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Stratégie non prédictive (1): Une compréhension profonde bat la prédiction

Ce billet est le premier d’une série sur la stratégie en environnement complexe et incertain.

Les environnements et les problèmes auxquels sont confrontés les entreprises sont plus complexes que les modèles traditionnels de la stratégie ne le laissent penser. Ils présentent des niveaux élevés d’incertitude (absence objective d’information), ils peuvent se comporter de façon non linéaire (une petite variation peut entraîner de grandes conséquences, ou vice versa). Les marchés émergents, les nouvelles technologies, le système de santé ou la système financier sont des exemples typiques d’environnements non linéaires. Ces environnements sont en outre vulnérables aux « cygnes noirs« , une expression forgée par Nassim Taleb pour désigner des évènements à faible probabilité mais à fort impact qui perturbent même les meilleures stratégies. Une difficulté supplémentaire pour les stratèges est que les environnements non linéaires apparaissent souvent comme linéaires pour une période prolongée (pensez aux prix de l’immobilier aux  États-Unis). En conséquence, certains concluent que ce qui semble être un modèle essentiellement linéaire (les prix fluctuent un peu autour d’une « tendance stable à long terme »), est réellement linéaire dans la réalité – avant qu’un changement radical ne se produise et remette entièrement en question les modèles que l’on pensait solides (par exemple, une baisse de prix spectaculaire de l’immobilier aux États-Unis à partir de 2008). En bref, on suppose qu’un environnement est linéaire et prévisible, alors qu’en fait la continuité que nous observons n’est qu’un cas particulier vérifié pendant une durée limitée.

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