Évolution & confiance

L’école Fletcher, qui fait partie de l’université Tufts située proche de Boston, et Mastercard, ont lancé leur 3ème édition de ce qu’ils ont appelé le « Digital Intelligence Index », qui se distingue en déterminant ce qui rend les économies numériques plus résilientes et plus dignes de confiance.

par Stéphane Ricoul

Dédouanons de suite le fait que les USA, la Corée du Sud, Taïwan, les Émirats Arabes Unis et l’Allemagne sont parmi les économies numériques les plus dynamiques, avec des talents de disponibles, une R&D fluide entre industries et universités et un bilan particulièrement positif en matière de création et de mise en marché de produits numériques. De bonne augure pour ces pays, face à une pandémie qui a mis en évidence la contribution de l’économie numérique dans la résilience globale de l’économie, selon le doyen de l’Université Tufts.

Ce qu’il y a d’intéressant dans cette étude, c’est qu’au-delà de l’importance d’avoir accès à Internet ou aux données, c’est l’utilisation que l’on fait du numérique et l’implantation de politiques publiques en lien avec les institutions et les règles de gouvernance des données qui sont les facteurs les plus importants dans la compétitivité liée au numérique. Et pour ce faire, l’indice examine l’évolution numérique (donc de hier à aujourd’hui) et… la confiance numérique (donc d’aujourd’hui à demain).

Évolution numérique

Pour l’évolution numérique, l’index se base sur 160 indicateurs dans 90 économies, relatifs à 4 dimensions :

  • L’environnement institutionnel, donc principalement institutions et politiques ;
  • Les conditions de la demande, à savoir si le consommateur dispose des moyens nécessaires pour se connecter et s’intéresser à l’économie numérique ;
  • Les conditions de l’offre, soit la qualité et l’état opérationnel des infrastructures numériques ;
  • Et la capacité à innover et évoluer, qui fait un lien avec la disponibilité des talents et des capitaux, ainsi que la création de nouveaux produits et services numériques.

Parmi ceux qui stimulent l’innovation et construisent l’économie numérique de manière efficace et efficiente, appelés « les économies leaders » dans l’étude, on retrouve, sans surprise les USA, mais aussi, Singapour, Hong Kong, la Corée du Sud, Taïwan, l’Allemagne, l’Estonie, les Émirats Arabes Unis, Israël, la République Tchèque, la Malaisie, la Lituanie et le Qatar.

Parmi les économies numériques à maturité, dotées de taux d’adoption élevés malgré une dynamique numérique qui ralentit, appelées « les économies stables » dans l’étude, on retrouve la Suède, le Royaume-Uni, les Pays-Bas, le Japon et le Canada. Une position somme toute enviable puisque ces pays privilégient la durabilité plutôt que la vitesse et investissent dans le développement de l’inclusion numérique et la construction d’institutions solides.

Pour les autres économies numériques, on retrouve « les économies challenger », qui évoluent rapidement et attirent donc les investisseurs (par exemple la Chine) et « les économies à suivre », qui ont des lacunes mais qui sont enthousiastes à l’égard d’un avenir numérique.

La confiance numérique

Pour ce qui est de la confiance numérique, ce sont 198 indicateurs dans 42 économies qui sont mesurés dans cet indice, avec quatre dimensions clés, soient le comportement, les attitudes, l’environnement et l’expérience.

Certaines économies commencent à acquérir une dynamique en matière de comportement, avec un engagement substantiel envers les technologies numériques, c’est le cas du Brésil par exemple.

Une économie comme celle de la Chine, adopte de plus en plus des attitudes favorables concernant leur avenir numérique, soutenues par l’adoption accélérée du numérique.

Les économies ayant une approche plus mature du numérique et des politiques liées, comme la Suède mais aussi dans une moindre mesure le Canada, jouent sur la protection de la vie privée, la sécurité et la responsabilisation des citoyens qui tendent à adopter une attitude optimiste face à l’avenir numérique.

Et il y a enfin les économies dont le haut taux d’engagement leur offre un avantage évident dans l’atteinte d’objectifs en lien avec le numérique, comme encore une fois les États-Unis.

