement fausse. Elle doit être abandonnée complètement.
Il dit donc : voilà le principe de falsification, et c’est très intéressant. C’est exactement ce qu’Einstein essayait de faire : prouver que la relativité est fausse.
Vous n’avez pas besoin d’un millier d’astrophysiciens. Vous n’avez pas besoin de milliards de budgets. Il vous suffit d’imaginer une seule expérience simple qui prouvera le contraire. Voilà. C’est la beauté de la falsification : vous pouvez falsifier une théorie incroyablement avancée et sophistiquée – potentiellement avec des milliers d’heures-homme investies dans celle-ci – avec une simple expérience, si vous pouvez la réaliser.
Alors, comment falsifier le stock de sécurité ? L’idée est que nous devons concevoir une expérience qui prouve que le stock de sécurité donne des résultats pourris. D’accord. Il nous suffit d’une situation où le stock de sécurité donne des résultats médiocres. Juste une.
Et pour que ce soit de bonne foi, il faut que le stock de sécurité soit bien réalisé. Un stock de sécurité bien réalisé. Et alors nous prouvons que, dans cette situation où le stock de sécurité est appliqué correctement – car il doit s’agir d’une tentative de bonne foi – nous prouvons simplement que, malgré une bonne mise en œuvre, 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 est que je définis la supply chain – je définis cela. Je viens de dire que l’intérêt financier à long terme de l’entreprise est ce qui importe.
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 est le bonheur de mes employés”, nous avons alors deux définitions opposées. Elles ne sont pas compatibles.
Et d’ailleurs, ce problème a été résolu, mais c’est par un autre philosophe, Thomas Kuhn.
Conor Doherty: Mais vous brouillez en quelque sorte 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 donc en arrière. Revenons à la falsification du stock de sécurité.
Il nous faut donc maintenant imaginer une situation qui démontrerait que le stock de sécurité se retourne contre vous. C’est tout.
Par exemple, prenons un détaillant de mode. Situation de fin de saison, avec vos stocks de sécurité.
Alors, que dit la perspective du stock de sécurité ? Elle dit : vous devez maintenir un taux de service relativement élevé. C’est la perspective. Quel niveau ? Cela peut être n’importe quoi entre, disons, 85 et 100 %. Nous n’allons pas être trop précis. C’est simple. Vous choisissez.
Mais je n’ai jamais vu de personnes dire que vous devriez avoir un stock de sécurité avec, disons, un taux de service de 15 %. Donc, dans ma tentative de bonne foi : nous avons une marque de mode qui exploite un réseau de magasins, et qui applique, pour ses magasins, une politique de stock de sécurité avec des taux de service d’environ 85 et plus.
Le détail ne me dérange pas. Ce n’est pas important. Je dis simplement : si vous n’êtes pas dans cette situation – dans le détaillant de mode – ce n’est pas du stock de sécurité, c’est autre chose.
La situation est donc la suivante : nous avons ce détaillant de mode, qui possède des magasins, et dans lesquels le niveau de stocks de certains articles est contrôlé grâce au stock de sécurité, et ces stocks de sécurité sont de 80 % et plus. Voilà la situation que je propose.
Maintenant, je pense que c’est une représentation de bonne foi de ce que signifie réellement le stock de sécurité.
Et maintenant, ce que je veux, c’est démontrer que cela va se retourner contre vous. En fait, cela va échouer pour plusieurs raisons.
La première raison est qu’à la fin de la collection, vous ne voulez pas maintenir ces stocks de sécurité. Pourquoi ? Parce que, rappelez-vous : à la fin de la collection d’hiver, si vous maintenez votre taux de service, par définition, vous aurez un magasin rempli de vêtements d’hiver alors que vous êtes sur le point d’entamer la saison estivale. C’est insensé.
Premièrement, vous ne pourrez même pas mettre les vêtements d’été dans le magasin parce qu’il est rempli de vêtements d’hiver. Ensuite, pendant la période des soldes qui approche, vous devrez pratiquer des réductions folles pour vous débarrasser de tous les articles d’hiver qui seront désormais très difficiles à vendre.
Ainsi, ma démonstration est complète. J’ai présenté une situation où j’ai adopté la perspective du stock de sécurité et j’ai démontré une situation qui la contredit.
Et ce que Popper a montré, c’est que vous ne devriez pas adopter la perspective marxiste. La perspective marxiste serait : “Oh, vous avez une contradiction pour ma théorie du stock de sécurité. Vous savez quoi ? Je vais bidouiller cette théorie du stock de sécurité, l’amender, pour qu’elle survive.” C’est ce que les marxistes faisaient avec leur théorie marxiste : chaque fois qu’ils étaient contredits, ils se contentaient de coller la théorie avec du ruban adhésif pour la rendre complètement immunisée.
Ce n’est pas la bonne posture intellectuelle. C’est une position dangereuse, dans le sens où c’est la recette pour obtenir des connaissances médiocres. C’est l’épistémologie.
