Donald Reinertsen
Transcription (Traduit)
Bonjour, Monsieur, Mesdames.
Donc, c'est la troisième fois que je parle à L'Incanban France. Vous pensez peut-être que c'est bon signe que le titre soit un peu en français. Peut-être que je vais présenter en français, mais c'est dommage.
C'est plus facile pour moi de parler en anglais.
Mais nous parlerons du système la veille de la fin de la présentation. Nous aurons donc quelques idées françaises, mais peut-être pas la langue française.
Donc, ce dont je veux parler aujourd'hui, c'est le sujet de la variabilité et comment nous percevons la variabilité et comment la manière dont nous la percevons affecte notre comportement. Et l'une des réponses à la variabilité est la croyance que la robustesse est vraiment une solution appropriée au problème de la variabilité. Je veux donc examiner cela et ensuite parler un peu d'autres façons d'y penser. Je vais donc commencer par, vous savez, probablement la conception principale de beaucoup de gens. Et certainement, plus vous en apprenez sur le lean manufacturing, plus vous finirez par croire l'affirmation à l'écran, à savoir que toute variabilité est mauvaise, que la clé pour réussir est d'éliminer la variabilité dans les processus. Et c'est peut-être pour moi l'idée la plus toxique présente dans le lean manufacturing pour un développeur de produits, la croyance que la variabilité est toujours mauvaise. Et parce que dans le domaine du développement de produits, nous opérons sur un terrain économique très différent de celui sur lequel opère un fabricant, et notre monde est assez différent. Mais supposons que nous admettions que la variabilité est mauvaise, alors certains comportements sembleront avoir beaucoup de sens pour nous. Et nous reconnaîtrons que le monde est en fait variable, que le monde est stochastique, nous avons de la variabilité dans les résultats. Et notre problème est que nous avons une queue négative. sur cette distribution des résultats, et nous essayons de nous protéger de la queue des mauvais résultats. Et il y a probablement deux stratégies très courantes que nous utilisons pour cela. L'une est que nous faisons explicitement des choix à faible variabilité. Nous disons, Comment puis-je éviter les surprises ? Je vais simplement faire des choses très faciles à faire. Je n'entreprendrai que des choses que je peux garantir réussir. Et c'est en fait ce qui s'est passé chez 3M lorsqu'ils ont mis en œuvre Six Sigma dans leurs processus de développement. Toute l'innovation a disparu des produits 3M. Ils sont passés de 60 % de leurs revenus provenant de nouveaux produits à 20 % de leurs revenus. Parce que les ingénieurs faisaient toujours des choix sous le nouveau système d'incitations. Ils faisaient des choix. S'ils pouvaient choisir entre un chemin à haute variabilité et un autre à faible variabilité, ils choisissaient toujours le chemin à faible variabilité. Et on ne trouve pas beaucoup d'innovation sur le chemin à faible variabilité. L'autre approche que nous utilisons, et que vous connaissez tous, est je fais un choix à haute variabilité. mais je cache la variabilité en insérant une marge ou un tampon dans ce à quoi je m'engage. Et laissez-moi simplement vous montrer cela visuellement.
Le premier choix de rendre la queue petite consiste vraiment à dire que si je peux avoir une distribution très étroite, alors la probabilité réelle qu'il se passe quelque chose de mauvais sera assez faible. Mais cela signifie que je n'entreprends rien de difficile. Ce serait comme si votre enfant était à l'école et que vous disiez, je ne suis pas satisfait de tes notes, et votre enfant répondait, je peux régler ce problème. Je vais suivre les cours les plus faciles de l'école. Et cela résoudra effectivement ce problème, mais cela ne lui donnera pas une très bonne éducation.
Maintenant, l'autre approche que nous utilisons consiste à insérer un tampon où nous disons, et ce serait comme si votre enfant disait, vous avez dit que vous n'étiez pas satisfait de mes notes. Le système de notation en Amérique, la meilleure note serait un A, puis la note la plus basse serait A, B, C, D. Et puis F et autres. Mais si votre enfant venait vous voir et que vous disiez, tu n'as pas assez de A, et il répondait, eh bien, j'ai une solution. Redéfinissons B comme étant un A. Et, vous savez, je peux finalement résoudre ce problème si nous changeons l'échelle. Et c'est ce que nous faisons avec le tampon, c'est-à-dire que nous disons que le projet, je pense pouvoir le terminer en 12 mois, mais je vais m'engager sur 24 mois afin de réduire le risque de ne pas respecter mon calendrier. Et il faut réfléchir à savoir si c'est un bon choix économique. Et c'est vraiment la question que je veux aborder : ces stratégies sont-elles de bons choix économiques pour les développeurs de produits ? La première stratégie est un bon choix économique dans la fabrication pour les processus de fabrication répétitifs. Est-ce un bon choix économique dans le développement de produits ? Et je dirais que le problème avec le premier choix est que nous ajoutons de la valeur par l'innovation dans le développement de produits, et vous chasserez l'innovation. Le problème avec le second choix est un peu plus complexe, et j'essaierai de le décrire un peu graphiquement, peut-être plus d'un point de vue probabiliste. Sur ce diagramme, ce que je fais, c'est tracer le temps d'achèvement du projet en fonction d'une probabilité cumulative. fonction. Et ce que cela signifie, c'est qu'il y a 1 % de chances que je termine à ce moment-là, 10 % de chances à ce moment-là, 50 % de chances à ce moment-là, 100 % de chances à ce moment-là. C'est une application classique de la probabilité à la planification. Et lorsque je m'engage à une probabilité de 50 %, ce que je fais, c'est dire qu'il pourrait y avoir 1 % de chances qu'il soit livré aussi tard. Une distance horizontale dans cette zone vous indique de combien vous êtes en retard. Et la distance verticale vous indique la probabilité que vous soyez aussi en retard. Donc, la taille de la zone violette représente en fait la quantité, le retard attendu que j'ai lorsque je m'engage à une probabilité de 50 %. Et si notre direction nous pousse à éliminer ce retard attendu, ce que nous pouvons faire, c'est passer à un point d'engagement de 90 %, et nous pouvons dire, engageons-nous à ce point, et alors cette zone verte de