En route vers l’en­tre­prise ap­pre­nante et orien­tée client

En par­te­na­riat avec l’elec­tro­nic Bu­si­ness Group, BCG et IBM ont réa­li­sé une troi­sième édi­tion du Ré­fé­ren­tiel de la ma­tu­ri­té di­gi­tale dans les en­tre­prises fran­çaises et eu­ro­péennes. Der­rière la confir­ma­tion que le di­gi­tal est dé­sor­mais an­cré dans l’es­prit

IT for Business - - ENTRETIEN - par Pierre Lan­dry

Quels sont les prin­ci­paux en­sei­gne­ments de l’étude que vous avez réa­li­sée pour éta­blir ce Ré­fé­ren­tiel de la ma­tu­ri­té di­gi­tale ver­sion 2017? Marc Ben­sous­san : Après la re­con­nais­sance de l’ob­jec­tif — l’orien­ta­tion client — éta­blie dans la pré­cé­dente édi­tion de ce ré­fé­ren­tiel, nous consta­tons que ce re­cen­trage sur le client est in­dis­so­ciable d’un tra­vail im­por­tant sur la don­née et in­duit un chan­ge­ment D’ADN de l’en­tre­prise. Pas­ser d’une culture orien­tée pro­duit à une culture orien­tée client af­fecte toutes les com­po­santes de l’en­tre­prise — ses tech­no­lo­gies, sa culture, ses pla­te­formes, ses don­nées, ses hommes et ses femmes… — et la ques­tion pour beau­coup est de sa­voir comment opé­rer cette trans­for­ma­tion com­plexe mais né­ces­saire.

Pour la plu­part, c’est un pro­ces­sus en cours. Tou­te­fois, moins de la moi­tié des en­tre­prises fran­çaises ont ac­tuel­le­ment une culture client, moins de la moi­tié ont une vi­sion client, et moins de la moi­tié ont mis en place une pla­te­forme pour gé­rer les don­nées, alors que, tout le monde l’a com­pris, une ex­pé­rience client ap­pre­nante passe par la connais­sance de don­nées per­son­nelles per­ti­nentes. On ap­prend de cette étude que près d’un tiers (28%) des en­tre­prises se disent dé­sor­mais prêtes à ré­mu­né­rer leurs clients pour se pro­cu­rer leurs don­nées per­son­nelles. Est-ce un in­di­ca­teur im­por­tant? Marc Ben­sous­san : Il n’est pas sur­pre­nant d’ar­ri­ver à une telle va­leur. Ce n’est tou­te­fois qu’un in­di­ca­teur par­mi d’autres. La don­née et l’ex­pé­rience client sont les pi­liers de la trans­for­ma­tion di­gi­tale. Les en­tre­prises l’ont si bien com­pris qu’elles sont prêtes à payer pour ces don­nées. An­toine Gou­ré­vitch : De par de pré­cé­dentes études, nous sa­vions que 80 % des clients étaient prêts à par­ta­ger leurs don­nées s’ils y trou­vaient un in­té­rêt. Un exemple in­té­res­sant est ce­lui de Fa­ce­book, dans le­quel les gens in­jectent énor­mé­ment de don­nées per­son­nelles, voire très per­son­nelles. Fi­na­le­ment, quand on re­garde les pu­bli­ci­tés per­son­na­li­sées que Fa­ce­book af­fiche, on constate que ce qu’il nous sug­gère est sou­vent très per­ti­nent. Et ce­la ap­pa­raît plus comme du conseil que comme une pu­bli­ci­té. Toutes les en­tre­prises ne sont pas ca­pables de faire ce­la ou n’ont pas vo­ca­tion à le faire. En re­vanche, elles s’aper­çoivent

que si elles ont les don­nées clients, elles sont alors en ca­pa­ci­té d’adap­ter leurs pro­duits et ser­vices. Ce­la a donc une grande va­leur pour elles et, sa­chant qu’elles doivent dé­sor­mais faire beau­coup plus at­ten­tion dans leurs pro­ces­sus de col­lecte et de trai­te­ment de don­nées per­son­nelles, cer­taines vont li­mi­ter les éven­tuels pro­blèmes en ins­tau­rant une sorte de re­la­tion contrac­tuelle claire, qui se­ra sy­no­nyme de re­la­tion plus équi­li­brée, trans­pa­rente, et qui éta­bli­ra la confiance.

