00:00:00 Introduction
00:01:28 Qu’est-ce qui ne va pas avec l’instinct ?
00:04:01 Le defi de la variabilite biologique
00:06:15 L’agrobusiness est-il particulierement incertain ?
00:09:06 Les longs horizons de decision agricoles
00:11:50 Les lecons de la secheresse bresilienne de 2021
00:14:05 Construire des decisions robustes face a plusieurs scenarios
00:18:17 Quantites minimales de commande et flexibilite
00:19:24 Les modeles comme superpouvoirs pour les experts humains
00:21:58 Pourquoi le S&OP traditionnel ne suffit pas
00:24:53 Une experience de pensee pratique sur la prise de decision
00:27:06 Depasser la planification par cas moyen
00:28:18 Conclusion
Resume
Conor Doherty interviewe Andre Margotto, Global Supply Chain Director Juices chez Louis Dreyfus Company, aux cotes de Joannes Vermorel, au sujet de la prise de decision sous incertitude dans l’agrobusiness. Ils expliquent pourquoi la variabilite biologique, les longs cycles de production, les marges faibles et les marches volatils rendent l’intuition et les previsions ponctuelles insuffisantes. A travers des exemples portant sur les secheresses, la capacite industrielle, les contrats d’emballage et les portefeuilles de fournisseurs, ils montrent comment les modeles probabilistes peuvent completer l’expertise humaine. La discussion plaide pour des decisions robustes dans plusieurs scenarios, un meilleur partage des risques et un depassement de la planification par cas moyen.
Transcription complete
Conor Doherty: Bienvenue a nouveau chez Lokad. Aujourd’hui, Joannes et moi allons parler avec Andre Margotto. Il est Global Supply Chain Director (Juices) chez Louis Dreyfus Company et possede plus de 15 ans d’experience dans la supply chain agricole. Aujourd’hui, il va nous parler de la prise de decision sous incertitude dans les supply chains agricoles, sujet d’un article que lui et moi avons ecrit ensemble.
Il expliquera aussi a Joannes et a moi toutes les raisons pratiques pour lesquelles les supply chains agricoles sont trop importantes pour fonder des decisions couteuses uniquement sur l’instinct. Avant de commencer, suivez Lokad sur LinkedIn. Et pendant que vous y etes, connectez-vous avec Joannes, Andre et moi. Ceci etant dit, j’ai le plaisir d’accueillir sur LokadTV mon ami Andre.
Toi et moi avons travaille recemment sur un article consacre a la prise de decision sous incertitude dans les supply chains agricoles. Et je pense que le fondement de tout cela, avant meme de parler de prevision probabiliste ou de quoi que ce soit de ce genre, c’est une discussion que nous avons eue: tu expliquais a quel point il etait important que les gens cessent de prendre leurs decisions principalement a l’instinct et adoptent beaucoup plus la technologie. Je pense donc que c’est probablement un bon point de depart. Apres 15 ans d’experience, qu’est-ce qui ne va pas avec l’instinct ?
Andre Margotto: Tout d’abord, l’intuition n’est pas un probleme. Je crois vraiment que l’intuition est un outil, un atout, quand elle est utilisee avec discernement. J’ai un tres bon exemple. Mon pere est agriculteur, producteur de cafe.
Il exploite une tres petite parcelle et cultive le cafe au meme endroit depuis des decennies. Il connait donc tout de cette petite surface. Cette annee, il m’a dit qu’il ne voyait pas assez d’abeilles sur les fleurs. Cela a declenche une inquietude.
Il a donc decide d’arroser ses cafeiers un peu plus que d’habitude, parce que quand il n’y a pas d’abeilles, il n’y a pas assez de grains, vous voyez, pas assez de nombre de grains. Il faut donc compenser un peu en donnant plus d’eau, afin que les grains grossissent et que le volume final soit un peu compense. Il peut faire cela parce que son intuition est en realite un modele de decision qui s’est entraine dans sa tete pendant des decennies, et il peut relier abeilles, fleurs et grains. Bien sur, c’est une seule personne qui travaille sur une tres petite surface depuis des decennies.
