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Auteur/autrice : Hermine Loignon

Avec l’essor du numérique et le changement de comportement des consommateurs dû à la pandémie mondiale, notre client, grand acteur du secteur de la cosmétique, a dû s’adapter rapidement dans cet environnement en pleine mutation. L’enjeu : construire une Supply Chain de nouvelle génération intégrant nativement les contraintes environnementales (émission carbone, recyclage, gestion des déchets…), assurant plus de transparence sur la chaîne complète (de l’achat des matières premières à la distribution) et permettant une personnalisation plus forte des produits et services.

L’objectif de notre mission était de mettre en place une série d’indicateurs de performance permettant de donner une vision 360° sur les activités de Supply pour toutes les divisions, toutes les zones et tous les pays du monde. Cette maîtrise de l’information est essentielle afin que la direction puisse prendre les bonnes décisions, identifier les axes d’amélioration et détecter les éventuels signaux faibles.

Activités réalisées

#1 Définition et classification des indicateurs clés destinés au COMEX et au CODIR en collaboration avec la Direction Générale des Opérations et le Directeur de la Supply Chain :

  • 5 domaines analysés : clients, stocks, coûts, crédit et durabilité ;
  • 25 indicateurs identifiés dans les tops KPI stratégiques.

#2 Réalisation d’une série de workshops avec les Data Owners afin de définir les normes, définitions fonctionnelles et règles de calcul et d’identifier les sources de données adéquates :

  • 5 directeurs métiers identifiés en Data Owners ;
  • Rôles et responsabilités écrits et partagés aux 20 collaborateurs de l’équipe centrale.

#3 Intégration des cas d’usage Supply Chain dans l’un des programmes d’accélération du groupe afin de bénéficier du sponsorship nécessaire à la bonne réalisation du projet :

  • Comité du programme de la transformation digitale ;
  • Comité du programme Supply Chain ;
  • KPI program sprint review ;
  • KPI result monthly review.

Réalisation technique

  • Mise en place d’un espace de collaboration dédié au projet permettant une interaction naturelle entre les équipes techniques et les porteurs Business ;
  • Connexion directe aux sources d’information, modélisation des données (à la granularité pays) et automatisation du data processing ;
  • Mise en place d’un point d’accès unique à l’information via des tableaux de bord et des rapports dynamiques accessibles dans PowerBI et PowerBI Webapp.

Réussites

  • 25 KPI standardisés et mis en place en 7 mois ;
  • 60 rapports mis en production et automatisés dans PowerBI ;
  • Une adoption réussie en associant les 20 Data Owners à la diffusion des bonnes pratiques dans tous les pays.

Après la mission

Au-delà de la production d’indicateurs clés, cette mission à permis de casser des silos organisationnels et de permettre une collaboration “data driven” plus simple et fluide entre les porteurs business.
Une migration technologique à venir vers la plateforme Google Cloud permettra d’accéder à un niveau d’information plus détaillé et d’améliorer les performances.

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À peine quatre mois après sa disponibilité auprès du grand public, Chat GPT 3 publié par Open AI a occasionné un fantastique coup de projecteur sur un champ particulier de l’intelligence artificielle : l’IA générative.

Martin Alteirac, Manager en charge des activités d’intelligence artificielle chez Saegus, dresse le bilan de ces derniers mois et dessine les premières perspectives concrètes en termes d’usages en entreprise de ces technologies.

4 mois après la présentation de Chat GPT par Open AI, qu’en retiens-tu ?

Tout d’abord, il est très intéressant de voir comment OpenAI a réussi, sur la base de différentes briques technologies préexistantes sur lesquelles de nombreuses autres sociétés tech travaillent, à créer un service disruptif qui génère à très court terme un engouement et une adoption massive.

ChatGPT a atteint les 100 millions d’utilisateurs mensuels actifs à peine 2 mois après sa publication, là ou Instagram a mis 2 ans et demi et TikTok presque un an pour atteindre un tel niveau d’adoption.

Cette réussite tient évidemment à la performance des différentes briques technologiques, mais surtout à mon sens à leur intégration dans une interface simple d’utilisation dont tout un chacun peut se saisir pour des usages du quotidien.

Il est également intéressant de voir à quel point cette large adoption a permis à ces technologies d’être utilisées dans des contextes et pour des usages que même ses créateurs n’avaient pas imaginés. C’est cette adoption à grande échelle qui permet de mesurer à quel point les LLM (Large Language Models) peuvent réaliser des tâches complexes et diverses à condition qu’on sache comment les utiliser.

Comment vois-tu la propagation de ces technologies dans notre quotidien ?

Je pense que trois grands types d’usages vont se démocratiser dans les prochains mois :

  • Le premier type d’usage est l’usage grand public : dans les mois à venir, il est probable qu’OpenAI parvienne à entrainer des modèles toujours plus grands sur des données toujours plus récentes, et que ce type de technologie parvienne à faciliter et accélérer la recherche et la création de contenus à partir de données publiques et typiquement remplacer à terme les moteurs de recherche,
  • Le deuxième type d’usage me semble être plutôt “bureautique” : il est quasiment certain que les capacités de synthèse et de génération de texte de ces IA vont devenir les meilleurs alliées de nos tâches récurrentes du quotidien – gestion des emails, création de contenu corporate ( présentations powerpoint, documents word… ) ;
  • Enfin, de nouveaux cas d’usages vont émerger : des cas d’usages où les équipes Data vont s’emparer des différentes briques technologiques qui constituent un outil comme Chat GPT pour développer de nouveaux cas d’usages internes. Il faudra pour ces cas d’usages apprendre à compléter le « savoir » de Chat GPT pour que ses réponses soient pertinentes dans un contexte d’entreprise, tout en préservant la confidentialité des données utilisées.

C’est sur ce troisième type d’usage que nos équipes travaillent aujourd’hui principalement.

À propos de ces usages spécifiques, peux-tu nous en dire plus sur les travaux en cours ?

Notre premier axe est centré sur la formation de nos équipes et la préparation de plusieurs démonstrateurs permettant de faciliter l’évaluation de la capacité de ces technologies à répondre à des problématiques dans un contexte d’entreprise. Ces démonstrateurs illustrent la performance de ces IA génératives en combinant plusieurs options :

  • Utilisation de données structurées au sein de systèmes d’information ou utilisation de données non-structurées (fichiers PDF ou word…) ;
  • Enrichissement du contexte d’une requête ou fine-tuning des modèles existants grâce aux données récoltées.

En se basant sur ces techniques, il devient possible d’utiliser un chatbot pour des usages internes sans partager de données sensibles avec OpenAI, notamment dans le domaine de l’analyse de contenus texte volumineux :

  • Avis clients sur une plateforme e-commerce ;
  • Verbatims envoyés à un service client pour demander du support ;
  • Documentation interne sous forme de procédures ou contrats, par exemple.

