Mick Lévy est directeur de l’innovation commerciale chez Business & Decision. Depuis 20 ans, il conseille des entreprises de multiples secteurs dans leur stratégie de valorisation des données. Auteur du livre “Sortez vos données du frigo”, paru aux éditions Dunod en février dernier, il est le Grand Témoin de l’édition 2021 de l’Inbound Marketing France, événement dont nous sommes partenaires. Nous l’avons rencontré avant son interview en direct le mardi 22 juin à 9h30. Pour suivre, inscrivez-vous à l’événement !
Son livre est un manifeste pour l’exploitation intensive et responsable des données et de l’intelligence artificielle. Que veux-tu dire ?
Toutes les entreprises ont des données inactives dans les réfrigérateurs d’informations sur les entreprises, dans leurs bases de données. Très peu les considèrent encore comme un atout. Et cela est vrai pour toutes les entreprises, de toutes tailles et de tous secteurs ! Tous disposent de données uniques mais encore peu ou pas exploitées. Par conséquent, la première partie du manifeste est basée sur une incitation à utiliser l’intelligence artificielle pour le faire. La seconde suppose que les données confèrent de grands pouvoirs et impliquent donc de grandes responsabilités. Cela inclut bien sûr les questions liées à la protection des données, dont on entend déjà parler depuis quelques décennies, mais qui prennent une toute nouvelle importance avec l’intelligence artificielle ajoutant une notion d’éthique au débat.
Les deux sujets sont-ils liés ?
Nous ne pouvons pas consommer beaucoup de données si nous ne savons pas exactement ce que nous avons. C’est le premier sujet : comment quantifier et cartographier le patrimoine data de mon entreprise ? De manière générale, on sait quantifier beaucoup de choses qui ne génèrent pas de valeur, mais avoir une vision de cet actif et de ce qu’il peut valoir en termes d’usage est souvent complexe. Pour en avoir un usage maîtrisé, éthique mais aussi intensif, et ainsi générer de la valeur, la première chose est de s’intéresser à ce patrimoine et de mieux le connaître.
Comment créer les conditions de cette utilisation intensive et responsable ?
Bien sûr, nous devons commencer par nous intéresser aux données dont nous disposons ou qui peuvent être à notre portée (comme les données ouvertes, les données de partenaires ou d’entreprises avec lesquelles nous travaillons, par exemple). Pour les données internes, il existe des outils qui permettent d’automatiser le recensement si on le souhaite. Il faut aussi s’intéresser aux processus de l’entreprise, à la manière dont les données sont collectées, où elles sont stockées. Il s’agit également d’une obligation réglementaire pour certains types de données, comme les données personnelles dans le cadre du RGPD. Ensuite, vous devez réfléchir à ce que vous pouvez faire avec ces données et comment les utiliser. Pour ce faire, il est important de se concentrer sur les cas d’utilisation. Dans le cas du marketing, il s’agit par exemple de l’amélioration de la connaissance client, notamment grâce aux capacités prédictives de l’IA. Quels produits pourraient vous intéresser ? Quand êtes-vous susceptible de quitter l’entreprise et de résilier vos contrats ? Cela concernera également l’expérience client et la personnalisation, les moteurs de recommandation, avec à la clé l’amélioration du ROI, et les processus de la direction marketing. Sans oublier le social listening, qui consiste à écouter les tendances mais aussi les clients sur les réseaux sociaux. Ce sont des cas d’usage assez classiques dans le domaine du marketing qui promettent de très bons retours sur investissement.
À quel type d’entreprises et à quel type de professionnels faites-vous référence ?
Personne ne peut s’en passer, d’un point de vue réglementaire pour commencer. Le RGPD oblige les entreprises à mieux contrôler les données personnelles des clients et des salariés, notamment. Ainsi, toutes les entreprises auront des problèmes différents avec les données. Une entreprise industrielle sera potentiellement intéressée par les données de ses moyens de production, par les données de ses machines, et les capteurs permettront de récupérer de nombreuses informations pour travailler sur des schémas de maintenance prédictive par exemple, ou sur la personnalisation de produits . . Une entreprise de services ou de distribution sera beaucoup plus intéressée par les données de ses clients, leurs ventes, etc. La nature des données et ce que nous pouvons en faire changera en fonction du type d’entreprise.
