The smaller more and more in FinTech

My editorial

And so I am going down another path of business planning. As I wrote in my last update in French (J’enveloppe et à la prochaine ), I am taking on preparing a business plan for a FinTech project. Just as with that BeFund project regarding the environment of smart cities, I will use the opportunity to wander (intellectually) here and there, to dive into adjacent topics, and to do, generally, what an academic teacher like me likes doing, i.e. boasting about things that I read somewhere.

I think I am going to stick to the basic idea I have hinted at in J’enveloppe et à la prochaine, namely that of a functionality that trades promotional coupons for various stores, online and ordinary. I purchase from those stores standardized deeds of purchasing power. I purchase, for example, at Starbucks, 10 000 standardized coupons worth €5 of retailing purchasing power each. Anyone holding such a coupon can use it to pay, at Starbucks, €5 of retail price charged for whatever they are buying. I buy those coupons in a wholesale amount, and I negotiate with Starbucks a wholesale price. Let’s say they grant me 25% of discount on the retail price, thus I buy each coupon worth €5 in retail for a discounted price of (1 – 25%)*€5 = €3,75 and it makes 10 000 * €3,75 = €37 500. I resell those coupons in auctions, where the starting price I am calling the auction with is slightly above the price I paid to Starbucks. Let’s say, I start auctioning at €3,90 apiece, which gives me my baseline margin of (€3,90 – €3,75)/€3,75 = 4,0%. My customers bid with different prices of their own, and according to the price they actually auction those coupons, I can earn an additional margin. At the baseline, I can earn 10 000 * (€3,90 – €3,75) = €1500 on the whole deal. Each eurocent auctioned above the baseline price gives me an additional 0,27% in terms of relative margin and €100 in gross margin from the deal.

I go to the Investor Relations page of Square Inc., a U.S. based company, quite big on FinTech. I download their 10-K annual report for 2017, and I read it. Reading financial statements is a sin of excessive curiosity, and you have to repent for it, by trying to understand, which is painful and so it makes a good penitence. Table 1, below, introduces some fundamentals as for how they earn (or lose) money at Square Inc.

Table 1 The Income Statement of Square Inc. , thousands of dollars

Revenue: 2017 2016 2015 2014 2013
Transaction-based revenue $1 920 174,00 $1 456 160,00 $1 050 445,00 $707 799,00 $433 737,00
Starbucks transaction-based
revenue $- $78 903,00 $142 283,00 $123 024,00 $114 456,00
Subscription and services-based
revenue $252 664,00 $129 351,00 $58 013,00 $12 046,00 $-
Hardware revenue $41 415,00 $44 307,00 $16 377,00 $7 323,00 $4 240,00
Total net revenue $2 214 253,00 $1 708 721,00 $1 267 118,00 $850 192,00 $552 433,00
Cost of revenue:
Transaction-based costs $1 230 290,00 $943 200,00 $672 667,00 $450 858,00 $277 833,00
Starbucks transaction-based
costs $- $69 761,00 $165 438,00 $150 955,00 $139 803,00
Subscription and services-based
costs $75 720,00 $43 132,00 $22 470,00 $2 973,00 $-
Hardware costs $62 393,00 $68 562,00 $30 874,00 $18 330,00 $6 012,00
Amortization of acquired
technology $6 544,00 $8 028,00 $5 639,00 $1 002,00 $-
Total cost of revenue $1 374 947,00 $1 132 683,00 $897 088,00 $624 118,00 $423 648,00
Gross profit $839 306,00 $576 038,00 $370 030,00 $226 074,00 $128 785,00
Operating expenses:
Product development $321 888,00 $268 537,00 $199 638,00 $144 637,00 $82 864,00
Sales and marketing $253 170,00 $173 876,00 $145 618,00 $112 577,00 $64 162,00
General and administrative $250 553,00 $251 993,00 $143 466,00 $94 220,00 $68 942,00
Transaction, loan and advance
losses $67 018,00 $51 235,00 $54 009,00 $24 081,00 $15 329,00
Amortization of acquired
customer assets $883,00 $850,00 $1 757,00 $1 050,00 $-
Impairment of intangible assets $- $- $- $- $2 430,00
Total operating expenses $893 512,00 $746 491,00 $544 488,00 $376 565,00 $233 727,00
Operating loss $(54 206,00) $(170 453,00) $(174 458,00) $(150 491,00) $(104 942,00)
Interest and other (income)
expense, net $8 458,00 $(780,00) $1 613,00 $2 162,00 $(962,00)
Loss before income tax $(62 664,00) $(169 673,00) $(176 071,00) $(152 653,00) $(103 980,00)
Provision for income taxes $149,00 $1 917,00 $3 746,00 $1 440,00 $513,00
Net loss $(62 813,00) $(171 590,00) $(179 817,00) $(154 093,00) $(104 493,00)

Source: https://squareup.com/about/investors

The first thing to notice about Square Inc. is that they obviously had copied my idea of doing business with Starbucks. Can you see that ‘Starbucks transaction-based revenue’ and the ‘Starbucks transaction based costs’? Yeah, that’s right. My idea. Of course, looks like they had this idea like 4 years before I had it. Still, time is relative. My idea is my idea. In my home town, i.e. Krakow, Poland, we are really mean. I mean, really mean. Back in the days, like hundreds of years ago, some Krakowians had been repeatedly displaying an unusual taste for profuse spending and sharing. That was quickly taken in hand by the town council, which expelled those guys. They had to travel far, in order to find a new home. They settled on kind of a big island in the West. No, not Numenor. The name on postcards was different. Anyway, this is how the Scottish nation rose from the mists of history.

That Starbucks deal at Square Inc., it seems to have taken quite a while to become profitable. From 2013 through 2015, the transactional margin on this particular business was negative, -18% at first, – 14% next. Then, right after it had started to bring profits, in 2016, they closed the deal. Strange. Their remaining transactional business seems OK: I mean those ‘transaction-based revenues’ and ‘transaction-based costs’, right above Starbucks. It looks really juicy, like consistently 56 – 57%. Me, with my 4% in that Starbucks idea, I should deserve to be kicked out of Krakow, to Scotland, for extreme profusion in sharing my profits. Nobody saw anything, right?

Besides the transaction-based margin, at Square Inc., I can see two big items: subscriptions and services (very profitable), accompanied by the sales of hardware (not-really-profitable-as-such-and-per-se). Visibly, that hardware serves to provide services. Anyway, save for that slight stumbling on the Starbucks deal, and for the small loss on hardware, the essential business processes at Square are profitable. Basically, if they were not spending as much as they do on product development, the whole circus would be strongly profitable. This is what I thought since the very beginning, when I started to play (mentally) with that Starbuck idea: it just looks too easy. Some typical wholesale trade, some mobile app for online auctioning and Bob’s my uncle. Why isn’t everybody doing it? Well, now I know why: it staying technologically competitive that costs real money and is really tricky. This is very much my intuition in that business plan for the BeFund project; smart as they are, those technologies, they are like children: you need to invest an awful amount of time, energy and money in their education.

As those technologies grow in volume, at Square Inc., their education seems costing less and less. In 2013, expenses on product development made 64,3% of the gross margin, and it fell down to 54% in 2015, and further down to 38,4% in 2017. Provisional conclusion: there are economies of scale on research and development, in the FinTech business. Yes, you have to spend more and more as you want to grow your market, and yet that more and more is smaller than the more and more you receive in gross margin. Said gross margin tends to grow as well in proportion to revenue, from 23,3% in 2013 to 37,9% in 2017.

Good, I have just identified one more reason why the FinTech industry is just apparently easy to enter. With those economies of scale, a FinTech business seems to need at least $3 billion in revenue in order to have a well-grounded, solid, operational margin.

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J’enveloppe et à la prochaine

Mon éditorial

Bon, ça y est : j’ai fini d’écrire ce business plan pour mon projet BeFund. Vous pouvez trouver, dans la librairie de mon blog, la version française aussi bien que celle en anglais. Le problème, dans tout ça, ce que mon singe interne s’est accroché à l’action-même de préparer un business plan. La recherche théorique, c’est bien. La recherche empirique c’est même plus intéressant. Seulement voilà, tout ça, ça éveille juste ma curiosité. Ma curiosité, elle est puissante. C’est mon singe interne. Toutefois, il y en a encore deux autres dans mon cerveau : le bouledogue joyeux et le moine austère. Pendant tout ce temps que j’avais mis à préparer le business plan pour mon projet BeFund, ces deux-là, ils se sont vraiment engagés et ils se sont amusés comme des fous. Comment un moine austère peut-il d’amuser ? Eh bien, les moines austères, il y en a tout un tas, dans plusieurs têtes différentes. Celui qui est à l’intérieur de la mienne, il adore manier ce rasoir d’Ockham, celui qui, en fin du compte tranche entre le savoir, le prétendu savoir et la connerie pure.

Alors, manier un rasoir d’Ockham en préparant un business plan, c’est autrement plus intéressant que de le faire dans le cadre de la recherche scientifique pure. Dans un business plan, faut être rigoureux et intelligible en même temps et ce n’est pas évident du tout : faut faire attention, avec ce rasoir, tout comme en chirurgie, de ne couper rien qui puisse servir plus tard.

De toute façon, j’ai envie de continuer avec un autre business plan. Compulsif ? Hmouais, peut-être. Seulement, vous voyez, je sais que je ne vais pas vivre éternellement. Ce qui compte, en fin de compte, c’est ce que je vis ici et maintenant et ce qui va rester dans ce monde après que je m’en aille. Créer, ça m’allume vraiment. Je relève donc ce défi que je me suis lancé à moi-même : je prépare un autre business plan. Sujet ? FinTech. Je m’avais déjà lancé dans un peu de recherche sur le secteur FinTech (consultez, par exemple, Fringe phenomena, which happen just sometimes ) et je suis en train d’écrire un livre sur le sujet. Un business plan pour du FinTech, ça me réchauffera le sang, de quoi donner un peu de chaleur à ce livre.

Mettre au point un business plan pour du FinTech, c’est un vrai défi pour moi. Je ne suis ni banquier ni informaticien, donc mettre au point du FinTech qui se défend, ça veut dire beaucoup de recherche et d’apprentissage. Je me suis dit que ce serait éducatif aussi. Vous savez peut-être que l’un de mes objectifs personnels est de créer un site éducatif spécialisé en sciences sociales, distinctif par le fait que l’éducation, là, ça se fera par la force de l’exemple et d’engagement dans de la recherche réelle. La recherche pour les besoins d’un business plan, il est dur de trouver plus réel que ça. Alors, pondre des business plans en série, sur mon blog, ça peut avoir une valeur éducative.

Bon, du FinTech. Toute idée de projet commercial devrait commencer par étudier les besoins du marché et cibler un groupe de clients. J’essaie de développer un raisonnement logique à ce sujet. Si j’avais à nommer les plus grands avantages des produits FinTech, qu’est-ce qu’ils seraient ? Eh bien, le FinTech, il est simplement là lorsque j’en ai besoin. PayPal, tiens. Je veux collecter des fonds : PayPal s’impose comme une solution simple et intuitive. Je veux mettre sur pied un commerce en ligne : voilà encore une fois que PayPal est simplement à portée de la main. Même chose pour des applications mobiles avec fonction de paiement ou d’achat. Si je dois payer mon stationnement dans le centre-ville (oui, à Krakow c’est payant aussi), je peux utiliser le parcmètre le plus proche ou bien utiliser une application mobile qui s’appelle MobiParking, qui est un spin-off d’une autre application mobile, SkyCash. Parcmètre ou mon smartphone ? Il pleut ou bien le parcmètre est en panne et je dois en chercher un autre, encore une fois : qu’est-ce que je choisis ? Pas sorcier.