retard attendu est beaucoup plus faible. Et cela semble être, vous savez, c'est juste, vous savez, de l'argent gratuit pour nous, n'est-ce pas ? C'est que nous obtenons, mais en réalité, vous payez quelque chose. pour réduire la variabilité du temps de cycle. La question que vous voulez vous poser est : quelle monnaie est-ce que je dépense pour acheter une réduction de la variabilité ? Parce que si la monnaie que vous dépensez pour acheter la réduction de la variabilité est plus chère que la variabilité elle-même, alors vous nuisez à votre économie. Et en fait, lorsque j'utilise un tampon de calendrier, la monnaie que je dépense est en réalité le temps de cycle. C'est le coût du retard que j'échange. Donc, lorsque je finis par prolonger le calendrier de 12 mois pour m'assurer d'avoir une grande confiance, ce que je fais, c'est que je perds toutes ces opportunités d'avoir livré ce produit plus tôt dans le processus parce que j'ai pris un engagement très conservateur. Il y a donc parfois un problème avec l'utilisation de la mise en tampon comme stratégie pour gérer la variabilité. Maintenant, l'une des autres approches globales que nous utilisons, qui est en quelque sorte le sujet clé, est la robustesse. Nous avons tendance à croire que la variabilité est mauvaise et que la robustesse est bonne. Et, je ne vais pas vous sonder. Quelqu'un dans l'audience ? pense que la robustesse est mauvaise, qu'il serait mauvais d'être robuste, que la robustesse a une connotation négative. La plupart des développeurs ne le pensent pas. Et je veux parler de deux types différents de robustesse que nous avons. La robustesse ne vient pas en une seule saveur.
Et je les appelle, et je ne sais pas s'il existe une terminologie standard pour cela, mais c'est une terminologie utile pour moi, c'est que je contraste l'idée de robustesse passive avec l'idée de robustesse active dans un système. Et dans la robustesse passive, ce que vous faites, c'est que vous rendez le système robuste. Vous pouvez penser... Comment évaluerais-je la robustesse est une bonne façon de le faire est de penser que si je frappe le système avec une perturbation, quelque chose qui a un effet négatif, dans quelle mesure le système finit-il par changer lorsqu'il absorbe cet effet négatif ? Et donc, c'est la quantité des conséquences d'une perturbation du système. Et les moyens standard que nous utilisons pour créer cette robustesse de manière passive sont Nous augmentons la marge du système. Nous augmentons l'inertie dans le système. Nous augmentons la redondance dans le système. Et cela produit un système qui ne bouge pas autant lorsque nous subissons un impact négatif. Et une analogie que j'utiliserais pour cela, c'est que vous faites beaucoup de voile en France et autres.
Les courses de yachts de la Coupe de l'America sont une course très célèbre qui a lieu en voile. En 1995, il y a eu un bouleversement extrêmement important lors de ces courses, lorsque un tout petit pays nommé la Nouvelle-Zélande a fini par battre le pays qui dépensait le plus d'argent au monde dans la conception de yachts, à savoir les États-Unis. Et c'est une histoire très fascinante. Vous savez, avec vos connaissances, si vous lisiez l'histoire de ce que faisaient les deux équipes, vous finiriez par conclure que l'équipe néo-zélandaise utilisait des concepts lean et agiles et que l'équipe américaine ressemblait beaucoup plus à un processus en cascade. Mais je ne veux pas entrer dans les détails de cette histoire autant que dans la notion globale de ce qu'est la robustesse passive et active lorsque vous participez à une course de yacht. en matière de robustesse passive, vous diriez, eh bien, mon problème, c'est que les vents sont variables et je ne peux pas éliminer la variabilité des vents. Aussi bien que je voudrais contrôler les vents, je ne peux pas les contrôler lorsque je navigue sur un bateau. Et des vents forts feront chavirer le bateau, et vous ne gagnez pas les courses si le bateau chavire. Donc, vous ne voulez vraiment pas que votre bateau chavire par vents forts. Une façon d'éviter le chavirement est d'exposer moins de surface de voile. Donc, vous dites, nous n'avons pas autant de voile déployée, par conséquent la force du vent sera moindre et nous ne finirons pas par chavirer. Mais il y a un inconvénient lorsque vous participez à une course de voilier si vous réduisez la taille de la voile, n'est-ce pas ? Cela ralentit le bateau et les bateaux lents finissent par perdre les courses. Donc, la robustesse passive, le problème avec la robustesse passive, c'est que vous payez le coût de la robustesse, que vous ayez la variabilité ou non. Vous avez alourdi le bateau, vous avez réduit la surface de voile, qu'il y ait une forte rafale de vent ou une petite rafale de vent. Donc, ce que nous faisons réellement dans les bateaux de course, c'est que nous ne réduisons pas la surface de voile. Je veux dire, parfois par vents très forts, vous le ferez. Mais ce que nous faisons davantage, c'est... si vous réduisez la taille de la voile, n'est-ce pas ? Cela fait avancer le bateau plus lentement, et les bateaux lents finissent par perdre les courses. Donc la robustesse passive, le problème avec la robustesse passive est que vous payez le coût de la robustesse, que vous ayez la variabilité ou non. Vous avez alourdi le bateau, vous avez réduit la surface de la voile, qu'il y ait une forte rafale de vent ou une petite rafale de vent. Donc ce que nous faisons réellement dans les bateaux de course, c'est que nous ne réduisons pas la surface de la voile. Je veux dire, parfois par vents très forts, vous le ferez. Mais ce que nous faisons davantage, c'est... Lorsque le bateau commence à basculer à cause du vent, ce que nous faisons, c'est que nous déplaçons des personnes de l'autre côté du bateau. En anglais, on appelle cela « hiking out ». Et ce que vous faites, c'est que vous contrebalancez le couple des vents au moment où vous avez la rafale. Donc, en effet, ce que vous faites, c'est que vous introduisez un signal compensateur pour annuler la variabilité. Mais la beauté de la robustesse active, c'est que vous ne le faites qu'exactement au moment où vous en avez besoin. C'est que vous ne ralentissez pas constamment le bateau parce que vous avez rendu le bateau si inerte que rien ne peut le faire basculer. Vous réagissez simplement activement à la variabilité. dans le système.
