Retour sur le Workshop « Projets Data/IA : quelles sont les bonnes pratiques des DSI pour industrialiser ? »

« Projets Data/IA : quelles sont les bonnes pratiques des DSI pour industrialiser ? »

Nous avons réuni des CIO et CDO de grandes entreprises françaises pour échanger sur leurs bonnes pratiques d’industrialisation des projets data et IA. Voici quelques extraits.  

L’industrialisation des projets digitaux avait nécessité une collaboration étroite entre les métiers et la DSI. Cette approche reste plus que jamais d’actualité pour faire avancer les initiatives Data et IA. Elle permet en effet de passer de la phase des PoC et de l’expérimentation à celle du passage à l’échelle et de l’intégration des données dans les systèmes de gestion.

Mais comment, de manière opérationnelle, basculer de l’exploration à l’industrialisation, et donc favoriser la transformation de l’entreprise ? Pour y parvenir, plusieurs conditions doivent être réunies et la maturité progresser en parallèle sur plusieurs axes. C’est afin d’identifier ces leviers stratégiques qu’Alliancy et Dataiku ont réuni DSI, chief data officers et directeurs de la transformation de grandes entreprises privées. 

Pour répondre à cet enjeu de l’industrialisation, les témoignages se sont concentrés sur les indicateurs techniques, culturels et de gouvernance mesurant la maturité data d’une organisation. Ces critères essentiels identifiés, ils permettent de définir les chantiers prioritaires à mener pour faire accéder l’entreprise à un nouveau stade de transformation.

👉 Pour aller plus loin sur le sujet, découvrez notre guide sur le sujet « Industrialisation de projets data - IA : les clés de la réussite pour les CIO et CDO », qui présente les recommandations co-créées lors de ce workshop avec nos invités et des éclairages complémentaires.

Samir Amellal, iI était chief data officer de La Redoute au moment où il a partagé cette vision avec nous. Il est désormais chief data officer d’Auchan Retail France.

« La mesure de la maturité englobe de multiples aspects stratégiques, comme la capacité à la scalabilité ou la gouvernance des données. Plus opérationnellement, tactiquement même, des dispositifs permettent de mettre en œuvre ces composants stratégiques. Je pense notamment au DataOps et au FinOps, mais aussi à des outils de gouvernance et à la définition de règles de gouvernance. La diffusion de la culture data au sein de l’entreprise est un autre indicateur de la maturité et de sa progression. Tout le monde a pour vocation de s’approprier le sujet. Pour être une entreprise data driven, la data doit être l’affaire de tous. »

Patrick Baldit, chief data officer, adjoint au directeur des systèmes d'information du CEA

« La maturité est un concept forcément relatif et qui doit donc être partagé selon des critères objectifs. C’est ce que nous avons essayé de faire en définissant différents axes de maturité : le premier, lié au processus de gouvernance des données (responsables de données, comitologie, indicateurs de gouvernance…), le deuxième, lié au processus de gestion des données lui-même (expertises techniques sur la data, indicateurs qualité des données, profiling de données, référentiels établis…), et enfin un dernier axe transverse, lié à la culture data : est-on data centric ou non ? Communique-t-on autour de la donnée ? Dispose-t-on des compétences ? Autant d’éléments qui permettent de mesurer la culture data.

Certains métiers s’avèrent extrêmement matures, alors que d’autres entament une démarche data. L’homogénéisation (gouvernance globale) des pratiques dans un contexte d’hétérogénéité mêlant des gestions data pointues et approximatives, est un enjeu organisationnel important. L’une des principales difficultés réside d’ailleurs au niveau des interfaces entre les métiers, afin de permettre une valorisation des données dans un contexte plus large en évitant les redondances et augmenter la performance. Les problématiques de partage et d’interconnexion des données, et d’interopérabilité des systèmes, sont un véritable sujet de gouvernance. Comme souvent dans le domaine de l’information, tout le monde veut partager l’information des autres, mais rarement la sienne, car souvent considérée comme sensible. »

Pejman Gohari, chief data & analytics officer de BpiFrance

« J’identifie neuf piliers à craquer, neuf univers. Et si je devais n’en retenir que trois, le premier serait la décision. Vous êtes matures sur la partie data si les décisions au sein de l’entreprise sont basées sur la donnée. Le deuxième est la prise en compte stratégique de la data. Combien de fois le sujet est-il à l’ordre du jour de votre comex ? Enfin, troisième axe, qui parle de la data et comment voir que la donnée est abordée ? Il y a une grande différence entre parler de la donnée lorsque des problèmes se présentent et en parler comme d’un actif clé, porteur de valeur. Si elle est réellement considérée comme un actif, en découle naturellement une stratégie destinée à la mise en place d’une organisation data driven et on voit l’usage de l’IA se caractériser d’une façon naturelle. N’oublions pas la culture dont on en parle peu, mais qui a un impact structurel. »