Le deuxième axe est plutôt destiné à compléter notre expertise en développement de produits et solutions d’intelligence artificielle grâce à l’utilisation de modèles pré-entrainés. C’est le deuxième changement majeur induit par ces nouveaux acteurs : la tendance de plus en plus répandue à ne pas systématiquement développer et entrainer des algorithmes custom mais à utiliser des modèles prédéveloppés.

Ce nouveau pan de l’intelligence artificielle va ouvrir la voie à une pratique plus collaborative de l’intelligence artificielle grâce à laquelle des communautés vont collaborer pour mettre à disposition du public des modèles généralistes très performants mais dont on va devoir apprendre à compléter l’apprentissage pour l’adapter à un contexte d’entreprise précis.

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Saegus est convaincu que la meilleure façon de former et d’accompagner les équipes est de les immerger dans la pratique et les expériences concrètes. C’est pourquoi nous avons imaginé un événement unique et axé sur la pratique pour accélérer l’adoption de Miro auprès de nos consultant·es.

L’ambition de la Miro Week ? Proposer une expérience gamifiée, ludique et engageante pour permettre aux consultants :

  • D’adopter et explorer l’outil de manière accélérée, peu importe leur profil et niveau de maturité ;
  • De recevoir un accompagnement personnalisé selon les besoins de chaque expertise.

Cet événement trouve sa place dans la lignée d’un partenariat entre Saegus et Miro visant à créer des synergies au service des équipes, à explorer les nouveaux usages et à co-construire les nouvelles pratiques de collaboration. Auprès de nos clients, nous sommes ainsi capables de mieux répondre aux enjeux de collaboration et d’être plus innovants dans les formats de collaborations visuelles. Pour en savoir plus sur ce partenariat, c’est par ici.

La Miro Week : how to

Organisé en quatre temps, l’évènement était animé par des temps d’échange entre les consultant·es et les équipes de Miro portant sur les cas d’usages, les fonctionnalités et les astuces d’utilisation de la plateforme. Le plus ? Chacun·e a pu partager ses expériences et conseils découverts au fil de ses missions avec les membres de l’équipe.

Nos équipes ont également rythmée la semaine par des challenges et tips destinés aux saegusien·nes.

Faire ou refaire découvrir Miro de manière ludique et apprenante : telle était l’ambition de l’évènement. C’était important pour nous de démarrer ce nouveau partenariat par un évènement marquant chez Saegus et l’objectif est réussi ! Nous souhaitions créer plus de lien entre nos équipes et celles de Miro et aller plus loin dans la découverte d’usages collaboratifs. C’était aussi un très bon moyen d’identifier les différents besoins d’accompagnement sur l’outil. Je recommande à toute entreprise qui souhaite faire adopter Miro en interne de démarrer par une Miro Week 

Chloé Berthier, Consultante Acceleration Tactics chez Saegus

Au programme de cette semaine, proposée en présentiel et à distance pour permettre au plus grand nombre d’y participer :

  • Jour 1 : session de lancement avec une présentation du partenariat et de Miro et lancement des challenges ;
  • Jour 2 : retours d’expériences par des expert·es Saegus ;
  • Jour 3 : retours d’expériences par des expert·es Saegus & clôture des challenges ;
  • Jour 4 : clôture de la Miro Week, annonce des gagnants des challenges et remise des cadeaux.

Quelques exemples d’activités proposées :

  • 1 session de lancement et 1 session de clôture
  • 1 présentation de Miro par l’équipe Miro France
  • 2 challenges gamifiés permettant aux participants d’explorer l’outil et de gagner des lots
  • 4 d’expériences de la part d’experts de chaque département ayant utilisé Miro en mission
  • 2 tips partagés chaque jour partagés sur tous les canaux (Teams, écrans phygitaux,..)
  • Plus de 20 lots à remporter

Les sessions keynote

En ouverture de l’événement, nous avons eu le plaisir d’accueillir les équipes de Miro France, qui ont présenté aux saegusien·nes la plateforme et la roadmap des nouvelles fonctionnalités en avant-première.

Des retours d’expérience par expertises

Les saegusien·nes ont pleinement pris part à cet événement en proposant leurs retours d’expérience sur des usages de l’outil, comme :

  • Animer et faciliter un hackathon d’innovation de deux jours sur Miro à l’appui d’une expérience gamifiée ;
  • Cadrer un atelier sur Miro pour engager la transformation digitale des outils de collaboration et communication en utilisant des fonctionnalités comme le brainstorming ou la priorisation ;
  • Cadrer, itérer et valider une gouvernance de la donnée via une suite d’ateliers sur Miro ;
  • S’appuyer sur Miro pour passer de l’idée à un prototype testable en utilisant des outils comme le mindmapping, le prototypage ou le story mapping.

J’ai été convié pour intervenir à la Miro Week sur un retour d’expérience d’une mission. Le sujet ? Préparer, faciliter et restituer un Hackhaton d’innovation sur Miro et de manière gamifiée. Notre intervention à la Miro Week a été une opportunité exceptionnelle de partager nos réalisations, notre retour d’expérience ainsi que les supports de travail Miro que nous avons réalisés et dont nous sommes fiers. Pour les saegusiens, c’était une bonne occasion de découvrir les fonctionnalités avancées de l’outil et de s’en inspirer pour leurs propres projets.

Huanxu Liu, Consultant Acceleration Tactics chez Saegus

Des challenges gamifiés

Pour challenger nos consultant·es – qui ont le sens du défi -, nous leur avons proposé deux challenges : un quizz et la “meilleure vitrine Miro”, regroupant les plus beaux tableaux et visuels créés par nos équipes. Voici quelques exemples de leurs plus belles réalisations :

Cette semaine a permis aux équipes d’aller plus loin dans l’usage de Miro. Les différents cas d’usages partagés lors de la semaine ont aidé à comprendre les nombreuses possibilités offertes par la plateforme. Les saegusien·nes ont également eu l’opportunité d’échanger avec les équipes de Miro sur les meilleures pratiques pour utiliser l’outil de manière efficace.

Nous sommes ravis de travailler avec Saegus et de jouer un rôle qui permet au Saegusiens de continuer à innover non seulement dans leurs projets quotidiens mais aussi chez leurs clients. La collaboration avec Saegus a apporté de nombreux avantages à notre entreprise, tels que l’amélioration de notre offre de produits et services, le développement de notre marché et une augmentation de la marque Miro auprès de notre public cible en France. Leur équipe est extrêmement compétente et dévouée, travaillant en étroite collaboration avec nous pour répondre à nos besoins et objectifs spécifiques. Leur engagement envers l’excellence et la satisfaction de leurs clients est exemplaire, et nous sommes fiers de faire partie de leur réseau de partenaires.

Florence Le, Strategic Marketing France chez Miro

La suite des aventures entre Saegus et Miro ?

Nous ne nous arrêtons pas là ! Pour continuer cette belle aventure, nos équipes ont créé un plan de suivi et d’événements pour maintenir l’engouement généré par la Miro Week.

