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Catégorie : Data Driven Business

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À la fin du mois d’août, la start-up d’IA Hugging Face levait 235 millions de dollars auprès de Google, Amazon, Nvidia et autres géants de la tech. Spécialisée dans l’IA open source, la start-up a plus que doublé sa valorisation, passant de 2 à 4,5 milliards de dollars. Comment cette entreprise franco-américaine est-elle devenue incontournable en quelques années seulement ?

La levée de fonds

Hugging Face a su attirer plusieurs géants du numérique et de la tech en pleine période d’emballement pour l’intelligence artificielle. C’est un round « écosystème » qui montre l’engouement des grands acteurs de la tech pour exposer des algorithmes d’intelligence artificielle au plus grand nombre et ainsi en favoriser l’usage.

Hugging Face propose aux entreprises des modèles d’intelligence artificielle prêts à l’emploi pour leur permettre de facilement débuter ou accélérer leurs projets d’IA.

Ces services sont ouverts et accessibles à tous ; la plateforme propose toutefois des solutions payantes dédiées à ses clients professionnels comme Training Cluster fait avec la coopération avec Nvidia ou l’extension du service Spaces pour héberger un front-end ou un travail collaboratif. Il est également possible d’héberger l’inférence de modèles via un API.

GitHub de l’IA

Si l’on devait résumer le positionnement de Hugging Face en quelques mots, nous dirions qu’il s’agit du “GitHub de l’IA“. On y retrouve les caractéristiques spécifiques au domaine comme le leaderboard et le regroupement des modèles par classe de tâches.

La plateforme permet de centraliser les ressources ouvertes à tous, les rendant ainsi plus accessibles.

C’est grâce à ce positionnement “ouvert” que l’on peut retrouver les modèles hébergés sur HuggingFace dans la majorité des cloud providers, mais également dans les nombreux projets open source. On y voit aussi l’intégration de modèles HuggingFace avec les outils d’analyse. Snowflake le propose désormais avec Snowpark ML

Perspectives

Chez Saegus, nous sommes convaincus que la transparence et la traçabilité sont des éléments clés pour accélérer l’adoption des outils d’intelligence artificielle dans les entreprises ; un positionnement unique confirmé par la dernière phase de levée de fonds de la nouvelle licorne franco-américaine.

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Rédigé par Alexander Mikheev, Tech Lead au sein de notre département Data Driven

Martin Alteirac, en charge des activités d’Intelligence Artificielle chez Saegus, et Brice Lavigne, expert en gouvernance Data et IA nous expliquent comment ils accompagnent leurs clients à l’arrivée de l’AI Act. 

Pouvez-vous nous rappeler rapidement ce qu’est l’IA Act en quelques mots ?

L’AI Act est une proposition de réglementation de l’Union européenne (UE) visant à réguler les systèmes d’intelligence artificielle (IA) au sein de l’UE. Le projet de loi a été présenté par la Commission européenne en avril 2021 et vise à établir des règles spécifiques de l’utilisation de l’IA dans ce cadre. L’AI Act classe les catégories d’intelligence artificielle selon des systèmes allant du haut risque (comme les dispositifs médicaux ou les véhicules autonomes) au moindre risque.

Il impose des obligations telles que la transparence, la traçabilité, la documentation et l’assurance de la conformité aux règles de sécurité établies. Il interdit également certaines applications d’IA considérées comme dangereuses, comme par exemple la manipulation de comportements humains de manière trompeuse. 

Pour en savoir plus, n’hésitez pas à consulter notre premier article sur le sujet : L’AI ACT : une opportunité à saisir pour développer sa stratégie AI Driven.

Comment mettre en place une gouvernance IA ?

Lorsqu’une entreprise décide de mettre en place une gouvernance de l’IA, une approche méthodique est essentielle pour garantir son succès. Elle peut être déclinée selon les étapes suivantes.

Première priorité : acculturer et sensibiliser aux risques de l’IA

La première étape consiste à sensibiliser l’ensemble de l’organisation aux risques associés à l’IA. Il est essentiel que tous les acteurs comprennent les conséquences potentielles des décisions liées à son utilisation, notamment sur la réputation, la conformité légale et les opérations de l’entreprise. Cette prise de conscience permet d’obtenir un soutien et une adhésion plus forts à la gouvernance IA. Notre équipe propose des programmes de formation et sensibilisation ciblés pour mettre en lumière ces risques, que ce soit pour les décideurs à haut niveau, product owners, chefs de projets ou praticiens de l’IA en entreprise.

