Data Lab : des grands comptes donnent leur avis (ENGIE, TF1, MAIF…)

Data Lab, Data Fab, Data Innovation Lab… Quel que soit le terme choisi, ce genre de structure éclôt régulièrement depuis 4 ou 5 ans parmi les entreprises. Paradoxalement, Gartner soulignait encore en 2017 que 85 % des projets Big Data étaient en échec*. Quoi, un datalab ne suffirait donc pas à assurer la prise en charge et l’exploitation de données pour les mettre au service de tous les collaborateurs …? Voici un retour d’expérience de différents grands comptes pour tirer au clair cette question et prendre un peu de recul.

Projets data : des difficultés communes.

Un des premiers facteurs d’échec data, c’est le faible taux d’adoption des nouveautés. Classique quand on parle d’innovation, mais une réalité quotidienne pour les acteurs du changement. Ensuite, dans une démarche liée aux données, on peut se retrouver face à une entreprise en silos où chaque métier va foncer droit vers ce qui lui est familier sans penser à une création de valeur généralisée. Et enfin, dans les cas d’usage, au lieu de penser à des cas propres à soi, on va se concentrer sur ce que fait le voisin pour ne pas se laisser distancer.

Le point commun de ces 3 impasses est de négliger le concept même d’innovation, qui consiste à chercher un chemin encore inexistant. Le moyen le plus intéressant d’éviter ces impasses ? Prendre en compte les besoins techniques liés aux données et mettre en place un environnement favorable à l’émergence de nouvelles idées.

Définition d’un DataLab : “Un datalab est une approche agile de valorisation des données visant une accélération business par la technologie. “ (Glossaire E-Marketing)

Différentes structures de DataLab pour un seul objectif : transversalité

Un data lab doit donc s’inscrire dans une démarche globale de transformation : il peut en être le fer de lance, ou un simple “side project”. Olivier Baes, responsable du Datalab de la MAIF, présente “l’accompagnement de la transformation digitale de la MAIF à tous les stades via des conférences, l’animation de communautés et la communication interne” comme une des missions principales du DataLab.

Plusieurs organisations sont possibles.

On peut avoir un datalab indépendant, composé d’une équipe de spécialistes qui planchent sur des projets de manière autonome. C’est le cas chez Generali France, où la direction générale choisit des projets à implémenter. Des collaborateurs sont ensuite formés pendant 3 à 6 mois avec le DataLab en fonction des sujets, puis renvoyés dans leurs équipes avec de nouvelles compétences data, précise Hélène N'Diaye, member du COMEX Generali.

Chez GRTgaz, on insiste plutôt sur la dimension expérimentale offerte par le DataLab. Le choix d’un espace en dehors des locaux de GRTgaz permet de réfléchir différemment aux problématiques soumises par les métiers. Pour Frederic Mours, à la tête du DataLab de ce leader industriel, la majorité des collaborateurs sont très opérationnels et l’accès aux données est une problématique stratégique majeure.

À l’inverse, Swisslife a mis en place un Datalab selon le principe d’une organisation plus transverse avec les métiers. Les membres du Datalab conservent leur métier et travaillent parallèlement sur les sujets IA et data sciences au sein du Datalab. Celui-ci est directement rattaché au COMEX et Cynthia TRAORÉ pilote l’activité de data science et le Datalab. Ces membres se rassemblent régulièrement pour échanger autour des problématiques data.

Chez TF1, la réflexion autour de la donnée s’intègre directement au MediaLab : chaque promo de start-up répond à différentes problématiques autour du coeur de métier de TF1. Chaque métier est owner d’une start-up avec laquelle un projet a déjà été validé. “Le premier enjeu est toujours opérationnel, et la data est naturellement au coeur des préoccupations métiers” ajoute Florence Caghassi, Open Innovation Program Manager chez TF1.

Une structure dédiée à la valorisation des données est un pilier essentiel de la stratégie d’un grand groupe. C’est un lieu où peuvent émerger des solutions inédites, grâce aux échanges basés sur la donnée en entreprise.

“La valorisation des données n’est donc pas qu’une affaire de numérique, c’est aussi un état d’esprit, qui passe par plus d’interactions entre les équipes. “

Nadège Vignol, responsable Data Innovation Lab Engie

* source Nick Heudecker, Gartner 2017

Sources : Le datalab de Generali France // Faut-il un data lab pour innover ? Data Analytics post // Un data lab pour l’innovation, entretien avec Nadege Vignol