Disponibilité et accessibilité, donc. Maintenant, une distinction vient à mon esprit. Le FinTech, je le divise intuitivement en deux parts : les crypto-monnaies d’une part et les services financiers d’autre part. Cette partition intuitive, je la dérive de la fonction essentielle des outils FinTech correspondants. Les crypto-monnaies, ça remplace les monnaies du type fiat, les régulières quoi. Fiat, ici, c’est littéralement du latin et ça veut dire « bénédiction », celle d’une banque centrale. Les services FinTech, ils utilisent les monnaies fiat ou bien les crypto-monnaies, mais en tous cas, ils sont complémentaires par rapport au système monétaire en place.

Je m’échauffe. J’essaie d’imaginer une fonctionnalité FinTech. Un nom évocateur, pour commencer : « Tirelire ». Vous savez, ce petit cochon avec un trou sur le dos. Oui, sur le dos, pas ailleurs. De nos jours, le cochon, il est plus ou moins métaphorique mais il a toujours l’air mignon. Mon « Tirelire » stocke des coupons d’achats promotionnels des centaines des magasins. Il se connecte aussi au localisateur GPS dans mon smartphone. Lorsque je m’approche d’un point de vente donné, « Tirelire » pousse sur l’écran de mon smartphone un portefeuille avec les coupons promotionnels pour acheter à cet endroit précis. Pourrait être énervant à la longue, mais j’en connais qui pourraient en faire un usage extensif.

Alors, j’élève « Tirelire » à un niveau supérieur. Tous ces coupons promotionnels stockés dans la librairie de ma fonctionnalité, je le vends aux utilisateurs sous forme d’enchères. Vous pouvez acheter €40 de pouvoir d’achat chez H&M sous forme des coupons, que j’avais préalablement acquis chez ledit H&M pour €40*70% = €28 et pour lesquels mon prix d’appel, à renchérir, est de €29. Vous direz : « Vingt-neuf euros moins vingt-huit euros ça fait un euro. Pas vraiment l’aubaine. Un divisé par vingt-neuf ça fait 3,44% de marge ». Eh ben oui. Dans la finance, on vit sur des marges transactionnelles plutôt serrées et je vais vous dire, 3,44%, dans la finance, c’est carrément du vampirisme. Encore, faut se rappeler que €29 c’est mon prix d’appel. Peut-être les enchères vont le pomper à €32. De toute façon, tôt ou tard, le marché va me pousser vers 0,34%, soit vers 34 points de base, et ce sera toujours supportable.

Essayons de mesurer le supportable. Assumons que les frais fixes du startup « Tirelire » font €800 000 par an. Si mes enchères me conduisent à vendre ces coupons H&M à €32 la pièce, ça me fera €4 de marge sur chaque €40 de pouvoir d’achat vendu à mes clients. Pour couvrir €800 000 de frais fixes – ou pour atteindre ce que les financiers appellent le point mort, juste pour donner de l’optimisme aux gens – j’ai besoin de vendre €800 000 / €4 = 200 000 coupons, soit €8 000 000 en pouvoir d’achat aux prix de détail.

J’assume que les achats avec ces coupons acquis aux enchères « Tirelire » font une petite marge de la consommation totale d’habillement et des chaussures. Petite, en termes de la distribution normale, cela veut dire que les utilisateurs de « Tirelire » sont éloignés de la moyenne par plus d’une déviation standard. Cela pourrait faire, par exemple, 7,8% du total. Ces €8 000 000 de pouvoir d’achat en coupons ferait donc une marge de 7,8% dans une consommation totale d’habillement et chaussures égale à €8 000 000 / 7,8% =  €102 290 621.

Selon les données publiées par l’INSEE au sujet des budgets ménagers, les dépenses sur « habillement et chaussures » font quelques 2,9% des dépenses totales d’un ménage moyen en France.  En revanche, chez moi, en Pologne, la même catégorie des dépenses fait 5,6% du panier total des dépenses ménagères. Ces €102 290 621 dépensées sur habillement et chaussures correspondent donc à une consommation agrégée de €102 290 621 / 2,9% = €3 527 262 793 en France et €102 290 621 / 5,6% = €1 826 618 232 en Pologne. Chaque fois, cela fait aux alentours de 1% du marché total des ménages. Celui-ci fait 28,5 millions des ménages en France et quelques 14,3 millions des ménages en Pologne. Par conséquent, mon « Tirelire » aurait besoin de 1% * 28,5 = 285 000 clients en France et 1% * 14,3 = 143 000 en Pologne.

Là, je touche à un paradoxe. En France, donc dans un pays à revenu plus élevé par tête d’habitant, mon « Tirelire » doit dégager sa marge brute de €8 000 000 sur un portefeuille de 285 000 ménages, soit €8 000 000 / 285 000 = €28 par client. En Pologne, avec un revenu moyen beaucoup plus bas, le même calcul rend €8 000 000 / 143 000 = €55,95 par client. Ou bien je me suis gouré fondamentalement dans ces calculs (facile) ou alors c’est comme ça que marchent les services FinTech : s’agit de se greffer sur un marché relativement opulent et de cette façon tout le monde est content. Comme disent les Anglo-Saxons, je dois envelopper mon esprit autour de ce truc. Alors, j’enveloppe et à la prochaine.

Je continue à vous fournir de la bonne science, presque neuve, juste un peu cabossée dans le processus de conception. Je veux utiliser le financement participatif pour me donner une assise financière dans cet effort. Vous pouvez soutenir financièrement ma recherche, selon votre meilleur jugement, à travers mon compte PayPal. Vous pouvez aussi vous enregistrer comme mon patron sur mon compte Patreon . Si vous en faites ainsi, je vous serai reconnaissant pour m’indiquer deux trucs importants : quel genre de récompense attendez-vous en échange du patronage et quelles étapes souhaitiez-vous voir dans mon travail ?

The business plan for the BeFund project – ready for reading

My editorial

It’s been like 10 days since I last updated my research blog and someone could think I had some time out. Well, yes and no. Yes, I stayed away from blogging. No, I did not remain idle. I have been writing that business plan for my BeFund project. I have finished by now, and I am back to blogging. You can find, in the library of my blog, both the English version of the business plan, and the French one. I am currently rewriting the whole thing in Polish, still the concept is mature enough to be disseminated.

I am sharing with you some observations as for the very process of business planning that I have been, and still am going through. This is the educational side of my blog. I teach my students how to prepare a business plan, and it can be useful to describe my actual experience in this respect.

First, the timeline, which has followed some kind of accelerating pace of work. I started with some six weeks of more or less informal a sniffing around the topic, kind of making myself familiar with my own idea. It was just about putting together any business concept proper for the environment of smart cities. Then, by the end of February, I finally knew what I want: a behavioural, experimental lab coupled with an investment fund for startups. The next two weeks or so had been devoted to coining up like pieces of the whole concept. Here some benchmarking for the lab, there some benchmarking for the investment fund, here some research about the market of startups, there some methodological planning for the fund etc. Finally, last Monday, I felt so full of separate ideas that it was either going full power and finally writing that business plan, or writing poems and joining the cavalry, as Lord Byron recommended, in the same time.

I went for the business plan. I can’t ride on horseback (I mean, never have learnt the thing, maybe I could come to like it), and my rhyme tends to be sort of awkward. One week, and it is basically done. Now, I am progressively disseminating the business plan, and expect to engage into some kind of productive negotiations about it. A really wild idea comes to my mind: “Could I come up with a business plan for any concept in a similar time frame, i.e. around 3 months?”. Interesting. Maybe I will try. Any suggestions of any business ideas?

In the process of writing the business plan itself, so over the last 10 days, the part which made me sweat the most was probably the financial plan. There is that strange little something in finance: when I need to translate my ideas into a sequence of events measurable with financial aggregates, my thinking changes. I have to form equations, either fully consciously or somewhere in the backstage of what I call thinking. Structures form, step by step, and this is really a living proof that algebra reflects some deep patterns in our brain. Structures form, and it kicks my ass to hatch them.

The interesting introspection about this step is that it is made of two steps, as a matter of fact. At first, I have like one possible, financial path in my mind. “It has to go the way I think it has to go”, sort of. Then, whatifs start popping up. “What if I take like this fixed cost and I upgrade it by €100 000? What if some actions fail, just sort of statistically?”. They are tenacious those whatifs. They keep drilling my mind until I satisfy them, i.e. until I use financial values to express a coherent logic, not a uniform vision. My whatifs are precious, too. They force me to review each major point of my business concept. Stands to reason: if there is to be any logic in my numbers, it must the same logic all across the business plan.

Anyway, the business plan is ready, still warm. I invite you to read it, possibly to comment on it.

I am consistently delivering good, almost new science to my readers, and love doing it, and I am working on crowdfunding this activity of mine. You can support my research by donating directly, any amount you consider appropriate, to my PayPal account. You can also consider going to my Patreon page and become my patron. If you decide so, I will be grateful for suggesting me two things that Patreon suggests me to suggest you. Firstly, what kind of reward would you expect in exchange of supporting me? Secondly, what kind of phases would you like to see in the development of my research, and of the corresponding educational tools?

« Oui » et je le dis en toute honnêteté

Mon éditorial video

Je prends du recul dans mon projet BeFund. Je prends du recul pour prendre de l’élan, pour ainsi dire. Je suis déjà entré dans les détails de mon business plan et je sens un besoin de remettre mes idées essentielles bien en place. C’est un peu comme si je peignais un tableau à structure compliquée, censé représenter une bataille : de temps en temps j’ai besoin de reculer un peu pour voir si j’avais peint les soldats du côté de bon général.

Alors, ça avait tout commencé à la fin 2017, lorsque je me suis familiarisé (un peu) avec le projet Confluence, localisé à Lyon, France. Il se fait que j’avais passé quelques années à Lyon lorsque j’étais adolescent (oui, c’était avant l’invention de Facebook, non, ce n’était pas avant l’invention de la roue). J’aime y revenir de temps en temps et c’était en y revenant en Septembre 2017 que j’avais pris connaissance, pour la première fois, du projet Confluence. Je suis un scientifique par structure, pour ainsi dire. J’ai dans ma tête ces trois êtres coexistant : le singe curieux, le moine austère et le bouledogue heureux. Tous les trois, ensemble, ils me donnent ce désir insatiable de savoir plus. Si vous placez à portée de ma main un bouton avec écriteau « Touchez pas. Provoque la fin du monde en 30 minutes » je vous jure je le presserais juste pour voir ce qui se passe durant ces 30 minutes.

Alors, lorsque j’avais eu vent, pour la première fois, de ce que des grands projets des villes intelligentes peuvent bien avoir l’air, ça m’avait vraiment accroché. Je me rappelle qu’à l’époque j’avais cette idée en tête, de développer un business dans le cadre d’un grand projet de ville intelligente. Côté sentimental, je formais des visions de cette entreprise aussi bien à Krakow (Pologne), ma ville natale, où je vis toujours, qu’à Lyon (France), où je me sens émotionnellement ancré en quelque sorte. C’est alors que j’avais commencé à faire de la recherche sur les villes intelligentes en général. Je voulais comprendre comment ça marche. J’avais trouvé des données empiriques pour former une hypothèse forte que les grands projets des villes intelligentes corrélaient avec trois phénomènes socio-économiques : a) forte croissance démographique locale, à long terme b) densité de population élevée, même pour la moyenne des grandes villes c) forte croissance locale dans les prix de l’immobilier (consultez My individual square of land, 9 meters on 9 ). J’avais compris, aussi, que puisque les villes intelligentes ça va avec des gros investissements en des technologies ultra-modernes, le développement de ces projets va être lié à un amortissement (vieillissement moral) très rapide des technologies installées et donc à un cycle local super-rapide de changement technologique. Cet amortissement accéléré des technologies locales va sûrement entrainer un besoin accru en capital à haute liquidité (voir Le cousin du beau-frère de mon ami d’école et peut-être aussi Smart cities, or rummaging in the waste heap of culture  ).

