Comment cibler son premier projet de transformation numérique

Nos formations :

Objectif :

Contribuer au passage des compagnies vers un modèle technologique visant à optimiser les opérations.  

Faits marquants:

• 2/3 de la population américaine regarde son téléphone cellulaire avant de se coucher (1).
• 3% de la population dort avec le cellulaire en main par peur de manquer quelque chose (1).

Nous sommes donc face à un paradoxe : nous utilisons des technologies de pointe dans notre quotidien personnel (appel vidéo avec la famille, transferts bancaires…), mais pas tant dans notre travail ! Il est temps de les utiliser dans nos organisations afin d’optimiser nos ressources.

L’humain ou la machine?

La question n’est pas de savoir s’il faut privilégier l’humain ou la machine, mais plutôt comment faire collaborer l’humain avec la machine.

Il faut prioriser la machine pour :

• l’exécution de de tâches répétitives, à faible valeur ajoutée et où il y a un risque d’erreur
• ou dont la réalisation à l’échelle humaine est complexe ou lourde (ex. audit comptable)
• la prédiction de tendances :
  • des ventes, basée sur l’historique de la compagnie
  • du cash-flow
  • des besoins de personnels
• le contrôle qualité

De Data driven company à AI driven company.

Data driven company : un certain nombre de compagnies se fient sur leurs données accumulées pour mener à bien leurs processus décisionnels (Business Insight ou BI). C’est la première étape. L’étape qui suit consiste à utiliser ces bases de données avec de l’intelligence artificielle

AI driven company : on passe d’une lecture du passé (les données sont le portrait d’actions révolues) vers une approche prédictive, plus opérationnelle. L’IA permet d’analyser l’historique des données pour en tirer des conclusions actionnables et anticiper les tendances de votre secteur d’activité et préparer l’entreprise en conséquence (ressources, stock, etc.).  

En temps de crise, l’innovation technologique est une opportunité pour se démarquer, précisément en raison de sa capacité prédictive (comme l’ont fait Airb n b et Uber lors de la crise de 2008).

Toujours réfléchir au futur :

Le vieillissement de la population provoque une diminution de la population active. D’où le maintien d’une certaine pénurie de main d’œuvre et la nécessité de développer l’automatisation.

Innovation ou innovation de rupture?

Innovation = amélioration continue, optimisation et performance opérationnelle
Innovation de rupture = modèle d’affaire qui va révolutionner le système actuel.

Où sont les premiers gains à faire devrait l’élément de considération.
Sachant que l’IA peut être présente dans les deux.

Comment cibler son premier projet ?

D’abord savoir où vous en êtes pour permettre à votre entreprise à devenir :

• Auto-gérée
• Auto-organisée
• Dynamique

Il faut clairement identifier les priorité, l’IA doit répondre à un problème, sinon c’est juste se faire plaisir avec de la technologie. Pour s’assurer de sa pertinence on peut se poser les questions suivantes :

Dans quelle sphère d’activité pourriez-vous prendre de meilleures décisions

Dans quel domaine votre entreprise peut-elle tirer profit du passage à la prise de décision basée sur les données plutôt que de la prise de décision influencée par l’humain ?

Cibler ce qui doit être à modifier, amélioré, cibler ce qui est prioritaire.

Où êtes-vous le plus inefficace?

Où perdez-vous du temps?

Pensez à vos processus, lesquelles ne sont pas optimaux? Est-ce qu’il y a des tâches critiques qui nécessitent beaucoup de saisies manuelles de données? Utilisez-vous des fichiers excel pour gérer certaines de vos opérations?

Où faites-vous beaucoup d’argent et ou perdez-vous beaucoup d’argent?

Une optimisation même petite des processus les plus rentables ou les moins rentables générera forcément de gros gains.

Où avez-vous beaucoup de données?

Identifiez les tâches et processus où vous avez le plus de données. Est-ce que ces données sont fiables, pertinentes et accessibles? Avez-vous une stratégie de gestion de données BI?

Quels objectifs d’affaires souhaitez-vous atteindre?

Voici quelques exemples d’objectifs d’affaires qu’une transformation numérique peut vous permettre d’atteindre : Rentabilité, efficience opérationnelle, croissance du chiffre d’affaires, moins de dépendance vis-à-vis de la main d’œuvre, amélioration du contrôle de la qualité, réduction des actifs intangibles etc… Quels sont les vôtres?

En conclusion

Il ne faut pas forcément prévoir pour dans 5 ans : idéalement, il faut prévoir sur 12 mois, car le numérique change constamment. Finalement, le plus important, il faut se demander, est-ce que ce projet est réalisable et réaliste? Votre modèle d’affaire actuel sera-t-il capable d’absorber la transformation? Avez-vous suffisamment de données, le budget ainsi que les ressources nécessaires pour réaliser le projet? Mais surtout, est-ce que ça va réellement vous permettre de résoudre votre problématique?

Pour en savoir plus :

Voir toutes les formations en Données et I.A.

Sources :

Bank of America - Selon des statistiques datant de la fin 2019 et du début 2020

Retrouvez également la présentation disponible sur la page SlideShare de Technologia.