Big Data et IA : le duo gagnant pour faire passer votre entreprise à la vitesse supérieure ?
Les 1er et 2 octobre prochains, le salon Big Data & AI Paris réunira les acteurs clés de la transformation numérique à la Porte de Versailles. Une occasion idéale pour faire le point sur un sujet devenu incontournable : comment les entreprises peuvent tirer parti de la donnée pour créer de la valeur concrète ?
Aujourd’hui, les entreprises sont submergées de données qui affluent de toutes parts : outils métiers, applications, capteurs, interactions clients… Mais comment passer de la donnée brute à des décisions utiles et efficaces ? L’association du Big Data (la collecte et l’organisation de volumes massifs d’informations) et de l’intelligence artificielle (leur traitement intelligent et automatisé) s’impose de plus en plus comme un levier stratégique de compétitivité.
Dans cet article, Edouard Stevenini, expert en transformation Data & IA, décrypte les bonnes pratiques pour structurer sa démarche, éviter les pièges courants, et transformer les données en avantage concurrentiel durable.
Le paysage actuel du big data
Dans un monde où l’IA, l’automatisation et les objets connectés génèrent des données en continu, le volume d’informations explose. Chaque année, la quantité de données produites dans le monde augmente de plus de 20 % (source : Siècle Digital).
Et pourtant, près de 8 entreprises sur 10 accusent un retard dans l’adoption des outils big data. Résultat : elles peinent à transformer cette richesse en valeur, laissant la place à des concurrents plus agiles et mieux armés pour innover, anticiper et décider vite.
Les 4 V du Big Data : des repères utiles, mais loin d’être suffisants
Le Big Data repose classiquement sur quatre grands principes :
- Volume : des masses de données qui explosent chaque jour
- Variété : des formats très divers (textes, images, vidéos, capteurs, etc.)
- Vélocité : une génération de données en continu
- Véracité : la nécessité de s’assurer de la qualité et de la fiabilité des données
Mais attention, accumuler des données n’a jamais suffi à créer de la valeur comme le rappelle Edouard Stevenini :
« La vraie question n’est pas ‘combien de données j’ai ? Mais quelle valeur métier je peux en tirer ? »
Aujourd’hui, une large part des données collectées reste dormante : stockées, mais jamais analysées ni utilisées. Cela peut concerner des journaux techniques, des historiques de navigation, ou encore des données issues de capteurs jamais connectées à des usages concrets.
« On collecte beaucoup, mais on exploite peu. Il faut apprendre à prioriser les données qui servent vraiment les décisions, les opérations ou l’innovation. »
Pourquoi investir dans l’analyse de données ?
Avant même de parler d’IA, une entreprise doit se poser une question simple : « À quoi vont me servir mes données, concrètement ? »
Sans objectif métier identifié, impossible de justifier les efforts humains, techniques et financiers nécessaires à une démarche data.
« Il existe des milliers de cas d’usage, souligne Edouard Stevenini. Prenons l’exemple des Ressources Humaines. Les données RH peuvent faire bien plus que suivre les absences des collaborateurs : elles permettent d’identifier des talents pour optimiser des parcours internes, de prédire des risques de turn-over, de piloter la masse salariale. Cependant, sans cadre clair ni gouvernance, ces opportunités ne peuvent être exploitées.»
Le premier défi est avant tout humain : faire en sorte que tous les services partagent une même définition des données. Sans ce langage commun, impossible de collaborer efficacement ni de tirer le plein potentiel des informations collectées.
Autre frein courant : les silos. Chaque équipe travaille avec ses propres outils, ses propres fichiers, ses propres définitions. Résultat : une vision éclatée, des données redondantes ou contradictoires, et des décisions bancales.
Investir dans la data, ce n’est pas accumuler des tableaux de bord. C’est créer une base solide, fiable, alignée sur les vrais besoins du terrain.
Pas de Data, pas d’IA
Avant de rêver d’IA performante et d’analyses prédictives bluffantes, il faut revenir à l’essentiel : la qualité des données.
Sans données propres, fiables, structurées, aucun algorithme ne peut produire de résultats utiles.
« L’IA n’est jamais meilleure que les données qu’on lui fournit. Si l’entrée est brouillée, la sortie le sera aussi. » — Edouard Stevenini
Ce travail invisible — souvent long et complexe — repose sur les équipes data : nettoyage, structuration, harmonisation, documentation… C’est ce qu’on appelle la gouvernance de la donnée.