Dans la vraie vie, quand on parle d’une surface plus vaste, ce n’est plus le cas, parce que la surface est plus grande et les variables sont beaucoup plus nombreuses et volatiles. Pourtant, des gens travaillent encore comme mon pere sur des surfaces de milliers d’hectares, et c’est la que je crois vraiment que l’intuition ne suffit pas. C’est la qu’il faut apporter davantage d’outils aux personnes pour prendre des decisions, en plus de l’intuition, qui joue toujours un role dans l’ensemble.
Conor Doherty: L’un des grands points, encore une fois, puisque nous parlons d’experience et d’heuristiques, et je veux d’ailleurs lire un passage de l’article que nous avons ecrit ensemble, Andre, en te citant. Tu as dit: “En agriculture, on ne controle pas completement la matiere premiere. On peut planifier, investir, utiliser la technologie, mais la culture garde une nature biologique.” Tu as 15 ans d’experience avec cela.
Qu’est-ce qui est si problematique dans la nature biologique de ce que tu fais, et pourquoi cela signifie-t-il ensuite qu’il faut adopter de nouvelles technologies, de nouvelles formes de prise de decision ? Qu’est-ce que l’instinct laisse de cote quand on traite des matieres biologiques ?
Andre Margotto: En agriculture, nous avons une structure tres interessante, parce que normalement la volatilite vient du cote de la demande, le probleme classique comme l’effet coup de fouet, puis elle remonte vers l’amont de la chaine. En agriculture, cela arrive des deux cotes. La nature apporte du bruit du cote de l’offre, et la demande, le marche, apporte du bruit de l’autre cote. Et cela arrive parce que, fondamentalement, la matiere premiere est vivante.
Elle reagit a son environnement, a la meteo, aux maladies, et nous ne pouvons pas la controler completement. Ce qui apporte beaucoup de defis, c’est cette double volatilite venant des deux cotes qui converge vers le milieu de la chaine, la ou il faut prendre les vraies decisions: combien acheter, quand acheter, quoi transformer, quel mix de production, comment distribuer, quel format d’emballage. Cette configuration en agriculture apporte des defis qui ne sont generalement pas abordes dans les conversations habituelles sur la supply chain. Et c’est tres drole, parce que lorsque nous allons au supermarche, nous tenons pour acquis que la nourriture est la, et si mon Dieu, ma pomme preferee n’est pas la, alors j’achete une autre pomme. Mais pourquoi ma pomme preferee n’est-elle pas la cette semaine ?
Nous ne le savons pas. Et c’est simplement parce qu’il y a eu une perturbation entre ces volatilites convergentes, qui finit par se concentrer au milieu de la chaine. Parfois vous en avez trop, parfois trop peu, et c’est ce qui ajoute un defi supplementaire quand on parle de viande, de lait, de fruits, de sucre, de cafe, de tout ce qui vient des champs.
Conor Doherty: Joannes, y a-t-il quelque chose… Evidemment, tu as travaille avec Lokad pendant quoi, 18 ans, dans beaucoup de verticales differentes. Y a-t-il quelque chose d’unique dans l’incertitude agricole, ou est-ce comparable a des domaines comme l’aeronautique, etc. ?
Joannes Vermorel: Encore une fois, il n’y a probablement pas de choses uniques au sens ou l’on ne verrait jamais rien de semblable ailleurs, mais je pense que ce qui rend vraiment l’agrobusiness tres difficile, c’est que les volumes ont tendance a etre tres grands et les marges tres fines. Prenez par exemple la pharma: il y a de l’incertitude sur le rendement, mais ce qu’ils vendent peut valoir 100 dollars le gramme. Donc certaines categories de choses deviennent presque sans importance, comme le transport, qui est facile. L’emballage est comparativement facile.
