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Vous vous souvenez de Business Objects ? Si c'est le cas, vous voyez peut-être où je veux en venir. Nous entrons dans une période où les grands modèles de langage (LLM) capables de créer des logiciels d'entreprise deviendront de plus en plus banalisés. C'est un exploit technologique impressionnant, certes, mais c'est aussi un risque de nivellement par le bas.
Pourquoi ? Parce que pendant que tout le monde est occupé à montrer les derniers tours de passe-passe de l'IA, on passe à côté de la vraie mine d'or : le data lui-même.
Voyons ce qu'il en est :
Considérez ce scénario dans le monde des produits de grande consommation : L'entreprise A et l'entreprise B ont toutes deux accès au même LLM avancé pour la prévision de la demande. L'entreprise A dispose d'années de data de ventes propres et harmonisées, avec des informations contextuelles sur les promotions, les conditions météorologiques et le sentiment des médias sociaux. L'entreprise B dispose de data dispersées et incohérentes, stockées dans différents systèmes. Selon vous, quelle entreprise sera en mesure de faire des prévisions plus précises ?
En réalité, sans data correctement nettoyée, harmonisée et modélisée, les entreprises ne pourront pas tirer pleinement parti de la révolution de l'IA. Vous pouvez avoir une IA puissante au bout des doigts, mais si vous l'alimentez avec une data de mauvaise qualité, vous n'obtiendrez que des informations de mauvaise qualité.
C'est pourquoi la véritable course n'est pas de savoir qui peut mettre en œuvre l'IA le plus rapidement - il s'agit de savoir qui peut mettre de l'ordre dans sa maison data. Il s'agit de créer une infrastructure data robuste capable d'alimenter ces nouveaux outils d'IA puissants. Car en fin de compte, l'IA n'est que le moteur - votre data est le carburant qui le fait tourner.
Dans le secteur des produits de consommation courante, cela peut faire la différence entre :
Alors, pendant que vos concurrents courent après le dernier chatbot ou l'outil d'écriture IA, n'oubliez pas : la vraie valeur réside dans votre data. La question est de savoir si vous êtes prêt à la débloquer.
Le voyage vers le Data : la nouvelle frontière
Nous avons tous entendu parler du “voyage vers le cloud”. C'était l'expression à la mode pendant la majeure partie de la décennie. Mais aujourd'hui ? Nous nous lançons dans une expédition encore plus cruciale : le voyage vers le data.
Il ne s'agit pas d'une simple tendance technologique. Il s'agit d'un changement fondamental dans la manière dont les entreprises fonctionnent, innovent et sont compétitives. Et si vous n'êtes pas à bord, vous risquez de rester sur le carreau.
À quoi ressemble ce parcours dans la pratique ? Il s'agit de passer de sources data disparates et cloisonnées à un écosystème data unifié et accessible. Il s'agit de transformer les données brutes de data en informations exploitables. Il s'agit de créer une source unique de vérité qui peut tout alimenter, des décisions opérationnelles aux applications d'IA avancées.
Pour une entreprise de produits de grande consommation, cela peut signifier l'intégration du point de vente data avec l'analyse des sentiments dans les médias sociaux, les informations sur la chaîne d'approvisionnement et le retour d'information des clients. Il s'agit de créer une vision holistique de votre entreprise qui vous permette de repérer les tendances, de prévoir la demande et d'innover en matière de produits plus rapidement que jamais.
La véritable proposition de valeur : C'est le Data, stupide
Le fait est que l'IA ne vaut que ce que valent les data sur lesquelles elle est formée. Vous pouvez avoir le LLM le plus sophistiqué de la planète, mais s'il n'est pas formé à votre data spécifique, sa valeur pour votre entreprise sera au mieux limitée.
Le véritable avantage concurrentiel réside dans l'exploitation de la valeur de votre data propriétaire. Il s'agit de créer un data platform robuste qui peut :
C'est là que le bât blesse. Et laissez-moi vous dire que ce n'est pas facile.
Voyons ce qu'il en est :
Agrégation: Dans une entreprise typique de produits de grande consommation, data peut être répartie entre des systèmes ERP, des plateformes CRM, des outils de gestion de la chaîne d'approvisionnement et d'innombrables feuilles de calcul Excel. Réunir tous ces éléments est une tâche herculéenne, mais elle est essentielle pour obtenir une image complète de votre entreprise.
Nettoyage et normalisation: Raw data est désordonné. Différents systèmes peuvent utiliser des formats ou des conventions d'appellation différents. Le nettoyage et la normalisation de ce data sont essentiels pour toute analyse significative ou application d'intelligence artificielle.