Après la sensibilisation, nous mettons en œuvre une méthodologie structurée pour guider nos clients dans le processus de gouvernance IA :

  • Diagnostic, analyse de risques et Gap Analysis : nous débutons par un diagnostic approfondi de l’environnement actuel de l’IA au sein de l’entreprise, en mettant l’accent sur les risques potentiels. La Gap Analysis identifie les écarts entre la gestion actuelle des risques liés à l’IA et les normes souhaitées en matière de gouvernance et de conformité ;
  • Plan d’action : sur la base des résultats de la Gap Analysis, nous élaborons un plan d’action précis qui détaille les étapes nécessaires pour atténuer les risques identifiés. Ce plan comprend des échéanciers, des responsabilités claires et des objectifs mesurables ;
  • Implémentation des processus : nous aidons nos clients à mettre en œuvre le plan d’action en créant des équipes dédiées, en mettant en place des politiques et des procédures adéquates, et en communiquant efficacement les changements au sein de l’organisation. Une attention particulière est portée à la gestion des risques tout au long de cette phase ;
  • Implémentation technique : enfin, nous nous assurons que les aspects techniques de la gouvernance IA sont en place, en veillant à ce que les technologies sous-jacentes respectent les principes de transparence, d’équité et de confidentialité des données.

En suivant cette approche méthodique, nos clients sont mieux préparés à gérer les risques associés à l’IA tout en maintenant un contrôle efficace sur leurs initiatives. La gouvernance de l’IA devient ainsi un moyen essentiel de préserver la réputation, de garantir la conformité et de sécuriser les opérations de l’entreprise.

Une fois la gouvernance en place, comment s’assurer de son efficacité sur le long terme ?

La mise en place d’une gouvernance de l’IA est une étape cruciale, mais son succès à long terme repose sur une logique itérative d’amélioration continue. Nous proposons la logique d’amélioration continue suivante :

  • Inspection : la première étape consiste à effectuer des inspections, à la fois aléatoires et planifiées, de l’application de la gouvernance de l’IA. Ces inspections visent à détecter les vulnérabilités potentielles dans le processus de gouvernance. Les inspections aléatoires permettent de repérer des problèmes imprévus, tandis que les inspections planifiées suivent un calendrier défini. Cette étape nous aide à maintenir une surveillance proactive et à identifier les zones qui nécessitent une attention particulière.
  • Gap Analysis : une fois les vulnérabilités détectées, nous les présentons aux parties prenantes de l’entreprise, qu’il s’agisse du conseil d’administration, de l’équipe de direction ou d’autres intervenants clés. Ces vulnérabilités sont examinées en détail et une analyse des écarts est réalisée pour comprendre pourquoi elles sont apparues. Cette étape permet d’impliquer activement les parties prenantes dans le processus de gouvernance et de les préparer à corriger les écarts de manière la plus autonome possible.
  • Mise à jour de la gouvernance de l’IA : suite à la conclusion de l’analyse des écarts, des mesures correctives sont définies en collaboration avec les parties prenantes. Ces mesures visent à résoudre les vulnérabilités identifiées et à renforcer la gouvernance de l’IA. Il peut s’agir de mettre à jour les politiques, les procédures, les outils ou même de former le personnel. Cette phase garantit que les leçons tirées des inspections sont appliquées de manière proactive.
  • Suivi et Hypercare : enfin, une surveillance spécifique est mise en place pour confirmer l’efficacité des mesures correctives. Cela implique un suivi rigoureux pour s’assurer que les vulnérabilités identifiées ne réapparaissent pas et que la gouvernance de l’IA fonctionne comme prévu. L’hypercare consiste à accorder une attention accrue aux processus de gouvernance récemment mis à jour pour s’assurer de leur adaptation en continu.

Cette logique itérative d’amélioration continue garantit que la gouvernance de l’IA reste pertinente, efficace et résiliente face aux défis en constante évolution de l’IA et aux besoins changeants de l’entreprise. Elle permet d’assurer une gestion proactive des risques et de maintenir une conformité continue aux normes et aux réglementations en vigueur.

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Rédigé par Brice Lavigne et Martin Alteirac, Managers Data Gouvernance au sein de notre département Data Driven

Au cours des 10 dernière années, l’intelligence artificielle s’est imposée comme la 4e révolution technologique de notre époque. Aujourd’hui, elle est un levier stratégique pour les entreprises, puisque 44% d’entre elles ont déjà investi dans l’IA et 9 sur 10 d’entre elles ont inclus des projets d’IA dans leur trajectoire de développement (source : NewVantage).

