Faites de vos données un atout stratégique !

Dossier : Vie des entreprisesMagazine N°753 Mars 2020
Par Alexandre TEMPLIER

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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