evelyn-and-kenny-debiasing-your-software-design-decision-making

[00:00:01] Ou nous appellerons la sécurité, comme vous voulez. De toute façon.
[00:00:06] Oui, déjà, non ? Je veux dire, nous n'avons même pas encore commencé.
[00:00:12] Oh, nous aurions déjà dû commencer, désolé.
[00:00:16] Non, va-t'en, toi.
[00:00:22] Je les vois partout.
[00:00:23] Une salle pleine de ba... Il y en a plus. Ça devrait être B-A-A-S. C'est mon nom.
[00:00:30] Dois-je simplement partir ? Dois-je simplement m'en aller ?
[00:00:42] Ne fais pas ça. Rabaissant. Ne commence pas.
[00:00:43] Oh, que se passe-t-il ?
[00:00:45] Kenny.
[00:00:47] Oui, nous sommes de retour.
[00:00:51] Merci.
[00:00:55] Il a aussi un t-shirt des Spice Girls pour une autre conférence que nous avons. Nous avions une conférence qui portait sur l'autonomie.
[00:01:00] Que se passe-t-il ici ?
[00:01:02] Oh, désolé. Oui. Il avait un t-shirt des Spice Girls. C'était vraiment cool.
[00:01:11] D'accord. Nous voulions commencer, mais maintenant... Oui, oui, oui. Ça y est. Maintenant, l'écran s'allumait et s'éteignait pour une raison quelconque. D'accord.
[00:01:21] Bonjour à tous, bonjour. C'est probablement le seul français que vous entendrez de ma part.
[00:01:27] Je m'appelle Kenny, voici Evelyn, nous venons des Pays-Bas. Personne ne parle néerlandais ici, j'ai entendu parler français, donc notre conférence sera...
[00:01:37] Certaines personnes parlent néerlandais, je connais deux d'entre elles.
[00:01:40] Est-ce qu'on nous entend au fond ? Je vérifie juste. Vous nous entendez correctement ? Bien.
[00:01:45] Parlez un peu plus fort, ou nous essaierons. Donc oui, nous allons parler de la conception de vos décisions de conception logicielle. Et nous voyageons beaucoup ensemble. Nous ne sommes pas ensemble. Nous sommes amis.
[00:01:57] Pour info.
[00:01:58] J'essaie déjà de vous désamorcer les biais parce que la dernière fois que nous étions à une conférence et que j'ai fait toutes les réservations, nous sommes arrivés à l'hôtel, nous avons essayé de nous enregistrer. Et ils ont dit, oh, oui, je n'ai besoin que de votre passeport, donc mon passeport. D'accord, oui, j'ai dit, j'ai réservé deux chambres. Oh, oh, oh, oh. Mais elles ne sont pas au même étage. Est-ce un problème ? Et j'étais juste en train de traiter l'information. Je me suis dit, oh, non, c'est un collègue. Donc c'est une très courte histoire, une histoire sur un biais qui a été rapidement géré, heureusement.
[00:02:32] Non, bien sûr que non.
[00:02:34] Et une autre petite histoire est que j'ai un double nom. Mon nom est Bas Zwegler, et Zwegler est le nom de ma femme, le nom de ma partenaire. Et je suis allé chez le médecin, et la même chose s'est produite. Ils m'ont appelé en disant, Madame Bas Zwegler. Bas Zwegler. Et c'était encore plus gênant parce que le type avait une photo de moi. Donc je sais que je ressemble à ma mère.
[00:03:00] Oui, donc ce sont des exemples dont nous allons parler. Et ceux-ci sont en quelque sorte très innocents, n'est-ce pas ? Mais quand nous regardons l'informatique, nous en avons beaucoup. Oui.
[00:03:10] Donc l'exemple de Kenny est assez inoffensif, n'est-ce pas ? Il n'y a pas de réelles conséquences ou impacts à long terme. Son ego a peut-être été un peu blessé, mais il peut s'en remettre. Mais quand nous parlons des décisions de conception logicielle, alors les décisions que nous prenons et qui sont en fait pleines de biais peuvent avoir un impact à long terme. Et les décisions que nous prenons maintenant avec une... Forte intuition qui est probablement un biais peuvent avoir un impact à long terme, mais ensuite nous voyons des choses comme le sophisme des coûts irrécupérables comme Nous avons déjà tellement investi dans cette décision et maintenant nous nous y tenons simplement parce que nous avons déjà beaucoup investi. Il y a aussi beaucoup de recherches effectuées et cette recherche est quelque chose que nous allons citer beaucoup dans cette conférence parce qu'elle est vraiment dans le contexte de, eh bien, le contexte dans lequel nous nous trouvons. Et elle dit en fait que la prise de décision architecturale est loin d'être rationnelle, et que les architectes tendent à adopter une approche satisfaisante plutôt que de rechercher l'architecture optimale, ce qui signifie que nous sommes tentés ou susceptibles de choisir une approche ou une décision qui est suffisamment bonne. Et cette décision suffisamment bonne est très souvent pleine de biais. Et l'effet à long terme, nous allons en parler aujourd'hui. Pourquoi est-ce important ? Parce que nous, d'après notre expérience, savons que beaucoup de décisions de conception logicielle que nous prenons, nous les prenons ensemble. Et nous utilisons, par exemple, des exercices de modélisation collaborative pour prendre des décisions de conception ensemble. Et chaque personne qui vient à une telle session apporte ses propres biais. Donc cela signifie que chaque fois que nous prenons des décisions de conception ensemble, nous pouvons multiplier l'effet des biais cognitifs par le nombre de personnes impliquées dans cette décision ou cette session. Donc c'est beaucoup de biais. Donc nous ne disons pas que les sessions de modélisation collaborative ne sont pas le bon endroit pour prendre ces décisions de conception, parce qu'elles le sont. Nous disons simplement que ce sont aussi les endroits où ces biais cognitifs sont très, très présents, et que c'est aussi l'endroit où vous devriez commencer à considérer. Désamorcer certains de vos biais dans les décisions de conception logicielle. Et c'est de cela que nous allons parler aujourd'hui. Nous sommes très passionnés par ce sujet. Nous avons consacré un chapitre entier dans le livre que nous avons écrit avec Hien, qui est également ici.
[00:05:08] Et il y a un chapitre entier sur les biais cognitifs. Et cela en dit long, je pense, sur notre passion pour ce sujet. Donc si vous voulez en savoir plus après cette conférence, c'est l'endroit où nous vous renverrions, qui est bien sûr, totalement non biaisé.
[00:05:21] Mais avant de plonger, je veux m'assurer que nous sommes sur la même longueur d'onde en ce qui concerne, ou que nous avons le même cadre, le même modèle de ce que nous entendons par biais cognitifs. Voici donc la définition que nous utilisons. Cela suit Daniel Kahneman. Nous suivons également sa distinction entre le système un et le système deux. Quelqu'un connaît ça ? D'accord ? Un système très rapide, le système un, est plus notre système de pilote automatique. Nous l'utilisons beaucoup. C'est un système très efficace. C'est la raison pour laquelle vous n'avez pas à réfléchir à chaque décision que vous prenez dans une journée. C'est la raison pour laquelle, par exemple, lorsque vous conduisez, vous pouvez soudainement penser, oh, je suis déjà arrivé. Et vous n'avez pas pensé à toutes les décisions que vous avez prises en conduisant pour arriver là. Donc le système un est plein de biais. Le système un est entraîné. Il est basé sur l'expérience. Nous savons ce qui fonctionne dans certaines situations et ce qui ne fonctionne pas. Donc nous savons comment agir et quelle est probablement la bonne chose à faire. C'est là que vivent nos biais.
[00:06:14] Oui, peu importe qui... Arrivé au bureau et penser, ai-je verrouillé la porte ?
[00:06:19] Oui. Eh bien, je vérifie toujours ça 10 fois, mais c'est moi. C'est pour une autre discussion.
