Troisième et dernière partie de l’intervention de Jean-Paul Leroux, Responsable de la Data Intelligence chez Orange Business. Après les volets stratégiques et opérationnels de la Data Intelligence, place aux enjeux tactiques.
Les enjeux tactiques des Big Data : 3 facteurs clés de succès
Le sujet des Big Data concerne la transformation des méthodes de travail, des compétences, des outils et surtout de la culture d’entreprise. Cette transformation interne est d’autant plus complexe que les Big Data fonctionnent sur un mode d’appréhension de l’incertitude, dans un contexte de fixation et de vérification d’hypothèses. Il est donc nécessaire de travailler différemment, avec un esprit novateur.
Les enjeux tactiques sont primordiaux. On peut identifier trois facteurs clé de succès qui leur sont associés :
- Anticiper sur les compétences clés : c'est un élément structurant, il est donc nécessaire d’identifier que les compétences sont bien présentes dans l’entreprise, puis il faut être capable de les retenir. Malheureusement, les entreprises rencontrent généralement beaucoup de difficultés à identifier les compétences réelles des salariés. Le rôle des RH est clé pour identifier et anticiper les compétences.
- Diffuser une culture du digital : « comment dois-je m’y prendre pour que les personnes se sentent concernées par les données ? »
D’abord tout le monde doit être en phase et au même niveau d'information. Il faut démystifier le sujet de la donnée, faire en sorte que les personnes y trouvent un sens, y compris dans leur quotidien.
À titre indicatif, le groupe Orange a déjà formé 900 collaborateurs sur le sujet des Big Data.
3. la gestion de l'incertitude : toutes les entreprises ont encore des marges de progrès pour prendre en main les problèmes de leurs clients. Poser les bonnes questions pour définir un problème est un art. Le processus est long mais salvateur, et les incertitudes ne doivent pas devenir une peur qui paralyse. Orange a mis en place en interne une formation et une nouvelle méthode de travail appelée learnfast pour travailler différemment avec ses clients. Elle permet de valider des hypothèses concernent les besoins, les problèmes et les solutions à apporter.
La bonne approche consiste à repenser le sujet depuis sa base, ce qui signifie que l’on part du besoin du client et de ses problèmes opérationnels.
En appliquant cette méthodologie, on arrive à mieux gérer les incertitudes. On passe ainsi par une première phase de un à trois mois pendant laquelle on va valider les premières hypothèses, les besoins, puis les solutions. Cela s'applique dans de nombreux domaines, relatifs à l’infrastructure ou les applications. Le but du jeu est de lever les incertitudes. On gére la complexité de manière pluridisciplinaire (mix de métiers), par l’assemblage de plusieurs méthodologies comme le lean start-up ou le “design thinking” associées à des méthodes de développement agiles. A ce stade, il faut s’assurer que les hypothèses sont bien validées pour décider, soit d’arrêter, soit de poursuivre. Chaque itération doit être l’occasion d’apprendre.
S’octroyer le droit à l’erreur
Il faut pour cela instaurer un changement de culture managériale. La culture française est très peu orientée sur l’apprentissage par l’erreur. Il est important de s’octroyer ce droit pour donner aux salariés cette volonté d'entreprendre, malheureusement trop peu répandue. Dans les grandes entreprises, l'accompagnement doit être plus systématique, dans un souci de préservation des initiatives personnelles.
Développement et intégration d'applications
« L’objectif est de mieux servir les métiers, et pour cela, nous avons développé une expertise autour de notre solution originale “flux vision”... Nous avons également eu l’opportunité de contribuer à la création de Predicsis, entreprise spécialisée dans l'analyse prédictive. Cela fait partie des assets que nous avons pu développer au sein du groupe et que nous appliquons à nos propres besoins, mais également auprès de nos clients » précise Jean-Paul Leroux. Actuellement, 150 doctorants travaillent pour le compte du groupe Orange sur des problématiques très opérationnelles inhérentes aux données & aux analytiques. Ce sont des chercheurs pointus dans leurs domaines.
Les modèles économiques vont être amenés à évoluer, et lorsque l'on parle de cartographie, de gouvernance, d'évolution de l'organisation, de changement culturel ou de formation, cela passe par une phase en amont qui va permettre de dynamiser et clarifier les actions, « pour une culture du digital, pour tous, au service des clients ».
Yann
Lire les parties précédentes
> Quand les Big Data deviennent intelligents 1/3
> Quand les Big Data deviennent intelligents 2/3
Je suis spécialiste en systèmes d'information, marketing de la highTech et Web marketing. Je suis auteur et contributeur de nombreux ouvrages et Directeur Général de Visionary Marketing. A ce titre, je contribue régulièrement sur ce blog pour le compte d'Orange Business sur les sujets du cloud computing et du stockage dans le cloud.