Edouard Laugier,
en collaboration avec Consort Group
En quoi la data science est-elle aujourd’hui un accélérateur clé de la transformation digitale des entreprises ?
La data science est devenue un outil indispensable pour les entreprises. Elle ne se contente plus de décrire le passé, elle éclaire désormais les décisions à venir et porte la stratégie des organisations. Là où la business intelligence classique regarde surtout dans le rétroviseur, les approches modernes, portées par l’analytics, les data science et bien sûr l’IA, permettent d’anticiper et de prédire, en s’appuyant sur la donnée pour moderniser, optimiser et automatiser les processus pour mieux piloter l’activité.
“Les nouveaux outils prédictifs exploitent mieux des gisements data jusque‑là sous‑utilisés.”
Concrètement, qu’est-ce qui change dans le quotidien des métiers et des décideurs quand une entreprise devient vraiment “data‑driven” ?
Voilà une expression qui recouvre des réalités très différentes. La plupart des entreprises utilisent déjà de la donnée dans leurs décisions, mais ça ne suffit pour les qualifier ainsi. Une entreprise réellement data‑driven sort du simple reporting pour faire de la donnée un réel support systématique de décision. La data renforce l’objectivité des choix en complément de la connaissance du terrain. L’entreprise met à disposition des métiers des indicateurs sur le passé, le présent, mais aussi l’avenir grâce à de nouveaux outils prédictifs qui exploitent mieux des gisements data jusque‑là sous‑utilisés.
Quels sont les principaux obstacles qui empêchent les entreprises d’intégrer réellement la data science au cœur de leur transformation digitale ?
Le premier frein est la qualité des datas. Si la donnée d’entrée est mauvaise, le résultat sera mauvais, voire trompeur. L’entreprise arrivera toujours à “faire tourner” un modèle, mais il sera peu pertinent, peu fiable, et pourra même orienter la décision dans la mauvaise direction. Le deuxième est la logique d’effet de mode. On l’a vu avec le big data, puis la data science, et maintenant l’IA générative : certains dirigeants veulent faire de l’IA générative par peur d’être en retard sur les concurrents, mais sans réel objectif stratégique. Troisième frein : la peur réglementaire. Avec le RGPD, beaucoup d’entreprises ont pris conscience qu’elles étaient en retard sur l’intégration des contraintes légales dans leurs process et leur gouvernance de la donnée. La réaction de certains a été de couper court. On perd quasiment tout l’intérêt de la donnée si on ne peut plus l’individualiser ! Enfin, il y a le sujet compétences. La data science évolue très vite. On est passé de profils très exécutants à des profils hybrides, à la croisée du métier, de la technique et de la statistique.
“Dans cinq ans, l'IA sera intégrée de manière beaucoup plus structurée et pertinente dans les flux, les processus et les prises de décision.”
Quelles erreurs voyez-vous le plus souvent dans les entreprises qui se lancent dans des projets data ?
La première grande erreur est de se perdre dans les POC (Proof of Concept) sans penser dès le départ à l’industrialisation. Un projet data viable doit être conçu dès le début en pensant à son intégration dans le système d’information et à son passage en production avec toutes les contraintes de sécurité, conformité et réglementation que cela implique. La deuxième erreur est le travail en silos. C’est dans le dialogue permanent entre data, IT et sécurité que se crée la vraie valeur. Consort Group aide justement à faire tomber les silos et à penser très tôt l’industrialisation les usages data. Notre manière d’intervenir dépend aussi beaucoup du niveau de maturité du client. Si un écosystème data est déjà en place, nous savons nous y intégrer très rapidement : nous travaillons en multi‑technologies et en multisecteurs, ce qui nous permet d’être opérationnels au plus vite. Nous nous définissons comme un “industriel du sur‑mesure” : nous intervenons de façon agile et efficace, mais toujours en adaptant notre dispositif à la réalité et au niveau d’avancement de chaque client.
À quoi ressemblera, selon vous, une entreprise transformée par la data dans cinq ans ?
C’est toujours difficile de se projeter. Il y a cinq ans, personne n’imaginait que l’IA générative prendrait une telle place. Dans cinq ans, elle sera intégrée de manière beaucoup plus structurée et pertinente dans les flux, les processus et les prises de décision. Comme la data science avant elle, l’IA va augmenter les décideurs : accélérer leur travail, automatiser une partie des tâches répétitives et permettre de se concentrer sur des activités à forte valeur ajoutée.
Toutes les organisations sont concernées sur des rythmes différents et pour des cas d’usage spécifiques. Mais à terme, l’IA générative va transformer une grande variété de tâches, quelle que soit la taille de l’entreprise.
Elie Cohen, Consort Group : “Maîtrise des infrastructures et management des données, un levier stratégique majeur”
Data science et IA, les nouveaux outils d’aide à la décision
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