[00:06:28] Et notre système deux, aussi, est plus notre système lent, délibéré, conscient que nous... Et ce n'est pas comme un interrupteur que vous allumez et éteignez, mais votre système deux, vous l'utilisez quand vous ralentissez. Vous réfléchissez un peu plus. Donc, lorsque vous voulez débiaiser vos décisions de conception logicielle, le système deux est un système très utile que nous avons. Mais dans la plupart des cas, vous pouvez faire entièrement confiance à votre système un. Il est plein de biais, mais vous pouvez lui faire entièrement confiance. C'est important parce que les biais que nous avons façonnent la manière dont nous regardons le monde. Donc, dans le monde dans lequel nous vivons, dans ce contexte, nous avons appris que ce que cette image représente s'appelle une pipe.
[00:07:01] Ce que fait cette œuvre d'art, et c'est aussi pourquoi j'aime beaucoup cette œuvre, c'est qu'elle remet cela en question. Parce qu'elle dit, ceci n'est pas une pipe. Donc, lorsque vous passez devant cette œuvre d'art et dites, hé, c'est une pipe. Ce n'est pas une pipe. Vous regardez une œuvre d'art représentant une pipe. Et c'est une différence très subtile, mais votre système un dit, hé, c'est une pipe. Et l'œuvre d'art vous pousse à utiliser votre système deux pour ralentir, réfléchir, hé, qu'est-ce que je regarde vraiment et comment cela s'intègre-t-il dans ma perspective ? Et c'est ce que nous voulons faire aujourd'hui. Nous voulons remettre en question la manière dont vous regardez certaines des décisions de conception logicielle que vous prenez et comment vous pouvez réfléchir, ralentir, commencer à les débiaiser. Donc, ce ne sera pas une discussion très théorique sur, hé, vous devriez être conscient des biais cognitifs parce que nous espérons que vous êtes conscient que vous devriez être conscient des biais cognitifs. Nous allons donc plonger dans quelques exemples que nous voyons souvent en matière de décisions de conception logicielle, et nous allons partager certaines des habitudes que nous nous sommes enseignées pour commencer à débiaiser les décisions que nous prenons.
[00:07:56] Donc encore une fois, nous... Hé, ça ne marche pas.
[00:07:58] Ça va marcher.
[00:07:59] D'accord. D'accord. C'est d'ailleurs pour ça qu'il porte cette chemise, pour ceux qui ne l'ont pas vu. Donc encore une fois, Nous ne disons pas que vous ne pouvez pas faire confiance à votre intuition, que vous ne pouvez pas faire confiance à vos biais, parce que vous le pouvez. Dans la plupart des cas, vous pouvez suivre ce que vous savez déjà et ce qui fonctionne dans certaines situations. Nous disons simplement qu'il est parfois utile de réfléchir à deux fois. Et lorsque nous étions à Berlin il y a quelques semaines, nous dînions avec quelques personnes, dont Gregor Hope, et il disait que nous devrions tous avoir notre propre loi. Nous avons donc créé nos propres lois, et j'ai commencé à réfléchir, quelle serait ma loi ? Et je pense qu'en fonction des années d'expérience que j'ai dans les entreprises, ce serait définitivement ma loi. Plus un biais semble inoffensif, plus il a probablement déjà causé de dégâts. Donc, chaque fois que vous pensez, eh bien, nous ne sommes pas très réceptifs à ce sophisme des coûts irrécupérables,
[00:08:50] je réfléchirais à nouveau. Donc c'est ma loi, et cela viendra plus tard. Donc c'était à propos de la partie biais, partie décisions.
[00:08:58] Oui, donc il s'agit de prendre des décisions. Hier, qui était à la conférence de Heinz par hasard ?
[00:09:04] Vous avez vu cela alors.
[00:09:05] Oui, donc vous avez vu cela. C'était plus élaboré. Ce qu'elle a fait. Mais de toute façon, qu'est-ce que nous considérons comme une décision ? Cela vient des théories économiques, qui est que nous avons des alternatives, nous avons des informations, nous avons des préférences, nous faisons de la logique, et ensuite nous avons un plan d'action. Donc c'est une décision. Et ce qu'elle dit, et c'est une très brève introduction si vous voulez en savoir plus à ce sujet. Revoyez la conférence de Keen plus tard, mais c'est un choix entre deux ou plusieurs alternatives qui implique une allocation irrévocable de ressources. Donc c'est une décision, comment nous considérons une décision, un modèle de la façon dont nous considérons les décisions. Et ce que j'utilise ensuite pour le lier est ce que j'utilise, c'est-à-dire ce qu'est la prise de décision. Et j'utilise le dernier modèle d'Andrew Harmel, qui dit, eh bien, nous avons besoin d'une décision. Nous faisons de l'option making, qui est tous les éléments dont vous avez besoin dans cette décision. Ensuite, vous prenez une décision. Et vous pourriez avoir besoin de la partager si tout le monde n'est pas là. Et ensuite, une décision est mise en œuvre. Donc ce sont les deux concepts de biais et de prise de décision. Donc ce sont les deux modèles que nous utilisons pour notre discussion aujourd'hui. Et une chose à savoir et à comprendre est que les biais... Sont différents de ce que je disais plus tôt, de ce qu'on vous dit en psychologie. Et en psychologie, c'est généralement une chose ponctuelle. Donc une fois, je suis allé chez le médecin, c'était rapidement fait et c'était terminé. La décision était prise. Dans la conception logicielle, cependant, nous avons une boucle de rétroaction de renforcement. Et c'est pourquoi il est si dangereux en matière de logiciel de ne pas agir. Parce que si nous prenons une décision, elle devient un artefact. Et si cette décision est biaisée, elle devient un ADR ou du code ou des diagrammes ou autre chose, qui alimente notre modèle mental. Qui alimente en retour cette décision, les informations que nous avons, les préférences que nous avons, etc., etc. Et cela alimente en retour la décision. Donc c'est une boucle de renforcement sans fin si vous ne faites pas quelque chose stratégiquement contre cela. Ce n'est pas une chose ponctuelle. Ce n'est pas, hé, cette décision. Elle est prise, oh, nous étions biaisés.
[00:11:10] Corrigeons cela. Non, en fait, cela s'aggrave. Donc votre architecture enseigne aux équipes à quoi ressemble une bonne architecture, qu'elle ait été correcte ou non. Et vous voyez cela particulièrement avec beaucoup d'architectes. Il n'y a pas beaucoup de base scientifique en architecture parce que la plupart des architectes disent, ouais, je l'ai fait à l'instinct. C'est biaisé. Oui ? Donc c'est pourquoi nous devons faire quelque chose activement. Et comme le dit déjà Evelyn, le problème, c'est qu'une grande partie de l'industrie parle déjà des biais. Le problème avec les biais et la prise de conscience, c'est que ça ne change rien. Des recherches ont examiné si cette prise de conscience seule était suffisante. Kahneman l'a déjà dit. Réfléchir à sa propre expérience l'a mis en évidence. Maintenant, je suis très conscient de mes biais. Et ça aussi, c'est un biais, soit dit en passant. On en reparlera plus tard. Mais si je vais sur LinkedIn, je suis frappé par l'effet de mode en ce moment. L'IA. Je sais ce qui se passe. Je sais qu'il n'y a pas encore de théorie solide prouvant que l'IA fonctionne ou non. Mais quand même, en scrollant sur LinkedIn, je ressens un peu d'anxiété. Est-ce que je dois me lancer dans plus d'IA ? Qui ressent ça en ce moment ? Et c'est l'effet de mode. Je suis encore touché par ça. Donc la prise de conscience seule ne suffit pas. J'ai besoin d'une stratégie pour le combattre. Et heureusement, il existe des recherches à ce sujet. Bon, je montrerai ça plus tard, mais il faut commencer à inciter activement. Et peut-être que vous l'avez vu, qui a vu ça sur la route ?
[00:12:47] Qui commence vraiment à conduire moins vite ? Moi, oui. Encore une fois, c'est complexe, donc tout le monde ne le fait pas, mais surtout, les recherches disent que si vous faites la chose de gauche, les gens conduiront plus lentement. Nous avons donc besoin d'une stratégie dans notre prise de décision pour nous assurer que nous sommes moins biaisés. On ne peut malheureusement pas les éliminer. Donc nous en avons besoin. Il y a un excellent livre sur l'incitation, et il s'intitule *L'Architecture du Choix*. Comment pouvons-nous intégrer des incitations dans notre processus de décision et notre prise de décision pour réduire réellement nos biais ? Et c'est pourquoi je suis très fier de vous présenter notre checklist, n'est-ce pas, Evelyn ?
