Opérateur de cloud et de services managés à destination des ETI, Cheops Technology possède un fort ancrage régional. Un positionnement qui lui confère une vision pointue de la transformation des ETI en région. État des lieux avec Xavier Antoine, responsable du Système d’information, et Stéphane Caumont, co-directeur de la division Cloud et Services Managés de Cheops Technology.
Tout d’abord, où en êtes-vous dans votre propre transformation numérique ?
Stéphane Caumont : Nous avons entamé une triple transformation. La première concerne notre modernisation technologique avec une problématique majeure autour de la robustesse des applications et une réflexion constante portée à l’interconnexion des outils. Nous nous posons toujours la question de choisir la solution qui s’intégrera le mieux possible avec l’existant. Résultat, nos équipes travaillent désormais dans un processus continu d’innovation et d’amélioration. Ce développement en mode agile nous a poussé à engager une deuxième transformation organisationnelle impliquant un changement d’état d’esprit. Nous avons en priorité formé nos métiers à être plus pragmatiques afin de privilégier des demandes plus rapides à développer, ce qui permet de montrer des succès réguliers. Nous avons également changé notre approche de l’accompagnement : nous nous sommes en effet rendu compte qu’en voulant tout faire nous-mêmes, nous passions à côté d’expertises que nous n’aurions jamais réussi à acquérir en interne.
Xavier Antoine : Nous sommes ainsi passés du modèle « Je fais tout moi-même et je maîtrise tout » à « Je coordonne en allant chercher des experts par thématique ». C’est sûrement le point de transformation sur lequel nous avons dû travailler le plus. Difficile en effet de laisser le contrôle à des éditeurs spécialisés mieux à même de comprendre nos besoins. L’impact le plus important de la transformation n’est pas tant dans nos outils que dans l’organisation.
Quelle place alors pour l’intelligence artificielle ?
Stéphane Caumont : Nous en sommes au stade de « l’apprentissage de la parole », c’est-à-dire que nous avons besoin de constituer le bon vocabulaire pour nous assurer que l’IA pourra apprendre sur des données propres, normées et cohérentes. Ce travail préparatoire est colossal. Nous sommes donc en train de détricoter tout ce qui a été fait dans le passé afin de supprimer tous les filtres, de sorte que l’IA voit la donnée brute la plus pure possible et qu’elle puisse se faire son propre avis. Le risque sans cette démarche amont serait de n’obtenir qu’une vue parcellaire de ce qui se passe sur nos infrastructures.
Xavier Antoine : Nous devons en effet être certains de la qualité de la donnée et de l’implémentation des processus. Si effectivement la donnée n’est pas fiable et que le processus n’est pas complet, l’IA ne pourra apporter de valeur ajoutée.
Des cas d’usage identifiés ?
Stéphane Caumont : Nous en avons plusieurs, parmi lesquels l’auto-remédiation. Par exemple, le besoin de disposer d’une taille de disque plus importante pour des éléments temporaires peut engendrer une baisse de performance d’une base de données. L’IA pourrait automatiquement élargir la taille des fichiers temporaires de telle façon à ce que la base retrouve sa vélocité. Un autre cas d’usage intéressant est l’assistance au développement des scripts d’automatisation. Aujourd’hui, nous passons trop de temps à comprendre comment faire pour transformer une tâche manuelle en une tâche automatisée. L’IA va nous aider à faciliter le développement de ces scripts d’automatisation qui peuvent parfois inclure des centaines de tâches chronophages, récurrentes et complexes. Il est également intéressant d’envisager l’IA générative dans la rédaction de la documentation et autres procédures à suivre selon certains événements.
Et en termes d’expérience client ?
Stéphane Caumont : Chez Cheops Technology, productivité rime avec rapidité. Notamment la rapidité d’exécution de tâches pour nos clients. Nous cherchons à automatiser toutes ces tâches grâce à l’IA, de façon à libérer le temps humain pour les tâches complexes et, in fine, apporter un meilleur service aux clients. C’est le cercle vertueux de l’automatisation : un service plus rapide pour le client, des gain de temps pour nos ingénieurs et donc une meilleure qualité à tous les niveaux. Et s’il est possible de faire plus avec moins de ressources, c’est aussi un gage de compétitivité en termes de coûts.
Xavier Antoine : Les ETI intègrent de plus en plus le sujet de l’IA générative dans leurs réflexions. Demain, cette intelligence générative pourra nous permettre également, à partir des informations renseignées dans les tickets d’incidents, d’expliquer clairement et rapidement aux clients ce qui a pu générer le dysfonctionnement rencontré. L’intelligence prédictive, quant à elle, nous permettra d’anticiper les incidents. Le gage d’une expérience optimale.
En tant qu’opérateur à l’échelle nationale, observez-vous des différences entre les ETI régionales et les entreprises franciliennes ?
Stéphane Caumont : Ce que nous voyons au quotidien, c’est qu’être en région apporte une vraie stabilité du fait de la petite taille de l’écosystème. On rencontre toujours les mêmes interlocuteurs. Cette stabilité aide à gagner en confiance, à partager des informations, des difficultés… Il est toujours plus facile de partager au sein d’une famille qui se connaît et de travailler ensemble sur les problématiques. De la même manière, nos clients sont beaucoup plus enclins à nous accompagner dans l’évolution de nos propres services. Cette proximité humaine nous pousse à travailler ensemble. Les acteurs en région sont prêts à nous faire confiance et à nous donner le temps de développer notre. Difficile en effet d’avoir cette intimité à Paris où la démarche est avant tout contractuelle. En région en revanche, l’approche se veut d’abord relationnelle. On est dans une démarche humaine de co-construction qui, certes, finira par aboutir à un contrat.
Et entre les régions elles-mêmes ?
Xavier Antoine : Je n’observe pas de différences majeures non plus. Peu importe l’écosystème en place. Deux entreprises d’un même secteur mais qui sont dans deux régions différentes auront néanmoins les mêmes enjeux, les mêmes besoins et implémenté les mêmes outils. C’est l’industrie tout entière qui évolue donc les entreprises suivent où qu’elles soient. Les DSI et les RSSI de ces entreprises se rencontrent régulièrement au sein de clubs organisés par secteur. Il existe par exemple des clubs de DSI spécialisés retail ou industrie lourde. Ils se rencontrent, ils échangent et passent souvent d’une entreprise à l’autre. Ce « roulement » fait que tout le monde se situe globalement au même niveau. Ils ont cette faculté à se transformer équivalente parce qu’ils sont dans le même domaine d’activité.
Finalement, quelle place occupe un acteur comme ServiceNow dans votre transformation ?
Xavier Antoine : ServiceNow occupe une place centrale. Notre transformation était une vraie nécessité. Nous cherchions alors à la fois cette facilité à faire du sur-mesure, à aller dans des cas d’usages très pointus et en même temps à rester proche d’un standard. ServiceNow est le seul éditeur capable de proposer un outil avec autant de fonctionnalités. Leur atout différenciant repose sur leur capacité à nous emmener plus loin, à nous sortir de cette zone de confort, et à nous emmener vers l’intelligence artificielle et l’IA générative, l’auto-remédiation, la prédiction et l’intégration de tous nos flux métiers.
Stéphane Caumont : ServiceNow nous offre ce hub d’interconnexion de l’ensemble de nos outils. C’est vers eux que nous nous tournons en premier lieu quand nous avons une nouvelle réflexion, et nous nous axons autour de ce qu’ils proposent. C’est un produit très puissant notamment vis-à-vis des demandes de plus en plus poussées en matière d’interconnexion des systèmes.