Ici archive

Mois : mars 2021

La difficile valorisation des projets de MLOps

Dans un monde numérique bouleversé par une digitalisation généralisée, les entreprises font de plus en plus appel aux nouvelles technologies afin d’augmenter leur efficacité. Les Nouvelles Technologies d’Information et de Communication (NTIC) s’intègrent progressivement depuis les années 70 avec, par exemple, l’apparition des micro-ordinateurs, puis plus fortement à la fin du XXe siècle avec l’utilisation d’internet et des courriers électroniques. Plus récemment, les entreprises profitent d’outils ERP (Enterprise Ressource Planning) pour faciliter leur gestion, ou encore s’appuient sur des objets connectés pour suivre, harmoniser et automatiser leurs activités.

Ces nouveautés génèrent de très nombreuses données devenant ainsi le nouvel or noir du numérique. Les entreprises ont à leur disposition de nombreuses solutions permettant de les valoriser : « modern Datawarehouse », Business Intelligence, Data Viz, etc. Les domaines d’applications sont nombreux et touchent tous les secteurs. En particulier, sur la base de ces données, il devient ainsi possible de mettre en place des analyses descriptives, diagnostiques, prédictives, voire prescriptives. Ce type d’approche mobilise très souvent des solutions basées sur le Machine Learning qui a suscité un fort engouement ces dernières années.

En effet, selon une étude de NewVantage Partners, on observe que 55% des 65 entreprises de FORTUNE 1000 ont investi en 2019 au moins 50 millions de dollars dans des projets Big Data et IA. Cependant, aux vues des investissements des entreprises dans ce domaine, il est inacceptable de constater que – selon Gartner – jusqu’en 2020 seulement 13% des projets de Machine Learning ont été industrialisés.

Pour expliquer ce paradoxe, Saegus a étudié les nombreux freins à l’épanouissement de la Science des Données dans les organisations : la délicate gestion des Data Scientists, un usage sous-optimal des ressources (outils, données et humaines), des enjeux culturels ralentissant l’adoption de la culture Data par toutes les parties prenantes, etc. Tous ces facteurs contribuent à la dégradation de la rentabilité des initiatives en Sciences des Données (voir notre article correspondant). Parmi ces freins, l’opérationnalisation des modèles constitue une difficulté majeure. Autrement dit, le grand enjeu que rencontre cette discipline est la mise en production des solutions de ML et tout ce que cela implique. Par analogie, cet enjeu est comparable à ceux de la culture DevOps qui est présentée plus en détail dans la suite de l’article.

Zoom sur le DevOps

Les problèmes de l’ancien modèle

Comme décrit dans la précédente section, depuis l’émergence de l’informatique, les entreprises s’appuient massivement sur les outils et les services liés au numérique, secteur en perpétuelle évolution. Le déploiement de ces derniers est complexe, voire problématique et nécessite une méthodologie élaborée. Par exemple, en génie logiciel, 66% des projets dépassent le budget et un tiers des projets ne tiennent pas les délais selon une étude de McKinsey & Oxford. Avant l’apparition du DevOps, comme nous pouvons le voir sur le schéma ci-dessous, deux équipes indépendantes intervenaient lors de la création de nouveaux produits digitaux. Une équipe de développement se chargeait de collecter les besoins métiers et de développer le produit, puis de tester le bon fonctionnement de celui-ci. S’il était conforme aux attentes, une autre équipe « opérationnelle » prenait le relais et assurait son exploitation dans un environnement de production.

Cette approche pose de nombreux problèmes. Tout d’abord, la présence de deux équipes a divisé les responsabilités et a créé des objectifs antagonistes. L’équipe de développement a pour objectif de modifier et faire évoluer l’application le plus rapidement pour suivre les exigences et les besoins des utilisateurs. Elle corrige les bugs, et ajoute de nouvelles fonctionnalités – parfois dans un délai court, tentant de minimiser les coûts et en n’attachant pas toujours une priorité maximale à la qualité. L’équipe des opérationnels assure le maintien de l’application et garantie sa stabilité et sa qualité. Pour cela, elle utilisera plus de temps et augmentera le coût nécessaire pour le déploiement d’une nouvelle version. Cette dissonance de priorité et d’objectifs peut entraîner des blocages et des allers-retours entre les deux équipes, ayant des conséquences néfastes sur le projet.

De plus, il arrive qu’il y ait peu de communications continues entre les deux équipes sur les problèmes rencontrés et les besoins changeants. Pour être performante, l’entreprise doit déployer sa solution le plus rapidement possible. Celle-ci présentera par la suite de nombreuses mises à jour permettant de corriger les bugs et d’améliorer le contenu. Le manque de communication pénalise le rythme de développement et d’exploitation de tels projets, rendant la surveillance et le déploiement des applications ardus, alimentant ainsi le risque de blocages.

Pour résoudre les dysfonctionnements de cette approche, la méthodologie du « DevOps » est apparue en 2007, imaginée par Patrick Debois.

Qu’est-ce que le DevOps ?

