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Actif stratégique pour les entreprises aujourd’hui, la Data est devenue une priorité pour les directions générales, perçue comme véritable levier de création de valeur. Mais l’évolution du cadre juridique et l’explosion de l’IA viennent bouleverser les stratégies de gestion de données et les usages.
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Guillaume O’Lanyer
Managing Partner Elucidy Advisory
Amal Ben Rebai
Consultante BI et spécialiste en Power BI.
Mathieu Colas
Indépendant OMS et Fondateur de Starzdata
Guillemette Jacob
Indépendante OMS et fondatrice de l’Association Seintinelles
Récemment adopté par la Commission des Affaires Européennes, le Data Act européen vise ainsi à encadrer l’accès, l’utilisation et le partage de données générées par les objets connectés. Il oblige les entreprises à retravailler leur copie en matière de gouvernance de la donnée. Si cette nouvelle réglementation doit permettre l’équité de l’accès aux données et de l’utilisation des données, elle fait craindre aussi à certains grands fournisseurs de données une perte d’avantage concurrentiel.
Quant à l’intelligence artificielle, elle révolutionne depuis quelques années déjà la gestion de la donnée en ouvrant de nouvelles perspectives dans l’analyse de la data, à un rythme toujours plus effréné.
Pour éclairer ces sujets de gouvernance et mieux saisir l’impact de l’IA dans la gestion de la Data, nous avons interviewé 3 experts OMS. Ces spécialistes de la data reviennent sur la question de la gouvernance, sur l’accélération de la productivité générée par l’IA, et sur les défis qui attendent les entreprises dans ce nouvel écosystème numérique aux contours encore mouvants.
Pour finir, Guillemette Jacob, consultante OMS depuis 2019, vous partage en quelques mots l’importance de la Data dans le cadre de Seintinelles, une association dont elle est à l’initiative : l’enrichissement permanent d’une base de données de volontaires acceptant d’être contactés dans le cadre de la recherche contre le cancer.
Le sujet vous interpelle ? Contactez-nous et faites-nous part de vos interrogations et besoins.
Bonne lecture !
Interview de Guillaume O’Lanyer, Managing Partner Elucidy Advisory
Passionné par les chiffres et l’innovation, j’ai débuté mon parcours à l’ESCP avant de plonger dans la finance en entreprise et le conseil en stratégie. À l’époque, on ne parlait pas encore de data et d’IA mais plutôt de statistiques et de data crunching.
Après plusieurs années, j’ai tenté l’entrepreneuriat. J’ai essuyé des revers jusqu’à la création de ma structure de conseil il y a 4 ans. Depuis, j’accompagne des clients sur leurs projets d’innovation liés à la data dans des secteurs variés comme l’assurance, les transports, les biens de consommation.
Les métiers de la data correspondent à la chaîne de valeur de la donnée : certains collectent de l’information, conçoivent des bases de données, d’autres développent des modèles pour les analyser. Mon expertise se concentre sur l’innovation des usages pour voir comment résoudre des problèmes et créer de la valeur avec de la donnée. Je mène mes missions seul ou en équipe selon les besoins du projet et du client.
Lors d’une mission pour une maison de vins et spiritueux, les objectifs étaient de donner au marketing les moyens d’optimiser l’allocation de leurs budgets promotionnels et aux commerciaux des informations pour préparer leurs négociations. J’ai aussi accompagné un assureur pour faire de la prévention médicale auprès des seniors et les aider à vivre en bonne santé.
Le degré d’innovation est variable d’une entreprise à une autre au sein d’un même secteur. La data est traditionnellement au cœur de métiers comme la banque, l’assurance la tech., certaines industries. Dans l’industrie, un exemple classique de l’utilisation de la data est la maintenance prédictive, comme Airbus avec sa plateforme Skywise. Dans la banque le virement instantané est promis à se répandre et à changer notre quotidien. Enfin, les assureurs proposent de nouveaux services tels que la prévention médicale ou le remboursement quasi immédiat de sinistres.
