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PME : osez l'innovation digitale...

Les modèles, les données et les algorithmes sont au cœur de la guerre compétitive actuelle. Aujourd’hui, 80 % des PME n’ont pas conscience de cette réalité. Votre business est déjà impacté.

Les réussites économiques du numérique sont radicales

Tout le monde connait Google, Amazon, Facebook, Apple, PayPal, Criteo ...

Mais saviez-vous que :

  • AirBnB, Uber : les deux start-up américaines à plus forte valorisation en 2015.

  • Netflix, Tinder, Kudoz : utilisant des moteurs de recommandation et des moteurs affinitaires

  • Palantir Technologies : pure-player BigData de services B2B, 20 milliards de $

  • Climate Corporation : BigData & données météo, racheté 1 milliard de $ (Monsanto).

Un des facteurs-clé du succès : ils utilisent des modèles de connaissance couplés à des algorithmes intelligents.

Quelle création de valeur? Quels gains ?

Selon le bpifrance, 80 % des PME n’ont pas pris conscience des opportunités qu'offre le numérique :

  • améliorer leur compétitivité

  • remonter leurs marges

  • proposer de nouveaux services

  • fidéliser leurs clients

Les gains pour l'entreprise sont multiples :

  • optimisation des coûts

  • croissance du chiffre d’affaires ou des marges associées

  • meilleure maitrise des risques

Modélisation et algorithmie, facteurs-clés !

Modélisation : procédé de représentation d’un système permettant de comprendre, imaginer, comparer, concevoir, décider.

Algorithmes : méthodes au carrefour des mathématiques et des sciences informatiques qui s’appuient sur la logiques. Formels, calculatoires, donc
automatisables.

Modèles et algorithmes n'étaient accessibles qu'à la grande ingénierie industrielle (énergie, transport, télécom) … aujourd'hui, ces technologies sont au cœur de la transition numérique, et la baisse massive de leur coût et de leur accessibilité toujours grandissante les mettent à la portée des PME.

Les infrastructures sont donc matures.
→ réseaux de communication, cloud computing, forte puissance de calcul
Et des outils technologies performantes sont disponibles.
→ traitement, stockage, visualisation … en opensource

Les outils numériques disruptifs sont accessibles !

Des PME appétentes au numérique

Points saillants d'une étude du bpifrance (Automne 2015) :

  • modélisation et algorithmes sont perçus comme des moyens d’optimiser à la fois la productivité de l’entreprise et l’expérience client;

  • les secteurs liés au numérique (e-commerce, publicité, médias, télécom) brassent déjà une quantité massive de données et la problématique de la modélisation s’impose naturellement;

  • les secteurs moins numériques (bâtiment, services, transport, industrie), voient un intérêt à la modélisation mais il n’est pas perçu comme stratégique;

  • le principal frein à la mise en place de ces technologies est le manque de compétence en interne.

Retour d'expérience en PME : projets #data

La modélisation peut avoir un rôle stratégique en :

  • marketing : comprendre et prédire le comportement de ses clients grâce aux données clients (CRM)

  • opérations : identifier et simuler les axes de performance et de réduction des coûts

  • innovation : proposer de nouveaux services basés sur la data, transformer l’expérience client tout en optimisant la productivité de l’entreprise

“Du côté des PME et ETI, la prise de conscience de l’apport d’outils d’aide à la décision à base de mathématiques appliquées nécessite un travail important de sensibilisation. Le passage par des phases d’étude ou prototypage est indispensable avant de lancer un projet dont le périmètre, le budget et les délais seront maîtrisés.”

Projets concrets ... dans le batiment

Donnée : remontées par les engins de chantier, les données sont nombreuses
mais très techniques, et difficilement exploitables. Besoin d’expertise
pour pouvoir créer de la valeur à partir de ces données.

Productivité & expérience utilisateur : Building Information Model (BIM), outil de modélisation globale de chantier. Permet la collaboration de tous les acteurs autour d’une même modélisation d’un chantier.

Prédiction & maintien des marges : prévoir et prévenir les incidents de chantiers afin de mininiser les impacts sur la marge opérationnelle des entreprises.

Projets concrets ... dans l'agriculture

Données : mesures issues d’objets connectés (champs, camions, drones). Données climatiques et agronomiques.

