Note : 7 ; Extrêmement dense et d’un abord difficile
Ce texte est un grand classique. Pour Douglas Hubbard, tout peut se mesurer ! Une assertion qui crée beaucoup de polémique, à la fois sur la pertinence (et la qualité) de la mesure et la pertinence de mesurer ! L’auteur entend bien, par cet ouvrage, combattre sur les 2 fronts. Ce n’est pas une lecture facile et nombre de chapitres nécessitent un bagage mathématique dont l’auteur nous assène qu’il est simple, mais sur lequel je suis un peu limite.
Il faut compter pour ce texte, 385 pages qui se divisent en 4 parties comptant en tout 14 chapitres. Pour la première partie, « the mesurement solution exist », il faudra compter 3 chapitres sur un peu moins de 70 pages. Elle s’attaque à ce que j’ai appelé la pertinence de la mesure. C’est aussi la partie la plus abordable du livre, de très loin. Je dirais qu’à elle seule elle donne déjà beaucoup de valeur et un outillage intéressant au lecteur. Le premier chapitre « the challenge of intangible » compte pour moins d’une dizaine de pages mais introduit déjà des éléments intéressants ! Tout d’abord la mesure comme outil de décision et de diminution de l’incertitude et le processus « applied information economics » qui est la démarche de l’auteur, au centre de l’ouvrage.
Couvrant une douzaine de pages, le chapitre 2 « an intuitive measurement habit … » introduit l’art de la décomposition dans la mesure avec les exemples de Eratosthène, Enrico Fermi et Emily Rosa. L’auteur y montre brillamment comment on peut par décomposition et observation indirecte obtenir une mesure qui sera une réduction de l’incertitude probablement imparfaite mais meilleure que pas de mesure du tout. Fort d’une quarantaine de pages, le dernier chapitre de cette première partie « the illusion of intangible… » est aussi le plus difficile à digérer. L’auteur y introduit l’approche statistique et plus précisément l’approche Bayésienne (par opposition à l’approche fréquentiste. Pour moi l’élément marquant de ce chapitre est le pouvoir des petits échantillons : avec seulement 5 échantillons (quelque soit la population de départ) il y a 93,75% de chance d’avoir la médiane située entre la plus petite valeur et la plus grande (avec un échantillonnage représentatif).
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