Il y en a beaucoup. Donc ici, dans l’agrobusiness, vous vous retrouvez avec des variations massives de prix pour des entreprises qui n’ont generalement pas des marges de luxe. Les marges sont tres serrees. C’est cela qui rend, je dirais, ce type d’activite tres difficile, parce que meme une variation modeste du prix peut vraiment compromettre massivement votre capacite a faire le moindre profit.
Andre Margotto: Pour relier cela a la vraie vie, on voit souvent en France, par exemple, des producteurs de lait descendre dans la rue avec leurs camions, ouvrir les vannes et dire: “Je ne peux pas vendre mon lait a ce prix.” Que se passe-t-il vraiment ? Ils ont du prendre des decisions des mois, parfois des annees.
Joannes Vermorel: Oui.
Andre Margotto: Avant de connaitre le resultat.
Joannes Vermorel: Exactement.
Andre Margotto: Et juste pour ajouter une couche de difficulte a ce qu’a dit Joannes.
Joannes Vermorel: Oui.
Andre Margotto: Le capital necessaire pour faire fonctionner ces supply chains est tres eleve.
Joannes Vermorel: Oui.
Andre Margotto: Acheter du betail, planter un hectare, acheter des intrants, installer un systeme d’irrigation, vous savez, c’est beaucoup d’argent a investir et la marge est tres comprimee. Donc tout ce qui arrive pendant ce long delai entre la decision prise et le resultat obtenu detruit votre marge. Parfois, vous perdez beaucoup d’argent. Il existe des moyens d’essayer de compenser cela, mais l’exposition est tres reelle, et on voit parfois aux informations que les gens se mettent en colere parce que le prix actuel ne couvre pas les couts qu’ils ont construits pendant deux ans, voire trois ans, selon l’activite.
Conor Doherty: Je pense, et c’est quelque chose que nous avons mentionne dans l’article, que le role du temps est egalement enorme. Tu parlais de cette sorte d’effet de verrouillage auquel tu dois faire face au quotidien. Par exemple, lors d’une conversation precedente, tu as mentionne qu’un simple verre de jus d’orange sur la table est le resultat d’une serie, ou d’un cycle de vie, de decisions sur 12 a 18 mois; pour la canne a sucre ou la recolte du sucre, cela peut etre six ans, selon la frequence des recoltes. Les decisions agricoles ont un horizon temporel absolument enorme.
Je ne pense pas que la plupart des gens le saisissent pleinement. Peux-tu donc developper un peu cela, s’il te plait ? Oui. L’horizon temporel est peut-etre ce qui rend le plus difficile la gestion de cette connexion entre offre et demande.
Il existe des moyens de compenser cela, comme je l’ai dit, et le partage du risque en fait partie. On peut partager le risque tout au long du chemin avec les differents acteurs de la chaine, en utilisant par exemple des contrats indexes sur la meteo, le rendement ou le prix. Ainsi, lorsque la volatilite se produit, tout le monde n’est pas completement expose. Meme l’assurance est basee sur la meteo; il existe des outils pour attenuer cela, mais l’attenuation signifie que le probleme sera partage.
Il sera toujours la. Donc, au lieu qu’une seule partie de la chaine gere tout, vous pouvez trouver des partenaires de long terme pour jouer ensemble ce jeu de long terme. L’agriculture ne se pense pas a l’echelle de l’annee, mais sur cinq ans, dix ans, quinze ans, et il faut s’assurer que votre moyenne mobile evolue bien. Si en dix ans vous en ratez neuf et en gagnez un, vous avez un gros probleme.
Mais il faut toujours essayer l’inverse, vous voyez, pour que cela ait du sens et permette de continuer. A ce propos, l’un des avantages de t’avoir parmi nous, Andre, c’est que tu as une enorme experience. En fait, je crois que c’etait en 2018, tu m’avais partage un article que tu avais ecrit sur la planification integree. La semaine derniere, nous avons publie ensemble un article sur une approche plus quantitative de la prise de decision.