Je me demande, à présent, comment avais-je fait la connexion entre toute cette recherche sur les villes intelligentes, d’une part, et ce concept BeFund ou le centre expérimental de recherche comportementale couplé avec un fonds d’investissement. Alors, mon moine austère interne, quel était mon chemin de raisonnement ? Ah, voilà, ça revient : il m’était venu à l’esprit, à l’époque, qu’il y a très peu de science vraiment solide quant à l’interaction entre les êtres humains et des technologies intelligentes fortement concentrées dans un environnement urbain. L’idée qui s’accrochait alors fortement à mes synapses (et qui s’accroche encore, par ailleurs) est que nous sommes habitués à vivre dans un environnement à propos duquel nous inventons des trucs, pendant que les technologies d’une ville intelligentes sont faites pour inventer des trucs à propos de nous. C’est comme ça que j’avais commencé à naviguer vers les méthodes de recherche expérimentale sur le comportement humain. J’avais fait une première approche intellectuelle dans Une boucle de rétroaction qui reviendra relativement pas cher et après, j’avais consacré la plus belle partie du mois de Février à piocher dans les méthodes de recherche behavioriste. Vous pouvez voir mon cheminement à travers : There are many ways of having fun with that experiment ; Couper le cheveu en quatre, puis en tirer une racine cube ; Any given piece of my behaviour (yours too, by the way) ; La tâche d’invention en cas d’urgence ; That thing about experiments: you don’t really know et enfin Parfois j’ai du pot et parfois pas tout à fait.

Je me rappelle que c’est en travaillant sur une mise à jour consécutive, publiée comme « And so I ventured myself into the realm of what people think they can do » que l’idée concrète de mon projet avait commencé à prendre une forme intelligible. Je m’étais rendu compte que ce que je veux organiser c’est un centre expérimental orienté sur la recherche comportementale au sujet des interactions entre les humains et les technologies intelligentes. J’avais alors commencé à étudier les applications purement commerciales d’un tel projet et ce cheminement intellectuel particulier est à trouver dans « Ça semble tenir le coup. Ça promet. » ainsi que dans « When is it the right moment to expose ourselves? ». C’était lorsque je préparais une mise à jour consécutive, intitulée « Loin dans le domaine d’idées originales » que je m’étais rendu compte que ce serait intéressant de coupler un labo de recherche expérimentale avec un fonds d’investissement pour les startups développées sur la base des technologies testées dans ce centre. Depuis, donc durant les deux semaines passées, dans une série des mises à jours plutôt techniques, j’ai commencé à développer les détails du projet auquel j’ai donné le nom « BeFund ».

L’une des idées centrales de BeFund est de démarrer avec un projet de recherche expérimentale propre (c’est-à-dire initié et animé par BeFund). Ce projet aurait une double fonction. D’une part, il servirait à attirer des fonds publics de recherche pour financer l’établissement et la première lancée du labo expérimental. D’autre part, il serait un véhicule de marketing financier pour attirer des startups à financer dans le volet « fonds d’investissement » du BeFund. J’avais longtemps ruminé des idées différentes pour ce projet initial et finalement j’ai décidé de développer mes propres lignes de recherche. Dans mon livre intitulé « Capitalism and political power » j’avais attaché beaucoup d’importance à la densité de population comme facteur fondamental de tout changement socio-économique et c’est la première ligne de recherche – que j’ai déjà signalé dans « Sort of a classical move » –  à initier dans le cadre de BeFund. Comment nos habitudes technologiques changent-elles en fonction de ce que nous expérimentons comme des différents niveaux de densité de population ? La grande inconnue dans cette ligne de recherche et en même temps le défi scientifique le plus important est de découvrir comment diable nous formons notre expérience personnelle de densité de population ?

J’avais aussi beaucoup travaillé sur le sujet d’interaction entre la base énergétique et alimentaire d’une part et le changement socio-économique d’autre part. Ici vous avez deux articles à ce propos : « Technological change as intelligent, energy maximizing adaptation » et « Settlement by energy: can renewable energies sustain our civilisation? ». Dans cette ligne de recherche particulière il y a deux idées différentes : l’une gentille et politiquement correcte, l’autre beaucoup plus primaire et sauvage. La gentille est que les êtres humains adaptent toute leur activité à la base énergétique dont ils disposent dans un lieu et un temps donnés. La recherche expérimentale que je vois à ce propos peut consister à placer une population dans un environnement expérimental contrôlé où les participants devraient adapter leurs habitudes technologiques aux ressources énergétiques accessibles.

La sauvage est liée à une observation que j’avais faite dans ma recherche : il semble que les populations humaines légèrement affamées, avec un déficit alimentaire autour de 70 – 90 kilocalories par personne par jour, sont les plus innovantes. Lorsque le déficit alimentaire disparait, l’innovation reste substantielle mais comme moins vivace. En revanche, l’approfondissement de ce déficit conduit à une baisse profonde dans la capacité d’innover. Maintenant le truc vraiment sauvage dans cette observation est que les populations réelles qui entrent dans la catégorie de déficit 70 – 90 kilocalories par jour par personne sont celles où le déficit en question résulte plutôt d’inégalité dans la distribution des produits alimentaires et pas tellement de la pénurie alimentaire généralisée. L’occurrence de ce déficit alimentaire léger semble donc correspondre à la présence des hiérarchies sociales très pointues et plutôt brutales.

Alors voilà l’idée primaire et brutale pour la recherche behavioriste : créer un environnement expérimental où les participants seraient observés dans leur habitudes technologiques et en même temps ils seraient placés dans une structure sociale et une base alimentaire qui, combinées, peuvent facilement conduire à des inégalités dans la capacité de manger à sa faim. Je vous avais prévenus : c’est vraiment du primaire et du sauvage. J’ai comme une intuition qu’une telle recherche expérimentale, en dépit de tous les points d’interrogation côté éthique, peut apporter des découvertes fondamentales sur le fonctionnement de nos structures sociales et sur le rôle des technologies.

Par comparaison, ma dernière ligne de recherche c’est du vraiment gentil. Je donne à mes cobayes expérimentaux des outils FinTech, comme des logiciels de paiement par téléphone ou similaires, je les irrite côté densité de population, côté énergie et bouffe, je les appâte avec des technologies prototypées à tester et j’observe quelle masse monétaire est mise en circulation dans ces logiciels et en quelle forme exacte. C’est la ligne de recherche que vous pouvez consulter en une forme plus rigoureuse côté science dans mon article « Financial equilibrium in the presence of technological change » ou bien dans « Technological change as a monetary phenomenon ».

Alors, je connecte les points sur mon dessin et je commence à tabasser, gentiment mais fermement, mon concept de BeFund. Est-ce qu’un labo behavioriste couplé avec un fonds d’investissement pour les startups à une raison d’être dans le cadre d’un projet de ville intelligente ? Je pense que oui et je le dis en toute honnêteté. Un centre de recherche de ce type pourrait même devenir le cœur et le moteur de développement dans une ville intelligente. Est-ce que les lignes de recherche que je viens de tracer ont une application pratique dans un tel projet ? Là, je suis plus prudent dans ma réponse, néanmoins je vois de la méthode dans ma folie : ces idées de recherche que j’ai décrites correspondent aux variables fondamentales de tout environnement urbain. La densité de population, l’accès à l’énergie et à la (bonne) nourriture, la formation d’une hiérarchie locale et les systèmes monétaires locaux – tout ça c’est de la vie quotidienne à l’état cru et brut.

Je continue à vous fournir de la bonne science, presque neuve, juste un peu cabossée dans le processus de conception. Je veux utiliser le financement participatif pour me donner une assise financière dans cet effort. Vous pouvez soutenir financièrement ma recherche, selon votre meilleur jugement, à travers mon compte PayPal. Vous pouvez aussi vous enregistrer comme mon patron sur mon compte Patreon . Si vous en faites ainsi, je vous serai reconnaissant pour m’indiquer deux trucs importants : quel genre de récompense attendez-vous en échange du patronage et quelles étapes souhaitiez-vous voir dans mon travail ?

Sort of a classical move

My editorial

I continue nailing down details in the business plan I am preparing for the BeFund project. BeFund is the name I gave to that combination of an investment fund with a research centre specialized in behavioural experiments regarding the interaction of human beings with smart technologies, mostly those connected to the environment of smart cities. I have already passed in review an outline of the concept, now I am developing on the details. I like approaching details as a sequence, or timeline. Details happen, and figuring them out consists very largely in assessing how and when they happen. This is a powerful lesson, which I have mostly learnt through sport: if I can figure out, precisely, any type of achievement as a sequence of measurable steps, I can do it.

How it is supposed to start? This is one of those funny moments, when I am asking myself when is it the right moment. I see a few occurrences, which can kick the project off into action. I mean, I see them in my mind. No, I think I am still sane. So, the first initial event I see is the equipping and the opening of the research lab properly spoken. The second one consists in starting the first BeFund’s own research project, supposed to attract the first customers, i.e. the first startups. The third one is the institutional incorporation of BeFund, including looking for investors.

Good, these are the initial actions. Now, what are the milestones of the project, i.e. its measurable goals? Breaking even is a must, of course. Reaching the capital size and structure of a medium-sized investment fund is another one. I can represent the basic chain of strategic stages in my project:

Initial action   Interim goal (checkpoint)   Temporary final goal
Setting the lab

 

 

Transition 1

>>>>>>>>>>

 

Reaching and passing the breakeven point

 

Transition 2

>>>>>>>>>>

Reaching the capital size and structure of a medium-sized investment fund
Starting the first own research project

The trick, now, consists in deconstructing those milestones, and those transitions in between. Right now, I have in mind two particulars: the general strategy as for reaching the breakeven point, and the outline of that initial research project to kick the BeFund project off into action with. As for the first one, I mean the dilemma between strategically tolerating the fact of running at a loss, on the one hand, versus imposing a reasonable deadline for reaching and passing the breakeven point, on the other hand. Running that sort of intentionally non-profitable business, with the net loss being transformed, via some sort of debt-based financial instruments, into capital shares, is technically feasible. I saw a few businesses like that, for example Proton Power Systems or Solar World in Germany. The former seems to be chronically unprofitable, and yet keeps running and kicking. The latter had just some temporary episodes of running at a loss. Technically, both cases prove it is workable to go into a financial loss and survive. Still, my own observation of those two cases suggests that strange things happen when you strategically tolerate losing money. For example, as in the case of Solar World, one day (a year ago, to be exact) you have a sub-website for investor’s relations, with all the nice financial reports there, and another day (now, I mean), there is no more investor’s relations site. Just as if some level of loss forced the company and its shareholders to go into deals that just look bad as press release.

Thus, I think I prefer to weave my business plan around the assumption that BeFund’s normal state will consist un running at a profit. Transition 1, in that visualisation above, should be reasonably swift, like no more than 2 years, possibly even shorter, by leveraging the launching with a public research grant. I have an idea for the initial research project to run at BeFund. In lots of my research, for example in my book entitled “Capitalism and Political Power”, I keep turning around that idea that the density of population is a fundamental factor of anything that happens in any social group. The behavioural experiment I have in mind would aim for discovering, how do the users of smart technologies – possibly the technologies peculiar to smart cities – react to changes in the density of population. I imagine a group of people placed in an environment, where they can experience various densities of population. Now, every word in this short description is important. I said those people will experience various densities of population, and not that there necessarily will be different densities of population.