Il y a quelques mois l’Europe a adopté le Data Act européen. Aujourd’hui le problème c’est d’avoir d’un côté des organisations qui ont beaucoup de données mais des ressources limitées pour les exploiter et de l’autre des projets innovants qui manquent de données. Quelques collaborations existent déjà, mais elles ne sont pas très répandues et il y a beaucoup de peurs à partager des données. Le data act a pour projet de créer une économie de la donnée en encadrant les échanges. On peut espérer que ce cadre sécurisera les entreprises et organismes publics et encouragera le partage de données.
Quelles sont les véritables sources de valeur de l’IA générative (type chatGPT), au-delà de l’automatisation des tâches routinières, comme la génération de rapports ou la réponse aux e-mails ?
Au niveau des organisations, comment l’IA générative peut-elle changer nos façons de décider, d’innover, de travailler ensemble ?
On peut comparer cela à l’émergence des réseaux sociaux. Facebook et Instagram, d’abord utilisés dans un cercle amical, sont devenus des outils marketing et des canaux d’information, bouleversant des secteurs comme la presse et s’immisçant dans la sphère politique.
L’un des défis des entreprises est sans doute de prendre le train de l’IA rapidement pour ne pas rester sur le quai. Certains conseillent même d’anticiper en développant des solutions qui ne fonctionneront que demain avec des IA plus performantes.
Le plan France 2030 a pour objectif d’investir massivement dans les technologies innovantes. Bpifrance propose des programmes d’accompagnement pour les entreprises moyennes notamment un sur l’innovation et un sur l’intégration de l’IA.
Un certain nombre de produits « sur étagère » existent. Les plateformes cloud et les API rendent plus faciles l’accès à l’IA. Le véritable défi sera peut-être de développer une culture d’innovation et d’acquérir les compétences nécessaires pour en tirer parti.
Les petites entreprises ont un atout : leur agilité.
« L’IA, ça ne marche pas ! » Il y a un côté magique dans l’IA et parfois les espérances sont trop grandes. L’IA est une sorte de machine, sa performance dépend de la façon de s’en servir. Le véritable enjeu serait-il d’identifier les façons d’utiliser l’IA pour qu’elle fasse réellement la différence et apporte de la valeur ?
Amal Ben Rebai, consultante BI et spécialiste en Power BI.
A l’origine, j’ai suivi un parcours général en informatique et système d’informations, une licence suivie d’un master, mais je n’étais pas spécialisée en data. J’ai tout de suite aimé travailler avec les bases de données et me suis spécialisée sur la data lors de mon stage et de mon alternance. Je suis aujourd’hui experte en Power BI, le leader des outils décisionnels, pour transformer la data brute en information.
Je suis consultante Power BI. Ce qu’on entend par la BI, c’est d’un côté toute la chaîne décisionnelle qui permet de transformer la donnée, et de l’autre, la data appliquée au business. Mon rôle comporte deux casquettes principales : tout d’abord, en tant que Data Engineer, je suis chargée d’extraire, transformer et charger les données issues de diverses sources grâce à des flux ETL (Extract, Transform, Load). Ces données sont ensuite stockées dans une base de données pour être utilisées dans le cadre des besoins en BI. J’ai aussi une casquette BI/ Data visualization : je développe des solutions de reporting permettant de communiquer efficacement les informations aux utilisateurs finaux en fonction de leurs besoins métiers.
Les entreprises choisissent souvent Power BI pour plusieurs raisons. Tout d’abord, il est considéré comme l’outil numéro un dans le domaine de la Business Intelligence (BI), ce qui lui confère une solide réputation et une large adoption dans le secteur professionnel.
Power BI se distingue par son interface intuitive et conviviale User Friendly, ce qui le rend accessible même aux utilisateurs finaux sans expertise technique approfondie. Cette facilité d’utilisation permet aux employés de prendre en main l’outil de manière autonome, favorisant ainsi une adoption rapide au sein de l’entreprise.
