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« J’ai pas touché à cette feature »

Au début de la semaine dernière, je partageais une publication de The Cyber Security Hub™ qui est on ne peut plus familière et énonce les différentes raisons que l’équipe TI peut donner quand on fait affaires avec des bogues post-mep/post-prod. Cette satire est familière, comme BA, comme PO, mais en fait aussi comme client de services informatiques. Souvent, les projets numérique peuvent se retrouver dans ces situations.

Imaginez: vous allez au garage pour faire un changement d’huile, la voiture revient avec les pneus crevés. Le garagiste vous dit « J’ai pas touché à tes pneus, ils étaient probablement crevés avant, ça te prend des nouveaux pneus »… Quelle serait votre réaction, sachant que vous avez vous même amené le véhicule en parfait état à la porte du commerce?

Deuxième mise en situation: la voiture a atteint le 100 000 km de parcourus le jour du changement d’huile. L’ordinateur de la voiture exige un changement de batterie au premier changement d’huile passé 100 000km (j’invente). Le garagiste vous dit « J’ai pas touché à ta batterie, mais le véhicule ne démarre plus, il faut une nouvelle batterie et ça coute 5000$ + installation. » Quelle serait votre réaction, sachant que vous n’avez jamais entendu parlé de cette situation, et que vous aviez un budget de 50$ (normal pour un changement d’huile)…

Une solution numérique entièrement fonctionnelle peut être brisée par une simple virgule au mauvais endroit. Je vous entends! C’est la base de faire la révision du code et de trouver l’erreur en amont. Cependant, rappelez-vous que des chirurgiens oublient des outils dans les abdomens de leurs patients… pourtant c’est évident que ça ne va pas là.

Souvent (et c’est peut-être pour ça que les représentants « affaires » sont finalement apparus dans le décor de l’Histoire des projets numérique,) on a besoin d’un peu de diplomatie et de traduction pour bien faire passer le message/la nouvelle auprès d’un client. Parfois, les systèmes informatiques sont dépendants les uns les autres. Des fois, les dépendances sont « découvertes » en ouvrant le capot, d’autres fois les incidents post-prod sont provoqués par les modifications appliquées.

Heureusement, plusieurs techniques sont appliquées pour rendre improbables les mise en situations précédentes (le code review, les livraisons en continue, les tests automatisés etc). Selon moi, le nerf de la guerre dans tout cela reste la communication du problème découvert, ET sa gestion. Le client sera compréhensif si :

il a été informé des risques et des enjeux d’appliquer sa modification.
nous lui expliquons la conséquence de manière intelligible, mais sommaire.
il est mis en confiance de la prise en charge de la problématique.
Des contournements sont mis en place pour l’aider à maintenir ses opérations en attendant un correctif (ex: voiture de courtoisie).

Pour les situations critiques, c’est la capacité à se « retourner sur un 10 ¢ » qui va faire la différence. L’agilité, ça sert aussi à ça. Il faut piler sur son orgueil et aller dire au propriétaire du véhicule, « Il y a eu un pépin, laisse moi t’aider pour remettre ça en place. »

Et vous, comment gérez-vous les incidents post-prod?

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Intelligence artificielle

Gartner donne encore un 2-5 ans avant que le Deep Learning/ Machine Learning ne soit mainstream… Cela le laisse que peu de temps avant que vos compétiteurs ne prennent la relève avec assez de données 😉

Personnellement, je vois des avantages considérables à investir du temps, au moins au sujet. Si la plupart des outils que nous avons à portée de main s’en alimentent, il est pertinent pour l’analyste d’affaires d’avoir une petite idée de « qu’est-ce que ça mange en hiver du ML. »

Lorsqu’on a assez de données (c’est-à-dire, vraiment beaucoup). Les algorithmes sont en mesures de prédirent que mon visage est le mien à l’aéroport, que la prochaine publicité à te montrer est celle pour le nouveau rasoir de Gillette, que tu es à risque de problèmes de cœur, que la prochaine image Instagram que tu vas aimer sera celle de tel ou telle influenceur.e.

Aussi, le ML est capable de copier un visage ou une voix, lorsqu’il a assez d’intrants. Je vous recommande de jeter un oeil aux vidéos DeepFake de Tom Cruise et d’écouter le « Deep Audio » de Gordon Ramsay. C’est ahurissant. Cela est possible, car il existe beaucoup d’archives de leur visage, de leur voix. Ceci dit, cela prend de moins en moins de données pour que la machine apprenne convenablement.

Si ont tasse les enjeux éthiques du Deep Learning pour le moment, et qu’on se concentre sur les avantages corporatifs… Le ML peut participer à répondre à des besoins d’affaires importants comme:
-aider à la détection de la fraude en amont;
-supporter la tarification d’assurés;
-suggérer aux services à la clientèle les meilleures « phrases » pour rassurer un client;
-l’acquisition de procédures cléricales (process mining);
-traduire des documents, des conversations en temps réels;
-la liste peut s’éterniser…

Au cours de la semaine, je me suis tourné vers vous pour avoir votre (input) sur l’utilisation de la machine apprenante dans vos projets. Bon, je n’ai pas atteint le seuil scientifique de 21 répondants… mais allons-y quand même avec la conclusion que le machine learning (ML) est très peu utilisée dans les institutions financières à Québec, du moins pas dans mon réseau.