[00:13:27] Oui, eh bien.
[00:13:29] Quand je lui ai dit qu'on allait faire une checklist, elle a réagi en disant : non, ne me fais pas de clickbait, s'il te plaît.
[00:13:34] C'était ma réaction. Ça ne marche pas non plus. Pourquoi ça ne marche pas ?
[00:13:38] Je ne suis pas sûr.
[00:13:38] C'est un très, très joli cadeau. C'est le chat qui fait ça.
[00:13:44] Heureusement que ce n'est pas enregistré, sinon ce serait un cadeau maintenant. Donc en effet, quand on parle de ça, on devrait faire une checklist. Et moi je me dis, je ne pense pas qu'on devrait faire une checklist parce que les checklists me déclenchent parce que généralement c'est juste du clickbait et elles ne veulent rien dire ou n'apportent pas vraiment de valeur. Donc on a d'abord juste parlé de cette présentation, de la structure et de ce qu'on voulait dire aux gens, et patati, et patata. Finalement,
[00:14:08] j'ai adhéré à l'idée de la checklist parce que cette checklist s'avère être différente.
[00:14:14] Et oui, je sais comment ça sonne. Mais faites-moi confiance, je reviendrai là-dessus à la fin. Faites-moi confiance. Faites-moi confiance.
[00:14:20] On va en parler aussi. Oui, c'est vrai.
[00:14:23] Mais ça va en fait vous aider à traiter toutes les informations qu'on va vous donner aujourd'hui sur les biais et les suggestions d'habitudes utiles que vous pourriez adopter. Soyez patients avec nous. La checklist a vraiment du sens. Ce n'est pas juste du clickbait.
[00:14:38] Et elle est utilisée dans certaines industries aussi, n'est-ce pas ? Quand les pilotes se trouvent dans une situation, ils utilisent une checklist et continuent de l'améliorer, n'est-ce pas ? Et il y a des recherches ici qui prouvent que l'intervention structurée avec formation fonctionne. La checklist, l'intégrer, en faire une checklist pratique, ça marche. Et il y a eu récemment dans notre domaine un projet pilote qui a découvert que la prise de conscience seule n'avait aucun effet sur les prêts, mais que l'intervention structurée fonctionnait. Donc il y a une théorie solide ici, une théorie de recherche, qui montre que les checklists et la formation fonctionnent. Aujourd'hui, nous allons surtout parler de la prise de conscience et de la checklist. Et nous allons passer en revue ces cinq points aujourd'hui. Donc nous allons vous montrer quel biais elle combat réellement. Et à la fin, nous allons vous présenter la checklist complète, soit dit en passant. Ne vous inquiétez pas. Ce que nous allons faire, c'est passer en revue un par un. Nous allons vous en donner un ou deux. Biais qui y sont inclus et comment nous allons les contrer.
[00:14:53] La formation fonctionne. Une checklist, l'intégrer, en faire une checklist pratique, ça marche. Et il y a en fait dans notre domaine récemment, une étude pilote a révélé que la sensibilisation au prêt n'avait aucun effet, mais qu'une intervention structurée fonctionnait. Donc il y a ici une théorie ancrée, une théorie de recherche, que les checklists et... La formation fonctionne. Nous allons parler aujourd'hui principalement de la sensibilisation et de la checklist, et nous allons passer en revue ces cinq points aujourd'hui. Nous allons donc vous montrer quel biais cela permet de combattre et à la fin, nous allons vous présenter la checklist complète, soit dit en passant. Donc ne vous inquiétez pas. Ce que nous allons faire, c'est les passer en revue un par un. Nous allons vous donner un ou deux biais qui y figurent et comment nous allons
[00:15:39] les contrer. Alors Evelyn.
[00:15:40] Oui, en commençant par le premier. Soyez prêt à prendre une décision. Et nous sommes très conscients que c'est un terme très vague et qu'il peut signifier beaucoup de choses différentes pour beaucoup de personnes. Nous allons préciser cela. Imaginez que vous ayez une très grande décision de conception à prendre dans votre vie professionnelle. En même temps, les choses à la maison sont un peu compliquées parce que peut-être que vous êtes en pleine dispute avec votre partenaire ou votre meilleur ami, votre enfant ou votre chat est malade, ou vous avez un chien malade à la maison, ou votre toit fuit, ou il y a... Oui, c'est tiré de l'expérience personnelle.
[00:16:13] Il y a donc beaucoup de raisons pour lesquelles vous pourriez vous sentir triste. Ce que nous faisons habituellement, vous y compris, c'est que nous pensons, eh bien oui, une décision de conception approche, mais je suis un être humain rationnel. Je peux séparer ma vie personnelle de ma vie professionnelle, donc je suis parfaitement capable de prendre cette décision dans ma vie professionnelle.
[00:16:34] Et je ne serai pas affecté par l'état émotionnel dans lequel je me trouve à cause de ce qui se passe à la maison. Le problème, c'est que le biais cognitif ne fait pas vraiment de distinction entre votre vie professionnelle et votre vie personnelle. Donc cela aura définitivement un impact. Et l'exemple spécifique dont nous allons parler aujourd'hui s'appelle la misère myopique. Et cela a à voir avec un état émotionnel spécifique, à savoir la tristesse. Donc ce n'est pas pour toutes les émotions, dites négatives, mais cela concerne vraiment spécifiquement la tristesse. Et ce que dit la recherche, c'est que chaque fois que nous nous sentons tristes, nous devenons impatients en tant qu'êtres humains. Et ce que nous voulons alors faire, c'est nous débarrasser de ce sentiment. Donc nous voulons résoudre cette impatience que nous ressentons. Et généralement, nous faisons cela en tombant dans le biais d'action, ce qui signifie que prendre une action est toujours mieux que ne rien faire. Donc pour me débarrasser de cette impatience, je vais simplement prendre une décision. Je vais simplement faire quelque chose. Ainsi, au moins, je peux me débarrasser de cette impatience, et cela m'aidera à soulager un peu cette tristesse. Nous devenons donc très concentrés sur le soulagement à court terme. Nous allons faire des choses parce que cela réparera mon état émotionnel. Cela ne signifie pas que je vais prendre la meilleure décision pour le long terme. Donc l'exemple que j'ai donné, je dois prendre une décision de conception et je me sens très triste. Alors la décision que je pourrais prendre pourrait être plus centrée sur moi, mon état émotionnel actuel et non centrée sur ce qui serait la meilleure décision pour le long terme. Cela pourrait aussi se traduire, par exemple, par un développeur qui opte pour un correctif rapide qu'il ou elle peut faire tout de suite, parce que cela signifie que je peux fermer un ticket aujourd'hui. Youpi ! Plutôt que d'opter peut-être pour une solution qui pourrait être meilleure à long terme, mais qui pourrait me prendre quelques sprints de plus. Nous sommes donc beaucoup plus concentrés sur la résolution à court terme. C'est ce que nous voulons. Et il y a beaucoup de recherches faites sur ce sujet, et elles ont toutes été menées de manière similaire. Ce qu'ils ont fait, ils avaient deux groupes. Ils avaient un groupe expérimental et un groupe témoin. Le groupe expérimental, les deux groupes devaient prendre les mêmes décisions, mais le groupe expérimental a d'abord reçu une impulsion triste. Et l'impulsion triste dans ces recherches était généralement une vidéo triste. Après cela, ils avaient le choix. Voulez-vous une somme d'argent moins importante, mais vous l'obtenez tout de suite ? Ou voulez-vous une somme d'argent plus importante, mais vous devez attendre, et les études varient de quelques heures à quelques jours ou semaines ? Dans presque toutes ces études, le groupe qui a reçu l'impulsion triste était beaucoup plus susceptible d'opter pour la résolution à court terme. Donnez-moi l'argent maintenant. Même si c'est moins d'argent, je le veux maintenant. Donc le biais d'action était très présent là.
