L’économie de la data ne s’est pas faite du jour au lendemain. Souvenez-vous, lorsque nous parlions de “Bulle Internet” à la fin du siècle passé. Parmi les dix sociétés détenant la plus grande capitalisation boursière à l’époque, cinq œuvraient dans le domaine des technologies de l ’information, ci-dessous en orange :
Il aura fallu attendre vingt ans pour que le secteur IT surpasse la position qu’il avait atteinte en 1999 :
Qu’elles siègent en Amérique ou en Chine, ces sociétés ont compris mieux que nulle autre comment capter et valoriser les données. Si les GAFAM et autres ATX y ont trouvé leur salut, comment les PME peuvent-elles s’inspirer de ces modèles économiques ?
Les données de mauvaise qualité coûtent cher
Selon une étude réalisée aux US par l ’éditeur Salesforce, les données de mauvaise qualité coûtent aux entreprises environ 700 milliards de dollars par an, soit 30 % du chiffre d’affaires d’une entreprise moyenne. Une partie significative de ce coût est due au temps excessif passé par les collaborateurs à contrôler des données incomplètes.
La vérification de données peut devenir une routine : dans certains départements – en contact avec la clientèle notamment – des étapes de contrôle permettent d’identifier d’éventuelles erreurs générées en amont. La plupart sont corrigées, mais d’autres sont transmises en interne… jusqu’aux clients. Le service concerné doit alors gérer les conséquences, qui peuvent inclure des clients en colère, des colis envoyés à la mauvaise adresse ou des demandes de factures revues à la baisse.
Citons l’exemple d’une augmentation de prix en cours d’année concernant une seule gamme d’articles premium commercialisée par un fabricant de cosmétiques : après l ’envoi de factures erronées aux clients b-to-b, ils seront nombreux à s’en plaindre au service client (congestion des lignes téléphoniques et réunions de crise en perspective), à ne pas payer les factures comportant des erreurs (attention au cash flow), à attendre des nouvelles du
service facturation (en prise avec l es complications comptables inhérentes aux notes de crédit et annulations de facture) et à attendre au tournant leur représentant commercial. Selon l’ampleur et le degré d’inadéquation de la réponse apportée au client, l’image de marque pourrait enfin s’en trouver ternie.
Difficile d’imaginer un futur radieux s’appuyant sur des données de mauvaise qualité. Ainsi, l’amélioration de cette qualité constitue une étape préparatoire importante pour toute entreprise souhaitant révéler le potentiel de ses données.
Capter la data à travers cinq courants technologiques majeurs
Si seulement 12% des données générées se révèlent critiques pour la gestion des affaires, qu’advient-il des 88% restants ? Communément appelée dark data, l’immense majorité des données existantes reste cachée aux yeux des décideurs. Fort heureusement, de nouvelles technologies contribuent à les mettre en lumière. Nous en avons décrites cinq ci-après :
1. L’Internet des objets
Le smartphone est devenu le standard pour téléphoner et communiquer, tandis que les smart homes deviennent plus visibles. Avec quelque 10 milliards d’appareils connectés activés sur plus de 20 milliards sortis d’usine (!), l’expansion des données générées par nos objets ne fait que commencer. Au niveau professionnel, deux secteurs d’activité en profiteront plus que les autres : l ’industrie (dite 4 .0) et la santé.
2. Les infrastructures distribuées
Si le Machine Learning existe depuis l ’après-guerre, ce n’est qu’au début de ce siècle que l es barrières inhérentes à la puissance de calcul et au stockage des données ont été levées. Aujourd’hui, plus de 90% des entreprises ont recours au Software as a service (Saas), tandis que 40% d’entre elles s’appuieront uniquement sur des logiciels Saas d’ici 2025. Parmi les départements les plus preneurs : les ressources humaines.
3. L’Intelligence Artificielle (IA)
Parfois sans le savoir, nous sommes nombreux à déjà utiliser l’IA: en 2021, 15% des interactions du service client sont principalement alimentées par IA. À ce sujet, avez-vous testé le support client du plus grand opérateur téléphonique de Suisse ? Les premières interactions s’effectuent sans l’intervention d’un collaborateur pour répondre aux questions les plus courantes (i.e. factures échues ? désireux de recevoir un extrait de compte par mail ? de reporter l’échéance de votre prochaine facture ?).
4. La confiance digitale
La notion de digital trust a le vent en poupe, nourrie par des technologies comme la blockchain qui trouve écho en Suisse dans la crypto valley établie à Zoug. La crise sanitaire est également passée par là, puisque 10% des collaborateurs estiment avoir été victimes d’une cyberattaque durant la pandémie. Nombreuses sont les sociétés suisses (55%) à avoir prévu une augmentation du budget cybersécurité en 2021.
5. People analytics
Avec la pandémie, encore elle, plusieurs multinationales se sont interrogées sur l’utilisation de leurs locaux après l ’adoption de nouveaux modes de travail en Suisse : pour des questions sanitaires mais aussi économiques, elles souhaitent s’informer en temps réel sur le nombre de collaborateurs présents à un étage du bâtiment ou dans une surface donnée, mais aussi anticiper l’utilisation de ressources externalisées comme la cafétéria, en évitant le gaspillage de denrées.
Fortes de leur potentiel, l’amélioration de la qualité des données constitue un atout essentiel à leur bonne utilisation. Cette condition est nécessaire mais insuffisante : l’intégrité numérique du citoyen/consommateur, ainsi que l’éthique dont les fournisseurs de biens et de services doivent s’acquitter constituent deux pierres d’achoppement. La route paraît encore longue, mais nous sommes en chemin.
DataTrends – Puissance 5
Pour en savoir plus sur la montée en puissance des données, venez voir et écouter l’introduction de Pascal Lenoir, directeur général adjoint de Groupe T2i. De 9h00 à 9h30.