On jase. Pourquoi c’est impopulaire?
-Méconnaissance du sujet?
-Difficulté à appliquer avec les technos Mainframe?
-« on a jamais fait ça comme ça »?
-Ça fait peur?
J’aimerais vous entendre(lire)!

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Technique

Les cinq pourquoi – un premier exemple

Il existe plusieurs variantes de cette technique. Cependant, elles se ressemblent toutes pour la plupart.

Pensée par Toyoda, et probablement popularisée par la mainstreamisation du Lean Management, la technique des cinq pourquoi tente d’obtenir la cause absolue d’un problème ou plus proprement dit : les causes principales (Root Causes) à résoudre, sans quoi le problème risque de ressurgir à nouveau.

Une allégorie (oui, vraiment 😉 ) concernant le monument Washington dans la capitale Étasunienne du même nom est possiblement un exemple connu de cette technique si vous êtes familié dans l’industrie.

Cet auteur, en hyperlien l’a particulièrement bien raconté. 

Exemple

Plusieurs restaurants rapides font affaires avec des clients mystères qui, une fois par période notent la qualité des services… Prenons pour exemple un restaurant inconnu FastFood X.

Chaque mois, les résultats de clients mystères du FastFood X de Nice sont dans les tops, entre 95 % à 97% de taux de succès. De très beaux et bons burgers!

95% vs.

★★☆☆☆

Or, des commentaires sur Google Reviews font état de plaintes avec un maigre 2 étoiles sur 5.  Aussi, les frais de remboursement de repas sont plus élevés que chez les autres franchisés.

Le directeur, M. Martin, qui partage la vision de la chaîne d’offrir un service de qualité hors pair en tout temps est déçu et réalise qu’il y a un problème, et investigue

Pourquoi les résultats sont différents à ses chefs d’équipes.

-Chef, c’est que ces plaintes, elles sont survenues tard le soir, en dehors des heures de pointes. Les clients mystères ne passent que sur les heures de pointes.

M. Martin sait qu’il s’agit d’une décision de la maison mère de faire passer ses clients mystères sur les heures de pointe seulement. Il décide de creuser d’avantage pourquoi il a des plaintes le soir.

Pourquoi les heures de pointes et tard en soirée ont des résultats différents? En quoi est-ce que ça fait une différence?

-Chef, c’est que après les heures de pointes les employés expérimentés sont renvoyés à la maison.

M. Martin pourrait investir des milliers de dollars en formation des nouveaux employés, mais il est curieux et pose plus de questions. De plus, le roulement est très élevé chez les étudiants.

Pourquoi sont ils renvoyés à la maison seulement après l’heure de pointe? 

-Chefs, deux raisons:

Ils coûtent plus chers en main d’œuvre
La couverture d’un possible client mystère est complète.

Finalement, M Martin s’approche de la cause principale. Il sait que le coût de la main d’œuvre ET le pointage des clients mystères sont contributoires aux bonis et aux évaluations.

Pourquoi les bonis des chefs d’équipes sont octroyés selon le coût de la main d’œuvre, et les résultats aux clients mystères ?

M. Martin savait la réponse lui-même. Les restaurants avec les meilleures notes obtiennent chaque années des incitatifs financier. En 2018, M. Martin avait lui-même demandé aux chefs d’équipes de surveiller ces statistiques et que cela serait traduit en avantage salarial conditionnel.

Après avoir compris les sources de son problème, M. Martin entrepris une campagne de sensibilisation aux équipes et changea ses politiques de bonis. Les horaires ont été modifiées pour toujours avoir au moins un employé expérimenté en tout temps. Il a aussi démarré des discussions avec la maison mère pour changer les politiques internes. Il avait 2 recommandations 1) Revoir le processus de vérification par client mystère et ses heures de service. 2) Revoir les politiques d’incitatifs corporatifs aux franchisés.

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À propos

BA.

« Je suis analyste d’affaires. »

« Concrètement? »,
« Qu’est-ce que ça veut dire? »,
« Tu analyse quoi au juste? »,
« Du coup, tu analyses des affaires? »

Très souvent, trop souvent, j’ai comme réponse à cette introduction un visage un peu perdu. Parfois, je remarque même un certain énervement à ce que mon titre ne soit pas assez clair pour le commun des mortels.

J’ai créé cinqpourquoi afin de décoder le rôle de l’analyste d’affaires et de l’architecte d’affaires. La technique d’analyse des cinq pourquoi est probablement l’une des plus connues dans l’industrie. En nommant mon site ainsi, je veux bien sûr rendre hommage à Sakichi Toyoda (le génie derrière la technique), mais aussi rendre le site web accessible à ceux qui trouvent obscurs les rôles d’analystes et d’architectes.

Cet environnement se voudra donc un terrain d’expériences, d’analyse et de modélisation de situations réelles. Nous y discuterons certes les notions principales de l’analyse d’affaires, mais aussi plus particulièrement les techniques applicables en milieu de travail (grandes entreprises et/ou start-up.) Nous nous poserons des questions des plus intéressantes sur les succès et échecs des organisations, sur la quête à optimiser les processus d’affaires, sur l’automatisation et la robotisation des industries, sur l’intelligence artificielle, sur la modernisation des systèmes informatiques financiers et gouvernementaux, sur les impacts de la pandémie de la COVID-19, etc 😉

Je vous invite donc à participer, à réagir et à contribuer à ces analyses et billets.