Archives de Tag: Anticipation

Ne comptez pas trop sur les signaux faibles pour anticiper l’avenir

Dans un article précédent, j’évoquais les limites des scénarios pour anticiper l’avenir. Regardons cette fois une autre approche, celle des signaux faibles, très en vogue mais dont les limites sont également très fortes.

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Erreurs de prédiction: Toutes vos lois empiriques sont ‘vrausses’

Une des sources les plus importantes des erreurs de prédiction tire sa source dans la croyance en des lois empiriques, c’est à dire des phénomènes qui se produisent depuis tellement longtemps qu’on a fini par penser qu’ils se produiraient toujours. Cette notion de temps dans la persistance d’un phénomène a été abordée avec un angle philosophique par le philosophe Nelson Goodman au moyen de son paradoxe ‘grue’, qui nous permet de mieux comprendre l’erreur commise.

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Prédiction: Ce qu’on voit et ce qu’on ne voit pas – L’exemple de la suprématie japonaise en 1991

« Losing the war with Japan » est un reportage sur la puissance économique croisante du Japon et son impact aux États-Unis diffusé en novembre 1991 par le magazine Frontline, l’équivalent d’Envoyé Spécial de France 2. Le reportage dresse un tableau très sombre de la situation d’alors en faisant un parallèle avec la première guerre d’Irak que les États-Unis viennent de remporter brillamment en quelques jours. L’argument du reportage est que pendant que les États-Unis étaient en Irak pour une vraie guerre, les japonais détruisaient l’industrie américaine par la guerre économique. L’introduction du reportage se termine par un mot d’un chercheur : « La guerre froide est terminée et le Japon a gagné. » Les États-Unis se sont trompés de guerre en quelque sorte. Analyse d’un flop monumental de prédiction.

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Innovation de rupture: Tout va très bien madame la marquise!

Deux échanges m’ont donné récemment matière à penser sur la capacité presqu’infinie que peut avoir un dirigeant à se mentir à lui-même, et donc aux autres, pour ignorer une réalité désagréable. Le premier échange concerne Amazon, et le second Tesla.

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Le défi de la prévision: L’illusion d’optique de l’horizon temporel

On pense souvent qu’une prévision sur le court terme a « plus de chances » d’être exacte qu’une prévision sur le long terme. Dans les environnements dans lesquels nous évoluons, qui sont caractérisés par leur non-linéarité, cette idée est fausse et dangereuse. Regardons pourquoi.

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Le futur sera une surprise: Prédiction, non-linéarité et imagination

Une de nos activités favorites, que nous soyons chef d’entreprise, directeur de think tank, ou responsable politique est d’essayer de prévoir l’avenir. Et pourtant, depuis toujours les prédictions sont démenties et la réalité s’avère bien différente de que ce qui était prévu. Les raisons à cela sont multiples, examinons-en deux: la non-linéarité de l’environnement, et l’unicité de l’avenir.

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Risque, incertitude et cygnes noirs

Je réponds un peu tardivement à un excellent article de Guillaume Nicoulaud que ce dernier concluait par un tonitruant « le risque c’est l’incertitude et l’incertitude c’est le risque. » Je ne suis naturellement pas d’accord, et voici pourquoi.

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Les trois erreurs de la prédiction – à propos du rapport Théry de 1994

Mon attention a récemment été attirée sur le rapport Théry de 1994. Intitulé « Les autoroutes de l’information », il fut écrit par Gérard Théry, Alain Bonnafé, Michel Guieysse et adressé au Premier Ministre de l’époque, Edouard Balladur. La lecture de ce rapport, presque 20 ans après, est fort instructive  Elle révèle comment trois technocrates français parmi les plus compétents (Théry est polytechnicien et ingénieur des télécoms) voyaient l’avenir des autoroutes de l’information et le rôle qu’Internet allait y jouer. En substance, l’existence de ce dernier est reconnue, mais il est rapidement écarté. On lit en effet: « son mode de fonctionnement coopératif n’est pas conçu pour offrir des services commerciaux. Sa large ouverture à tous types d’utilisateurs et de services fait apparaître ses limites, notamment son inaptitude à offrir des services de qualité en temps réel de voix ou d’images. » Plus loin on lit, après un liste des limites de ce réseau: « Ce réseau est donc mal adapté à la fourniture de services commerciaux. » Sans rire.

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Innovation, veille et surprise stratégique: Les limites de l’approche par les signaux faibles

Lorsque l’on étudie l’innovation de rupture, et plus généralement les surprises stratégiques, on ne peut manquer d’être frappé par la difficulté qu’ont les organisations (entreprises, gouvernements) à anticiper l’évolution des évènements. Elles se font surprendre y compris par des évènements qui mettent parfois très longtemps à survenir.

Une préconisation courante de ceux qui se sont intéressés à la question est pour les entreprises de s’intéresser aux signaux faibles, une expression qui désigne les signes avant-coureurs qui ne manquent jamais d’exister d’un phénomène à venir. En identifiant ces signaux faibles, l’entreprise saura anticiper le phénomène et donc s’y préparer. On peut ainsi détecter un changement d’attitude de consommateurs en passant du temps avec les plus à la pointe d’entre eux, l’entrée d’un concurrent sur le marché en surveillant l’achat de terrains pour construire une usine ou le dépôt de brevet. Ainsi les journalistes américains qui suivent la Maison Blanche surveillent, de leur côté, les commandes de pizza dans les pizzerias aux alentours: une soudaine commande signale une nuit blanche et donc un événement important. Par ailleurs le développement fulgurant des technologies de l’information permettent de plus en plus facilement de surveiller notre environnement pour dénicher l’information rare. Alors, les signaux faibles, solution infaillible aux surprises stratégiques? Loin s’en faut…

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Bienvenue en Extrémistan! Pourquoi certains domaines échappent à la prévision et ce que ça implique pour votre stratégie

Dans un billet précédent sur les dangers de la prédiction, j’avais évoqué les travaux de Nassim Taleb sur le « Cygne noir ». Dans son livre, Taleb explique longuement la caractéristique des environnements sujets à ce phénomène. Lorsque nous faisons une prévision, nous basons celle-ci sur une hypothèse de continuité d’une série statistique. Par exemple, une entreprise construisant ses prévisions de ventes pour l’année prochaine regarde ses ventes des dix dernières années, estime une tendance, ajuste celle-ci en fonction des circonstances actuelles et des estimations contextuelles de l’année à venir, et aboutit ainsi à une prévision de vente. L’hypothèse qui est faite est que chaque année supplémentaire n’est pas fondamentalement différente des années précédentes. Dit autrement, la distribution des valeurs possible pour les ventes de l’année prochaine est gaussienne (ou dite « normale »): la probabilité que les ventes soient du même ordre est très élevée, la probabilité d’une variation extrême (doublement, ou chute à zéro) est très faible, voire ridiculement faible. En fait, plus la variation possible est importante, plus la probabilité que la variation survienne est faible. On peut donc raisonnablement écarter les valeurs extrêmes des prévisions: Aucun directeur du marketing ne travaille sur une hypothèse de chute des ventes à zéro.

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