Le DevOps est avant tout une philosophie qui permet aux entreprises d’évoluer vers une approche dynamique orientée client pour le développement et la livraison de leurs applications, complétée par un contrôle de la qualité de la production irréprochable. Ainsi, les nouvelles évolutions sont intégrées et déployées continument et itérativement sur tout le cycle de vie du projet. La conception et la gestion du cadre d’opération des solutions sont traitées tout au long du projet, des prémices lors de la phase de cadrage jusqu’à la surveillance post-production. Cette méthodologie permet à l’entreprise de gagner en agilité et d’accélérer le « Time to Market » des produits. Pour cela, elle combine les compétences entre les équipes de « développement » et « opérationnelles » autrefois séparées, qui suivront des principes communs :

  • Culture : améliorer les attitudes de l’entreprise au service du développement
  • Automatisation : automatiser le plus possible les différentes procédures
  • Lean : optimiser l’utilisation des ressources afin de diminuer les coûts
  • Mesure : localiser rapidement les erreurs, analyser le comportement des utilisateurs en mettant en place des remontées d’informations efficaces
  • Testing : mise en place de nombreux tests (unitaires, fonctionnels, d’intégration) garantissant le bon déroulement des développements itératifs
  • Partage : mieux communiquer entre les équipes sur les problèmes et les améliorations possibles de l’application

Les composantes du DevOps sont présentées dans le schéma ci-dessous. Les deux équipes « Dev » et « Ops » sont imbriquées et partagent un même cycle sur lequel les différents segments du DevOps se suivent chronologiquement. Sa représentation, sous la forme du symbole de l’infini, témoigne d’une logique d’itération dans le temps : à la fin d’un cycle, un autre redémarre.

Grâce à l’automatisation des tâches, le DevOps fluidifie et accélère les interactions entre les parties prenantes du projet, ce qui supprime les temps morts. Le déploiement continu associé à l’automatisation des tests accélèrent le développement. Ces gains de temps provoquent mécaniquement une réduction des coûts et accélèrent la mise à disposition de l’application.

Un métier pluridisciplinaire a émergé de cette philosophie : l’ingénieur DevOps. Tout d’abord, il doit posséder des compétences techniques de développement et d’exploitation de logiciel. Il présente également une expertise sur de nombreux outils spécifiques au DevOps.  Il doit également faire preuve de compétences « humaines » : il sait prendre du recul pour comprendre le point de vue des autres, et en faire la synthèse afin de mener à bien le projet.

Généralisation de la culture “Ops”

De nouveaux besoins

Ainsi, cette culture Ops s’est développée en réponse aux besoins rencontrés lors du développement logiciel et d’applications. De nos jours, ces solutions sont souvent constituées de nouveaux types de composants leur permettant d’être plus modulables, sécurisées, innovantes et intelligentes (cloud, ML, grande quantité de données, …). Or, l’intégration de ces nouvelles technologies dans les applications a augmenté les risques pour le bon déroulement des projets. Bien souvent, ce type de produits nécessite l’intervention de nouveaux métiers – Data Scientist / Data Engineer / Data Analyst… Cela ravive les difficultés rencontrées par le passé dans la gestion du cycle de vie des projets. C’est particulièrement le cas lors de l’accompagnement d’un produit d’une phase de développement à une phase de production, a fortiori étant donnée cette nouvelle diversité fonctionnelle de parties prenantes.

Les insuffisances du DevOps au service de la Data et du Machine Learning

L’intégration de modèles d’intelligence artificielle et plus particulièrement de Machine Learning dans des applications a soulevé de nouveaux enjeux. La philosophie DevOps a essayé de s’adapter pour pouvoir répondre à ces nouveaux défis, mais les principes DevOps initialement définis ne suffisent plus pour mener à bien un projet ML. En effet, ces projets présentent de nombreuses spécificités qui ne sont pas couvertes ou sont mal traitées par le DevOps (voir le tableau ci-dessous).

Ainsi le DevOps ne permet pas de répondre à tous les besoins de ces nouvelles technologies, induisant l’émergence de nouvelles disciplines.

Pour prévenir au mieux les risques et accélérer l’intégration de nouvelles fonctionnalités, de nouvelles perspectives et tendances émergent chaque jour autour des idées du DevOps, déclinées pour chaque usage et générant une véritable ère des Ops : « MLOps », « DataOps », « SecOps », « ITOps », etc. Ces différentes notions sont décrites brièvement dans le tableau ci-dessous.

Pour mieux comprendre les dynamiques associées à ces nouvelles disciplines, nous avons mené une étude sur l’évolution de leur popularité sur Twitter, acteur majeur dans l’émergence, l’exposition et la popularité des nouvelles technologies. Après avoir récupéré l’ensemble des tweets mentionnant chacun des termes associés (DevOps, MLOps, DataOps, etc.), nous avons quantifié et dénombré leur nombre comme mesure de leur popularité sur les dernières années. Les courbes de popularité de ces différents termes sont présentées dans le graphique ci-dessous, avec le terme DevOps qui est présenté à part du fait de ses particularités (voir cadrant en haut à gauche).

Dans le monde de la Tech, le mouvement DevOps se positionne comme précurseur et semble être à l’origine des autres disciplines. En effet, nous observons sur le graphique que la première apparition du terme sur Twitter est en 2007, soit deux ans avant l’apparition d’autres mouvements Ops. De plus, nous observons qu’il y a une augmentation pseudo-exponentielle de sa popularité jusqu’à 2015, suivi d’une augmentation plus faible jusqu’à 2017, portant à 725 000 tweets sur le DevOps en une année (soit 2 000 tweets par jour !). L’inversion de la tendance de popularité à partir de 2017 peut s’expliquer en partie par la création de nouveaux mouvements Ops, entraînant un effet de vases communiquant. Ces mouvements complètent la philosophie du DevOps dans certains domaines nécessitant des pratiques plus spécifiques.

Pour autant, les nouveaux termes associés sont nettement moins représentés sur la Twittosphère avec un rapport de x40 par rapport au nombre de tweets sur le DevOps. Cela peut s’expliquer par le fait qu’avant le DevOps, la communauté des ingénieurs logiciels était déjà massive. Les autres disciplines (Big Data, Machine Learning, …), nettement plus jeunes, n’ont pas encore de communauté mature et manquent d’ailleurs de nombreuses ressources.