Ce phé­no­mène est en­core plus pré­gnant dans les sec­teurs à fort be­soin de R&D. Dans la san­té, par exemple, le fait d’avoir de la don­née sur le long terme per­met de fa­ci­li­ter les cam­pagnes de test. Ce sec­teur s’aper­çoit éga­le­ment qu’il se re­trouve en com­pé­ti­tion avec Google : en se ba­sant sur les re­quêtes lan­cées sur son mo­teur de re­cherche, ce der­nier est ca­pable de pré­ve­nir d’une épi­dé­mie de grippe ou d’al­ler­gie au pol­len. Il est même qua­si­ment ca­pable d’éta­blir des pré-diag­nos­tics de ce que les gens ont…

Quels sont les dé­fis ren­con­trés pour as­seoir une stra­té­gie d’en­tre­prise cen­trée sur le client?

Marc Ben­sous­san : Même s’il est clair que l’on a be­soin de beau­coup de tech­no­lo­gies pour connaître le client, dans le but, in fine, de ré­pondre à son be­soin, les dé­fis sont plus de na­ture hu­maine que tech­no­lo­gique. Certes, tout n’est pas en­core par­fait, mais glo­ba­le­ment les pla­te­formes qui per­mettent de trai­ter les don­nées sont pour cer­taines en train de s’ou­vrir, pour d’autres en train d’émer­ger. Le vrai su­jet, le plus sen­sible, c’est ce­lui du chan­ge­ment D’ADN de l’en­tre­prise. Pre­nez en par­ti­cu­lier ses forces in­ternes, ceux qui pen­dant des an­nées ont été ha­bi­tués à une culture orien­tée pro­duits. Et ce­la à tous les ni­veaux de la hié­rar­chie. Il s’agit aus­si de faire tra­vailler en­semble les « di­gi­tal pa­pys » avec les « di­gi­tal na­tives » , les grands groupes avec les start-up… An­toine Gou­ré­vitch : Pour moi, ce chan­ge­ment de pa­ra­digme est in­ti­me­ment lié à la no­tion d’agi­li­té, telle que la DSI le vit avec les mé­thodes agiles. Le mode agile tire sa per­ti­nence de la ra­pi­di­té avec la­quelle il per­met de ré­pondre à un be­soin iden­ti­fié et éven­tuel­le­ment chan­geant : en me­su­rant tout, en ayant un feed­back client, on est ca­pable de créer et de faire évo­luer un pro­duit, et ce­la ra­pi­de­ment et en en connais­sant mieux le ROI. C’est grâce à cette pro­messe que les équipes agiles se voient ac­cor­der l’au­to­no­mie dont elles ont be­soin. Mais on voit bien que cette pro­messe ne tient que si l’équipe fait preuve de trans­pa­rence, qu’elle est ca­pable de pro­duire de la don­née. Ces me- sur­es de­vront prou­ver la per­ti­nence du seg­ment vi­sé, le bon do­sage du ni­veau des fonc­tions in­té­grées dans le pro­duit mi­ni­mum viable. Elles four­ni­ront le de­gré de sa­tis­fac­tion des clients, et don­ne­ront même des pistes pour les évo­lu­tions fu­tures.

Mais peut-on vrai­ment ins­tau­rer l’agi­li­té à grande échelle dans l’en­tre­prise?

An­toine Gou­ré­vitch : Le mode agile ne fonc­tionne qu’avec un énorme chan­ge­ment dans la culture ma­na­gé­riale. Si l’on sché­ma­tise, avant on me don­nait des moyens et je fai­sais au mieux pour dé­ve­lop­per ce qu’on me de­man­dait. Avec le mode agile, les don­nées de feed­back dé­ter­minent très ra­pi­de­ment si j’ai in­té­rêt à dé­ve­lop­per un pro­duit en fonc­tion du ni­veau de fonc­tion­na­li­tés que mes moyens vont me per­mettre d’at­teindre. Ima­gi­nons ce­la au ni­veau d’une en­tre­prise avec, par exemple 150 pro­jets en pa­ral­lèle fai­sant ap­pel à des res­sources sa­chantes rares dans dif­fé­rents corps de mé­tier. Ce­la ne peut pas fonc­tion­ner si

« L’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle, je la vois plus comme du bio­nique : c’est une fa­çon d’aug­men­ter l’in­tel­li­gence hu­maine ». An­toine Gou­ré­vitch

l’on ne change pas la ges­tion de son por­te­feuille de pro­duits. Il fau­dra li­mi­ter le nombre de pro­jets en pa­ral­lèle par chef de pro­jet. Ce­la ne si­gni­fie pas que l’on en fe­ra moins dans l’an­née, car on les fe­ra plus vite. Mais ce­la consti­tue un chan­ge­ment cultu­rel ma­jeur de sou­hai­ter faire 80 à 90 % de ses pro­jets en agile. Et beau­coup d’en­tre­prises ne savent pas comment faire le saut.

