La croissance exponentielle
L'économie moderne a besoin d'un nouveau paradigme.
Comment se tromper de 99%
C'est l'histoire d'un géant de la téléphonie et d'un cabinet de consulting. Nous sommes dans les années 80. L'entreprise de télécoms américaine AT&T veut se lancer sur le marché de la téléphonie mobile. Elle demande au cabinet de consulting McKinsey d'étudier pour elle l'opportunité, et celui-ci conclue que c'est une très mauvaise affaire.
Selon lui, il y aura moins d'1 million de portables en 2000 et ça ne vaut absolument pas le coup de prendre ce pari. La suite, nous la connaissons évidemment tous. La prédiction de McKinsey était tellement imprécise qu’elle l’était de 99%. Le cabinet a fait rater à AT&T l'un des plus gros tournants du monde moderne.
Modèle linéaire et modèle exponentiel
Ce genre d'erreur n'est ni un cas isolé, ni propre au siècle dernier. Il se produit tout le temps. Puisque les cabinets d'étude font des prédictions tout le temps, restons sur l'exemple de l'industrie du téléphone mobile.
En 2002, Gartner, Forrester ou McKinsey prédisent collectivement une croissance annuelle de 16% du marché. En réalité, le marché a connu une croissance de 100% 😕
En 2004, ils prédisent 14%. Résultat : 100% 😬
En 2006, ils prédisent 12%. Le marché double encore 🤯
En 2008, la même histoire se répète une nouvelle fois ☠
C’est absolument fou car ces gens sont des experts dont les prédictions orientent les politiques nationales du monde entier. Que s'est-il passé ?
Alors que l'industrie du téléphone mobile est entrée en croissance exponentielle, les experts ont continué à utiliser des modèles linéaires.
Dit autrement : ils utilisent un paradigme bien éprouvé qui a parfaitement fonctionné jusque-là, jusqu'au moment où, soudainement, le paradigme ne fonctionne plus. Certains experts continuent alors d’appliquer une grille de lecture obsolète à un phénomène nouveau.
Le Human Genome Project
Le Human Genome Project est un programme lancé en 1990 dont la mission était d'établir le séquençage complet de l'ADN du génome humain. Le projet était estimé à 6 milliards sur 15 ans.
En 1997, soit à mi-parcours, seul 1% du génome est séquencé. Pour les experts, c’est un échec cuisant. Selon eux, à ce rythme, il faudrait 700 ans pour venir à bout de cette tâche colossale. Certains recommandent même de couper les pertes et d’abandonner le projet.
En réalité, HGP était loin du désastre. Quand on y regarde de plus près, la quantité d’ADN séquencée doublait tous les ans. Et 1% qui double 7 fois équivaut à 100%. C'est ainsi qu'en 2001, le projet a été complété avant l'heure et en-deçà du budget initial.
Les experts ont raté la date de fin du projet de 696 années ! 😵
L'économie moderne a besoin d’un paradigme nouveau
Dans “The Singularity Is Near”, l'informaticien et futurologue Raymond Kurzweil a identifié une propriété importante de la technologie.
Lorsqu'on bascule dans un environnement basé sur l'information, la vitesse de développement emprunte une courbe exponentielle et le prix/performance double tous les 1-2 ans. C’est la “Law of Accelerating Returns” (LoAR), elle-même basée sur la loi de Moore.
Quand ce mouvement est enclenché, il ne s’arrête plus. Car nous sommes en train d’utiliser nos ordinateurs actuels pour développer des ordinateurs encore plus puissants. Le cycle se poursuit et s’intensifie.
Tous les domaines sont en train d'être dopés à la data (robotique, intelligence artificielle, biotech, nanotech, médecine), ce qui va les catapulter tôt ou tard sur la courbe du progrès accéléré.
Jamais dans l’histoire n’avions nous eu autant de technologies se développant à une telle vitesse. La convergence de ces catalyseurs aura un impact profond sur l’humanité toute entière.
Puissance de calcul + data → 🚀
Comment appréhender le bitcoin
D’ailleurs, c'est la raison pour laquelle, au niveau macroéconomique, il est plus judicieux pour un investisseur d’utiliser la courbe du prix du bitcoin en échelle logarithmique. Celle-ci dessine l’évolution du BTC sur toute la dernière décennie, et permet de mieux appréhender la croissance d’une technologie exponentielle comme le bitcoin.
En trading, c’est aussi l’un des modèles qui m’a été le plus lucratif sur le marché crypto. Cette année, plusieurs tokens ont connu un épisode de croissance exponentielle comme AXS (Axie Infinity) ou SOL (Solana). Seule une lecture exponentielle au lieu d’une lecture linéaire m’a permis de mieux anticiper la trajectoire de ceux-ci.
À bientôt ! 🚀
📚 Articles : https://afterlifelabs.co/
🌐 Twitter : https://twitter.com/AfterlifeLabs