Cet article a été publié originellement sur mydatacompany.fr
Swiss Life France a constitué en 2015 un Data Lab transverse appuyé par des experts de son département Data Science. Mais pour développer l’exploitation des données et l’intelligence artificielle, l’assureur s’appuie sur des relais supplémentaires au-delà de ses Data Scientists.
Ce département est rattaché à la division clients et transformation digitale. Ce choix ne doit rien au hasard. Les premiers cas d’usage de la Data Science ont en effet été, historiquement, très souvent développés pour ces métiers. Ce fut le cas pour Swiss Life, comme le confirme la responsable du département Data Science, Cynthia Traoré.
Un DataLab pour aborder tous les cas d’usage des métiers
« Les premiers cas d’usage étaient orientés marketing, connaissance et expérience client, ce qui était naturel compte tenu de la direction à laquelle est rattaché le département et étant donné que le marketing est en général le premier client interne de ces projets. » Mais l’entreprise a rapidement souhaité mettre la Data Science au service de toutes ses activités.
Un Data Lab sans rattachement à une direction métier
Pour gagner en transversalité et ainsi développer la culture de la donnée dans l’ensemble de ses métiers, Swiss Life a décidé de créer, quelques mois après, un Data Lab. Transverse, « ce Data Lab a été créé pour pouvoir aborder tous les cas d’usage, quelle que soit leur finalité : optimisation des processus, meilleure gestion des risques, efficacité opérationnelle, lutte contre la fraude… », précise Cynthia Traoré, également en charge du Data Lab.
Le Data Lab de Swiss Life France n’est donc, par conséquent, pas rattaché à une direction spécifique, mais reporte directement au PDG et au comité de direction. Cette gouvernance permet d’y faire collaborer des représentants des différents métiers. Une façon aussi de ne pas mettre la Data Science et ses usages sous la responsabilité exclusive des Data Scientists.
Diffuser la Data Science et l’intelligence artificielle
« Il s’agit réellement de garantir la transversalité du sujet, afin que toute l’entreprise se sente embarquée dans cette dynamique. Ce modèle favorise le sponsorship de l’ensemble des membres du comité exécutif et il permet d’accélérer la transformation de Swiss Life impliquant, de fait, tous les collaborateurs. »
Ainsi, le Data Lab, pluridisciplinaire de l’assureur, compte une vingtaine de membres, dont un quart d’experts en Data Science, ainsi que des profils tels que des actuaires, des ingénieurs informatique, des Process owners, des experts métier et des Product owners. Afin de souligner l’importance de leur rôle et l’enjeu majeur que représente la valorisation des données dans l’organisation, les membres du data Lab sont désignés sous le titre de Data Champions.
Les Data Champions participent à l’acculturation
L’implication des métiers sert naturellement un objectif clair : identifier les bons cas d’usage répondant au plus près à leurs besoins. Leur rôle ne s’arrête pas là néanmoins. Pour Cynthia Traoré, ces Data Champions, issus du métier, interviennent aussi comme « relais ou ambassadeurs des cas d’usage mis en place et participent à l’acculturation auprès de leurs collègues et directions sur les sujets liés au Big Data, à la Data Science et à l’intelligence artificielle. »
L’évangélisation est en effet un volet important des projets de transformation. C’est même sans doute la première étape. « Quatre ans plus tôt, lorsque nous avons commencé, beaucoup de collaborateurs ignoraient ce qu’était le Big Data. Il était dès lors difficile pour eux d’imaginer des cas d’usage ou des besoins auxquels la Data Science pouvait répondre. »
Le rôle de porte-voix et d’ambassadeur du Data Champion
La création du Data Lab avec ses Data Champions a ainsi fortement contribué à la diffusion de la science des données et de l’intelligence artificielle au sein de Swiss Life, ajoute Cynthia Traoré.
« Le rôle de porte-voix et d’ambassadeur du Data Champion, qui reste dans sa propre direction et n’est pas rattaché hiérarchiquement à un laboratoire, est à ce titre extrêmement important. Nous avons aussi beaucoup capitalisé sur les managers, les directeurs, très sensibilisés, pour embarquer tous les collaborateurs de l’entreprise » souligne la responsable Data Science.
Le Product owner garant du ROI
De manière opérationnelle, tous les membres du Data Lab participent conjointement à ses différentes actions, dont les formations, les rendez-vous d’acculturation et l’identification des cas d’usage. A noter que la réalisation et le suivi de ces cas d’usage reposent sur des « squads ».
Ces équipes projet pluridisciplinaires se composent de membres du métier à l’origine de l’identification du besoin dans le domaine des risques, du marketing, etc., d’experts Data Champions, et de Data Scientists et d’ingénieurs IT.
La fonction de « Product owner » est remplie par le directeur ou un manager portant le besoin métier. Il est ainsi le « garant » de la bonne exploitation du produit Data et de son ROI. Assisté du Data Lab, il assure enfin la pérennité technique et fonctionnelle une fois la phase d’industrialisation atteinte.