Sans l'aspect humain, votre stratégie data driven n'est rien !
Devenir data driven, ce n'est pas si facile
Selon Gartner, 87 % des entreprises souhaitent accélérer leur initiative de transformation numérique. Certaines entreprises ont même pour ambition de devenir “data driven”. Mais qu’est-ce que cela signifie exactement d’être « data-driven » ? En termes simples, une approche “data-driven” repose sur la collecte, l’analyse et l’utilisation judicieuse des données pour guider les décisions de l’entreprise. C’est une stratégie qui repose sur des preuves tangibles plutôt que sur des conjectures.
Cependant, la mise en œuvre d’une stratégie data driven n’est pas sans défis. Selon une enquête de Gartner, près de 85 % des projets data échouent en entreprise. Bien trop souvent focalisées sur l’aspect technique, les entreprises font de gros investissements en infrastructures, développements logiciels et technologiques. Elles créent également souvent des équipes de data scientists, data engineers. Et ce sans forcément créer le lien pourtant primordial avec les équipes métiers au coeur de l’entreprise.
Or, la transformation data-driven va bien au-delà de la simple technologie. Cela pose la question de la culture, de la collaboration et de la vision. Il s’agit d’apporter de la valeur concrète aux équipes en contribuant à la stratégie business de l’entreprise. Il s’agit aussi de donner aux équipes métiers la culture, les moyens et l’envie nécessaires à la transformation. Et pour cela, l’aspect humain est la clé. Nous allons voir par la suite quel rôle a l’aspect humain pour devenir data driven et comment l’intégrer au mieux pour réussir sa transformation data & IA.
Une transformation data au plus proche des employés de l'entreprise
Finalement, devenir data driven, c’est donner aux femmes et aux hommes qui composent l’entreprise la capacité de décider en s’appuyant sur des données fiables. Or, cela implique un changement de leurs modes de travail. Et comme pour tout changement aussi profond dans l’organisation, cela touche à l’aspect humain. Bien sûr, tous les employés ne seront pas touchés de la même manière. Certains seront très motivés et enthousiastes d’utiliser de nouvelles technologies. D’autres ne sont pas très enclins à modifier leurs habitudes bien rôdées. D’autres encore peuvent même avoir peur de perdre leur travail (ou leur pouvoir de décision).
De plus, pour établir une stratégie data driven, il faut composer avec le contexte hiérarchique et organisationnel de l’entreprise. Et il faut quoi qu’il arrive mettre la stratégie data au service de la stratégie opérationnelle. Dans une grande entreprise, cela peut se révéler un vrai jeu d’équilibriste. En effet, il s’agit de réconcilier des attentes opérationnelles concrètes à une stratégie globale parfois plus abstraite. Le risque est alors grand de frustrer des personnes. Si on se fixe trop à la stratégie, on va frustrer les opérationnels. Si on se fixe trop à la partie opérationnelle, les dirigeants ne vont pas voir la contribution à la stratégie globale.
L’aspect humain rentre aussi pleinement en jeu sur l’acculturation et la formation à la data et à l’Intelligence Artificielle. Beaucoup de programmes en e-learning sur ce thème ont été rendus obligatoires dans les entreprises. Souvent avec très peu d’effets car une fois consommés ces e-learnings sont vite oubliés. Et ils peuvent être une charge mentale en plus pour les employés qui n’ont pas accès régulièrement à un ordinateur sur leur poste, par exemple en usine. Au delà de ça, chacun a son mode d’apprentissage privilégié : c’est la nature humaine. C’est donc également quelque chose à prendre en compte dans les programmes de sensibilisation et formation à la data et l’intelligence artificielle.
Comment intégrer l’aspect humain à sa stratégie data driven
Pour intégrer l’aspect humain à une stratégie data driven, nous recommandons de commencer par vraiment s’intéresser aux femmes et aux hommes qui composent l’entreprise. Cela veut notamment dire passer du temps et échanger avec eux. C’est l’occasion d’en savoir plus sur leurs challenges, leurs problématiques, leurs envies. Au delà des échanges, observer les personnes dans leur environnement avec un regard extérieur peut aussi se révéler intéressant. L’objectif de tout cela est de mieux comprendre les personnes, leur contexte de travail et leurs principales problématiques. Dans une grande entreprise, il peut être difficile de faire ça sur un grand nombre de personnes. Il vaut mieux alors cibler une entité en particulier. Il est aussi possible de trouver des relais ou ambassadeurs qui permettront de démultiplier les efforts.
Une fois bien compris le contexte des personnes, il est possible d’aller plus loin. Et pour nous, il est important à ce stade de bien cerner la stratégie de l’entreprise d’un point de vue business. Car il va être question de commencer l’acculturation et de faire émerger des cas d’usage pertinents. Pour cela, nous avons l’habitude de faire des ateliers d’idéation avancés. Au cours de ces ateliers, les cas d’usage exprimés sont reliés à des piliers de la stratégie de l’entreprise. Ainsi, grâce à nos méthodologies, nous faisons un lien fort entre les attentes des dirigeants et les attentes des équipes opérationnelles. Au delà de ça, nous adaptons les formats aux contextes des personnes (présentiel/distanciel, durée, lieu, animation, …). Ceci n’est possible qu’en connaissant bien la population accompagnée.
Enfin, pour apporter une vraie valeur et éviter de créer de la frustration il faut mesurer la valeur des cas d’usage réalisés. Et il faut donc l’identifier au plus tôt. Pour nous, parler valeur doit être au coeur de la transformation data. Nous incluons donc cette réflexion dès la phase d’idéation et nous la raffinons régulièrement. Cette approche permet de mettre tout de suite les employés dans une logique de valorisation des cas d’usage data. Cela permet notamment de comprendre rapidement qu’on ne fait pas un cas car il semble intéressant mais parce qu’il va apporter quelque chose de concret et mesurable. Le fait de mettre une valeur mesurable et de la suivre prouve également que la transformation avance. Cela permet aussi de statuer sur la réussite du développement d’un cas d’usage ou non. Et donc de créer de la confiance et de l’engouement pour la transformation.
Pour aller plus loin
Cet article a été écrit par Jean-François Deldon : jfdeldon@yakadata.com
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