Maintenant, la robustesse active consiste vraiment à utiliser des boucles de rétroaction pour stabiliser le système, mais il y a en fait un côté obscur à l'utilisation de boucles de rétroaction dans un système, car parfois les boucles de rétroaction fonctionnent si bien que vous ne réalisez pas ce qui se passe dans le système, que la boucle de rétroaction va en fait masquer la détérioration du système. Et vous pouvez en fait devenir trop confiant dans la capacité de votre système à performer. Et une analogie que j'aimerais utiliser pour expliquer cela est le phénomène physiologique du choc. Lorsque vous êtes blessé et que vous perdez beaucoup de sang, comment le corps réagit-il à ce processus, et comment cela évolue-t-il ? Parce que lorsque nous parlons de choc en anglais, nous parlons de deux stades de choc. L'un est connu sous le nom de choc compensé, et l'autre est la décompensation. Et la distinction est que le choc compensé est lorsque votre corps est capable de compenser la perte de sang qui se produit. Lorsque vous passez au choc décompensé, c'est... ce qui est très susceptible de vous tuer. Donc physiologiquement, le terme que nous utilisons est l'homéostasie, maintenir le même état dans le corps. Et si votre corps commence à perdre du sang, l'une des choses les plus critiques qu'il essaie de faire est de maintenir le flux sanguin vers le cerveau. Parce que si vous n'avez pas de sang oxygéné allant vers votre cerveau, alors vous commencez à devenir stupide. Et lorsque vous commencez à devenir stupide, si vous êtes blessé, alors vous mourrez. Nous essayons donc vraiment de garder le cerveau en fonctionnement autant que possible. Maintenant, la façon dont cela se fait est qu'initialement, lorsque vous avez un traumatisme, ce qui se passe, c'est que le volume sanguin diminue, mais ce que nous faisons, c'est que le corps préserve la pression artérielle, et cela préserve le flux sanguin, et cela préserve la vigilance. Ce terme AVPU, c'est en quelque sorte le terme standard en médecine d'urgence aux États-Unis, où lorsque vous évaluez la vigilance, quelqu'un est alerte. Parfaitement alerte, ou il répondra aux mots. Vous pouvez attirer son attention en utilisant des mots. C'est alerte, verbal, douleur et sans réponse. C'est donc une échelle par laquelle vous évaluez la vigilance en médecine d'urgence aux États-Unis. Vous utilisez probablement un système similaire en France.
Mais comment parvenons-nous à nous maintenir, à maintenir cette pression artérielle, même si le volume sanguin a diminué ? Donc ce qui se passe, c'est que nous augmentons le rythme auquel le cœur pompe. Nous augmentons la fréquence cardiaque. Cela s'appellerait tachycardie. Le cœur bat plus vite. Nous augmentons la quantité de sang que nous pompons à chaque battement de cœur. Nous augmentons le rythme respiratoire pour obtenir plus d'oxygène dans le sang. Et nous avons un phénomène appelé vasoconstriction, qui est que les veines du corps finissent par se resserrer afin de réduire la quantité de sang distribuée dans les zones dont vous n'avez pas besoin. Mais il y a tout un ensemble de réponses automatiques qui se produisent, et les conséquences de ces réponses automatiques sont qu'elles maintiennent le corps en fonctionnement pendant cette période compensée. Maintenant, mon point est que si vos indicateurs de performance critiques sont des choses comme la pression artérielle et la vigilance, vous ne verrez aucune détérioration de ces indicateurs de performance critiques. Il se passe des choses mauvaises, à savoir que le sang disparaît du corps. Votre corps compense cela en changeant d'autres choses. Mais pour autant que vous puissiez le dire à partir de vos indicateurs de performance critiques, il n'y a aucun changement qui se produit dans le système.
Dans le choc décompensé, vous ne pouvez plus fournir suffisamment de sang au cerveau et au cœur. Votre fréquence cardiaque baisse, votre fréquence respiratoire baisse dans le processus, et c'est à ce moment-là que cela devient un processus auto-entretenu. Et très fréquemment, la conséquence du choc décompensé est la mort. Vous voulez vraiment empêcher les gens d'atteindre un stade de décompensation, et c'est l'un des principaux objectifs de la médecine d'urgence, qui est de prévenir cette cascade de détérioration qui se produit dans le choc décompensé.