Conclusion

On comprend dès lors que la croissance économique des pays, qui passe par l’économie numérique sans nul doute, passe également par l’adoption sereine que le consommateur en fera. Et pour paraphraser Mark Barnett, président de Mastercard Europe : « Alors que de plus en plus, nous menons tous des vies “orientées numérique”, il est important de comprendre comment la digitalisation des pays a évolué, et comment la confiance dans l’écosystème numérique peut contribuer à la croissance et à la prospérité ».

 

 

Les données, une richesse sous-exploitée par nos entreprises

Tandis que les marchés économiques dans lesquels évoluent nos entreprises ont vu leur activité ralentir considérablement, la croissance des géants du numérique (les GAFA) s’est accentuée comme jamais auparavant grâce à une parfaite maîtrise de leur environnement.

par Olivier Laquinte

Alors que la transformation numérique pour une grande majorité de nos entreprises semble correctement amorcée, les données numériques quant à elles, restent peu exploitées.

Même s’il n’existe pas de définition commune de l’économie numérique, il est reconnu que celle-ci représente de 4.5% à 15.5% du PIB mondial. Le passage d’une entreprise vers un modèle d’affaires numérique offre donc l’avantage de pouvoir créer et capter de la valeur. Ces données numériques sont aujourd’hui générées par nos activités personnelles, sociales et transformées en information par les entreprises, et constituent une nouvelle base économique. En revanche, il faut comprendre que d’ici à 2025, 65% des données seront créées par les entreprises (à comparer à 45% en 2012) et vont croitre de 42% par an sur les années à venir. Malgré cette progression importante du volume de données, nos entreprises n’exploitent qu’une faible proportion de ces données, à hauteur de 32%.

Ce retard important, s’il n’est pas adressé en urgence (notion de burning plateform), accentuera considérablement les difficultés pour les entreprises à saisir adéquatement les occasions offertes lors de la sortie de crise actuelle, faute d’avoir su capitaliser sur les technologies et les données afin d’aller chercher l’agilité nécessaire. Redoutables outils d’aide à la prise de décision et d’optimisation des fonctions d’entreprises, la capacité d’analyse des données est désormais un prérequis pour rester compétitif, et fait en sorte que l’entreprise ne fait plus du numérique mais devient numérique. Une chaîne de valeur entièrement nouvelle s’est créée autour d’entreprises qui contribuent à la production d’information à partir de données numériques.

Cependant, si 94 % des entreprises considèrent leur transformation numérique comme importante, 28 % d’entre elles estiment en revanche qu’elle est non urgente. Ces écarts importants dans la perception de l’importance et de l’urgence des projets de transformation se traduisent à la fois dans l’existence ou non d’un plan d’investissement et dans celle d’une planification de la transformation numérique (6 entreprises sur 10 détiennent les deux, une sur quatre ne possèdent que l’un ou l’autre et 6 % ne détiennent aucun des deux).

Face à la nécessité d’accélérer leur transformation pour éviter de se mettre en danger et ainsi adopter une culture numérique à grandeur de l’entreprise, 57% des entreprises craignent que le volume de données augmente trop vite avant que leurs organisations puissent s’y être préparées correctement. Et comme si les choses n’étaient déjà pas assez compliquées, 66% d’entre elles affirment que plus de la moitié de leurs données numériques sont non traitées, déstructurées, voire inconnues.

Les entreprises n’ont pas d’autre choix donc que de réfléchir à leur modèle d’affaires numérique (Digital Business Model) afin de leur permettre d’évoluer sous deux aspects : le contrôle de la chaîne de valeur de leur secteur d’activité, et le passage d’une compréhension floue à une compréhension plus fine des besoins des clients finaux. L’objectif ultime consistant à mettre en évidence ce qui est nécessaire pour passer à un modèle numérique à forte valeur ajoutée, et ainsi intégrer les chaînes de valeur de l’économie numérique. Car si les producteurs de données numériques jouent un rôle fondamental dans le processus de création de valeur, ils n’ont qu’un pouvoir de négociation limité face aux plateformes numériques, elles-mêmes en bien meilleur posture pour capter cette valeur.

 

 

Marketing et Technologie de l’Information (T.I.) : comment briser les silos?

