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Mois : avril 2022

Télétravail, travail hybride, productivité, communication, inclusivité, engagement, attraction, rétention des talents, évolution, bien-être… sont autant de sujets décisifs au cœur des préoccupations quotidiennes des organisations, avec une problématique centrale : comment définir et créer l’environnement optimal pour que les employé·e·s puissent réaliser leurs activités quotidiennes dans les meilleures conditions ?

Cette question est d’autant plus cruciale que l’environnement de travail tel qu’on le connait aujourd’hui devient de plus en plus ouvert et étendu, qu’il s’agisse de :

  • L’environnement de travail professionnel, soit les locaux mis à disposition des employé·e·s ou sur le terrain pour les populations frontline ;
  • L’environnement de travail personnel ou home office ;
  • L’environnement de travail en déplacement, pour les plus nomades.

La mise en place d’une expérience de travail – ou d’une Workplace Experience – optimale doit tenir compte de trois dimensions principales.

D’abord l’expérience technologique, grâce à un ensemble d’outils visant à optimiser la productivité et la valeur métier. L’accès à ses outils doit être transparent et sans couture pour assurer l’efficacité opérationnelle. Il est effectivement déroutant d’avoir plusieurs outils pour réaliser des tâches qui contribuent à un seul objectif : réaliser son travail quotidien. Le principe du working hub efface ainsi cette problématique en regroupant l’ensemble des applications métiers en un point d’accès unique.

Ensuite, l’expérience physique (celle qui dépend de l’environnement de travail) doit être conçue pour être connectée aux outils technologiques et adaptée au mode de travail des employé·e·s. C’est le principe du Phygital : la contraction des mots “physique” et “digital”. La conception physique de l’environnement de travail doit donc être pensée et conçue suffisamment en amont pour bien anticiper et répondre aux usages des collaborateur·rice·s et technologies utilisées.

Enfin, l’expérience humaine – ou human experience – veille à la satisfaction, au bien-être et à l’engagement des employé·e·s. Une expérience humaine réussie est personnalisée, basée sur la confiance et la transparence et prend en compte l’ensemble du parcours de l’employé·e, depuis son recrutement jusqu’à son départ en passant par son évolution. Repenser les processus de recrutement, les méthodes de management et la culture du feedback et de la reconnaissance est essentiel pour favoriser une meilleure expérience humaine. C’est une transformation de l’ordre de la culture d’entreprise et de l’organisation pour placer l’humain au centre.

La « workPlace eXperience », telle qu’elle est pensée par Saegus, est à la fois globale et spécifique pour s’adapter aux métiers et typologies de populations d’une organisation. Elle se veut aussi pérenne pour s’adapter aux évolutions du contexte, des pratiques, des besoins… Cette capacité d’adaptation représente ainsi le principal défi pour la mise en place d’une expérience optimale.​

Chez Saegus, nous avons développé une méthodologie cyclique visant à définir, mettre en place et pérenniser votre expérience de travail. Contactez-nous pour en savoir davantage !

Rédigé par Khaled Loumi, Senior Manager Digital Workplace

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En décembre 2021 avait lieu NeurIPS, l’une des conférences majeures dans le domaine de l’intelligence artificielle et du Machine Learning. Cette édition a mis en lumière une nouvelle tendance : le focus sur les données utilisées pour l’apprentissage, plutôt que sur les modèles d’intelligence artificielle permettant de valoriser ces données, est de plus en plus important – c’est la Data-centric AI. Découvrons ensemble ses tenants et aboutissants.

Une tendance qui émerge

La progression des performances des modèles d’intelligence artificielle au cours des dernières années est fascinante. Les nouveaux modèles comme BERT, DALL-E ou GPT-3 montrent des progrès significatifs, notamment grâce à leur capacité à être entrainés sur des vastes volumes de données. Néanmoins, cet entrainement massif a un coût que peu d’entreprises peuvent soutenir. La plupart des cas d’usages réalisés en entreprise ont recours aux méthodes de Transfer Learning. Ces méthodes se basent sur des modèles pré-entrainés pour réduire le temps d’apprentissage, et donc son coût. Ce Transfer Learning permet de profiter d’un haut niveau de performance, rendu possible par l’apprentissage massif, tout en étant peu coûteux à entraîner et utiliser sur des données réelles.

