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Accuracy Talks Straight #3 – L’angle académique

Les chiffres mentent

Bruno Martinaud
Responsable Académique Entrepreneuriat, Ecole Polytechnique

En 2009, Kevin Systrom (bientôt rejoint par son co-fondateur, Mike Krieger) travaille sur un projet de réseau social géolocalisé, proche de Foursquare. Ils réussissent à convaincre Baseline Ventures et Andressen Horowitz d’investir 500 000$ dans le projet. Ceci leur permet de s’investir à temps plein dans l’aventure. Un an plus tard Burbn est lancé sous la forme d’une application iPhone qui permettait d’enregistrer des lieux, de planifier des sorties, de poster des photos, etc. L’application est massivement téléchargée, mais le verdict est sans appel : les utilisateurs, beta-testeurs, n’aiment pas du tout. Trop encombrée, trop fouillie, ils s’y perdent et ont arrêté pour la plupart de l’utiliser. Echec patent. Rien que de très normal, l’entrepreneur, digère, en tire les enseignements et rebondit vers une nouvelle aventure. Les métriques sont mauvaises, dont acte. Et pourtant Kevin Systrom ne s’arrêta pas là, car il remarqua un fait d’apparence anodine, l’usage dans la fonction de partage de photos (une parmi tant d’autres) semblait être le fait d’un petit nombre d’utilisateurs réguliers… Il creusa, interrogea ces utilisateurs et se rendit compte que ce petit groupe adorait cette fonction (et seulement celle-ci). Instagram était né, de cette heureuse constatation qu’un petit nombre de personnes, cachées dans une majorité qui n’aimait pas Burbn, utilisaient l’app pour une seule raison.

Cette histoire met en évidence un principe contrenaturel pour le manager éduquée : les chiffres mentent au début. Les métriques de Burbn étaient catastrophiques… L’approche rationnelle est d’acter le fait et de passer à la suite… Mais s’y cachait un signal faible porteur de potentiel.

L’histoire du Viagra relève de la même séquence. Les laboratoires Pfizer développaient un régulateur de tension artérielle, lequel se trouvait en phase III dans le processus test préalable à l’autorisation de mise sur le marché.

Si l’on se rappelle que le développement d’une nouvelle molécule représente un investissement d’environ 1Mde, cela signifie qu’environ 700 à 800M$ ont déjà été engagés dans le projet. La pression est donc forte pour aboutir dès que possible à cette autorisation. Il se trouve que quelqu’un au sein des équipes de Pfizer remarqua que certaines personnes dans l’échantillon de test ne restituaient pas les pilules qu’ils n’auraient pas dû utiliser dans le cadre du protocole qui leur avait été assigné. Qui fait attention à cela. Quelques données incohérentes, sans lien direct avec le sujet : l’efficacité de la molécule. Quelques cellules atypiques dans un tableau de 300 colonnes par 100 000 lignes… Et pourtant, en creusant, cette personne a réalisé que ceux qui ne restituaient pas les pilules partageaient toutes les mêmes caractéristiques d’âge et de sexe…

Et Pfizer a ainsi réalisé que ce régulateur de la tension artérielle avait un effet secondaire insoupçonné, tellement intéressant que le projet a été réorienté dans cette direction.

Derrière ces exemples que l’on pourrait juxtaposer à l’infini, se trouve une observation simple : un projet innovant, une start-up qui démarrent sont des aventures exploratoires…Explorer c’est d’abord se rappeler que je ne sais pas ce qui marche et ne marche pas dans mon idée. C’est reconnaître que je suis confronté à des problématiques complexes dont je ne cerne pas les variables descriptives, ne comprends pas leurs interactions, ni effets.

De là, cette conséquence, objet du présent propos, je ne sais pas quoi mesurer, et je ne sais pas le sens de ce que je mesure. Et cela dans les deux sens, de mauvaises métriques a priori, tel que l’illustre Burbn, peuvent cacher une pépite. Mais l’inverse est également vrai. Nous avons récemment côtoyé une start-up qui développe un objet connecté pour le bien être à destination du grand public. Elle en a rapidement écoulé quelques dizaines de milliers, et forte de ce succès, a levé des fonds pour « scaler » rapidement et contrôler le marché… si ce n’est que les ventes, bien loin de croître, se sont stabilisées puis ont décliné. En fait ces 30 000 n’étaient pas le signe précurseur d’une adoption massive et rapide, mais l’essentiel du marché adressable. Après une période d’errement, d’interrogation, de doute et de recherche, elle a finalement trouvé un marché B2B, centré sur une offre de service, lequel s’appuie sur l’objet connecté.

Toute l’ironie de l’affaire est que de bons chiffres précoces ne signifie pas que l’on a trouvé son marché.

CES OBSERVATIONS DÉBOUCHENT SUR DEUX RECOMMANDATIONS PRATIQUES SIMPLES, PRESQUE TRIVIALE DANS LEUR EXPRESSION, MAIS GLISSANTE DANS LEUR APPLICATION :

1. Se rappeler que la seule méthode pour avancer dans un environnement complexe est l’expérimentation. Essai – Erreur. Retenir ce qui marche. Eliminer ce qui ne marche pas. La compréhension viendra plus tard. Cette approche empirique est appliquée depuis toujours à l’extrême par Pixar. A partir d’un concept de départ, Pixar teste tout. Il y a eu, tout au fil du processus de production, 43 536 variantes de Nemo, 69 562 de Ratatouille, et 98 173 de Wall-E… Voilà le chemin entre l’idée initiale et le succès final.

2. Se donner les moyens de « capter » les signaux faibles, c’est dire mettre en place des stratégies pour enregistrerce qui est non pertinent à l’instant présent mais qui pourra trouver un sens plus plus tard. Se rappeler qu’à l’instant présent, dans la première vie d’un projet innovant, nul n’est capable de distinguer le pertinent du non pertinent.

Malheureusement l’esprit humain est ainsi câblé qu’il lui est nécessaire d’essayer de donner un sens précoces aux informations qui lui parviennent, ce qui conduit ensuite à moins ressentir le besoin de tout tester (puisque l’on a compris) et à filtrer le bruit (puisque l’on a identifié le signal)… Là se situent probablement les deux péchés capitaux de l’innovateur ou de l’entrepreneur en phase de démarrage.

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