Usine Poc
Data driven

Pourquoi le POC n’a plus (autant) le vent en poupe ?

20 avril 2018

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Lors du récent salon Big Data Paris 2018, de nombreux sujets ont été abordés, mais une thématique s’est révélée en fil rouge de la manifestation. Introduite par la table ronde « Fin de l’usine à POCs : l’avènement de l’approche use-case driven ? », la tendance des grands groupes à vouloir aller au-delà de l’approche par POC (preuve de concept) s’est montrée prégnante. Ces dernières années les mentalités ont en effet changé en France : on a peu à peu appris que l’échec pouvait être bénéfique, et qu’il fallait apprendre en essayant (le fameux « test and learn »). C’était le temps des POCs :  des entreprises plutôt habituées à tout planifier, sur 3 ans de préférence, ont appris à être plus agiles. Elles ont ainsi construit des équipes avec des projets data rapidement mis en place, réévalués, stoppés si besoin, et dont les résultats devaient être mesurables dès les premiers jours ou semaines.

 

L’avènement de la feuille de route : visibilité, stratégie et suivi des résultats

 

Que se passe-t-il alors désormais ? Pourquoi les usines à POCs sont-elles remises en cause ?

Comme l’expliquait Guillemette Picard, Directrice Vision Client, Big Data et Intelligence Artificielle chez ALLIANZ France, le principal sujet lié aux POC est celui de la visibilité et rentabilité des projets menés.

Dans ce cadre, Allianz a fait le choix de passer à une organisation en mode « delivery », avec un portefeuille de cas d’usage, priorisés en fonction de leurs coûts, de leur difficulté et de leur intérêt. Le ROI est ainsi réévalué à chaque étape clé, ainsi que le sponsorship métier associé. Les projets sélectionnés peuvent ensuite, si leur valeur est confirmée à chaque étape, accéder à une phase d’industrialisation.

Pour Vincent CHAMPAIN, General Manager, GE DIGITAL FOUNDRY EUROPE, l’approche retenue est celle du lean startup : un projet doit pouvoir tourner à grande échelle en 4 à 6 mois. L’enjeu pour parvenir à ce type de délai est de réconcilier :

  • les attentes côté DSI, plutôt habitués à des projets construits notamment avec l’écriture de spécifications sur plusieurs mois,
  • les attentes d’autres métiers, séduits par la promesse de résultats rapides des POCs, et qui poussent pour que des projets ciblés soient mis en place en des temps records.

Au sein d’AccorHotels, Fabrice OTAÑO, Chief Data Officer, expliquait comment l’entreprise s’est structurée afin que les équipes prennent en compte l’approche projet et la rentabilité. Sur la base de cas d’usage identifiés, des MVP (Minimum Viable Product) sont lancés, sur des périodes de 6 mois. En phase d’amorce, le porteur du projet doit « pitcher » son idée, en 10 minutes, afin d’expliquer la finalité de son cas d’usage, le coût et délai de mise en place estimé et le retour attendu. Les projets sélectionnés sont priorisés et inclus à l’enveloppe budgétaire du semestre. Tous les 6 mois, les objectifs et budgets sont ensuite révisés.

Au cours des deux jours de conférence, de nombreux acteurs ont présenté leurs cas d’usage et fait référence à cette approche visant à obtenir des résultats rapides, tout en conservant une bonne vision d’ensemble des projets et de leur rentabilité, avec une flexibilité et une remise en cause échelonnée.

Décathlon a de son côté exprimé la volonté du groupe de limiter les processus de mise en place et industrialisation des projets à 6 mois, avec une étape clé dès le premier mois pour valider les objectifs et la trajectoire souhaitée. Alstom a également partagé sa stratégie qui vise à passer du « bon de commande » (l’expression du besoin) au MVP (produit minimum viable) – prêt à un déploiement au niveau groupe – en 6 mois maximum.

 

La co-construction, clef de la réussite

 

L’élément essentiel à retenir, cité par de nombreux acteurs, reste le besoin de faire coïncider les attentes et objectifs des diverses parties prenantes. Si le management a besoin de tenir le cap et d’entretenir une vision d’ensemble cohérente, il est important que les équipes, des responsables IT aux métiers en passant par les datascientists, soient alignées autour d’un projet construit ensemble. C’est désormais un élément clé sans lequel ces projets, qui font appel à de nombreuses compétences, ne sauraient réussir.

 

 

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