En interne, l’objectif est de continuer à partager des assets Miro aux saegusien·nes pour qu’ils·elles puissent d’explorer de nouveaux usages en continu, sous la forme de fiches conseils et tips, ou de partages sur la roadmap d’évolution de la plateforme par exemple. Un parcours de formation complémentaire a été proposé à tou·tes à la suite de cet événement.

La suite : animer des meet-up sur les usages et fonctionnalités de Miro, des évènements internes… et bien plus encore !

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À propos de Saegus

Saegus s’est donné pour mission de faire découvrir, essayer et adopter le meilleur des usages du digital, et créer des approches uniques et innovantes centrées sur les utilisateurs pour résoudre les problématiques complexes de ses clients.  

Pour un savoir plus : https://saegus.com/fr/

À propos de Miro

Miro est une solution de tableau blanc collaboratif proposant une multitude de fonctionnalités et répondant à de multiples besoins d’équipes : réunions, ateliers, brainstorming, workflows agiles, UX design, mind mapping…

Pour en savoir plus : https://miro.com/app/dashboard/

Alors que les exigences des utilisateur·rice·s et les fonctionnalités en UX/UI sont en constante évolution, cela nous invite à rester à jour sur les dernières tendances de ce domaine. L’avènement de la AR/VR et l’intelligence artificielle promet des évolutions intéressantes en 2023. Notre équipe de designers à la Factory vous a concocté 7 tendances UX/UI à suivre de près cette année.

1 – Les dégradés

Longtemps considéré comme démodé avec sa connotation 90’s, l’effet dégradé fait son grand retour depuis quelques années. Les designers l’utilisent pour :

  • Avoir plus de liberté créative car il offre des possibilités infinies de palettes de couleurs. Il est ainsi utilisé pour créer des designs attrayants et des visuels mémorables ;
  • Il peut donner de la profondeur et dimension à un design. Les dégradés résolvent le problème du flat design (manque de volume ou contraste).
Les dégradés sont une grande tendance cette année. Ici, un mesh gradient (une combinaison en fondu de plusieurs couleurs).

2 – Le design inclusif

Si les directives d’accessibilité au contenu Web (WCAG) guident déjà les designers pour créer des produits conformes aux normes d’accessibilité numérique, nous nous attendons à voir cette année une diffusion et sensibilisation accrue au design inclusif.

Par exemple, Il est probable que de plus en plus d’entreprises intègreront des interfaces vocales dans leurs sites web applications, ce qui permettra aux utilisateur·rice·s – en situation de handicap ou non – d’accéder plus facilement aux informations ou d’accomplir des tâches en gardant les mains libres.

Le design inclusif peut s’appuyer sur les règles WCAG qui dressent les grands principes d’accessibilité numérique.

3 – Le glassmorphisme

Alors que le neumorphisme a connu ses grandes heures il y a quelques années, la tendance est aujourd’hui au glassmorphisme, dont il se distingue par l’utilisation de :

  • La transparence (effet de verre avec un flou en background)
  • Plusieurs couleurs associées à des objets flottants
  • Un contour fin et net
  • Des couleurs vives

Le but du jeu ? Créer une hiérarchie de l’information à l’aide de la profondeur de l’interface. Plus un élément est transparent, moins il est important. L’utilisateur·rice peut ainsi trier et sélectionner les éléments qui l’intéresse plus facilement.

Le glassmorphisme est un jeu de transparence en design visant à mettre en valeur les éléments principaux d’une page.

4 – Les visuels 3D

Les illustrations 3D sont toujours très populaires, d’autant plus depuis l’arrivée des intelligences artificielles artistiques. Elles ajoutent de la profondeur et dimension à un design, le rendant plus engageant et immersif. En 2023, attendez-vous à voir davantage de designers utiliser des éléments 3D pour créer des designs qui sortent du lot.

Exemple d’une illustration 3D pour dynamiser une homepage.

5 – L’AI Design

L’intelligence artificielle étant de plus en plus sophistiquée, elle s’intègre aujourd’hui pleinement partie du process de création UX/UI. Par exemple, les interfaces alimentées par l’IA peuvent nous en apprendre plus sur le comportement des utilisateur·rice·s en s’adaptant automatiquement à leurs besoins, en personnalisant et en adaptant l’expérience utilisateur à leurs exigences spécifiques.

Nous pouvons nous attendre à voir un nombre croissant de sites web et applications utiliser l’IA pour offrir aux utilisateur·ice·s une expérience plus intuitive et personnalisée.

Exemple de design créé par une intelligence artificielle. Ce visuel a été créé grâce à plusieurs prompts sur Mid-Journey.

6 – Le design immersif

L’utilisation du motion design pour créer une expérience de scroll immersive se répand largement, et à juste titre. Créer des animations fluides n’a jamais été aussi simple à l’aide de Javascript, des bibliothèques d’animation ou des implémentations natives.

L’expérience utilisateur s’en trouve boostée : les designers ont encore plus de contrôle sur le contenu que les utilisateur·rice·s voient, comment et quand il apparaît sur leur écran. L’avantage : la possibilité de faire du storytelling et présenter plus stratégiquement le contenu. Avec l’avènement du défilement immersif vient une pléthore de possibilités pour raconter des histoires captivantes.

Exemple de design immersif : l’effet parallax. En scrollant, l’arrière plan bouge moins vite que le texte inséré par dessus.

7 – Les micro-interactions

Déjà répandues, les micro-interactions sont d’autant plus tendances car elles améliorent la navigation d’un site web : elles facilitent l’interaction en fournissant à l’utilisateur·rice un feedback d’informations instantané sur une action réalisée – par exemple, une barre de progression qui indique l’état d’avancement d’une action. Elles prodiguent également des conseils à vos utilisateur·rice·s et dirigent leur attention sur les éléments que vous souhaitez mettre en avant.

Le résultat : une expérience de navigation beaucoup plus enrichissante.

Les micro-interactions sont des animations qui servent à améliorer et dynamiser l’expérience utilisateur.

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Rédigé par Manon Trusgnach, UX Designer à la Factory chez Saegus

Alors que les entreprises tentent de s’organiser pour répondre aux nouvelles exigences règlementaires en matière de reporting environnemental, la donnée est au cœur de cet enjeu. Savoir l’utiliser est crucial pour mesurer finement son empreinte environnementale, construire et appliquer une stratégie de diminution de cette empreinte, puis vérifier l’efficacité des initiatives mises en œuvre.

Martin Alteirac, responsable de l’offre Data for Sustainability de Saegus, et Édouard Neuville, Head of Academics d’Albert School, nous proposent leur vision de ce qui s’annonce comme un métier d’avenir : Emission Data Analyst.

Comment définir simplement le métier d’Emission Data Analyst ?

Édouard Neuville : l’Emission Data Analyst, c’est celui ou celle qui est capable de mesurer l’impact environnemental d’une fonction de l’entreprise et d’identifier des leviers d’actions pour réduire cette empreinte. Grâce à la puissance de la data, il·elle le fait plus précisément et rapidement. L’Emission Data Analyst est le principal enabler de la croissance durable de l’entreprise.