À l’origine de tout projet Data, une problématique forte qui s’impose aux organisations est la collecte, le stockage et le raffinage d’une grande variété de données volumineuses. C’est probablement l’une des raisons pour lesquelles nous pouvons voir que la popularité du DataOps augmente fortement dès 2015. Cela a également posé des questions relatives à la sécurité de ces données, d’où l’augmentation de la popularité en parallèle du concept de SecOps.

Il est très intéressant de remarquer que le développement de la popularité du MLOps est postérieur à celle du DataOps. Une première explication de cet ordonnancement fait écho à ce que nous avons décrit précédemment : la première difficulté d’un projet Data est la récupération automatisée de données qualifiées, d’où la primauté du DataOps. Une autre explication complémentaire relève du fait que le DataOps englobait initialement toutes les problématiques liées à l’opérationnalisation des données : du Data Engineering à la Data Science. La stagnation puis la diminution de la popularité du DataOps sur Twitter pourraient s’expliquer par la différenciation des problématiques opérationnelles associées à chaque segment fonctionnel (Data Engineering et Data Science), cédant donc un peu d’espace au MLOps.

En effet, le MLOps s’attache à travailler sur les spécificités d’un projet d’IA et de Machine Learning qui ne sont pas couvertes par le DataOps tels que le versionning, ou encore le monitoring des modèles de ML. La forte augmentation depuis 2018 du nombre de tweets sur le MLOps est un indicateur confortant notre vision sur l’intérêt porté à ce nouveau métier, et en même temps souligne sa prime jeunesse. Par ailleurs, contrairement au DevOps ou au DataOps, ce terme ne semble pas avoir atteint son plateau de popularité sur Twitter, montrant ainsi que le sujet reste pleinement d’actualité. Enfin, les courbes du DataOps et du MLOps se croisent en 2020, laissant penser que les enjeux du MLOps présentent actuellement une importance quelque peu supérieure au DataOps aux yeux de la communauté.

Chacun de ces mouvements est pour la plupart très récent, et de fait, il n’existe pas au sein de la communauté de consensus sur la définition de leurs périmètres, de leurs modus operandi, et des bonnes pratiques associées. En particulier, le MLOps apparaît comme le concept le plus juvénile, et pas des moins complexes. L’impérieuse nécessité d’une vision Ops se résume parfaitement par cette citation de Klaus Schwab, ingénieur, économiste et président du Forum Économique Mondial :

Dans le nouveau monde, ce n’est pas le gros poisson qui manque le petit ; c’est le plus rapide qui mange le plus lent.

Définition, objectifs, périmètre, outils… Retrouvez-nous bientôt pour la suite de cette tétralogie dédiée au MLOps ! En attendant, contactez nos expert·e·s Data pour en savoir plus.

Contactez-nous

Rédigé par Clément Moutard, Manager Data, et Martin Cudicio, Consultant Data

Ce n’est pas ici que je vais refaire l’histoire des marques et des stratégies de branding,

Pendant des années, toutes les grandes théories se succédaient,

Comment positionner sa marque, quelle place pour son branding, comment générer de la préférence de marque jusqu’à accéder au statut de… LOVE BRAND.

Oui mais voilà,

Tout est bousculé depuis quelques années par les « perturbateurs » que j’appellerais bien volontiers les accélérateurs (puisqu’en bousculant, ils font avancer).

Les MDD qui travaillent leur stratégie avec habileté : fini l’ère du mee-too, place à l’unicité et à l’audace créative ! Qui aurait pu penser, il y a 5 ans à peine, que les MDD seraient capables d’avoir autant d’aplomb ?

Il y a eu également les start-ups et l’ère du « no marketing ». Un branding timide, fait maison, artisanal et simple.

Mais alors, les marques nationales dans tout cela ?

Comment se remettre à la page quand tout est bousculé ?

Comme une peur de faire un faux pas, de prendre une mauvaise route qui, dans ce cas, s’avèrerai être une mauvaise posture.

Bienvenue dans l’ère des marques timides ?

Celles qui s’allègent pour laisser la part belle au produit, vous diront-elles,

Mais surtout celles qui peinent à passer au statut de marque engagée,

Comment continuer à fédérer quand on a utilisé pendant des années des techniques pour vendre, parfois à n’importe quel prix ?

Il est presque étonnant de voir que, pour s’engager sur des nouveaux marchés, nouveaux segments, nouvelles promesses, les marques sont presque obligées de disparaître ! Rassurez-vous, elles ne disparaissent pas, elles laissent la place.

La place à des promesses inédites, des cibles nouvelles ; pour adresser correctement cela, quoi de plus fort que de créer de toute pièce des marques nouvelles ?

(Le point commun entre ces 3 marques ? Elles appartiennent toutes au géant Nestlé !)

Et nous assistons tout doucement à un nouveau terrain de jeu pour les marketeux·ses de demain : des marques patrimoniales et historiques qui laissent la place aux marques filles pour éviter un énième système de « oui mais tu comprends, la règle d’endorsement c’est que le logo de Y doit faire 26,72% de la hauteur de X avec une zone de protection de ½ Y » (j’exagère à peine).

Des marques qui simplifient aussi leurs codes pour s’essentialiser. Le fameux retour du Less is More. Et lorsque Danone lance sa nouvelle plateforme de communication corporate « Danone, One Planet, One Health », il faut bien que la stratégie d’offre et l’expression branding suivent ensuite.