L’expérience prouve néanmoins qu’il est souvent plus simple d’augmenter la performance des modèles les plus répandus en améliorant la qualité des données utilisées lors de l’apprentissage – plutôt que par l’optimisation du modèle lui-même. Andrew NG en donne un très bon exemple dans sa dernière interview pour IEEE Spectrum : “dans de nombreux secteurs où les grands ensembles de données n’existent tout simplement pas, je pense que l’accent doit être déplacé du Big Data vers le Good Data. Avoir 50 exemples bien pensés peut suffire à expliquer au réseau de neurones ce que vous voulez qu’il apprenne.“

Cela implique de construire des jeux de données spécifiques pour qu’ils soient consommés par des modèles de Machine Learning. Si dans le monde scientifique les jeux de données sont souvent bien explorés et leurs limitations et spécificités bien connues, c’est une activité qui reste à développer pour la plupart des acteurs de l’industrie.

Comment améliorer la qualité des données présentes dans l’industrie ?

La première étape consiste à s’assurer que le phénomène ciblé est bien présent dans les données. Par exemple, si l’objectif est de détecter les anomalies, il faut vérifier qu’il y a suffisamment d’observations présentes dans l’échantillon. Si l’on travaille sur un problème de classification par exemple, il est intéressant de calculer la classe sous-échantillonnée. Une fois que l’on sait qu’il est théoriquement possible d’avoir un modèle opérationnel, on peut passer à l’étape d’évaluation de la qualité du Dataset.

Avant de vouloir améliorer la qualité des données, il est nécessaire de la mesurer. Plusieurs critères communs sont traduisibles en métriques numériques : on peut par exemple compter le pourcentage de lignes dupliquées ou le pourcentage de lignes aux valeurs nulles. Il faut également penser aux paramètres business : par exemple, sur une base de données manufacturing, une date de commande doit toujours antérieure à une date de livraison. À partir de ces critères, il est possible de mesurer la précision, intégrité, fiabilité et cohérence des données. La difficulté est qu’assurer la qualité des données est une activité qui doit s’exercer lors de toutes les phases d’un projet : dès la phase de cadrage et ce, jusqu’à la phase de monitoring et d’exécution.

La redondance est un levier clé pour mesurer la qualité des données : elle permet de détecter les problèmes potentiels et d’assurer la cohérence des indicateurs mesurés par différents moyens. Il est ensuite possible d’agir sur la qualité des données et d’avoir un feedback sur la pertinence des actions réalisées. La standardisation et l’automatisation sont deux outils bien connus pour contribuer à la qualité de données.

Cet effort de construire un bon Dataset a plusieurs avantages, notamment sur les coûts indirects. Par ailleurs, les Data Analysts et Data Scientists passent moins de temps à nettoyer le Dataset et à adapter les analyses et modèles à cause de l’imperfection des données, favorisant ainsi un gain de temps. Un Dataset propre augmente la confiance des utilisateurs au sein d’une démarche Data-driven, facilitant à terme son adoption. Si l’on pousse plus loin cette approche, on pourrait imaginer un label “AI-ready” comme le fait Kaggle avec son indice d’utilisabilité.

Il est possible d’introduire de nouveaux rôles contribuant à l’amélioration de la qualité de données, comme ceux de Data Steward ou Data Quality Manager. Ces activités peuvent s’intégrer dans le cadre plus large de la Data Governance ; on parle alors de Master Data Management. Pour en savoir plus, retrouvez notre article sur le sujet : https://saegus.com/deployer-la-gouvernance-de-la-donnee-en-agile/.