[00:19:06] Et cela aussi, eh bien, si vous transposez cela aux décisions de conception que nous prenons, eh bien, donnez-le-moi maintenant. Je veux prendre la décision maintenant. Réparer mon état émotionnel. Cela a un impact sur la façon dont nous prenons des décisions et ce que cela signifie à long terme. Donc ce que cela dit, c'est que nous sacrifions la valeur future pour une résolution immédiate si nous nous sentons tristes, donc impatients, et que nous voulons alors régler cela. Alors que pouvez-vous faire si vous ressentez cela ? Et nous avons spécifiquement choisi ce point parce que la tristesse en général n'est pas un état émotionnel dont on parle beaucoup dans les équipes ou les organisations d'après mon expérience. Donc ce que vous pourriez faire, il serait très utile de savoir, par exemple, où en sommes-nous au niveau de la tristesse dans notre groupe ou en moi-même ? Commencez par vous-même. Donc si vous devez prendre une décision, vous pourriez vouloir vous poser la question : sommes-nous dans le bon état, le bon état émotionnel pour prendre cette décision aujourd'hui ? C'est une question qui vous fait ralentir. Donc vous pourriez vouloir... Mesurer ou évaluer le niveau de tristesse en vous-même ou dans votre groupe. Vous pouvez faire cela très facilement. Échelle de 1 à 10. Niveau de tristesse. Où en sommes-nous ? Vous n'avez pas besoin de donner d'explication. Vous n'avez pas besoin d'être trop vulnérable. Où en sommes-nous ? Et ensuite, la question de suivi pourrait être : étant donné notre état émotionnel, sommes-nous prêts à prendre cette décision aujourd'hui ? Et vous pouvez toujours prendre la décision si vous le souhaitez, mais au moins vous ralentissez, vous remettez en question vos biais, et vous pensez : hé, impact potentiel, allons-nous prendre le risque ? Allons-nous travailler avec les compromis ? Oui ou non. Mais au moins vous avez ralenti. Donc un point de contrôle ou un exercice de compréhension de la situation pourrait être un outil très utile ici. J'ai expérimenté cela quelques fois. Un peu de sécurité psychologique est utile dans cet exercice, mais vous pouvez aussi commencer par vous-même et voir où se situe votre niveau de tristesse. Oui, comment cela affecte-t-il votre prise de décision ?
[00:20:46] Oui, et pour ajouter, je sais que Rebecca Wirth-Broth dit que peut-être vous pouvez l'ajouter dans vos ADR. Si vous faites des ADR, enregistrement de décision d'architecture, vous pouvez en fait aussi indiquer quel était notre état actuel. Donc la compréhension de la situation que vous pouvez en fait ajouter et avec le temps, vous pouvez voir comment nos décisions évoluent différemment. Si vous avez la sécurité psychologique. Oui, c'est utile.
[00:21:03] Donc vérifiez, soyez prêt à prendre une décision.
[00:21:04] C'est le premier point dont nous allons parler. C'est le premier dont nous allons discuter. Je vais parler un peu d'élargir le cadre. Et vous pourriez penser, oh, allez, Kenny, on fait déjà ça, non ? On fait des ateliers. On fait le double diamant. On élargit déjà le cadre. Cependant, il y a deux biais dont je veux discuter aujourd'hui qui vous empêcheront d'élargir ce cadre. Vous pourriez penser que vous élargissez le cadre, que vous intégrez plus d'informations, et comme nous l'avons appris hier, n'est-ce pas, si l'information n'est pas pertinente, peut-être devriez-vous arrêter. Mais que se passe-t-il s'il y a simplement un angle mort complet avec lequel vous traitez ? Et le premier que je veux découvrir, et je vais essayer de déclencher votre système un maintenant. Je vais vous montrer une image, et je veux que vous résolviez le problème. D'accord ? Et c'est la première chose qui vous vient à l'esprit. Alors ne réfléchissez pas trop longtemps. Je vous ai déjà biaisé vers votre système deux. Ici, vous voyez une figurine Lego, et il y a une brique placée dessus avec un seul pilier de support, et elle est maintenant de travers. Comment résoudriez-vous cela ? Qui veut le dire et prendre la parole ?
[00:22:09] Oui ?
[00:22:12] Oui ? Est-ce que c'était votre première pensée ? Oui ? Qui a pensé, je vais ajouter trois blocs à cette chose ?
[00:22:25] Un bloc ? Un bloc, on appelle ça aussi comme ça.
[00:22:26] Un bloc, c'est ma porte. Oui. Donc ici, vous voyez, et je vous ai déjà influencé d'une certaine manière, et il y a des gens qui font ça. Mais ce à quoi nous avons affaire ici, c'est quelque chose appelé le biais additif. Et surtout dans la conception de logiciels, et surtout lorsque vous concevez des modèles, Nous préférons ajouter des choses à nos options plutôt que de les supprimer. Et cela rend les choses complexes. En fait, c'est le paradoxe et l'un des ennemis d'une bonne conception : nous continuons à essayer d'ajouter des choses pour résoudre. Regardez toutes les interfaces utilisateur de nos jours. Comme Miro a commencé très simplement. Maintenant, il a tellement de choses. Je me dis, d'accord, pourquoi ? Cela ajoute des choses. Donc c'est dans notre biais. Donc c'est le biais additif. Et cette recherche avec le pont en Lego, ils l'ont fait et la grande majorité des participants ont ajouté les briques pour soutenir le pont, seulement lorsqu'on leur rappelait explicitement de retirer quelque chose. Donc ils l'ont fait, l'ont réparé, et ont mis des briques Lego autour, n'est-ce pas ? Et ils se disent, d'accord, ajoutons-en. Dès que vous dites que chaque brique Lego ajoutée coûte de l'argent et que tout ce que vous retirez vous en rapporte, C'est seulement alors qu'ils ont commencé à les retirer. C'est parce que le résultat, parce que c'est ce que nous essayons de chercher, est le même. N'est-ce pas ? Et c'est un biais auquel vous pourriez penser. J'ai toujours le biais d'ajouter des choses aussi. En effet. Surtout les diapositives dans nos présentations, n'est-ce pas, Evelyn ? Non.
[00:23:54] Je n'ai jamais remarqué.
[00:23:55] Donc oui, c'est aussi un peu de thérapie aujourd'hui.
[00:23:59] Alors que pouvons-nous faire contre cela ? Donc une chose que je demande en groupe, si nous ne pouvions rien ajouter, comment résoudrions-nous cela ? Surtout lorsque vous avez des options dans vos décisions, n'est-ce pas ? Vous voulez avoir des options. Vous pouvez alors demander, d'accord, pouvons-nous obtenir une option qui a moins de choses à ajouter ? Et surtout, je suis un adepte de la conception pilotée par le domaine. Je vois que lorsque nous créons des modèles, nous essayons d'ajouter des langages. Oui, mais nous avons besoin de chaises. Pourquoi avons-nous besoin de chaises ? Parce qu'il y a des chaises, n'est-ce pas ? Oui, mais si nous les retirions ? Donc j'essaie de tout retirer. Et l'affirmation générale que nous avons, un modèle est terminé jusqu'à ce que nous ne puissions plus rien en retirer. Mais c'est tellement contre-intuitif par rapport à ce que nous faisons réellement, ajouter des choses à un modèle. Donc c'est la première chose. Maintenant, la deuxième dont je vais parler est celle-ci. C'est le problème de la bougie. Qui connaît cela ? Le problème de la bougie ? Qui en a entendu parler ? Il y en a quelques-uns. D'accord, donc l'instruction, fixez la bougie au mur de telle manière que lorsqu'elle est allumée, aucune cire ne coule sur le sol. Donc vous avez un livre d'allumettes, vous avez une boîte de punaises, et vous avez une bougie.
[00:25:07] Comment résoudriez-vous cela ?
[00:25:14] Oui. Qui a pensé, hé, je peux utiliser cette boîte sans les punaises, la fixer au mur et l'utiliser comme une plateforme ? Qui a pensé à cela ? Il y en a quelques-uns, oui.
[00:25:27] Oui, et comme vous pouvez le voir, n'est-ce pas, cela ne nous frappe pas de la même manière que ces biais. Mais il y avait aussi beaucoup, et pour être honnête, je l'ai vu aussi, c'est ce qui se passe ici, c'est quelque chose appelé la fixité fonctionnelle, surtout quand quelqu'un l'apporte, et voici une boîte de ceci, et vous ne pensez à la boîte que pour contenir les punaises, mais vous ne pensez pas à elle comme une plateforme qu'elle peut soutenir.