Autre exemple illustrant ce propos ? Les marques qui sont lancées dans la mouvance des grands enjeux sociétaux : la génération des millenials et celle des GenZ. Cette génération qui n’achètera plus comme hier, qui consommera en pensant à demain, celle pour qui les marques doivent se réinventer sans cesse.

AirFrance avait fait une tentative, sans doute un peu trop tôt ? Avec le rachat et l’animation de sa marque JOON, disparue en 2019.

Mais les grands groupes de tourisme et de transports ne sont pas en reste,

Accor, SNCF, tous veulent eux aussi se lancer dans cette chasse à la cible des « engagé·es », des écos-citoyen·nes.

Et enfin, parce que les start-ups restent les meilleures stimulatrices d’idées, de nouvelles marques viennent encore bousculer nos idées reçues en s’engageant non seulement dans des combats RSE mais en proposant aussi des univers de marques innovants et crédibles à la fois.

Alors, quelle place pour les marques demain ?

Comment travailleront-elles leur identité ?

Comment consommerons-nous autrement ?

Quel sera notre rapport aux marques demain ?

Je crois au pouvoir des marques, je crois profondément qu’elles peuvent participer aux engagements de demain. Je crois en leur capacité à rebondir, à se réinventer. Il y a 15 ans, je démarrais ma carrière en rêvant de travailler pour une Love Brand.

Je crois qu’aujourd’hui, je n’attends qu’une chose, travailler avec et pour les INVOLVED BRANDS. Celles qui innoveront pour une consommation plus responsable, celles qui militeront pour une politique interne plus inclusive, celles qui encourageront les idées d’où qu’elles viennent.

Marques d’hier, d’aujourd’hui et de demain, ENGAGEZ-VOUS !

Rédigé par Charlotte Zekraoui, Manager Senior Factory

Notre mission auprès d’un grand acteur de la construction, comptant plus de 220 000 collaborateurs à travers le monde, a commencé en février 2020. Dans ce cadre, nous avons travaillé en étroite collaboration avec l’équipe chargée d’accompagner l’ensemble des collaborateurs du groupe souhaitant améliorer et maîtriser leur environnement de travail grâce aux outils digitaux. Après deux semaines en immersion pour comprendre le fonctionnement du service, nous avons rendu un rapport d’étonnement concentrant les actions des six mois à venir.

Notre proposition visait à compléter et à booster une base solide d’adoption : masterclasses, formations, fiches pratiques, support fonctionnel VIP et utilisateurs, programme ambassadeur, etc. Le principal objectif était de multiplier par trois le nombre de personnes accompagnées par l’équipe en interne.

À l’heure du confinement, il fallut repenser les méthodes d’accompagnement largement basées sur le présentiel : créer une dynamique d’équipe solide et efficace, répondre à une soudaine augmentation de sessions et de guides d’accompagnement et construire un cadre propice à l’apprentissage à distance étaient au centre de notre réflexion. Nous devions aussi déjà penser à préparer « l’après confinement ».

Cette conjoncture particulière a permis à l’équipe interne d’être identifiée par un grand nombre de collaborateurs, notamment sur les sujets Microsoft 365. En septembre, il était nécessaire de proposer une solution rapide et peu onéreuse pour faciliter le travail des managers, des assistants et du département des ressources humaines pour mieux gérer le retour ponctuel sur site des collaborateurs.

Développée en 1 mois avec l’aide du département Data Saegus et des services applicatifs du groupe, en utilisant les licences Microsoft déjà à disposition, nous avons proposé une Power App visant à faciliter l’organisation du télétravail : accessible sur mobile et desktop depuis Teams, elle permet à chacun d’ajouter ses jours de télétravail sur les quatre semaines à venir. Chaque jour, un récapitulatif des saisies est automatiquement envoyé à chaque manager via Power Automate. Enfin, un tableau de bord Power BI offre une vue d’ensemble spécifique à chaque manager et permet de télécharger un récapitulatif en format pdf. Plusieurs parcours sont disponibles et activés selon les directives gouvernementales : présence ponctuelle sur site, présence ponctuelle à distance, etc.

Grâce à une collaboration entre l’équipe interne, les ressources humaines et les services infrastructures et applicatifs, l’ensemble du dispositif fut livré 1 mois après la réception de la demande. L’ensemble des collaborateurs concernés l’ont adopté en 1 semaine.

Dans l’élan du lancement de la Power Platform, le projet a aussi su dépasser son propre cadre : aujourd’hui, un an seulement après le début de la mission, plusieurs équipes du groupe travaillent à la mise en place d’un centre de service dédié à l’automatisation des processus individuels et d’équipe, notamment grâce aux outils de la Power Platform.

Pour en savoir plus, et pour être accompagné sur un projet d’adoption, contactez nos expert·e·s Workplace et Data !

Contactez-nous

Rédigé par Sihem Fayard et Maïlys Richard, Consultantes Digital Workplace

A travers son département Acceleration Tactics, Saegus accompagne les organisations (équipes, projets, programmes) dans leur transformation agile.  

Parce que nous sommes convaincus des bénéfices de l’agilité au sein des organisations, nous avons interrogé Aurore, Manager au sein du département Acceleration Tactics, pour qu’elle nous parle de son quotidien de Coach Agile et PMO auprès d’équipes métiers et IT.  

Interview d’Aurore, Manager Acceleration Tactics chez Saegus

Je suis Aurore Pinel et j’ai rejoint Saegus il y a 5 ans.

Je suis aujourd’hui Manager sur des missions impliquant des accélérateurs méthodologiques tels que l’Agile, le Design Thinking, le Lean Startup, … et je suis également Responsable du centre de formation Saegus Institute.  

