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2 décembre 2021

Un chiffre juste ne suffit pas

Entrer dans un cabinet de conseil apprend vite que la difficulté n’est pas de calculer juste, mais de faire admettre un chiffre par une salle qui n’a pas suivi le calcul.

J’ai rejoint un cabinet de conseil data en octobre. Après une année passée seul dans les livres, la bascule est nette : ce qui bloque n’est plus la technique, c’est la confiance qu’on accorde à un résultat. L’année qui vient sera faite de missions clientes, donc de salles à convaincre, d’où trois lectures tournées vers la preuve plutôt que vers le moteur.

01Jonathan Gray et al., The Data Journalism Handbook
Couverture de The Data Journalism Handbook

Écrit pour des journalistes, utile aux ingénieurs : il traite la source, sa fraîcheur et ses trous comme le sujet principal plutôt que comme un préalable. C’est la discipline qui manque le plus souvent aux tableaux de bord d’entreprise.

02Daniel Kahneman, Olivier Sibony et Cass Sunstein, Noise
Couverture de Noise

Trois auteurs sur un défaut de jugement dont on ne parle jamais : deux personnes également compétentes, devant le même dossier, ne décident pas la même chose, et l’écart entre elles reste invisible, puisqu’on n’observe jamais qu’une décision. Le biais se discute en réunion ; le bruit, lui, ne s’y montre pas. En comité, un chiffre n’est donc pas rejeté parce qu’il est faux : il est lu différemment par chacun. Le remède n’est pas une meilleure diapositive, c’est une règle de décision arrêtée avant de le montrer.

03David Graeber, Bullshit Jobs
Couverture de Bullshit Jobs

Inconfortable et nécessaire quand on facture des journées. Sa thèse sur les emplois que leurs propres titulaires jugent inutiles est discutable dans le détail, mais elle pose la seule question qui vaille sur une mission : qu’est-ce qui aurait manqué si elle n’avait pas eu lieu.