Donc, en combinant ton experience avec ce que nous avons ecrit, qu’est-ce qui a exactement change ces dernieres annees pour te faire repenser la maniere dont tu veux prendre les decisions ?
Andre Margotto: J’aime un cliche d’Eisenhower qui dit: “Les plans sont inutiles. La planification est essentielle.” A l’epoque, je cherchais le plan parfait: faible variation, bonne precision. Et en 2021, j’ai appris que ce n’etait pas la cible. En 2021, nous avons connu la pire secheresse jamais enregistree au Bresil, et nous n’avons pas pu prevoir les rendements simplement parce que cela n’etait jamais arrive auparavant. C’etait vraiment un evenement de type cygne noir, et j’ai meme mes chiffres de cette annee-la montrant nos previsions mois par mois et a quel point nous nous trompions chaque mois.
C’etait un desastre, et nous avions les meilleures personnes dans la salle. Pas seulement des agronomes, mais aussi des data scientists, des statisticiens, tout le monde. Personne n’a ete capable de savoir ce qui allait se passer. Et nous nous sommes tellement concentres sur l’anticipation du chiffre.
Nous avons oublie ce qui compte vraiment: quelles decisions tiennent quel que soit le resultat. A la fin de l’annee, nous avons echoue a la fois a anticiper le chiffre et a prendre les bonnes decisions. Par exemple, fermer plus tot l’une des usines, ou quelque chose de ce genre.
Et il est tres difficile de prendre ces decisions, parce que cela devient emotionnel. Quand vous etes en train de perdre la partie, vous dites: “D’accord, je ne peux pas echouer. Je dois continuer parce que je dois gagner.” Mais parfois, dire stop est la meilleure reponse. Cela demande de la discipline, de la methode et du courage. Et quand les gens deviennent emotionnels, il est encore plus difficile d’avoir ce genre de discussions.
Conor Doherty: Eh bien, l’une de mes citations preferees, que j’ai d’ailleurs mise dans un encadre, etait: “Dans l’agrobusiness, vos decisions doivent etre resilientes face a plusieurs scenarios futurs.” C’est essentiellement ce dont nous parlons, et nous parlons de risque. Y a-t-il des exemples, encore une fois des exemples concrets de ton monde, qui illustreraient ce point pour les auditeurs ?
Andre Margotto: D’accord. L’une des decisions qu’il faut prendre, c’est le niveau d’engagement que l’on accepte avant d’avoir toutes les variables en main. J’ai un exemple tres interessant. Nous avions une recolte qui etait hors saisonnalite normale, parce que la nature nous avait fait ce cadeau.
La matiere premiere etait donc la, mais l’usine ne l’etait pas, et nous devions aller vers une plus petite usine pour transformer cette matiere premiere. Nous pouvions gagner davantage, gagner un bon argent avec cela, mais tout dependait du volume que cette petite recolte allait fournir. Nous avons donc fait une analyse de sensibilite avec un scenario de seuil de rentabilite, disant: “Les gars, si cette petite recolte depasse ce volume, c’est une bonne idee de louer cette petite usine pour transformer cette matiere premiere, parce que cela rapporte bien; en dessous de ce seuil, cela n’a pas de sens.” Et devinez quoi ? Nous etions sous le seuil, et les gens demandaient encore: “Ne devrions-nous pas le faire quand meme ?” Parce que dans leur coeur, c’etait dommage, car la matiere premiere etait la. Il fallait donc faire quelque chose. Mais les gars, sommes-nous la pour transformer, ou pour produire des resultats financiers ? C’est tres interessant, parce que l’emotion dit: “Les gars, faisons-le quand meme.” Non, stop.