De plus, en tant que composant de la suite Microsoft, Power BI s’intègre parfaitement avec d’autres outils et services de l’écosystème Microsoft, ce qui simplifie la gestion des données et des processus pour les entreprises déjà investies dans cette suite logicielle.
Il est également important de souligner que dans un paysage professionnel de plus en plus axé sur les données, les entreprises de tous les secteurs et métiers reconnaissent la valeur de la BI pour synthétiser et exploiter efficacement les données. Que ce soit pour suivre des budgets dans le domaine financier, gérer les effectifs dans les ressources humaines, établir des benchmarks dans le marketing ou analyser les usages d’un parc informatique, Power BI offre les fonctionnalités nécessaires pour répondre aux besoins diversifiés des entreprises modernes.
Je ne me considère pas comme une influenceuse, mais je suis passionnée par mon métier et par la data. Sur mon compte LinkedIn, je partage des tips, des actualités, des articles sur des fonctionnalités du métier. L’idée est vraiment de communiquer, de transmettre, toujours par passion !
Cela me permet bien sûr de développer un réseau. Et c’est sans doute en raison de mes 25, 000 abonnées que certains me perçoivent comme une influenceuse data !
Mes followers sont principalement des personnes qui travaillent dans la data, des profils “BI”, de niveaux différents mais toujours dans la même branche.
Mes posts visent à informer des nouveautés sur Power BI, pour rester à jour des innovations. L’idée est d’aider la communauté BI à avancer.
Ce compte est une véritable plateforme d’échanges constructifs. Avec les autres experts de la data, nous proposons des solutions à des problématiques précises. J’ai ainsi régulièrement des demandes sur des points techniques auxquelles je m’efforce de répondre à chaque fois. J’ai également des questions sur les carrières, les formations, les reconversions dans la data de la part d’étudiants ou de “débutants” en BI.
Power BI s’enrichit chaque mois donc il est indispensable de se former en continue pour rester à jour. Donc oui, je continue les apprentissages et certifications. Se former, c’est aussi suivre les bonnes personnes sur LinkedIn, regarder les tutos et être en veille permanente.
L’enjeu fondamental aujourd’hui est celui de la gouvernance. A mon sens, ce sujet concerne surtout les grandes entreprises, très matures sur les questions de data : elles recrutent des équipes BI spécifiques, mettent en place des stratégies de gouvernance de la donnée pour s’assurer de son bon référencement et de sa sécurisation.
Dans les TPE et PME, les initiatives se concentrent souvent sur des projets BI de petite envergure, comme la création de tableaux de bord, sans parfois disposer d’une infrastructure de données d’entreprise ni d’une stratégie data définie.
La France occupe une place de premier plan dans le domaine de la data grâce à son écosystème entrepreneurial dynamique, ses investissements dans les compétences et l’adoption croissante des technologies de data analytics par les entreprises de tous secteurs.
Il y a aujourd’hui de nombreux experts data en France, et nous sommes bien à jour ici sur les technos et les nouveautés. Que ce soit sur la data ou sur l’IA, la France reste dans la course !
Mathieu Colas – Indépendant OMS et Fondateur de Starzdata
Mathieu Colas est consultant en stratégie, spécialiste de la data et fondateur de la société Starzdata. Créée en 2020, sa société offre des solutions d’accès personnalisées à des données très qualitatives.
Dans cet entretien, Mathieu souligne la puissance de la visualisation de la donnée. Il revient sur la rupture opérée par les acteurs de l’IA ainsi que sur les grands enjeux de la data aujourd’hui.
« L’un des enjeux clés est de procéder à une vraie montée en puissance sur l’accès à l’information et la valorisation de la donnée.»
Après 14 ans de conseil en stratégie chez Oliver Wyman, j’ai rejoint Capgemini Invent pour des projets différents, qui allaient de l’intention stratégique jusqu’aux développements de solution data et IA.A cette occasion, à partir de 2013 j’ai été amené à travailler avec des profils très technologiques et des startups comme Dataiku.