Aux prémices de l’intégration de l’IA dans les processus métiers/stratégies d’entreprise, se trouvent les start-up – aujourd’hui, on compte en France 500 start-up développant des solutions d’IA. En s’appuyant sur des chercheurs et laboratoires, elles ont beaucoup innové sur ces usages en se concentrant sur la disruption des process. Pendant plusieurs années, les grandes entreprises ont ainsi pu avoir un regard privilégié sur les avancées de cette technologie – cependant, si ce modèle réduit le risque pour les entreprises, il augmente le time-to-market de solutions pour le métier.

Depuis quelques années, ce modèle de développement est en train de changer. L’évolution des systèmes cloud, des calculs distribués et l’avènement des AI platforms – comme Vertex AI, Databricks ou Dataiku par exemple – facilite le développement, le déploiement et la maintenance de solutions d’IA. Il devient aujourd’hui simple de passer à l’échelle la production d’applications IA et donc de développer en interne des solutions sur-mesure métiers avec des équipes spécialisées et restreintes.

Cela change le paradigme de l’application IA : elle n’est plus un sujet de R&D – technologie différenciante sur le marché – mais devient un produit développé par les métiers. Les enjeux métiers et la stratégie de l’entreprise s’alignent alors sur la production d’applications IA : nous entrons dans le modèle des entreprises AI Driven.

Plusieurs questions se posent alors sous différents aspects :

  • De sécurité : l’AI Driven est la continuité du Data Driven, puisqu’il s’agit de prendre des décisions à partir des données analysées par des outils d’IA. Dans ce cadre, la question de l’explicabilité de l’IA se pose rapidement. Comment comprendre une décision de l’IA ? Comment la rendre transparente afin qu’elle puisse être sûre ? ;
  • De responsabilité environnementale : les calculs d’IA sont aujourd’hui très consommateurs en énergie. Dans l’inclination qu’on les entreprises pour réduire leur impact carbone, constatable par exemple au travers du reporting ESG, la mise à l’échelle des applications d’IA soulève une seconde question d’une IA responsable et écologique ;
  • D’éthique : quand des prévisions annoncent qu’en 2025, 90% des messages marketing passeront par des outils d’IA pour optimiser les campagnes en qualifiant plus précisément les cibles, une troisième question se pose sur l’impact social positif des solutions d’IA ;
  • D’économie : le développement de l’IA relève aussi d’enjeux économiques internationaux. La sous-exploitation du potentiel de l’IA et des applications développées par les entreprises pourrait faire perdre un avantage concurrentiel à ces dernières et mener ainsi à une stagnation économique. C’est pour cela que la France a investi 2,22 milliards d’euros dans le plan France 2030, avec l’objectif ambitieux de capter 15% du marché mondiale sur l’IA embarquée.

Pour adresser ces problématiques et piloter l’arbitrage de l’IA au sein de notre société, la Commission Européenne a proposé en avril 2021 un cadre réglementaire pour les applications d’intelligence artificielle en Europe : l’« AI ACT ».

Il vise à classer et analyser les risques directs ou indirects présents pour les utilisateurs en veillant à ce que les systèmes d’IA utilisés au sein de l’UE soient sûrs, transparents, traçables, non-discriminatoires et respectueux de l’environnement. Le 14 juin, les députés ont adopté une position sur le cadre de la loi ; un accord devrait être trouvé d’ici décembre 2023.

Quelles sont les projets visés dans cette analyse de risque ?

L’analyse de risque doit être appliquée à des solutions d’IA qui entrent dans deux catégories.

La première concerne les « risques inacceptables ». Elle comprend les cas d’utilisation qui implique un danger pour les individus ou la société. Cela inclut :

  • La manipulation cognitivo-comportementale de personnes vulnérables : par exemple, l’usage de l’IA à l’intérieur de jouets pour enfants ;
  • Le score social basé sur des caractéristiques personnelles : par exemple, la validation d’une attribution de prêt selon un comportement social ;
  • La reconnaissance faciale en temps réel à distance : auprès d’individus lambdas dans une gare ou un centre commercial par exemple. Il existe une exception dans le cadre d’enquêtes criminelles majeures, sous l’approbation d’un tribunal.

Toutes les applications se trouvant dans cet ensemble de risque sont interdites.

