Le dilemme de l'intégrateur de systèmes

Cet exposé technique porte sur le développement technologique en général, mais peut-être plus particulièrement sur le développement technologique progressif. Il est évidemment influencé par ma propre expérience dans l'industrie de l'optique, où le module optique n'est qu'un composant d'un système plus vaste combinant diverses disciplines d'ingénierie allant de la mécanique à l'optique, en passant par les mathématiques et les logiciels.

Attentes - veillez à les gérer

Toutes les choses simples ne le sont pas. Si l'on rend suffisamment de choses simples dépendantes les unes des autres, le résultat n'est souvent plus simple. C'est souvent le cas des intégrateurs de systèmes qui peuvent externaliser ou acquérir des composants haut de gamme, ajouter leur propre technologie de niche et leur connaissance du marché pour assembler des produits complexes.

En fin de compte, la question est de savoir si nous répondons aux attentes. Quelles attentes ? Si nous sommes sur un marché mature, les attentes sont assez bien connues. Parfois, les attentes sont fixées par les limites physiques fondamentales. De nombreux produits arrivés à maturité fonctionnent à un niveau légèrement supérieur aux limites fixées par la physique fondamentale. Votre téléphone en est un exemple. Il y a 25 ans déjà, les récepteurs téléphoniques fonctionnaient à peine quelques dB au-dessus de la limite de bruit fixée par la température et la constante de Boltzmann.

Cependant, certains produits sont encore en train d'atteindre ces limites. Au nom de la diligence raisonnable, chaque propriétaire de produit ne devrait-il pas savoir où se situe son produit par rapport aux limites fondamentales ? Au fur et à mesure que les produits (dans les segments haut de gamme) mûrissent, ils tendent à atteindre ces limites.

Le brouillard de var

Non, je n'ai pas fait de faute d'orthographe. Vous l'avez lu correctement. Qu'est-ce que je veux dire par là ? Cet exposé technique porte sur les intégrateurs de systèmes et, dans ce contexte, il s'agit de quelqu'un qui assemble un produit comportant de nombreuses pièces mobiles dont dépend le résultat final. En tant qu'ingénieurs, nous connaissons l'étalonnage. Il nous permet de compenser des phénomènes assez complexes pour autant qu'ils soient répétitifs, que ce soit dans le temps ou dans l'espace. C'est pourquoi la qualité de nombreux produits est mesurée en fonction de la mesure dans laquelle, ou plutôt de la mesure dans laquelle, en moyenne, nous suivons l'objectif nominal. La mesure utilisée à cet effet est généralement la variance, mais comme nous aimons parler de variables primaires plutôt que de carrés, nous préférons prendre la racine carrée et parler d'écarts types. Néanmoins, la mesure sous-jacente de la qualité émerge d'une somme de carrés de phénomènes (souvent) indépendants.

Le dilemme de l'incrémenteur

Il ne s'agit pas d'une attaque contre Clayton Christensen, mais des avantages et des inconvénients de l'ingénierie incrémentale, en particulier dans le contexte des intégrateurs de systèmes. Lorsque nous sommes mesurés par un chiffre de qualité basé sur une variance, la connaissance de ce qui fait défaut à notre produit peut être considérablement brouillée en raison de la nature d'une grande somme d'erreurs au carré, finalement représentée sous la forme d'un écart-type. Supposons que nous nous lancions dans un projet et que nous éliminions complètement l'une de ces erreurs, et qu'en fin de compte, tous ces efforts soient récompensés par une amélioration de 3% de l'écart-type qui sert de référence à notre produit. Ce n'est pas une réunion agréable avec la direction. Nous avons dépensé 3 ou 6 mois de bénéfices pour une amélioration marginale des performances. Cela ne se reproduira pas.

Et maintenant ? Cessons-nous de nous améliorer ? Avons-nous atteint les limites physiques ? C'est ici que nous devons savoir exactement comment et pourquoi les produits que nous construisons fonctionnent. Des erreurs assez importantes peuvent être cachées dans une variance et, si nous ne nous occupons pas des détails, nous ne saurons pas laquelle cibler en premier tant que nous n'aurons pas réussi à écraser une multitude de contributions mineures qui la dissimulaient. Et il y a un risque que nous n'ayons jamais l'occasion d'y arriver.

Une anecdote

J'ai ici une anecdote de mon propre passé, l'étalonnage d'un modulateur spatial de lumière à miroir basculant (SLM). Cette question, qui peut sembler simple aujourd'hui, était considérée comme difficile à l'époque. Pour la résoudre, j'ai construit un modèle contenant ce que je pensais être les variables pertinentes. J'ai testé plusieurs idées et l'une d'entre elles a fini par s'imposer.

Cependant, mon approche a été accueillie avec scepticisme. La machine n'a pas fonctionné comme prévu et j'ai reçu un certain nombre de critiques. Cependant, comme je faisais attention aux détails, je savais que tous les résultats intermédiaires obtenus au cours du processus d'étalonnage correspondaient parfaitement aux attentes du modèle. Et c'est là que réside la première leçon, celle de garder une trace de nos attentes. Par conséquent, je n'ai pas eu besoin de trop baisser la tête, les problèmes ne se situaient pas au niveau de l'algorithme. Il a fallu près de trois ans pour résoudre les problèmes de chargement du SLM et de dérive mécanique, et voilà que l'algorithme a commencé à fournir les résultats prévus par le modèle.

Le fait de disposer d'un modèle suffisamment détaillé s'est avéré crucial au cours de ce développement. Il m'a fallu moins de deux semaines pour l'écrire, et c'était déjà ma première tentative. Chaque seconde en valait la peine. Je suis certain que sans cela, j'aurais plié sous la pression en essayant de résoudre des problèmes qui n'étaient pas les miens.

A retenir

Quelle est donc la leçon à tirer de tout cela ? Depuis mes débuts, il y a 25 ans, jusqu'à la semaine dernière, je me souviens de l'importance de savoir quel devrait être le résultat. Comment le produit doit fonctionner. Quel que soit le produit que j'ai développé, mon objectif a toujours été d'en connaître les performances avant qu'il ne soit construit. Ce n'est pas toujours possible, mais cette ambition permet d'obtenir des informations inestimables. Parfois, il n'y a pas d'épaules de géant sur lesquelles s'appuyer. Lorsque vous n'avez pas d'épaules de géant, construisez des modèles, des modèles suffisamment détaillés pour saisir les complexités de votre produit, afin de savoir à quoi vous attendre lorsque vous allumerez la lumière.