Data Mesh, acculturation, preuve et Mamie au service de la transformation Data

Data Mesh, acculturation, preuve et Mamie au service de la transformation Data

Salon Big Data & IA, Paris – Les entreprises françaises, réunies au sein de la French Tech Corporate Community, planchent en commun depuis plusieurs années maintenant sur le sujet de la transformation par la donnée. Problématiques autour des compétences, de la valorisation et de l’IA générative sont abordées collectivement.

La maturité progresse donc au sein des grands groupes, au point pour les membres de l’organisation de collaborer à présent sur des cas d’usage en matière de partage de données. Pour autant, “les niveaux de maturité sont très variables”, constate Guiraude Lame, Chief Data Officer de Natixis et pilote de la FTCC.

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Une Data réellement stratégique dans 5% d’entreprises

Stéphane Bout, responsable du pôle de compétences Digital de McKinsey France, confirme ce constat. Le niveau 1 de la maturité (pilotage de la performance ou décisionnel) concerne “la très grande majorité des entreprises, sinon la totalité”.

55% des organisations ont commencé à déployer l’IA dans au moins une fonction. Une sur deux peut ainsi prétendre au niveau 2 de maturité. En revanche, pour McKinsey, moins de 5% d’entre elles peuvent revendiquer se hisser au 3e échelon.

“On est encore aujourd’hui focalisé sur l’utilisation de l’IA pour transformer le cœur de métier”, note le consultant. Gouvernance, compétences, plateformes… plusieurs des fondamentaux sont pris en compte.

“Par contre, l’identification des cas d’usage reste encore très empirique et bottom-up, ce qui peut conduire parfois à une fragmentation des investissements dans l’IA. Seulement quelques entreprises ont réussi à adopter une approche réellement stratégique avec des investissements focalisés sur un nombre limité d’initiatives”, déclare Stéphane Bout.

Masterclass pour le top management de Suez

Comment dès lors basculer de la fragmentation au stratégique ? Les participants d’une table ronde organisée dans le cadre du salon Big Data & AI Paris font plusieurs recommandations. En préambule, Claire Mathieu, CDO de Suez, rappelle que ces transformations prennent du temps.

Et la complexité des grands groupes est une partie de l’explication. “Le premier levier, c’est l’acculturation, en ciblant les membres du Comex, les managers, les directeurs. Nous l’avons fait au travers d’un  programme de formation articulé autour de 4 masterclass pour tous les membres du top management”, témoigne-t-elle.

Pour faire passer les messages, le Data Office a invité des intervenants externes. C’était il y a quelques années et les résultats sont au rendez-vous. “L’acculturation a été un déclencheur pour engager un début de transformation.”

Ce volet ne cible pas seulement le top. Les experts de la table ronde s’accordent pour souligner les bénéfices d’une double démarche : top-down et bottom-up. Pour transformer, Mick Levy, directeur de l’Innovation Business pour B&D, fait appel à “deux grands sages”, un prof d’économie et sa grand-mère.

Du Data Mesh à adapter à chaque métier

Ces deux experts ont été mis à contribution en 2022 pour aider un CDO à convaincre en interne. L’économiste rappelle que l’escalier se balaie par le haut, soit de sensibiliser le Comex, “en parlant leur langage, en montrant la valeur et en illustrant par de nombreux cas d’usage”.

Et mamie ? Elle rappelle que “si tu pars sans savoir d’où tu viens, alors quand tu arrives, ce n’est pas là”. Traduction : un point de départ sous la forme d’un audit de maturité est préférable. La réunion des deux sagesses débouchant sur des actions adaptées grâce à un “électrochoc”.

Mick Levy et Claire Mathieu promeuvent aussi une approche fondée sur le Data Mesh. Formalisée par Zhamak Dehghani, elle repose sur 4 piliers :

  • Le découpage en Data Domains
  • La Data as a product
  • La Self-service data infrastructure as a platform
  • La gouvernance fédérée.

Le Data Mesh n’est pas magique cependant. Il convient, dans un premier temps, “de s’adapter au niveau de maturité des équipes métiers.” La valeur de cette approche consiste à donner de l’autonomie aux métiers, à favoriser l’appétence pour la donnée et ainsi à encourager la création de Data Products (mutualisés) pour prévenir les silos. 

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