Interview
Xavier Landry
Leader de la Practice Excellence Technologique France
de Sopra Steria Consulting et expert data
La data : pierre angulaire de la transfo digitale.
Quelles sont vos convictions sur les évolutions à venir autour de la data ?
Ma première conviction est que le Big Data, cette étape qui consiste à capturer de la donnée, de toute vélocité, de toute variété et de tout volume, puis à l’urbaniser dans le SI, est derrière nous. Désormais, les organisations doivent capitaliser sur cet « or gris » dont elles disposent pour engager des projets disruptifs. Dans ce sens, on peut dire que la data s’apprête à devenir le cahier des charges des futures innovations de l’entreprise, le socle sur lequel ses différents SI et applications seront bâtis.
L’exploitation de la data ne doit pas être perçue comme une avancée purement technologique. Son rôle consiste à répondre aux enjeux business de l’entreprise, à faire en sorte que celle-ci soit plus réactive et offre un meilleur service, tourné vers la satisfaction de ses clients. Ces derniers, qui lui confient leurs données, attendent en échange un retour gagnant-gagnant (personnalisation de la relation, satisfaction au niveau des services…). Le temps où les démarches d’analyse de la donnée par des processus décisionnels, qui n’aboutissaient que rarement, est donc révolu. Il faut aller vite et prouver la valeur des services rendus, mois après mois. C’est d’autant plus nécessaire que l’accélération du passage du on-premise au on-data, impulsé par la migration des applications dans le Cloud, exige des programmes sans effet tunnel permettant de valider rapidement la stratégie Data des entreprises. L’agilité à l’échelle s’impose aussi sur ces programmes. Enfin, le couplage fort entre l’Intelligence Artificielle et les Datahubs ou Datalakes apparait comme une évidence pour faire évoluer les processus des entreprises, les rendre prédictifs/prescriptifs. Les entreprises, ainsi rendues Data Centric, pourront accéder à la monétisation des données, soit parce que ces dernières seront partagées au sein d’un écosystème de partenaires à des fins de coinnovation, soit simplement parce qu’elles constitueront une nouvelle source de profits.
Quels cas d’usage de la data voyez-vous se développer dans les années à venir ?
L’utilisation de SI centrés sur la donnée permettra aux entreprises BtoC comme BtoBtoC, d’adopter une démarche prescriptive. En capturant les moments de vie de leurs clients/usagers, elles seront en mesure de devancer leurs attentes, en leur proposant au bon moment les services dont ils ont besoin et surtout, de mieux les satisfaire pour les engager dans la durée.
La data va également améliorer les processus internes et les maximiser, permettant aux entreprises de se focaliser sur leur cœur de métier. Dans les milieux industriels, où les chaînes de décision et de production sont particulièrement complexes, cette volonté d’améliorer l’efficience opérationnelle aura là encore, pour finalité, de satisfaire le client final, voire l’actionnaire.
Un autre domaine, particulièrement impacté par la donnée, sera celui des Ressources Humaines. Associées à des technologies d’Intelligence Artificielle, les tâches récurrentes et chronophages pourront être automatisées, simplifiant ainsi les missions des collaborateurs, des managers et des services de recrutement en leur permettant de se concentrer sur leur expertise. Autre intérêt : il sera prochainement possible d’anticiper les départs ou les effets de pyramides des âges vieillissantes et, donc, de définir les plans de recrutement de manière très fine et proactive, mais aussi d’identifier en amont les futurs besoins en compétences.
Enfin, l’anticipation liée aux octrois, à la fraude, à la lutte contre le blanchiment, voire à la cyber sécurité, sera également un terreau d’exploitation privilégié de la data. Car dans ces domaines, le constat est trop tardif et il convient d’anticiper pour ne pas subir !
En synthèse, la transformation digitale, qui vise à construire de nouveaux SI dédiés à l’interaction client et déconnectés parfois des systèmes Legacy trop peu agiles, s’appuiera essentiellement sur la maitrise de la connaissance des data collectées, en tant qu’expression des besoins et avec la satisfaction du client en résultante.
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