L’Emission Data Analyst est-il un Data Analyst comme les autres ?

Martin Alteirac : non ! Là où la mission d’un·e Data Analyst polyvalent·e consiste en général à implémenter des règles définies par les métiers pour construire des indicateurs dont la définition varie en fonction des entreprises, secteurs ou fonctions, l’Emission Data Analyst tient compte d’un cadre règlementaire plus contraint.

Toutes les entreprises vont devoir ces prochaines années avoir la capacité de mesurer de plus en plus précisément leur impact environnemental. Pour ce faire, elles vont devoir choisir d’utiliser un protocole ou standard de mesure auquel l’Emission Data Analyst devra se référer.

Quels sont les postes d’émission à mesurer ? Comment les mesurer ? Quelles données de référence utiliser ? Savoir répondre à ces questions permettra à l’Emission Data Analyst de participer à l’évaluation de l’impact environnemental d’une entreprise tout en garantissant la conformité des calculs et analyses effectués avec la règlementation en vigueur et les standards applicables.

De quelles compétences spécifiques va-t-il falloir doter ces Emission Data Analysts pour qu’ils·elles puissent opérer ?

Édouard Neuville : l’Emission Data Analyst est l’incarnation du métier hybride à un triple égard :

  • Data : être à l’aise avec la manipulation de données (ex : savoir coder), de la constitution d’un modèle unifié de données jusqu’aux Data Sciences exploratoires et modélisation avancées de machine learning ;
  • Business : saisir les enjeux business de l’entreprise et identifier en particulier les leviers opérationnels à activer pour réduire les émissions sans dévaloriser le P&L (Profit&Loss) ni nuire au modèle opérationnel ;
  • Durabilité : maîtriser le cadre règlementaire, comprendre les facteurs d’émission et les frameworks de mesure d’empreinte.

C’est aujourd’hui un métier très data, mais amené à évoluer davantage vers un métier IA.

Quelles seront les missions de ces Emission Data Analysts en entreprise ?

Édouard Neuville : les missions de l’Emission Data Analyst varieront essentiellement en fonction de la taille de l’entreprise, et de sa maturité sur les sujets environnementaux. Elles ont toutes pour dénominateurs communs :

  • La mesure : imaginer et mettre en œuvre les modèles de calcul d’émission à l’échelle de l’entreprise, de la collecte de la donnée jusqu’au reporting de KPIs ;
  • La réduction : contribuer à l’élaboration d’une stratégie de durabilité, en particulier en matière de décarbonation, en mettant en œuvre des modélisations d’impact grâce à la data et à l’IA.

Martin Alteirac : tout à fait ! Pour donner quelques exemples concrets, voici les missions les plus fréquentes chez nos clients :

  • À propos de la mesure : le bilan carbone tel qu’il est généralement réalisé aujourd’hui est une photographie de l’empreinte environnementale à un instant T – pas encore un outil de travail du quotidien permettant à l’ensemble des acteurs de l’entreprise de prendre en compte les critères de durabilité dans leur quotidien. Digitaliser et automatiser ce reporting en déployant des solutions spécialisées dans l’analyse des données environnementales est une attente répandue chez nos clients.
  • À propos de la réduction : la modélisation d’impact est un domaine dans lequel nous sommes régulièrement sollicités, particulièrement dans le secteur énergétique. Une fois une stratégie d’efficacité énergétique mise en place, mesurer son impact en distinguant dans les évolutions de consommation ce qui relève des actions mises en œuvre de ce qui relève de causes extérieures (aléas climatiques, évolutions opérationnelles…) fait appel à un savoir-faire algorithmique très particulier.

Vous souhaitez vous former au métier d’Emission Data Analyst ? Saegus recrute des Emission Data Analysts en alternance, en partenariat avec le master Data for Sustainability d’Albert School.

Pour découvrir notre offre d’alternance : https://bit.ly/3lYMpfZ

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Les analystes marketing s’appuient sur les données depuis longtemps pour gérer leurs campagnes, étudier les comportements clients ou proposer des services de fidélisation.

Mais plusieurs changements majeurs, sociétaux et technologiques les amènent à repenser leur stratégie et adapter leur organisation. En effet, la crise du COVID a fait prendre conscience aux entreprises de la nécessité de s’adapter très vite à de nouveaux usages (digitalisation des échanges, développement du e-commerce, changement brutal des habitudes de consommation, renforcement de l’influence des média sociaux…) pour capter une nouvelle clientèle et fidéliser l’historique.

Cela a contribué au développement rapide de nouvelles solutions à même de capter les tendances (digital consumer intelligence) ou de toucher la bonne cible au bon moment, sur le bon canal, avec le bon produit (programmatic advertising).

La difficulté grandissante est de capter le bon moment, de plus en plus volatile et fortement dépendant du canal ; encore complexifié par l’émergence perpétuelle de nouvelles technologies (Web 3.0, métavers) auxquelles il faut s’adapter.

L’analyse statistique ne suffit plus. Le succès des opérations marketing repose sur la rapidité d’exécution, voire l’anticipation et la prédiction des comportements d’achats avec un recours de plus en plus massif à l’intelligence artificielle – et pourtant, selon un baromètre mené par le cabinet Accenture en 2022, seules 12% des entreprises ont atteint un niveau de maturité suffisant sur l’IA pour accélérer leur croissance, alors que 60% n’en sont qu’à un stade expérimental. (source : IT for Business)

Quels sont les obstacles ?

De prime abord, la première complexité est de comprendre comment utiliser ces nouvelles technologies dans le riche écosystème du marketeur : identifier les nouveaux usages, leur associer le bon levier – “à quoi peut me servir Chat GPT ?” “Comment intégrer de l’IA prédictive sur les comportements d’achats ?” – et les mettre en œuvre.

Une analyse plus approfondie amène souvent au même constat : avant d’être “IA ready”, êtes-vous “data ready” ?

Renforcer les fondements stratégiques de la data

En effet, utiliser des composants innovants comme l’intelligence artificielle nécessite au préalable de maîtriser le cycle de vie de ses données : de l’acquisition (de plus en plus en temps réel), la mise en qualité (data quality management), l’identification et la cartographie des données utilisables ou nécessaires (data cataloging), à l’exposition et la mise à disposition industrialisée de ces données pour des solutions consommatrices internes ou tierces (analyse de sentiment, gestion de campagnes, real-time advertising…).

Comment gérer plus de 100 activités marketing en temps réel ?

C’est tout simplement impossible. Les approches traditionnelles ne sont plus suffisantes. Les campagnes devant être de plus en plus personnalisées (à l’individu, au canal, produit ou marché…) et le temps propice à la conversion en acte d’achat de plus en plus cours, il est indispensable de réagir en quasi-temps réel, voire de devancer l’acte d’achat par des campagnes innovantes.