[00:25:50] C'est ce que nous appelons la fixité fonctionnelle. C'est un blocage cognitif qui limite une personne à utiliser un objet uniquement de la manière dont il est traditionnellement utilisé. Et il y a beaucoup plus de recherches à ce sujet. Et un en particulier est le problème classique de la fixité fonctionnelle. Les groupes de contrôle ne remarquent les caractéristiques obscures de la clé qu'environ 27 à 40 % du temps. Nous l'avons vu se produire ici approximativement. Donc ce n'est jamais tout le monde qui est impacté de la même manière. C'est quelques-uns d'entre eux. Donc, il y a cette chose appelée la technique des parties génériques, que je trouve très intéressante, quand ils forment les gens à cela, c'est déjà 37 à 70 % du temps. En quoi consiste la technique des parties génériques ? C'est que nous ne nommons pas les choses
[00:26:36] pour ce qu'elles peuvent faire, mais nous les nommons de manière plus plate. Je donne des formations DDD, et dans les formations DDD, nous parlons de l'achat de billets. Donc les gens créent une limite de ticket. Et je dis, que fait réellement un ticket ? Oh, c'est un morceau de papier qui vous donne accès. D'accord, donc j'essaie d'aplatir la fonctionnalité de cela, d'essayer de la supprimer, afin que les gens puissent ne plus voir ce que vous faites réellement avec le ticket. Parce que quand on voit un ticket, c'est comme, oh oui, il donne accès. Mais si vous pouvez le renommer en quelque chose de très superficiel, ne faites cela que parce que c'est un peu contre-intuitif par rapport à ce que le DDD essaie de faire, qui est de créer de la profondeur dans le langage. D'abord, nous pouvons supprimer la profondeur. C'est la technique des parties générales. C'est une technique très intéressante. Donc, c'est une des choses que vous pouvez faire. Et la chose, ce que j'ai dit à propos du langage omniprésent, c'est ce que nous appelons en DDD le langage du modèle, c'est très contre-intuitif parce que le langage omniprésent crée de la profondeur, mais ensuite nous ne pouvons plus voir en dehors de ce langage. Il crée des fixations fonctionnelles. Il a un bon but, ne vous méprenez pas. Je l'utilise beaucoup. Mais nous devons faire quelque chose pour nous désengager de ce langage, de ce que nous pouvons faire ici. Ainsi, les artistes modernes protègent leur obscurité. Et c'est comme cela que je vois le design. Et c'est pourquoi Eric Evans, je pense, je ne suis pas sûr, a cette œuvre d'art de Kandinsky, n'est-ce pas ? J'aime les artistes modernes parce qu'ils essaient de ne pas le nommer. Ils le laissent dans l'obscurité. Et c'est pourquoi quand vous faites du event storming, et qui ici a fait du event storming ?
[00:28:06] Je le garde très obscur parce que si nous le rendons très précis, par exemple, des choses comme la cartographie de la chaîne de valeur sont très structurées, très précises. Il n'y a pas de place pour l'obscurité et il n'y a pas de place pour le voir d'une manière différente. C'est un équilibre que vous devez trouver, n'est-ce pas ? Donc au début, j'essaie de supprimer la précision pour aller vers l'obscurité et ensuite nous créons une nouvelle précision. Oui, donc la première chose que nous faisons, c'est la technique des parties générales au lieu de se demander : qu'est-ce que c'est ? De quoi est-ce fait et que pourraient faire ces parties, et ensuite la deuxième chose vient de la conception pilotée par les responsabilités de Rebecca Wersbrock. Que sait-il réellement et que fait-il ? Donc, chaque fois que j'entends un gestionnaire ou un manipulateur de surfeurs, j'essaie de le reformuler, de reformuler les termes pour ce qu'il fait ou ce qu'il sait. Donc, ce sont deux des choses que nous pouvons faire, deux habitudes que vous pouvez adopter pendant ce contrôle.
[00:29:03] D'accord, donc maintenant nous sommes prêts à prendre une décision. Nous élargissons le cadre.
[00:29:07] Et maintenant, nous devons obtenir des conseils indépendants. Euh, Oui. Et c'est une chose que nous pensons tous ou que nous ressentons très souvent, à savoir que nous cherchons ou obtenons des conseils indépendants. Mais très souvent, comme ce que je vois autour de moi, c'est que ces conseils indépendants viennent de personnes que nous connaissons ou avec qui nous travaillons beaucoup ou qui sont dans notre bulle ou en qui nous avons confiance ou qui ont une certaine forme de hiérarchie dans l'organisation dans laquelle nous sommes, ou quelqu'un qui répète simplement beaucoup ses conseils. Donc, cela ne signifie pas nécessairement que les conseils que nous recevons sont réellement indépendants. Et nous avons certaines choses en place, n'est-ce pas ? Par exemple, le processus de conseil en architecture, il est utile parce que nous obtenons des conseils de personnes affectées par notre décision ou qui ont beaucoup d'expertise sur ce sujet, mais cela ne signifie pas que c'est indépendant. Donc, beaucoup de gens me disent alors, comme, oui, mais je l'ai obtenu de beaucoup de personnes différentes, le même conseil. Cela peut encore signifier que toutes ces personnes basent leurs conseils sur les mêmes ressources parce que vous faites toutes partie de cette même bulle. Donc indépendant ne signifie pas beaucoup de personnes. Ce n'est pas la même chose dans ce sens.
[00:30:19] Oh, désolé, je dois revenir en arrière. Il y a certains biais auxquels nous devons faire attention ici, et l'un d'eux est le biais de surconfiance. Et le biais de surconfiance signifie que nous avons tendance à surestimer nos propres compétences, X, Y, expertise, connaissances, le contrôle que nous pourrions avoir sur les résultats futurs, cela signifie que nous pensons être plus sages, plus capables, plus intelligents que nous ne le sommes réellement, et cela pourrait nous amener à prendre
[00:30:45] des décisions pas si optimales, appelons-les ainsi. Je voulais dire de mauvaises décisions, mais des décisions moins optimales. Donc, lorsque nous préparions cela, nous sommes tombés sur un article sur la surconfiance, et, eh bien, je l'ai vraiment aimé, alors je vais simplement vous le faire lire.
[00:30:17] identique dans ce sens. Oh, désolé, je dois revenir en arrière. Il y a certains biais auxquels nous devons faire attention ici, et l'un d'eux est le biais de surconfiance. Et le biais de surconfiance signifie que nous avons tendance à surestimer nos propres compétences, notre expertise, nos connaissances, le contrôle que nous pourrions avoir sur les résultats futurs. Cela signifie que nous pensons être plus sages, plus capables, plus intelligents que nous ne le sommes réellement, et cela pourrait nous amener à prendre
[00:30:45] des décisions pas tout à fait optimales, appelons-les ainsi. Je voulais dire de mauvaises décisions, mais des décisions moins optimales. Donc, lorsque nous préparions cela, nous sommes tombés sur un article concernant la surconfiance, et, eh bien, il m'a vraiment plu, alors je vais simplement vous le faire lire.
[00:31:07] Et il y a une blague là-dedans, bien sûr, n'est-ce pas ? Mais 50 % des hommes interrogés croyaient qu'ils pouvaient faire atterrir un avion commercial en cas d'urgence. Et quand vous lisez cela, vous pensez, eh bien, c'est fou parce que personne ne peut faire atterrir un avion commercial en cas d'urgence, surtout pas 50 %.
[00:31:24] Sans la formation.
[00:31:25] Sans la formation, oui. Je pourrais le faire. Ça ira.
[00:31:29] Donc, encore une fois, c'est une blague, n'est-ce pas ? Parce que ce n'est pas spécifique au genre. Tout le monde souffre du biais de surconfiance. Je veux dire, si vous... Oui, je l'ai dit la dernière fois que nous étions ensemble. Si vous veniez me voir après cette discussion pour me demander des conseils sur la façon de célébrer le Carnaval aux Pays-Bas, je serais également très surconfiant. Je serais très sûr de moi, mais je serais également très surconfiant. Donc ce n'est pas seulement une question de genre. Cela peut arriver à n'importe qui. Et dans les décisions de conception logicielle ou dans le contexte dans lequel nous nous trouvons, À quoi cela pourrait ressembler, c'est : bien sûr, nous pouvons faire la migration de tout ce monolithe en trois mois.