Ainsi, lorsque vous avez une contradiction évidente avec un concept – que vous utilisez en bonne foi, sans commettre d’erreur d’analyse – alors vous devez dire : votre théorie vient d’être falsifiée. Elle doit maintenant être abandonnée.
Et c’est difficile. Les gens ne réalisent pas à quel point cette falsifiabilité est exigeante. Elle implique littéralement que vous devez jeter le morceau. Et donc, le stock de sécurité doit être abandonné.
Conor Doherty: Nous avons évoqué ce point lors de la discussion du chapitre 2, lorsque nous avons abordé la robustesse qu’une science appliquée à la supply chain peut viser. Nous avons fait des allers-retours sur la chimie, et à la fin nous avons convenu que la médecine serait probablement une norme raisonnable.
Il y a de nombreuses situations où — en utilisant l’exemple que tu as donné dans le dernier épisode — tu prends un médicament, tu prends des profils très similaires : il fonctionne pour une personne, il ne fonctionne pas pour une autre. On ne jette pas un médicament entièrement : « Eh bien, ce médicament ne fonctionne pas, abandonne-le complètement. » On dira : il fonctionne la plupart du temps.
Alors, ici, la question est : ma falsification a-t-elle détruit le safety stock pour la mode, ou pour tous les verticals ? Car cela pourrait être une question.
Joannes Vermorel: Encore une fois, Popper te dirait : attention. Lorsque tu as une théorie qui est falsifiée, il est intellectuellement trop facile de minimiser l’impact de cette falsification. C’est un problème de psychologie. Il est bien trop aisé de minimiser l’impact et de bricoler ta théorie avec du ruban adhésif pour qu’elle subsiste malgré cette falsification.
Ainsi, par exemple, je pourrais avoir une théorie révisée qui dirait : les safety stocks sont bons, bien, utiles — sauf en mode.
D’accord. Maintenant, je peux proposer un exemple très similaire dans aviation. Je peux présenter quelque chose qui démontre que le safety stock fonctionnera de manière extrêmement contraire à l’intérêt à long terme de l’entreprise dans l’aviation. Je peux le faire dans l’automobile. Je peux le faire pour les produits frais.
Certains pourraient dire : ce sont des exemples sélectionnés sur le volet, qu’en agrégat tu gagnes plus d’argent que tu ne perds. Encore une fois, une fois que tu as 20 verticals où il y a des contradictions, quand t’arrêtes-tu ?
Allons-nous dire : le safety stock est valable sauf en mode, sauf dans l’automobile, sauf dans l’aviation, sauf pour les produits frais, sauf dans le luxe, sauf bla bla bla ?
C’est la façon de penser marxiste. Tu as une théorie qui devient absurde, avec une liste d’exceptions d’une ampleur absurde.
Et c’est aussi la beauté — encore une fois, il y a un élément fondamental dans la connaissance — et 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 ta théorie. Elle doit posséder une sorte de pureté cristalline.
Si ta théorie n’est qu’une liste infinie d’exceptions, si elle n’a aucune structure, si pour la décrire tu as besoin d’un annuaire sans fin d’éléments, ce n’est pas une très bonne théorie.
Donc, si nous disons que la supply chain theory est : « Oh, c’est du safety stock, avec deux pages de mises en garde », c’est tout simplement une théorie très, très médiocre.
Conor Doherty: Eh bien, c’est ici que nous revenons à l’idée de quel niveau de robustesse on peut attendre d’une discipline comme la supply chain. Tu parles de Popper, et tu l’appliques à un domaine régi entièrement par des facteurs confondants, comme tu le dirais toi-même dans les chapitres un et deux : une incertitude totale partout — motivations, météo, tout.
Comment peux-tu falsifier selon le niveau que tu décris ?
Joannes Vermorel: Tout d’abord, il existe différents niveaux de falsification. L’un des plus basiques est l’expérience de pensée, ce que nous venons de faire. C’est exactement ce qu’Einstein a fait. La plupart des avancées d’Einstein étaient des expériences de pensée. C’est incroyablement utile en science.
Les expériences de pensée sont très bon marché. Tu peux les réaliser dans ton esprit. Ce n’est pas suffisant, car si tu raisonnnes de manière incorrecte, tu peux commettre des erreurs subtiles, et la seule manière de t’en rendre compte sera que l’univers te fournira un retour.
Mais comme moyen d’atteindre ta théorie correcte plus rapidement, et pour être prudent quant aux ressources que tu souhaites consacrer à de véritables expérimentations de falsification dans le monde réel, tu dois réaliser ces expériences de pensée. Elles sont essentielles pour que tu ne mènes pas tes expériences de falsification au hasard, ce qui serait très coûteux.
Donc, ce que je dis, c’est que le strict minimum que nous devons attendre de la supply chain, c’est qu’elle résiste aux expériences de pensée.
Si je te donne un élément, un élément théorique comme le safety stock, et qu’en deux minutes je peux te présenter des expériences de pensée — des contradictions très convaincantes — vas-y. Tu n’as même pas besoin de le faire en réalité. Une fois compris, tu dis : d’accord, c’est complètement bidon.