How can I simulate, experimentally, various densities of homo sapiens per square kilometre? Well, here comes both the trick and the unknown of that experiment. I assume that we essentially experience the density of population as the frequency and/or intensity of social interactions. When I see more people in the street than one month ago, I experience greater a density of population. If more people come to me and want to talk, similarly I experience greater a density of population. I assume that if I participate to a meeting every day, in my work, I experience something like greater a density of population as compared to just one meeting a week. And so comes the unknown, namely how exactly do we recognize the actual density of population in the place where we live? Is my assumption 100% correct? Can I simulate perfectly a given density of population simply as a certain intensity of social interactions? Technically, this assumption holds. Still, as a social scientist, I know that technically, given the positive and statistically significant correlation, the more firemen come to put out a fire, the greater that fire grows. Technically is not the same as actually.

I think about starting the experiment by simply placing a population of participants in an environment that simulates various densities of population in a city (check ‘My individual square of land, 9 meters on 9’ ). I start from simulating a social outset corresponding to roughly 3000 people per square km, and I progressively ramp it up. Checkpoint #1: Define the set of experiential variables that simulate a given density of population. In that outset, participants in the experimental population have access to a range of prototyped technologies. They are being observed in their interaction with those technologies. Checkpoint #2: Defined the set of prototyped technologies to include in the experiment. Checkpoint #3: Define the behavioural variables to observe in those users. The design of the experimental outset is completed with the presence of engineers, who are an experimental sample in themselves: they are being observed in their engineering behaviour as they receive information about the users’ behaviour. Checkpoint #4: define the behavioural variables to observe in the engineers.

Now, my checkpoints, I mean those I named in the preceding paragraph. The word ‘checkpoint’ came spontaneously to my mind, as something both not quite defined yet, and, in the same time, needing definition. The set of experiential variables, corresponding to the density of population, is probably the trickiest of the four checkpoints I named. There is whole scientific universe of theories as for how do we actually experience the social structure we are living in. Apparently, our brain stem reacts even to small changes in our actual hierarchical position in the society, and, in a broader sense, logical statements we make about social reality around us are looped with very basic neurological processes in us. When I say basic, it pertains to things like the respective levels of serotonin and adrenalin.

Anyway, in a first approach, I am distinguishing two types of variables: strictly interpersonal, on the one hand, and abstract logical on the other hand. Under the heading of strictly interpersonal ones, I mean, for example: a) the number of different people I meet per day and per hour b) the number of different people I am dealing with simultaneously (strictly simultaneously, like in a public place) and c) the number of conversations with distinct people I have per day. At the abstractly logical level, my experimental subjects can be provided with information about how many people currently stay in the same place (district, block of flats, office space), as well as about the numerically changing density of population.

My checkpoint #2, namely the range of technologies being tested in behavioural interaction with the users, I remain quite open. I pragmatically assume that regardless the amount of funding my project can receive at this stage it would be a good thing to invite start up teams to join the fun right from the beginning. Logically, these start up teams would propose to include in the experiment their technologies, the ones they will be currently developing. As for checkpoints #3 and #4, I gave sort of an angle of approach in Une boucle de rétroaction qui reviendra relativement pas cher as well as in There are many ways of having fun with that experiment.

Good, so I have an outline of the experimental research I want to open up with in my BeFund project. I know that the cost of equipping the behavioural laboratory will be between €200 000 and €500 000, with kind of a sibling value in terms of circulating capital to cover the current expenses until it breaks even. The best I could hit with public funding would be the total of those two, thus between €400 000 and €1000 000. From that bit of benchmarking I did, mostly with Foresight Group , I assume that my temporary final goal, i.e. the capital size and structure, would be an investment fund with 30 – 50 companies in its portfolio, and with some €150 millions in the balance sheet.

As I am rummaging a bit in all those details regarding the details of a business plan, I made some sort of a classical move: a calculation of prospective revenues from the rental of the experimental lab on an hourly basis. This type of prediction is like frying a nice and juicy steak in a culinary contest: a nice demonstration of basic skills. In a rough outline: I have 30*16 = 480 rentable hours a month in the lab, and I can attract customers, who would like to rent the lab per hour, following two distinct progressions, namely the normal one, as in the Rogers’ model (see Robertson 1967 ), or a sharper one, with a long launching phase, according to the Poisson progression (see Poisson 1827 ). I generally assume that my average customer will take 5 years, thus 60 months, to get acquainted with the possibility to rent the lab per hour I am pricing one hour of lab rental at €200. In table 1, below, I present those two alternative calculations. I label the normal progression as the ‘OPTIMISTIC SCENARIO’ and the Poisson-based one as the ‘PESSIMISTIC SCENARIO’.

Table 1 – Alternative scenarios of revenue from the rental of experimental lab

Month Number of lab hours used – normal Rogers’ progression – OPTIMISTIC SCENARIO Number of lab hours used – Poisson progression – PESSIMISTIC SCENARIO Revenue from lab rental at €200 an hour – OPTIMISTIC Revenue from lab rental at €200 an hour – PESSIMISTIC
1  78  0  € 15 621,28  € 0,00
2  80  0  € 16 018,11  € 0,00
3  82  0  € 16 421,39  € 0,00
4  84  0  € 16 831,10  € 0,00
5  86  0  € 17 247,23  € 0,00
6  88  0  € 17 669,77  € 0,00
7  90  0  € 18 098,70  € 0,00
8  93  0  € 18 533,98  € 0,00
9  95  0  € 18 975,60  € 0,00
10  97  0  € 19 423,52  € 0,00
11  99  0  € 19 877,71  € 0,00
12  102  0  € 20 338,12  € 0,00
13  104  0  € 20 804,71  € 0,00
14  106  0  € 21 277,43  € 0,00
15  109  0  € 21 756,23  € 0,00
16  111  0  € 22 241,05  € 0,00
17  114  0  € 22 731,83  € 0,00
18  116  0  € 23 228,51  € 0,00
19  119  0  € 23 731,02  € 0,00
20  121  0  € 24 239,28  € 0,00
21  124  0  € 24 753,23  € 0,00
22  126  0  € 25 272,77  € 0,00
23  129  0  € 25 797,82  € 0,00
24  132  0  € 26 328,30  € 0,01
25  134  0  € 26 864,11  € 0,03
26  137  0  € 27 405,15  € 0,06
27  140  0  € 27 951,33  € 0,14
28  143  0  € 28 502,54  € 0,31
29  145  0  € 29 058,67  € 0,66
30  148  0  € 29 619,60  € 1,36
31  151  0  € 30 185,24  € 2,72
32  154  0  € 30 755,44  € 5,26
33  157  0  € 31 330,10  € 9,88
34  160  0  € 31 909,09  € 18,04
35  162  0  € 32 492,27  € 32,03
36  165  0  € 33 079,51  € 55,33
37  168  0  € 33 670,69  € 93,13
38  171  1  € 34 265,65  € 152,81
39  174  1  € 34 864,26  € 244,63
40  177  2  € 35 466,37  € 382,35
41  180  3  € 36 071,83  € 583,90
42  183  4  € 36 680,50  € 871,82
43  186  6  € 37 292,22  € 1 273,57
44  190  9  € 37 906,84  € 1 821,42
45  193  13  € 38 524,19  € 2 551,88
46  196  18  € 39 144,12  € 3 504,65
47  199  24  € 39 766,47  € 4 720,96
48  202  31  € 40 391,07  € 6 241,35
49  205  41  € 41 017,75  € 8 103,04
50  208  52  € 41 646,35  € 10 337,08
51  211  65  € 42 276,70  € 12 965,35
52  215  80  € 42 908,63  € 15 997,98
53  218  97  € 43 541,96  € 19 431,14
54  221  116  € 44 176,53  € 23 245,77
55  224  137  € 44 812,15  € 27 407,18
56  227  159  € 45 448,66  € 31 865,83
57  230  183  € 46 085,87  € 36 559,15
58  234  207  € 46 723,62  € 41 414,30
59  237  232  € 47 361,72  € 46 351,75
60  240  256  € 48 000,00  € 51 289,20

By the way, out of pure vanity, I am pushing the link to an article I authored, published recently with Impakter.com. I am consistently delivering good, almost new science to my readers, and love doing it, and I am working on crowdfunding this activity of mine. You can support my research by donating directly, any amount you consider appropriate, to my PayPal account. You can also consider going to my Patreon page and become my patron. If you decide so, I will be grateful for suggesting me two things that Patreon suggests me to suggest you. Firstly, what kind of reward would you expect in exchange of supporting me? Secondly, what kind of phases would you like to see in the development of my research, and of the corresponding educational tools?

Des grosses bêtes à observer – l’étude des cas des fonds d’investissement

Mon éditorial

Dimanche, le 11 Mars, j’ai commencé à tracer les grandes lignes de mon business plan pour le centre de recherche expérimentale, couplé avec un fonds d’investissement (consultez BeFund, those two-million-euro building blocks ). En un résumé court, pour le moment j’ai appelé ce projet BeFund et j’assume que dans une première phase de développement les clients de BeFund seront des startups (ou bien des entrepreneurs qui envisagent de créer des startups) avec des technologies intelligentes dans la phase de prototype avant la mise en marché, exclusivement ou partiellement digitales, probablement concentrées autour le concept technologique de la ville intelligente.

BeFund aura pour mission de donner à ces technologies prototypées, à travers l’expérimentation behavioriste dans le triangle « utilisateur humain <> technologie <> créateur/développeur humain », une forme compétitive et fonctionnelle, tout en les finançant dans la manière d’un fonds d’investissement classique. L’originalité de BeFund en tant que centre de recherche résidera donc, premièrement, dans l’inclusion d’ingénieurs responsables du développement dans l’expérimentation comportementale, et deuxièmement dans les caractéristiques de l’environnement expérimental lui-même. Ce dernier départira du concept actuel des centres académiques et ira plus dans la direction de séjour prolongé des sujets dans un environnement aussi riche et aussi similaire à la vie réelle que possible.

Le démarrage de la première phase de développement de BeFund sera un projet de recherche behavioriste expérimentale initié et conduit par BeFund-même. La conduite de ce premier projet de recherche, ainsi que la publication de ses résultats, seront les premiers outils de marketing utilisés chez BeFund pour attirer des startups comme clients. J’assume deux sous-phases dans le processus de lancement de BeFund : a) recherche initiale dans le projet de recherche propre et marketing initial, pas de clients – premiers 6 mois b) des premières relations-client initiées, recherche continuée dans le projet propre, construction d’un portefeuille-clients stable – les 12 à 18 mois suivants. Avec un peu de chance, le savoir-faire expérimental et comportemental accumulé, dans la première phase, à travers le travail avec des startups, servira, dans une seconde phase de développement, à créer des relations-client de BeFund avec des grandes entreprises établies.

Cette fois, je veux approcher le sujet côté retour sur investissement. Les premiers clients de BeFund seront des startups. Ils ne vont pas vraiment nager dans du cash, donc le paiement de leur part sera la mise de leurs technologies en exploitation commune avec BeFund, sous forme de sociétés affiliées. Selon cette logique de fonds d’investissement, le retour sur investissement dans BeFund sera la somme des retours sur les investissements faits par BeFund dans les business affiliés. Je commence donc à étudier les données financières des startups ainsi que des fonds d’investissement spécialisés dans le financement des startups. Ma première source est le rapport intitulé « Global Startup Ecosystem Report 2017 » publié par Startup Genome. Tout d’abord, le rapport répète plus ou moins ce que j’avais déjà remarqué : les startups se concentrent géographiquement en ce que les auteurs appellent « écosystèmes des startups ».