Donc ce qui se passe lorsque vous décompensez, c'est que vous atteignez un point où votre fréquence cardiaque ne peut plus compenser le problème, votre flux sanguin finit par chuter, et ensuite votre pression artérielle et tout le reste se détériorent très rapidement.
Maintenant, le point que je veux faire... Et la raison pour laquelle j'utilise cet exemple est que même si cela semble que les choses restent les mêmes pendant que vous êtes en choc compensé, il y a plein d'indicateurs de ce qui se passe dans le corps. Vous allez, vous allez, ce qui se passe avec la fréquence cardiaque, ce qui se passe avec la fréquence respiratoire, ce qui se passe avec la couleur de la peau de ce patient vous indique que vous êtes en choc compensé et que les choses. Et je soutiendrais que c'est exactement la même chose dans un processus de développement de produit. Nous pouvons créer de très bonnes boucles de rétroaction pour rendre notre processus de développement plus robuste. Et les boucles de rétroaction peuvent être si bonnes que tous nos indicateurs de performance clés restent les mêmes. Mais nous pouvons être très proches de tomber d'une falaise sans le savoir. Et l'exemple que je donnerais est, disons qu'une équipe livre des produits, elle utilise Scrum, tous leurs sprints individuels sont à l'heure, complétant tout ce qui était dans le sprint. Donc l'indicateur de performance clé est : le backlog du sprint a-t-il été terminé ? A-t-il été terminé à temps ? A-t-il été terminé sans dépenser d'argent supplémentaire ? tout semble bon. Mais disons que la façon dont l'équipe a réussi cela est qu'initialement, lors des premiers sprints, ils travaillaient 40 heures par semaine, et maintenant, au cinquième sprint, ils travaillent 90 heures par semaine et ainsi de suite. Vous avez perdu toute votre marge dans ce système. Toute variabilité pourrait faire s'effondrer l'ensemble du système, et vous avez des indicateurs que vous perdez la robustesse du système, mais ce ne sont pas les principaux indicateurs de performance auxquels vous êtes habitué.
Mon point principal sur la robustesse active, je privilégie fortement la robustesse active comme une meilleure solution aux problèmes que nous traitons dans le développement de produits plutôt que la robustesse passive. Mais je soutiendrais que si vous utilisez la robustesse active, vous devez vraiment prêter attention à la quantité de marge que vous avez dans le système. Parce que ces boucles de contrôle peuvent être si efficaces pour maintenir la performance que vous n'êtes pas conscient de l'ampleur de la détérioration qui se produit réellement.
Maintenant, laissez-moi vous donner une autre vision du monde. Donc la vision classique du monde est que la variabilité est mauvaise. Je pourrais utiliser la robustesse pour contrer les effets négatifs de la variabilité.
Un homme nommé Nassim Taleb a inventé un terme appelé anti-fragilité. Il a écrit un livre, c'est son livre, Anti-Fragile. Vous le connaissez peut-être mieux pour certains de ses livres antérieurs. Il a écrit un livre intitulé Le Hasard sauvage. Le terme cygne noir était un terme qu'il a créé dans son livre, Le Cygne noir et autres choses. C'est un bon penseur sur le problème de la façon dont la variabilité finit par nous tromper et comment nous interprétons mal les choses qui se passent dans un monde stochastique. Et il dirait que, vous savez, notre vision traditionnelle du monde est que,
vous savez, la fragilité, lorsque je perturbe un système, lorsque je mets une force négative sur le système, cela fait baisser les conséquences. Et notre vision traditionnelle du monde est que l'opposé de la fragilité est la robustesse. Et la vision de Taleb, il a dit, non, ce n'est en fait pas l'opposé de la fragilité. L'opposé de la fragilité est l'anti-fragilité, qui est des systèmes qui obtiennent de meilleurs résultats en présence de variabilité. Au lieu d'obtenir de pires résultats en présence de variabilité, la variabilité, ils obtiennent de meilleurs résultats en présence de variabilité. Et c'est une idée vraiment intéressante parce que dans un monde où vous ne pouvez pas faire disparaître la variabilité, vous finiriez par obtenir de meilleurs résultats. si la variabilité augmentait plutôt que si la variabilité diminuait. Donc, la question intéressante est, vous savez, c'est le concept de haut niveau. Existe-t-il des systèmes où l'augmentation de la variabilité finit par améliorer les résultats économiques ? Et la réponse, je veux dire, la réponse dans le domaine de la fabrication serait, C'est impossible. Vous devez vivre sur une autre planète si vous pouvez même dire une chose pareille. Mais si vous alliez dans le monde de la finance, par exemple, vous verriez que l'attitude est complètement différente de celle dans le domaine de la fabrication.