Ce serait le niveau super rapide. Et ensuite, nous pourrons débattre sur des éléments bien plus difficiles nécessitant une évaluation empirique.
Mais ici, il existe des catégories 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 à réaliser de véritables expériences physiques. Il a mené des expériences de pensée, et il a prouvé que la théorie comportait des contradictions en elle-même, et bam — c’est fait. Tu n’as même pas besoin de faire les expériences.
Tu vois, c’est très puissant. Les expériences de pensée sont extrêmement efficaces pour éliminer au moins les points faibles faciles. Tu peux rejeter des idées lorsque ta théorie est tellement erronée qu’à travers de simples expériences de pensée, tu peux l’écarter.
Si la théorie est très mature — par exemple la physique quantique — les seules expériences de pensée ne seront probablement plus suffisantes. Mais c’est la deuxième étape : celle de la maturité d’une science qui a déjà été conçue avec les bons critères en tête.
Lorsqu’on dispose d’une science qui a été développée avec les critères appropriés, toutes les expériences de pensée ont déjà été menées par tes prédécesseurs. Ainsi, ce n’est plus — ce n’est plus si utile, car les fruits à portée de main ont déjà été cueillis.
Nous voilà 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 parce que, eh bien, les gens ne l’avaient pas fait suffisamment soigneusement auparavant.
Conor Doherty: Et encore, pour essayer de contextualiser ce dont nous parlons du point de vue de Lokad : il s’agirait de décisions. C’est fondamentalement ce que les gens font au quotidien : des choix en supply chain. Pourquoi ? Pourquoi ? Pourquoi ?
Joannes Vermorel: Encore une fois, c’est pourquoi nous avons besoin de cette décision épistémologique, car il y a un désaccord. La théorie mainstream dit absolument non. Elle est en profond désaccord : « Non, je m’en fiche. Ça m’est égal. »
Et tu vois, d’ailleurs, nous devons parler de Thomas Kuhn et de l’incommensurabilité des théories. Le problème, selon Thomas Kuhn, est que, fondamentalement, si tu regardes la physique newtonienne et la physique einsteinienne, tu ne peux 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 dans la physique newtonienne n’ont pas de sens dans la physique einsteinienne, et vice versa. Tu as deux ensembles complètement incompatibles de questions et de réponses, et ils ne peuvent être comparés.
Voilà donc le problème. Mais maintenant, comment choisir entre la physique classique et la physique einsteinienne ? Ce ne sont même pas les mêmes questions, ni les mêmes réponses.
La réponse est : dès que tu commences à penser en termes de physique einsteinienne, cela te donne des idées pour invalider la physique newtonienne. Cela te fournit une expérience que tu peux proposer à ton collègue professeur de physique newtonienne et lui dire : « Fais cela et explique-le-moi. »
Et c’est une expérience qui ébouriffera ton collègue, et voilà. C’est ainsi qu’Einstein l’a fait.
Maintenant, ici en 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 puis, ce que tu appelles des décisions, c’est hors de propos. Ce n’est qu’une exécution adéquate du plan. Voilà la théorie mainstream.
Donc, si nous disons que nous voulons de meilleures décisions, cela constitue déjà une affirmation sur la manière de penser la supply chain, car du point de vue mainstream, cette question n’est même pas pertinente. Ce n’est pas une question pertinente.
C’est étrange, mais voilà le problème. Lorsqu’on opère un changement de paradigme d’une théorie à l’autre, on se retrouve avec plein de questions qui ne sont même pas pertinentes. Dans le paradigme de la la Supply Chain Quantitative, je pose des questions sur les décisions. La théorie mainstream ne s’interroge pas sur celles-ci.
Et selon la théorie mainstream, ils diront que ta question est hors de propos. C’est comme si tu demandais : « Quelle est la couleur optimale de la chemise de la personne qui élabore le plan ? » Les deux théories te répondraient : nous nous en foutons.
Ainsi, tu ne peux pas évaluer les questions que je pose à la lumière de l’ancienne théorie mainstream de la supply chain, et vice versa.
Conor Doherty: C’est intéressant que tu mentionnes l’incommensurabilité. Je pense que The Structure of Scientific Revolutions — c’est un livre — est probablement le deuxième repère le plus important 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, du point de vue du praticien moyen — il semble y avoir une certaine incommensurabilité en termes de standards de preuve que tu privilégies.
Tu as donc parlé de ce que tu considères comme le but d’une entreprise, ou le but de la supply chain : maximiser le retour financier à long terme. Mais aussi du standard de preuve que tu utilises, et qui est — même dans le livre — celui des expériences de pensée. Tu utilises beaucoup d’expériences de pensée pour démontrer ton propos, et pas beaucoup d’exemples concrets.