Le jeudi 4 avril Talsom participait à la journée Data Marketing organisée par Infopresse. Notre président Olivier Laquinte a eu la chance d’animer un panel de discussion autour de la collaboration entre le Marketing et les T.I. et sur la façon dont nous pouvons créer un écosystème de données partagés entre ces deux départements.

Ce qu’on remarque souvent dans une organisation c’est que d’un côté il y a les T.I. et de l’autre, le Marketing, et que ces deux fonctions-là ne se parlent pas beaucoup en alors que toutes deux génèrent et utilisent chaque jour une grande quantité de données. Quoi de mieux pour trouver des solutions que de nous entretenir directement avec des professionnels du Marketing et des T.I.? Aux côtés d’Olivier, Tracy Smith Vice-président principal, Marketing et Innovation chez Ivahnoé Cambridge, Denis Gagnon Vice-président T.I. chez Quincaillerie Richelieu et enfin Eric Leboeuf, Directeur T.I. du Groupe St-Hubert.

Olivier Laquinte, Tracy Smith, Denis Gagnon, Éric Leboeuf à l'événement infopresse, Data Marketing le 4 avril 2019

« La donnée est à la base de notre capacité à innover »  – Olivier Laquinte

Souvent le Marketing est associé à la créativité dans nos organisations et les T.I. à la structure et la livraison de projet en mode séquentiel. Or, les deux doivent collaborer ensemble pour être capable de générer de l’innovation.

O.L : Comment vivez-vous cette dualité-là au sein de votre organisation? Comment travaillez-vous les uns avec les autres?

T.S : Chez nous les rôles sont assez clairement définis. Tout ce qui est relation technologique d’un point de vue consommateur est géré par le Marketing. Je crée un système client transactionnel et je dois m’assurer d’intégrer les T.I. régulièrement pour gérer la sécurité, mais aussi l’infrastructure d’hébergement et les bases de données. La relation se fait de façon assez simple.

D.G : De notre côté ce n’est pas si clair que cela. Du fait de notre domaine du B2B, on se rend compte qu’il y a un gros manque entre les données de Ventes qui est plus la partie Marketing et la partie opérationnelle de la gestion des coûts. Notre réel défi est alors d’avoir l’ensemble de l’information dans la même structure de données pour être capable de couvrir l’ensemble des opérations de l’entreprise.

Les données marketing sont la base du fondement d’une organisation, mais si vous souhaitez les étendre au niveau des opérations ça prend des T.I. Nous, les T.I., nous gérons la sécurité et le Marketing doit avoir accès à leurs informations pour faire leurs analyses. C’est pourquoi la communication entre les deux entités est super importante, les T.I. doivent avoir un certain contrôle (pour la sécurité) sans enlever le contrôle du Marketing.

E.L : Chez nous, le Marketing ne voulait pas avoir la lourde responsabilité de la sécurité, tout simplement car nous sommes une cible de choix dû à nos nombreuses transactions par carte de crédit. Les équipes Marketing sont les propriétaires du produit et nous travaillons toujours en équipe pour nous assurer que tout est sécurisé, que nous avons les bons partenaires pour avoir les bonnes plateformes agiles, et que tout cela s’intègre bien dans notre plan de relève et de gestion des risques.

O.L : Qui a la responsabilité de la gestion des données dans votre organisation ?

E.L : Chacun des départements est responsable de ses propres données. Mais plus précisément, le Marketing doit s’assurer de la qualité et de l’élasticité des données et nous (les T.I, nous devons nous assurer que les plateformes en place sont sécuritaires, performantes et agiles pour que le Marketing lance ses campagnes. C’est comme une équipe de Formule 1, nous on assemble l’auto et nous ajustons les pièces autant de fois qu’il le faut jusqu’à qu’elle ait la bonne accélération.

D.G : Chez nous la gestion des données est essentiellement tournée vers le Marketing. Nous amenons petit à petit les données vers les T.I. car nous travaillons avec plusieurs partenaires pour nous assurer que la structure de données soit fonctionnelle.

