Faites de vos données un atout stratégique !

Avec 11 ans d’expérience et plus de 450 pro­jets réus­sis dans dif­fé­rents sec­teurs, Quin­ten est une socié­té de conseil en valo­ri­sa­tion stra­té­gique de don­nées. Elle apporte ain­si à ses clients une maî­trise peu com­mune de la valo­ri­sa­tion des don­nées au ser­vice de la prise de déci­sion busi­ness. L’entreprise est aujourd’hui le par­te­naire stra­té­gique de la trans­for­ma­tion numé­rique de plu­sieurs entre­prises de pre­mier plan. Ren­contre avec son Pré­sident et cofon­da­teur, Alexandre Templier.

Au cours de ces 10 dernières années, la data est devenue un enjeu stratégique pour les entreprises. Comment vous êtes-vous adapté à cette tendance forte et comment cela impacte-t-il le positionnement de Quinten ?

Quin­ten a été créée il y a plus de onze ans pré­ci­sé­ment sur cette vision : la data allait deve­nir un enjeu stra­té­gique pour les entre­prises, dans tous les sec­teurs. Rares étaient les entre­prises qui s’intéressaient à ces sujets à l’époque. Nous étions de véri­tables pion­niers en la matière. Notre acti­vi­té consis­tait alors à échan­ger avec les direc­tions géné­rales et fonc­tion­nelles des entre­prises (R&D, Mar­ke­ting, Com­mer­cial, Pro­duc­tion…), afin d’identifier les pro­blé­ma­tiques à forts enjeux pou­vant être réso­lues à l’aide des don­nées dont elles dis­po­saient. Glo­ba­le­ment, l’idée était de rendre les orga­ni­sa­tions apprenantes.

C’est-à-dire de leur per­mettre d’identifier dans leurs don­nées his­to­riques les bonnes et les mau­vaises pra­tiques, afin de capi­ta­li­ser sur leur expé­rience et d’améliorer pério­di­que­ment leurs per­for­mances. Ces dix der­nières années ont été jalon­nées par deux révo­lu­tions majeures. La pre­mière est celle du Big Data de 2011 à 2014 envi­ron, durant laquelle les entre­prises se sont équi­pées d’infrastructures per­met­tant de gérer de très gros volumes de don­nées, qui se pro­longe aujourd’hui par une migra­tion pro­gres­sive vers le cloud. La seconde est celle de la Data Science et de la démo­cra­ti­sa­tion de l’apprentissage auto­ma­tique depuis 2013, qui donne nais­sance aux orga­ni­sa­tions apprenantes.

Nous entendons beaucoup parler de valorisation des données. De quoi s’agit-il concrètement ? Quelle est votre offre à ce niveau ? Comment pouvez-vous accompagner les entreprises sur ce sujet ? 

Il convient tout d’abord de s’entendre sur le sens du mot “valo­ri­sa­tion“. C’est bien enten­du de valeur éco­no­mique dont il est ques­tion. Une don­née peut être valo­ri­sée en tant que matière pre­mière, c’est-à-dire trans­mise dans le cadre d’une licence d’utilisation, en contre­par­tie d’une somme d’argent. C’est le cas des bases de don­nées finan­cières ou des bases de don­nées clients, pour les­quelles il existe une offre et une demande bien éta­blies, et par consé­quent une valeur de mar­ché. On parle alors de valo­ri­sa­tion pri­maire. Mais une don­née peut être éga­le­ment valo­ri­sée de manière secon­daire à tra­vers l’utilisation qui en est faite au pro­fit de l’organisation qui l’a géné­rée (valo­ri­sa­tion interne), mais aus­si au pro­fit d’organisations tierces (valo­ri­sa­tion externe). Quin­ten est aujourd’hui posi­tion­né à l’avant-garde de la valo­ri­sa­tion secon­daire des don­nées. Nous sommes en effet des spé­cia­listes de l’exploitation des don­nées au ser­vice de l’amélioration des per­for­mances des orga­ni­sa­tions. Avec à notre actif plus de 500 pro­jets réa­li­sés pour une cen­taine de clients dans des sec­teurs aus­si variés que la san­té, la banque, l’assurance, les médias, l’aéronautique, l’automobile et la cos­mé­tique sur des sujets allant de la R&D au com­mer­cial en pas­sant par la pro­duc­tion, la comp­ta­bi­li­té et les res­sources humaines, nous offrons à nos clients deux niveaux d’accompagnement. En pre­mier lieu un cata­logue de ser­vices exis­tants, dont nous maî­tri­sons les don­nées d’entrée, les livrables, les pro­ces­sus et les coûts, des­ti­nés aux dif­fé­rents métiers de l’entreprise. Et en second lieu, un accom­pa­gne­ment de nature plus stra­té­gique qui consiste à iden­ti­fier de nou­velles oppor­tu­ni­tés et à déve­lop­per des solu­tions sur mesure.