Y a-t-il une gou­ver­nance type à mettre en place, des rôles clés à créer, pour de­ve­nir une or­ga­ni­sa­tion orien­tée client?

Marc Ben­sous­san : En France, 70 % des en­tre­prises ont créé un poste de Chief Di­gi­tal Of­fi­cer. Il est éton­nant de voir que cette pro­por­tion n’est que de 30 % en Al­le­magne et à un ni­veau si­mi­laire aux États-unis. Son rôle, tem­po­raire, est un rôle d’ac­cé­lé­ra­tion. Il est as­su­mé, au­tant que pos­sible, au plus haut de la hié­rar­chie. Chez Orange, comme l’évoque Mme Jé­goLa­veis­sière dans l’étude, c’est Sté­phane Richard, son PDG, qui est con­si­dé­ré comme le pa­tron du di­gi­tal. Chez IBM France, c’est aus­si clai­re­ment le pré­sident qui l’in­carne. À cô­té du Chief Di­gi­tal Of­fi­cer, nous voyons émer­ger deux nou­velles di­rec­tions plus pé­rennes : celle de l’ex­pé­rience client et celle de la da­ta. An­toine Gou­ré­vitch : Notre étude confirme que les en­tre­prises ont or­ga­ni­sé la gou­ver­nance du di­gi­tal en nom­mant un Chief Di­gi­tal Of­fi­cer, es­sen­tiel­le­ment pour ca­ta­ly­ser les éner­gies. Mais avec la re­con­nais­sance du fait que les don­nées sont la pierre an­gu­laire de l’orien­ta­tion client, le be­soin d’un rôle spé­cia­li­sé se fait sen­tir. Pour trai­ter des don­nées à grande échelle, dé­fi­nir les­quelles sont im­por­tantes, comment les col­lec­ter, les sé­cu­ri­ser, comment les mettre à dis­po­si­tion, s’as­su­rer de leur qua­li­té, etc., l’en­tre­prise a in­té­rêt à nom­mer un Chief Da­ta Of­fi­cer. C’est un mé­tier à la fois tech­nique et bu­si­ness. Et l’un de ses prin­ci­paux rôles est d’ex­po­ser les don­nées pour que celles-ci soient uti­li­sées. S’il y a beau­coup de pro­blèmes, au­jourd’hui, de don­nées qui sont fausses, c’est parce qu’on ne les uti­lise pas.

Quelles sont les contraintes en ma­tière d’ar­chi­tec­ture, d’or­ga­ni­sa­tion des don­nées? Les en­tre­prises ont-elles in­té­rêt à mettre en place une DMP ( Da­ta­ma­na­ge­ment­plat­form) ?

Marc Ben­sous­san : Les en­tre­prises ne struc­turent pas leurs don­nées de fa­çon cen­tra­li­sée, comme on au­rait pu l’ima­gi­ner. Elles ont plu­tôt une ap­proche ba­sée sur trois types de pla­te­formes. La pre­mière, c’est le « core » , le back-of­fice, tous les sys­tèmes qui hé­bergent dé­jà le pa­tri­moine de l’en­tre­prise. Les don­nées y sont es­sen­tiel­le­ment de type struc­tu­ré. La deuxième, c’est celle qui s’at­tache à di­gi­ta­li­ser l’ex­pé­rience client. On va y trou­ver de la don­née struc­tu­rée, mais sur­tout beau­coup d’in­for­ma­tions de type non struc­tu­ré. La troi­sième est celle qui va per­mettre de di­gi­ta­li­ser l’in­tel­li­gence. Elle hé­berge tout ce qui est cog­ni­tif, in­tel­li­gence aug­men­tée ou ar­ti­fi­cielle. C’est là qu’on va faire la ré­con­ci­lia­tion entre le struc­tu­ré et le non struc­tu­ré. Par exemple, une banque a les don­nées de compte de Mon­sieur X, elle sait via les ré­seaux so­ciaux quels sont ses hob­bies, et va alors pou­voir lui pro­po­ser un cré­dit pour qu’il s’achète une nou­velle mo­to. An­toine Gou­ré­vitch : Nous voyons des en­tre­prises mon­ter des DMP, mais plu­tôt au fur et à me­sure qu’ils com­prennent à quoi servent leurs don­nées, et sou­vent par mé­tier. Ce n’est donc pas fait dans les règles de l’art et ce­la se construit plu­tôt en mode ité­ra­tif, ce qui n’est pas vrai­ment un pro­blème avec les tech­no­lo­gies ac­tuelles, tant qu’on a une vi­sion suf­fi­sam­ment bonne de l’ar­chi­tec­ture glo­bale.