Je vais vous montrer cela en utilisant simplement une certaine réflexion dans le domaine des options financières et de la théorie de l'évaluation des options. Dans les années 90, Robert Merton et Myron Scholes ont remporté le prix Nobel d'économie pour le modèle d'évaluation des options Black-Scholes. Et ce fut la première fois que les gens avaient quantifié rigoureusement la valeur d'une option sur action. Et je vais vous montrer les bases. La structure de la manière dont on quantifie la valeur d'une option sur action se fait par une espérance économique, ce qui n'est rien de terriblement nouveau. C'est comme n'importe quelle espérance. Une espérance est une fonction de probabilité multipliée par la fonction dont on cherche à obtenir l'espérance. Mais une option vous donne le droit d'acheter une action à un certain prix dans le futur, et cela est connu sous le nom de prix d'exercice de l'option. En anglais, on l'appelle le strike price. Je suis sûr que vous avez un terme français pour cela aussi. Donc, l'idée est que... Disons que j'ai une option pour acheter une action Apple à 120 dollars par action. Si, au moment où l'option expire, le prix de l'action est à 80 dollars par action, je ne vais pas exercer cette option. N'est-ce pas ? Parce que je peux acheter l'action sur le marché pour 80 dollars. Pourquoi paierais-je quelqu'un 120 dollars pour cette action ? Donc, peu importe à quel point le prix du marché est en dessous du prix d'exercice, je ne perds que l'argent que j'ai dépensé pour l'option. C'est le seul inconvénient que j'ai, le coût de l'option. D'un autre côté, si le prix de l'action est supérieur au prix d'exercice, pour chaque dollar au-dessus du prix d'exercice, je mets un autre dollar dans ma poche. Un autre dollar dans ma poche. Donc, s'il est 10 dollars au-dessus du prix d'exercice, je vais gagner 10 dollars. S'il est 20 dollars, je vais gagner 20 dollars et ainsi de suite. Et c'est ce que nous appelons un rendement asymétrique. Et il est vraiment important de pouvoir reconnaître quand il y a des asymétries de rendement dans le problème. Donc, vous multipliez le prix futur de l'action qui est en fait une distribution de probabilité.
Traditionnellement, nous avons utilisé une distribution log-normale comme meilleure approximation, bien que les queues aient tendance à être plus épaisses que les distributions log-normales. Mais c'est une... C'est une distribution avec une tendance centrale. Elle va ressembler à une distribution qui n'est pas uniforme de zéro à l'infini ou quelque chose de ce genre. Elle ressemble beaucoup à une distribution gaussienne. Je multiplie cette distribution par cette fonction de rendement. Et j'obtiens le graphique inférieur, qui est le rendement attendu. Et ce que vous verrez, c'est que la zone du côté droit, qui représente les gains que je m'attends à réaliser, par rapport à la zone du côté gauche, qui représente les pertes en dessous de l'axe des x, la zone du côté droit est plus grande, et c'est pourquoi les options sur actions ont de la valeur. Maintenant, le point que je voudrais faire valoir est, La raison pour laquelle le côté droit est plus grand que le côté gauche n'est pas à cause d'une asymétrie dans la fonction de probabilité. La raison en est qu'il y a une asymétrie dans la fonction de rendement. Il peut y avoir de légères asymétries dans la fonction de probabilité parce qu'elle est log-normale et ainsi de suite, mais la véritable clé est ce qui se passe avec la fonction de rendement, cette asymétrie. Si ensuite vous disiez, d'accord, que se passerait-il pour la valeur d'une option sur action si vous augmentiez la variabilité du prix de l'action ? Le terme que nous utilisons en finance, nous l'appelons la volatilité, mais cela signifie la même chose que la variabilité. Donc, si j'augmente la variabilité du prix de l'action, une option vaudra-t-elle plus ou moins d'argent ? c'est parce qu'il y a une asymétrie dans la fonction de paiement. Il peut y avoir de légères asymétries dans la fonction de probabilité parce qu'elle est log-normale et autres, mais le véritable enjeu est ce qui se passe avec la fonction de paiement, cette asymétrie. Si vous disiez ensuite, d'accord, que se passerait-il pour la valeur d'une option sur action si vous augmentiez la variabilité du prix de l'action ? Le terme que nous utilisons en finance, nous l'appelons volatilité, mais cela signifie la même chose que variabilité. Donc, si j'augmente la variabilité du prix de l'action, une option vaudra-t-elle plus ou moins d'argent ?
Quelqu'un pense plus d'argent ? Levez la main. Oui, nous avons suffisamment de banquiers dans la salle pour que vous connaissiez la réponse à cette question. Oui, absolument. Elle vaut plus d'argent. Et vous pouvez raisonner cela assez facilement. J'étends les queues de la distribution à gauche et à droite. Si je l'étends à gauche, cela ne produit aucun impact. Si je l'étends à droite, cela va plus loin dans la région de paiement élevé, et donc j'augmenterais les gains. Et ici, ce que j'ai fait sur ce graphique, c'est que j'ai simplement effectué ce calcul de valeur en utilisant deux niveaux différents de variabilité, deux écarts-types différents. La ligne bleue représente un faible écart-type. La ligne rouge représente un écart-type élevé. Ce que vous verrez, c'est que du côté gauche du graphique, la surface est en fait la même. Elle est simplement distribuée différemment. Du côté droit du graphique, la surface est plus grande pour la situation de haute variabilité. Donc, si vous faisiez asseoir quelqu'un de la fabrication allégée pour prendre un café avec quelqu'un qui connaît l'économie, et que la personne de la fabrication allégée disait, vous savez, l'une des grandes leçons que nous avons apprises au cours des 50 dernières années en fabrication, où se trouvent les personnes les plus intelligentes du monde, est que minimiser... la variabilité améliore toujours les résultats économiques, la réaction de l'économiste serait, vous ne comprenez rien à l'économie. Vous savez, c'est incroyable qu'en 50 ans, vous n'ayez rien appris sur l'économie. Parce qu'en fait, Ce cas est vrai en fabrication, mais il est très loin d'être une généralisation dans le reste du monde. Et en fait, je soutiendrais que les asymétries de paiement sont extrêmement courantes dans le développement de produits. Vous êtes une entreprise pharmaceutique développant un nouveau médicament et autres.