Accessibilité: Data n'a de valeur que si elle se trouve entre les mains de personnes capables de l'utiliser. Cela signifie qu'il faut créer des interfaces et des outils qui permettent aux utilisateurs professionnels d'accéder à data et de l'analyser sans avoir besoin d'un doctorat en informatique.
Qualité, sécurité et conformité: Une grande data s'accompagne d'une grande responsabilité. Garantir l'exactitude de votre data, la protéger contre les violations et se conformer à des réglementations telles que le GDPR n'est pas négociable.
Le défi : Plus qu'une simple technologie
C'est là que de nombreuses entreprises achoppent. Elles pensent qu'il s'agit d'un défi purement technologique. Mais ce n'est pas le cas. Il s'agit d'un défi organisationnel.
C'est ainsi qu'est né le concept de la maille data. Comme le dit Zhamak Dehghani, l'initiateur du concept de data mesh : “Le maillage Data est une approche sociotechnique décentralisée visant à supprimer la dichotomie entre le fonctionnement analytique data et le fonctionnement commercial”[^1].
En d'autres termes, il s'agit de supprimer les cloisonnements, de favoriser une culture de la data-driven et de permettre aux experts du domaine de devenir des producteurs et des consommateurs de data.
Cela nécessite l'adhésion de l'ensemble de l'entreprise. Il est nécessaire d'améliorer les compétences de votre personnel. Et oui, cela exige des investissements technologiques importants.
Mais à quoi cela ressemble-t-il dans la pratique ? Imaginez une entreprise de produits de grande consommation où :
C'est la promesse d'un maillage data bien mis en œuvre. Mais pour y parvenir, il faut plus qu'une nouvelle technologie. Il faut un changement fondamental dans la manière dont nous envisageons et organisons data.
La voie à suivre : Ingénierie des plates-formes et construction de modèles
Alors, quelle est la suite des événements ? Au cours des prochaines années, l'accent devra être mis sur l'ingénierie et la construction de modèles data platform.
Cela signifie que :
Examinons chacun d'entre eux plus en détail :
Investir dans l'infrastructure data: Il ne s'agit pas seulement d'acheter les dernières technologies. Il s'agit de créer une architecture évolutive et flexible qui puisse grandir avec votre entreprise. Pour une entreprise de produits de grande consommation, cela peut signifier la mise en œuvre de capteurs IoT dans votre chaîne d'approvisionnement, la mise en place de pipelines data en temps réel à partir des détaillants, ou la création d'un lac data central pour tous vos data historiques.
Développer data governance: Une grande data s'accompagne d'une grande responsabilité. Vous avez besoin de politiques claires sur l'utilisation de data, de normes de qualité et de protocoles de sécurité. Cela est particulièrement important dans le secteur des produits de grande consommation, où vous avez affaire à des data de clients sensibles et à des secrets commerciaux potentiellement précieux.
Construction et formation de modèles: C'est là que la magie opère. En entraînant les modèles d'IA sur votre entreprise unique data, vous pouvez créer des outils prédictifs qui vous donnent un réel avantage. Imaginez une IA capable de prédire les tendances des produits avant qu'elles ne se produisent, ou d'optimiser votre stratégie de tarification en temps réel sur la base d'une multitude de facteurs.
Accueil data alphabétisation: C'est peut-être l'aspect le plus difficile, mais aussi le plus gratifiant. Il s'agit de créer une culture où chacun, du PDG au personnel de première ligne, comprend la valeur de data et sait comment l'utiliser dans son travail quotidien.
C'est un défi de taille, mais l'alternative est d'être laissé pour compte dans un monde où le data est le nouveau pétrole, et l'IA est le moteur qui fonctionne avec.
Le bilan
La révolution de l'IA n'est pas à venir, elle est déjà là. Les gagnants ne seront pas déterminés par les démonstrations d'IA les plus tape-à-l'œil. Les véritables vainqueurs seront ceux qui sauront exploiter efficacement leur data pour générer une véritable valeur commerciale.
Dans le monde des produits de grande consommation, cela peut faire la différence entre un lancement de produit qui ne donne rien et un autre qui prend le marché d'assaut. C'est peut-être la clé de l'optimisation de votre chaîne d'approvisionnement pour faire face à la prochaine perturbation mondiale. C'est peut-être ce qui vous permet de personnaliser l'expérience de vos clients d'une manière dont vos concurrents ne peuvent que rêver.
Alors, posez-vous la question : Êtes-vous prêt pour le voyage vers data ? Car, que vous soyez prêt ou non, le voyage a déjà commencé. Les plateformes sont en cours de construction, les modèles sont en cours de formation et la course est lancée. Serez-vous en tête du peloton ou en train de le rattraper ?