Et je ne parle pas d’études de cas du point de vue marketing. Je veux dire littéralement : tu cites l’exemple de la révolution marxiste, tu cites Einstein ; ce sont des exemples concrets. Dans ce chapitre, il n’y a pas beaucoup d’exemples concrets en supply chain qui démontrent ton propos.
Et c’est là que l’incommensurabilité peut se manifester, car tu valorises la connaissance théorique et épistémologique poppérienne : « C’est une expérience de pensée, donc je l’ai faite. » Mais quelqu’un peut dire : « Mais regarde, mes performances financières avec ce modèle s’améliorent de plus en plus. » Là, on se retrouve face à une impasse.
Joannes Vermorel: Oui. D’abord, il y a un élément temporel. Ce travail a été publié très récemment, il a été pratiqué chez Lokad. Si tu juges la physique d’Einstein par leurs résultats en, disons, 1907, c’est encore très, très limité parce qu’il est trop tôt. Les gens n’ont pas eu le temps d’assimiler cela, de l’appliquer, etc.
Donc, je dirais — c’est un argument faible — mais je dirais : laisse-lui du temps.
La deuxième chose est : nous avons un problème que la physique n’avait pas, mais que la supply chain a, 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 dans 50 ans avec ma théorie acceptée, les gens réaliseront 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 faire confiance à une étude isolée. 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, et ils rassemblent 8 000 articles, et ils se disent : d’accord, faisons une méta-analyse de tout cela. Il y a environ 100 organisations de recherche distinctes qui ont produit, de manière indépendante ou semi-indépendante, ces travaux, et ainsi nous pouvons raisonnablement espérer que, malgré toutes les incitations adversariales — en médecine, il s’agit des compagnies pharmaceutiques —, malgré tout cela, nous pouvons espérer que la méta-analyse fera émerger quelque chose de meilleur.
En pratique, cela fonctionne dans une certaine mesure — avec des limites. C’est un processus chaotique. C’est lent, terriblement lent, mais ça marche.
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 qu’en ce moment, dans ce livre, en guise d’introduction, je ne voulais pas encore entamer ce combat. Ce livre fait 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, etc. : il y a tant à dire qu’à un moment donné, j’ai dû choisir mes combats. J’ai décidé — et oui, c’est une faiblesse, une faiblesse théorique — de ne pas m’aventurer sur le terrain des exemples concrets très précis, car ils viendraient tous de moi.
Même si j’en donnais 50 exemples, parce qu’ils viendraient tous de moi, les gens diraient qu’ils sont sélectionnés sur le volet.
Ainsi, je dis : d’accord, nous devons avoir un second stade où il y aura des exemples proposés non seulement par moi, mais par d’autres personnes. Et puis, dans une décennie, réaliser une méta-analyse sur ces innombrables cas, proposés non seulement par moi, mais par des personnes qui ont lu le livre, l’ont appliqué, et qui diront : ça marche, ça ne marche pas. Voilà le standard auquel nous pouvons prétendre.
En attendant, 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.
Donc, 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 qui ne marche pas. Ce n’est pas possible.
Nous étions contraints, et la raison pour laquelle Lokad a survécu, c’est vraiment que nous avons connu un succès considérable, ce qui nous a conduit à ce livre.
Et encore, ce que je pense, c’est qu’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, c’était la beauté de sa théorie.
La relativité est incroyablement belle en tant que théorie. Les gens disaient : d’accord, c’est très intéressant, intrigant. Les gens étaient intelligents, alors ils disaient : c’est si beau que je veux en apprendre davantage. J’apprendrai, mais j’attendrai quand même la preuve expérimentale, juste pour être sûr.
Mais malgré tout, c’était si beau que c’est ainsi qu’Einstein a réussi à capturer le cœur de la communauté des physiciens. Ce n’était pas grâce à des expériences réussies. C’était grâce à un certain degré de beauté dans sa théorie qui était complètement sans précédent.
Évidemment, 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 élevé. Mais au moins, pour nous inspirer, cela nous a donné un exemple de ce à quoi nous devrions aspirer.
Encore : épistémologie. Nous devrions aspirer à une connaissance pour supply chain qui représente la perspective aspirante.
Conor Doherty : Eh bien, encore une fois, c’est intéressant car dans le livre vous parlez du rasoir d’Occam. Quiconque étudie la philosophie connaîtra le rasoir d’Occam : essentiellement, si vous avez deux explications à un problème, la plus simple est celle que vous devriez adopter en premier.
Encore, si vous devez choisir entre deux et appliquer cela à votre discussion sur les stocks de sécurité : vous disposez, disons, de plus de 50 ans d’expérience des entreprises les appliquant, devenant de plus en plus rentables année après année. Oui, vous pouvez pointer des exemples, peut-être des expériences de pensée pour le contredire, mais ils diront : “Eh bien, attendez une minute. Je fais cela. Je gagne de l’argent.” Le rasoir d’Occam dirait : “Eh bien, dans l’ensemble, cela fonctionne.”
Et vous dites : non, c’est une horloge arrêtée. Quand elle fonctionne, ce n’est pas qu’elle fonctionne, c’est juste une horloge arrêtée.