Sommes-nous d’accord pour perdre de l’argent en faisant cela ? Si vous etes d’accord, on avance, et facile a dire, personne n’a signe pour les pertes liees a cette transformation que nous n’avons pas faite, parce que nous avons pris une decision fondee sur une approche structuree plutot que sur notre bon ressenti ou notre emotion. Quand vous signez des contrats d’emballage, vous ne connaissez pas la taille de votre recolte. Vous devez donc vous engager avec le fournisseur sur un certain volume d’emballages pour conditionner une recolte sur laquelle il y a de l’incertitude.
Vous pouvez donc choisir 100 % prix fixe, ce qui est normalement le choix economiquement evident, parce que le cout unitaire sera plus faible; mais vous pouvez aussi choisir une partie du contrat a prix fixe et une partie a prix variable, et le prix variable est bien sur plus eleve. Il est tres difficile de vendre a un CFO ou a un directeur financier que le meilleur choix implique un cout plus eleve.
Joannes Vermorel: Oui.
Andre Margotto: Parce que si vous vous engagez sur ce cout faible et que la recolte est plus faible, vous avez beaucoup d’emballages qui restent dans votre entrepot pendant un an en attendant la prochaine recolte. Vendre des decisions fondees sur les probabilites est donc tres difficile, parce que nos cerveaux sont deterministes pour des raisons evolutives. Nous devions chasser. Nous devions cueillir des fruits dans les arbres pour survivre pendant des millenaires.
Et il y a deux siecles seulement, nous avons du changer notre maniere de penser. Mais notre biologie est deterministe. Comment vendre une decision fondee sur une probabilite ? C’est l’une des plus grandes difficultes auxquelles je fais face.
Le storytelling, oui, est essentiel ici, parce qu’il faut traduire ces concepts etheres en quelque chose de tangible pour que les decideurs se sentent a l’aise. Et cet exemple des emballages est tres interessant, parce que bien sur vous pouvez faire tourner des scenarios, broyer des donnees, mais comment convaincre un directeur financier qu’un cout plus eleve est la decision la plus sage ? Je n’ai pas de reponse definitive, mais c’est un defi pratique que nous devons relever pour guider les decisions sous incertitude.
Joannes Vermorel: Absolument, et j’ai une situation similaire que Lokad rencontre avec beaucoup d’entreprises: les quantites minimales de commande. L’equipe achats va simplement negocier le prix unitaire le plus bas possible, et cela viendra avec une quantite minimale de commande gigantesque. En realite, c’est exactement pour la meme raison que ton exemple d’emballage. C’est tres rigide, et generalement une bien meilleure negociation consisterait a avoir, je dirais, une grille de paliers de prix tres bien pensee. Mais une grille de paliers de prix, optiquement, va effectivement donner un prix unitaire plus eleve qu’une MOQ tres haute, presque au plafond, qui represente le volume raisonnable le plus eleve que l’entreprise peut se permettre. C’est exactement le meme type de chose, et il est effectivement tres difficile de faire accepter au directeur des achats quelque chose qui, superficiellement, semble moins efficace.
Andre Margotto: J’aime toujours dire a mon equipe: “Les modeles donnent des superpouvoirs aux humains.” J’aime utiliser cette analogie, parce que je crois vraiment que lorsque l’on couple intelligemment les deux mondes, on en tire le meilleur. Les modeles peuvent s’appuyer sur l’expertise humaine pour bien fonctionner, et l’expertise humaine peut etre utilisee pour challenger les modeles eux-memes. J’ai un bel exemple de cela.
Conor Doherty: Allez-y.
Andre Margotto: J’avais a l’epoque un data scientist tres brillant qui avait appris l’algorithme de Markowitz pour l’optimisation de portefeuille d’investissements. Combien de votre argent devriez-vous mettre dans des obligations, des actions ou du Bitcoin ? Il existe une approche mathematique pour optimiser cette frontiere et obtenir votre mix parfait. Quelle etait donc la decision logique pour un data scientist junior ?
Appliquons cela a notre base fournisseurs pour montrer: d’accord, ce fournisseur devrait fonctionner avec un contrat fixe, un contrat a prix fixe. Celui-ci devrait fonctionner avec un contrat a prix variable. Quand j’ai trace cela, j’avais la courbe parfaite, le portefeuille parfait. Il y avait beaucoup d’argent.