Sur ces usages avancés, l’intelligence artificielle peut être utilisée pour automatiser la génération de campagnes ultra-personnalisées ayant un impact significatif sur le taux de conversion.

Nos retours d’expériences et connaissance des leviers technologiques à mettre en œuvre nous amène à évaluer et accompagner la transformation data marketing de nos clients sur quatre domaines clés :

  • Campaign intelligence : pour améliorer votre taux de conversion ;
  • E-boutique intelligence : pour améliorer votre CPA (cost per action) ;
  • Product intelligence : pour améliorer votre CSAT, NPS et réduire le churn ;
  • Consumer intelligence : pour optimiser votre CLV.

Vous souhaitez comprendre votre état de maturité et opter pour la bonne stratégie Data Marketing ? Rencontrez notre expert qui vous aidera à établir une démarche appropriée pour gérer vos données, identifier les cas d’usages prioritaires et réussir l’intégration de solutions d’intelligence artificielle.

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Rédigé par Tanasit Mahakittikun, Responsable Data Marketing au sein de notre département Data Driven

Favoriser la collaboration, faciliter la communication et augmenter l’efficacité des collaborateurs : l’intranet se trouve à la croisée des enjeux de l’expérience employé. S’il existe depuis plus de deux décennies, il s’est largement transformé au cours des dernières années pour devenir un lieu de travail numérique à part entière. Pourtant, 72% des collaborateurs déclarent que leur intranet n’est peu voire pas adapté à leurs besoins quotidiens et 22% d’entre eux indiquent qu’une mauvaise expérience utilisateur impacte l’utilisation qu’ils en ont (source).

Avant d’en voir les tenants et aboutissants, revenons à l’essentiel. Qu’est-ce qu’un intranet ?

L’intranet, au cœur de l’expérience employé

Définir un intranet par le terme de réseau social d’entreprise serait, à notre sens, réducteur. L’intranet fait partie intégrante de l’expérience globale vécue par un collaborateur au sein de son entreprise. Il se doit d’accompagner et mettre à disposition, sur une plateforme unique et partagée, l’ensemble des informations et outils utiles aux collaborateurs.

Comment le rendre désirable ? Quels contenus et parcours utilisateur proposer ? Quels sont les leviers d’adoption existants ? L’idée n’est pas de comprendre comment le rendre indispensable, mais plutôt comment donner envie à ses utilisateurs de l’utiliser et à terme, assurer son adoption.

Un espace faisant co-exister les besoins des collaborateurs et ceux de l’entreprise

Un intranet désirable est un intranet qui répond aux besoins de vos utilisateurs et réunit toutes les parties prenantes autour d’une même vision. Ces besoins peuvent être nombreux et différer d’un collaborateur à un autre, et d’une entreprise à une autre. On peut considérer que plus l’entreprise est grande, plus les besoins seront divers et variés.

Pour les collaborateurs

Véritable plateforme d’expérience employé, votre intranet doit permettre aux collaborateurs de trouver facilement et rapidement les informations dont ils ont besoin (actualités, outils RH…), ainsi que les ressources qu’ils utilisent au quotidien (bibliothèque de documents, charte graphique, veille…). C’est donc un outil clé en faveur de la communication interne.

Il permet également aux salariés de mieux connaître leur entreprise (histoire, valeurs, activités…) et découvrir la variété de ses départements, notamment pour les très grandes entreprises.

Ne l’oublions pas : l’intranet est un vecteur d’engagement. En améliorant l’expérience employé, il renforce le sentiment d’appartenance. Les collaborateurs deviennent ainsi les ambassadeurs de leur entreprise.

Pour l’entreprise

Un intranet est un excellent moyen de fédérer et faire adhérer les collaborateurs d’une entreprise aux projets internes. Puisqu’il est commun à tous, c’est un outil excellent pour favoriser la culture d’entreprise et renforcer le sentiment d’appartenance. Les contenus choisis seront également le reflet de l’image de l’entreprise ; l’intranet est ainsi une vitrine de la marque employeur et donc, de la notoriété d’une entreprise, qui dépend en partie des témoignages positifs ou négatifs de ses collaborateurs.

Créer une plateforme sur-mesure

Recueillir les besoins

Adopter une approche user-centric est essentiel : qui de mieux placés que vos end-users pour vous aider à définir les besoins auxquels doit répondre votre intranet ? Le maître mot : co-concevoir

Commencez par rédiger un plan de recherche détaillé qui dictera la méthodologie employée en phase de recherche. Impliquez vos utilisateurs dès le début du projet pour échanger avec eux et ainsi, mieux concevoir pour eux. Par exemple, vous pouvez organiser des entretiens semi-directifs : ils permettent aux utilisateurs de décrire leur quotidien, leur utilisation des services existants et leurs points de frustration et/ou de satisfaction ; c’est aussi la première occasion pour eux de définir les éléments qu’ils ont besoin de retrouver sur la plateforme. Plus le nombre de personnes interviewées est important, plus l’on peut se faire une idée claire et exhaustive des fonctionnalités que devra proposer la plateforme.

Par la suite, conviez-les à vos ateliers de conception de personas ou sitemap ; cela permet de diversifier les points de vue et assure que toutes les voix sont entendues. Les personae sont définis par les entretiens menés : ils regroupent sous un ou plusieurs personnes types tous (ou bon nombre) les traits et besoins des utilisateurs interviewés.

Le contenu du site

Un intranet se doit d’être plus qu’un espace de stockage commun à tous les collaborateurs. Ce doit être le premier outil auquel pense un utilisateur pour trouver une réponse à sa demande ; c’est pourquoi la diversité des contenus de la plateforme doit offrir un élément de réponse à un maximum de questions ou besoins.

Voici quelques idées de typologies de contenus indispensables à y inclure :

  • Le partage d’actualités internes sous la forme de publications régulières témoignant de la vie interne de l’entreprise, comme l’arrivée d’un nouveau collaborateur ou la célébration d’un projet abouti. C’est également un bon espace pour mettre en avant les événements internes : ils seront vus par le plus grand nombre et le taux de participants s’en fera ressentir ;
  • Un annuaire des collaborateurs de l’entreprise ou des personnes clés à contacter (helpdesk, ressources humaines, responsables de l’intranet…) : cela facilite la communication entre les collaborateurs mais permet aussi aux utilisateurs d’avoir plus d’informations sur les rédacteurs de la plateforme et, potentiellement, de susciter l’envie d’en devenir également contributeur ;
  • Un plan de gestion de carrière : pour les nouveaux arrivants, les informations liées à l’onboarding ; pour les collaborateurs pleinement intégrés, les éventuelles formations auxquelles ils sont éligibles.

Les bonnes pratiques d’UX Designer à retenir

Nous l’avons vu, un intranet peut rapidement devenir riche en contenus. Il est alors primordial que les utilisateurs puissent facilement naviguer sur le site. L’information doit rester accessible, en un nombre réduit de clics ; la nomenclature doit être claire.

