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.
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 : sommes-nous à la hauteur des attentes ? Quelles attentes ? Dans un marché mature, les attentes sont assez bien connues. Parfois, les attentes sont fixées par des limites physiques fondamentales. De nombreux produits matures fonctionnent à un facteur inférieur à certains seuils fixés par la physique fondamentale. Votre téléphone en est un bel exemple. Il y a déjà 25 ans, les récepteurs téléphoniques fonctionnaient à un niveau bien inférieur à 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.
Non, je n’ai pas mal orthographié. Vous avez bien lu. Alors, qu’est-ce que je veux dire par là ? Ce discours technique concerne les intégrateurs de systèmes et, dans ce contexte, cela signifie quelqu’un qui assemble un produit composé de nombreux éléments mobiles dont le résultat final dépend de leur fonctionnement. En tant qu’ingénieurs, nous connaissons bien la calibration. Cela nous permet de compenser certains phénomènes assez complexes tant qu’ils sont répétés, que ce soit en temps que en espace. Pour cette raison, la qualité de nombreux produits est mesurée par la distance, ou plutôt la précision moyenne de notre suivi du but nominal. La mesure de cette précision est généralement la variance, mais comme nous préférons parler de variables primaires plutôt que de valeurs carrées, nous préférons prendre la racine carrée et parler de deviatées standard. Néanmoins, la mesure sous-jacente de la qualité découle d’une somme des carrés de phénomènes (souvent) indépendants.
Cela n’est pas une critique de Clayton Christensen, mais il s’agit des avantages et des inconvénients de l’ingénierie incrémentale, surtout dans le contexte des intégrateurs de systèmes. Lorsque nous sommes évalués par un nombre de qualité basé sur une variance, la connaissance de ce qui affecte notre produit peut être considérablement brouillée en raison de la nature d’une grande somme d’erreurs carrées, représentée finalement par une déviation standard. Prenons l’exemple suivant : nous entreprenons un projet et éliminons complètement l’un de ces défauts, et finalement, tous ces efforts ont été récompensés par une amélioration de 3% points de la déviation standard, qui nous permet de mesurer notre produit. Ce n’est pas une réunion agréable avec la direction. Nous avons dépensé 3 ou 6 mois de bénéfices pour obtenir une amélioration marginale des performances. Cela ne se reproduira pas.
Et maintenant alors ? Arrêtons-nous de nous améliorer ? Avons-nous atteint les limites physiques ? C'est là que nous devons savoir exactement comment et pourquoi les produits que nous fabriquons fonctionnent. Des erreurs assez substantielles peuvent se cacher dans une variation et, si nous ne faisons pas les détails, nous ne saurons pas laquelle cibler en premier avant d'avoir réussi à éliminer des tas de contributions mineures qui la cachaient. Et il y a un risque que nous n'ayons jamais la chance d'y parvenir.
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 suscité scepticisme. L’appareil n’a pas répondu aux attentes et j’ai reçu un certain nombre de critiques. Cependant, étant donné que j’avais pris soin de tout détail, je savais que tous les résultats intermédiaires lors du processus d’étalonnage étaient parfaitement conformes aux attentes du modèle. Et c’est là que réside la première leçon : il faut garder un œil sur nos attentes. Par conséquent, je n’ai pas eu besoin de baisser la tête trop bas ; les problèmes n’étaient pas dans l’algorithme. Il a fallu près de trois ans pour résoudre les problèmes de charge et de dérive mécanique de l’SLM, et voilà que l’algorithme a commencé à fournir les résultats attendus 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.
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.
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