Une approche pratique de l'impact commercial des Data de l'IA | Dix stratégies éprouvées issues du terrain.

Dans le paysage commercial actuel en constante évolution, data est devenue un outil indispensable pour les entreprises qui souhaitent rester compétitives. Les organisations qui ne parviennent pas à adopter des modèles data risquent de se faire distancer par leurs concurrents en passant à côté d'informations précieuses et d'opportunités d'expansion, d'optimisation et d'innovation. En bref, tirer parti data pour l'entreprise n'est plus un luxe, mais une nécessité pour la pérennité et l'évolution, et ce sont les dirigeants d'entreprise qui devraient être à l'avant-garde de l'identification, de la hiérarchisation et du développement des solutions data d'IA. Contrairement à l'idée reçue selon laquelle les acteurs du monde des affaires ne sont que de simples « consommateurs » de data , nous pensons qu'ils devraient diriger l'ensemble du processus, avec le soutien d'experts data en technologie.

C'est aux parties prenantes de l'entreprise elles-mêmes qu'il revient le mieux de mener une analyse approfondie de la chaîne de valeur et des processus métier clés. Cette analyse permet d'identifier les domaines dans lesquels data peuvent avoir un impact significatif sur l'activité, sous la forme d'une croissance du chiffre d'affaires, d'une optimisation des coûts, d'une amélioration de l'expérience client ou d'une excellence opérationnelle. Au cours de ce processus, il est essentiel d'identifier les opportunités commerciales qui s'alignent sur la stratégie globale de l'entreprise. Par exemple, l'analyse de la chaîne d'approvisionnement et de ses indicateurs clés peut aider à identifier les lacunes et les inefficacités potentielles qui pourraient bénéficier de data et de l'intelligence data .

L'objectif ne doit pas être d'impressionner avec une longue liste de data , mais plutôt d'identifier les domaines d'activité les plus critiques qui peuvent tirer profit d'informations data. En résistant à la tentation de se lancer dans un trop grand nombre data , les organisations peuvent rester concentrées sur leurs objectifs et augmenter leurs chances de mettre en place data efficaces. Il est également important d'identifier les capacités à valeur ajoutée data au-delà du simple reporting. Si le reporting est utile pour fournir un résumé des performances de l'entreprise, il n'offre qu'une vision rétrospective des data, laissant peu de place à l'analyse et à la prise de décision. Pour exploiter pleinement la puissance des data, les organisations doivent identifier data qui fournissent des analyses diagnostiques identifiant automatiquement les causes profondes des performances, ainsi que des analyses prédictives anticipant les tendances futures.

Avant de se lancer dans le développement d'une data , il est essentiel de mener une étude de faisabilité détaillée qui examine la disponibilité et la qualité des data requises, ainsi que le coût des technologies et de l'expertise nécessaires pour collecter et traiter ces data . Cela implique notamment d'évaluer les besoins en matériel et en logiciels, ainsi que les compétences humaines requises pour mettre en œuvre et assurer la maintenance de la technologie. Cela permet également de définir des attentes réalistes pour data , en cohérence avec le niveau de maturité des data , des technologies et des capacités requises.

La mise en place et le développement à grande échelle data pour les entreprises nécessitent un nouveau modèle opérationnel – une « AI Factory » – composé d’équipes fonctionnelles dirigées par des experts métier et soutenues par data , des ingénieurs, des analystes et des développeurs. Cette structure d’équipe garantit que data sont toujours conçues en gardant à l’esprit un objectif métier. L’adoption d’un processus agile de « test-and-learn », visant à mettre en place un POC (preuve de concept) concluant en peu de temps, est également essentielle pour accélérer les délais de développement.

Toutes data ne seront pas couronnées de succès ; certaines échoueront, en raison de data techniques ou data , malgré une planification et une mise en œuvre minutieuses. Il est essentiel que les organisations prennent conscience que l'échec fait naturellement partie du processus de développement : cela ne doit pas les dissuader de se lancer dans de futurs projets. Au contraire, les entreprises devraient se concentrer sur l'industrialisation des cas data couronnés de succès, en les étendant à l'ensemble data et en optimisant leurs algorithmes et data . Cela inclut également la surveillance et l'amélioration continues du cas d'utilisation afin de s'assurer qu'il continue de répondre aux besoins des utilisateurs professionnels.