La seconde catégorie englobe les cas d’usage représentant un « risque élevé » pour les droits fondamentaux ou la sécurité. Ils sont répartis en deux ensembles.

Le premier, l’IA appliquée aux produits relevant de la sécurité des individus : jouets, aviation, voitures, dispositifs médicaux ou ascenseurs, par exemple. Les entreprises qui développent des produits d’IA dans ces domaines, que ce soit dans le processus de recherche, de développement ou de production, devront justifier d’une analyse de risque et d’une traçabilité pour chaque solution développée.

Le second, l’usage de l’IA appliquée aux domaines ci-dessous devra être référencé et répondre aux aspects réglementaires précédemment cités :

  • L’identification biométrique et la catégorisation des personnes physiques.
  • La gestion et l’exploitation des infrastructures critiques
  • L’éducation et la formation professionnelle
  • L’emploi, la gestion des travailleurs et l’accès au travail indépendant
  • L’accès et la jouissance des services privés essentiels et des services et avantages publics
  • Les forces de l’ordre
  • La gestion de la migration, de l’asile et du contrôle des frontières
  • L’aide à l’interprétation juridique et à l’application de la loi.

Le reste des applications rentreront dans la catégorie des risques limités, signifiant que tout ce qui est généré par une IA doit être notifié à son utilisateur.  

Un règlement s’applique spécialement aux applications utilisant de l’IA générative, comme ChatGPT ou MidJourney. Les modèles devront être configurés de sorte à ne pas générer de contenu illégal ou publier des données protégées par le droit d’auteur.

Comment se préparer à la législation sur l’IA ?

Mettre en place un système réglementaire peut être long et couteux, surtout quand il s’agit de l’appliquer à des solutions d’intelligence artificielle dont la documentation et l’historique n’est pas à jour. Afin d’utiliser la structure de l’AI ACT comme une opportunité plutôt que comme une contrainte, il est important de construire dès maintenant et progressivement un système qui répond aux attentes de la réglementation.

 La collaboration sans couture entre les parties actives du projet de développement de la solution IA est une première piste à aborder. Elle concerne plusieurs parties prenantes :

  • Tout d’abord, la stratégie venant du pôle digital ou de la direction donnera l’impulsion et la direction pour atteindre le but défini. Elle peut s’aider d’un comité pour évaluer l’éthique des projets concernés, en accord avec les métiers ;
  • Ensuite, ceux qui développe la solution, qui se trouve à la limite entre la DSI et le data/digital office. Leur but est de s’assurer que toutes les guidelines techniques du projet répondent à l’explicabilité et à la transparence attendue par la règlementation. Ils sont les garants de la documentation et de l’évolution du projet qui, développé avec des méthodologies agiles, peut le pivoter au fur et à mesure de l’implémentation ;
  • Enfin, la partie réglementaire qui a la responsabilité de valider la présence des livrables et de relancer les métiers si besoin.

La réussite de cette collaboration peut se faire par le biais de deux couches qui doivent fonctionner simultanément. Tout d’abord, la gouvernance de l’IA, vise à designer les processus, établir le format des ateliers, instaurer les règles, évangéliser et former les parties prenantes sur l’importance d’une culture IA responsable. Elle permet également d’attribuer les rôles et actions à chaque collaborateur. Elle facilite ainsi le changement.

La seconde couche est de mettre en place une architecture logicielle fiable et les outils nécessaires qui permettent la collaboration de chacun des parties prenantes du projet. Certains défis techniques sont liés à ces outils – on pense par exemple au versioning des data sets, de la justification de leur qualité à l’explication des décisions prises au cours du projet.

L’enjeu est double : mettre en place une solution technique fiable, tout en réduisant la gestion administrative du projet, mais aussi éviter une dette technique qui pourrait ne pas répondre aux attentes d’efficacité, de robustesse et de complexité auxquels doivent répondre ces plateformes.

Remarque : les pénalités qui pourront s’appliquer auprès des entreprises seront sur du même ordre de grandeur que celui de la RGPD, soit 2 à 6% du chiffre d’affaires. Il existera un plafond pour les jeunes entreprises. Il est donc essentiel de se faire accompagner par des experts aussi bien sur les aspects technologiques que ceux de gouvernance.