Si vous avez un médicament réussi, vous pourriez avoir un médicament blockbuster d'un milliard de dollars. Si vous avez une molécule candidate qui ne fonctionne pas, et que vous la testez tôt dans le processus de développement, vous pourriez finir par dépenser 10 000 $ pour le criblage de cette molécule. Sur quel type de molécules les entreprises pharmaceutiques parient-elles ? Parient-elles sur des molécules qui existent depuis les 50 dernières années ? Qui ont été étudiées par tous les départements de biochimie du monde ? Non, elles ont une variabilité si faible qu'il n'y a aucune chance que la queue de performance atteigne la région de paiement élevé. Elles parient sur des molécules, de nouvelles molécules, des choses qui ont été découvertes. Parce que ce sont les seules qui peuvent devenir des blockbusters. Mais ce qu'elles font, c'est qu'elles n'investissent pas un milliard de dollars dans chacun de leurs paris. Elles abandonnent la plupart des paris. Elles peuvent commencer avec 200 pistes, mais elles éliminent très rapidement les options pour ne garder qu'un groupe de plus en plus restreint de pistes. Alors, d'où les gens de la fabrication tiennent-ils cette idée bizarre que la variabilité est toujours mauvaise ? Elle est en fait venue parce que la fonction de paiement que nous avons en fabrication s'appelle la fonction de perte de Taguchi. Et l'idée en fabrication est que chaque fois que vous vous écartez de la cible dans un processus de fabrication, que ce soit à la hausse ou à la baisse, vous créerez des pertes. Soit vous avez trop de marge dans la conception et vous donnez le produit gratuitement, soit vous avez trop peu de marge et vous subissez des coûts de défaillance. Donc, si je vous disais que la fonction de paiement ressemble à ceci, cela ne m'étonnerait pas si vous finissiez, et si je vous demandais, quel niveau de variabilité aimeriez-vous avoir dans ce processus avec cette fonction de paiement ? Vous diriez, je veux... Minimiser la variabilité. Je veux opérer au sommet de cette parabole. Et cela est absolument correct en fabrication. L'erreur est de supposer que c'est la fonction de paiement qui existe dans le développement de produits.
Maintenant, et cette erreur nous a conduits sur la mauvaise voie, car lorsque vous regardez une espérance économique, c'est une fonction de probabilité multipliée par une fonction de paiement. Nous nous sommes concentrés, aidés par les conseils de la fabrication, nous avons accordé une attention excessive à la fonction de probabilité et pas assez à la fonction de paiement. Nous adoptons donc des techniques comme le SPC afin de réduire la variabilité dans la distribution.
Adoptant à contrecœur des idées comme Six Sigma et autres parce qu'elles réduisent la variabilité et que réduire la variabilité est censé être bon. Mais le fait intéressant est que c'est en réalité la fonction de paiement qui offre le rendement le plus élevé pour vous en tant que développeur de produits travaillant sur cela. Et c'est ce dont je veux vraiment parler, c'est comment gérer les fonctions de paiement de manière à rendre la variabilité désirable pour nous. Maintenant, l'approche traditionnelle de choisir des éléments à faible variabilité était l'une de nos stratégies. La deuxième stratégie était l'utilisation de tampons, et je veux en quelque sorte décrire cela sur le même type de diagramme, c'est que lorsque vous regardez économiquement ce que nous faisons en choisissant des choix à faible variabilité, nous passons de cette courbe rouge à la courbe bleue, et le problème est que nous perdons cette queue de paiement élevé lorsque nous le faisons. Nous perdons en fait également cette queue de paiement élevé lorsque nous sous-investissons parce que nous empêchons les bons résultats. Nous nous engageons à un niveau très conservateur, ce qui signifie que nous ne récoltons pas la valeur des bons résultats dans le processus. Ainsi, les approches traditionnelles ne maximisent pas particulièrement l'économie pour nous.
Qu'est-ce qui améliore réellement l'économie pour nous dans le développement de produits ? C'est l'utilisation de boucles de rétroaction rapides dans les processus de développement. Les mêmes boucles de rétroaction que nous utilisions dans une sorte de robustesse active, si nous nous concentrons sur la vitesse de la boucle de rétroaction, nous pouvons en fait créer des asymétries de paiement dans le développement de produits. Et je veux en quelque sorte illustrer cela et comment. comment nous le faisons avec un petit problème théorique. Vous savez, je vais vous proposer de jouer à un jeu où vous allez gagner 3 000 $ si vous choisissez le bon numéro à trois chiffres. Et la première façon dont je proposerais de jouer à ce jeu serait de dire, je vous ferai payer 3 $ pour choisir le numéro à trois chiffres. N'est-ce pas ? Et vous seriez probablement en mesure de dire qu'une chance sur mille de gagner 3 000 $ vaut 3 $. Je gagne, cela me coûte 3 $, je gagne 3 $ en moyenne. Ce n'est pas un jeu particulièrement intelligent à jouer, je pense. Mais que se passerait-il si je changeais le jeu et que je disais, vous savez, au lieu de payer 3 $ pour un numéro à trois chiffres, je vais vous laisser acheter, je vous ferai toujours payer 3 $ pour trois chiffres, mais je vais vous vendre le premier chiffre pour un dollar, et ensuite je vais vous donner un retour sur le fait que vous ayez choisi le bon premier chiffre. Et ensuite, vous pouvez choisir si vous voulez acheter le deuxième chiffre. Et je vous donnerai un retour sur le deuxième chiffre, et ensuite vous pourrez choisir si vous voulez acheter le troisième chiffre et ainsi de suite. Quelle est la différence dans l'économie du deuxième jeu ? C'est évidemment une grande différence dans l'économie. Ici, ce que je fais, c'est que je représente graphiquement votre investissement par rapport à la probabilité. Il y a 100 % de chances que vous achetiez le premier chiffre. Il y a 10 % de chances que vous achetiez le deuxième chiffre. Et il y a 1 % de chances que vous achetiez le troisième chiffre. Votre investissement moyen sera donc en fait de 1,11 $. Vous obtiendrez un gain net, un gain moyen par jeu en le faisant de la deuxième manière de 1,89 $ et ainsi de suite. Changement énorme dans le paiement. Mais la question importante est, d'où vient ce changement dans le paiement ? Qu'est-ce qui a changé dans ce jeu ? Vous avez toujours un prix de 3 000 $. Vous avez toujours une chance sur mille de gagner le prix. Vous payez toujours 3 $ pour acheter trois chiffres. Donc, certains des paramètres économiques les plus importants du jeu n'ont pas changé. Ce qui a changé, c'est que je vous ai donné la possibilité d'arrêter le jeu après avoir acheté le premier chiffre. Et je vous ai donné la possibilité d'arrêter le jeu après avoir acheté le deuxième chiffre.