T.S : Actuellement j’ai de la donnée au niveau Marketing mais il faut impérativement que ça se rapproche avec les T.I. car il n’est pas question que les données vivent dans deux systèmes différents. J’en suis à l’étape où je veux savoir comment en un clic je peux rapprocher de l’information et avoir un impact.

Équation marketing x TI = innovation
O.L : Que pensez-vous du rôle du Chief Data Officer ? Peut-il être un point entre les fonctions d’affaires/Marketing et les fonctions T.I. ?

D.G : Selon moi, le plus important c’est de créer un lien de confiance et une vraie relation entre les T.I. et le Marketing pour aider à mieux comprendre les besoins et briser ce mythe selon lequel « Les T.I. ne comprennent rien à la business ». La meilleure approche c’est d’amener ces deux parties à travailler ensemble sans justement avoir besoin d’intermédiaire.

E.L : Nous n’avons pas ce genre de rôle au sein de notre groupe car nous avons une philosophie selon laquelle l’utilisateur de la donnée devrait comprendre la donnée. Nous avons donné le pouvoir de la qualité et de la compréhension de la donnée au consommateur principal de cette donnée, d’où l’importance que chaque département que ce soit Ventes, Marketing ou Opérations ait une bonne compréhension de ses outils.

T.S : J’ai un point de vue un peu nuancé sur la question. Je pense que cette fonction du CDO dépend du degré de maturité de l’entreprise. Il y a une culture de la donnée à créer pour faire comprendre l’utilité de la donnée et sa compréhension, et cette culture-là ce n’est pas toutes les organisations qui l’ont, du moins au début. Pour accélérer et créer cette culture, et créer ce momentum-là, il faut que tu amènes un visage, et ça pourrait être celui du CDO.

O.L : Selon vous, quel est l’élément clé à considérer afin de préparer les organisations à gérer le Big Data de manière efficace et pertinente?

E.L : c’est une question de culture d’entreprise et des personnes qui la gère. Il faut d’abord se connaître, savoir où on s’en va pour savoir quel genre de données on va utiliser et quelle image on va associer à cela. Après ça, la technologie entre en compte.

D.G : La clé c’est la qualité de l’information, peu importe les gens impliqués.

T.S : N’allez pas trop vite en pensant que l’objectif est fixe et que rien ne va changer. Lancez vous à travers des petits projets au début et ajustez-vous au besoin.

 

Trois recommandations pour tirer profit de l’IoT dans votre entreprise

Nous entendons de plus en plus souvent parler des objets connectés et de l’IoT, si bien que l’on observe des opportunités prometteuses se créer pour le monde des affaires. Dans cet article, Talsom va vous proposer des pistes de réflexion pour vous aider à tirer profit de cette technologie au sein de votre entreprise.

1- Évaluez vos canaux de partage de données

Tout d’abord, procédez à une évaluation des canaux de partage des données qu’utilise votre entreprise, c’est-à-dire une cartographie qui démontre quelles données sont accessibles par quelles fonctions à l’interne, et comment sont partagées ces données. Cela permettra de découvrir où des informations plus précises seraient nécessaires. Établissez ensuite une projection, afin de déterminer quelles nouvelles sources d’information sont pertinentes à l’ex­périence que vous souhaitez créer. Cela contribue donc à identifier de manière plus précise la cible stratégique que vous visez

2-Analysez votre infrastructure technologique

Arrivé à l’étape de la planification stratégique en vue d’adopter cette nouvelle technologie, il faut se demander si l’infrastructure technologique dont dispose votre entreprise permet de supporter ce nouveau genre de système. Par exemple, opter pour le stockage d’information sur le Cloud pour permettre l’intégration des données transmises par les objets connectés dans la chaîne de valeur de l’entreprise, et adopter une architecture informatique permettant aux différents logiciels de communiquer ensemble), sont des étapes préliminaires à l’in­tégration de cette technologie.

Il faudra auparavant bien évaluer le choix des fournisseurs de solutions pour l’implantation d’une nouvelle architecture d’affaires à long terme. Selon Gartner, il faut se méfier de l’imma­turité de certains fournisseurs afin d’opter pour des solutions qui s’adapteront de manière évolutive au cycle de vie digital de l’entreprise[1].