En résumé

L’intelligence artificielle apporte des opportunités considérables pour les entreprises, mais sa mise en œuvre et son passage à l’échelle nécessite une approche réfléchie et responsable. L’AI ACT est un cadre qui permet de construire des solutions plus pérennes basées sur la sécurité et la protection des utilisateurs finaux. En adoptant une intégration progressive et proactive tout en construisant sur des outils robustes et de confiance, les entreprises peuvent gagner du temps afin de se préparer au mieux aux enjeux concurrentiels et économiques de demain.

Vous souhaitez découvrir comment l’AI ACT peut transformer votre entreprise en un acteur responsable et compétitif de demain ? Contactez nos expert·es.

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Rédigé par Brice Lavigne, Manager Data Gouvernance au sein de notre département Data Driven

Durant la dernière décennie, de nombreuses entreprises ont adopté un modèle Data Driven basé sur l’exploitation massive de données pour orienter leurs décisions business ou opérationnelles.  

Cette démocratisation de l’utilisation des données est notamment due à l’émergence des technologies Cloud qui ont permis d’exécuter des traitements complexes sur de très grands jeux de données et de conserver un TCO maîtrisable. Toutefois, un inconvénient majeur s’est rapidement présenté : le manque de maîtrise (ou de confiance) sur la localisation des données. Ce dernier point tend aujourd’hui à disparaître, puisque la majorité des cloud providers intègrent à présent dans leur offre le choix du data center, et donc du pays d’hébergement (localisation UE/US…). 

Remarque : la maîtrise de l’information d’entreprise mise sur le cloud (et plus largement internet) est au centre de l’actualité sur la sécurisation des usages de ChatGPT. À titre d’exemple, Microsoft intègre dans l’offre Azure Open AI la possibilité d’étancher l’utilisation des données d’entreprise pour améliorer la pertinence de l’IA sur ses cas d’usage internes, tout en garantissant que ces données (potentiellement confidentielles ou personnelles) ne seront jamais exposées en dehors de l’entreprise.  

Dans un même temps, les États (particulièrement en Europe) ont largement renforcé la règlementation visant à protéger l’utilisation de données personnelles. Ils ont imposé un cadre de protection et exploitation de données de plus en plus strict, comme en témoignent les sanctions prévues en cas de non-respect de cette règlementation. 

Quelques chiffres présentés ci-après permettent de mieux appréhender la mise en application de ces contrôles. Par exemple, en Europe, les sanctions s’établissaient à 1,2 Mds€ en 2021 contre plus de 2,92 Mds€ en 2022 (dont 100 M€ en France). 

Au-delà des quelques amendes historiques (comme celle infligée à Amazon pour 746 M€ en 2022 ou 405 M€ infligée à Meta pour manquement à la protection de données personnelles des enfants sur Instagram), la forte hausse du nombre de condamnations est notable. 

Autre fait marquant, la démocratisation des services d’intelligence artificielle auprès du grand public, qui pousse les instances de régulation Européenne à suivre de près le sujet. Nous pouvons citer par exemple une amende de 7 M£ donnée par l’ICO britannique à la société de reconnaissance faciale ClearView AI. 

Pour prévenir ces risques et promouvoir une image éthique de leurs activités, nombre de sociétés s’organisent pour améliorer la sécurité et confidentialité de leurs données, à fortiori celles revêtant un caractère personnel. Les entreprises les plus matures disposent d’un Data Controller – personne en charge de la supervision et de la qualification des traitements informatiques. Ce rôle vient en complémentarité du DPO (data privacy officer), qui a une responsabilité vis-à-vis des instances de contrôle pour faire appliquer la règlementation par l’entreprise. 

En effet, les techniques de traitement de la confidentialité sont multiples et plus ou moins complexes. Il apparait donc nécessaire de bien étudier chaque cas d’usage en amont et d’appliquer une solution adaptée. 

Dans la suite de l’article, nous proposons d’explorer certaines de ces approches.  

Panorama des solutions existantes  

Les approches les plus fréquemment utilisées sont :  

  • La gestion des identités et des accès ;  
  • Le cryptage ;  
  • L’anonymisation.

La gestion des identités et des accès (IAM) permet de limiter l’accès à un groupe défini de personnes. Nous recommandons de suivre le principe de moindre privilège, c’est-à-dire le fait de limiter les permissions d’accès aux ressources au juste nécessaire pour effectuer une tâche. Si besoin, il convient d’utiliser un modèle d’accès aux rôles de base (RBAC) qui peut être affiné via des listes de contrôle d’accès (ACL). 

Remarque : les Cloud providers intègrent nativement des fonctions de sécurisation dans leur offre de service à l’instar de VMs protégées proposées par Google Cloud.  