Une différence sera également faite en fonction de la taille de l’entreprise, sous la forme d’une approche de construction ou d’achat. Une grande entreprise aura tendance à construire ses propres infrastructures, pipelines de données, bases de données, ressources opérationnelles et algorithmes d’IA, tandis qu’une petite structure pourra acheter des solutions sur étagère, éventuellement déjà intégrées dans un CRM, par exemple, qui améliorer les données plus automatiquement.
Y a-t-il un risque de dépendre des fonctionnalités des outils que nous utilisons et de leurs limites ?
Cela dépendra des choix et des capacités d’investissement de l’entreprise. Valoriser un actif comme les données, comme tout autre actif, a des coûts et nécessite des options de priorisation budgétaire. Les entreprises ayant opté pour le mode « achat » bénéficieront de nouvelles fonctionnalités mises à disposition par leur éditeur de logiciels ou intégrées directement dans leur suite logicielle métier. Mais cela ne vous permet pas d’acquérir un avantage concurrentiel car il est proposé à tous les utilisateurs de cet outil. Les entreprises qui veulent exploiter plus intensément les données, qui veulent donner plus de priorité à l’exploitation de cet actif, auront en effet intérêt à développer leur propre chaîne de traitement et leurs propres algorithmes, car cela constituera un élément différenciant pour obtenir un avantage concurrentiel. dans le marché.
Quelles sont les compétences et les métiers dont les entreprises auront besoin dans ce domaine ?
On a beaucoup parlé de la compétence du data scientist, mais on ne peut pas tout faire seul. Il faut réunir un ensemble de compétences : le data scientist côté algorithmique, le data engineer pour collecter les données, croiser les données, mettre en place le data pipeline et les bases de données, et puis aussi des compétences extrêmement importantes côté commercial ainsi que le data analyst qui a une grande connaissance du métier, des règles de gestion et des données pour pouvoir les utiliser correctement. Il est important de mettre en place une organisation centrée autour d’un Chief Data Officer, éventuellement doté de toutes les capacités pour exploiter les données de l’entreprise. Il est également nécessaire de mettre en place les outils et processus permettant de développer la gouvernance des données. Bref, l’exploitation des données est une véritable voie de transformation qui implique toute l’entreprise, non seulement dans l’aspect technologique mais aussi dans l’aspect organisationnel et process.
Concernant l’aspect éthique, comment garantir que les obligations réglementaires (dont le RGPD) ne soient pas un obstacle, mais une opportunité ?
Personnellement, je suis un grand partisan du RGPD. Je suis convaincu que cela a effectivement fait avancer la cause des entreprises sur l’exploitation de leurs données, car du jour au lendemain elles ont été obligées de s’intéresser beaucoup aux données clients. La conformité les a également aidés à réaliser ce potentiel. De plus, il y a une plus grande implication des clients qui ont donné leur consentement.
Se pose ensuite la question de la position du DPO. Il ne doit pas se positionner comme une barrière, un frein, mais comme un partenaire du projet, en disant aux porteurs de projet : « Dites-moi ce que vous voulez faire des données et nous trouverons ensemble les moyens légaux, juridiques et techniques pour y parvenir. ”. respectant les règles. Par ailleurs, la Commission européenne a annoncé un nouveau projet de règlement sur l’éthique de l’IA. Cette question de l’éthique restera donc centrale, il est important qu’elle soit dès à présent abordée par les entreprises.
Le livre de Mick Levy, « Get Your Data Out of the Fridge » est disponible chez Dunod Editions. Retrouvez l’actualité de Mick Levy sur Twitter et LinkedIn ainsi que ses articles de blog Business & Decision.
