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L’explosion du métier de Data Scientist et la course aux stratégies “data-driven” ne laissent plus de place au doute quant à l’intérêt grandissant de la Data Science dans l’industrie. Mais comment quantifier ces opportunités ? Comment la Data Science est-elle concrètement une source de valeur ajoutée, et qui sont les départements concernés ?
Si “vos données sont un trésor, nous en fournissons la clé” est depuis 2009 le mot d’ordre de Solution B.I, c’est que la conviction que les données sont une source de richesse n’est plus aujourd’hui à prouver. En parallèle de la B.I, l’arrivée du Big Data et de la gourmandise qu’exige l’analyse de ces masses de données a mis le poste de Data Scientist sur le devant de la scène. “Le monde change rapidement, et la Data Science nous aide à mieux anticiper ces changements, et non l'inverse” décrypte Pierre Andrieu, co-fondateur de Solution B.I “Elle permet de comprendre des phénomènes déjà connus mais également d’anticiper ceux qui sont à venir.”
La Data Science a en effet deux utilisations : l’inférence et la prédiction. La première revient à décrypter un phénomène passé, par une variable que l’on va chercher à expliquer. La seconde est une anticipation de cette variable, une force de prédiction qui est un atout compétitif et stratégique sans précédent dans l’histoire de l’industrie. La Data Science va ainsi permettre l’industrialisation d’algorithmes pour résoudre des problèmes ponctuels, ou projeter des modèles prédictifs. Contrairement aux idées reçues, elle remet l’humain en avant, plutôt que de le remplacer, car elle permet d’automatiser intelligemment certaines tâches à faible valeur ajoutée. Une technologie en rupture dont l’impact ne fait que croître sur tous les secteurs de l’industrie.
La Data Science au service de tous les secteurs et tous les départements de l’industrie
“Notre atout est de pouvoir s’adresser à des secteurs ultra variés” poursuit Houda Hanzouli, leader du pôle Data Science chez Solution B.I. “Toutes les entreprises possèdent énormément de données interne et externes. On peut ainsi travailler avec des professionnels de la santé, comme dans un cadre industriel, pour comprendre des attitudes de consommateurs, pour détecter des pannes dans l’aéronautique ou des fraudes dans le secteur financier...Les possibilités sont grandes et ne cessent de s’étendre. L’idée est d’optimiser la stratégie de tous, peu importe le domaine.”
L’objectif pour les entreprises étant dans un premier temps de s’approprier leurs données puis d’instaurer une culture digitale pour éviter que ces bases de données ne restent en silos. Car les problématiques de Big Data sont avant tout transverses et la collaboration entre les départements est une des clés de réussite.
La Data Science au service des Directions Financières
C’est notamment à travers la culture “du risque” que la Data Science a fait son entrée dans la fonction Finance, au travers de l’analyse prédictive des risques et en particulier des cas de fraudes et des vulnérabilités inhérentes. Des solutions ont été mises en place pour détecter en temps réel des flux financiers atypiques et les analyser pour repérer ces fraudes à postériori. Les approches de Machine Learning et de Deep Learning, notamment, se révèlent être une véritable arme contre la fraude en réduisant la friction et le traitement manuel. Les géants de la finance et des assurances, dont la bonne modélisation des risques est historiquement dans leur culture business, ne s’y sont pas trompés : il y a 4 ans, AXA recrutait déjà plusieurs centaines de Data Scientists pour consolider ses équipes d’actuaires. À l’avenir, la troisième génération de reportings automatisés sera en mesure d’alerter le DAF dès que les chiffres ne s’alignent pas avec les prévisions budgétaires, le système devenant ainsi prédictif et prescriptif vis à vis des objectifs budgétaires.
Pour en savoir plus, découvrez le cas clients Data Science & détection de fraude.
La Data Science au service des RH
Nous avons dédié une analyse à ce sujet dans un précédent article, la Data Science et les techniques qui y sont liées (Machine Learning, Deep Learning) ont considérablement bouleversé les pratiques RH, que ce soit dans les process de recrutement, de rétention des talents, de formation continue ou de job matching. Encore une fois, c'est l’humain qui est ici mis en avant : dans la facilitation des tâches pour les RH, comme dans la meilleur compréhension et personnalisation des besoins des salariés en phase avec la roadmap de l'entreprise. On parle alors de basculement vers une ingénierie RH orientée data.
Pour en savoir plus, découvrez le cas client Data Science & optimisation des enjeux RH.
La Data Science au service du Marketing
De longue date adeptes des modèles prédictifs et des nouvelles technologies, les départements Marketing sont particulièrement concernés par les enjeux Big Data dans leurs méthodes et objectifs. En janvier dernier, le magazine Forbes parlait de révolution dans la relation client. En effet, la nouvelle masse de données que représentent les réseaux sociaux, objets connectés, données clients ou volume des ventes incarne une opportunité considérable dans le perfectionnement des outils marketing. La prédiction des ventes en fonction de nouvelles variables (ex: les produits les plus likés sur Facebook) sont désormais approchables par la Data Science, tout comme le scoring des prospects en fonction des données liées à leur profil. Enfin, la personnalisation de la relation client est une innovation remarquable grâce au Machine Learning qui, contrairement au CRM classique, permet d’intégrer de nouvelles données pour adapter du contenu publicitaire ou réinventer la relation client (en prospective, on pense ici aux futurs “bots” en passe de devenir le canal privilégié d'une relation client augmentée.)
Pour en savoir plus, découvrez le cas client Data Science : élaboration d’une stratégie Marketing data-driven.
La Data Science et la Supply Chain : vers une usine 4.0 ?
Nous en parlions il y a 2 ans en analysant les opportunités de digitalisation de la Supply Chain. Aujourd’hui le terme “Usine 4.0” est devenu un véritable incontournable des enjeux de Data Science à mesure que la logistique se robotise et génère, grâce à des objets connectés, de nouvelles masses de données. Ces objets/capteurs communicants, appelés l'IIoT (Industrial Internet of Things), permettent aux outils de production de s’autodiagnostiquer (amélioration des paramétrages), d’être plus sûr en termes de traçabilité, de sécurité, d’impact environnemental, bref : ils permettent à l’humain de mieux maîtriser les systèmes d'information au sein même des systèmes industriels et d’analyser de manière approfondie le comportement global du cycle de production.
Pour en savoir plus, découvrez le cas client Data Science : analyse approfondie de la chaîne de production.
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