Data & IA : nouvelles composantes indispensables des entreprises

Emmanuel Vivier, Cofondateur (HUB Institute) : Après les engouements successifs pour l’informatique, la GED (Gestion Electronique de Documents), le KM (Knowledge Management), la dématérialisation, Internet, la BI (Business Intelligence), la BIG data, l’IA, le RPA (Robotic Process Automation) ou la blockchain, nous voyons bien que la donnée est un sujet particulièrement pris à coeur depuis des années dans le monde de l’entreprise. Pourtant, si la plupart des dirigeants ont bien compris la valeur potentiel de leurs données, bien peu s’y retrouvent concrètement avec un jargon complexe, en permanente évolution. Le succès des start-up et des géants digitaux nous rappelle chaque jour le besoin d’accélérer pour maîtriser ce sujet. Il est urgent que les organisations acculturent leurs managers et leurs équipes aux notions, enjeux, bénéfices de la donnée et de l’intelligence artificielle.

L’IA et la data ne sont pas qu’un sujet marketing et nécessitent une véritable stratégie, la mise en place d’une gouvernance, de moyens techniques et humains dédiés et ambitieux. La technologie est en train de rebattre les cartes de tous les secteurs et devenir non plus un service support mais bel et bien une part clef du core business. Du retail à la banque, en passant par l’assurance ou le tourisme, les chaînes de valeurs vont être redistribuées. Gare donc aux frileux qui ne se prépareraient pas suffisamment sérieusement pour ne pas rater ce tournant stratégique ! Les opportunités sont immenses : compréhension des attentes clients, prédictions de la demande, personnalisation du marketing, automatisation de la production, réduction des coûts, optimisation de la logistique,…

La Data Litteracy, pillier de l'émergence de l'Intelligence Active

Stéphane Briffod, Directeur Avant-Vente (Qlik France) : La pandémie a clairement accéléré l’usage de la data : les entreprises ont eu besoin de piloter leurs activités au plus près et de réagir aux accélérations et ralentissement brutaux qu’elles ont subis. Celles qui étaient déjà équipées de solutions analytiques dynamiques, alimentées en temps réel par des données de qualité, ont bénéficié d’un réel avantage. Nous avons vu se développer chez nos clients de nouvelles applications exploitant des données externes, pour prendre en compte toutes les informations utiles sur la pandémie, et activant des représentations cartographiques, très utiles pour visualiser les flux logistiques par exemples.

Les entreprises ont besoin d’appuyer leurs décisions sur de la donnée fiable et accessible au point de décision : les outils modernes de data analytics leur proposent des analyses embarquées dans les solutions opérationnelles, accessibles sur mobile, en mode SaaS, et intégrant de l’IA et des chatbots pour faciliter l’interrogation des données. Le challenge à relever aujourd’hui est de passer de la BI de 3e génération à l’Intelligence Active : pour cela il faut créer une chaine de valeur complète, de la donnée brute à la prise de décision, et disposer de données en temps réel et contextualisées. Mais tout cela ne sert à rien si on ne développe pas une vraie culture de la donnée (data literacy) auprès de ses employés. La data literacy fait aujourd’hui partie des chantiers prioritaires des entreprises qui souhaitent exploiter au maximum leur capital données.

La société Radiall, qui intervenait au HUBDAY Data & AI, est un très bon exemple d’entreprise industrielle qui a su transformer son processus analytique, et qui a développé de nombreux cas d’usage dans les 12 derniers mois. Elle réalise même ses prévisions budgétaires avec Qlik Sense, et elle développe la culture de la donnée en adoptant la bonne organisation autour de la data. Je vous encourage à voir l’interview de son Responsable Data & Analytics, Henri Rufin.

À l’avenir, nous devrions voir l’extension du nombre d’utilisateurs des solutions analytiques, et du nombre de sources de données. Les usages de l’IA pour faciliter l’analyse se seront démocratisés, et les entreprises auront mis en place les solutions nécessaires pour bénéficier d’un pipeline de données sans fuites, pour fiabiliser et accélérer leurs analyses. 

La Data Analytics au service de la reprise économique

Raphael Savy, VP France & Europe du Sud (Alteryx) : L’élaboration de stratégies axées sur la donnée sont aujourd’hui essentielles. Qu'il s'agisse de mieux comprendre les actions des clients, d'automatiser le marketing ou d'optimiser les processus, les entreprises utilisant la donnée ont une longueur d'avance. Selon Forrester Consulting les entreprises accordent aujourd’hui la priorité aux investissements dans les technologies de données et d'analyse. Toutefois, ¾ d’entre elles n’augmenteront les investissements qu’en période de reprise économique. Pourtant la donnée et son analyse s’avèrent tout également indispensables en période de ralentissement économique. L'analyse avancée génèrera au cours des prochaines années une valeur commerciale de 10 à 15 trillions de dollars.

Nombre de systèmes utilisés par les entreprises sont aujourd’hui inefficaces, car trop complexes pour la plupart des employés. Les fonctions de tableur sont souvent utilisées comme substitut mais sont sujettes aux erreurs et exposent l'organisation à des problèmes de conformité et de confiance. Le paysage des données devenant de plus en plus complexe, les dirigeants doivent investir dans des processus plus performants. Les systèmes conçus spécifiquement pour l'analyse des données peuvent offrir une solution, mais ce n'est qu'en donnant à l'ensemble du personnel les moyens d'obtenir les informations commerciales et en créant une culture analytics, que les entreprises pourront combler le fossé numérique et rester dans la course. 

Un exemple probant est celui de Monoprix qui a cherché à optimiser ses campagnes promotionnelles. Le but : fournir des informations fondées sur des données pour prévoir la vente de produits promotionnels, anticiper les approvisionnements, réduire les ruptures de stock et analyser le comportement des clients. La transformation digitale de Monoprix s'est déroulée en deux étapes :

• Automatiser le mécanisme de promotion, ce qui a impliqué la transformation de tous les processus de données associés.
• Améliorer les campagnes de promotion, en tenant compte des logiques prédictives, afin de prévoir le potentiel d'une promotion en fonction de variables prédéfinies (types de produits, saisonnalité, etc.).

Cette transformation a nécessité un outil qui, sans savoir coder, permettrait aux équipes de tirer rapidement parti des données à leur disposition. La mise en place de la plateforme Alteryx a permis aux différents départements de créer une culture de la donnée et aux utilisateurs de se concentrer sur des tâches à forte valeur ajoutée. Monoprix a ainsi accru son efficacité opérationnelle en automatisant les processus d'analyse manuelle afin de créer des workflows reproductibles. Les équipes peuvent ainsi facilement identifier les catégories de produits les plus pertinentes pour la promotion, prévoir les scénarios de vente et mesurer les résultats plus naturellement et rapidement.

Retrouvez dès à présent l'ensemble des interventions du HUBDAY Data & AI en vidéo !