Logistique : Optimiser la collecte logistique agricole et l'affectation des ressources. Gérer les références produits dans les usines de transformation.

Optimisation de la production agricole : coupler les données climatiques et
agronomiques pour prévoir de manière plus fine et plus précise les
récoltes.

Projets concrets ... dans l'e-commerce

Données : informations personnelles fournies par les clients ou utilisateurs, historique d'achat, comportement.

Gestion de références : Comparaison de base de données. Classement de vaste quantité de références par analyse de similarités. Augmenter la pertinence et l'expérience client.

Logistique & livraison : optimisation des multiples parcours de livraison en temps-réel.

Tarification différenciée - yield management : système de gestion tarifaire des capacités disponibles (hôtellerie, transport) qui a pour objectif l'optimisation du remplissage et du chiffre d'affaires.

Projets concrets ... dans l'industrie et l'énergie

Données : outils numériques déjà installés, ou numérisation des lignes de production.

Évaluer le risque : appréhender le risque de manière objective et rationnelle, d'un point de vue financier et opérationnel.

Améliorer la performance énergétique : comprendre et analyser les consommations énergétiques des usines en fonction des conditions de production et de maintenance.

Superviser la production : utiliser des algorithmes de prédiction afin d'anticiper les pannes. Détecter les aléas de production pour accroitre la qualité.

Projets concrets ... dans les transports

Données : commandes et ordres de livraisons. Smartphones et capteurs intégrés aux véhicules de transport.

Logistique : monitorer, prédire, optimiser les tournées et des parcours. Maîtrise dynamique des aléas. Gestion de flotte.

Améliorer la performance énergétique : solution de compagnon de route récompensant une éco-conduite responsable

Innovation : l'arrivée des véhicules connectés va probablement créer des propositions de valeur en matière d’assurances, de gestion de risques, recommandation

Projets concrets ... dans les telecoms

Données : issues de l'utilisateur (description, comportement, achat). Gestion de la relation client (CRM).

Profilage : valorisation des données comportementales afin de mieux cibler et prévoir la consommation des clients.

Fidéliser : comprendre, anticiper, réguler le taux d'attrition (churn). Prédiction du comportement client, via des typologies d’interaction avec l’entreprise, pour mettre en place des actions préventives ou de fidélisation.

... et aussi !

Assurance : en pleine révolution : relation client, risque ...

Services B2B, B2C : innovation … terrain de jeu pour divers types de modélisations

Santé : l'arrivée du BigData a des implications fortes sur le traitement des données : l'industrie en passe d'adopter un modèle data-driven (www).

Médias & Edition: Subissent de plein fouet la concurrence des GAFA (www) ! Nécessité de se renouveller pour perdurer ...

Tirer parti du numérique pour augmenter sa productivité !

La modélisation devient une commodité ....

… des infrastructures accessibles, du laptop octocore au cloud N-core :

  • réseaux de communication

  • stockage quasi-gratuit

  • puissance de calcul à volonté

… des outils performants open-source (www) :

  • traitement de données

  • gestion / stockage / archivage

  • visualisation

La modélisation devient une commodité, donc, pour qui sait la mettre en oeuvre.

Le profil clé, c'est le data scientist, sexiest job of the 21st Century
(Harvard) “second most misunderstood job” (LinkedIn) :
+ maths appliqués
+ statistiques / probabilités
+ algorithmie
+ programmation haut niveau

Des structures locales peuvent donc accompagner les PME dans leurs projets numériques. Et concevoir les innovations disruptives de demain, main dans la main avec les PME !

Maintenant ! C'est votre intérêt

La #data pour les PME ? C'est :

  • améliorer votre compétitivité

  • remonter vos marges

  • proposer de nouveaux services

  • fidéliser vos clients

Les compétences sont là.
Les idées ne manquent pas.

Trouvez des partenaires !
Internalisez si vous pouvez !

... mais essayez !

Les chiffres sont issus du rapport bpifrance : MODÈLES, DATA ET ALGORITHMES : LES NOUVELLES FRONTIÈRES DU NUMÉRIQUE, 2015, sous la direction d'Étienne de Rocquigny, accessible ici.

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