Ce n’est pas qu’une question d’IA : votre stratégie data est-elle à la hauteur de vos ambitions ?

Les ateliers et tables rondes Snowflake récents ont commencé avec la question suivante : Votre stratégie data est-elle à la hauteur de vos ambitions en matière d’IA ? Cela suscite certainement l’engagement de nos clients, mais est-ce la bonne question à se poser ? En ce moment, elle semble appropriée avec tout l’intérêt – voire le « battage médiatique » – autour de l’IA. Mais elle ne fait que refléter la dernière coqueluche du monde de la tech, en se concentrant sur la technologie elle-même, plutôt que sur le but ultime. Je dirais que la question est plutôt de savoir si votre stratégie data correspond aux ambitions de votre entreprise. Ou même : « Votre stratégie data et d’IA correspond-elle aux ambitions de votre entreprise ? ». En fin de compte, les données comme l’IA sont des moyens d’arriver à un but.

Que souhaite accomplir votre entreprise ? Quels sont vos objectifs commerciaux ? C’est le point de départ de votre stratégie data. L’atelier que nous avons animé avec nos clients et partenaires suit un schéma simple, qui commence avec des objectifs commerciaux. On entend souvent dire que l’IA sera le moteur de la croissance, mais que les données seront le moteur de l’IA. Si c’est le cas, nous pouvons également conclure que les données sont et continueront probablement d’être le moteur de la croissance et d’autres objectifs organisationnels. L’atelier sur la stratégie data prend donc un acronyme approprié : G-R-O-W 

La question est plutôt de savoir si votre stratégie data et d’IA correspond aux ambitions de votre entreprise.

Appliqué à l’élaboration de stratégies data et IA, le framework G-R-O-W pose les questions suivantes : 

• Quels sont les objectifs (Goals) de l’entreprise que la stratégie data soutiendra ?
• Quel est l’état actuel (Reality) de l’organisation des données ? Quel est le degré de maturité de l’entreprise en termes de data et de capacités analytiques ? Comment les équipes data sont-elles organisées ? 
• Y a-t-il une opportunité (Opportunity) d’aligner la stratégie data sur les objectifs de l’entreprise, et quelles sont les options existantes ?
• Quelle est la meilleure façon de progresser (Way forward) ? Quelles actions peuvent être entreprises pour saisir ces opportunités et atteindre les objectifs ?

Chacune de ces questions ouvre un dialogue qui va bien au-delà de la technologie. 

Une stratégie commence avec ce que vous voulez accomplir. Mais certains diront qu’une « stratégie data » n’existe pas vraiment. Un responsable data chevronné a un jour expliqué qu'il ne s'agit pas d'une stratégie en soi mais plutôt de l'exécution d'initiatives qui soutiennent une stratégie commerciale plus large. Il n'avait pas tort en soi. Mais ne coupons pas les cheveux en 4. Aujourd’hui, les data leaders ont pour mission de définir et d’affiner fréquemment leurs stratégies. Pour obtenir un appui à cette stratégie et obtenir un financement pour ces initiatives, il faut s'aligner sur les objectifs de l'organisation. 

Pour parvenir au meilleur alignement de la stratégie data, les objectifs d’une entreprise doivent être S-M-A-R-T, un framework pour améliorer le développement des objectifs : 

• Spécifiques. Définissez clairement ce que vous voulez accomplir, en fournissant autant de détails que possible. Par exemple, augmenter les revenus d’unités commerciales, de régions géographiques ou de catégories de produits spécifiques, améliorer la satisfaction des clients à l’égard de produits ou de services, ou accroître les parts de marché de produits spécifiques ou dans certaines régions.
• Mesurables. Établir des critères quantifiables pour suivre vos progrès et déterminer quand l’objectif est atteint. Cela peut inclure des indicateurs comme le nombre de ventes, les taux de fidélisation des clients, le trafic sur le site web, les délais de commercialisation ou la réduction de l'empreinte carbone.
• Atteignables. Fixez des objectifs réalistes et atteignables compte tenu des ressources et des contraintes de votre entreprise. Tenez compte de facteurs tels que le budget disponible, la main-d’œuvre et les conditions du marché, ainsi que les réglementations du secteur. La « domination du marché » pourrait ne pas être bien vue par les organismes de réglementation.
• Réalistes. Alignez vos objectifs sur la vision et la stratégie globales de votre entreprise. Assurez-vous qu’ils contribuent à la réussite, à la croissance et à l’orientation à long terme de l’entreprise.  
• Temporellement définis. Définissez un calendrier ou une échéance spécifique pour atteindre l’objectif. Cela crée un sentiment d’urgence et aide à prioriser les actions et les ressources. Cela permet également une évaluation périodique et des ajustements au besoin.