La façon dont les gens de la finance le décriraient, si nous avions quelqu'un comme Chris Matz ou Olaf Matz, Mawson ici, a-t-il dit, oh, ce deuxième jeu a une option intégrée. C'est la valeur de cette option intégrée qui change. Vous m'avez donné deux options : arrêter après le premier chiffre et arrêter après le deuxième chiffre, et c'est ce qui ajoute de la valeur économique. Et ce serait précisément correct, à savoir que ces options que j'ai d'arrêter, et en fait, dans la mesure où vous diriez, combien serais-je prêt à payer pour acheter le deuxième chiffre, est-ce que dans le deuxième jeu, je serais prêt à payer jusqu'à 1,90 $ pour avoir une chance d'acheter le deuxième chiffre, car au troisième chiffre, je sais que j'aurai un résultat positif. En moyenne, je vais avoir une économie de 99 cents sur le troisième chiffre. Donc, la chose intéressante, c'est une option intégrée. Vous pouvez aussi voir cela de la manière dont je le décrivais un peu plus tôt, c'est-à-dire que je me donne une chance d'arrêter une mauvaise option tôt. L'ensemble des choix qui ont un premier chiffre incorrect sont de mauvaises options. Vous voulez arrêter cette classe de chemins avec le moins d'investissement possible afin de finir par obtenir le gain. Et la chose intéressante à observer est ici. c'est que, vous savez, qu'est-ce qui dans ce deuxième jeu crée réellement ces options ? Ce qui crée les options, c'est que j'achète l'information par petites quantités. Au lieu d'acheter l'information en une seule fois pour trois chiffres, je l'achète un chiffre à la fois. Et vous devriez reconnaître que c'est la réduction de la taille des lots qui est le mécanisme qui nous donne la capacité d'accélérer les boucles de rétroaction, et ce sont les boucles de rétroaction que nous exploitons afin de générer les asymétries de gain. Et j'explique souvent aux gens dans le développement de produits, je dis, vous savez, votre vision du monde est que le développement de produits est comme une course de chevaux où vous essayez de choisir quel est le meilleur cheval sur lequel parier et vous placez vos paris au début de la course et ensuite vous regardez les chevaux courir sur la piste. J'ai dit, ma vision du développement de produits est que le développement de produits est comme une course de chevaux, et vous placez vos paris au début de la course, mais vous pouvez changer le montant d'argent que vous avez sur chaque cheval après que les chevaux ont commencé à courir. Et c'est un énorme avantage de pouvoir déplacer vos paris après que les chevaux ont commencé à courir dans la course. et autres choses. Parce que ce que vous faites, c'est que vous arrêtez tôt les chemins non productifs, vous finissez par amplifier les réponses sur les chemins productifs, et en effet, ce que nous essayons de faire dans les processus de développement de produits, si vous regardez à nouveau cette courbe de fonction de gain, ce que nous essayons de faire c'est que nous essayons de déplacer le côté gauche de cette courbe vers le haut en arrêtant très rapidement les chemins non productifs, et nous essayons d'élever le côté droit en amplifiant la réponse que nous finissons par faire lorsque nous commençons à voir que les choses se révèlent meilleures que nous le pensions. Et c'est ainsi que nous finissons par créer les asymétries de gain, en tronquant les mauvais résultats, en amplifiant les bons résultats.
Même sans connaissance préalable de la probabilité de ces résultats, c'est que lorsque ceux-ci surviennent, nous en tirerons parti. Nous réagissons aux faits changeants et exploitons les faits changeants.
Les asymétries de gain sont en fait, à mon avis, ce n'est pas un hasard de l'univers que certaines choses aient des asymétries de gain. Vous pouvez explicitement concevoir votre processus pour essayer de créer des asymétries de gain.