En conclusion

La Data-centric AI se propage rapidement dans le monde de la Data Science. La qualité des données devient un impératif car elle reflète l’organisation d’une entreprise autour des sujets data, ainsi que sa capacité à adresser de nouveaux cas d’usage. Il est important d’adopter les best practices et surtout de les intégrer à la structure existante.

Notre cabinet a confirmé sa capacité à accompagner ses clients leaders de l’industrie pour réussir leurs projets Data et ce, à travers des réalisations concrètes. Vous souhaitez être accompagnés à votre tour par nos équipes Data ?

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Rédigé par Alexander Mikheev, Manager Data

Depuis sa création, le département Acceleration Tactics chez Saegus accompagne les organisations (équipes, projets, programmes) dans leur transformation agile.

Nous avons interrogé Roxane Meyer, Manager au sein du département Acceleration Tactics, sur le rôle du·de la Product Owner, les challenges qu’elle a rencontrés et l’impact de son coaching agile auprès de Product Owners.

Peux-tu te présenter ?

J’ai rejoint Saegus il y a 6 ans et suis aujourd’hui Manager au sein du département Acceleration Tactics, responsable de l’expertise agile et je porte l’offre Agile Teams and Organizations.

Dans le cadre de mes missions, j’accompagne des clients dans leur transformation agile. De ce fait, j’ai pu notamment endosser les rôles de Scrum Master et de Product Owner. J’ai mis à disposition des organisations le bon cadre de travail et les bons outils à utiliser avec des leviers de formation et de coaching, tout en ayant une approche centrée utilisateur grâce aux expertises portées par le département, comme le Design Thinking par exemple.

En quelques mots, quel est le rôle du·de la Product Owner ?

Le·la Product Owner (ou PO) est la personne responsable de la vision et l’objectif d’un produit. Ce produit peut revêtir plusieurs formes comme un service, une application software ou plus généralement tout bien qui mis sur le marché par une entreprise afin de répondre à un besoin utilisateur. Dans le cadre de ses fonctions, un·e Product Owner a la responsabilité de porter cette vision et de gérer la vie de son produit – à savoir sa réalisation, son évolution et la maximisation de la valeur que ce produit apporte aux utilisateurs cibles.

Nous entendons de plus en plus souvent les acronymes PO et PM. Quelle est la différence entre ces rôles ?

Le·la Product Owner (PO) et le·la Product Manager (PM) peuvent intervenir sur le même produit mais possèdent des responsabilités et périmètres d’actions différents :

  • Le·la PM, dans le cadre de la gestion d’un produit d’envergure ou d’un ensemble de produits, est en charge de la stratégie produit orientée vers le marché ainsi que de la stratégie de positionnement de ce(s) produit(s) au sein de l’entreprise ;
  • Le·la PO est amené·e à gérer la partie opérationnelle et la vision produit en se concentrant sur un périmètre défini.

Par exemple, si l’on considère un produit complexe : le Product Manager est responsable de la stratégie et collabore avec un ensemble de Product Owners pour la décliner de façon opérationnelle (réalisation et gestion des activités qui leur incombent, gestion du product backlog, collaboration avec les développeur·se·s, tests utilisateurs, récupération des feedbacks).

La présence d’un·e Product Manager n’est pas sytématique. Le·la Product Owner est alors responsable de l’ensemble des éléments.

Pourquoi les Frameworks agiles et du même fait le rôle de PO prennent de plus en plus de place dans les entreprises ?

Les approches agiles ont fait leurs preuves au sein des organisations les utilisant : on peut noter une nette réduction du Time-to-Market, une meilleure synchronisation entre les différentes équipes intervenant dans la réalisation du produit et une meilleure réponse des produits aux besoins des utilisateurs finaux.

Ces approches se démocratisant – elles ne sont plus réservées aux projets et entreprises IT -, le rôle de Product Owner a suivi la tendance.