Joannes Vermorel : D’accord, appliquons le rasoir d’Occam, mais au niveau théorique, avant de sauter, car ici nous avons tant de facteurs confus.
Passons donc à la théorie dominante. Vous dites que nous devons avoir des théories qui possèdent un élément de simplicité, où vous n’avez pas besoin d’avoir tant de choses.
La théorie dominante : si je regarde ce que produit l’ASCM—Association for Supply Chain Management—ils ont leur manuel de règles SCOR, et ils proposent plus de 300 indicateurs. 300.
Combien d’indicateurs est-ce que je dis dans ce livre qu’ils sont pertinents ? J’en donne quelques-uns, mais c’est comme cinq, voire peut-être même quatre. Au final, le seul indicateur que je considère est le taux de retour. Je place donc le taux de retour sur un piédestal, puis il y en a peut-être trois ou quatre qui en découlent directement, et voilà.
Alors, d’accord. Le rasoir d’Occam : ma théorie est élégante. Elle nécessite un indicateur en tant que pilier : un taux de retour, et vous en avez quelques-uns, comme la demi-vie d’une décision, qui est une conséquence immédiate—mais pas évidente. Ce n’est pas intuitif, mais c’est assez immédiat une fois que vous êtes orienté dans la bonne direction.
Et c’est tout. C’est un ensemble très, très limité.
Puis, si je regarde la théorie dominante, nous parlons de plus de 300 indicateurs. Donc, si nous appliquons le rasoir d’Occam, je dirais, sur la base de l’évaluation de la théorie elle-même : oui, la mienne est de loin plus épurée et plus conservatrice. Personne ne contesterait 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 : je suppose que chaque fois que je vois un succès ou un échec, par défaut, supply chain a très peu à voir avec cela. Pourquoi ? Parce que la quantité de choses qui existe en dehors de supply chain est énorme.
Ainsi, lorsque vous voyez une entreprise réussir ou échouer, adopter cette position intellectuelle— “je ne vais pas attribuer à mon intérêt particulier, supply chain, leur succès ou leur échec”—je pense que c’est une position intellectuelle raisonnable, alignée avec le rasoir d’Occam.
Je dis donc simplement : quand je vois quelque chose—parce que le problème, c’est que lorsque vous êtes spécialiste, vous voulez tout expliquer avec votre théorie. C’est vrai pour tout le monde. Vous ne voulez pas que votre spécialisation teinte votre vision du monde.
Supply chain, si je considère l’humanité dans son ensemble, est très important, mais si je devais donner un pourcentage complètement inventé : quelle est l’ampleur de supply chain pour l’humanité par rapport au reste ? Je dirais probablement environ 2 ou 3 %. Cela revêt une importance civilisationnelle, car 2 ou 3 % signifie qu’il n’y a pas tant de choses qui peuvent rivaliser à ce niveau.
Mais cela signifie également que 97 % concerne des éléments qui ne relèvent pas de supply chain.
Ainsi, quand vous observez une entreprise réussir ou échouer, je dirais que vous devriez supposer—ce serait ma position intellectuelle—qu’il y a 97 % de chances que cela n’ait rien à voir avec supply chain, à moins que vous n’ayez des éléments explicites prouvant que, dans ce cas, leur succès ou leur échec est intimement lié à leur exécution de supply chain.
Conor Doherty : Mais cela n’entrave-t-il pas votre propre perspective ? Pour paraphraser : vous dites que la perspective de Lokad est meilleure que cela, mais vous dites simultanément, “Eh bien, pour tout succès, 97 % du temps, ce n’est pas supply chain.”
Joannes Vermorel : Sans disposer d’informations approfondies sur l’entreprise.
Je lis les actualités. J’ai lu que LVMH a vu ses bénéfices exploser cette année. Je ne suis pas un spécialiste de LVMH. Je n’ai pas de connaissances privilégiées. Supposons que je n’aie jamais travaillé sur leur supply chain. J’ai très peu d’informations.
Je dis donc simplement : si vous ne disposez pas d’informations internes approfondies, c’est la position intellectuelle que je recommande. Voilà.
Si vous disposez d’informations privilégiées, si vous en savez beaucoup plus sur l’entreprise, alors c’est une tout autre histoire.
Exemple : Amazon, qui est incroyablement public. Leurs mémos sont constamment divulgués. Si vous êtes prêt à suivre Amazon, vous pouvez 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 secrets, contrairement à Apple, par exemple.
Ainsi, vous pouvez avoir des tonnes et des tonnes d’informations. Et si vous avez passé beaucoup de temps à étudier Amazon—et j’ai également discuté avec de nombreux employés d’Amazon, lors de conversations privées et autres—alors je peux revoir mon évaluation.
