2020, année du big data pour les entreprises françaises ?

La course à la collecte des données dans les entreprises, pour les analyser afin d’en exploiter la valeur, est ancienne. Mais aujourd’hui, l’adoption de technologies analytiques ainsi que de process efficaces de collecte devient la norme.

Ainsi toutes les entreprises développent des projets autour du big data. Collecte de data, exploitation, analyse, sécurité, internet des objets, maintenance prédictive… les biais de valorisation des données sont nombreux. En plus du big data, des projets incluant de l’intelligence artificielle pour développer des modèles de maintenance prédictive se multiplient.

On s’arrêtera plus particulièrement sur le développement des technologies analytiques autour des données, puisque c’est l’usage le plus répandu et le plus transversal pour les entreprises. Pourquoi ? Parce que tout indique que les entreprises qui consacrent des moyens importants à l’exploitation des données relatives à leur activité obtiennent rapidement un retour sur investissement. Les entreprises qui choisissent de ne pas investir sur leurs données perdent de l’argent, et pas qu’un peu. Selon une étude menée par le cabinet américain Forrester, au niveau mondial, entre 2018 et 2020, les entreprises qui exploitent le big data devraient générer 1 200 milliards de dollars de plus que les autres.

Développer des stratégies spécifiques

Aujourd’hui les entreprises françaises ont entamé leur transformation numérique. Mais ces dernières restent à la traîne sur le marché mondial. Principalement par la faute de stratégies encore très floues.

C’est ce que démontre notamment une étude réalisée par IDC en début d’année : si les directions métiers (en France) s’intéressent toutes au big data (elles sont même plus d’un quart à vouloir implémenter des modèles prédictifs basés sur de l’IA à court et moyen termes), ces dernières déplorent un manque de stratégie globale autour de l’exploitation des data.

Premier écueil, l’approche en silo. Les entreprises, soucieuses de la sécurité de leurs données, ont souvent tendance à travailler en silo, c’est-à-dire à rendre imperméables entre eux le traitement des données d’un département de l’entreprise à l’autre. Cette stratégie, qui a démontré son efficacité au niveau de la protection des données, est cependant un frein important pour le développement de stratégies d’exploitation des données. Principalement parce qu’en traitant des gros volumes de données séparément, parfois même en faisant appel à des équipes différentes, les entreprises diluent l’efficacité de ces procédés analytiques.

Les modèles prédictifs déjà adoptés à l’échelle mondiale

C’est d’ailleurs pour cela que les deux années à venir seront capitales pour les entreprises françaises à ce niveau. Il s’agit de prendre le bon wagon. Lesquelles seront capables d’améliorer suffisamment l’organisation autour du traitement des données pour les exploiter avec de la plus-value ?

Trois pistes sont aujourd’hui suivies conjointement dans les entreprises pour relever ces défis, à la demande des directions métiers : une meilleure prise en compte de leurs attentes, la capacité à repenser l’organisation (de tout ce qui touche aux données dans l’entreprise) pour en améliorer l’efficacité, et la nécessité de disposer des compétences de spécialistes de la donnée.

Cette dernière piste est fondamentale, puisque si beaucoup d’entreprises françaises ont investi et recruté des data analyst/scientist pour faire du big data une source de plus-value à part entière, d’autres structures rechignent encore, et confient le traitement des données de l’entreprise aux services informatiques. C’est vrai en particulier pour les entreprises de moins de 500 salariés.

Si aujourd’hui environ 50% des entreprises françaises de plus de 500 salariés déclarent utiliser le big data, seulement 9% (chiffres étude IDC) ont recours aux modèles prédictifs. Modèles qui s’avèrent déjà à ce jour capitaux pour anticiper les tendances à venir, anticiper les délais, les coûts…  D’où l’importance pour les entreprises de développer des plateformes dédiées au big data.

P.T