Depuis près d’un an, j’interviens en tant que Coach Agile auprès d’un acteur du secteur Cosmétique. J’ai à ce titre construit le cadre de travail agile le plus adéquat pour le projet et je m’assure de sa bonne mise en pratique auprès de l’ensemble des parties prenantes. Mon accompagnement a rapidement évolué vers un rôle de PMO Agile (Project Management Officer) pour assurer avec mes clients le pilotage et le suivi du projet. 

Peux-tu nous décrire un peu plus le contexte dans lequel ton accompagnement de PMO Agile s’inscrit ?  

J’interviens dans l’entité de Recherche et Innovation d’un acteur de la Cosmétique. Le projet a pour objectif de rendre ce centre de R&I le plus compétitif de l’industrie de la beauté en outillant le pilotage de portefeuilles de leurs projets.  

Pour répondre à cette ambition, le projet implique avant tout d’aligner les équipes Métiers et les équipes IT. Le cœur du groupe projet est constitué de 20 personnes travaillant quotidiennement sur une  quinzaine  de  thématiques priorisées au démarrage du projet, représentant nos  Epics  (scoring des projets, digitalisation des budgets, saisie des temps des collaborateurs, KPIs, …). 

Pour ce projet d’envergure, mon rôle de Coach Agile et de PMO a été clé sur l’organisation du projet. Mais il n’est pas le seul à contribuer à la facilitation du projet : j’ai la chance d’être accompagnée par Pierrick, Consultant de mon équipe, qui intervient en tant que Change Manager sur la mission afin d’assurer l’adoption des évolutions mises en œuvre. Je suis également accompagnée de Marouchka, Manager au sein de l’équipe, qui en tant que Proxy Product Owner, traduit les évolutions souhaitées par le Métier en items prêts à être traités par les développeurs. 

Peux-tu nous en dire un peu plus sur la mise en place de ton accompagnement ? 

3 grandes étapes se sont succédées depuis que nous collaborons sur ce projet :  

  1. Analyser l’existant (l’organisation, les processus, les interactions, etc.) afin de définir la gouvernance Agile la plus adaptée au projet, sensibiliser les sponsors aux bénéfices de l’agilité et former l’équipe cœur à l’Agile.   
  2. Lancer le projet et les premiers sprints selon la gouvernance définie, engager l’équipe sur les ateliers, mettre en production et communiquer les victoires. Mesurer et partager la performance et la progression du projet, préparer les grandes instances de pilotage pour accélérer la prise de décision.  
  3. Formaliser l’organisation de la phase de Run pour les premières Epics terminées : détailler les processus de récolte des retours utilisateurs, de résolution de bug ou d’évolutions à venir. 

Comment l’adoption de cette nouvelle façon de travailler a été faite ? 

Nous sommes évidemment passés par une phase de formation qui est clé pour initier à l’Agile et aligner les parties-prenantes sur le vocabulaire et l’approche. Le kick-off du projet notamment est selon moi indispensable pour créer une cohésion d’équipe forte. Le succès d’un projet vient de l’équipe ; animer l’engagement de l’équipe est de la responsabilité du PMO.  

Mais ce qui reste déterminant dans la réussite de ce type de démarche est l’accompagnement au quotidien des équipes pour maintenir la rigueur induite par ce cadre de travail. 

Est-ce que vous avez dû adapter le cadre de travail que vous utilisez ?  

Les cadres de travail Agile sont pour moi des leviers d’inspiration. Chaque équipe, projet, programme est différent et chaque recette créée doit donc être pensée sur-mesure pour le contexte que l’on adresse. 

Pour ce projet, le cadre de travail Scrum a été retenu avec un certain nombre d’adaptations :  

  1. L’ajout d’une instance de « WIP » (Work In Progress) : nous faisons un pré-visualisation avec l’ensemble des parties prenantes des développements à une semaine de la fin du sprint pour revoir le travail en cours, et effectuer si besoin des corrections avant la review. Cela nous permet d’assurer un taux élevé de complétion des items du Backlog, et de garantir des dates de mises en production fixes.  
  2. La mise en place d’un « buffer » pour les Développeurs, correspondant à 10% de leur temps de disponibilité sur le sprint : comme les sprints durent 4 semaines, cela nous permet de gérer les imprévus en cours de sprint et une meilleure adaptation au changement si besoin. 
  3. L’animation d’ateliers pour alimenter le Product Backlog : ce type d’atelier, reprenant des méthodologies de Design Thinking,  est indispensable pour aligner l’équipe sur les processus et évolutions à apporter à chacune des Epics. Bien que ces instances ne soient pas formellement décrites dans la théorie du cadre de travail Scrum, elles représentent pourtant près de la moitié du temps de travail de l’équipe. En effet, ces ateliers de 3 heures sont planifiés deux fois par semaines et permettent de récolter suffisamment de matière pour alimenter les futurs Sprints. Si la co-construction est indispensable pour engager les équipes, c’est aussi un premier levier d’adoption avant même la mise en production des évolutions. Ces instances sont aussi de bons leviers pour entretenir la cohésion d’équipe via des ice-breakers et end-breakers qui permettent de finir les sessions de travail sur une note positive ! 

Comment accompagnes-tu au quotidien ? Peux-tu nous décrire une journée type ?  

Je n’ai pas de journée type, cependant, j’ai bien des semaines types.  

Chaque semaine est rythmée par des instances fixes, ce qui permet de réduire la complexité aux yeux de l’équipe. Je connais l’ensemble des actions que je dois effectuer au cours de la semaine, ce qui simplifie également mon organisation.