Notre cœur de métier est de rendre les orga­ni­sa­tions appre­nantes. Les indi­vi­dus apprennent de leur expé­rience, et en par­ti­cu­lier de leurs suc­cès et de leurs échecs. Ce pro­ces­sus d’apprentissage n’est pas natu­rel pour les orga­ni­sa­tions, qui peuvent accu­mu­ler les échecs sans s’améliorer. Quin­ten per­met aux orga­ni­sa­tions de deve­nir appre­nantes en met­tant leurs propres don­nées au ser­vice de meilleures déci­sions, et ce quel que soit le métier, quelle que soit la fonc­tion et quel que soit le sujet.

Pouvez-vous nous donner des exemples concrets ?

Nous inter­ve­nons sur toute la chaîne de valeur de nos clients. Pre­nons deux exemples typiques : La R&D et la ges­tion clients, res­pec­ti­ve­ment dans deux sec­teurs dif­fé­rents : l’industrie phar­ma­ceu­tique et la banque. Nous aidons les labo­ra­toires phar­ma­ceu­tiques à aug­men­ter leurs chances de suc­cès en déve­lop­pe­ment cli­nique à par­tir d’une explo­ra­tion appro­fon­die et conti­nue de leurs don­nées. Les enjeux sont colos­saux. L’industrie phar­ma­ceu­tique est intrin­sè­que­ment peu effi­ciente car elle n’exploite pas les don­nées qu’elle génère comme elle le pour­rait. Elle génère des don­nées tou­jours plus volu­mi­neuses et tou­jours plus coû­teuses pour vali­der des hypo­thèses empi­riques, avec des taux de suc­cès rela­ti­ve­ment faibles, sans jamais uti­li­ser ces don­nées pour remettre en ques­tion ou affi­ner les hypo­thèses qu’elle cherche à vali­der. Ain­si, les pro­grammes qui échouent à démon­trer ces hypo­thèses sont aban­don­nés, alors même qu’ils auraient pu réus­sir. Nous avons d’ores et déjà démon­tré à plu­sieurs reprises notre capa­ci­té à tirer par­ti des don­nées de phase II pour amé­lio­rer les chances de suc­cès en phase III. L’adoption géné­ra­li­sée de cette méthode par l’industrie phar­ma­ceu­tique toute entière n’est plus qu’une ques­tion de temps.

S’agissant de la vente, nous avons conçu et déve­lop­pé une solu­tion qui équipe aujourd’hui plu­sieurs mil­liers de conseillers ban­caires d’une grande banque fran­çaise. Cette solu­tion leur donne en temps réel des infor­ma­tions fiables sur la valeur de ce client pour la banque et la ten­dance d’évolution de cette valeur. Elle pro­pose les pro­duits aux­quels le client est sus­cep­tible de vou­loir sous­crire et pro­pose éga­le­ment des taux de cré­dit per­son­na­li­sés. Ce tableau de bord per­met de faire gagner un temps pré­cieux aux conseillers ban­caires, qui ont non seule­ment toute l’information per­ti­nente regrou­pée sur un seul écran, mais éga­le­ment des ten­dances et des recom­man­da­tions issues d’une exploi­ta­tion de l’ensemble des don­nées de la banque.

Sur ce domaine en perpétuelle évolution, quels sont les sujets qui vous intéressent plus particulièrement ? Qu’en est-il de vos enjeux ?

Nos équipes se sont tou­jours foca­li­sées sur les sujets à forts enjeux pour nos clients.

L’expérience montre en effet que ces sujets s’accompagnent la plu­part du temps de don­nées dont il est pos­sible de tirer par­ti. Un enjeu de conquête de nou­veaux clients est, par exemple, presque tou­jours accom­pa­gné d’un sys­tème CRM conte­nant l’historique des inter­ac­tions entre les équipes com­mer­ciales et les prospects/clients. Nous avons éga­le­ment un enjeu de pro­duc­ti­vi­té ou de ren­de­ment d’une docu­men­ta­tion des contextes dans les­quels nous obser­vons ces varia­tions que nous cher­chons à maîtriser…

Quin­ten a aujourd’hui atteint le stade de la matu­ri­té. Après plus d’une dizaine d’années et plu­sieurs cen­taines de pro­jets réus­sis dans des sec­teurs et sur des sujets extrê­me­ment variés, notre enjeu prin­ci­pal est aujourd’hui de capi­ta­li­ser sur l’expérience acquise et sur nos atouts.

