Stratégie Data & AI : les 5 étapes clés

Dans un monde en profonde mutation, où le changement s’accélère jour après jour, s’appuyer sur les data et l'intelligence artificielle afin de prendre les bonnes décisions dans votre entreprise, devient vital pour rester concurrentiel.

Devenir une entreprise data-driven nécessite de se transformer. Mais avant de lancer sa transformation, définir sa stratégie Data & IA est le premier pas structurant toute la démarche.

Quels sont les éléments clés à définir dans le cadre d’une stratégie Data & AI ?

J’en ai relevé 5.

1. Définir la cible Data & AI.

Pour définir la cible Data & AI de son entreprise, il est important de partir de ses enjeux business.

Améliorer son retour sur investissement, l’engagement de ses clients, la qualité de son Produit, …

2. Mettre à plat l’existant Data & AI.

Pour définir la feuille de route vers une cible, il est important de mettre à plat l’existant Data & AI dans l’entreprise.

L’existant cela comprend de nombreux éléments : Data disponibles ? Architecture technique Data & AI existante ? Cas d’usage maquettés via des PoC ou déjà opérationnels ? Organisation Data & AI déjà en place, … ?

La définition de la cible et la mise à plat de l’existant, vont permettre de guider et d’évaluer les trois autres éléments de la stratégie data

3. Définir les cas d’usage Data & AI.

Les cas d’usage sont très importants dans la stratégie Data & AI afin de ne pas rester sur des intentions mais bien de mettre en place les éléments d’une réelle transformation data-driven.

En partant de la cible et de l’existant, les cas d’usage phare de l’entreprise vont être définis, il peut s’agir de PoC à industrialiser ou bien il sera nécessaire dès cette étape de réfléchir en groupes sur les cas d’usage à forte valeur ajoutée.

4. Architecture technique Data & AI.

De l’existant établi dans l’étape 2 et des cas d’usage définis dans l’étape 3, l’architecture technique Data & AI peut être soit définie soit mise à niveau dans cette 4ème étape. L'architecture comprend les modes de collecte, transformation, stockage et utilisation (dataviz ou AI) des data.

Les possibilités d’évolutivité à moindre coût seront à prendre en considération. Ainsi que les coûts d’exploitation, de formation du personnel le cas échéant.

5. Adaptation de l’organisation.

La transformation data-driven d’une entreprise requiert une adaptation de l’organisation existante.

En fonction de la taille de l’entreprise, cette adaptation nécessite de nouveaux rôles, qui peuvent être ou pas de nouvelles personnes, et parfois de nouvelles directions.

Ces cinq étapes permettent d’établir les bases solides d’une stratégie Data & AI qui va guider la transformation data-driven via une feuille de route.

Comme toute bonne stratégie, celle-ci ne doit pas être gravée dans le marbre !