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Le Strategic Early Warning System: un outil d'analyse des tendances de la blockchain et des crypto-actifs

Par Benedikt Barthelmess et Jean Langlois (enseignants à SciencesPo)
Source: iStock/jamesteohart
Source: iStock/jamesteohart

Igor Ansoff est un personnage très peu connu aujourd’hui. Cet économiste et spécialiste en mathématiques appliquées fut chercheur au sein de la Rand Corporation, ancien réserviste de la Marine américaine et consultant pour l’entreprise d’aéronautique Lockheed. Dans les années 1970 alors qu’il devient progressivement enseignant dans des universités prestigieuses comme l’Université Vanderbilt, il développe une méthodologie très prometteuse: le Strategic Early Warning System.

Il s’agit aujourd’hui d’un outil utilisé dans l’analyse systémique dans des disciplines aussi diverses que la biologie cellulaire, l’analyse financière et la prospective géopolitique etc.

À partir de 2018, en utilisant cette méthodologie, nous avons développé au sein du petit think-tank, le Ricardo Institute for Political Economy, des recherches et enseignements systématiquement liés à l’appréhension de conjonctures économiques marquées par l’incertitude. Nous nous sommes concentrés sur une zone géographique propice à l’évolution rapide des conjectures, la région MENA (Afrique du Nord et Moyen-Orient), afin de tester cette méthodologie avec des cas d’étude concrets traitant des enjeux suivants: impacts de l’environnement idéologique et religieux sur les transformations économiques et financières ; Transformations progressives de paysages entrepreneuriaux; Transformations des pratiques bancaires et en forensique financière modifiées par les usages multiples de la blockchain et les crypto-actifs ; Impacts de l’immigration sur des pratiques managériales d’innovation etc.

Comme l’indiquait le Dr. W.A Reinhart dans son article An Early Warning System for Strategic Planning dès 1984, cette méthodologie est extrêmement efficace car elle permet de développer des analyses précises sur les processus de transformation d’un environnement mais également sur la façon dont les différents acteurs de cette évolution participent (souvent sans s’en rendre compte) à cette évolution profonde. Les connaisseurs de David Ricardo et de l’école ricardienne auront saisi à quel point les théories de l’économiste britannique avaient déjà en elles les germes de la systémique…

Nous proposons ici de résumer cette méthodologie pour les lecteurs et de montrer quelques exemples d’applications à la blockchain et aux crypto-actifs. Cette méthode se résume en deux grandes phases chronologiques :

L’Analyse Systématique Multicritère

Tout d’abord, il est nécessaire de procéder à une analyse multicritère systématique : on effectue une analyse des facteurs externes et internes qui ont une influence sur l’environnement que l’on souhaite étudier. Il est fondamental à cette étape de prendre en considération quelles sont les parties prenantes. On ne doit surtout pas écarter ceux qui semblent n’avoir qu’une très faible activité ou dont l’activité ne semble être que marginale pour l’environnement concerné. Il faut également faire une veille active sur les grandes tendances à travers des grilles d’analyse multicritères certes mais aussi transdisciplinaires.

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La méthodologie doit donc naturellement associer des compétences en Data Mining, en Big Data et également une approche plus micro-économique pour mettre le doigt sur des « anomalies », « incohérences », « phénomènes marginaux » etc. La veille médiatique ne peut suffire, il faut un travail de terrain pour développer une connaissance accrue de l’environnement et des « stakeholders » qui s’y affrontent. 

A ce titre par exemple, une analyse des grandes tendances semble montrer une compétition de plus en plus féroce des entreprises françaises de crypto-actifs entre elles, un ralentissement relatif de la compétitivité des PME françaises par rapport aux PME américaines,  britanniques , suisses etc. de ce domaine. . Par ailleurs,  en matière de spéculation des particuliers français sur les cryptomonnaies, on détecte des signes récurrents bien que  "peu écoutés" et "peu audibles" de multiples arnaques fondées sur des pyramides de Ponzi.  

Le diagnostic avec l’analyse systémique

Lorsque les différents éléments de recherche ont été récoltés, ils doivent être classifiés. Cette classification peut faire apparaître des hiérarchies d’importances mais si cette hiérarchisation se fait au début de la classification c’est qu’on est généralement dans l’erreur. C’est la confrontation de phénomènes peu apparents et de tendances lourdes qui permet généralement de détecter une évolution pouvant remettre en question le fonctionnement d’un système.

Un environnement fonctionne comme un système biologique avec une certaine cohérence interne qui permet une distribution des tâches et des ressources et un relatif équilibre de ces distributions en fonction des tâches et des productions du système. Un système n’est jamais clos et il cohabite avec des environnements adjacents mais aussi co-imbriqués.

Dans une approche plus sociologique, on peut dire que les marges d’un système social sont souvent des lieux où l’on est susceptible de trouver des « anomalies » et « dysfonctionnements » à même de donner des pistes sur des évolutions futures du système.

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On comprend donc que l’analyse systémique permet de mettre la lumière sur des éléments clefs à même de changer des fonctionnements habituels. Par exemple la multiplication des logiciels permettant d’automatiser le travail d’audit financier (tendance ancienne), les applications actuelles de la blockchain dans les banques (tendance lourde mais dans un domaine connexe) et les scandales récents sur la probité de plusieurs grandes multinationales travaillant dans l’audit (éléments du système mais faiblement diffusés dans les médias généraux et appartenant au champ du réputationnel et non de la méthodologie) permettent d’envisager sérieusement une transformation des pratiques…

Pour conclure, la méthodologie Strategic Early Warning Systems est un outil indispensable en termes d’analyse et de management de l’incertitude. Il est dès lors logique qu’elle trouve un usage particulièrement fécond pour l’appréhension de phénomènes émergents tels la blockchain et les crypto-actifs.

Ce texte est signé par Benedikt Barthelmess et Jean Langlois-Berthelot, enseignants à Sciences Po et cofondateurs du Ricardo Institute for Political Economy. Ce texte ne reflète pas nécessairement l'opinion de Cryptonews.

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