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L’humain : acteur indispensable à la réussite d’une stratégie data dans l’entreprise

Gilles Fiolet, Chief Innovation Officer

À l’heure de ChatGPT, l’IA Générative qui, dit-on, risque de supprimer de nombreux métiers, et notamment les fonctions du back-office, administratif (80 % selon un article de SiecleDigital.fr, 300 millions d’emplois à en croire LeMondeInformatique et d’autres), il est raisonnable de s’interroger sur le rôle de l’humain dans la mise en œuvre d’une stratégie Data.

Faut-il s’inquiéter de la place des nouveaux algorithmes dans l’entreprise ? Moi qui conseille nos clients sur la gouvernance de leur data, matière ô combien essentielles à l’intelligence artificielle, ai-je vraiment envie de contribuer à ce massacre annoncé ?

Je ne crois pas au remplacement et je suis persuadé de l’importance des collaboratrices et des collaborateurs dans la valorisation du patrimoine data de leur domaine.

Transformation des métiers

Les mêmes oiseaux d’augure apportent de bonnes nouvelles : ces emplois vont se transformer, ces métiers vont prendre une autre dimension, à commencer par travailler avec l’intelligence artificielle : l’appréhender, l’entraîner, en quelque sorte, la piloter. Il faut rappeler que ça n’est pas magique, une intelligence artificielle a besoin de beaucoup de données et a besoin d’apprendre de ces données. Nous accompagnons aujourd’hui une centrale d’achat qui a fait le choix de s’équiper d’une intelligence artificielle pour intégrer dans leur PIM les fichiers fournisseur. L’algorithme a pour objectif, notamment, d’alimenter les différentes caractéristiques des articles à partir d’informations contenues dans la description (comme la puissance moteur par exemple, ou la couleur). La phase d’apprentissage est importante, et une bonne connaissance de la gamme produit est requise pour préparer les jeux d’entraînement et pour valider cette étape.

Preuve que l’expertise humaine reste une nécessité pour les entreprises, certains grands groupes ont déjà anticipé. Par exemple, Mercedes Benz a mis, sur la table, 2 milliards sur 6 ans pour accompagner la montée en compétences d’une partie de leurs collaborateurs sur l’IA. Certes, il s’agit plutôt de spécialistes pour accélérer l’automatisation des usines comme chez BMW pour certaines tâches d’inspection.

Et, bon nombre de compagnies ont choisi de créer leur propre centre de formation dédié comme La Poste, ou Safran qui s’appuie sur des parcours d’e-learning, et s’affranchir ainsi des difficultés à recruter en privilégiant la reconversion interne.

 La data, une histoire humaine

Et, ça n’est pas la seule bonne nouvelle : la donnée demeure avant tout une histoire de femmes et d’hommes. Et particulièrement sa qualité, pierre angulaire de sa valorisation.

Ça n’est plus un mystère pour les initiés, les appétants : la data quality reste aujourd’hui un enjeu majeur des entreprises. Indispensables aux process opérationnels comme aux process décisionnels, les données peuvent s’avérer contre-productives si les actes manuels ne sont pas pris en compte dans sa collecte et son exploitation. Faible complétude, inexactitude, incohérence ou encore peu de pertinence sont alors autant de défauts qui impactent les chaînes de valeur de la société.

Les data scientistes, les data analystes et tous les responsables business formés à la data s’en sont emparés depuis longtemps, mais qu’en est-il du reste de l’organisation ?

Car la qualité de la donnée commence dès le premier geste métier, la saisie d’une fiche client ou d’une fiche produit, les quantités et les prix sur une facture, la mise à jour de l’état et le statut d’un logement dans un patrimoine immobilier.

Je me souviens, un jour entre deux trains, au comptoir d’une enseigne de sandwicherie, avoir commandé un menu avec un wrap, un dessert et une bouteille d’eau pétillante. Lorsque je fais remarquer à la personne en caisse, qu’elle vient de taper la marque d’une eau plate plutôt que celle que j’avais choisie, elle me répond « ça n’est pas grave, c’est le même prix ». J’ai tout de suite pensé au prochain réassort, à l’état de son stock, et le journal des ventes fourni au fournisseur. Déformation professionnelle.

Dans ce cas précis, l’action humaine influe sur l’apport de la data à la stratégie d’entreprise : si, pour cette enseigne, les enjeux s’axaient autour de l’optimisation des stocks et de l’efficience logistique, le chemin pouvait s’avérer long.

Sensibiliser, acculturer et démocratiser 

Dans une entreprise d’agroalimentaire, une data steward, que j’ai le bonheur de coacher dans l’appropriation de son métier, me racontait un atelier qu’elle avait mené avec un directeur d’usine et son responsable logistique, l’objectif, pour elle, était d’identifier les données qu’il fallait mettre sous supervision pour limiter les litiges avec leurs clients distributeur. Elle était ravie de constater que ses interlocuteurs avaient pris la mesure de cette notion Data et de son importance dans leur process pourtant très opérationnel.

Gagner en valeur commence là.

Sensibiliser pour que chacun comprenne que ses actions, dans son métier, influent sur tout un ensemble de processus et qu’à l’heure du tout digital, le joint de liaison entre ces processus est la data.

Acculturer pour permettre à chacun de tirer profit, dans son quotidien, de la donnée, on parle alors de Data Literacy, et là encore, il s’agit avant tout de développer les compétences par la formation, le coaching ou le mentorat, pour exprimer des besoins, réaliser des analyses, améliorer la qualité dans son périmètre.

Démocratiser pour donner à chacun les moyens d’aller plus loin avec la donnée. Je constate l’essor actuel des principes du Data Mesh dans les nouvelles architectures. Au-delà de l’effet de mode, il y a derrière cela une réelle volonté de donner accès à la donnée au plus grand nombre tout en responsabilisant chaque producteur de données : coup double, Sensibiliser et Acculturer.

L’humain et la data ont encore de beaux jours 

Alors, oui, l’IA apporte et contribuera de plus en plus à la valeur des organisations à travers la donnée, nous pourrons lui confier des tâches toujours plus complexes, et dans la gouvernance de données les cas d’usage sont multiples autant dans la prévenance et la maîtrise de la qualité des données que dans la démocratisation en proposant la bonne information à la bonne personne par exemple.

Mais je suis convaincu que nous ne sommes, dans beaucoup d’entreprises, qu’au début de l’histoire entre la data et les ressources humaines.

INFORMATIONS COMPLEMENTAIRES

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A PROPOS DE CENISIS : 

Cenisis est une data agency qui a pour mission d’accompagner les organisations à tirer profit de leurs Data et du progrès de l’IA pour les aider à rechallenger leur marché, leur chaîne de valeur et leurs process, et atteindre leurs objectifs économiques, sociaux et sociétaux.