En quoi l’in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle par­ti­cipe-t-elle au chan­ge­ment D’ADN de l’en­tre­prise?

Marc Ben­sous­san : Les sys­tèmes core n’ont pas été conçus pour por­ter une ex­pé­rience client ap­pre­nante. Parce que si vous in­ven­tez une nou­velle ex­pé­rience client et que vous la met­tez dans une in­for­ma­tique

« L’in­for­ma­tique tra­di­tion­nelle ré­pète ce qu’on lui a ap­pris, un peu comme un per­ro­quet. L’in­tel­li­gence aug­men­tée, c’est comme un en­fant, ça ap­prend ». Marc Ben­sous­san

tra­di­tion­nelle, ce se­ra tou­jours la même dans 10 ans, alors que, dans la vraie vie, une re­la­tion client n’est ja­mais fi­gée. Un sys­tème d’in­tel­li­gence aug­men­tée per­met, lui, en se nour­ris­sant de tous types de don­nées, de mettre en place un pro­cess client ap­pre­nant, et d’avoir ain­si une ex­pé­rience client sans cesse re­nou­ve­lée.

À un ni­veau d’abs­trac­tion su­pé­rieur, on peut alors en­vi­sa­ger la no­tion « d’en­tre­prise ap­pre­nante ». Par exemple, au­pa­ra­vant, on avait des cer­ti­tudes : on sa­vait — on croyait sa­voir — que pour al­ler au point B, il fal­lait pas­ser par le point A, et on fai­sait des plans stra­té­giques à 5 ans. Au­jourd’hui, on re­con­naît qu’on ne sait pas et qu’on doit conti­nuer à ap­prendre. Un ADN, ça se trans­forme, et le mot « ap­pre­nant » si­gni­fie que ce­la ne s’ar­rête pas.

Les en­tre­prises ont-elles confiance en ces boîtes noires?

An­toine Gou­ré­vitch : C’est tout l’en­jeu. Les en­tre­prises ont donc com­men­cé des ex­pé­ri­men­ta­tions en double mode pour voir si elles pou­vaient faire confiance aux al­go­rithmes, et com­pa­ré leurs per­for­mances par rap­port à l’an­cienne fa­çon de pro­cé­der, ou en pa­ral­lèle du même pro­ces­sus dans une en­ti­té soeur qui tourne en­core de ma­nière clas­sique. In fine, on se rend compte que ce qui fonc­tionne bien c’est quand on conserve une va­li­da­tion par des ex­perts hu­mains. Avec l’avan- tage qu’ils dis­posent de don­nées de meilleure qua­li­té. Marc Ben­sous­san : Dans cer­tains sec­teurs, l’in­tel­li­gence aug­men­tée est en train de se dé­ve­lop­per de ma­nière in­dus­trielle, c’est-à-dire pas seule­ment pour des pro­to­types ou dans une ap­pli­ca­tion in­dé­pen­dante qui tourne à cô­té du SI. C’est le cas no­tam­ment dans la banque. Plu­sieurs mil­liers de per­sonnes l’uti­lisent par exemple quo­ti­dien­ne­ment au Cré­dit Mu­tuel.

Est-il plus fa­cile d’en pro­fi­ter si on a dé­jà in­ves­ti dans le big da­ta?

Marc Ben­sous­san : C’est une ques­tion que nous posent beau­coup de nos clients : doit-on dis­po­ser d’une struc­ture de don­nées de type big da­ta pour pou­voir mettre en place une in­tel­li­gence ar­ti­fi­cielle ? Dans la réa­li­té, ce­la fa­ci­lite le tra­vail quand les don­nées sont dé­jà struc­tu­rées d’une cer­taine ma­nière, quand il y a dé­jà eu une ré­flexion sur la don­née. Mais en pra­tique, L’IA, ça rai­sonne plus que ça com­pile. Donc on peut tra­vailler sur une don­née qui n’est pas pré­cise. Car le but n’est pas de faire des cal­culs pré­cis. Ce que je constate, c’est que les pro­jets in­dus­triels d’au­jourd’hui sont plu­tôt en train de se faire dans des en­tre­prises qui n’avaient pas for­cé­ment in­ves­ti sur leur pla­te­forme de don­nées. En quelque sorte, elles veulent prendre de l’avance là où elles au­raient pu prendre un peu de re­tard. • Pro­pos re­cueillis

« Les dé­fis sont plus hu­mains que tech­no­lo­giques et né­ces­sitent la re­cons­truc­tion de L’ADN de l’en­tre­prise ». Marc Ben­sous­san

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