Deuxièmement, chez Startup Genome, ils visualisent un cycle de vie d’une startup en quatre phases : activation, globalisation, expansion et finalement intégration. Le troisième point intéressant est l’estimation du financement moyen pour une startup en fonction, précisément, de la phase de son développement. Les startups en phase d’activation attirent, en moyenne, dans les $150 000 de financement initial, qui évolue en quelques $300 000 par startup lorsqu’elles passent dans la phase de globalisation, pour atteindre une moyenne de $350 000 en phase d’expansion et enfin quelques $600 000 en phase d’intégration.

Bon, je commence la chasse au gros gibier : les fonds d’investissement eux-mêmes. Là, une petite astuce pour votre propre recherche, chers lecteurs : un fonds d’investissement ne s’appelle pas nécessairement « fonds d’investissement ». Regardez du côté de tous ces business qui ont « holding company » dans leur enseigne officielle. Les holdings travaillent, en fait, comme des portefeuilles des projets relativement autonomes, donc comme des fonds d’investissement. La différence semble résider dans la stratégie. Les fonds d’investissement strictement dits investissent constamment, comme leurs cadres dirigeants sont rémunérés sur la base de la plus-value dégagée comme différence résiduelle entre, d’une part, la somme des recettes de la vente des participations et du dividende recueilli des investissements maintenus, et d’autre part le capital investi. Les holdings sont moins pressés, en quelque sorte : ils combinent plusieurs stratégies différentes, suivant les spécificités des leurs sociétés affiliées.

Cette distinction m’amène, par ailleurs, à me demander quelle logique mon BeFund devrait adopter : fonds d’investissement pur et dur ou bien un holding. On verra bien, je n’en sais rien pour le moment. De toute façon, la première grosse bête que je commence d’observer est Foresight Group VCT, un fonds d’investissement dans tout ce qu’il y a de plus classique dans le secteur. Je pioche à travers la section « rapports et comptes » et je télécharge leur rapport annuel pour 2016. Leur stratégie d’investissement assume trois portefeuilles distincts : le fonds des participations ordinaires (sociétés non-cotées en Bourse), celui de sortie stratégique (gains pour les investisseurs à travers une exemption d’impôt sur 30% du capital récupéré lors d’une sortie stratégique) et enfin le fonds d’infrastructure (fournisseurs des services infrastructurels). A la fin de 2016, Foresight Group avait £58 876 227 investis dans le fonds des participations ordinaires en 35 sociétés différentes et la valeur de marché de ces participations était estimée à £66 150 404. En revanche, le fonds des sorties stratégiques capitalisait £3 396 386 en termes des sous investis en 4 sociétés, contre £2 540 758 de leur valeur de marché.

J’ai un petit moment d’hésitation, là : à quoi bon investir dans des business où la valeur de marché de nos participations, donc leur prix de vente, est à peu près 30% plus bas que le montant du capital investi ? Bon, je crois que je comprends. Ce soi-disant fonds de sortie stratégique est composé des sociétés qui, dans le passé, appartenaient soit au fonds des participations ordinaires soit à celui d’opérateurs d’infrastructure et qui, à un certain moment, sont devenues problématiques comme investissements. Je pense qu’en toute honnêteté ces « sorties stratégiques » sont plutôt des sorties en détresse.

Alors, ce dernier portefeuille de Foresight Group, celui des sociétés infrastructurelles, comprend des participations dans 12 sociétés différentes, qui totalisent une valeur de marché combinée de £23 525 314, contre £22 139 900 de capital investi. Bon, les portefeuilles d’investissement passés en revue, je procède à étudier le compte d’exploitation, dont je donne une vue synthétique dans Table #1, ci-dessous, pour comprendre un peu mieux la mécanique du business de Foresight Group. Eh ben voilà, la mécanique en question s’appuie sur le gain de capitalisation dans le portefeuille des participations ordinaires, qui apporte quelques 58,0% du bénéfice net réalisé par le groupe. Ensuite vient le gain sur des recettes courantes (opérationnelles) réalisées dans le portefeuille des sociétés infrastructurelles : ça fait 21,4% du bénéfice net. D’autres volets de bénéfice, comme le gain sur recettes courantes dans le portefeuille des participations ordinaires (8,1% du bénéfice total) ou bien gain sur capitalisation dans le portefeuille des sorties stratégiques (6,4%) c’est du détail financier.

Le bénéfice total net de Foresight Group, donc £5 202 000, est dégagé sur la base des frais courants de £1 130 000 et d’un capital immobilisé dans les participations équivalent, au total, à £92 217 000, accompagné par des actifs circulants de £44 338 000, soit un bilan total de £136 555 000. Le tout est à 100% financé comme capital propre, sans emprunt. J’ai remarqué un petit détail intéressant dans les actifs circulants : le capital investi dans le portefeuille des participations ordinaires est accompagné par un montant substantiel d’argent liquide (et équivalents) de £30 901 000. J’assume que tout ce cash c’est du capital hautement liquide tenu en réserve juste en cas où, histoire de rester flexible.

L’étude du cas de Foresight Group m’a donné une idée de l’architecture d’affaires d’un fonds d’investissement. Les dépenses courantes sont plus ou moins couvertes par les recettes courantes qui viennent du portefeuille des sociétés infrastructurelles et le vrai gain des actionnaires c’est la plus-value dégagée sur la capitalisation du portefeuille des participations ordinaires. Avec un bilan de 136 millions des livres sterling et un portefeuille d’à peu près 45 – 50 participations, ce business est comme poids coq dans l’univers des fonds d’investissement. Ça pourrait être un bon modèle pour la phase de maturité dans mon concept de BeFund. Je pense que dans les jours qui viennent je vais étudier encore un ou deux cas distincts, peut-être des holdings, juste pour me faire une idée de diversité dans le secteur.

Table 1 – Le résultat d’exploitation de Foresight Group en 2016

Fonds des participations ordinaires
Recettes £’000 Capitalisation £’000 Total £’000
Pertes réalisées sur participations  –  (2 651,00)  (2 651,00)
Gains de valeur de marché des participations  –  6 851,00  6 851,00
Bénéfice courant  1 412,00  –  1 412,00
Frais de gestion  (451,00)  (1 351,00)  (1 802,00)
Autres dépenses  (436,00)  (436,00)
Retour sur activités ordinaires avant impôt  525,00      2 849,00      3 374,00    
Impôt  (102,00)  170,00  68,00
Retour sur activités ordinaires après impôt  423,00      3 019,00      3 442,00    
Fonds des sorties stratégiques
Recettes £’000 Capitalisation £’000 Total £’000
Pertes réalisées sur participations  –  (51,00)  (51,00)
Gains de valeur de marché des participations  –  408,00  408,00
Bénéfice courant  68,00  –  68,00
Frais de gestion  (9,00)  (27,00)  (36,00)
Autres dépenses  (19,00)  –  (19,00)
Retour sur activités ordinaires avant impôt  40,00      330,00      370,00    
Impôt  (8,00)  5,00  (3,00)
Retour sur activités ordinaires après impôt  32,00      335,00       367,00    
Fonds des sociétés infrastructurelles
Recettes £’000 Capitalisation £’000 Total £’000
Pertes réalisées sur participations  –  (560,00)  (560,00)
Gains de valeur de marché des participations  –  1 020,00  1 020,00
Bénéfice courant  1 436,00  –  1 436,00
Frais de gestion  (74,00)  (223,00)  (297,00)
Autres dépenses  (141,00)  –  (141,00)
Retour sur activités ordinaires avant impôt  1 221,00      237,00      1 458,00    
Impôt  (110,00)  45,00  (65,00)
Retour sur activités ordinaires après impôt  1 111,00      282,00      1 393,00    

Source : http://www.foresightgroup.eu/institutional/infrastructure-income-fund/reports-and-accounts/ dernier accès 13 Mars 2018

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BeFund, those two-million-euro building blocks

My editorial

I think I have reached the moment of ripeness in my concept of creating a research centre for behavioural experimentation regarding the interaction of human beings and smart technologies. By ‘ripeness’ I mean the stage when I can formulate a first business plan, as an elaborate hypothesis to test through detailed market research and progressive implementation. A good name, first of all. I thought about “BeFund”. The ‘Be’ part comes from behavioural experiments, the ‘Fund’ means simply a fund, as my concept involves combining a research centre with an investment fund.

The business concept of BeFund consists in developing a centre for experimental research, focused on studying behavioural interactions between humans and intelligent technologies, mostly those connected to the environment of smart cities. The originality of that business centre would consist in three major traits. Firstly, BeFund will act as both a scientific institution, and an investment fund: it will provide experimental research, rentable experimental environment for conducting such research, and financial participation in the equity of businesses connected to technologies being studied in that centre. Secondly, the experimental approach at BeFund will cover the triangular interaction “users <> technology <> engineers”. The research will include the whole human interaction with the given technology, not just the users’ interaction, but also that of the people who develop this technology. Thirdly, at the difference of most academic behavioural labs, BeFund will create an experimental environment for prolonged stay, and for simulating real life as profoundly as possible.

The market of BeFund will be unfolding in two main stages. In stage one, BeFund will be working mostly with start-ups. The profile of a typical customer will be that of an engineering team with the prototype of a smart technology, just a digital one, or combining the digital with something else (mechanical, biological). The main distinctive features of technologies connected to that type of customer are: the significant importance of human interaction with the technology, and the early prototyping phase of engineering development. In stage two, the plan is to reach more and more established Tech businesses, as customers. The experience and the reputation gained in stage one, with start-ups, will hopefully make the grounds for working with established businesses, at the speeding up of their innovation and/or smoothing out their customer relations.

As the first market is made of start-ups, I am having a glance at empirical data. I plan to start the whole thing in Europe, so I am rummaging in data about the European start-ups. StartUp Hubs Europe seems to provide interesting information. The first observation is that start-ups come in strongly clustered bundles, and, unfortunately, my home country, Poland, does not really lead the way. The biggest clusters of start-ups in Europe are: London (some 330 000 start-ups, €12,7 bln in capital invested), Berlin (170 000, €3,9 bln), Paris (21 000, 3,74 bln), Munich (94 000, 1,32 bln). The overall investment in start-ups is growing, although not really in a hurry. This is rather a steady trend than an explosive curve.

Now, as I have that first piece of information about the market, I am following the logic of denting, chipping, and supplanting. BeFund is going to dent into, chip off, and supplant some of the capital invested in start-ups. In am conducting my first calculations with the case of Warsaw: €120 millions invested in 320 start-ups. A little piece of theory about the diffusion of innovation allows me to simulate the entry of BeFund into the market as a progression along a curve of cumulative normal distribution (this is the so-called Rogers’ model). Those 320 start-ups are the total size of the market. In that total, only some most innovative start-ups will be willing to work with BeFund, and the most innovative entities, in a normal population, make between 1,4% and 3,4% of the total. In a population of 320, it makes between 4 and 11 customers for BeFund. A bit of precision is due at this point. Some businesses come to join the game, some quit, and some others grow past the stage of a start-up.  Thus, I assume that the population of start-ups, just as the empirical data shows, is pretty much constant on the short run, and steadily increasing, with some bumps and dents into the trend curve, on the long run. My customer base consists a fringe chipped off that fairly constant, temporary population. As I can read in a report published by StartUp Poland, the overall number of start-ups in Poland is around 620, thus a bit less than double of the Warsaw alone. With the same arithmetic, that makes from 1,4%*620 ≤ x ≤ 3,4%*620 = 8 ≤ x ≤ 21 on-going customer relations for BeFund in the whole country.