Je suis passé ensuite chez Deloitte pour des projets qui intègrent de la stratégie, de la technologie et des données avec un sujet-clé : la gouvernance de la donnée et tous les aspects de compliance.
Je me suis rendu compte qu’il y avait une vraie difficulté, chez Deloitte comme chez les clients, à avoir accès aux sources de données externes. Les fournisseurs de données sont très chers et offrent des solutions “sur étagère” qui souvent ne conviennent pas.
C’est pour cette raison que je me suis lancé dans la création de Starzdata, pour offrir ainsi des solutions d’accès ultra-personnalisées à des données très qualitatives pour les clients.
Starzdata a été lancée en octobre 2020. Après quelques tâtonnements et adaptations sur un marché difficile, nous avons trouvé un modèle tech-driven qui s’appuie sur une technologie très novatrice, avec un gros changement apporté par Open AI. L’intelligence artificielle a vraiment introduit une rupture sur le marché dans le traitement de la donnée et les possibilités offertes sur l’expérience utilisateurs.
Notre mission chez Stardata est donc d’accroître la performance des entreprises grâce aux données externes, en les rendant facilement accessibles et au travers de solutions sur mesure.
Il y a dix ans on disait, “data is the new oil” mais je n’aime pas cette expression car l’essence pollue et une fois brûlée, elle n’est pas réutilisable.
L’eau ne pollue pas et elle se recycle. Comme la donnée.
Même si l’on pointe du doigt les data centers, les données polluent assez peu par rapport à tout ce que l’on peut substituer en termes d’activités humaines, de déplacement avec de la donnée.
Quant au recyclage, les gros fournisseurs n’aiment pas que l’on réutilise les données. Ils sont très restrictifs sur les conditions d’utilisation. Chez Starzdata, nous proposons à l’inverse des solutions qui permettent de réutiliser les données dans l’entreprise pour maximiser le retour sur investissement de ces ressources onéreuses.
Ce qui convainc les clients d’acheter des données externes, c’est la visualisation de données, le fait de transformer la donnée en information activable. La visualisation de données apporte l’interactivité, qui permet le questionnement, la réflexion, et la prise de décision.
Aujourd’hui, l’interaction entre l’information et l’utilisateur est en voie d’être bouleversée pour deux raisons.
Tout d’abord, la visualisation de données prend du temps. Grâce à l’IA, on est en mesure d’apporter de l’interactivité avec les bases de données qui produisent les graphes. C’est une énorme rupture. Cela apporte beaucoup de liberté pour pouvoir interagir avec l’information et avec des recommandations sur les outils à utiliser pour visualiser de l’information et la comprendre. C’est un gain de temps énorme.
Le deuxième élément clé est la croisée des informations : là encore, c’est un procédé très chronophage car il faut “faire parler” des données entre elles qui n’ont pas le même format. Chez Starzdata, nous facilitons les croisements des données, cela permet de diversifier les options et d’ouvrir les yeux.
Par exemple dans le domaine des achats : si l’on recherche des acheteurs alternatifs, nous allons croiser une base avec tous les fournisseurs alternatifs et une autre avec l’empreinte carbone de ces mêmes fournisseurs. Cette démarche ouvrira le champ des possibles pour les directions achats.
L’IA a trois bénéfices pour nous et nos partenaires.
En premier lieu, l’IA a un impact colossal sur la production des codes.
Jensen Huang le président d’Nvidia a récemment déclaré que bientôt “n’importe qui serait programmeur et que le seul langage de programmation serait celui des humains”.
Nous n’y sommes pas encore…En termes de développement de codes, l’IA a surtout accéléré la productivité. Quand on mettait hier une journée à coder quelque chose, on va le coder maintenant en une heure grâce à l’IA. C’est un énorme accélérateur mais cela nécessite une vraie prise de recul, car l’IA va faire des erreurs.
Le deuxième changement concerne le traitement des données : l’IA transforme de l’information textuelle en information structurelle, donc cela entraîne une autre forte accélération.
La troisième modification est bien sûr l’interactivité que j’ai déjà évoquée.
