Cet article est tiré de différentes tables rondes du Salons Solutions.
Le fil rouge de ces rencontres ? Donner envie aux métiers d’aller plus loin dans l’usage de leurs données, une manière plus concrète d’exprimer ce que l’on peut aussi qualifier de “data-driven mindset”.
Faire circuler la data et démystifier l’IA
Pour Cédric Le Saveant , VP Digital Sourcing, il faut que les équipes puissent avoir accès aux données à tous les niveaux de l’entreprise. Depuis bientôt 4 ans, il insuffle chez Technicolor un vrai changement de culture coté acheteurs. Pour lui, c’est très clair : avoir de beaux dashboards c’est très bien, mais avoir un outil aussi interactif qu’un bot capable de répondre à vos questions sur les données, c’est un changement palpable. “C’est la donnée qui vient à vous, et ça change tout ! ”, précise celui qui veut rendre les outils de bureau aussi simple que ceux de notre vie quotidienne.
En effet, l’un des plus gros challenges quand on veut mettre la donnée au coeur de l’organisation c’est l’adoption de la solution, très liée à sa simplicité. William Marcy, directeur BI technique chez TVH Consulting, par d’expérience : une même solution, présentée avec un portail plus attractif, peut rencontrer le succès après l’échec. Il distingue donc deux types de BI : la BI pour les experts, et la BI pour les métiers. “On a des plateformes très avancées mais aussi très complexes qui correspondent seulement aux besoins de la première catégorie”, renchérit Matthieu Chabeaud, CEO du data-assistant askR.ai. “Pourtant, ce sont les utilisateurs de la BI métiers qu’il faut embarquer dans une aventure simple et humaine”.
“Il faut distinguer une BI métier et une BI expert, et reconnaitre que les plateformes très complexes ne répondent qu’aux besoins de la BI des experts.“
Matthieu Chabeaud, CEO askR.ai
Introduire le conversationnel dans la Business Intelligence, c’est finalement revenir à une communication tout de ce qu’il y a de plus basique ! Les technologies IA permettant de dialoguer et d’obtenir des informations de cette manière ne font que réintroduire un mode d’expression aussi basique qu’essentiel, rappelle Matthieu Chabeaud. C’est pour cette raison qu’il est particulièrement important de faire comprendre aux utilisateurs que l’IA n’est pas une boite noire qui agirait comme un humain aux motifs inconnus, mais bien d’algorithmes qui apprennent. Pour Thomas Binant de Géotrend, il faut donc donner aux équipes les moyens de se former et de comprendre les outils IA.
Sourcer l’innovation commence par apprendre à se servir de ses données.
Salons Solutions Big Data - Donner envie aux métiers d’aller plus loin avec leurs données.
Une autre difficulté dans l’adoption de nouveaux outils, c’est d’avoir des équipes IT / data tellement dans l’opérationnel qu’elles peuvent en négliger la recherche de nouveaux outils capables de leur simplifier la vie. Deux chemins s’ouvrent alors pour sourcer l’innovation : soit les métiers se mettent en quête de solutions par eux-même, soit on peut se faire accompagner par un cabinet de conseil. Quand on est une PME ancrée dans le quotidien, on peut dangereusement s’habituer à l’inconfort d’une solution qui “fait le job “ : c’est ce que Matthieu Chabeaud appelle le syndrome du fakir, ou comment ne même plus ressentir la douleur d’une situation à laquelle on s’est habituée !
Il est indispensable de mettre en place de la BI en collaboration avec le service IT. Si celui-ci est exclu, c’est à la fois peut-être par manque de vision du pain, mais aussi parce que les métiers ont soif de résultats immédiats qu’ils sont les mieux à même de cerner. Le service IT n’a pas toujours la cote, mais ne pas l’inclure dès le début c’est risquer de ralentir énormément les projets. Il faut plutôt lui permettre de “redorer son blason” en l’aidant à apporter une vraie valeur aux métiers, comme chez Renault où le projet de portail interne équipé d’un data-assistant a (littéralement) déclenché des applaudissements lors de son lancement… “C’était vous dire la formidable adéquation ressentie entre le problème et le nouvel outil proposé sur les données marketing !” s’amuse Matthieu Chabeaud.
Xavier Bouteiller de Datasulting rappelle néanmoins que la responsabilité des projets data repose sur la stratégie de l’entreprise : marketing, finance, système d’information ou parfois la direction elle-même. Quel que soit le cas de figure, il faut responsabiliser au maximum les utilisateurs, en faisant en sorte que les producteurs soient aussi consommateurs.
Ce qui est certain, c’est que des utilisateurs amenés à se servir régulièrement des données à disposition - que ce soit pour avoir des informations exactes sur un contrat ou un pilotage global de performance sur plusieurs années - sont plus à même de comprendre l’intérêt de solutions IA. La fréquentation des données ouvre en effet un chemin de reflexion globale : comment faire du prédictif afin de m’assister encore mieux dans mes décisions ? Certaines tâches pourraient-elles être automatisées via le Machine Learning?
Autonomie et responsabilisation sont donc les deux éléments indispensables pour emmener les utilisateurs beaucoup plus loin.
Passer des analytics simples aux analytics augmentés grâce au data-assistant askR.ai
--------résumé--------
Table ronde « Création de valeurs à partir des données : rien ne vaut la synergie BI, IA et Data Science ! Quelles plates-formes new gen du marché sont à la hauteur de ce challenge ? »
Animée par Pascal Minguet - Journaliste indépendant
Intervenants :
Table Ronde « Démocratiser les usages de l’analytique dans les PME ; donner envie aux métiers d’aller plus loin, en libre-service et de mettre la data au centre de leurs décisions : avec quelle méthode de transformation et surtout quels outils ? »
Animée par Pascal Caillerez - Journaliste - Atelier des Mots
Intervenants :
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