Quin­ten est cer­tai­ne­ment l’entreprise euro­péenne qui offre le track record le plus large et le plus pro­fond en matière de valo­ri­sa­tion de don­nées à ce jour. Il s’agit à pré­sent de rendre cette expé­rience acces­sible au maxi­mum de clients en pro­po­sant d’une part un cata­logue de cas d’usage maî­tri­sés, par grandes fonc­tions et par sec­teurs, tout en conti­nuant à offrir d’autre part notre capa­ci­té à accom­pa­gner nos clients vers des inno­va­tions de rup­ture par la data.

Quels sont les besoins de Quinten en termes de compétences et de profils ?

Nous sommes en recherche conti­nue de data scien­tists, data engi­neers, chefs de pro­jets et déve­lop­peurs. Notre équipe RH ren­contre en per­ma­nence de nom­breux can­di­dats qui passent une série d’entretiens. Les can­di­dats pré­sé­lec­tion­nés sont alors sou­mis à une série de tests met­tant à l’épreuve non seule­ment leurs capa­ci­tés tech­niques, mais aus­si leur matu­ri­té et leur capa­ci­té à prendre du recul dans des situa­tions com­plexes. Une grande impor­tance est éga­le­ment accor­dée à l’état d’esprit des can­di­dats. Car Quin­ten est avant tout une équipe de pas­sion­nés sou­cieux du tra­vail bien fait qui pri­vi­lé­gie spon­ta­né­ment l’entraide et la convi­via­li­té en toutes cir­cons­tances. Nous vou­lons pré­ser­ver cette culture d’entreprise qui fait la répu­ta­tion de Quinten !

Quels conseils pourriez-vous donner à nos lecteurs autour de la mise en place d’une stratégie de valorisation de leurs données ?

Nous avons obser­vé ces der­nières années un grand nombre d’organisations cher­chant à valo­ri­ser leurs don­nées en interne comme en externe. S’agissant de la valo­ri­sa­tion interne, les prin­ci­paux pièges et fac­teurs clés de suc­cès me paraissent pou­voir être résu­més de la manière sui­vante. Tout d’abord, s’assurer simul­ta­né­ment de l’adhésion aux pro­jets par la direc­tion géné­rale et les équipes fonc­tion­nelles concer­nées par les chan­ge­ments atten­dus. Les pro­jets data doivent en effet répondre aux enjeux stra­té­giques de l’entreprise, être dotés des moyens adé­quats et sur­tout prendre en compte – dès le départ – la réa­li­té des uti­li­sa­teurs et des pro­ces­sus déci­sion­nels qu’ils sont cen­sés faire évo­luer. En second lieu, la consti­tu­tion d’une équipe de data scien­tists opé­ra­tion­nels en interne n’est pas for­cé­ment la meilleure option dans un pre­mier temps. En effet, le recru­te­ment, la mon­tée en com­pé­tences, l’autonomisation et l’encadrement de ces équipes ne sont pas chose facile. Et il est sou­vent plus rapide et fina­le­ment moins coû­teux de s’appuyer sur des socié­tés spé­cia­li­sées, qui sont en mesure, à l’instar de Quin­ten, de mettre en place des équipes dédiées opé­ra­tion­nelles et ren­tables dès les pre­miers mois.

Quant à la valo­ri­sa­tion externe des don­nées, elle dépend tel­le­ment du sec­teur, du type de don­nées et des entre­prises concer­nées qu’il est dif­fi­cile de for­mu­ler des recom­man­da­tions glo­bales. Au-delà de la néces­si­té de la confor­mi­té au RGPD et à l’importance de la licence d’utilisation, il fau­dra pri­vi­lé­gier les don­nées en flux et les reve­nus récur­rents. Il fau­dra éga­le­ment s’appuyer sur des acteurs spé­cia­li­sés dans la valo­ri­sa­tion de don­nées plu­tôt que de trai­ter direc­te­ment avec le client final dans une logique de matière pre­mière. Ceci per­met en effet de mieux valo­ri­ser les don­nées et de mul­ti­plier les opportunités. 

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