J’ai globalement 3 cibles d’actions :  

  • Les développeurs, au travers des instances type Dev Meet-up, Sprint Review et Retrospective, 
  • Les métiers avec les ateliers de co-construction et d’alignement, 
  • Le Product Owner pour partager l’état d’avancement du projet et communiquer nos victoires à l’ensemble de l’organisation. 

Nous avons une vitrine Sharepoint pour communiquer largement sur le projet. Mais au sein de l’équipe, la  collaboration  passe  principalement  par Microsoft Teams et Azure Devops pour la gestion du backlog avec les développeurs.  

Quels leviers utilises-tu ?  

J’utilise principalement les leviers de l’Agile pour l’organisation du projet. Pour les ateliers de groupe, je m’inspire d’approches orientées utilisateurs telles que le Design Thinking ou d’autres techniques d’Innovation. Comme les autres consultants de mon entreprise, je capitalise l’ensemble de mes apprentissages dans La boîte à outils du PMO Saegus qui est un réel accélérateur pour ma mission. Il s’agit d’un agrégateur de bonnes pratiques et de modèles prêts à l’emploi relatifs à chacune des activités du PMO.  

Au quotidien, je me considère comme super facilitateur, organisateur ou encore aligneur.  

Mon challenge est de maintenir un rythme constant sur le long terme, avec une équipe positive et orientée vers le résultat. Mon indicateur de réussite, c’est d’enlever toute charge mentale à mes clients : cela sous-entend que le projet est sous contrôle ! 

Quels sont les challenges que tu as rencontré ?  

Sans surprise, la situation sanitaire. Nous avons eu la possibilité de réaliser seulement 2 ateliers en présentiel depuis le début du projet. Or, nous savons que le lien humain en Agile est plus qu’important.  

Nous nous sommes adaptés pour continuer de délivrer le projet à distance, mais la charge associée à la préparation des ateliers sur des outils tels que Klaxoon, Miro… n’est pas à négliger. L’engagement des équipes à distance a été et reste mon challenge quotidien. 

Le second challenge a été de faire comprendre à l’organisation que l’Agile n’est pas égal à résultats immédiats. Nous avons adopté une démarche de co-construction sur chaque Epic pour s’assurer que les évolutions apportées soient viables dans le temps, éviter à tout prix les « quick wins » qui nécessitent un double travail. Cette démarche est consommatrice de temps, mais est payante sur le long terme : elle permet d’éviter de revenir sur des changements lourds et d’assurer la viabilité sur le long terme.  

Le binôme Change Manager et PMO a été clé pour assurer l’adoption de l’ensemble des sujets traités dans le projet IRIS.  

Souhaites-tu ajouter quelque chose ?  

Cette mission a de nouveau prouvé le rôle indispensable du PMO sur un projet ou un programme. Mais pas n’importe quel PMO, le « nouveau » PMO. Celui qui fait face à de nouveaux challenges :  

  • La complexité croissante​ due à l’explosion du nombre de projets, la gestion de leurs dépendances, la multiplicité des acteurs, le besoin d’internationalisation, etc;
  • La nécessité de comprendre les problématiques techniques face à des projets incluant des technologies de plus en plus complexes.;
  • La démocratisation massive du travail à distance, que ce soit par la prise en compte des pratiques d’offshoring ou l’impact de la crise sanitaire;
  • La flexibilité accrue​ via la généralisation des pratiques agiles au niveau des équipes, induisant de nouvelles façons de piloter et organiser des projets;

Les missions du nouveau PMO se sont considérablement élargies, requérant des profils capables d’apporter une vision produit ou sectorielle. ​ Le PMO n’est plus qu’un simple coordinateur devant réduire le triptyque coût-qualité-délais. Il doit plus que jamais challenger, idéer, faire évoluer les sujets traités… pour favoriser l’augmentation du retour sur investissement des projets. 

En somme, un bon PMO doit donc être bien formé, préparé et outillé ! 

Si vous souhaitez vous aussi être accompagné par nos équipes Acceleration Tactics dans vos projets de transformation agile, n’hésitez pas à contacter nos expert·e·s Accélération Tactics ! 

Rédigé par Roxane Meyer, Consultante Acceleration Tactics 

Contactez-nous

Dans un monde numérique en plein bouleversement, les entreprises font de plus en plus appel aux nouvelles technologies afin de tirer de la valeur de leurs données.  Cependant, selon Gartner, seulement 13% des projets de Machine Learning (ML) seraient industrialisés aujourd’hui.

L’un des principaux problèmes empêchant les modèles d’être exploités est lié à la difficulté de les opérationnaliser. Autrement dit, le grand enjeu que rencontre la Data Science est la mise en production des solutions de ML.

Le cycle de vie d’un projet ML est constitué de nombreuses phases et convoquent de nombreux métiers : aux côtés du Data Scientist et du Data Engineer qui modèlent la solution, le rôle du ML Engineer est essentiel dans la gestion à terme du projet.

Ses objectifs sont les suivants :

  • Accélérer l’avancement des projets de ML en gérant le cycle de vie des modèles, de leur phase de développement à la post-production ;
  • En amont, co-articuler le projet avec les pipelines de données qualifiées (pertinentes, fiables, de qualité) développées par le Data Engineer. Ces données sont remises au·à la Data Scientist afin qu’il puisse travailler au développement des modèles de ML ;
  • Organiser la phase d’entraînement des modèles pour faciliter la phase d’intégration et de déploiement (selon des règles comme A/B testing, Canary Rollout) dans des environnements de production. Cela permet au·à la Data Scientist de versionner les modèles pour assurer leur gestion systématique ;
  • Suivre la performance des modèles et des données et, s’il y a lieu, faire remonter les écarts, erreurs et métriques au Data Scientist pour assurer l’absence de semantic/concept drift. Le cas échéant, il est envisageable d’y remédier par un réentraînement des modèles, si possible automatiquement ;
  • Suivre la bonne exposition des services ML, par exemple via l’encapsulation des modèles dans une application en collaboration avec une équipe de développement (DevOps et/ou Cloud Architect).