Il serait pertinent d’évaluer la possibilité d’une éventuelle interaction du système IoT avec une autre technologie du moment, telle que le blockchain mais surtout l’intelligence artificielle[2].

3- Sécurisez votre investissement technologique

Une fois cette analyse réalisée, vient le temps de sécuriser un investissement pour l’adoption ou l’adaptation des systèmes nécessaires à l’intégration de cette nouvelle structure de par­tage de données. Cette transition représente des coûts importants et un échéancier est à pré­voir si l’on veut assurer un bon retour sur l’investissement grâce à un investissement durable.

D’autres détails, comme l’effort à mettre sur le positionnement de votre entreprise dans son écosystème d’affaires ne sont pas à négliger, puisque l’interconnexion nécessite une coopéra­tion accrue à long terme entre les acteurs d’une industrie. Les risques de se transformer trop lentement pour, par la suite se positionner, deviennent de plus en plus importants.

Les mesures de sécurité concernant les données transmises par les objets connectés ne doivent pas être laissées pour compte, puisqu’une adoption à grande échelle précipitée mène souvent à une plus grande vulnérabilité au niveau de la protection des données[3].

[1] Jones, Nick (2017). Top 10 IoT Technologies for Digital Business in 2018 and 2019, Gartner. Récupéré de https://www.gartner.com/document/3800567?ref=solrAll&refval=209316788&qid=52780ae­87def7751264f9c8a986495b2
[2] I-SCOOP (2018). IoT 2018 – The next stage : the IoT of integration, value and action, I-SCOOP. Récupéré de https://www.i-scoop.eu/internet-of-things-guide/iot-2018-1/
[3] World Economic Forum (2015). Executive Summary, World Economic Forum. Récupéré de http://reports.weforum.org/industrial-internet-of-things/executive-summary/

Définition : Qu’est-ce que l’Internet des Objets (IoT)?

Nous entendons de plus en plus souvent parler des objets connectés et de l’IoT, si bien que l’on observe des opportunités d’affaires prometteuses se créer. Mais quelle est la définition de l’IoT et comment tout cela fonctionne-il concrètement?

Définition de l’IoT 

L’Internet des Objets,  communément appelé en anglais Internet of Things (IoT) désigne une techno­logie d’avant-garde, où les objets traditionnellement non connectés qui nous entourent (comme des lampes, machines, vête­ments, etc.), qu’ils soient physiques ou virtuels, ont dé­sormais la capacité de communiquer entre eux en temps réel. Ce réseau d’objets là permet le partage de leurs don­nées par l’intermédiaire d’une plateforme Cloud et ce, sans intervention humaine. Grâce à l’optimisation des interactions entre les humains et les machines et à la multiplication des flux de données, que les objets connectés offrent la possibilité de définir les besoins précis d’un individu, de sorte à lui offrir un bien ou un service unique.

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Quel avenir pour l’IoT ?

Si le concept est apparu autour des années 2000, l’Internet des Objets a réellement fait son entrée dans le monde des affaires qu’en 2010. Actuellement, 12 % des entreprises ont investi dans une solution IoT et il est à prévoir que d’ici deux à cinq ans, ce taux d’adoption ira jusqu’à 24 %. L’impact mondial de la technologie s’annonce d’ailleurs majeur puisque le marché devrait croître de 3,9 trillions $ US à 11,9 trillions $ US, d’ici 2025.

Quels sont les applications possibles de l’IoT ?

De manière comparable à la révolution B2C qu’a engendré l’arrivée d’Internet, l’IoT est à l’aube de complètement révolutionner en premier lieu les secteurs manufacturiers, de l’énergie, du transport, mais également bien d’autres.

Saviez-vous que dans 70% des cas, les entreprises investissent dans une solution IoT pour améliorer leur service client ? Ce chiffre s’explique principalement par les besoins que la technologie permet de couvrir concernant un produit comme la surveillance précise de l’utilisation ou encore le besoin de maintenance. Ainsi, les objets connectés aident à garantir la meilleure expérience tout au long du cycle de vie du produit.