En résumé : pour que l’IA réponde bien, il faut lui poser la bonne question avec les bonnes données.
Être Data Driven est-il réservé aux grands groupes ?
On pourrait croire que seules les grandes entreprises ont les moyens humains, financiers et techniques pour devenir data-driven. Pourtant, la réalité est plus nuancée.
« Les grands groupes ont massivement investi dans la donnée… mais les résultats ne sont pas toujours au rendez-vous. Trop souvent, les cas d’usage peinent à créer de la valeur, freinés par des systèmes complexes et des données mal qualifiées. À l’inverse, certaines PME, plus agiles, réussissent à avancer plus vite. »
Ce qui fait la différence, ce n’est donc pas la taille de l’entreprise, mais la capacité à sensibiliser les équipes, à partager une vision commune et à déployer les bonnes compétences.
Bien pilotée, une stratégie data, même modeste, permet déjà de mieux comprendre, mieux anticiper, et surtout, mieux décider. Et c’est là que se joue l’impact.
Une approche data-driven pragmatique pour les PME
Pas besoin d’un data center ou d’une armée d’experts pour devenir data-driven. Pour les PME, tout commence par une approche simple, concrète et bien ciblée :
- Partir d’un besoin clair : identifier un enjeu métier précis, comme améliorer l’efficacité des campagnes marketing ou mieux comprendre le parcours client.
- Cadrer les options : quelles solutions existent ? Quels outils sont déjà disponibles dans l’entreprise ?
- Valoriser vos talents : détectez ceux qui ont l’envie d’explorer l’IA, formez-les, et faites-en des relais d’innovation au cœur de vos équipes.
- Valoriser l’existant : inutile d’aller chercher des données complexes. Celles issues d’un CRM, de Google Analytics ou de votre logiciel de facturation sont souvent largement suffisantes pour commencer.
- S’appuyer sur des outils accessibles : un fichier Excel bien structuré peut faire des merveilles. Des solutions comme Power BI, déjà intégrées dans de nombreuses licences Microsoft, permettent d’aller plus loin sans complexité technique.
« Il ne faut pas vouloir à tout prix mettre de l’IA pour mettre de l’IA : mieux vaut une solution simple bien utilisée qu’un modèle complexe mal compris et mal déployé et non utilisé. »
La recette ? Tester, mesurer, apprendre… et ajuster en continu. C’est cette agilité qui fait la force des PME bien orientées data.
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Quelles compétences développer pour devenir une entreprise « data driven » ?
Selon Edouard Stevenini, cinq compétences transversales sont essentielles pour ancrer une culture data solide :
- Compréhension des fondamentaux de la donnée : savoir d’où viennent les données, comment elles sont collectées, et ce qu’elles permettent ou non de dire.
- Maîtrise des outils métiers orientés data : former les équipes aux outils d’analyse adaptés à leur rôle (Power BI, CRM, tableaux de bord…), sans viser l’expertise technique.
- Culture d’apprentissage continu sur l’IA : sensibiliser les collaborateurs aux enjeux de l’IA et à ses limites pour en faire un levier pertinent, pas un mirage.
- Développement de l’esprit critique : apprendre à questionner les chiffres, à détecter les biais et à challenger les recommandations automatiques.
- Capacité à partager et vulgariser les insights : transformer des analyses en décisions utiles grâce à une communication claire et adaptée aux différents publics.
En résumé
L’IA ne fait pas tout. Dans un projet de transformation data, seulement 10 % relèvent de l’algorithmie. En réalité, au moins 20 % concernent la tech et la qualité des données, et environ 70 % relèvent de la conduite du changement, des usages et de l’humain.
L’IA peut certes accélérer et amplifier la gouvernance des données, mais seulement si cette dernière a été solidement construite en amont. Elle n’est pas une baguette magique, mais un levier au service d’une stratégie claire. Intégrée dans des outils comme Power BI, elle permet de mieux exploiter des volumes croissants de données et de gagner en réactivité, à condition d’être guidée par les bons objectifs.
Comme le résume si bien Edouard Stevenini :
» L’IA n’est pas une solution miracle. Avant tout, il faut des données fiables, une vision claire et la volonté de transformer… »
Nos remerciements à Edouard Stevenini pour sa participation à la rédaction de cet article.
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