Gérer la complexité

Mis à jour : juil. 9


Managing Complexity - The butterfly effect
Managing Complexity - The butterfly effect

Pour gérer la complexité, il est utile d'essayer d'abord la comprendre, ou du moins de la définir, et comprendre d'où elle vient.

Définir la complexité

Une propriété essentielle d'un système complexe n'est pas la difficulté de le comprendre, mais la difficulté de prévoir son évolution. Un bon point de départ pour définir la complexité est d'examiner en quoi elle diffère de la complication. Une horloge mécanique est un exemple d'équipement compliqué. Sa construction requiert d'excellentes compétences, beaucoup de temps et une attention toute particulière. Son comportement, en revanche, est très prévisible. S'appuyer sur cette prévisibilité est en fait l'intérêt d'avoir une montre de haute précision.


Par ailleurs, un plat de spaghetti est facile à décrire et à préparer : tout le monde peut le faire. Prédire la position de chaque spaghetti dans le bol n'est cependant pas une tâche facile. Il faudrait pour cela un ordinateur puissant exécutant un programme de simulation avancé et une connaissance exacte de la position de chaque spaghetto avant de les verser dans l'assiette.


En d'autres termes, la complexité n'est pas liée à la difficulté de construire ou de décrire un système : un système élémentaire peut présenter un comportement extraordinairement imprévisible et complexe. Comme le montre la figure, considérons un pendule, constitué d'une tige libre de tourner à l'une de ses extrémités. Le comportement du pendule est entièrement décrit par l'angle de la tige. L'extrémité libre est contrainte de se trouver sur la circonférence définie par la longueur de la tige. Pour les petites oscillations, une formule simple disponible dans un manuel d'introduction à la mécanique classique décrit le mouvement en fonction de la masse et de la taille de la tige et de la force gravitationnelle à son emplacement. Pour les grandes oscillations, c'est un peu plus compliqué, mais la mécanique classique peut résoudre le problème assez simplement. Il y a cependant toujours une différence entre un modèle théorique et la réalité. Imaginez que vous construisiez un tel pendule et que vous vouliez prédire sa position à partir d'un point de départ initial. Il vous suffit d'utiliser la formule classique et d'introduire vos valeurs de longueur, de poids et de force gravitationnelle. Bien sûr, vous ferez certainement des erreurs dans les mesures, ce qui entraînera des erreurs dans la position calculée du pendule par rapport à la position réelle. La réalité ne s'écartera cependant pas de votre calcul. Une petite erreur dans la mesure entraînera une petite erreur dans la position calculée. Supposons que votre estimation du point de départ initial soit un peu fausse. Dans ce cas, l'amplitude et la période réels de l'oscillation du pendule seront quelque peu différentes de celles calculées, mais resteront relativement proches.



Maintenant, faisons une petite addition simple au montage et ajoutons un deuxième pendule attaché au premier. Le pendule double se comporte d'une manière infiniment plus complexe que le pendule normal. La pointe du pendule peut se trouver n'importe où dans le cercle, pas seulement sur la circonférence, et sa position réelle peut varier de manière significative pour des variations mineures d'un point de départ initial. Prédire le mouvement d'un pendule double est un défi exceptionnel. Des erreurs mineures dans la mesure de la longueur ou du poids signifient que le pendule peut, à un moment donné, se déplacer soudainement vers une position opposée à celle prédite.




Le double pendule est en fait un exemple classique pour une introduction à la théorie du chaos. Il s'agit d'une bonne illustration,

bien que simpliste, des défis que pose la gestion de la complexité. Gérer dans un environnement complexe signifie que, quelle que soit la précision de nos hypothèses, le comportement du système avec lequel nous interagissons peut nous surprendre. Ce type de comportement chaotique donne lieu à ce que l'on appelle l'effet papillon : le battement d'ailes d'un papillon en Amazonie peut influencer la météo en Chine. L'une des conséquences possibles pour les organisations est que les gestionnaires devront peut-être délaisser la planification, le commandement et le contrôle. Il devient crucial d'identifier et de réagir rapidement aux conditions émergentes et de développer la résilience face aux situations inattendues et imprévisibles.


Actuellement, la vision du monde que nous adoptons pour comprendre l'environnement qui nous entoure, que ce soit en économie ou en gestion, s'inspire fortement d'une explication classique du monde. Un monde déterministe, mécanique, où une action correspond à une réaction opposée simple, qui trouve ses racines dans les travaux d'Isaac Newton. Cette approche s'est avérée très efficace pour les systèmes hautement prévisibles, comme le pendule simple. Pourtant, elle a tendance à échouer dans la vie réelle lorsqu'on ajoute une simple couche de complexité comme le pendule double. La théorie reste correcte. Il devient cependant impossible, dans la vie réelle, d'obtenir les informations précises qui nous permettent de l'appliquer. Pour gérer dans un monde complexe, nous avons besoin d'une nouvelle vision du monde, une vision qui considère la possibilité que des événements inattendus émergent de l'interaction dynamique des différents composants du système. Nous verrons que la physique moderne peut être l'inspiration de cette vision du monde comme la mécanique newtonienne a été l'inspiration de la vision mécaniste du monde qui est encore prédominante. Dans le cas du double pendule, la complexité naît de la simple modification consistant à ajouter un autre pendule au pendule initial. Dans les prochains billets, je vais explorer les sources de la complexité et commencer à illustrer une vision du monde qui puisse nous aider à gérer cette complexité.


Credits images

Butterfy effect Image by Gerd Altmann from Pixabay

Pendulum licensed under the Creative CommonsAttribution-Share Alike 3.0 Unported license. Attribution: JabberWok

0 vue0 commentaire