En respectant ces critères, les entreprises peuvent élaborer des objectifs clairs et exploitables. Cela s’applique à tous les types d’objectifs. Les objectifs de durabilité d’un grand fabricant multinational de produits alimentaires et de boissons en sont un exemple ; ce dernier a établi des objectifs très spécifiques. Les objectifs comprennent la réduction des émissions de carbone de 20 % d’ici 2025 et l’atteinte de la neutralité carbone d’ici 2050, en utilisant 2018 comme référence. Les mesures prises pour atteindre cet objectif incluent l’utilisation de supply chains primaires 100 % sans déforestation pour tous les produits d’ici 2025, et l’utilisation d’emballages 100 % recyclables ou réutilisables d’ici 2025, ainsi que 200 millions d’arbres plantés d’ici 2030. Tout cela est bien S-M-A-R-T.

Chez Sainsbury’s, une mise à jour stratégique, Next Level Sainsbury’s, présente ses objectifs, jusqu’à l’année fiscale 2027, qui soutiennent sa stratégie Food First. En fin de compte, l’entreprise veut être le premier choix alimentaire en offrant plus d’options dans plus d’endroits. L’entreprise prévoit d’ouvrir environ 75 nouveaux petits Sainsbury’s locaux au cours des trois prochaines années, et investit dans des capacités de data et d’analyse qui amélioreront les processus. Plus précisément, les équipes data travaillent sur des objectifs spécifiques pour réduire les ruptures de stock et améliorer les substitutions dans les commandes en ligne. Et, pour plus de commodité, Sainsbury’s a même introduit un outil de vérification des stocks afin que ses clients puissent vérifier la disponibilité avant d’aller acheter ou de passer commande.

L’alignement sur les objectifs stratégiques de l’entreprise n’est qu’une première étape. Le perfectionnement nécessite d’ajouter des détails pour s’assurer que les objectifs peuvent être atteints avec les données et les outils d’analyse disponibles. Comment améliorer l’expérience client ? Si les clients détestent quand leurs produits préférés sont en rupture de stock, c’est l’indicateur à choisir : « Réduire les ruptures de stock. » Ensuite, fixez un objectif et un calendrier. Et voilà un objectif S-M-A-R-T.

L’étape suivante consiste à déterminer quels objectifs aborder en premier. Pour revenir à la question existentielle de la stratégie data, comment l’équipe data traduit-elle ces objectifs commerciaux dans ses propres initiatives ? Pour les définir, il faut non seulement les aligner, mais aussi les hiérarchiser. Comment choisir une chose plutôt qu’une autre ? Un autre responsable data m’a demandé un jour : « Un dollar d’économies sur les coûts est-il égal à un dollar de revenus générés ? ». Ma réponse a été un « non » retentissant. Les initiatives de data et d’analyse doivent s’aligner sur les objectifs de l’entreprise. Si une entreprise est en mode croissance, attachée à conquérir des parts de marché et d’esprit, les équipes data et d’informations privilégient la génération de revenus plutôt que les économies. En cas de ralentissement économique, lorsque le mode survie entre en action, les priorités peuvent être un peu différentes. La stratégie data doit se concentrer sur l’identification, la hiérarchisation et l’exécution des initiatives qui soutiennent le mieux la stratégie commerciale et les objectifs stratégiques d’une entreprise. 

Adoptez un framework de priorisation rigoureux et transparent pour vous assurer que la vue en vaut la peine.

Gardez à l'esprit que toutes les initiatives proposées ne découlent pas de ce processus descendant. Les idées viennent de tous les secteurs de l’entreprise, et c’est une bonne chose. La diversité des idées doit être encouragée. Mais en fin de compte, ces idées doivent être mises à l'épreuve. Comme l’a conseillé un responsable data, « assurez-vous que la vue en vaut la peine ». Adoptez une matrice de priorisation s’assurant que les objectifs de l’équipe de data et d’analyse correspondent à ceux de l’entreprise. 

Enfin, comme la plupart des choses, il faut essayer et apprendre de ses erreurs. Tous les projets ne réussiront pas. Pourquoi ce devrait être le cas ? Chaque tir finit-il au fond du filet ? Chaque expérience scientifique aboutit-elle du premier coup ? Même Ricky Gervais teste ses blagues avant de tourner une émission spéciale Netflix. Une stratégie data doit toujours inclure l’objectif de créer un socle permettant de tester plusieurs approches pour relever les défis. 

Une stratégie data doit inclure l’objectif de mettre en place un socle data solide pour tester plusieurs parcours de réussite.

Restez à l'affût pour le prochain opus sur comment faire progresser votre entreprise avec la data et l'IA !