L’agile permet donc aux entreprises d’être plus réactives face au marché tout en anticipant de potentielles variations et ce, dans de multiples domaines. Ces approches peuvent par exemple tant être appliquées à des projets de recherche qu’à des projets relatifs aux ressources humaines.

Concrètement, quel est ton rôle au quotidien chez ton client ?

Dans le cadre de mon accompagnement, j’ai formé des Product Owners puis les ai coaché·e·s grâce à un suivi de proximité. Je suis intervenue auprès d’une variété de projets, produits software ou produits de service.

J’accompagne les Product Owners dans l’adoption et la maîtrise de frameworks agiles ainsi que dans l’utilisation de la boîte à outil du Product Owner, de la recherche utilisateurs à la gestion des backlogs et des tests. Cet accompagnement s’étend jusqu’au suivi de l’évolution des différentes versions par la suite.

Le coaching, à travers un suivi régulier, repose sur le partage de bonnes pratiques, la mise à disposition des bons outils et l’animation quotidienne de leur produit.

À l’origine, les personnes coachées évoluent dans la gestion de projet classique. À la suite des formations et la prise de connaissance des méthodes agiles, certain·e·s d’entre eux souhaitent tenter l’aventure, créer leur vision produit et gérer leur réalisation en agile.

Quand il s’agit des approches agiles, on note une grande différence entre la maîtrise de la théorie et celle de la pratique. Après la formation, le coaching assure la montée en compétences et l’autonomisation des Product Owners au fur et à mesure de la gestion de leurs produits actuels afin qu’ils·elles soient capables d’assurer pleinement le Product Ownership de leurs futurs produits.

Par la suite, ils·elles occupent officiellement le rôle de Product Owner sur le ou les produits sur lesquels je les accompagne, avec l’objectif de pouvoir développer les pratiques et outils (digitaux comme Jira, mais aussi l’Impact ou le Story Mapping…) découverts.

Peux-tu nous en dire un peu plus sur ton accompagnement auprès des Product Owners ?

Tout d’abord, j’élabore un plan de coaching en 3 étapes par rapport à un cycle classique de création de produit.

#1 Accompagnement sur l’étape de design du produit :

  • Identification des besoins utilisateurs ;
  • Création des personae ;
  • Brainstorming afin de formaliser les solutions répondant au besoin identifié ;
  • Création et cadrage de la vision du produit : lors de cette étape, nous utilisons des outils tels que le Story Mapping ou l’Impact Mapping afin d’identifier le contenu du produit, ainsi qu’une roadmap de celui-ci comportant les premiers périmètres à tester dans le cadre d’un MVP (Minimum Viable Product).

#2 Accompagnement dans la mise en place des bons outils :

  • Gestion de backlog (ex : Jira, Asana…) ;
  • Idéation et création du produit (Klaxoon, Miro…).

#3 Accompagnement dans l’animation de leur produit via les différentes instances :

  • Événements agiles ;
  • Gestion des parties-prenantes ;
  • Tests utilisateurs et évolution du produit.

En parallèle de ces actions, je tâche de mettre à disposition des Product Owners les contenus que je crée afin de favoriser leur prise d’autonomie.

À titre d’exemples, je leur fournis notamment :

  • Une sprint planning checklist pour assurer la bonne réalisation des tâches relatives à la préparation en amont de l’instance et son déroulé ;
  • Des tips sur les outils à utiliser – par exemple, des “worst case scenarios” permettant d’identifier des obstacles lors d’une livraison du produit et les actions à mettre en place pour les anticiper ;
  • Des guides de formation complets relatifs à certains outils ;
  • L’animation d’une communauté avec partage régulier de news agiles pour démontrer l’utilité de l’agile au-delà de produits software et du SCRUM ;
  • Organisation ponctuelle de cafés afin de réunir des Product Owners d’équipes ou départements différents pour qu’ils·elles puissent se nourrir des bonnes pratiques de chacun·e.