En moyenne, je suppose 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 passe chez Amazon, le genre de choses qu’ils font, quel est leur état d’esprit, comment ils mènent leurs projets, etc. Ainsi, je peux établir cette évaluation selon laquelle, oui, le succès d’Amazon est très orienté supply chain, et ce qu’ils font est vraiment correct, et c’est une source d’inspiration pour tout ce que vous voulez faire 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 d’une entreprise dont vous ne savez rien par rapport à celle pour laquelle vous avez des informations approfondies.
Eh bien, encore une fois, cela se rattache à la critique que vous avez des études de cas, non pas dans la perspective marketing. Dans le livre, je pense qu’on pourrait dire que quelqu’un pourrait écouter la majeure partie de cela et dire que cela sert en quelque sorte à ériger un mur entre lui et les objections.
Et je vais développer cela : si l’une de ces idées dominantes fonctionne, c’est un coup de chance ; les entreprises gagnent de l’argent, il y a tout un tas de raisons pour lesquelles elles gagnent de l’argent. Si une entreprise publie publiquement une étude de cas en disant, “Hé, nous utilisons cette approche. Voilà comment nous l’avons fait.” Biais de survivant, totalement absurde.
C’est comme si vous rendiez impossible la falsification de votre propre position.
Joannes Vermorel : Non. Laissez-moi vous donner un exemple. Pour les études de cas : vous pouvez falsifier ma théorie. C’est très simple. Vraiment super facile, en fait.
Donc, j’invite le public à falsifier ma théorie. Ma théorie prédit que le nombre d’études de cas négatives qui seront 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 qui n’est pas intuitif—que le pourcentage d’études de cas négatives sera extrêmement bas.
Par “négatif”, j’entends que des personnes disent, “Nous avons échoué.” Oui.
Maintenant, on peut opposer un contre-argument : “Le pourcentage d’études de cas négatives est extrêmement faible parce que ces projets fonctionnent si bien qu’ils n’échouent jamais.” Vous recherchez donc quelque chose qui n’existe pas.
La question est donc : pourquoi si peu ?
Heureusement pour moi, j’ai plein d’autres personnes qui sondent le taux de succès des projets supply chain. D’importantes études ont été réalisées par Deloitte, PricewaterhouseCoopers, et autres. Elles concluent que entre 80 % et 90 % des projets échouent.
Alors, où est la vérité ? Je ne sais pas. Mais soyons conservateurs. Disons que ces auditeurs surestiment les chiffres. Ce n’est que 20 % des projets qui échouent. Très bien.
Maintenant, ma théorie prédit que malgré le fait que 20 % échouent, le nombre d’études de cas négatives sera approximativement nul.
C’est une prédiction forte. Comment réfuter ma prédiction ? Vous la réfutez en venant me dire : “Regardez, j’ai échantillonné mille études de cas, et 20 % d’entre elles sont négatives.” Alors, ce que je vous ai dit concernant les incitations qui empêchent la publication d’études de cas négatives serait réfuté.
Essayez. Vous ne trouverez pas 20 % de cas négatifs. Au cours de ma carrière entière, je n’ai trouvé—sur le nombre de mes doigts—que 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 une immense pression du fournisseur pour ne pas publier.
En résumé : ma théorie est très falsifiable. Il suffit d’aller sur Google, de chercher combien d’études de cas négatives vous pouvez trouver.
Si vous ne trouvez rien—si vous êtes complètement submergé par les 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 peuvent pas être facilement invalidées par l’observation.
Conor Doherty : Encore une fois, si vous prônez ou encouragez le scepticisme à l’égard des études de cas, c’est bien. Mais vous faites valoir que—je paraphrase désormais, tout en restant proche de ce que vous dites—elles sont des ordures, du poison, des illusions marketing.
C’est légèrement différent de ce que vous venez de dire. Deux choses peuvent être vraies simultanément : ce sont des infopublicités de choses qui fonctionnent. Encore une fois, votre théorie prédit que tout ce que vous verrez sera des infopublicités. Pas nécessairement.
C’est la différence entre scepticisme et absolutisme.
Joannes Vermorel : Non, non. Scepticisme : de quoi es-tu sceptique ? C’est de la véracité des affirmations.
Normalement, encore une fois, nous revenons à Deloitte et PricewaterhouseCoopers : les gens peuvent constater dans 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 littéralement à 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, “Échec ? De quoi parlez-vous ? Les 50 derniers projets ont été parfaits, des réussites parfaites.”
Si je demande à la personne en charge 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 ce délire ? Les 50 derniers avions que nous avons livrés étaient parfaits. Performance à 100 %, ils volent parfaitement.”
Mais je parle à un directeur supply chain : “Oh oui, les 20 dernières initiatives que nous avons eues, 19 ont été des catastrophes.” C’est ainsi.
Je pense donc 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 avancer, sinon nous resterons coincés dans une philosophie purement abstraite.
Conor Doherty : Si j’appliquais ce critère à la médecine—car encore une fois c’est l’exemple que vous avez utilisé lors de la discussion sur le chapitre 2—il y a bien plus d’articles sur les essais cliniques où le médicament a fonctionné que d’articles disant “oh, il a échoué.” Je suis sûr qu’il y en a quelques-uns, mais il y a bien plus d’articles indiquant que “ce médicament,” ou “cette pratique,” ou “cette méthodologie fonctionne,” ou du moins semble fonctionner.
