TRANSFORMATION DIGITALE 2016

3. Les meilleures pratiques pour accélérer le passage à l’échelle
3. Les meilleures pratiques pour accélérer le passage à l’échelle
Le couplage de ces 3 plateformes est crucial, et se fait
grâce aux outils les plus innovants tels que les APIs, les
approches DevOps, et la prise en compte optimisée des
cycles longs et courts de développement.
Avis d'expert IBM
Marc Bensoussan
Directeur Général IBM GBS France,
Président IBM Interactive France
Les plateformes cognitives illustrant la notion
d’intelligence « augmentée » se caractérisent par
3 qualités très particulières et tout à fait uniques :
• Une compréhension profonde du langage naturel.
Cette capacité à comprendre le sens et
le contexte des informations permet d’exploiter
toute la masse d’informations non structurées,
interne ou externe. Watson est ainsi capable
d’entretenir une véritable conversation argumentée.
• L’argumentation soutenue par la preuve produit
des hypothèses en réponse à une question
qui lui est soumise. Chacune de ces hypothèses
est proposée avec un indice statistique de pertinence,
accompagné des sources sur lesquelles
Watson s’est appuyé, faisant de lui un excellent
système d’aide à la décision.
• IBM Watson s’améliore avec l’usage. La technologie
sous-jacente est basée sur l’apprentissage,
et, tel un être humain, IBM Watson apprend et
s’améliore aussi à partir des évaluations de qualité
attribuées à ses réponses.
2. Co-création et créativité avec les clients
L’entreprise doit réinventer l’ensemble de ses process
front et back office autour de l’expérience client. La participation
des clients et de l’écosystème est indispensable
lors de ces étapes de Design Thinking. Les concepts de
Living Labs, Customer Data Lab, Pool UX/UI apparaissent
alors. C’est pourquoi un Studio ou une agence
digitale à même d’accompagner l’entreprise à mieux
comprendre les attentes de ses clients s’avère un allié de
choix.
3. L’industrialisation digitale avec les différentes
Factories
Les Factories permettent l’industrialisation du digital,
en assurant une livraison optimale des applications web,
mobiles, voire cognitives, sans négliger ni l’intégration
avec l’existant ni les phases de tests préalables. Elles
sont en effet indispensables et trop souvent délaissées :
« Plus vous êtes créatifs en Studio, plus vous devez être
industriel en Factory. »
4. La gestion du changement et l’évolution
des compétences : L’Academy
L’évolution des compétences et l’accompagnement au
changement sont essentiels pour permettre cette réinvention
digitale. Les modes de management doivent
également s’adapter à ces mutations. L’évolution des
compétences en interne s’accompagne de programmes
d’upskilling pouvant aller jusqu’à l’organisation d’événements
digitaux tels que des hackatons.
3.2. LA DATA DRIVEN
COMPANY, OU L’AMÉLIORATION
GLOBALE DE LA COMPÉTITIVITÉ
GRÂCE AUX DONNÉES
INTERNES ET EXTERNES
DE L’ENTREPRISE
L'explosion du volume de données collectées par les
entreprises a ouvert de nouvelles perspectives de croissance.
Les objets connectés, les technologies big data et
l'open data sont devenus les nouveaux leviers d'une data
driven company capable d'utiliser les données pour piloter
ses processus, transformer l'expérience client et élargir
ses territoires d’innovation.
3.2.1. Internet des objets et big data :
deux arguments pour la compétitivité
et les business models innovants
L'
industrie 4.0 pourrait créer en Allemagne des
gains de productivité s’élevant à 8 % et faire gagner
1 point de PIB dans les 10 années à venir1.
“Le digital génère des gains de performances incroyables
dans nos processus industriels”, confie Yves Tyrode,
Chief Digital Officer de SNCF. “A côté de ça, le Lean Management,
c'est presque de la rigolade ! “ Une révolution
industrielle qui comporte désormais un levier d’action
supplémentaire : les données de l’entreprise et de ses
clients, qui servent non seulement à créer produits et
services innovants, mais aussi à optimiser les actifs et
les process internes de l’entreprise. “La data est notre
patrimoine, même dans notre branche industrielle : les
événements de sécurité remarquables qui surviennent
sur les voies peuvent être remontés sous forme de données”,
poursuit le CDO de la SNCF. “Le vrai sujet, c’est de
savoir comment les intégrer aux processus métiers pour
améliorer les performances et la qualité du service.” La
combinaison entre capteurs et big data aide aussi les entreprises
dans des sujets très opérationnels. Barbara
Dalibard, Directrice Générale SNCF Voyageurs, illustre
cette tendance par un exemple : “À partir de données
statistiques, nous réalisons des cartographies prédictives
des zones présentant le plus de risques de
collisions entre nos trains et les animaux sauvages.”
« La data est notre
patrimoine, même dans
notre branche
industrielle »
Yves Tyrode,
Chief Digital Officer de SNCF
Quand l’Internet des objets
fait décoller l’industrie
Les capteurs n’ont rien de neuf pour l’industrie qui les
utilise depuis plusieurs décennies : l’IoT ne représenterait
pour elle qu’une étape supplémentaire, celle de
l’interconnexion généralisée à travers internet. “Nos
01- BCG, Industry 4.0, 2015.
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