David Guillot de Suduiraut, directeur de la transformation et des technologies d’AXA France

« La métaphore du football apporte des réponses sur la maturité. Un bon match, c’est un collectif, un terrain de jeu et des joueurs. Le collectif, ce sont des métiers qui sont en pull. C’est un indicateur de maturité extrêmement fort puisque ce sont les métiers qui sont à l’origine du besoin. Quand ça marche bien, les métiers cherchent par eux-mêmes à prendre des décisions basées sur la data. Le terrain de jeu, c’est une infrastructure performante et de la donnée propre. Enfin, les joueurs ce sont des équipes d’experts de la donnée, sachant réaliser des modèles et travailler avec les métiers pour les industrialiser. »

Les exemples inspirants de DSI qui prennent les commandes sur les sujets data des entreprises, pour faire bouger les lignes et industrialiser, se multiplient. Toutefois, tous montrent que pour y parvenir, les équipes IT doivent se transformer, dans leurs méthodes de travail, leur organisation, mais aussi dans leurs compétences. Sinon ? Elles s’exposent au risque de demeurer de simples gestionnaires de l’IT, en clair d’être un centre de coûts, voire un obstacle, plutôt qu’un levier de transformation. Ainsi, les directions opérationnelles n’hésitent aujourd’hui pas à contourner le département IT. Mais ce « shadow IA » présente des limites évidentes, qui réduisent le retour sur investissement. Il revient dès lors aux DSI d’investir dans de nouvelles plateformes, de moderniser les systèmes existants afin de mieux prendre en charge le nombre toujours croissant d’initiatives d’IA. 

La DSI a, dans ce cadre, un rôle clé à jouer, à savoir celui de partenaire des métiers et des directions. Mais quelles sont les meilleures pratiques qui lui permettent d’accélérer adoption et industrialisation des projets data/IA ?

Pour répondre à cette question, Alliancy a organisé en partenariat avec Dataiku un workshop digital afin de réunir une sélection de DSI et d’identifier les pratiques les plus intéressantes mises en place dans les organisations. Pour aller plus loin sur le sujet, découvrez notre guide sur le sujet « Industrialisation de projets data – IA : les clés de la réussite pour les CIO et CDO », qui présente les recommandations co-créées lors de ce workshop avec nos invités et des éclairages complémentaires.

  • Comment sortir des usines à POC ?
  • Quels sont les sujets technologiques, de processus et humains à traiter en priorité ?
  • Où sont les points de tension à ne pas ignorer ?

Un échange du cycle « SI et transformation »

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A qui s’adresse cette rencontre :

Cet échange s’adresse aux DSI et directeurs data des grandes entreprises et organisations publiques.

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Un workshop digital organisé en partenariat avec Dataiku

Dataiku IA Data

Dataiku est une plateforme d’Analytique et de Data Science centralisée qui accompagne les organisations dans leur transition vers l’intelligence artificielle d’entreprise. Cette plateforme unique réunit à la fois les experts data et les métiers, fournit des référentiels des meilleurs pratiques/modèles et offre des outils innovants pour la gestion et le déploiement du Machine Learning et de l’IA. Avec cet environnement centralisé et contrôlé, Dataiku est un véritable catalyseur pour les entreprises qui veulent se repenser autour de la donnée.

www.dataiku.com

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Les workshop digitaux d’Alliancy – Qu’est-ce que c’est ?

Face à la crise  les entreprises se sont adaptées rapidement pour répondre aux nouveaux besoins de leurs collaborateurs, clients et partenaires. Et un nouveau chapitre de transformation s’ouvre pour elles.

Il nous emble particulièrement important de proposer des moments d’échanges d’expériences, de débat et de collaboration, notamment pour les leaders technologiques qui font face à de grands défis. 

Il s’agit de se poser un moment et de prendre le temps de l’échange autour d’une question précise, pour confronter les pratiques, enrichir des scénarios d’action et co-construire ensemble des réponses à partager ensuite avec la communauté.

Un guide sera préparé par la rédaction à l’issu de chaque rencontre, pour partager les pratiques et les pistes qui auront émergées de ces échanges.

Cette rencontre se déroule en visio-conférence et en petit comité (8 à 10 personnes).