Maintenant, évidemment, le même principe s’applique : les entreprises ne vont pas dire, “Nous avons gaspillé de l’argent.”
Joannes Vermorel : Attendez, attendez, attendez. La médecine est pleinement consciente du problème. C’est une grande différence. Ils en sont pleinement conscients. Ils ont des revues dédiées aux résultats négatifs.
Ainsi, la communauté scientifique médicale a reconnu ce biais, et elle fait des efforts. Et c’est relativement récent, dans l’histoire de la science. Je dirais qu’il n’y a qu’environ une dizaine d’années qu’en médecine, ils ont vraiment 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 que durant la dernière décennie, selon mon observation amateur, que la communauté a commencé à avoir des mécanismes de correction systématiques : des gens réalisent des méta-analyses, ils disposent de revues sur les résultats négatifs, etc.
Et si vous voulez des résultats négatifs en médecine : oui, les résultats positifs éclipsent les négatifs, mais ces derniers se chiffrent en centaines de milliers.
Donc, encore une fois, vous voyez, cela prouve mon propos. Je parle de scepticisme. Nous devrions être sceptiques.
Votre position était : du non-sens absolu—des balivernes—à ignorer—du poison—c’est une illusion. Ce sont vos mots.
Mais encore une fois, le jour où supply chain verra des chiffres élevés—oui, pas en pourcentage, car peut-être n’y parviendrons-nous pas, mais en valeurs absolues élevées—d’études de cas négatives, comme des milliers par an, alors je réviserai ma position.
Jusqu’à ce que nous ayons effectué ce travail en tant que communauté pour publier au moins quelques milliers d’études de cas négatives chaque année, je resterai absolutiste, en disant que c’est une illusion totale. Pourquoi ? Parce que si nous n’avons pas cette force de contrepoids, en termes de connaissance, ce que nous avons est une illusion complète.
En médecine, le simple fait qu’un article puisse être publié négatif agit comme une force contrebalancée face à 4 000 articles positifs. C’est un mécanisme de contre-pouvoir.
Cette chose n’est pas encore en place dans supply chain. Il y a donc un déséquilibre complet. Ainsi, en termes de connaissance, ce que nous avons est une illusion totale.
Je resterai absolutiste jusqu’à ce qu’il y ait suffisamment d’articles négatifs publiés chaque année. Si je dois donner un chiffre, je dirais qu’un millier suffirait pour mettre la pression sur la communauté mondiale afin d’atténuer les études de cas orientées marketing.
Conor Doherty : Quand vous dites “la communauté”, voulez-vous dire les entreprises ? Les fournisseurs ? Les universitaires ? Que voulez-vous dire ?
Joannes Vermorel : Tout le monde qui publie des choses sous le terme cadre de supply chain.
Ce qui est délicat, car tout le monde n’a pas la même définition de supply chain. C’est donc une définition vague, car comment regrouper des personnes qui ne s’accordent même pas sur la définition ?
Conor Doherty: Êtes-vous familier avec le rasoir de Hitchens ? Christopher Hitchens, l’écrivain britannique. Le rasoir de Hitchens—une déclinaison du rasoir d’Occam—c’est que : ce qui peut être affirmé sans preuve peut être rejeté sans preuve.
Joannes Vermorel: Je suis d’accord. Je suis très, très d’accord.
Conor Doherty: Le problème : on peut appliquer cela à bon nombre des affirmations que vous avancez dans ce chapitre, et je dirais en général, 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, selon vos propres dires, était un choix—l’absence d’exemples concrets dans la supply chain pour étayer ce que vous avancez : quelqu’un pourrait dire, “Eh bien, vous appliquez le rasoir d’Occam, j’appliquerai le rasoir de Hitchens, et je continuerai ce que je fais.”
Joannes Vermorel: Je serais très, très en désaccord.
Le fait que nous venions de démontrer qu’une pierre angulaire de la théorie grand public de la supply chain—le safety stock—a un problème, même si ce problème est limité, personne ne le contesterait. C’est d’une importance énorme.
Le simple fait que nous puissions relever des failles dans le courant dominant—même si tout le reste est erroné—le fait que l’on puisse identifier des défauts dans les piliers principaux de la théorie 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 vous devriez lire le livre et vous forger votre propre opinion. Si, après quelques chapitres, vous en venez à réaliser que la théorie grand public est profondément défaillante et nécessite quelque chose, cela ne prouve pas nécessairement que ma théorie est correcte.
Mais je pense que c’est une raison suffisante pour lire le livre. Même si ma théorie est fausse, peut-être que la critique est juste.
Évidemment, ma théorie est juste et la critique l’est aussi, mais l’argument le plus modeste est : au moins, la critique est juste.