Le premier expert qui a verifie le modele a dit: “Les gars, belle approche, mais laissez-moi vous dire quelque chose. Vous voyez ce point ici, ou vous dites qu’il devrait etre en prix variable ? Je connais ce type. Je suis alle a son anniversaire.
Je sais quelle equipe de football il soutient. Je le connais. C’est un gars a prix fixe.” De l’autre cote, vous voyez ce point ici. Je connais ce gars.
Il est medecin. Il ne se soucie pas de sa ferme, parce qu’il l’a heritee de son pere. C’est un gars a prix variable. L’expert a donc pris le modele, l’a challenge, l’a realimente, l’a relance, et nous avons obtenu une nouvelle version du portefeuille optimise, mais en combinant les deux mondes.
Et c’est la que je vois la beaute de la chose: le modele a donne a l’acheteur des superpouvoirs pour enrichir sa connaissance avec un portefeuille optimise utilise pour piloter l’approche du marche. C’est un tres bel exemple de la maniere dont tout, bien gere ensemble, produit des resultats extraordinaires.
Conor Doherty: Andre, je veux simplement presenter la position de quelqu’un qui ecoute ceci et qui n’est pas necessairement d’accord, et je vais d’abord te solliciter, Andre, pour le cote pratique. Quelqu’un pourrait ecouter cela et dire: “Oui, d’accord, je suis d’accord avec tout cela, mais j’ai mon processus S&OP. J’ai mon processus IBP. J’ai deja des systemes en place. Pourquoi devrais-je adopter ce que vous dites ?
Parce que j’ai deja des experts capables de faire toutes ces choses. J’ai des reunions, des plannings, tout cela existe deja.”
Andre Margotto: Je poserais une question a cette personne. Etes-vous satisfait de ce que vous avez ? L’utilisez-vous correctement ? Je connais davantage de cas d’utilisation de S&OP et de modeles qui ne fonctionnent pas que de cas qui fonctionnent.
Tout se ramene a la maniere dont vous l’utilisez, parce qu’un bon outil entre les mains de quelqu’un qui ne sait pas bien s’en servir ne produira pas le resultat attendu. Ce n’est donc pas parce que la gouvernance est la que la valeur est la. Alors pourquoi devrions-nous chercher a poursuivre ce dont nous parlons ici maintenant ? Pour nous assurer qu’a la fin de l’annee, vous soyez satisfait des resultats obtenus, quoi qu’il se soit passe en cours de route. Cela peut etre plus, cela peut etre moins.
Mais avez-vous atteint un bon niveau de resultats avec les decisions que vous avez prises en chemin ? Parce que parfois vous avez de la chance, et les gens essaient de ne pas etre d’accord avec cela. Un tres bon resultat annuel peut simplement etre quelque chose que vous n’avez pas anticipe, et vous etiez au bon endroit au bon moment. De mon point de vue, c’est tres mauvais, parce que l’annee suivante, cela peut etre l’inverse. Et l’anticipation et la decision sous incertitude consistent a prendre des decisions suffisamment bonnes quoi qu’il arrive.
Je crois vraiment que les processus et modeles S&OP habituels ne prennent pas cela en consideration. Normalement, c’est une baseline, un chiffre, une prevision, beaucoup d’execution autour de cela, et a la fin le resultat n’est pas ce que vous attendiez. Il peut etre positif ou negatif, mais vous n’etes toujours pas au volant, vous etiez passager, pas pilote, et c’est tres dangereux, tres dangereux.
Conor Doherty: Je voulais poser une experience de pensee basique qui, je pense, prend toutes les idees discutees et les rend tres concretes pour tout le monde. Je l’ai notee, donc je vais simplement te la proposer, et Andre, je viendrai d’abord vers toi. Imagine donc le scenario suivant, Andre. Nous travaillons dans une supply chain agricole.