Sur la data, il y a pour moi trois défis majeurs.
Le premier enjeu pour les entreprises est de transformer cela en application concrète avec un vrai bénéfice au niveau des clients et des collaborateurs en interne. Le défi est donc de démontrer la valeur ajoutée de l’IA générative. Si les entreprises ne le font pas, cela jettera sans doute un coup de froid sur la data.
Le deuxième enjeu est de procéder à une vraie montée en puissance sur l’accès à l’information et sur la valorisation de la donnée.
Last but not least, le dernier enjeu est règlementaire, avec l’adoption du Data Act au niveau européen par exemple. Il s’agit ici de sujets de réflexion stratégique sur l’IA dans l’entreprise sur lesquelles la plupart des directions sont assez démunies car leurs interlocuteurs habituels ne sont pas partie prenante sur ces questions.
Trouver les bons partenaires sur ces sujets est un vrai challenge. Le modèle OMS est sur ce point astucieux car vous avez une réelle diversité d’acteurs autour de la data. Ces acteurs peuvent former des équipes dotées de spécialités différentes et d’une double compétence stratégique et technologique qui sera un vrai atout pour les clients.
Depuis 2012, Seintinelles a rassemblé près de 40 000 citoyens engagés au sein d’une communauté au service de la recherche contre tous types de cancer, afin de rendre la recherche contre le cancer plus rapide, plus pertinente et plus proche des attentes des patients.
Indépendante OMS et fondatrice de Seintinelles, Guillemette Jacob revient sur les éléments clés de ce succès, possible grâce à l’engagement sans répit de tous les bénévoles, avec en toile de fond, de forts enjeux data.
Seintinnelles part d’un postulat très simple : une maladie qui touche 1 personne sur 4 au cours de sa vie, et trop peu de volontaires pour participer aux études de recherche. Notre communauté permet de rassembler un réseau de volontaires, hommes, femmes, malades, anciens malades et non malades, afin de permettre de gagner du temps, et de lutter contre tous les types cancer.
S’inscrire n’engage à rien d’autre qu’à recevoir une newsletter informant des besoins des chercheurs, et chaque Seintinelle est alors libre de participer ou non, en sachant toujours à l’avance ce qui lui sera demandé. 90% des études menées sur site se font via des questionnaires auto-administrés, et nous avons aujourd’hui participé à plus de 66 projets de recherche ces dernières années, généré 166 000 participations, et permit l’aboutissement de 27 publications scientifiques.
Notre objectif est que les citoyens partagent beaucoup plus leurs datas, en collecte active, avec les chercheurs.
Car si les perspectives ouvertes par les thérapies ciblées sont enthousiasmantes, elles vont de pair avec la nécessité pour les chercheurs d’accéder à une quantité de données très importante. Des données qui peuvent être générées par le système de santé, mais aussi des données qui doivent être partagées par les citoyens. Des données en vie réelle. De patients, d’aidants ou de simples citoyens concernés.
Nous nous attachons à créer les conditions à la fois matérielles (en facilitant la collecte) et psychologiques (en nourrissant la relation, et la confiance) de ce partage, que nous considérons être tout autant un devoir citoyen que le don du sang.
Nous sommes assez low tech. Dans la mesure où notre activité repose avant tout sur des emails et des questionnaires auto-administrés.
Mais les enjeux de confidentialité des données de santé nous obligent à plusieurs égards. Nous sommes par exemple hébergés chez un hébergeur de données de santé agréé.
Les analyses sont faites par les chercheurs.
Nous sommes actuellement en train de refondre intégralement notre système d’informations. Et cela représente un sacré défi, en particulier en matière d’interopérabilité. Mais aussi dans l’identification et le développement d’outils digitaux permettant de faciliter plus de co-construction des projets de recherche par les citoyens et les chercheurs.
Nous travaillons aussi à la réplication de notre communauté à d’autres pathologies. Nous avons fait la preuve du concept sur le cancer, nous travaillons actuellement au développement d’une communauté similaire dans le champ de la santé mentale.
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