[00:32:05] Qui a déjà vécu cela ?
[00:32:08] Les estimations sont très, très sujettes au biais de surconfiance. Chaque fois que quelqu'un demande, hé, combien de temps cela prendrait-il ? La surconfiance est toujours là. Nous pensons toujours pouvoir le faire en moins de temps que ce qu'il en est réellement. Donc, encore une fois, beaucoup de recherches, et peut-être que certains d'entre vous connaissent l'étude sur la compétence de conduite qui a été réalisée. Ce qu'ils ont fait ici, c'est demander à des étudiants américains et suédois d'évaluer leurs propres compétences de conduite par rapport aux autres dans ce groupe. Ce qu'ils ont trouvé, c'est que 93 % des étudiants américains et 63 % ou 69 % des étudiants suédois croyaient être de meilleurs conducteurs que le conducteur médian de ce groupe. Statistiquement, il y a quelques problèmes avec ces chiffres. La différence entre les États-Unis et la Suède, les 93 % contre les 69 %, est également très intéressante, je pense. Mais nous n'entrerons pas dans cette recherche. Mais cette recherche a vraiment démontré le biais de surconfiance. Oui, je suis un meilleur conducteur que... Parfaitement capable de conduire, et je suis probablement un meilleur conducteur que le reste de ce groupe. Donc ce biais de surconfiance, nous pouvons en souffrir beaucoup, et c'est particulièrement, comme je l'ai dit, le cas lorsqu'il s'agit d'estimations. Si nous devons donner une estimation, le biais de surconfiance est probablement là. Alors, que pourriez-vous faire ? Eh bien, une chose que vous pourriez faire est un exercice de pré-mortem ou une analyse pré-mortem. Quelqu'un en a déjà entendu parler ? Je sais que certains d'entre vous le font, mais... Et c'est en fait très amusant à faire, car cela vous permet de penser à tout ce qui pourrait mal tourner.
[00:33:46] Ou ce que vous devez faire.
[00:33:47] Oui, d'accord, mais j'aime imaginer toutes sortes de scénarios, comme des scénarios d'horreur, tout ce qui pourrait mal tourner. Donc ce que vous faites, c'est que si vous dites, d'accord, nous pouvons faire cette migration en trois mois, vous vous réunissez avant de commencer réellement la migration et vous dites, d'accord, trois mois. Dans trois mois, nous avons lamentablement échoué, que s'est-il passé ? Qu'est-ce qui a causé cet échec ? Et ensuite, vous commencez à lister tout ce qui peut mal tourner pendant ce temps. Cela signifie que vous êtes beaucoup plus conscient des risques potentiels et des défis qui pourraient survenir. Vous pouvez également commencer à réfléchir, hé, comment pouvons-nous atténuer certains de ceux-ci ? Mais cela vous rend beaucoup plus conscient de tout ce qui pourrait mal tourner, et cela vous aidera à réfléchir à votre estimation initiale de trois mois, et cela pourrait vous faire dire, eh bien, peut-être que c'était un peu optimiste. Voici donc comment vous pourriez remettre en question votre surconfiance. Et cela ne doit pas être une chose très longue, un long processus. Vous pourriez faire cela de préférence avec un mélange de personnes, car alors vous obtenez plus d'apports et toute la sagesse du groupe, donc c'est... Généralement la meilleure chose à faire, mais c'est une chose très, très utile à faire.
[00:34:44] Bien.
[00:34:45] Oui, le suivant.
[00:34:46] Le suivant. Donc nous devons être prêts à prendre une décision, avoir apporté le cadre, rechercher l'indépendance et des conseils, et le dernier est tester vos hypothèses. Une petite histoire de mon enfance. J'avais déjà plus six aux deux yeux, et j'ai fait beaucoup d'études, mais récemment je me suis dit, d'accord, je me suis fait opérer les yeux au laser, soit dit en passant, et donc récemment j'étais comme, d'accord, allons chez l'ophtalmologiste à nouveau. Et ils m'ont dit que je ne voyais pas bien la profondeur. Je ne le savais jamais. Ce n'était jamais un problème pour moi. Mais pour une raison quelconque, je vois la profondeur différemment des autres personnes. Je ne le savais jamais. N'est-ce pas ? Et si vous creusez ce que vous voyez, vous voyez en fait seulement 10 % ou quelque chose comme ça. Et nous avons des angles morts. Et le reste, votre cerveau le remplit. N'est-ce pas ? Donc la dernière fois, j'ai fait une blague, qu'est-ce que la réalité ? Je ne vais pas entrer dans ce sujet. Mais il y a certaines... Il y a certaines choses que votre cerveau capte là, n'est-ce pas ? Et Evelyn a déjà parlé récemment, ou tout récemment, de, fais-moi confiance, n'est-ce pas ? Eh bien, il y a un problème là aussi. Et le problème est le biais d'autorité. Je fais entièrement confiance à mes chats. C'est pourquoi je les ai mis. Voici Lulu et Monsieur Nouilles. C'est la loi de Lulu et Monsieur Nouilles. Nous avons donc tendance à attribuer une plus grande exactitude à l'opinion d'une figure d'autorité ou d'une IA sophistiquée. Je vais aborder ce point. Et être plus influencé par cette opinion. Donc hier, j'ai aimé l'idée de tuer les leaders d'opinion, pas de les tuer, mais de les écarter. Récemment, dans mon entreprise, je suis architecte, et je sais que cela me donne une sorte de dynamique de pouvoir. Et récemment, j'étais dans une discussion. Nous, en tant qu'architectes, utilisons le processus de conseil. Nous montrons nos conseils de manière transparente. Et un collègue architecte avait un avis différent du mien, et nous l'avons mis dans l'ADR, ce qui est bien, n'est-ce pas ? Nous avons deux opinions. Et ensuite, l'équipe peut décider par elle-même de ce qu'elle fait, et nous les aidons avec cela. Et puis une autre personne est venue me voir, oui, mais Kenny, les architectes devraient avoir une seule voix. J'ai dit, pourquoi ? Oui, parce que les gens viennent me voir et disent, les architectes ont dit ça. J'ai dit, ouf, il y a un gros problème là. N'est-ce pas ? A, je ne connais pas toutes les informations, et B, c'est le biais d'autorité, n'est-ce pas ? Si les gens disent ça, je vais surveiller ça, parce que je ne veux pas de ça à cause de ceci. N'est-ce pas ? Je ne me fais pas confiance à cause de mes biais, donc les autres ne devraient pas non plus me faire entièrement confiance. N'est-ce pas ? Nous devons avoir cette conversation alors. Mais le fait est que, la deuxième partie ici, c'est que l'IA est maintenant dans le jeu. Et il y avait une recherche de 2019, et je sais que l'IA n'était pas sophistiquée à l'époque, mais ils avaient déjà compris, ils ont utilisé un modèle statistique, qui, vous savez, les IA de nos jours sont principalement des modèles statistiques aussi, mais les participants donnaient constamment plus de poids à des conseils équivalents lorsqu'ils étaient étiquetés comme provenant d'un algorithme plutôt que d'un être humain. C'étaient des personnes qui n'avaient pas d'expertise dans le domaine sur lequel elles posaient des questions. C'est une bonne chose à savoir, n'est-ce pas ? Quand ils n'ont pas d'expertise, ils font plus confiance à l'IA ou aux machines qu'aux personnes. J'ai récemment vu un post en ligne, une Néerlandaise à Dubaï, il y avait une fusée qui volait au-dessus d'elle. Elle est allée sur ChatGPT et dit, eh bien, ChatGPT me dit que la guerre n'a pas encore commencé.
[00:37:59] D'accord, nous avons un problème. Et c'est ce que ces étiquettes montrent. Mais il est intéressant de savoir ici que les experts font le contraire. Ils le rejettent. Et la chose triste est que le non-expert utilisant l'IA est plus précis que l'expert n'utilisant pas l'IA, surtout pour les modèles statistiques, n'est-ce pas ?
[00:38:21] Et c'est le biais d'autorité pour vous. Donc ni la confiance aveugle ni le rejet systématique ne mènent à de bonnes décisions. Nous devons donc avoir une combinaison.
