Antoine Jeanjean, contact@opt2a.com

Pour reprendre l'expression utilisée par nos amis Niortais de Kereon Intelligence venus récemment faire une (très bonne) présentation à Bordeaux sur la Data Literacy : 'la data peut être désormais comparée à de l'or' ! Les données ont pris une telle importance pour les sociétés, les organisations, les administrations et les états que les données sont le véritable or noir du XXIe siècle.

Cet article a été publié sur Linkedin en Français le 28 Octobre 2019 - Tous droits réservés



Et comme toute ruée vers l'or, on assiste à une véritable « montée en pression » sur ces sujets en lien avec la Data ou l'IA :

• - Les média se chargent de publier de nombreux articles qui mélangent des notions d'IA, de Statistiques, de Mathématiques, ... ce qui à son tour induit en erreur le lecteur (qui est généralement peu éduqué sur le sujet) par des approximations ou des raccourcis douteux ;
• - L'écosystème startup a contribué à créer une bulle de financement, notamment en utilisant le terme 'Intelligence Artificielle' afin d'obtenir des financements importants. Cela se fait parfois sans disposer d'un système expert autonome révolutionnaire mais seulement par une simple régression linéaire. Ceci discrédite la discipline pour les entreprises qui proposent effectivement ces systèmes mais n'ont pas la même visibilité ;
• - L'industrie de la formation est également concernée et certaines formations privées douteuses qui visent à faire de gros bénéfices sont données par des profils qui se présentent comme des statisticiens ou des mathématiciens. Ces entreprises et particuliers promettent des gains de 50k en quelques mois à des personnes qui connaissent très peu ou rien sur le sujet ;
• - Le marché du conseil étend son offre à ces nouvelles entreprises et crée de nouvelles offres d'IA sans avoir les consultants associés à la mission. En effet, le terme « IA » est à la mode et facile à vendre aux gestionnaires qui ne comprennent pas ces sujets ;
• - De nouveaux logiciels ou plateformes complexes et inadaptés se vendent des millions d'euros car, encore une fois, les managers qui les achètent ne comprennent pas les tenants et aboutissants de ces énormes projets ;

En résumé, on est en pleine précipitation sur ces sujets complexes qui méritent pourtant de poser une véritable stratégie long terme en embauchant des gens compétents.

On arrive au coeur du problème : la formation, qui est la clef du succès de ces projets de gestion de la donnée. De solides connaissances sur ces sujets Data et une bonne maîtrise des flux de la donnée vous permettra :

• - Connaître les informations de votre organisation (types de données, fraîcheur, granularité,...)
• - Localiser les informations (cartographie des données, localisation des entrepôts de données...)
• - Sécuriser les informations (droits des utilisateurs, RGPD, politique de gouvernance des données,...)
• - Rendre les informations disponibles (données non utilisées, problèmes d'organisation des données…)
• - Utiliser les informations (avec des outils d'aide à la décision)
• - Calculer de nouvelles informations (forecasts, KPI, rich data)
• - Finalement prendre les bonnes décisions EN UTILISANT les données. La mise en place de processus de données efficaces aidera votre organisation à optimiser le potentiel de cet 'or en stock'.

Et si on gérait comptablement les stocks de données, comme nos stocks physiques, pour catalyser la mutation ?

Actuellement, la donnée n'est pas encore valorisée dans le bilan d'une entreprise où figure pourtant le stock de marchandises. On peut s'attendre à ce que le stock de données soit un jour (prochain) valorisé comptablement par les directions financières. Mais elles n'ont souvent pas encore bien compris le potentiel sous-jacent qu'entraînerait une valorisation comptable de chaque octet stocké en base. Par exemple, XXX enregistrements de telle table de données sont valorisés YYY€ HT dans le bilan annuel, en fonction de son potentiel de valorisation (rareté, complexité, ...). En fin d'année, je considère l'ensemble de mes stocks de données et j'obtiens une valorisation complète de mes entrepôts, que je peux mettre au bilan.

Quand une telle mutation aura eu lieu (une histoire de quelques années), on va alors voir un tournant dans la valorisation des données en entreprise, car comme tout comme un stock physique :

• - Si on vous vole des données ==> risque financier pour l'activité ;
• - Si vos données sont de mauvaise qualité ==> risque financier pour l'activité ;
• - Si vos données sont périmées ==> risque financier pour l'activité ;
• - Si vous rachetez une société ==> analyse du risque associée au stock intégré.

Le Directeur des Opérations (en général en charge du stock physique) va devoir soit se coordonner avec le Directeur des Données soit prendre la casquette de responsable de la gestion et valorisation des données numériques.

Car les enjeux financiers suivants seront énormes :

• - Des sociétés spécialisées (marketplace de données) commencent à voir le jour pour que vous puissiez revendre vos données, même si ce n'est pas le cœur business de votre activité. Par exemple, la prometteuse startup française Dawex ;
• - Vous allez devoir apprendre à ranger / structurer / organiser / mettre à disposition et bonifier vos données au fil du temps, sous peine de ne pas respecter les normes comptables qui vont se créer : cette valorisation variable de vos 'actifs data' sera sans doute également prise en compte lors des levées de fonds ou d'IPO et les CAC y verront sans doute quelque chose à redire ;
• - Votre objectif sera alors de maximiser la valeur de ces nouveaux stocks et cela va parfois aller jusqu'à vous faire changer votre façon de piloter votre activité. On voit même à des sociétés qui commercialisent à perte un service, afin de revendre ensuite les données associées au service qu'ils vous ont mis à disposition : la valorisation des données est alors intégrée au business model. Plus elles disposent de clients, plus elles disposent de données et plus elles pourront ensuite avoir des données pertinentes et commercialisables, justifiant l'investissement initial sur le produit ou service initial.
• - On voit donc qu'on est au début d'une nouvelle ère concernant ce sujet 'valorisation de la donnée' qui n'est plus seulement l'apanage de Data Lab ou d'équipe isolée. C'est un sujet qui va s'enraciner dans la stratégie même des organisations. Un point clef pour les managers de tous les domaines : formez-vous sur ces sujets complexes, documentez-vous et ne restez pas immobiles, car les mutations vont être profondes dans tous les départements de vos organisations.

Cet article fait suite à la participation au Café PIGMA le 10 Octobre 2019 à Bordeaux. Pour en savoir plus sur cette journée et retrouver l'ensemble des vidéos des orateurs, cliquez-ici. Vous êtes intéressés par les sujets Data / IA / Recherche Opérationnelle, l'association Digital Aquitaine via le Domex IA Data Science organise chaque mois des meetups, retrouvez le programme complet sur le site de l'association : http://www.iadatascience.fr . La conférence annuelle Nouvelle Aquitaine aura lieu le 13 Février 2020 à Bordeaux (500 personnes attendues) : http://www.dataquitaine.com/

Antoine Jeanjean, contact@opt2a.com

Antoine Jeanjean (PhD)