I shift my attention to those really big start-up hubs. London, with 330 000 start-ups, and according to the same logic, offers some 4620 ≤ x ≤ 11220 customer relations. Paris, displaying 21 000 start-ups, means, for BeFund, something between 294 and 714 customers. Now, you, my readers, could ask a legitimate question: ‘Is it really so important for BeFund to be exactly in the place where those start-ups are dwelling? After all, with all the online utilities, you don’t need to be exactly at the same geographical location’. Well, yes and no. Yes, you are right that Internet offers the possibility of being very flexible in the actual interaction with customers. Yet, everything I know about the development of start-ups, and about Tech businesses in general, is that they follow a geographically clustered pattern – that of hubs, precisely – and it is hard to explain fully the reasons for that. There is that little something in the logic of human activity, which makes the territory and the distance matter at the most profound level.

When you think about it in less fundamental, and more practical terms, behavioural experiments with technologies require a lot of direct, physical presence, both in the users and in the engineers. The interaction assumed in the concept of BeFund is precisely that abundant human interaction, both human to technology, and human to human. Thus, the lab should be close to its customers. Still, the question how to assure that close presence is very much open. I am thinking about an operational unit in BeFund, with some kind of mobile experimental outset, maybe somehow more frugal than the basic one, yet possible to move in space and to set out at some remote location, out of the main lab.

Anyway, the partial bottom line is that the experimental facilities of BeFund should be located close to its target customers. Logically, BeFund should develop as a network of experimental labs, starting from the busiest start-up hubs (London, Berlin, Munich), and spreading towards those other, less busy locations. Now, in my market analysis, I am moving from the customer base towards competition. In my last update in French (see Oui, tout à fait, c’est de la pensée humaine formalisée), I found just one, academic, experimental facility in Europe, namely that of London School of Economics. I suppose there is much more in the corporate sector, only companies are not really keen to show, to the layman, all of their back-store activities. In general, Europe seems to be lagging significantly behind the United States, in terms of behavioural labs.

Good, I am moving from sketching the market to modelling the relations with customers. Following my past experience in business-to-business markets, I assume the average time required for effectively attracting one average customer is around 6 months. This is an average, which covers both the early birds (two weeks of intense interaction and we sign a contract), and the marauders, whom BeFund will be struggling to attract for years. Still, I stick to that average of 6 months, fault of anything more reliable. On the other hand, there is some sort of common wisdom in the service sector, namely that 18 months is the threshold for transforming an incidental customer into a loyal one. Thus, I can imagine a cycle in customer relations, comprising an average of 6 months devoted to building the first contractual base with the customer, then an average of 18 months devoted to transforming that first beachhead into a durable cooperation, and finally the ‘x ≥ 18 months’ phase of durable, pretty constant relation.

Logically, the first six months of any activity at BeFund is likely to be very much dry biting, i.e. without any monetization of relations with customers. It would be good to develop the whole business so as to assure external financing during that first phase (e.g. through R&D grants). The marketing activity of BeFund should consist of three distinct fields, corresponding to three distinct motivations in our customers: curiosity, trust based on reputation, trust based on experience. BeFund should intrigue and puzzle people, so as to attract those for whom puzzlement and curiosity are natural habitat. Participation in conferences, congresses and forums of all kinds, as well as strongly publicized, own research activity, should fit the bill as for the first two. Individual handling by a dedicated project manager at BeFund should cover the third one. Thus, in terms of marketing, what we need to launch BeFund is a well-publicized research programme, which will kind of introduce BeFund into the scientific market, and subsequently keep us sharp and competitive. Having our own research ambitions, outside those of our customers, seems to be important for efficient marketing.

An idea on the side: that research program owned by BeFund could be an excellent occasion to attract our first customers. Some teams of engineers, envisaging to start up a business of their own, could very well start their adventure with BeFund by participating in this precise project. Anyway, I can see like five lines of action, to be combined in some sort of recurrent cycle: a) prepare the BeFund’s own research programme b) run the BeFund’s own research programme c) publish research (journals, books, conferences, congresses, blogs etc.) d) arrange first contact with potential customers at conferences, congresses etc. e) follow up individually with selected customers.

Now, a quick glance at the financial side, for subsequent fine tuning. I cautiously evaluate the equipment of one, stationary lab between €200 000 and €500 000, depending mostly on the physical scale of the premises. That would correspond to fixed assets in the balance sheet. As for the circulating ones, there are two things to consider: the strictly spoken circulating capital, for covering current expenses during those first six months, dry in terms of revenue, and the liquid capital to invest in those keen start-ups. As for the first component, I provisionally gauge it as equal to the fixed assets (a little accounting trick, when you really are at a loss for numbers). Regarding the second, I assume that a single investment in one start-up, when BeFund would act really as a fund, would go like in €2 000 000, up to €5 000 000 in exceptional cases. All that makes sort of two balance sheets. One, immediately present around, around €1000 000 euro. The second one, kind of hanging around and waiting for investment, would be made of those two-million-euro building blocks.

I am consistently delivering good, almost new science to my readers, and love doing it, and I am working on crowdfunding this activity of mine. You can consider going to my Patreon page and become my patron. If you decide so, I will be grateful for suggesting me two things that Patreon suggests me to suggest you. Firstly, what kind of reward would you expect in exchange of supporting me? Secondly, what kind of phases would you like to see in the development of my research, and of the corresponding educational tools?

Oui, tout à fait, c’est de la pensée humaine formalisée

Mon éditorial

Dans ma dernière mise à jour en anglais (Hammer, stretch, repeat ) je m’étais pas mal avancé dans la conceptualisation du business plan pour un centre expérimental de recherche, orienté sur l’étude behavioriste de l’interaction entre les êtres humains et les technologies intelligentes. L’idée de mettre l’activité de recherche en pair avec un fonds d’investissement semble promettre. A présent, je me concentre sur l’étude du marché scientifique : j’étudie ceux labos behavioristes qui ont pignon sur rue, ou plutôt sur l’Internet, tout en analysant la littérature relativement fraîche, pour connaître la dernière mode en termes de recherche behavioriste.

Je commence avec un petit coup d’œil sur le labo de recherche behavioriste à Peter T. Paul College of Business and Economics, Université de New Hampshire. Le labo en tant que tel est une chambre de classe typique, avec 16 tables, chacune équipée d’un ordinateur portable 17 pouces, deux charriots de rangement, des cloisons portables pour créer des espaces privés, bonne connexion Internet, 2 cameras et 2 microphones de haute qualité, monté sur des supports type pro (possibilité de mouvement tout en gardant la stabilité), un écran de télé 50 pouces. En termes de logiciels, ils déclarent utiliser : MediaLab et DirectRT développés par Empirisoft, MatLab, Qualtrics, ainsi qu’un logiciel gratuit OpenSesame pour le développement d’expériences behavioristes (accessible à l’addresse http://osdoc.cogsci.nl/3.2/ et lui-même développé par Mathôt et al.[1]).

Ma cible suivante est le labo de recherche behavioriste chez London School of Economics et c’est à peu près le même schéma : une chambre type espace semi-ouvert avec des tables et des ordinateurs, une chambre de conférence, le tout sous vidéo-surveillance. Point de vue logiciels, ‘y a du Direct RT, du E-Prime, le HCI Browser, Inquisit Web + Lab, LanSchool, MediaLab, Qualtrics, Shopify et z-Tree. Ils pratiquent ce qu’avant-hier je prenais pour une idée complètement folle, c’est-à-dire ils louent le labo aux expérimentateurs externes, à £170 l’heure. Ils déclarent aussi de payer les participants à £10 l’heure. Ah, il y a aussi un blog de recherche. Cool.

Je vire vers le labo comportemental de Columbia Business School. Comme je survole leur équipement, ça inclut 39 postes-ordinateur, un eye-tracker (vous savez, ce machin d’oculométrie qui surveille le mouvement de nos yeux), un ordinateur de rivalité binoculaire avec les lunettes 3D, deux ordinateurs portables Lenovo, 9 iPads, 5 caméras haute résolution avec supports, de l’équipement pour l’observation physiologique (le pouls, la pression sanguine, la résistance électrique de la peau, ce genre-là), ainsi que des écouteurs type pro. Les logiciels sur place, c’est à peu de choses près le même truc que ce que j’avais déjà remarqué ailleurs, avec quelques logiciels de plus : MediaLab/DirectRT 2014, SPSS, Tobii Studio, Presentation, MAT Lab, E-Prime, zLeaf/zTree, Inquisit, NVivo, Qualtrics. Ils ne disent pas combien ça coûte de louer le labo sur la base horaire, néanmoins il y a un détail intéressant : ils maintiennent un petit fonds de $7000 qu’ils appellent « Petty Cash » pour payer les participants. Ils ont une autre fonctionnalité intéressante en la forme de participation en ligne : les chercheurs peuvent connecter avec le labo via Internet. La fonctionnalité s’appelle SONA.

J’ai aussi trouvé une société américaine, iMotions, qui commercialise des systèmes entiers d’équipement pour des labos d’étude behavioriste.

Alors, je passe à la revue de littérature béhavioriste. Je commence par ce logiciel gratuit OpenSesame, que par ailleurs je viens d’installer. Question : est-ce qu’un logiciel c’est de la littérature ? Réponse : oui, tout à fait, c’est de la pensée humaine formalisée. A la différence d’un article, ça fait quelque chose de concret et c’est même mieux. La logique d’OpenSesame est celle des parts indépendantes : une expérience behavioriste est composée des modules fonctionnels, conceptuellement distincts. Chez les OpenSesame, il y a 10 types des modules : une boucle de répétition, une séquence, le présentation d’un stimulus visuel, feedback fourni au participant, la reproduction d’un son à partir d’un fichier, synthèse du son, enregistrement d’actions sur le clavier d’ordinateur ainsi que celles faites avec la souris, l’enregistrement formel des variables ainsi que de leurs valeurs locales, et finalement l’exécution d’un code Python arbitraire. Comme j’étudie OpenSesame, je tombe sur un autre logiciel expérimental gratuit : PsychoPy. Je télécharge les deux articles publiés par son créateur : Peirce 2007[2], 2009[3]. Les deux articles sont du genre « présentation du logiciel » avec à peu de choses près la même logique que celle d’OpenSesame avec, toutefois, un concept intéressant. L’auteur suggère que le développement des logiciels pour expériences psychologiques va vers la création des grandes librairies de composantes modulaires, attachées à des langues spécifiques de programmation, Python et MatLab, surtout. Le vecteur de développement et comme je le devine, un vecteur important de compétition aussi, consiste dans l’élargissement rapide de ces librairies.

Je tourne vers de la littérature respectable. Le premier article respectable dont je tombe dessus est celui par Michie et al. 2008[4], intitulé « De la théorie à l’intervention : mapper les déterminantes comportementales théoriques en des techniques de modification comportementale ». En gros, comment utiliser la théorie pour faire faire aux gens des choses que nous voulons qu’ils fassent. Une conclusion attire mon attention dans cet article : les déterminantes de changement comportemental ne sont pas tout à fait les mêmes que celle du comportement sujet à la modification. Voilà une piste intéressante, qui, je le sais, peut sembler une contradiction en soi et qui, néanmoins, a du sens. Les facteurs qui nous font modifier notre comportement ne sont pas les mêmes que ceux qui nous font former un schéma plus ou moins permanent de comportement.

En plus, cet article contient un aide-mémoire utile quant aux aspects fonctionnels de comportement. Les voilà : a) rôle social et professionnel, y compris l’expérience d’identité b) savoir c) compétences d) croyances en ce qui concerne les compétences e) croyances en ce qui concerne les conséquences f) motivations et objectifs g) mémoire, attention, prise de décision h) contexte environnemental et ressources i) influences sociales j) émotions k) planification de l’action.

