Devops for Growth

La frontière entre simple et chaotique est considérée comme catastrophique et Snowden indique qu’il faut essayer de se restreindre à rester au sein de systèmes situés entre “compliqués” et “complexes” et à n’aller vers des systèmes “simples” que ponctuellement, ces derniers étant vulnérables aux changements rapides et généralement catastrophiques.

L’agilité, sous toutes ses formes méthodologiques, n’est pas une panacée universelle. Elle est pertinente quand la situation à traiter est complexe et/ou chaotique, en tout ou partie. Le Framework Cynefin s’intègre dans un raisonnement plus global dans lequel on cherche à comprendre à quels besoins l’agilité tente de réponde.

Le cercle d’or ou « Golden Circle » de Simon Sinek synthétise ce questionnement : « Pourquoi » être agile, « Comment » se comporter pour être agile et « Que » veut dire être agile.

Chacune de ces questions peut trouver une réponse en utilisant des outils tels que :

• Avoir une meilleure compréhension (pourquoi) du travail en mode agile (VICA)
• Comprendre sous quelles conditions (comment) et dans quel contexte cette agilité est essentielle (Cynefin)
• Comprendre ce qui fait (quoi) qu’une méthode, Scrum, Kanban, Scrumban ou autre, est agile ou pas (OODA)

L’environnement technologique dans lequel nous vivons aujourd’hui est celui du changement permanent dont le rythme s’accélère de plus en plus. Pour qualifier cet environnement, l’armée américaine a inventé dans les années 1990 l’acronyme VUCA ou VICA en français :

• V : Volatility (V : Volatilité)
• U: Uncertainty (I : Incertitude)
• C: Complexity (C : Complexité)
• A: Ambiguity (A : Ambigüité)

Notre environnement est volatile (V) à cause de sa nature changeante. Nous ne sommes plus capables de prédire avec certitude à moyen et long termes, et même les prédictions à court terme sont souvent incertaines (I). Les technologies sont devenue complexes (C) et tout est devenu ambigu (A). Les événements passés, présents et futurs sont difficiles à comprendre en termes de causes et effets. Dans un tel environnement, beaucoup de choses sont trop complexes pour qu’on puisse toutes les traiter avec des approches prédictives et avec un haut degré de certitude. Cependant, selon le contexte dans lequel une organisation opère, il est possible que certaines décisions puissent se prendre avec un haut niveau de certitude. De fait, le niveau d’agilité requis n’est pas le même selon les situations.

La boucle OODA, ou « OODA loop », est un concept inventé en 1960 par le pilote de chasse John Boyd de l’United States Air Force pour conceptualiser sa facilité à battre tous ses élèves lors de simulations de combats aériens, en itérant rapidement quatre processus : « Observe, Orient, Decide and Act » (« observer, s’orienter, décider et agir »). Le principe de la boucle OODA est très proche du concept PDCA (Plan – Do – Check – Act) de la roue de Deming (William Edwards Deming, statisticien, professeur, auteur, et consultant américain), si ce n’est que OODA focalise plus sur la boucle propre à un compétiteur. Jeff Sutherland, le co-créateur de la méthode SCRUM, a déclaré que OODA était au cœur de la mentalité SCRUM.

Confusion entre pré-adaptation, adaptation et exaptation

Entre 1901 et 1909, Lucien Cuénot élabore la théorie de la préadaptation qui rencontrera moins de succès que celle de l'exaptation « plus conforme aux standards scientifiques du XXe siècle », la formulation de Cuénot étant trop téléologique selon Gould et Vrba. Ces deux concepts se révèlent complémentaires : « la préadaptation concernerait le caractère avec sa fonction d'origine tandis que l'exaptation concernerait le caractère avec sa fonction dérivée3 ».

Bien que les termes adaptation et exaptation soient souvent associés, ils ont des sens distincts :

• Une adaptation est le développement d’un caractère doté d'une fonction particulière qui permet à l’organisme le possédant d’améliorer sa valeur sélective (fitness).
• Une exaptation est le développement d’un caractère doté d'une fonction première qui, par la sélection naturelle, évolue au fil du temps pour jouer un tout nouveau rôle. Contrairement à l’adaptation, où la modification du phénotype (par exemple par le biais de mutations génétiques) est essentielle, l’exaptation n’amène aucun changement phénotypique.

Bien souvent, la littérature parle de l’exaptation comme d’un phénomène secondaire à l’adaptation. Toutefois, une adaptation peut également se produire à la suite d’une exaptation. On dit alors qu’un caractère subit une exaptation primaire, suivie d’une adaptation secondaire4.

Types d'exaptation

On considère généralement deux grands types d'exaptation4 :

• Dans le premier type, un organe non modifié est réutilisé à l'identique pour une fonction manifestement non sélectionnée à l'origine (coaptation ou exaptation par cooption). C'est ainsi le cas de certaines zones du cerveau humain ; utilisées initialement pour la reconnaissance des formes, le langage ou l'audition, elles sont aujourd'hui réutilisées pour la lecture ou la musique. C'est également probablement le cas de la bipédie5.
• Dans le second type, l'exaptation est une forme particulière d'adaptation naturelle, c'est-à-dire un ensemble de mutations génétiques sélectionnées par la sélection naturelle. Mais cette adaptation se fait sur la base d'un organe qui s'est initialement développé pour un tout autre usage. Le poumon des tétrapodes peut ainsi être considéré comme une exaptation : apparu chez des poissons comme une adaptation à des milieux aquatiques hypoxiques ou bien oxygénés (en lien dans ce dernier cas avec les besoins accrus en oxygène du cœur6,7), il se serait secondairement modifié pour fonctionner en milieu purement terrestre.

Scott Page gives a concise primer on how diversity happens, how it is maintained, and how it affects complex systems. He explains how diversity underpins system level robustness, allowing for multiple responses to external shocks and internal adaptations; how it provides the seeds for large events by creating outliers that fuel tipping points; and how it drives novelty and innovation. Page looks at the different kinds of diversity — variations within and across types, and distinct community compositions and interaction structures — and covers the evolution of diversity within complex systems and the factors that determine the amount of maintained diversity within a system.

• Provides a concise and accessible introduction

• Shows how diversity underpins robustness and fuels tipping points

• Covers all types of diversity

• The essential primer on diversity in complex adaptive systems

Le PMP indique que les approches prédictives et en cascade ne fonctionnent que dans les contextes simples.
Dans les contextes compliqués, les approches itératives ou incrémentales sont les mieux adaptées.
Dans les contextes complexes, les approches itératives et incrémentales sont les mieux adaptées.

My feeling is that with this approach it might even be possible to link this kind of analysis back to Stacey’s 2x2 matrix. Predictability might be primarily a function of connectedness, and therefore more problematic in larger networks where the number of possible connections is much higher. The possibility of agreement, Stacey’s second dimension, might be further dependent the extent to which actors’ have some individual autonomy within a given network structure.

To be continued…

PS 1:Michael Quinn Patton's book on Developmental Evaluation has a whole chapter on "Distinguishing Simple, Complicated, and Complex". However, I was surprised to find that despite the book's focus on complexity, there was not a single reference in the Index to "networks". There was one example of a network model (Exhibit 5.3) , contrasted with a Linear Program Logic Model..." (Exhibit 5.2) in the chapter on Systems Thinking and Complexity Concepts. [I will elaborate further here]