vous avez un énorme avantage sur tout autre pays dans le monde parce que vous savez comment utiliser le système jour, n'est-ce pas ? Est-ce que, je veux dire, si vous regardez, et c'est juste mon interprétation de ce que je vois du système jour, c'est que le système jour n'essaie pas d'anticiper, de s'asseoir au début et d'anticiper exactement ce qui va se passer et de se conformer au plan initial que vous avez élaboré. C'est une sorte de reconnaissance que les faits sur le terrain vont changer, et à chaque moment, il peut y avoir une manière optimale de les traiter, et vous pouvez finir par prendre un chemin indirect vers votre objectif, mais si vous gardez votre objectif en tête, il y a plusieurs façons d'y parvenir. Et maintenant, pendant la pause, vous pouvez m'éduquer sur ce qu'est réellement le système jour et autres choses. Mais cette notion que je serai confronté à des faits changeants et que je peux construire un système qui tire parti de ces faits changeants est une manière vraiment utile d'aborder le développement de produits. Maintenant... Je soutiendrais que vous ne voyez aucun de ce type de réflexion dans la fabrication allégée. Vous ne voyez aucune réflexion sur les options dans la fabrication allégée. Mais la bonne nouvelle... c'est que vous la voyez en fait très clairement dans la manière dont nous utilisons le lean dans le développement de produits. Quelque chose comme l'approche lean startup qui dit, je construis un produit viable minimum, je le traite comme une hypothèse, je persévère ou je pivote. Cela correspond précisément à cette sorte de logique économique. Je ne sais pas quel sera le résultat, mais je peux changer de direction en fonction des nouveaux faits. D'accord. Alors, pour résumer quelques points à retenir, vous savez, quels étaient, à mon avis, les principaux points que j'essayais de faire passer.
Vous ne devriez pas nécessairement craindre la variabilité. Je ne dis pas de célébrer la variabilité. Je pense qu'il serait aussi faux de penser que célébrer la variabilité est la bonne réponse que de craindre la variabilité. C'est la variabilité en présence de gains asymétriques qui nous fait réellement gagner de l'argent. Donc, augmenter la variabilité en présence de gains asymétriques est bon. Et augmenter l'asymétrie des gains est vraiment bon. Utilisez les tampons avec précaution. Je pense que les tampons sont utilisés de manière très négligente. Vous faites une analyse du coût du retard et vous déterminez ce que vaut le temps sur le chemin critique et vous verrez quelqu'un dire, je vais simplement ajouter 12 mois supplémentaires au calendrier pour m'assurer de ne pas être embarrassé par la date de livraison. Vous savez, ils peuvent avoir un coût de retard de 300 000 $ par mois. Ils gaspillent 3,6 millions de dollars de temps de cycle, de profit, lorsqu'ils finissent par mettre ce tampon en place. Vous voulez faire cela avec un examen quantitatif rigoureux. Surveillez vos marges de sécurité. Ne surveillez pas seulement vos indicateurs clés de performance dans un processus. Concentrez-vous sur les fonctions de gain plutôt que sur les probabilités. Six Sigma adopte une vision statistique du monde. Vous devez vraiment intégrer la pensée économique dans la manière dont vous regardez le problème. Accélérez vos boucles de rétroaction. Achetez l'information par petites quantités. Les achats d'information par petites quantités sont ce qui finit par créer cette capacité à créer des asymétries de gain.
Je tends toujours à penser que si vous pensez de la manière dont un parieur intelligent se comporte, vous ferez les bons choix. Créez des options pour contourner les obstacles et exploiter les opportunités. Arrêtez tôt les chemins non productifs. Et puis valorisez les bons choix économiques plutôt que la conformité. Et je voudrais simplement résumer cela.
L'autre soir, je disais, vous savez, il y a une sorte de, y a-t-il une différence dans la vision du monde des gens qui pensent que la variabilité est mauvaise et des gens qui pensent que la variabilité est ex- Et je dirais que sur de nombreuses dimensions, si vous avez un état d'esprit différent, vous abordez les problèmes de manière différente. Donc, la vision traditionnelle serait que la conformité au plan est toujours bonne. Dans la vision du monde où la variabilité est exploitable. Je ne veux me conformer au plan que lorsque le coût de la conformité au plan est inférieur à la valeur de la conformité au plan. La vision traditionnelle est que je vais faire une planification lourde sur de longs horizons temporels. La variabilité exploitable signifie que je vais faire une planification détaillée sur de courts horizons temporels, et je vais modifier mes plans à mesure que de nouveaux faits apparaissent. La vision traditionnelle est que la planification doit avoir lieu en amont. La nouvelle vision serait que nous devons le faire juste à temps. La vision traditionnelle est que nous devrions éviter tous les risques. La nouvelle vision serait que nous voulons prendre des risques rationnels. Si le risque a un sens économique, nous devrions le prendre. La vision traditionnelle est que nous voulons sous-engager pour finir par avoir bonne apparence. La nouvelle vision serait que je veux changer dynamiquement mes engagements. Je vais, à mesure que les faits changent, peut-être modifier ce que sont mes engagements. Et la vision traditionnelle, évidemment, regarderait alors ces outils issus de la fabrication comme le SPC et Six Sigma, et dirait, wow, ce sont des remèdes miracles pour les problèmes que j'ai dans le développement de produits. Alors qu'en fait, certaines de ces idées font en réalité plus de mal que de bien parce qu'elles se concentrent sur des choses qui ne sont pas causales pour le succès. Voilà donc un petit résumé. Je ne vais pas passer par tout cela. Je veux juste créer peut-être une ou deux minutes pour les questions.
Des questions ? Est-ce qu'il y a des questions ?
D'accord, vous n'êtes pas obligés de poser des questions. Alors, je vais simplement déclarer victoire. Les livres dont vous avez probablement connaissance et autres choses, je vais vous donner une copie PDF de la présentation. Elle sera disponible quelque part, d'une manière ou d'une autre, et autres choses. Donc, vous n'avez pas à vous soucier de savoir si j'ai copié toutes les diapositives pendant qu'il parlait. D'accord, et je pense que c'était filmé par InfoQ ou quelque chose comme ça. D'accord, alors, très bien, merci beaucoup.