Le ML Engineer maîtrise les librairies de Data Science (Tensorflow, Scikit-Learn) et les outils de développement (Python, R. Jupyter), de DevOps (Airflow, Git, Ansible), de versionning et de ML Management (MLflow, AutoML, Kubeflow). Il est également à l’aise avec la méthodologie Agile afin d’assurer la gestion de projets (Scrum).

C’est un métier facilitateur et pluridisciplinaire qui s’appuie sur des frameworks de gestion de workflows, de versionning, et de ML management. Son rôle est clé, car il crée de la valeur rapidement.

En conclusion

La discipline du MLOps est récente et les pratiques ne sont pas encore harmonisées au sein de la communauté. Toujours en développement, elle garantit des activités très concrètes et innovantes. Si ces perspectives à la fois ouvertes et challengeantes vous intéressent, n’hésitez pas à contacter nos experts Data ou à candidater pour nous rejoindre ici. Au plaisir d’échanger !

Contactez-nous

Rédigé par Clément Moutard, Manager Data, et Martin Cudicio, Consultant Data

Avec ses 50 millions d’utilisateurs, Trello est un logiciel de gestion de projet largement adopté qui s’inspire du modèle Toyota et la méthode Kanban (principe de tableaux avec des listes et des cartes). 

Grâce à sa simplicité d’utilisation, Trello s’est retrouvé au cœur des projets de plusieurs milliers d’entreprises ainsi que dans le quotidien des particuliers grâce à sa formule freemium.  

Logiciel créé en 2011 et racheté par Atlassian en 2017, Trello s’offre pour ses 10 ans de nouvelles fonctionnalités ainsi qu’une nouvelle identité visuelle. De la vue micro à la vue macro en un clic ou encore la gestion de plusieurs projets en même temps grâce à une vue personnalisée, les abonnés détenteurs des versions Business Class et Entreprise vont avoir pléthore d’options pour manager leurs projets.  

5 nouvelles vues, des nouvelles cartes et des améliorations diverses et variées, voici ce que propose Trello depuis peu… et ce n’est pas fini !

À quels cas d’usages ces 5 nouvelles vues s’adressent-elles ?

Comment planifier la vue d’un projet, les objectifs d’une équipe ?

Obtenir une vue d’ensemble des objectifs de l’entreprise peut paraître ardu, surtout lorsque l’on souhaite planifier les priorités des prochains mois voire des prochains trimestres.

La vue chronogramme, qui ressemble à un planning de Gantt, vous permet de visualiser rapidement les priorités sur les mois à venir et ajuster les objectifs en répartissant les ressources équitablement. 

Comment gérer les ressources d’une équipe, d’un ou plusieurs projets ?

S’assurer que chaque collaborateur possède une charge de travail en accord avec ses capacités est en enjeu rencontré par beaucoup de managers. Il est encore plus compliqué lorsque ce collaborateur travaille sur plusieurs projets en même temps.

La vue Tableur permet de suivre les tâches de tous les projets sélectionnés. Selon les filtres effectués, il est possible de sélectionner et trier sur des collaborateurs précis pour identifier leur charge de travail et ainsi anticiper des risques et faciliter la prise de décisions.

Comment piloter et suivre son projet ?

Les images (et les graphiques) valent mille mots.

La vue Tableau de bord vous permettra de mieux piloter votre projet grâce à des données et indicateurs créés automatiquement.  
Vous pouvez, en un coup d’œil, voir l’état d’avancement de votre projet en comptabilisant les tâches « en cours » ou « finies » ou encore la répartition d’assignation. Mais libre à vous de personnaliser vos graphiques pour faire apparaitre les indicateurs les plus pertinents pour votre projet.  

Quelles sont les priorités du mois, de la semaine voire même du jour ?

La vue Calendrier facilite la planification des activités d’une équipe ou d’un projet en offrant une vue sur les échéances et les délais accordés à des tâches spécifiques. Cette vue permet d’apercevoir rapidement les tâches critiques à réaliser dans un projet.  

Au-delà de la gestion de projet, cette vue répond à de nombreux cas d’usages tels que la gestion de calendriers éditoriaux d’équipes Marketing pour planifier les contenus à rédiger et publier ou la gestion de candidatures d’équipes RH.  

L’utilisation de la vue Calendrier est simplifiée pour ajuster les dates limites et délais associés aux tâches grâce à un simple glisser-déposer.

Comment des métiers à forte mobilité peuvent gérer leurs activités ?

La vue Localisation, par exemple, est dédiée aux usages liés à la géolocalisation pour suivre des tâches et les visualiser sur une carte. Fonctionnalité très pratique dans le secteur de l’immobilier pour suivre la vente de propriétés selon leur emplacement géographique ou par des équipes commerciales devant gérer leurs déplacements.

L’avis de l’équipe Acceleration Tactics sur les nouvelles vues

Trello avait débuté son évolution avec la mise à disposition des Power-Ups permettant d’agrémenter les tableaux pour couvrir un certain nombre de cas d’usages comme la personnalisation de champs ou encore l’automatisation. Mais grâce à ces dernières évolutions, Trello vient s’affirmer sur le marché comme véritable challenger en comblant les limitations qui empêchaient son utilisation à l’échelle sur des projets complexes. La solution marque un tournant en intégrant nativement des fonctionnalités nécessaires pour la bonne gestion de projet, quel que soit le secteur ou métier.

