Accélération digitaleFormation digitale

Des entreprises augmentées aux entreprises exponentielles

Par 29 novembre 2019

« La seule façon de gagner est d’apprendre plus vite que les autres. »
Eric Ries

En 2021, nous célèbrerons les 30 ans du web. Trois décennies qui auront été marquées par de profonds bouleversements dans les médias, la distribution, le transport, les services financiers… Le numérique a irrémédiablement transformé les conditions de travail, à la fois en interne (méthodes et outils) et en externe (écosystèmes et plateformes de mise en relation).

Régulièrement, de nouvelles technologies ou innovations alimentent le phénomène d’évolution perpétuelle des usages liés au numérique : médias sociaux, smartphones, big data… chacun de ces facteurs de transformation a contribué à la nature imprévisible du marché. Plus récemment, c’est l’intelligence artificielle qui vient perturber l’ordre établi et offrir à ceux qui la maitrisent un levier de compétitivité redoutablement efficace : How artificial intelligence and data add value to businesses.

Le principe d’améliorer les performances des collaborateurs à l’aide d’outils informatiques n’est pas nouveau, mais avec l’intelligence artificielle, il prend une autre dimension, surtout dans une optique de recherche d’automatisation systématique (When AI Becomes an Everyday Technology). L’entreprise augmentée n’est pas un mythe, c’est une réalité qui trouve son origine dans les outils d’aide à la décision du siècle dernier.

Les outils d’informatique décisionnelle reposent sur des données d’exploitation, généralement issues d’ERP ou plateforme CRM, et permettent de mieux comprendre l’activité passée pour anticiper l’activité future. Le problème est que cette analyse reposait sur des jeux de données restreints, menant donc à une compréhension partielle du marché. Nous sommes quasiment en 2020, les 3/4 des Français possèdent un smartphone (cf. l’édition 2019 du Baromètre des équipements et usages numériques), et la donnée est considérée comme un enjeu majeur pour les entreprises afin de réduire la volatilité et l’incertitude régnant sur les marchés. Le problème est qu’avec l’avènement des supports numériques, la majeure partie des entreprises a perdu la maitrise des données.

Avant, dans un monde analogique, il fallait produire la donnée, les entreprises avaient donc une parfaite maitrise du volume de données à traiter et de la fréquence à laquelle elles étaient collectées. Aujourd’hui, les outils et supports numériques génèrent des quantités astronomiques de données, sur d’innombrables supports et dans des formats très hétérogènes. Être en capacité d’exploiter cette sur-abondance de données, permet à une entreprise d’affiner sa compréhension du marché et de développer un avantage concurrentiel. Avantage qui va lui permettre de conquérir des parts de marché, donc de servir plus de clients, donc de collecter plus de données, donc d’affiner encore plus sa compréhension des besoins / contraintes / motivations / freins, donc d’améliorer la pertinence de l’offre…

Comme vous pouvez le voir, investir dans la donnée est une stratégie qui permet de générer des gains incrémentaux de performance selon un schéma exponentiel : tous les métiers d’une entreprise ou organisation peuvent en bénéficier (communication, marketing, RH, support client, opérations et logistique…). De plus, avec une distribution en ligne de l’offre, il n’y a virtuellement pas de limites à la croissance d’une activité. L’entreprise augmentée, celle qui exploite de façon intensive la donnée pour améliorer la productivité interne et la pertinence de son offre, peut rentrer dans un cycle de croissance exponentielle en vampirisant les parts de marché de concurrents ayant plus de mal à s’adapter aux évolutions du marché, ceux qui cumulent une dette numérique trop importante.

Nous pouvons ici faire une analogie avec les Exponential Organizations décrites en 2015 dans un livre éponyme où il était question de convertir l’information en avantages compétitifs. Cinq ans plus tard, nous pouvons adapter ce principe à l’ère du big data et de l’intelligence artificielle : convertir des données en avantages compétitifs. Cette promesse peut vous sembler éculée tant elle a été martelée ces derniers temps, mais elle reste parfaitement d’actualité, car la prochaine décennie va être fatale pour les entreprises et organisations qui travaillent encore comme au siècle dernier (décisions et arbitrages reposant sur l’intuition, processus reconduit par habitudes…).

Bien évidemment, ces fameux avantages compétitifs ne peuvent pas être acquis en quelques semaines, ils sont la résultante d’un chantier de transformation couvrant les méthodes de travail, les circuits de décision… Ceci passe nécessairement par la diffusion d’une culture de la donnée (data literacy) auprès de l’ensemble des collaborateurs pour stimuler l’adoption de nouvelles pratiques et surtout faire évoluer les mentalités.

Ce chantier pédagogique autour de la data literacy est un préalable que l’on peut mener au niveau de l’entreprise, mais qui peut potentiellement aussi être mené à l’échelle du secteur en travaillant notamment sur la mise en place d’écosystèmes de données. L’idée serait de constituer des jeux de données sectorielles, anonymisées, qui permettraient aux acteurs d’un domaine de concevoir des modèles de traitement de la donnée et des processus d’automatisation encore plus robuste, car reposant sur un corpus plus vaste. Cette logique de coopétition permettrait de développer des gains de productivité à l’échelle d’un secteur, donc de rendre l’offre globalement plus attractive, un levier de croissance dont bénéficieraient l’ensemble des acteurs (producteurs, fournisseurs, distributeurs…).

Non, la donnée n’est pas un ingrédient magique capable de décupler la rentabilité des entreprises. En revanche, c’est une matière première offrant une grande valeur à ceux qui savent la collecter, raffiner et exploiter de façon systématique. Certes, les pratiques de business intelligence existent depuis des décennies, mais avec l’avènement du cloud computing, du big data et du machine learning, la valeur que l’on peut extraire des données est nettement supérieure. Encore faut-il pour cela mettre en place un chantier d’envergure pour faire monter en compétences l’ensemble des collaborateurs et pas seulement une poignée de data analysts.

Contactez-nous pour échanger sur votre montée en compétence data.