Rendre son organisation data-driven ?

RETOUR DANS LE PASSÉ POUR EN TIRER QUELQUES ENSEIGNEMENTS

Les années 80 et 90 ont vu le boom de l’informatisation de nombreuses de tâches alors souvent gérées sur papier ou outils non centralisés : la supply chain avec les ERP, la vente et relation client avec les CRM, la finance et le suivi des performances avec la BI. Au niveau macro-économique, certains prédisaient que cette informatisation serait la troisième révolution industrielle. Les Etats Unis, en avant garde quant à leurs investissements technologiques à cette époque, ont affiché en effet des gains de productivité incrémentaux mais pas pour autant de choses comparables aux premières et deuxièmes révolutions industrielles. Davantage une continuité en termes de gains de productivité année après année.

Au niveau de l’entreprise, quelles étaient les motivations de cette informatisation ? La raison est toujours la même : pressuriser par l’intensification de la compétition, les entreprises tentent de distancer leurs concurrents par des investissements IT pour gagner en efficacité (obtenir un résultat supérieur en employant les mêmes ressources ) et/ou gagner en productivité (effectuer le même travail avec moins de ressources ) [1] Certains ont même tenté d’en faire une stratégie de développement d’avantage compétitif. Michael Porter, célèbre professeur à Harvard et consultant en stratégie y allait aussi de sa futurologie en 1985. Selon lui, la troisième révolution aurait été celle portée par l’information et les systèmes qui auraient transformé toute la chaîne de valeur de l’entreprise [2] Avec le recul, on peut s’interroger sur le fait que les forts investissements IT de l’époque ont ou non permis de construire des avantages compétitifs qui ont tenu sur le long terme. Surtout quand ces investissements se reposent sur des éditeurs qui, eux distribuent les mêmes systèmes à toutes les entreprises. Peut-on vraiment affirmer qu’en utilisant le même SAP, le même Salesforce ou le même Adobe Campaign un réel avantage compétitif va être développé ? Nicholas G. Carr en 2003 intitule de manière provocatrice son article “IT Doesn’t Matter” mettant en avant la “commodétisation” des systèmes, des compétences IT etc . et que selon son étude, les dépenses IT des entreprises se traduisent rarement en résultats financiers additionnels voir même par l’opposé ! Au final, la majeure partie des investissements IT ne sont pas un acte stratégique offensif mais un acte défensif : “les autres ont ces technologies et les utilisent, et à priori en dégagent des gains d’efficacité et/ou de productivité, nous ne pouvons pas vraiment faire autrement et nous laisser distancer”. L’économie au global (et quelques actionnaires américains ou allemands qui ont été bien avisés d’investir dans la tech dans les années 90) profite de cet étrange “course à l’échalote”. Toutefois, au niveau de chaque entreprise, on peut se permettre de douter d’un quelconque avantage compétitif. Objectif ultime lorsque des investissements de telle ampleur sont réalisés.

RETOUR VERS LE PRÉSENT

Les prospectivistes ont été un peu plus prudent quant à la transformation digitale et ont davantage parlé d’évolution des usages des consommateurs. La véritable différence a été l’émergence d’acteurs qui ont su soit créer ces nouveaux usages soit s’y adapter rapidement et qui ont, grâce aux nouvelles technologies comme le cloud, modifié les marchés ou les ont pénétrés en travaillant sur les barrières à l’entrée.

ET LE FUTUR : LA TRANSFORMATION PAR LA DATA ?

En ramenant le sujet à l’entreprise data-driven, cette transformation va-t-elle, elle, permettre de développer des avantages compétitifs ? Qu’est-ce qui a changé par rapport à la transformation digitale démarrée il y a 5 ans dans les grands groupes ? Les marchés sont en passe de se changer radicalement. Les acteurs qui sont nés déjà mûres sur les sujets du numérique et de la data : les fameux GAFA et BATX, sont bien plus puissants qu’il y a 5 ans et pénètrent progressivement des industries que l’on croyait inattaquables : telecom, banque, assurance etc. Les stratégies autour de la donnée pour l’intelligence artificielle ne peuvent donc plus se permettre d’être juste des stratégies défensives ou de “followers”. Ces stratégies ont l’impératif d’être tant défensives (remettre l’entreprise à niveau) qu’offensives (trouver des relais forts de croissance). Rappel : qu’est-ce qu’une stratégie data ? La stratégie data a vocation à élaborer une vision transverse pour l’entreprise des objectifs métiers en décloisonnant les entités de l’entreprise, en fluidifiant les processus d’échange de données et en mettant en valeur l’ensemble des usages (décisionnel, self BI, Big Data / Data Science, Intelligence Artificielle …) [4] Il y a une méthode simple pour s’apercevoir si une stratégie data est faible : prenez sa roadmap de projets, d’architecture, de formations, d’acculturation, de conduite du changement etc. et remplacer le nom de l’entreprise par une autre du même secteur. Si la stratégie semble faire toujours sens de manière macro, alors elle est mauvaise. En effet, elle ne capitalise pas sur les forces spécifiques de l’entreprise. Elle ne renforce pas les véritables avantages compétitifs. Elle n’en créera pas. C’est une stratégie de followers. Ce travail de création de stratégie data, une stratégie opérationnelle, est un travail complet qui creuse deux dimensions. Naturellement, la stratégie globale de l’entreprise en est une. Mais aussi un travail d’introspection dans l’organisation est nécessaire pour en comprendre le véritable coeur de compétences, les forces et les atouts pour en faire émerge un socle d’un futur avantage compétitif grâce à la data. Sources (1) Blog Rapport Salzman – Informatique : Gains de productivité ou gains d’efficacité ? – 2015 (2) Harvard Business Review – How Information Gives You Competitive Advantage – Michael E. Porter et Victor E. Millar – 1985 (3) Harvard Business Review – IT doesn’t matter – Nicholas G. Carr – 2003 (4) Libérer la valeur de vos données – la stratégie data – weave – 2018 (5) Harvard Business Review – The Real Source of the Productivity Boom – Gardiner Mose – Mars 2002