3 nouvelles cartes viennent également enrichir les possibilités de gestion de l’information au sein des tableaux : quelles sont leurs valeurs ajoutées ?

Une multitude de logiciels tiers sont sur le marché et beaucoup d’entre eux sont utilisés en parallèle de Trello pour augmenter la productivité.  

Les cartes liées permettent de centraliser l’ensemble des ressources du projet et de l’équipe grâce à l’intégration de liens directs dans les cartes. Il est maintenant possible d’ajouter simplement un lien Youtube de la dernière vidéo d’entreprise, ou bien des documents stockés sur Dropbox ou Google Drive.  

Créer un tableau composé de tableaux ?  

Les cartes Tableaux remplissent parfaitement ce rôle pour retrouver tous les tableaux liés à un même projet au sein d’un même tableau. Par exemple, dans une campagne marketing, vous pouvez référencer d’autres tableaux relatifs aux ressources provenant des autres départements.  

Des cartes se mettant automatiquement à jour lors d’une modification dans un autre tableau, c’est l’une des fonctionnalités les plus demandées.  

Les cartes Miroirs sont là pour vous faire gagner du temps. Cela signifie que les membres d’une équipe qui travaillent sur différents tableaux seront toujours au courant des dernières informations sur un projet qui les concerne tous, car les cartes miroirs seront automatiquement mises à jour en même temps que la carte originale. (Fonctionnalité disponible dans les prochains mois) 

L’avis de l’équipe Acceleration Tactics sur les nouvelles cartes 

Un point de douleur de la gestion de projet est la dispersion des informations que Trello vient contrer en offrant de consolider les informations en un endroit unique. Trello a bien compris les besoins de ses utilisateurs de gestion multi-projets pouvant impliquer de multiples équipes, nécessitant de la transparence d’information à jour, ainsi que celui de référencer les ressources provenant d’autres logiciels à travers ses nouvelles cartes. Des fonctionnalités attendues qui rendront l’outil indispensable à notre quotidien !

Les multiples tableaux auquel un individu accède peuvent complexifier la gestion quotidienne et l’accès à l’information.   

La nouvelle barre latérale est là pour une meilleure expérience de navigation. Elle est organisée par espace de travail et chaque espace de travail a ses propres tableaux. Vous pouvez y voir vos tableaux favoris, les vues d’équipe et tous vos tableaux. (Fonctionnalité en cours de déploiement)

L’avis de l’équipe Acceleration Tactics en conclusion 

À travers ces évolutions majeures, Trello, jusque-là répondant à des cas d’usages précis, se développe et répond à un plus grand nombre de besoins. Initialement limité à des tableaux de visualisation de tâches simplifiés, Trello évolue vers un produit de gestion de projet et se différencie des autres acteurs du marché, notamment par la synchronisation cross-projet. Nous avons hâte de suivre l’évolution de cet outil !

Pour en savoir plus, et pour vous former à Trello, n’hésitez pas à contacter nos expert·e·s Accélération Tactics !

Contactez-nous

Rédigé par Claire Ducreux, Consultante Acceleration Tactics.

Crédits photos : © Trello Inc

Comme chaque année depuis 5 ans, le Financial Times et Statista dressent la liste des « 1000 Europe’s Fastest Growing Companies ».

Cette année pour la première fois, Saegus fait partie de ce classement qui répertorie les entreprises européennes qui ont réalisé le plus fort taux de croissance annuel entre 2016 et 2019.


C’est une immense fierté pour nous et l’occasion une nouvelle fois de vous remercier pour cette aventure que nous vivons, ensemble, au quotidien.


Découvrez le classement complet ici.

Entre aversion et adoption, comment le télétravail a-t-il été reçu par les Français·e·s ? Quels outils ont-été utilisés ? Quelles tranches d’âge sont les plus convaincues ?

Les Français·e·s et le télétravail

Marc Trilling, président de Saegus, est revenu sur ces questions dans l’émission Tech&Co de François Sorel sur BFM Business, ce mercredi 3 mars.

Au programme, les Français·e·s face au télétravail : en partenariat avec Odoxa, une enquête a été menée auprès d’un échantillon de plus de 2 000 personnes interrogées sur leurs habitudes durant cette période de crise sanitaire.

Un peu plus d’1 Français·e sur 5 a expérimenté le télétravail (22%) pendant plusieurs jours depuis le début de la crise sanitaire. Ce chiffre varie selon les catégories de métiers, les régions et l’âge.

L’année que nous venons de vivre a constitué une expérience grandeur nature du télétravail. Du jour au lendemain, les entreprises ont dû organiser la pratique sans avoir pu s’y préparer. Malgré ce télétravail contraint plus que choisi, 80% des Français·e·s en ont une bonne image, mais ce chiffre chute nettement chez les 18-24 ans.

Les logiciels et accès à distance ont été largement déployés : 2 télétravailleur·se·s sur 3 ont pu disposer de moyens matériels fournis par leur entreprise. Cependant, 36% des télétravailleur·se·s n’ont pas eu à disposition les moyens matériels nécessaires.

« 2020 a été l’année du déploiement du digital workplace et des outils de collaboration. Il s’agit encore d’un sujet d’actualité, qui dépasse ce cadre : les télétravailleur·se·s veulent une expérience employée globale et une plateforme adaptée pour la soutenir », précise Marc Trilling.

Efficacité, charge de travail, avenir du télétravail… Marc Trilling met en perspective ces résultats avec une réflexion plus globale sur la place de la transformation digitale dans les entreprises : retrouvez le replay de l’émission ici et téléchargez l’intégralité de l’étude ici.