Conor Doherty: Juste. Et pour lui rendre crédit : vous le reconnaissez. Vulnérable. C’est ouvert aux objections.
Joannes Vermorel: Oui. J’essaie d’adopter une théorie qui soit très vulnérable. C’est une chose étrange. Je ne cherche pas à concevoir une théorie immunisée.
Par exemple, les livres que j’ai sur mon étagère derrière mon bureau concernant la théorie de la supply chain, issus du monde 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 dont je parle 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, pendant 3 000 ans. Rien de ce qui se produit dans le monde réel ne pourra jamais affecter ces choses. Ces livres sont entièrement immunisés contre toute critique venue du monde réel.
Et je dis : c’est un problème. J’invite le lecteur à réfléchir : êtes-vous confronté à une théorie qui s’est rendue immunisée contre tout type de critique, ou bien traitez-vous, comme la mienne, d’une théorie où elle est très vulnérable ?
Je crois que cette vulnérabilité, en ce qui concerne le savoir, est sa plus grande force. Cela signifie que je fais des tas—littéralement des tas—de prédictions, des prédictions qui, tout comme le pauvre Marx, pourraient s’avérer complètement erronées.
Si Marx avait élaboré sa théorie de manière à être 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, devant adapter la théorie de tant de façons. Il aurait dû la rendre entièrement immunisée dès le premier jour. Cela aurait évité tant de problèmes pour les partisans de sa théorie.
Ce que je dis ici, c’est : ce n’est pas ce que j’ai fait intellectuellement. J’ai essayé d’adopter cette approche—inspirée de la physique du 20ème siècle—pour avoir 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. Parce que chaque fois que je fais des maths, je sais que je m’immunise. Si j’insérais des formules mathématiques dans ce livre, elles seraient correctes, et personne ne pourrait jamais me contredire, car cela relèverait 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 serve d’introduction, et démontrer cette vulnérabilité à travers le livre lui-même.
Je sais, c’est très méta.
Conor Doherty: Je comprends. Encore une fois, le chapitre s’intitule épistémologie, donc vous signalez bien vos intentions dès le départ.
Eh bien, encore une fois, nous avons discuté pendant un certain moment, donc je vais conclure. Nous avons parlé, je pense, d’environ quatre à cinq heures sur le livre. Il y a encore du contenu 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 retenir 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’est-ce qu’ils en tirent ?
Joannes Vermorel: Ils disposent du modèle mental pour amorcer leur réflexion sur la supply chain.
C’est la clé : si vous allez jusqu’à la fin du chapitre 3, vous avez tous les éléments pour redécouvrir par vous-même, avec le temps, tout ce qui suit. C’est cela qui est magnifique. C’est le modèle mental dont vous avez besoin pour découvrir par vous-même tout ce qui suit.
Et je dirais que si vous vous arrêtiez—vous êtes intelligent, vous êtes dévoué—et que vous vous stoppez à la fin du chapitre 3, tout ce qui suit est ce que vous redécouvririez par vous-même. C’est une prédiction que je fais. Pour la plupart des gens, simplement en appliquant ce modèle de pensée.
Ainsi, d’une certaine manière, le reste du livre vous fait simplement gagner du temps—comme dix ans de mon temps—parce que c’est ce qu’il a fallu chez Lokad. Cela vous fait économiser une décennie de réflexion, tout simplement parce que quelqu’un a déjà en quelque sorte réalisé un speedrun du jeu. Vous obtenez ainsi directement l’essentiel, les conclusions.
Mais fondamentalement, c’est un modèle de pensée. Ensuite, en tant que praticien, vous serez soudainement capable de voir votre propre domaine sous un nouveau jour, ce qui vous permettra de dire : d’accord, ceci est pertinent, je dois le mémoriser ; cela ne l’est pas, alors passez outre et ignorez-le.
C’est très important. Cela vous donnera soudainement une toute nouvelle capacité à trier, dans votre esprit : 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 vous avez compris cela, vous pouvez speedrun le reste. Je dis simplement : ceci est la fondation, et le reste est—peut-être n’aurez-vous pas la patience de passer 10 ans à réfléchir—donc je vous montre à quoi ressemble le résultat lorsque vous le faites, et ce sont les chapitres qui suivent.
Conor Doherty: Très bien. Eh bien, je pense que le prochain chapitre porte sur l’économie, ce que j’attends avec impatience de discuter, mais cela sera une discussion pour un autre jour.
Merci beaucoup pour votre temps et votre patience. Et encore une fois, j’apprécie la franchise, car je vous pousse assez loin, mais la plupart des gens ne seraient pas aussi réceptifs à être mis au pied du mur de la sorte. Je vous en suis vraiment reconnaissant, et merci d’avoir regardé.
Si vous souhaitez poursuivre la conversation, comme je le dis à chaque fois, vous pouvez contacter Joannes et moi sur LinkedIn. Posez-nous des questions, connectez-vous avec nous. Nous aimons vraiment discuter.
Sur ce, nous nous retrouvons la semaine prochaine—et retour au travail.