[00:38:32] Donc une chose que vous pouvez faire dans la prise de décision est de dire, si un membre junior de l'équipe avait suggéré cela, quelles questions auraient été posées ? Donc j'essaie de le débiaiser, n'est-ce pas ? Donc si un architecte disait cela, n'est-ce pas ? Oui, mais l'architecture a dit cela. Oui, mais qu'est-ce que c'est ? C'est un architecte junior. Vous essayez de les faire bouger dans le système aussi maintenant. Oui, et vous pouvez demander quel problème cela a été conçu pour résoudre et avons-nous vraiment ce problème et cela faisait aussi partie de la présentation de Kim hier parfois nous avons juste des solutions sans connaître le problème encore et c'est aussi un biais d'autorité l'IA là-dessus tout le monde utilise l'IA donc nous devons l'utiliser aussi
[00:39:11] Donc c'est tester vos hypothèses. Et parlons d'établir des règles simples. Il y a une chose que nous avons, c'est que ces biais nous facilitent le traitement de toutes les choses que nous faisons. C'est ce qu'Evelyn a déjà mentionné avant, n'est-ce pas ? Le fait est que, lorsque nous traitons avec des logiciels, nous traitons principalement, espérons-le, avec des problèmes complexes. Maintenant, les problèmes complexes ont les biais en numérotation rapide.
[00:39:38] Nous devons nous débiaiser pour nous éloigner de cela, mais il y a tellement de choses à traiter. Et c'est pourquoi parfois nous devons simplement établir des règles simples. Parce qu'il y a cet autre biais appelé la loi de la trivialité ou le bike shedding. C'est aussi dans notre livre. Qui a entendu parler de cela ?
[00:39:56] Oui, donc les organisations donnent un poids disproportionné aux questions triviales parce que elles sont faciles à comprendre tout en ignorant les choses complexes. C'est appelé bike shedding parce que c'était une observation de gestion, soit dit en passant, mais cela a été prouvé plus tard. C'est appelé bike shedding parce que la direction a pris cinq minutes pour décider d'un projet de deux milliards, je pense, pour une centrale nucléaire. Et a passé 45 minutes à parler de l'abri à vélos qui sera construit la semaine prochaine. Et nous rions, mais j'ai fait la même chose quand j'ai commencé à nommer des choses dans la conception de logiciels. J'ai peut-être passé 45 minutes à me demander comment l'appeler.
[00:40:34] Qui a été dans cette situation ? Eh bien, nous ignorons complètement la complexité qui se cache en dessous. Et c'est normal parce que si les choses deviennent complexes, on appelle ça un comportement marginal. Nous essayons de rester à l'écart des incertitudes et de la complexité. C'est ce que nous faisons généralement. De plus, lorsque vous traitez certaines émotions, les gens peuvent aller sur leur téléphone, n'est-ce pas, et essayer de s'éloigner de cette complexité. C'est un comportement humain normal. C'est votre système un qui se met en marche. Mais nous devons en fait nous éloigner de cela. Donc ce n'était pas seulement une observation, mais il y a plusieurs expériences montrant cela. Nous avons donc besoin de quelques règles simples en place. Donc une chose que vous pouvez faire est une porte à deux voies dont Heen a aussi parlé hier. Si réversible délégué, aucun consensus de groupe ne pourrait être nécessaire parce que nous pouvons simplement revenir en arrière. Et l'autre chose est : qu'est-ce qui rendrait cette conversation une perte de temps ? Donc vous pouvez commencer par cette question. Aujourd'hui, qu'est-ce qui rendrait cette conversation une perte de temps ? Et puis quelqu'un dit, eh bien, si nous passons 40 minutes à nommer quelque chose, d'accord, peut-être que nous ne devrions pas le faire. Le processus de conseil architectural et les heuristiques de conception plus les principes peuvent vraiment vous aider comme outil ici pour combattre cela. Donc ce sont les cinq choses de notre checklist. Nous n'avons pas encore terminé, soit dit en passant. Nous n'avons pas encore terminé. Et une chose à savoir, une checklist n'est jamais terminée. Même quand elles sont très simples, je peux aller à l'épicerie, j'ai une checklist, j'entre dans l'épicerie, oh, j'ai oublié quelque chose. Donc une checklist n'est jamais terminée, sachez-le.
[00:42:01] Quoi ?
[00:42:02] Waouh, suspense. Suspense. Donc vous avez peut-être suivi toutes ces étapes, mais il reste encore une chose à faire, et vous devez avoir une vérification en tant que collectif et non au niveau individuel. Parce qu'au niveau individuel, nous pourrions tous ressentir, oui, eh bien, cela semble probablement correct. Nous avons traversé cela. Nous en avons discuté un peu. Et puis quelqu'un pourrait dire, donc je suppose que nous sommes tous sur la même longueur d'onde alors, n'est-ce pas ? Et cela pourrait être suivi de quelque chose comme, et sinon les gens auraient parlé maintenant. Et cette dernière phrase est généralement dite par quelqu'un qui est dans une entreprise depuis plus de 10 ans, a beaucoup d'expérience, beaucoup d'autorité et d'opinions. Donc supposer que tout le monde est sur la même longueur d'onde vient avec cet effet de faux consensus que vous avez peut-être entendu parler. Nous avons donc cette tendance à surestimer que nos propres croyances, valeurs, opinions, comportements sont partagés par les autres. Et cela s'appelle l'effet de faux consensus. Donc l'effet de faux consensus signifie que quoi que nous décidions, nous ressentons ou croyons qu'au moins la majorité d'un groupe est avec nous. Et c'est une chose très confortable et rassurante à penser et à savoir. Et donc quand je le dis, nous pourrions en rire, mais cela nous aide à gérer toutes les pensées difficiles possibles que nous avons dans notre propre esprit. Donc cela nous aide à gérer la réalité dans ce sens. Donc le faux consensus peut, d'accord, au moins la majorité pourrait être avec nous. Encore une fois, nous devrions vérifier cela. Nous devrions faire cette vérification en tant que collectif. Et pourquoi ? Eh bien, c'est aussi un... C'est aussi très triste que ce cadeau ne fonctionne pas. Mais oui, il y a cette étude sur les interactions sur Facebook avec les théories du complot par rapport aux actualités scientifiques. Et ce que cette étude a fait, c'est qu'ils ont étudié plus d'un million d'interactions entre les utilisateurs de Facebook et soit les théories du complot, soit les actualités scientifiques. Ce qu'ils ont découvert, c'est que ces groupes se sont très rapidement séparés en groupes homogènes ou partageant les mêmes idées, dans lesquels l'effet de faux consensus était proche de 100%. Les personnes dans ces groupes séparés croyaient que tout le monde était d'accord avec elles parce qu'elles ne voyaient jamais de points de vue opposés. Et je trouve cela à la fois terrifiant et fascinant.
[00:44:16] Et je ne veux pas mêler les théories du complot aux décisions de conception logicielle. Et ce que nous pouvons en tirer comme leçon, par exemple, si nous travaillons en équipes principalement à distance et que nous utilisons des canaux Slack ou Teams pour obtenir nos informations et fonder nos opinions, Nous ne voyons que les informations dans les canaux dont nous faisons partie. Ainsi, par défaut, nous passons à côté d'informations, de sagesse, de choses, de perspectives qui remettent en question notre propre point de vue. Désolé. Donc, par conception et par défaut, nous passons à côté de choses dont nous avons besoin pour nous forger une opinion ou obtenir une nouvelle perspective. Et alors vous pourriez dire, oui, mais je fais partie de beaucoup de groupes, d'équipes et de canaux. Pourtant, vous êtes toujours... en train de manquer des informations. Donc, vous devez vous assurer de ne pas supposer l'effet de faux consensus quand il n'existe pas.
[00:45:09] Il y a des canaux privés et sélectionnés, n'est-ce pas ?
