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.

Finalement, la question se pose : est-ce que nous répondons aux attentes ? Quelles attentes ? Sur un marché mature, les attentes sont plutôt bien connues. Parfois, les attentes sont fixées par les limites physiques fondamentales. De nombreux produits matures fonctionnent avec un petit facteur au-dessus des limites fixées par la physique fondamentale. Votre téléphone en est un exemple. Déjà il y a 25 ans, les récepteurs téléphoniques fonctionnaient à peine à quelques décibels 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 avez bien lu. Qu'est-ce que je veux dire par là ? Cette conférence technique porte sur les intégrateurs système et, dans ce contexte, cela désigne quelqu'un qui assemble un produit comportant de nombreuses pièces mobiles dont dépend le résultat final. En tant qu'ingénieurs, nous connaissons la calibration. Cela nous permet de compenser des phénomènes assez complexes tant qu'ils sont répétitifs, que ce soit dans le temps ou dans l'espace. Pour cette raison, la qualité de nombreux produits se mesure à la distance, ou plutôt à la proximité, avec laquelle nous suivons la cible nominale en moyenne. La mesure de cela est généralement la variance, mais comme nous aimons parler de variables primaires plutôt que de variables au carré, nous préférons prendre la racine carrée, et nous parlons plutôt 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 ici de critiquer Clayton Christensen, mais plutôt d'aborder les avantages et les inconvénients de l'ingénierie incrémentale, en particulier dans le contexte des intégrateurs de systèmes. Lorsque nous sommes évalués à l’aune d’un indicateur de qualité basé sur un écart, la compréhension des faiblesses de notre produit peut être considérablement brouillée en raison de la nature même de la somme des carrés des erreurs, qui se traduit finalement par un écart-type. Imaginons que nous nous lancions dans un projet et que nous éliminions complètement l’une de ces erreurs ; au final, tous ces efforts auraient été récompensés par une amélioration de 3% de l’écart-type servant de référence pour notre produit. Ce ne serait pas une réunion très agréable avec la direction. Nous avons consacré 3 ou 6 mois de bénéfices à une amélioration marginale des performances. Cela ne se reproduira plus.

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 penchons pas sur les 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 rencontré du scepticisme. La machine n'a pas répondu aux attentes et j'ai essuyé pas mal de réactions négatives. Cependant, comme j'avais prêté attention aux détails, je savais que tous les résultats intermédiaires du processus d'étalonnage étaient parfaitement alignés sur les attentes du modèle. Et c'est là que réside la première leçon : garder une trace de nos attentes. Par conséquent, je n'ai pas eu à faire profil bas trop longtemps, les problèmes ne venaient pas de l'algorithme. Il a fallu près de trois ans pour que les problèmes de charge du SLM et de dérive mécanique soient résolus et, ô surprise, l'algorithme a commencé à donner 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

Alors, quelle est la conclusion de tout cela ? Depuis mes débuts il y a 25 years, jusqu'à la semaine dernière encore, je me rappelle la valeur qu'il y a à savoir quel doit être le résultat. Comment le produit doit fonctionner. Quoi que j'aie développé, mon objectif a toujours été de savoir comment le produit se comporte avant qu'il ne soit construit. Ce n'est pas toujours possible, mais cette ambition produit des connaissances inestimables. Parfois, il n'y a pas d'épaules de géant sur lesquelles s'appuyer. Quand les géants manquent, construisez des modèles — des modèles suffisamment détaillés pour capturer la complexité de votre produit, afin de savoir à quoi vous attendre lorsque vous allumez la lumière.