Il est nécessaire de proposer aux utilisateurs métier des formations data ainsi qu'une documentation conviviale, mais cela ne suffit généralement pas pour garantir une adoption généralisée des cas data . Le meilleur moyen d'assurer l'adoption généralisée des data par les utilisateurs professionnels consiste à laisser ces derniers diriger le processus de développement, à intégrer ces solutions dans le programme de formation de l'organisation et à inclure des indicateurs clés de performance (KPI) relatifs à l'adoption et à l'impact dans les tableaux de bord des utilisateurs professionnels. En alignant les tableaux de bord des utilisateurs professionnels sur la data de l'organisation, les entreprises peuvent instaurer une culture de prise de décision data et s'assurer que l'adoption des data se traduise par un impact commercial tangible.

Pour assurer l'amélioration continue des data , il est essentiel de recueillir régulièrement les retours d'expérience des utilisateurs métier, d'évaluer leurs besoins et leurs exigences, et d'apporter les ajustements nécessaires pour les optimiser. La méthodologie Scrum offre une approche efficace pour recueillir et mettre en œuvre des améliorations de manière itérative et incrémentale. Les utilisateurs des data doivent fournir en permanence des retours d'expérience sur la précision et la facilité d'utilisation de data , ainsi que sur les améliorations requises au niveau des processus métier. Il est important (1) de mettre en œuvre des améliorations qui augmentent la précision des résultats de la solution, (2) d'étendre ses fonctionnalités et ses capacités, et (3) d'améliorer sa facilité d'utilisation et l'expérience utilisateur.

Il est essentiel de disposer data de haute qualité pour data afin d'obtenir des résultats automatisés et précis avec un minimum de supervision. Pour y parvenir, les organisations doivent mettre en place un cadre solide data qui impose des directives et des normes claires en matière de data et de transformation data data . En outre, elles doivent adopter des politiques rigoureuses data et data confidentialité data afin de garantir data sécurisé et conforme. Cette approche garantit que data d'entrée data exactes, à jour et cohérentes, ce qui réduit le risque d'erreurs et améliore l'efficacité globale du processus data .

Il est essentiel d'identifier les indicateurs clés de performance (KPI) commerciaux ou opérationnels qui sont directement améliorés par une data afin de mesurer son impact sur l'activité. Une fois ces indicateurs identifiés, l'étape suivante consiste à élaborer une formule permettant de mesurer l'impact incrémental de la data sur chacun de ces indicateurs. Cette formule doit prendre en compte la valeur de référence de ces indicateurs avant (ou sans) la mise en œuvre de la data et la comparer à la performance de ces indicateurs après (ou avec) la mise en œuvre de cette solution, en tenant compte d'autres facteurs susceptibles d'avoir contribué à cette augmentation. Une fois l'impact incrémental sur chaque KPI calculé, il doit être traduit en termes financiers, tels que la réduction des coûts ou l'augmentation des revenus. Enfin, il est toujours recommandé d'utiliser une mesure automatisée de l'impact commercial data afin de garantir une évaluation impartiale et opportune de cet impact.

« Alors que les entreprises cherchent à obtenir des résultats commerciaux concrets grâce à leurs investissements dans data et l'intelligence artificielle, il est essentiel d'adopter une approche ciblée qui permette de mettre en place les bonnes solutions et de définir des attentes réalistes. Grâce à cette approche, les dirigeants d’entreprise pilotent le développement de solutions data d’IA « pour l’entreprise, par l’entreprise » : ils donnent la priorité aux solutions les plus percutantes, élaborent rapidement des preuves de concept avec data data data , déploient data qui fonctionnent et acceptent l’« échec » de celles qui ne fonctionnent pas. Le fait de confier la direction de l’ensemble du processus aux équipes opérationnelles garantit l’adhésion et l’adoption de la part de l’entreprise dès la conception. »

Oussama Ahmad, associé Data

« Ces dernières années, les projets Data ont connu un essor fulgurant dans la région MENA, les entreprises tirant parti de la puissance data stimuler leur croissance. Bien que certains défis persistent, tels que le maintien de data , notamment avec les systèmes hérités, les entreprises recherchent activement des solutions pour surmonter ces obstacles. Le développement des data adéquates data au sein des équipes opérationnelles et la mise en place d’un modèle opérationnel adapté constituent le moyen le plus efficace de garantir la réussite de la mise en œuvre et de l’adoption des data , ainsi que la concrétisation d’un impact commercial tangible. »

Karim Hayek, responsable senior Data