Comme je passe en revue la littérature, la même observation revient encore et encore : la recherche behavioriste semble en être dans la même phase que les logiciels d’assistance expérimentale. C’est la phase de traduction d’un corps de savoir théorique, tout à fait substantiel par ailleurs, en une forme modulaire, possible à appliquer dans des environnements expérimentaux assistés avec des logiciels à structure modulaire. Fascinant. Qu’est-ce que je vous disais ? Notre comportement est formé par nos technologies au moins aussi puissamment que ça se passe dans la direction opposée, donc au moins aussi profondément que notre comportement influence la technologie. Dans ce cas précis c’est d’autant plus fascinant qu’il est question d’influence de la part d’une technologie de recherche sur le contenu de la recherche que cette technologie-même a pour mission d’assister. Je suis même tenté de dire qu’une modification profonde de la technologie d’assistance à la recherche expérimentale pourrait apporter une avancée dramatique de la science du comportement. Cette observation générale me donne même plus de confiance dans cette intuition générale qu’étudier le comportement humain dans la triade « technologie <> utilisateurs <> ingénieurs », donc d’inclure le processus d’innovation technologique dans le champ expérimental, a le potentiel d’apporter du changement profond.

En ce qui concerne l’équipement pour l’étude béhavioriste, tout est là, accessible sur simple commande. Pas besoin d’inventer la poudre de canon pour une seconde fois. En revanche, ces labos universitaires que je viens de passer en revue semblent exploiter seulement une fraction de potentiel offert par les technologies de recherche. Ils semblent fonctionner selon la logique d’une chambre de classe dirigée par un proviseur obsédé de contrôle : les participants se tiennent assis en face d’un ordinateur, ils lisent, ils écoutent, ils tapent, ils cliquent et ils sont observés dans ces actions par de l’équipement additionnel. Pour le moment, je n’ai trouvé aucun labo qui reproduirait un habitat, donc qui exigerait un séjour prolongé des participants et qui, en même temps, donnerait la possibilité d’étudier des comportements vraiment complexes, je veux dire ceux que nous développons sur long-terme. Même s’il y a des labos de ce type, ils sont confinés à l’univers d’entreprises, où je n’ai malheureusement pas accès, au moins pas encore. Ça peut être une question de financement ou bien d’éthique de recherche, mais en tout cas, il y a comme un fossé entre les possibilités technologiques d’expérimentation behavioriste d’une part et ce que font les labos universitaires d’autre part.

Je continue à vous fournir de la bonne science, presque neuve, juste un peu cabossée dans le processus de conception. Je veux utiliser le financement participatif pour me donner une assise financière dans cet effort. Voici le lien hypertexte de mon compte sur Patreon . Si vous vous sentez prêt à cofinancer mon projet, vous pouvez vous enregistrer comme mon patron. Si vous en faites ainsi, je vous serai reconnaissant pour m’indiquer deux trucs importants : quel genre de récompense attendez-vous en échange du patronage et quelles étapes souhaitiez-vous voir dans mon travail ?

[1] Mathôt, S., Schreij, D., & Theeuwes, J. (2012). OpenSesame: An open-source, graphical experiment builder for the social sciences. Behavior Research Methods, 44(2), 314-324.  doi:10.3758/s13428-011-0168-7

[2] Peirce, JW (2007) PsychoPy – Psychophysics software in Python. J Neurosci Methods, 162(1-2):8-13

[3] Peirce JW (2009) Generating stimuli for neuroscience using PsychoPy. Front. Neuroinform. 2:10. doi:10.3389/neuro.11.010.2008

[4] Michie, S., Johnston, M., Francis, J., Hardeman, W. and Eccles, M. (2008), From Theory to Intervention: Mapping Theoretically Derived Behavioural Determinants to Behaviour Change Techniques. Applied Psychology, 57: 660–680. doi:10.1111/j.1464-0597.2008.00341.x

Hammer, stretch, repeat

My editorial

And so I came with that idea, yesterday: that centre for experimental research that I want to create could act as an investment fund (see Loin dans le domaine d’idées originales). I take a prototyped technology, very roughly adapted, or even not adapted at all to being used by the non-initiated, and I run it through experimental research in order to discover behavioural patterns in users as they try to figure out the best way to handle the prototype. In other words, the experimental centre transforms something promising but essentially not marketable (yet) into something marketable. If the creators of this technology have no money to finance the research, my centre can act as an investor and take a participation in their venture.

It seems interesting, and I feel that in my process of concept-pitching I have come to the point where a bit of hammering and stretching would be useful. By hammering I mean trying to look at my own idea in a negative, essentially sceptical way, asking the type of questions that someone really mean would ask. In other words, hammering means criticizing and trying to find weaknesses in my idea. On the other and, stretching an idea consists in artificially hyperbolizing its different aspects, and seeing what happens. Thus, I start hammering. Why would any high-tech company use the services of such an experimental centre? What is the point for them? After all, they have their engineers and their market researches. Good point. Assuming that any high-tech company would be interested in the services of my centre would be preposterous. I have already profiled some typical customers for this centre, and I can logically argue that using the services of the centre would be interesting for them. Type #1 is a team of engineers who either have just started a business around a technology they invented, or they are about to start. The technology is in a prototyped phase, i.e. it has the essential functionalities it is supposed to have, but the external appearance to the user (interface, fool-proof devices, customer support etc.) is still not quite marketable. For this type of customer, my experimental centre would be a facilitator in the process of launching their product. Type #2 is an established provider of technologies, who can easily notice that something in their customer relations is deteriorating, e.g. the payment lag in commercial receivables is stretching disquietingly, and they attribute this negative change either to the properties of some freshly introduced technology, or to the behaviour of their engineers. The value added that my experimental centre can provide to those customers consists in both optimizing the utility of their technology for the customers, through behavioural testing, and in training their engineers in responding to customers’ observable behaviour. I intuitively guess that Type #1 businesses would make the bulk of my customer base in like the first 2 – 3 years of existence in that experimental centre, maybe even longer. Only as some reputation will have been built, big players of Type #2 would come.

That precise question I am hammering my idea with, right now, has two other aspects. When I ask ‘Why would anyone use the services of my experimental centre?’, the ‘Why?’ hides two other questions, namely the ‘how?’ and the ‘what for?’. The ‘how?’ means ‘How will those customers know about you and how will you form relations with them?’. That venture of mine is at the limit of science and investment, and so I gather there should be some kind of marketing in both fields: scientific conferences, business conferences and congresses etc. The customer Type #1 is more likely to develop an interest in working with my centre at some sort of start-up congress, or even in a start-up incubator, which, by the way, could be a separate product of this experimental centre. As for customers Type #2, they will probably get in touch of their own initiative, they just have to be aware of our existence, and it should be that kind of persistent, dependable existence, sort of ‘Those guys are just there when we need them’.

The ‘what for?’ translates into the direct, tangible gain my customers would derive from using the services of my experimental centre. Type #1 customers will gain by making their technology (more) marketable, which they should find, sooner or later, in their balance sheet, under the heading of ‘equity’. I mean they will be able to find more investors, or keener investors, or just less mean investors, with good behavioural a pitching of their technology. They would have a capital gain. Additionally, a technology well-tested from the behavioural side can help in optimizing their business processes. Type #2 customers could expect better customer relations, thus shorter payment lags in commercial receivables, possibly better prices with their customers. The former means lower a circulating capital engaged in receivables, the latter means better a gross margin. Once again, those Type #2 customers would have both a capital gain, and an operational gain. The (partial) moral of the fairy-tale is that prices in my experimental centre should be calibrated so as to be proportional to those two types of gains.

Good. That first round of hammering has allowed me to form a vision of development for my experimental centre. It should start as an incubator of small start-ups in smart technologies, possibly focused on the environment of a smart city. The incubator would offer both the experimental environment for testing, pitching and developing those technologies, and the capitalist structure of an investment fund to finance those ideas. A few years of working in this business model will hopefully allow developing an outstanding research capacity, which, in turn, will make the centre competitive enough for working with the big players of smart technologies. It is possible to attract the attention of one among those big players right from the beginning, as a strategic investor in the centre. On the other hand, such a big player could be interested in spinning the most advanced and the least customized technologies out of its own structure and form some kind of joint-venture with my experimental centre.

I am moving on with hammering and I am asking myself another mean question: why should anyone invest in this centre? what’s in this business that other businesses don’t offer in terms of return on investment? Good question. My personal vision, which I started to develop in my last update in French (see Loin dans le domaine d’idées originales) is that my experimental centre would be representative for a whole class of businesses, observable right now, which invest heavily in the development of new technologies, without necessarily making profits. The whole idea is to have claims on the future proceedings of those promising technologies. Thus, as I am pondering the question now, the interest an investor could have in putting their money into my business would be to acquire indirect control over or participation in a range of highly promising technologies. The price(s) my customers would pay on a current basis could make the basis for an operational profit, but not necessarily.

Still, this particular hammering question hides another one underneath. Stands to reason: I am being mean to my own idea, it is just as usually when people are mean. They are mean for many reasons. Anyway, that kind of hidden question is: why should investors put their money in my experimental centre rather than in another experimental centre? Honestly, I can hardly give any reliable answer to this one right now. I need reviewing some of the most up-to-date behavioural research, sort of ‘what kind of fancy methodology are we wearing this year?’. This is a topic for a separate update on this blog. See? This is how you can creatively corner yourself, when asking yourself mean questions about your own ideas.

And so I come up with the last hammering question I could come up with: why a centre? Why not a dispersed structure? Couldn’t we imagine some sort of movable technology, possible to put anywhere, like in the middle of a smart city under construction, and serving to run behavioural tests on new technologies? Good question, once again, and honestly don’t know what to answer. Maybe it is possible. If it is, then my business idea can take new colours. Now, I see that one of the next steps I need to make on my journey with this dream of mine is to study the state of the art as for behavioural experiments.

The cursory hammering of my concept brought me a vision of development, and a tough question to study. Good, this is what a good hammering should bring. Now, I pass to stretching. In heuristic terms, the stretching of an idea means, in a first step, expressing it as a finite set of dimensions (as a vector, if you want), and then extending it along each dimension separately. For the moment, I can see two scalable dimensions in my concept: the size of participation, and the technological scope. As for the size of participation to take in those technological start-ups that my experimental centre would take under its wings, it can technically range from a minority interest (like 5% of equity), all the way up to 100%, and possibly with a beach head in their liabilities (the German style: invest in a business and lend them money in the same time). I guess that if the input of my experimental centre is partly intangible, as behavioural know-how, then I’d better have control over the further implementation of that know-how. Still, as my research centre will gather experience and momentum, it is possible to accumulate some kind of meta-knowledge about technological start-ups in general, and build a portfolio of passive, profitable, minority participations, just as a source of cash.

Regarding the range of technologies to be studied, one extremity of the scale would be like focusing on one, very precise technology (e.g. smart balancing of energy in a local power grid). The opposite end of the spectrum would be a crazy place, where people can book like experimentation rooms on an hourly basis, they come in with their prototype and some other people, keen to be their Guinea pigs (by the way, my centre could offer them our own Guinea pigs), and they just to some behavioural testing of their own. This end of the spectrum looks really practical, workable and possible to implement right from the start. It could help paying the bills of that centre. As for the super-narrow focus, I am intuitively ebbing away from it. Maybe, if we have like a whole bunch of start-ups to give a kick-start to, and all of them in the same technological field, then, maybe… Still, the comparative advantage I intuitively perceive in my concept is the capacity for behavioural testing as such. Broader, faster, cheaper etc.