Chaque entreprise a ses éléments de langage : un intranet ne déroge pas à la règle. Les mots utilisés doivent être minutieusement choisis par l’équipe projet pour faciliter le parcours utilisateur et leur permettre ainsi de trouver rapidement l’information dont ils ont besoin. Il convient de limiter le nombre d’informations proposées à l’utilisateur pour qu’il comprenne facilement le choix qui lui est proposé et de favoriser des formulations explicites. En une seule lecture, les utilisateurs doivent comprendre à quelle typologie de contenu ils ont à faire et s’ils sont sur la bonne voie pour accéder à l’information qu’ils cherchent. Vous pouvez éviter les mots courants comme « ressources » ou « outils » qui donnent peu d’informations sur ce que la page contient réellement ; préférez un wording autour des cas d’usages – se traduisant par des verbes d’action –, comme « poser mes congés » ou « trouver une formation ».

Récolter l’avis des end-users est encore une fois fortement recommandé : plus vous connaitrez votre cible, plus vous pourrez employer un lexique adapté et compréhensible par tous. Privilégiez par exemple un onglet « feedback » donnant la parole aux utilisateurs pour qu’ils puissent y partager leurs ressentis et points de frustration sur l’outil et suggérer des améliorations.

Un intranet doit aussi être accessible à tous : les critères d’accessibilité numérique doivent donc être pris en compte. La taille des polices, les couleurs ou les textes de remplacement des images, entre autres, et doivent être constamment vérifiés et mis à jour afin d’assurer qu’ils rentrent dans ces critères.

Enfin, des maquettes jusqu’au développement du site, il est essentiel de considérer la diversité des devices : desktop, tablette ou mobile, les utilisateurs doivent pouvoir accéder à une plateforme 100% responsive.

Des contraintes peuvent exister

Il arrive que certaines politiques d’entreprise aillent à l’encontre des besoins émis par les utilisateurs. Plusieurs raisons peuvent pousser une entreprise à ne pas appliquer ce qui a été remonté par les utilisateurs : confidentialité de la donnée, démultiplication des outils… Dans ce cas, il peut être intéressant de proposer des tests utilisateurs complémentaires pour trouver une solution adaptée à la fois aux contraintes de l’entreprise et aux besoins des utilisateurs.

Faire connaître l’intranet

Une fois votre intranet construit sur-mesure, il vous reste une dernière étape : le faire connaître auprès de ses (futurs) utilisateurs, leur expliquer ses fonctionnalités et ainsi à terme, assurer son adoption.

Quels sont les bons leviers pour susciter leur curiosité ? Votre plan de communication peut être structuré en plusieurs actions :

  • Évènement de lancement auprès de votre population cible
  • Vidéo teasing
  • Newsletter
  • Goodies, easter eggs et cadeaux à la clé…

Par la suite, pour maintenir l’intérêt de vos collaborateurs, vous pouvez y partager à intervalles réguliers des contenus nouveaux et exclusifs : une newsletter des meilleurs articles du mois, créer des communautés pour inciter à la discussion, partager des bonnes pratiques, proposer des challenges avec récompense à la clé pour l’utilisateur le plus actif… Les possibilités sont infinies.

Enfin, retenez qu’un site évolue avec ses utilisateurs : continuez donc à recueillir les retours de vos end-users. Vous pouvez par exemple créer un espace de sondage dédié pour leur offrir la possibilité de proposer de nouveaux sujets ou fonctionnalités dont ils pourraient avoir besoin.

Conclusion

L’intranet prend pleinement part à l’expérience employé ; il se doit d’être fait pour et par les collaborateurs. Chaque étape de sa construction et vie doit donc être pensée pour son utilisateur. La clé de la réussite ? Être à l’écoute de vos collaborateurs, leur proposer des contenus exclusifs et créatifs à l’appui d’un « look and feel » singulier, soutenus par un plan d’engagement et communication pour accélérer l’adoption.

C’est la valeur ajoutée que soutient notre équipe de designers à la Factory chez Saegus. Vous souhaitez en savoir plus ?

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Rédigé par Adèle Linguet et Marceau Gerardin, UX/UI Designers à la Factory chez Saegus

Quels que soient leurs tailles et domaines d’activités, quasiment toutes les entreprises ont placé l’utilisation de la donnée au cœur de leur stratégie. Pourtant, très peu d’entre elles ont réussi à faire le lien entre la définition d’une stratégie “Data-Driven” théorique et sa mise en application concrète sur le terrain.

Dans un précédent article (accessible via ce lien), nous avions décrit les freins à l’épanouissement des usages de la donnée dans les organisations et mis en évidence que ces derniers étaient principalement d’ordre culturel. Cet état de fait, aux côtés de nos différents retours d’expérience, ont forgé notre conviction qu’il est nécessaire d’intégrer une démarche inclusive dans la mise en place de projets Data.

Pour ce faire, nous avons développé un framework particulièrement performant pour satisfaire cette inclusivité : le Data Thinking. S’inspirant du Design Thinking – méthodologie présentée dans la section suivante, le Data Thinking est détaillé dans cet article, notamment son principe, ses objectifs, ses avantages, ses méthodologies et ses outils.

Qu’est-ce que le Design Thinking ?

Le Design Thinking est une méthode de gestion de l’innovation développée par Rolf Faste dans les années 1980. Il place l’utilisateur au centre des réflexions – selon une approche “user-centric” –, qui sont menées par des équipes représentant la diversité des disciplines mobilisées par la problématique étudiée.

Suivant une succession d’étapes et d’ateliers, l’objectif est d’aboutir rapidement à un prototype reflétant la priorisation des idées générées collectivement. Les principaux ingrédients du Design Thinking sont : l’empathie, la créativité, la co-création, l’itération, le prototypage, le bon sens et surtout l’intelligence collective.

Qu’est-ce que le Data Thinking ?

Le Data Thinking repose sur de jeunes notions. Le terme apparait pour la première fois en 2013 dans un ouvrage de Mario Faria et Rogrio Panigassi. Son ambition est de conjuguer la valorisation des données et les réflexions sur l’expérience utilisateur portées par le Design Thinking. Cette méthodologie se déploie dans un cadre Data holistique – c’est-à-dire à multi-dimensions et échelles.

Nous l’avons évoqué, les valeurs du Design Thinking sont particulièrement pertinentes pour adresser les freins culturels à l’adoption à échelle de la Data. De fait, le Data Thinking permet de co-construire des trajectoires créatives intégrant de nouvelles technologies et/ou de nouveaux usages s’appuyant sur les données et l’intelligence collective.

Selon une approche globale (métier, organisationnelle et technique), elle met les consommateurs et problématiques business au cœur de la Data pour accélérer la valorisation des données (à l’appui de la gouvernance de la donnée, de la business intelligence, de la data science…).