[00:45:11] Ça aussi. Il y a généralement beaucoup de canaux parallèles dans une organisation dont vous n'avez aucune idée. Donc ce que vous pourriez faire, c'est toujours vous demander : étant donné toutes les informations que nous avons collectées, êtes-vous d'accord avec la décision que nous sommes sur le point de prendre ? Cette question devrait être posée au collectif. Le collectif aurait dû se poser cette question au moins. Et si quelqu'un n'est pas d'accord, alors la question de suivi, qui vient de la démocratie profonde et que nous utilisons beaucoup, est : qu'auriez-vous besoin pour accepter la décision ? Mais ne supposez pas l'effet de faux consensus. Ne supposez pas que tout le monde est d'accord, même si quelqu'un agit comme tel. Ils ne se sont pas exprimés, donc ils sont probablement d'accord avec ça. C'est une supposition que vous devriez éviter. C'est pourquoi nous laissons toujours de la place pour les contributions individuelles avant d'avoir une conversation de groupe. Si vous commencez, par exemple, dans un groupe, en disant : tout le monde est d'accord, n'est-ce pas ? Si vous n'êtes pas d'accord, il sera très difficile de prendre la parole et de dire, eh bien... Pas nécessairement. Laissez toujours de la place pour une contribution individuelle. Cela peut être par le biais d'une note adhésive, comme écrire d'abord vos propres opinions ou un oui ou non, ou un exercice de compréhension, mais laissez de la place pour les contributions individuelles avant d'avoir une conversation de groupe.
[00:46:20] C'est pourquoi la sécurité psychologique est si importante.
[00:46:22] Oui, et cela aide en fait à augmenter cette sécurité psychologique.
[00:46:28] Nous avons presque terminé. Donc, nous arrivons à la raison pour laquelle... La checklist est une bonne idée. Nous avions toutes ces informations que nous voulions partager, les biais, les recherches, les résultats, et nous nous sommes dit, eh bien, que va-t-il se passer avec le public ? Et nous avons dit, probablement qu'il y aura une surcharge d'informations. Et puis nous avons demandé à l'IA, et l'IA a dit, eh bien, votre public pourrait quitter la salle en se sentant intelligent, mais sans se souvenir de rien d'actionnable. Et c'est tout ce que vous voulez entendre, n'est-ce pas, quand vous créez une présentation. Donc nous avons réfléchi à cela, et nous pensons, eh bien, alors nous avons besoin...
[00:46:59] Vous croyez l'IA. Bien sûr. Tout de suite.
[00:47:01] Parce que, bien sûr, je le crois.
[00:47:04] Nous devions donc faire quelque chose avec toutes les informations que nous allions vous transmettre, nous avions besoin d'une structure, une structure qui vous aide réellement à traiter toutes les informations et prévient la surcharge d'informations et la paralysie du choix.
[00:47:18] Il y a cette recherche. Et c'est l'étude sur la confiture. Fondamentalement, il y avait deux groupes. Il y avait un groupe qui a été exposé à 24 types de confiture. Je ne savais même pas qu'il existait 24 types de confiture, mais apparemment, c'est le cas. Et il y avait un groupe qui n'a été exposé qu'à six types de confitures. À la fin, dans le groupe exposé aux 24 types de confitures, seulement 3% en ont acheté une. Dans l'autre groupe, celui exposé à six types, 30% ont acheté une confiture. C'est pourquoi nous avons conclu... Désolé ? Ah, d'accord. Nous avons conclu, d'accord, nous devrions trouver un moyen, au lieu de vous lancer l'équivalent des 24 biais des chercheurs, Nous devrions avoir l'équivalent de six types de gemmes de ce que nous faisons. Nous l'avons réduit à cinq dans notre checklist. C'est pourquoi cette checklist devient finalement une sorte d'échafaudage cognitif qui vous aide à ne pas tout retenir de ce que nous vous avons dit, mais ce que nous espérons, c'est que chaque fois que vous voyez élargir le cadre, vous pensiez, oh, cela a quelque chose à voir avec la fixité fonctionnelle. Et chaque fois que vous voyez chercher des conseils indépendants, j'espère que vous penserez aux hommes qui croient pouvoir atterrir un avion commercial, et ensuite vous penserez à l'excès de confiance, et ensuite vous penserez à l'analyse pré-mortem que vous devez faire. Ainsi, de cette manière, l'échafaudage cognitif que nous appelons notre checklist vous aide à traiter l'information, sans avoir besoin de vous souvenir explicitement de tout ce que nous vous avons dit, mais c'est un échafaudage cognitif que vous pouvez utiliser. Et c'est ainsi qu'elle est différente du simple piège à clics.
[00:48:53] Oui, ou vous pouvez penser à vous, qui êtes très sûrs que nous finirons à temps. Cinq minutes ! Nous y arriverons ! Oui, donc il y a cette chose appelée l'équipe DDD, et nous avons publié la première version de celle-ci. Mais encore une fois, les checklists ne sont jamais terminées. Ce sont nos affaires. Et pour vous-même, vous ne voulez pas que la checklist soit trop longue. Mais ce que j'ai fait en fait chez DHL, où je travaille chez Better Looks, c'est que j'ai ajouté ceci à notre modèle ADR dans la partie décision. Et j'ai déjà eu des retours de personnes disant, oh, c'était intéressant. C'est bien que tu l'aies mis. Et comme vous pouvez le voir, nous avons ajouté les biais parce que ceux-ci forment un peu de connaissances supplémentaires dans lesquelles les gens peuvent plonger. Cela active aussi le système deux. pour chercher ce que c'est. Oh, ai-je vraiment pris de la drogue ? Donc la checklist est courte, mais elle conduira à plus d'engagement par la suite. Et encore une fois, les gens peuvent totalement l'ignorer. C'est un coup de pouce, et les gens ont le choix de l'ignorer. Ce sont des coups de pouce, d'ailleurs. Les coups de pouce sont toujours là pour que les gens aient le choix. De faire ceci ou non, n'est-ce pas ? Mais cela aide déjà, et il est scientifiquement prouvé que cela aidera.
[00:49:59] Et nous venons juste de commencer cela, donc si vous commencez à l'utiliser et que vous avez des retours, s'il vous plaît faites-le nous savoir, car nous mettons toujours à jour.
[00:50:05] Si vous en avez vous-même, nous aimerions vraiment l'entendre.
[00:50:07] Oui, cliquez simplement dessus.
[00:50:08] Oui.
[00:50:09] Donc, pour conclure, presque, nos chats sont une inspiration pour nous car ils nous rappellent que nous devons parfois utiliser notre système deux. Voici mon chat le jour de son anniversaire, recevant une friandise très spéciale. En gros, vous devriez apprendre à remettre en question vos premiers instincts et à activer votre système deux de temps en temps, surtout si vous prenez des décisions de conception logicielle que vous souhaitez débiaiser. Donc mon chat n'est pas très bon à cela. C'est aussi toujours un rappel pour moi que je dois être bon à cela ou m'améliorer. Donc votre premier instinct, eh bien, apprenez à le remettre en question et utilisez-le pour commencer à débiaiser certaines des décisions de conception que vous prenez.
[00:50:48] Oui, et juste une dernière pensée sur l'IA. Nous avons montré la boucle des décisions intégrées dans vos modèles mentaux et dans votre prochaine décision. L'IA est entraînée sur nos artefacts, qui sont par défaut biaisés. Donc c'est l'écho des biais, n'est-ce pas ? Cela crée des données d'entraînement qui sont biaisées. Cela crée un modèle où l'on a l'impression que c'est moins normal. Et ensuite, cela crée cette suggestion autoritaire, que vous intégrez dans le contexte ou même dans la décision, n'est-ce pas ? Mais je le place dans le contexte. Et ceci est la boucle de renforcement, deux boucles de renforcement qui se produisent, surtout s'ils vont l'ajouter directement dans le nouveau. À la fin, tout se transformera en une chambre d'écho. Donc j'expérimente déjà avec l'idée d'utiliser une checklist dans l'IA pour qu'elle puisse essayer de l'aider à se débiaser par défaut. C'est déjà biaisé. Souviens-toi juste de ça.
[00:51:46] Le temps est écoulé. Et je pense que c'est l'heure.
[00:51:49] Une minute sur mon horloge. Et merci.
[00:51:52] Oui, nous avons terminé. Nous avons terminé.
[00:51:58] 39.
[00:52:02] Tu n'es pas du tout ouvert et confiant.
[00:52:03] Non, c'est 39.

Transcription (Traduit)