Défriche la data
Data driven

Défriche la data : comment démarrer son pôle data/IA ?

7 novembre 2018

Le 26 Septembre dernier, weave data a hébergé le premier meetup Défriche la data au sein de nos locaux de La Friche à Saint Lazare. Pour ceux qui ne pouvaient être présents, voici une synthèse des échanges.

Défriche la data est un évènement récurrent qui propose aux responsables data/IA (et à ceux qui souhaitent transformer leur organisation autour de ces sujets) d’échanger tous les deux mois.

Pour cette première session, la thématique portait sur le démarrage d’un pôle data/AI, avec quelques questions en tête :

  • Quel type de structure mettre en place ? Comment l’insérer au sein de l’organisation ? (métier, DSI, direction générale …)
  • Quelles sont les premières compétences à acquérir ?
  • Comment prioriser ses chantiers ?
  • Et l’acculturation de l’organisation dans tout ça ? Comment la mener, des opérationnels au COMEX ?

Durant l’évènement, nous avons eu le plaisir de bénéficier des retours d’expérience de 2 chiefs data officers appartenant à 2 structures très différentes :

  • Dr Karim Louedec, Chief Data Officer, Maison du Monde : fort de son expérience acquise au sein du groupe M6 sur la data, Karim rejoint Maison du Monde en 2017 pour structurer et mener les initiatives data et IA
  • Loic Brient, Directeur Data science pour le Groupe BPCE : expérimenté dans la transformation data et digitale des institutions financières (Groupe BPCE, Société générale), Loïc a monté et structuré l’équipe de data science, menant des projets soutenant les initiatives digitales de l’ensemble du groupe.

La création d’un pôle data dans une entreprise qui structure une activité data

Karim Louedec nous a présenté sa vision et son expérience de création d’un Pôle DATA/IA au sein d’une entreprise qui structurait cette activité et n’était pas exclusivement digitale.

Si la création d’un « pôle DATA » résonne d’abord comme la constitution d’un pôle purement technique, Karim insiste sur le fait qu’il doit s’agir en réalité d’une équipe complète et équilibrée. La technologie y joue certes un rôle central, mais l’humain reste l’ingrédient principal, le tout étant complété par des processus pensés et intégrés.

Un tel pôle doit selon lui adresser 3 principales composantes, complémentaires :

  • le Data Management, qui était historiquement proche de l’activité Business Intelligence présente au sein des DSI, augmenté de compétences organisationnelles avec la Gouvernance des Données, ou bien le monitoring de la qualité de données,
  • l’activité d’analyse, ou Data Analytics, réalisant des études métier sur les besoins exprimés, accompagnant les entités métier tout au long du projet.
  • Enfin en support, la Data Science pure, développant des POC (Proof-of-concept) cadrés sur le moyen-terme, ou bien court-terme et ponctuels, au titre d’analyses aidant à la prise de décisions business.

Le « Pôle Data » est donc bien plus qu’une entité technique, il s’agit bien d’une hybridation entre plusieurs compétences, garantissant la pertinence des réponses apportées aux besoins métiers exprimés.

Aussi, se pose la question de la place d’une telle entité au sein d’une entreprise non-entièrement digitale : nous pouvons hésiter entre un positionnement au sein des Directions Métiers ou bien au sein de la DSI. L’expérience montre en fait que c’est moins le rattachement organisationnel qui importe que la volonté de tirer profit de ce pôle par l’ensemble de l’entreprise. Ce qui est crucial, c’est le développement d’un lien de confiance avec les Métiers.

Un pôle DATA ne réussit que s’il est adopté comme étant un partenaire au quotidien du développement business de l’entreprise.  Karim Louedec

Être perçu comme un partenaire implique le recrutement des profils capables d’adopter un langage commun avec les Métiers. La polyvalence doit ainsi d’abord primer sur l’expertise pure, celle-ci étant une ressource développée ensuite lors du lancement des premières réponses aux besoins qualifiés.