Les objectifs du Data Thinking

Le Data Thinking peut se décliner en une série d’objectifs couvrant les dimensions qu’il recouvre :

  • Identifier les processus business pouvant bénéficier d’une valorisation des données et renforcer ainsi l’empreinte fonctionnelle des solutions envisagées s’appuyant sur des leviers techniques ;
  • Détecter et qualifier les périmètres de données exploitables (accessibilité, représentativité, fiabilité, complétude…) ;
  • Anticiper et adresser les éventuels freins techniques sur la collecte et le traitement des données, et l’éventuelle phase de modélisation ;
  • Explorer les assets Data pour préciser d’éventuelles intuitions business ;
  • Définir dès le début d’un projet les KPIs qui permettront de valider l’approche et mesurer l’impact associé ;
  • Décrire les décisions et actions qui peuvent être menées consécutivement dans le prolongement de la démarche ;
  • Faciliter et planifier le cycle de vie des projets, depuis la phase initiale d’idéation et de cadrage (s’appuyant sur le Data Thinking) jusqu’à l’exploitation durable de produits.

Comme précédemment évoqué, il faut insister ici sur l’importance d’adopter une approche holistique, au-delà des seuls aspects techniques et fonctionnels. Les enjeux du business, des données, des technologies et des algorithmes y seront discutés, aux côtés des enjeux de stratégie et de leadership, des compétences et des rôles, de la culture et des méthodes de travail, des modèles opérationnels et des processus associés (coordination, communication, interfaces, etc.), des gestions de communautés…

C’est l’écosystème qu’il faut considérer dans son ensemble pour garantir des fondations solides aux projets qui émergeront de cette démarche.

Les avantages du Data Thinking

Voici une liste non-exhaustive des principaux bénéfices notables du Data Thinking :

  • Contribue à la définition d’une vision globale et éventuellement d’une roadmap ;
  • Améliore la satisfaction des utilisateurs de données et de l’utilisateur final ;
  • Réunit les parties prenantes, leurs compétences et les composantes d’un projet Data dès les prémices de projets ;
  • Concrétise rapidement les projets, permettant de tester les résultats et obtenir des feedbacks dans des délais courts ;
  • Sécurise la démarche à moindres risques (investissement sur des temps courts) via une approche  systématique et standardisée pour couvrir un maximum de problématiques et réduire les angles morts ;
  • Couvre tant des enjeux qualitatifs, notamment via le processus d’idéation stimulant l’innovation, que quantitatifs grâce à des chiffrages viabilisant les perspectives ;
  • Met en place une logique d’amélioration continue pour l’exploitation des données d’une entreprise grâce à la capitalisation de ses précédentes tentatives à un niveau transversal ;
  • Crée des données “intelligentes” et “intelligibles” en combinant les enrichissements qu’apportent la machine avec l’entendement humain.

Ensemble réunis, ces éléments contribuent au renforcement de l’adoption de la culture Data au sein des organisations et favorise la réussite des projets de valorisation de données.

La méthodologie et les outils du Data Thinking

Notre méthodologie de Data Thinking s’appuie sur sept étapes qui ont naturellement des points communs avec celles du Design Thinking. Elles prennent la forme d’une succession d’ateliers accueillant les représentants de toutes les parties prenantes, selon l’ordre suivant :

Comprendre

Il s’agit de comprendre le contexte business dans lequel s’inscrit la démarche. Comment ? En collectant les retours des parties prenantes, en réalisant des ateliers d’analyses (espoirs et craintes, carte des intervenants, cartes de l’empathie des personaes, recherche et parcours utilisateur) ou en vulgarisant le rôle et les usages de la Data auprès des participants non-techniciens. L’objectif est d’aligner la compréhension des problématiques métiers envisagées avec de nouvelles perspectives et des leviers Data activables dans l’absolu.

Observer

Les différentes ressources disponibles voire non-disponibles mais nécessaires sont explorées au cours de cette phase. Pour les données par exemple, cela peut prendre la forme d’un atelier de cartographie ou d’une étude des solutions clé-en-main disponibles sur le marché. Les éléments contextuels découlant de la phase « Comprendre » et « Observer » alimentent la Carte Environnement.

Idéer

Cette étape est critique : l’objectif est de « brainstormer » pour produire des idées à l’aide de techniques d’idéations inspirées de l’existant, de l’état de l’art, de l’expertise des « Data practitioners » et de notre accompagnement.

Prioriser

Il s’agit de faciliter le processus de priorisation de la solution en s’appuyant sur des critères de désirabilité, faisabilité et viabilité. Pour cela, notre Matrice de Priorisation permet d’identifier visuellement les opportunités à privilégier selon ces critères.

Définir

Une fois la solution identifiée, il faut définir les briques qui la constitueront. Par exemple, il est possible de réaliser un proto-data model représentant les données exploitées au long des traitements et le lineage correspondant. Il est également nécessaire d’identifier les KPIs qui permettront de mesurer le succès de la démarche et suivre les résultats (procéder si nécessaire à une analyse de coût bénéfice). Tous les composants sont référencés dans le template de Fiche d’Identité Solution.

Prototyper

Grâce à la précision des constituants de la solution, il s’agit de créer un prototype de celle-ci pour décrire explicitement à quoi correspondrait un MVP. La question des interfaces est particulièrement importante dans cette démarche (tableau de bord, data viz…). L’implémentation du prototype se fait dans une démarche lean et peut être complétée d’un story board.

Tester

En s’appuyant sur le prototype, il s’agit de simuler l’exploitation de la solution devant conduire à des prises de décisions et actions s’inscrivant dans des scénarios. Cette étape consiste aussi à projeter l’exploitation des KPIs et le pilotage de la solution. Les tests sont réalisés avec les parties prenantes cibles pour qu’elles puissent s’approprier la solution et formuler des retours. Le livrable type est un portefeuille de scénarios d’usages et une grille de retours des testeurs.

Pour garantir le succès de ce parcours pragmatique et prolifique, nous avons mis en place des outils standardisés permettant de structurer qualitativement et accélérer efficacement son déroulement. Notre méthodologie est adaptable à tout contexte, et selon les particularités de l’écosystème concerné il est possible de réduire comme d’augmenter tout ou partie du programme. Par exemple, les étapes de prototypage et de testing peuvent être omises dans la démarche de Data Thinking pour être plutôt envisagées dans une démarche en aval, au sein d’une méthodologie Lean Data dans le cadre d’un PoC.

Intégrer le Data Thinking dans une démarche globale

Puisqu’elle permet d’identifier de nouvelles opportunités de valorisation de données, au sein d’une démarche inclusive, cette méthodologie doit s’inscrire dans une dynamique macroscopique décrivant le cycle de vie des projets ou produits, ainsi que la gestion globale de ces assets au niveau de l’organisation. L’adoption à l’échelle d’une culture Data et de ses artefacts n’en est que renforcée.