Vous devez engager, ou peut-etre ne pas engager, une somme importante aujourd’hui. Le resultat sur la matiere premiere reste incertain. Comme tu l’as decrit, Andre, les prix peuvent bouger. En fait, ils bougeront presque certainement.
La capacite de transformation est limitee. Plusieurs marches sont disponibles, mais ils different evidemment en marge. Ils different en risque. Avant d’engager des ressources, quelles sont les questions pratiques auxquelles toi et ton equipe devez d’abord repondre ?
Andre Margotto: Je garde toujours une bonne pratique: faire tourner un scenario de crash-test ou de pire cas. Cela devrait etre le seuil entre le niveau auquel vous pouvez vous engager plus profondement et celui dont vous devez discuter, parce que j’aime ce que Joannes a dit un peu plus loin, l’echelle, n’est-ce pas ?
Joannes Vermorel: Oui.
Andre Margotto: Vous n’avez pas besoin d’etre binaire, blanc ou noir. Vous pouvez definir des nuances de gris.
Joannes Vermorel: Oui.
Andre Margotto: Et le scenario du pire cas devrait etre le seuil ou vous tracez la premiere frontiere. A partir de quel point vous pouvez etre plus, disons, fixe, moins flexible, et a partir de quel seuil vous devriez commencer a discuter des arbitrages entre flexibilite et efficacite. Donc faire tourner un scenario de seuil, un scenario du pire cas, appelez-le comme vous voulez, est une tres bonne pratique pour commencer a discuter de cet equilibre entre engagement et exposition.
Conor Doherty: Tres bien. Eh bien, c’etait une excellente conversation, mais je n’ai plus qu’une question finale, et comme tu es l’invite, Andre, je te la donne. Compte tenu de toute ton experience, de tout ce que tu as appris a la fois sur le terrain et theoriquement, de tout ce que tu as ecrit, quelle est une croyance ou une pratique dans l’agrobusiness que tu aimerais supprimer, ou une que tu aimerais ajouter ?
Andre Margotto: J’aimerais beaucoup en supprimer une qui est tres simple a expliquer et tres difficile a traiter: eliminer l’approche de planification par cas moyen. La moyenne peut tuer n’importe quelle ambition, n’importe quel reve. C’est une vision unidimensionnelle d’un probleme multidimensionnel, et les gens doivent s’eloigner des moyennes pour commencer a parler de distributions. Il faut parler de risques, parler de probabilites.
La realite est probabiliste. Nos plans, nos esprits, sont deterministes. Comment faire le pont entre cet etat actuel de travail et celui que je crois vraiment etre la voie a suivre ? Je n’ai pas la reponse.
J’ai seulement la conviction que nous devrions poursuivre cela avec des modeles, avec des personnes, avec des connaissances, avec de la discipline, avec de nouvelles facons de penser les memes problemes. Vous savez, il y a tellement de dimensions pour aborder cette ambition tres simple. Mais l’ambition est la. Arretons les moyennes.
Parlons davantage de distributions.
Conor Doherty: Eh bien, je n’ai pas d’autres questions. Andre, j’approuve. Joannes approuve. Voila.
Tu as la validation du pouce leve. Voila. Le sceau d’approbation. Je n’ai pas d’autres questions.
Andre, ce fut un plaisir de t’avoir ici. J’etais vraiment heureux que tu aies pu nous rejoindre. Merci beaucoup pour ton temps et pour avoir travaille avec moi sur cet article. Et pour tous les autres, si vous souhaitez poursuivre la conversation, n’hesitez pas a contacter Joannes, Andre et moi sur LinkedIn.
Nous serons heureux d’echanger. En fait, le lien vers l’article qu’Andre et moi avons ecrit sera dans le commentaire epingle sous la video sur notre site web et aussi sur YouTube. Et avec cela, je n’ai plus rien a dire. A la prochaine, et retournez au travail.