Karim nous encourage alors à « oser l’autoritarisme ». Il est en effet très important de « se faire entendre » dans le bruit de fond de l’entreprise et d’obtenir le soutien de sponsors en interne.

La phase du POC étant validée et exécutée, qu’en est-il du passage en production ? On constate de nombreux échecs ou déceptions. Quel est le problème ? Karim évoque alors un « cocktail explosif » révélateur de problèmes organisationnels : des technologies différentes entre la Data Factory et le Datalab, des plateformes non-compatibles, voire même des langages différents. Les problématiques datas peuvent elles-aussi se heurter à l’écueil d’une organisation organisée en silos.

Concrètement, quelle feuille de route pour démarrer un tel pôle ?

  • Première étape : des analyses business ad-hoc, répondant aux irritants métiers connus, que l’on automatise ensuite dans un second temps, après la phase de développement du partenariat de confiance.
    Le Pôle Data doit en effet se concentrer sur des problématiques business. Il n’a d’autre intérêt que celui-là : être un support aux métiers. Sous l’angle purement technique, une action rapide qui peut être mise en place est l’activation d’un Datalake (ou la mutation de celui-ci).
  • Cette grande phase de conception « sur-mesure » sera – idéalement – suivie par la mise en place d’un « guichet unique » d’accès à la donnée Groupe. L’idée sous-jacente est de permettre un accès aux données – contrôlé et régulé par la mise en place préalable d’une Gouvernance des Données – à l’ensemble des entités Métiers de l’entreprise. Il s’agit de donner de l’autonomie aux Métiers dans l’exercice de leurs fonctions à explorer et d’exploiter librement les données issues des différents systèmes d’information.

Cette dernière étape accomplie, la mission du Pôle Data pourra être considérée comme réussie. Cela implique clairement un volontarisme de l’ensemble des parties prenantes et un fort sponsorship interne au sein de l’entreprise pour y arriver.

Pourquoi démarrer un pôle data / IA dans une structure qui a déjà des activités data ?

Pourquoi créer une organisation Data dédiée ? Selon Loic Brient, Directeur Data science pour le Groupe BPCE, les métiers de la data se sont généralement développés au sein de l’entreprise au rythme des besoins et des évolutions technologiques, entraînant des niveaux de maturité hétérogènes des fonctions Data. L’objectif d’une organisation Data est donc d’harmoniser et d’optimiser les pratiques Data de l’entreprise.

Pour lui, il n’y a pas de matrice unique pour la création d’une organisation Data. Certaines fonctions sont naturellement centralisées, comme par exemple l’administration des référentiels communs à l’entreprise ou l’animation de la gouvernance des données. Pour d’autres, un arbitrage doit être fait en tenant compte de plusieurs points clés, parmi lesquels :

  • la nécessité d’harmonisation des pratiques,
  • la capacité à maintenir des équipes de taille critique,
  • et bien sûr la capacité à maintenir un lien fort avec les clients/utilisateurs des métiers Data.

Ce lien est un facteur clé pour développer les cas d’usage avancés, en IA ou plus généralement en data science. Les cas d’usages les plus innovants ne peuvent émerger sans :

  • un accompagnement data au quotidien des utilisateurs (afin de faire accroître leur maturité sur le sujet),
  • et en parallèle une implication systématique des fonctions Data dans le cadrage des projets, sans préjuger de l’existence ou non d’une composante Data au sein d’un projet.

Le prochain meetup Défriche la data portera sur « La data au service de l’innovation ». Nous aurons ainsi le plaisir d’accueillir le 11 décembre prochain les directeurs innovation et data de deux grandes entreprises du monde de l’assurance et des médias.

Rejoignez dès à présent notre meetup défriche la data pour être tenus au courant des prochaines dates et échanger avec vos pairs sur la data.

Vous pouvez aussi retrouver les intervenants et échanger avec eux twitter :
Karim Louedec
Loïc Brient

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