Le Data Thinking permet de formaliser et prioriser des opportunités ; il faut ensuite les convertir en produits. Il est important d’aborder cette phase avec de la rigueur et des éléments structurants, en mettant en place une démarche de Product Thinking par exemple. Cette séquence sera elle-même suivie d’une phase d’industrialisation répondant aux enjeux opérationnels (DevOps, DataOps, MLOps…).

Une vision translationnelle garantit donc le succès des projets Data ; c’est l’une des valeurs constituant le cœur de l’accompagnement que Saegus propose à ses clients. À ce titre, cette démarche s’applique parfaitement au contexte du Data Marketing, ce qui nous a permis de formaliser une offre dédiée à ses enjeux.

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Rédigé par Clément Moutard, Manager au sein de notre département Data Driven

Qui n’a pas entendu parler d’expérience employé ? Ces dernières années, les projets de transformation au sein des entreprises prennent de plus en plus cet angle. Les éditeurs l’ont bien compris, puisque les solutions de plateforme d’expérience employé se multiplient : Viva par Microsoft, LumApps, Powell, Mozzaik… Au-delà de cet aspect technologique, la transformation des pratiques et modèles organisationnels devient, au sein des entreprises, un projet d’expérience employé à part entière.

Une question se pose alors : sur quels piliers l’expérience employé d’aujourd’hui repose-t-elle ? Comment faire en sorte de créer une expérience optimale pour chaque collaborateur ?

Qu’est-ce que l’expérience employé ?

L’expérience employé est une approche visant à créer un environnement optimal pour que les employés puissent réaliser leurs activités quotidiennes dans les meilleures conditions. Chez Saegus, l’employé et ses usages sont au centre de cette approche pour définir, mettre en place et pérenniser cet environnement, en considérant 3 dimensions principales : humaine, physique et technologique.

Nous n’avons pas la prétention de dire que cette définition est l’unique qui existe ou qu’elle est une réalité absolue. C’est le cadre que nous posons et qui reflète une réelle conviction portée par les retours d’expérience que nous avons recueillis auprès de nos clients et partenaires. Nous ajouterons à cette définition deux dimensions qui ne sont pas moins indispensables : l’employé et l’employeur et leurs enjeux respectifs.

5 piliers pour soutenir l’expérience employé

Allons plus loin que ce constat. Dans le cadre d’un projet visant à améliorer l’expérience employé, les enjeux de ce dernier sont souvent pris en compte en priorité. C’est là que l’expérience employé trouve sa racine. Elle est née pour adresser des problématiques orientées RH : rétention des talents, bien-être, satisfaction, onboarding, évolution, attractivité, efficacité… Toutefois, il convient de se rappeler que l’employé fait partie d’une organisation ayant elle-même des objectifs globaux et communs à tous – ce sont les enjeux de l’employeur, qui peuvent être de croissance, compétitivité, innovation, environnementaux, RSE (responsabilité sociale)…

Prenons un exemple : une organisation ayant pour ambition de réduire son empreinte carbone de 25% devra mettre en place un plan tactique, qui aura ensuite certainement un impact sur les métiers. Réduire l’empreinte carbone d’une entreprise peut signifier, entre autres, une transformation des pratiques métiers afin qu’elles soient plus responsables et respectueuses de l’environnement : réduire l’envoi de fichiers mails pour privilégier les espaces partagés, maintenir son matériel de travail dans le temps… L’expérience de travail quotidienne des employés est donc impactée par un objectif global de l’entreprise.

L’enjeu est donc de réconcilier les attentes des employés et les enjeux de l’organisation.

Pour définir et mettre en place une expérience employé optimale, il nous semble indispensable de prendre en considération les cinq dimensions précédemment définies.

Les 5 dimensions de l’expérience employé

C’est précisément ce qui fait la difficulté de créer une expérience employé optimale, d’autant plus que nous vivons dans un environnement qui évolue en permanence : évolution des pratiques, besoins, attentes, technologies, normes et contextes (environnementaux, géopolitiques, sanitaire…), ou de la pression concurrentielle.

Une expérience employé optimale se veut donc globale – englobant les 5 dimensions -, adaptative – s’adaptant aux spécificités des métiers et attentes des employés/employeurs – et pérenne – évoluant en permanence selon les contextes.

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Rédigé par Khaled Loumi, Manager au sein de notre département EMployee EXperience

Saegus a l’honneur d’annoncer en ce début d’année 2023 un nouveau partenariat avec l’un des principaux acteurs du cloud : Google Cloud.

Martin Alteirac, Responsable des offres Intelligence artificielle chez Saegus, nous présente les coulisses de la mise en place de ce partenariat et les nouvelles perspectives qu’il offre à Saegus et ses clients.

Pourquoi conclure un partenariat avec Google Cloud aujourd’hui ?

Ce partenariat avec Google Cloud acte la montée en compétences, entamée il y a plusieurs années déjà, de nos équipes sur les technologies Google Cloud. Nos data engineers, data scientists et data analysts accompagnent au quotidien nos clients sur les technologies Google Cloud. Il était donc naturel pour nous de chercher à concrétiser nos expertises technologiques par un partenariat.

Comment se matérialise ce partenariat ?

Nous allons amplifier la dynamique de certification de nos équipes : notre objectif est évidemment de continuer à faire monter en compétences les plus experts d’entre eux sur les technologies les plus pointues mais aussi d’augmenter la part de nos équipes formées aux produits Google Cloud, pour accroître nos capacités à répondre aux besoins de nos clients et ceux de Google.

Nous adaptons également notre portefeuille d’offres à l’environnement Google Cloud pour permettre aux clients de Google de profiter de nos expertises techniques (modernisation de stacks technologiques data, gouvernance des données ou intelligence artificielle) et de notre expérience en gestion de projets plus stratégiques comme l’optimisation des opérations, la monétisation des données ou le data marketing.

Quelles sont les perspectives à plus long terme ?

Notre objectif à long terme est d’aider nos clients à concilier deux tendances de fond qui peuvent sembler contradictoires au premier abord :

  • L’accélération des usages de l’IA, comme en témoigne l’intérêt grandissant des entreprises pour l’IA générative (ChatGPT…) ou les avancées régulières et significatives dans le domaine de l’informatique quantique ;
  • L’urgence écologique qui nous presse à engager la transformation des entreprises vers un modèle plus durable et nous oblige collectivement à nous poser la question de l’empreinte écologique de ces technologies.

Nous sommes persuadés que le cloud est un outil indispensable pour concilier l’augmentation de la consommation de technologies tout en optimisant l’empreinte écologique des entreprises, notamment celles s’étant engagées dans un plan de mesure et réduction de leurs émissions de gaz à effet de serre.

En tant qu’acteur de référence sur la data, ce partenariat avec Google Cloud acte de notre capacité à accompagner un nombre grandissant d’entreprises à relever leurs défis d’aujourd’hui et de demain.

Vous souhaitez en savoir plus sur notre capacité à accompagner vos projets stratégiques sur Google Cloud ?

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Rédigé par Martin Alteirac, Responsable Intelligence artificielle au sein de notre département Data Driven