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

Ayant une posture de coaching et d’experte agile, j’initie des travaux pour améliorer les processus, ainsi que la collaboration entre les équipes.

Quand je ne coache pas les Product Owners dans le cadre de leur suivi régulier, je participe à l’amélioration continue des pratiques au sein de l’entreprise que j’accompagne.

Au quotidien, je n’ai pas de journée type. Les coaché·e·s étant à des niveaux de progression différents, mes actions peuvent varier en restant dans le cadre défini dans le plan de coaching précédemment développé.

Quelles sont selon toi les trois qualités d’un·e Product Owner ?

  • Communiquant·e : le·la Product Owner est en contact avec beaucoup de parties prenantes différentes, clients finaux, développeur·se·s… tout type de rôle qui participera à la réalisation du produit. Communiquer le bon message de la bonne façon est donc un prérequis majeur. Il est important de savoir partager la vision produit afin d’engager les personnes qui seront amenées à travailler sur sa réalisation. En ce sens, le·la Product Owner doit être à l’écoute.
  • Clairvoyant·e et visionnaire : le·la Product Owner doit pouvoir prendre du recul sur son produit et avoir une vision claire. Il·elle doit savoir affirmer ses convictions tout en étant capable de pivoter et s’adapter au marché.
  • Organisé·e : bien créer la vie de son produit et la gérer par la suite nécessite de l’organisation. Le·la Product Owner étant un rôle central, l’anticipation et l’organisation sont clés.

Quels outils utilises-tu ?

J’utilise les outils classiques de communication tels que Teams, Klaxoon pour le suivi des coachings et les ateliers d’intelligence collective (idéation, story mapping), Jira pour la gestion de Product Backlogs et Confluence pour la capitalisation documentaire des réalisations.

Quels sont les challenges que tu rencontres souvent en tant que PO ?

Le plus grand challenge est la réticence à l’agile. J’ai à cœur de faire prendre conscience de l’apport des approches agiles dans la gestion d’un produit, la collaboration ou l’engagement. Des efforts doivent être faits pour démocratiser ces pratiques au-delà des produits IT pour démontrer la valeur apportée.

Des actions de communication, retours d’expériences et phases de “tests and learn” pour démontrer l’apport de l’agile ont souvent été clés dans mes missions.

Le mot de la fin ?

Être Product Owner ou acteur·rice d’un produit/projet délivré en agile n’est pas inné. Les équipes rencontrent de nombreux challenges ; une mauvaise application du framework peut être contre-productive, d’où la nécessité de former et accompagner les équipes dans la mise en place d’un bon cadre de travail, ainsi que dans la prise en main et l’adoption des outils et pratiques agiles.

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

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Rédigé par Boris Palmier, Consultant Acceleration Tactics

En février dernier, Saegus s’associait à Microsoft pour 3 webinaires à l’occasion du mois de la santé chez l’éditeur de solutions pour parler PC modernes, travail hybride et santé.

À l’occasion de la Journée Internationale de la Santé ce jeudi 7 avril 2022, (re)découvrez le replay de ces trois temps forts avec un focus sur les solutions Surface.

(Re)voir le webinaire pour la santé privée

Le 8 février 2022 avait lieu un webinaire visant à faire découvrir les équipements au service des équipes soignantes en santé privée.

VISIONNER LE REPLAY

(Re)voir le webinaire pour les laboratoires

Le webinaire du 15 février dernier, à destination des laboratoires, abordait l’équipement des opérateurs dans les usines.

VISIONNER LE REPLAY

(Re)voir le webinaire pour les mutuelles

Le 22 février, un troisième webinaire était consacré aux mutuelles pour présenter les équipements dédiés aux commerciaux en mobilité.

VISIONNER LE REPLAY

Et pour en savoir plus sur les missions conjointes de Saegus et Microsoft dans le domaine de la santé, (re)découvrez cet article sur l’adoption du Surface Hub 2S par le CHRU de Nancy.

