Approche
Les preuves d’abord, le jugement ensuite.
Les bonnes décisions exigent rarement des modèles compliqués. Elles exigent la bonne question, des preuves vérifiables, un énoncé honnête de l’incertitude et un moyen de voir si la décision a fonctionné.
Étape 1
Cadrer la décision
Nous nous accordons sur la décision à prendre, les options réalistes, le temps disponible et les preuves qui vous feraient changer d’avis.
Étape 2
Réunir et évaluer
Nous combinons vos données avec des sources primaires et des signaux de marché, et évaluons la fiabilité de chaque élément de preuve.
Étape 3
Analyser et tester
Nous employons des méthodes vérifiables, distinguons corrélation et causalité, et menons de petits tests lorsque les données sont rares.
Étape 4
Décider et mesurer
Une recommandation claire, avec son degré de confiance, puis la mesure de ce qui a changé après votre action.
Niveaux de preuve
Quel est notre degré de certitude ?
Chaque constat de nos missions et de nos publications porte l’un des quatre niveaux. Le niveau décrit les preuves, non notre attachement à la conclusion.
| Niveau | Signification | Source type |
|---|---|---|
| A | Mesuré. Observé directement dans des données fiables, avec la méthode indiquée. | Données de ventes, de coûts et de publicité ; tests contrôlés |
| B | Documenté. Énoncé par une source primaire. | Réglementations, statistiques officielles, documentation des plateformes |
| C | Raisonné. Déduit de preuves, avec les hypothèses indiquées. | Modèles, comparaisons, analogies |
| D | Avis de praticien. Jugement expérimenté, présenté comme une opinion. | Spécialistes du réseau, entretiens d’experts |
Principes
Ce à quoi nous nous tenons.
- Dire quel est notre degré de certitude, et pourquoi.
- Préférer des méthodes simples que d’autres peuvent vérifier.
- Distinguer ce qui a évolué ensemble de ce qui a causé quoi.
- Recommander de ne rien faire lorsque les preuves le justifient.
- Mesurer après la décision, et pas seulement avant.
Recours à l’IA
Une analyse plus rapide, vérifiée par des personnes.
Nous utilisons des outils d’IA pour collecter, structurer et analyser l’information plus vite. Un analyste vérifie chaque résultat, les sources sont citées, et les données des clients sont traitées sous clause de confidentialité et exclues de l’entraînement des modèles.
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