 La pseudonymisation est une technique qui permet de « masquer » la lecture directe des données confidentielles. Les données sont remplacées par un code (« tokenisation ») selon différentes techniques (chiffrement déterministe, conservant le format, clé cryptographique…). Ces techniques de chiffrements sont réversibles. Elles permettent donc de revenir à la donnée initiale. En conséquence, ces traitements doivent être soumis à déclaration auprès de la CNIL et ne perdurer que le temps de la finalité déclarée.  

Les clés de cryptage peuvent être utilisées sur des données personnelles ou pour des raisons de sécurité sur des systèmes de fichiers pour en protéger l’accès (en cas de vol par exemple).  

L’anonymisation est un concept plus complexe et abstrait que les solutions précédemment évoquées. Selon une définition de la CNIL, l’anonymisation consiste à « utiliser un ensemble de techniques de manière à rendre impossible, en pratique, toute identification de la personne par quelque moyen que ce soit et de manière irréversible. » 

Par exemple, les données peuvent être masquées via des techniques de hachage cryptographique, puis encodées. Cette technique permet de créer un jeton à sens unique, qui ne permet pas de revenir à la donnée d’origine.   

Mais dans certains cas, ces techniques ne sont pas suffisantes. Par recoupement entre différentes informations (internes ou par croisement avec des données externe), il peut arriver que l’identité ou les données personnelles liées à la personne puissent être retrouvées. Plusieurs exemples de croisement sont à ce titre devenus des cas d’école, comme l’identification d’une personne anonymisée sur la base d’attributs particuliers (ville, date de naissance…). 

Il est par conséquent indispensable de prendre en considération l’ensemble des attributs ou données qui par recoupement permettraient de retrouver une information devant être protégée dans une démarche d’anonymisation. 

La confidentialité différentielle : quel usage ?   

La confidentialité différentielle (DP) est une technique dont l’objet est de protéger la confidentialité en injectant du « bruit » dans les données : en modifiant certaines valeurs, il doit rester un doute sur la véracité de l’information même si l’identification de la personne est retrouvée par recoupement. 

Cette technique a donc un impact sur la précision de la base de données (des données sont faussées), mais reste totalement exploitable sur des usages analytiques ou statistiques (ou d’IA). L’approche consiste à substituer des valeurs des variables en utilisant un algorithme (plus ou moins simple).   

Par exemple, sur une valeur pour laquelle la réponse est binaire (vrai ou faux) : imaginons que l’on lance une pièce pour déterminer si la valeur initiale est modifiée ou pas. Si la pièce tombe sur face, la réponse reste « vrai ». Si cela tombe sur pile, un deuxième lancé est effectué. S’il tombe sur face, la réponse reste « vrai », et s’il tombe sur pile, la valeur devient « faux ». 

Les « variant twins » 

Ce concept consiste à hybrider les différentes techniques pour obtenir une information totalement anonymisée et optimisée pour différents usages (d’où l’idée de variants). 

 Il est notamment porté par des plateformes dédiées à la sécurisation des données, comme Anonos (white paper variant twins).

Les solutions sur étagère 

Dans le domaine du marketing, nous voyons par exemple l’émergence de plateformes dédiées au partage de données publicitaires respectant les contraintes réglementaires.   

À ce titre, Google lance Ads Data Hub en 2017, suivi par les solutions de Facebook et d’Amazon. Aujourd’hui, ils sont tous les trois connus comme des « data clean rooms » : soit un environnement isolé et sécurisé au sein duquel les éditeurs et annonceurs peuvent combiner, faire correspondre et analyser des ensembles de données anonymisés, tout en collaborant. 

Pour aller plus loin  

Le respect de la confidentialité des données est un défi majeur pour tous les intervenants dans un écosystème data. Il nécessite la mobilisation de tous les acteurs comme les cloud ops, cloud architects, statisticiens, data analysts et data scientists et bien sur les « data controllers », dont la présence devrait se démultiplier rapidement dans les entreprises.  

Il est important de comprendre que, bien que les solutions à mettre en œuvre soient très techniques, la bonne tactique dépend avant tout de la portée fonctionnelle de l’information et des cas d’utilisation souhaités.  

Nos experts sont à votre disposition pour établir les diagnostics sur la sensibilité de vos données et vous guider vers les bonnes stratégies d’implémentation.  

  

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Rédigé par Alexander MIKHEEV, Lead Tech Engineer au sein de notre département Data Driven

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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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

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

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