What you could have just seen, in my writing, is what Frank Knight used to name ‘thinking about thinking’. In his book entitled ‘Risk, Uncertainty and Profit’, first published in 1921 , Frank Knight argued that people who are successful in business have the ability to be both passionate and distanced about their ideas, and thus they can put both passion and cold calculation to work, in the same time. I am testing my capacity in this respect. I am reviewing the whole process that has brought me to the here and now of my business thinking. By the first days of January, 2018, I formulated for the first time my concept of creating, like that, from scratch, a business connected to the phenomenon of smart cities (see for example Une courbe élégante en « S » aplati ). Then, I started turning and returning that idea, and I initially studied smart cities in general (see My individual square of land, 9 meters on 9 or Le cousin du beau-frère de mon ami d’école as well as Smart cities, or rummaging in the waste heap of culture ). In the meantime, I had been working on another idea, namely on designing economic experiments for the sector of FinTech. Together with a friend of mine, we are writing a book about FinTech, and the topic is so turbulent that it just beckons me to think in experimental terms. Thus, for like 8 weeks, I have been ruminating those two ideas sort of side by side, and then, on the 23rd of February, the coin dropped, finally: I realized that the business I want to create is an experimental centre for behavioural research on the interaction between humans and smart technologies (see And so I ventured myself into the realm of what people think they can do). Finally, this Sunday, I mean the 4th of March, I decided to do some benchmarking for this concept, i.e. finding some real businesses and organizations and study them, to have an idea what my organization could look like. That little round of benchmarking brought me to the conclusion that pairing this research centre with an investment fund could be really interesting (see Loin dans le domaine d’idées originales).

Now, the dots in my head are connecting at growing a speed. This whole process of inventing a business, as I am considering it now, is like some sort of accelerating learning. I started slowly and gently, and then, after 8 weeks of crystallization, ideas started taking shape really fast.

I am consistently delivering good, almost new science to my readers, and love doing it, and I am working on crowdfunding this activity of mine. You can consider going to my Patreon page and become my patron. If you decide so, I will be grateful for suggesting me two things that Patreon suggests me to suggest you. Firstly, what kind of reward would you expect in exchange of supporting me? Secondly, what kind of phases would you like to see in the development of my research, and of the corresponding educational tools?

Loin dans le domaine d’idées originales

Mon éditorial

Bon, je continue. Je développe l’idée de créer un centre expérimental pour étudier le comportement humain en contact avec les technologies intelligentes, surtout celles qui font une ville intelligente. Dans me deux mises à jour précédentes, j’avais approché le sujet côté client : je me demandais comment ce centre expérimental pourrait créer de la valeur ajoutée pour les fournisseurs des technologies (consultez : When is it the right moment to expose ourselves? ainsi que Ça semble tenir le coup. Ça promet.  ). Maintenant, j’avance dans une direction légèrement différente, toujours avec l’aide outre-tombe de la part d’Adam Smith. J’essaie d’approcher d’une façon synthétique les finances du projet, et d’autre part je développe une antithèse de mon idée. C’est le genre de questions que je peux rencontrer si je parle à des investisseurs sérieux. Ils vont me demander trois trucs : combien de pognon est-ce que je veux leur soutirer pour ce projet, quel sera leur retour sur investissement et finalement qu’est-ce qui me dit que mon idée n’est pas complétement ratée ?

Les actifs de mon centre feraient un total A, divisé en actifs fixes (immobilisés) AF et les actifs circulants AC (vous pouvez trouver ici, à ce lien hypertexte, un aide-mémoire pour la comptabilité du bilan). Les actifs fixes se subdivisent ensuite en des immobilisations corporelles IC (bâtiments, équipement), des immobilisations incorporelles IN (brevets, frais d’établissement etc.) et finalement des immobilisations financières IF (participations financières à basse liquidité). Les actifs circulants sont faits des stocks en cours SC, créances CR et actifs financiers liquides AL (argent liquide et similaires). Question pratique : comment calculer ces valeurs, pour les besoins d’un business plan, lorsque mon idée en est encore dans une phase enfantine ? A cette fin, je peux utiliser les sciences économiques de façon pratique : aussi bien Adam Smith que les professeurs Charles Cobb et Paul Douglas me suggèrent que mon capital est en correspondance étroite avec mes ventes et mon organisation. En d’autres termes, tout business est une technologie en soi, et les proportions internes entre les valeurs financières de ce business sont comme des proportions entre des composantes différentes d’une machine.  En management, c’est une technique appelée parfois « modélisation du business » ou « benchmarking » : je trouve une organisation existante et je la déconstruis pour comprendre comment ça marche.

Côté organisation, mon centre expérimental serait comme une entreprise de haute technologie. C’est précisément ça mon idée : un centre de recherche organisé comme une technologie qui produit des technologies, plutôt que comme un institut de recherche classique.  Dans sa phase de démarrage, il serait comme une entreprise high tech relativement petite et nouvelle, pour atteindre, dans sa phase de maturité, le look d’une entreprise high tech bien respectable et bien établie. Alors, je benchmarque et là, je vais vous dire, c’est de la science dans le sens le plus fondamental. Je suis un peu comme un de ces scientifiques pas-tout-à-fait-sain-d’esprit, plongé dans du travail de recherche dans un grenier ou un garage : je teste comme je cherche et comme ma capacité de recherche est limitée (regardez la définition d’un grenier), je teste avec beaucoup d’incertitude. J’ai donc trouvé quatre entreprises high tech, deux britanniques et deux françaises :  Proton Power Systems , Accsys Group , Theranexus et Adeunis .

Proton Power Systems est une société britannique spécialisée dans le développement des systèmes de propulsion sur la base d’hydrogène. Leur technologie de propulsion irait bien dans une ville intelligente. Le problème avec cette société est qu’ils se sont apparemment retirés de la Bourse de Londres et ils sont plutôt discrets sur leur finance. Seulement, on n’a pas Google pour rien. Je tape « Proton Power Systems annual report » et je tombe sur un service Morningstar . Alors, ce que je vois est une valeur totale d’actifs égale à £4 834 000,00 donc à  € 5 418 114,07 , accompagnés par une perte comptable de tout ce qu’il y a de plus établi. En 2016 cette perte était de £19 498 000,00 ou bien € 21 854 031,47, en présence d’un revenu de £1 989 000,00 soit € 2 229 339,86. C’est visiblement une société de recherche typique, sans ambitions de créer du profit immédiat. Le capital qu’ils utilisent est en fait composé de deux parts : intra-bilan et hors-bilan. Le capital bilan c’est la somme d’actifs, seulement avec une perte dix fois plus importante que le revenu et presque cinq fois plus grande que les actifs, la dépense des frais courants est forcément un moyen de financement. Dans le cas de Proton Power Systems je benchmarque donc deux trucs : un capital d’à peu près 25 millions d’euros et la nécessité d’inventer des instruments financiers qui permettent de transformer la perte comptable courante en des titres de participation long-terme.

Bon, je me tourne vers Accsys Group. Ce qu’ils commercialisent est une technologie d’acétylation du bois qui à son tour permet de créer des solutions architectoniques sur la base dudit bois. Je jette un coup d’œil sur le dernier rapport annuel d’Accsys Group et je vois tout d’abord une année comptable pas typique : du 1er Avril jusqu’au 31 Mars. Alors, dans l’année comptable 1er Avril 2016 – 31 Mars 2017 ils ont fait €56 529 000 de revenu avec une perte nette de €5 251 000, sur la base d’actifs estimés à €56 471 000. Avec cet ordre de valeur côté revenu, je vois Accsys Group comme organisation de référence aussi bien pour mon centre expérimental en tant que tel que pour profiler les clients de ce centre. Des solutions en bois acétylé, ça peut être joli dans une ville intelligente. Leur perte comptable a l’air tout à fait à l’aise dans leur histoire financière donc encore une fois, y’a besoin d’instruments financiers pour transformer cette perte en des titres de participation.

Voilà Theranexus , une société de biotechnologie. Je jette un coup d’œil sur leur Document de Base, comme ils sont tout frais dans le marché boursier, et je vois des actifs de €2 238 595 à la fin Juin 2017, et des résultants d’exploitation de tout ce qu’il y a de plus hésitant : revenu €566 000 en 2015 et seulement €98 316 en 2016, avec des charges d’exploitation aux environs de €2 100 000. Organisme de recherche typique, pourrait bien être benchmarkable. Alors, mon dernier business de réference, pour le moment au moins : Adeunis. Des débutants à la Bourse de Paris, tout comme Theranexus, donc leur information financière la plus récente est à trouver dans le Document de Base daté 12 Septembre 2017. Encore une fois je vois une année comptable à la mode Asiatique, du 1er Avril jusqu’au 31 Mars, un revenu d’exploitation aux environs de 10 millions d’euros, une perte d’exploitation entre un demi-million d’euros et un million entier, sur la base d’actifs de €7 887 000.

Il est temps que je résume un peu. Mon petit tour de benchmarking m’a montré qu’il y a, là-dehors, tout un secteur d’entreprises de haute technologie qui fonctionnent comme des centres de recherche, donc à perte et avec du capital investi dans le potentiel des profits futurs. Si je référençais mon centre expérimental, je viserais une somme d’actifs entre 2 et 6 millions d’euros, mais le truc le plus intéressant émerge lorsque je pense sur deux plans en parallèle, c’est-à-dire lorsque je considère Proton Power Systems, Accsys Group, Theranexus et Adeunis comme mes organisations de référence et mes clients de référence en même temps. Il y a ce phénomène récurrent de perte d’exploitation à moyen terme qu’il serait bien de transformer en des titres de participation long-terme dans les entités qui subissent cette perte. Je forme donc une idée complétement échevelée : un fonds d’investissement qui tient une participation majoritaire dans un centre de recherche expérimentale et en même temps prend des participations dans des sociétés de haute technologie qui marchent à la perte. Le savoir-faire originel du centre expérimental sert à réduire les pertes comptables de ces sociétés ou bien à les transformer en des affaires profitables. Au lieu de penser à un institut de recherche, je pense à une unité typiquement capitaliste.

Puisque je me suis déjà lancée dans ces eaux inconnues, autant continuer : une cryptomonnaie qui sert à financer une partie des dépenses de tout ce business. Mon fonds d’investissement scientifique (ben, voilà un nom bien joli) emmétrait une cryptomonnaie où un token (une unité de valeur) correspond à €1 possible à dépenser comme paiement pour des travaux de recherche dans cette structure. Pour une exposition plus facile, j’appelle cette cryptomonnaie BeSci (ça vient de « Behavioural Science »).  Quiconque voudrait donc participer dans la combine pourrait simplement acheter des tokens de BeSci.

Alors là, je me suis balancé vraiment loin dans le domaine d’idées originales. Maintenant, je reviens un peu en arrière et j’essaie de trouver des organisations de référence genre institut typique de recherche. Comme ça, rapidement, j’en trouve trois : The Network for Integrated Behavioural Science ainsi que The Centre for Behavioural and Experimental Social Science (CBESS), tous les deux en Angleterre, et en plus le Centre de Recherche en écologie expérimentale et prédictive CEREEP (UMS 3194) en France. Tous les trois semblent fonctionner comme des entités scientifiques ordinaires, pas question d’idées financières originales. Si je créais ce centre de recherche en forme d’un fonds d’investissement, ce serait vraiment du nouveau.

Je continue à vous fournir de la bonne science, presque neuve, juste un peu cabossée dans le processus de conception. Je veux utiliser le financement participatif pour me donner une assise financière dans cet effort. Voici le lien hypertexte de mon compte sur Patreon . Si vous vous sentez prêt à cofinancer mon projet, vous pouvez vous enregistrer comme mon patron. Si vous en faites ainsi, je vous serai reconnaissant pour m’indiquer deux trucs importants : quel genre de récompense attendez-vous en échange du patronage et quelles étapes souhaitiez-vous voir dans mon travail ?