Une question ? Contactez-nous !

TypeScript est un langage de programmation fortement typé qui s’appuie sur JavaScript, qu’il enrichit de nouvelles fonctionnalités.

Développé par Microsoft en 2012, TypeScript connaît une grande popularité dès 2017. À l’époque, Microsoft souhaite créer un langage de programmation pouvant assurer une meilleure gestion des projets à grande échelle. Jusqu’ici, JavaScript est utilisé seul car il l’est l’un des seuls langages acceptés par les navigateurs – mais il est mal adapté aux grands projets (trop complexe, pas de typage, pas d’interface…).

Comment TypeScript intervient-il dans le processus de codage ? Comment fonctionne-t-il ? Quels sont ses avantages ?

Qu’est-ce que TypeScript ?

TypeScript est transcompilé en JavaScript, c’est-à-dire qu’il traduit le code TypeScript vers du code JavaScript afin qu’il soit interprété par tous les navigateurs.

Le grand avantage de TypeScript, comme son nom l’indique, est qu’il permet de typer son code, soit d’attribuer un type aux éléments du code source (variables, fonctions…). En conséquence, chaque élément joue un rôle identifié.

Par exemple :

  • En TypeScript : sur la ligne de code “let count : number = 2”, il est indiqué que count est obligatoirement un nombre ;
  • En JavaScript : sur la ligne de code “let count = 2”, count peut être un autre type par la suite, puisqu’il n’est pas référencé comme nombre ;
  • Si l’on considère la ligne de code “count = “hello world”” : en TypeScript, cette ligne sera erronée (puisqu’elle ne correspond pas au typage précédemment effectué), ce qui ne sera pas le cas en JavaScript.

Ses points forts

Parmi ses autres avantages, nous pouvons citer :

  • L’autocomplétion : par exemple, si l’on souhaite créer un array, TypeScript suggère automatiquement les fonctions liées au type référencé en amont (filter, map, find…) ;
  • La documentation : même s’il est essentiel de documenter son code, pour soi-même comme un·e futur·e développeur·se qui reprendrait un projet, TypeScript permet d’éviter les commentaires à l’intérieur du code, comme “//version doit être nombre” ;
  • La propreté : JavaScript est souvent jugé permissif voire incohérent ; TypeScript pallie ce problème grâce aux détails qu’il est possible d’y ajouter, le rendant plus facile à lire et comprendre ;
  • La gestion d’erreurs : les erreurs commises en TypeScript, qui empêcheraient la compilation du code, sont signalées par un liseré rouge – ce qui n’est pas le cas en JavaScript. Jusqu’alors, ce travail était fait par des bibliothèques ou éditeurs de texte ;
  • La maintenabilité : puisque le code est typé, il est plus facilement maintenable. Les futures mises à jour seront plus simples et rapides, entraînant un gain de temps et d’argent.

TypeScript condense donc de multiples fonctionnalités en un seul outil.  À l’inverse, certain·e·s développeur·se·s estiment qu’il alourdit le code, puisqu’il l’alimente avec de nouvelles fonctionnalités – ce qui est compréhensible à l’échelle de petits projets.

Toutefois, nous pouvons considérer que TypeScript est adapté à tous les types et échelles de projets ; nombreux sont les petits projets qui prennent par la suite de l’ampleur !

Cas pratique

Conclusion

TypeScript a définitivement révolutionné la manière de coder. Il est de plus en plus adopté, pour les nouveaux comme les anciens projets – de nombreux sites ont mis à jour leur code avec TypeScript. Le choix revient bien sûr aux développeur·se·s d’utiliser ce langage, selon leurs habitudes et sensibilités personnelles, mais il ne fait aucun doute que TypeScript continuera son ascension : il est déjà aujourd’hui parmi les 10 langages de programmation les plus utilisés (source).

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Rédigé par Diesen Nwoumga, Consultant Factory