Du côté de l’industrie de l’aéronautique, des grosses entreprises ont récemment collaboré à mettre en place des batteries capteurs dans les moteurs d’avions. Ces capteurs visent à récolter des données qui permettront de mieux évaluer la performance, et d’assurer plus de prévisibilité dans la maintenance des appareils.

Autre exemple récent, celui des leaders du marché des transports qui ont lancé les pneus tourisme équipés de capteurs. Des capteurs situés dans les pneus mesurent en temps réel leur pression et leur température, des informations aussitôt envoyées au conducteur via une application. Celui-ci peut alors ajuster la pression si besoin et n’a plus à se soucier lui-même de la santé de ses pneus. De cette manière, les manufacturiers deviennent quant à eux des fournisseurs de services de maintenance.

Qu’en est-il de l’utilisation de l’IoT en interne au sein même des entreprises?

Du côté des employés, nous avons tendance à penser au scénario drastique où l’IoT impacterait la main d’œuvre qui serait graduellement remplacée par des machines connectées intelligentes. Un rapport du Forum Économique Mondial souligne en revanche que cette technologie permettrait de fournir plus de flexibilité aux employés et rendrait les espaces de travail plus attrayants pour les milléniaux. Par exemple, dans les usines connectées, les interfaces des machines sont moins rigides, permettant un meilleur contrôle à distance et la limitation du travail physique, laissant plus de place à la collaboration entre employés. Et ce, sans compter les avantages en termes de santé et sécurité qu’offre un contrôle plus précis sur les équipements d’usine.

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Intelligence artificielle, apprentissage approfondi et automatique: comment s’y retrouver?

Aujourd’hui, l’intelligence artificielle est sur toutes les lèvres. Quand on entend ce terme, on pense généralement à Google avec l’assistant de commande vocal Siri, mais plus récemment à NASNet, sa propre intelligence artificielle capable de reconnaître en temps réel une multitude d’objets tels que des voitures, ou même des personnes par le biais de la vidéo.

Mais faisons un pas en arrière. Êtes-vous capable de définir ce qu’est l’intelligence artificielle et ce qu’elle renferme?

L’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique, et l’apprentissage approfondi sont souvent regroupés ensemble, alors qu’en réalité, ces trois notions ne sont pas exactement similaires. La meilleure façon de comprendre la relation entre ces concepts est de les visualiser dans le temps :

(1950-1980)
L’intelligence artificielle implique l’idée d’une machine capable d’assurer des tâches rattachées à l’intelligence humaine. Cette définition inclut des activités comme la planification, l’interprétation du langage la reconnaissance des objets et du son, l’apprentissage et la résolution de problèmes.

(1980-2010)
L’apprentissage automatique ou machine learning est une méthode de réalisation de l’intelligence artificielle. L’approche représente la capacité à apprendre sans programmation explicite. L’apprentissage automatique est une manière d’entrainer un algorithme pour l’amener à exécuter une tâche sans programmation explicite. Cet entraînement implique l’absorption d’un large volume de données par l’algorithme, qui va graduellement s’ajuster et s’améliorer en conséquence.

(Depuis 2010)
L’apprentissage approfondi ou deep learning est l’une des approches possibles pour l’exécution de l’apprentissage automatique. La technique récente fut inspirée du cerveau humain, et vise à imiter les mécanismes perceptifs et de raisonnement logique humain.

Une erreur fréquente quand on entame le virage du numérique, c’est de commencer directement par la technologie lorsqu’on est une entreprise. Il faut tout d’abord mettre le doigt sur les nouvelles technologies, les démystifier et les comprendre, tout en sachant qu’elles peuvent parfois se montrer complexes à cerner, à l’image de l’intelligence artificielle.

Gestion du changement HRIS

Afin d’uniformiser ses différents systèmes RH et d’améliorer ses processus, notre client, leader dans l’agroalimentaire, souhaitait mettre en place une solution de capital humain standardisé au sein de ses divisions canadiennes et américaines. Comme toute implantation de systèmes et changements de processus, le succès¸du projet reposait sur l’adoption des utilisateurs. C’est ainsi que Talsom a été mandaté pour développer le plan de gestion du changement, gérer les différentes activités associées ainsi que l’équipe locale de gestion du changement. Continue reading « Gestion du changement HRIS »