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21.03.2017

Big Data : beaucoup en parlent mais peu les pratiquent

Juste un phénomène de mode ? Une fois que les Big Data passeront à l’état de commodités, comme la bureautique avant elles, tout le monde en consommera. Mais changeront-elles nos vies ?

Seules 5 % des données à disposition des entreprises seraient généralement exploitées. Notons qu’en 2020, cette part pourrait s’élever à 35 %. Les 3 sociétés informatiques, Dell EMC, MTI et Cisco sponsorisent l’Observatoire de la donnée, étude réalisée par le groupe mondial de conseil et d'étude International Data Corporation (IDC). Si 70 % des entreprises interrogées estiment que les Big Data représentent un actif stratégique, 49 % ne voient toutefois pas d’intérêt dans les données issues de la mobilité et des consommateurs. La perception à l’égard des data semble mitigée. Pourquoi donc ?

Nous avons posé la question à Nicolas Glady, professeur à l’Essec (Paris). Il s’intéresse en tant que titulaire de la Chaire Accenture Strategic Business Analytics à la manière dont les données peuvent être utilisées par l’entreprise pour libérer de la valeur. Selon lui, cela reste compliqué ; il s’agit de recruter des bons data scientists et puis, souvent, les entreprises ne vont pas jusqu'au bout de la logique des Big Data. 

« J’ai hélas le sentiment que nombreux sont ceux qui prétendent en faire, simplement parce que c’est à la mode mais les pratiquent encore à l’ancienne. Tout juste si l’on ne se sent pas honteux de ne pas encore s’être lancé dans l’exploitation des données, sourit-il en comparant le sujet avec le premier rapport sexuel des ados. Le professeur aspire au moment où les data entreront dans nos vies comme la bureautique fin des années 1990. Sans pour autant augurer qu’elles révolutionneront notre existence, elles la modifieront, c’est certain. « Une fois que le microsoft office de la data analytic verra le jour, on consommera de la data, point », conclut-il, souhaitant son propos rassurant : il est erroné de penser que la donnée se substituera au travailleur, précise-t-il. Elle en est plus exactement le complément.

Les data au secours de l’expérience utilisateur ?

Quelle expérience le client recherche-t-il ? Naturellement, la plus simple, sommes-nous tentés de répondre. Mais d’autres critères sont à prendre en considération, comme la disposition à payer pour le service. La plupart des clients détestent l’attente et auront envie d’être livrés à domicile mais selon le tarif pratiqué, d’autres prendront en charge une partie du processus en se déplaçant en point de vente.

« Personnellement, je n’aime pas trop me rendre en agence, mais la notion de ‘user experience’ est complexe en soi ».Où est la simplicité et quel prix suis-je prêt à payer pour ?

A qui les data profitent-t-elles ?

« Les entreprises qui comprendront bien l’orientation client et qui parviendront à construire dès le départ autour de ce client tireront plus de profit que celles qui s’efforceront de le placer par la suite au centre de leur processus ».

Ce qui explique entre autres que certains starters, partant de rien, ont souvent plus vite fait que leurs aînées puisqu’elles ont pris soin de bâtir d’emblée leur produit autour du client.

Selon Nicolas Glady, la vraie révolution entraînée dans le sillage des data est à attribuer au web 2.0 : l’utilisateur crée désormais des images et du texte, la création de données s’en voit démultipliée, le flux de diffusion décentralisé.

« Aujourd’hui, ce n’est plus l’entreprise qui est au cœur des échanges, mais c’est l’utilisateur qui se retrouve au centre, qui produit et diffuse l’information. Sur Uber, Airbnb, les ‘fournisseurs’ de service créent les données, les plateformes n’ont plus qu’à transmettre… », soutient le professeur, également Directeur du Center for digital business, et qui dans ce contexte, se penche aussi sur la transformation numérique des entreprises.

Entreprises plateformes

« Ce qui change de manière conséquente, c’est que l’organisation n’est plus conçue sur un modèle linéaire mais devient une plateforme d’échanges et d’interactions ; Amazon, pour ne prendre qu’un des majors, est un distributeur dans différents domaines mais bien plus que cela, il est aussi media. Les entreprises disposent désormais de flux acquis ailleurs, grâce au contenu créé par et pour les utilisateurs. Ces flux dépassent le périmètre de leurs activités traditionnelles, alors qu’avant, elles se contentaient de mesurer les données transactionnelles collectées auprès du client et directement liées à leur métier. Pareil pour Facebook, Google, ou Apple. Un Facebook qui capte les grands moments de vérité jalonnant notre existence (maison, couple, famille…) peut monnayer de telles informations et proposer de nouveaux services. Amazon fournit à une banque des données que celle-ci ne possède pas par nature puisque le client a une vie en dehors d’elle et qui lui permettent d’être proactive dans ses cross sell et up selling, avec des messages style ‘des clients comme vous ont apprécié tel service…’. « Les entreprises bien implantées, tiraillées entre la volonté d’agir vite et leurs contraintes type compliance, devront donc faire preuve de beaucoup d’agilité… Les sociétés de télécom ont déjà la logique de réseau, elles sont très fortes pour collecter d’innombrables données d’utilisateurs issues de leur métier et les rassembler en vue de faire émerger des modèles qui ont du sens et une richesse. Les entreprises pharmaceutiques sont bien positionnées, surtout pour des raisons historiques et culturelles. C'est un secteur qui a toujours été "data-driven" et qui a l'habitude de collecter des données et de les utiliser pour prendre des décisions. Enfin, la "donnée santé" et l'Internet des Objets pour la santé, le bien-être sont en plein essor, tel le bracelet connecté qui mesure vos pas, vos pulsations cardiaques, votre sommeil », illustre encore Nicolas Glady.

Un outil de Customer Relationship Management nouvelle version, ou bien plus ?

Frank De Weser est Directeur Marketing B2B et Directeur Internet of Things de la filiale belge d’Orange Belgium:

« Pour nous, tout est prétexte à exploiter de la data. Pour optimiser nos usages internes, nous avons engagé des data scientists. »

Orange a aussi investi dans Hadoop, ce logiciel open source destiné au stockage et à l'analyse d'énormes quantités de données, structurées et non structurées.

« Naturellement, grâce aux Big Data et à un marketing personnalisé et automatisé, nous anticipons mieux les besoins de nos clients et améliorons notre offre B2B et B2C. Nous détectons plus vite un client insatisfait et réagissons au bon moment avec le produit précis qu’il lui faut », détaille le responsable d’Orange.

Mais à présent, avec des data dorénavant stockées une année durant et un monitoring qualitatif du réseau, l’opérateur relie les données - quel endroit précis de l’infrastructure pose problème pour combien de clients ? - et identifie les téléphones qui réagissent mieux sur son territoire ou les clients qui perdent leur connexion en plein appel.

« Avant nos spécialistes savaient optimiser physiquement les réseaux. Actuellement, nos data-scientists confient aux algorithmes la mission de trouver de nouvelles associations en un minimum de temps et livrent non plus des statistiques génériques mais une clé unique associée à un client, un endroit, un type d’appareil, une vitesse de téléchargement. Nous revoyons ainsi notre catalogue d’hardwares, éliminons les moins performants et proposons pro-activement d’autres modèles à nos clients professionnels. »

Vendre ses données

Quand Orange constate lui aussi que ses données ont de la valeur, il a décidé de les ‘anonymiser’ au début du processus et de les valoriser après dans une optique de crowd monitoring. L’opérateur opte pour une approche sur mesure : en collaboration avec des partenaires qui sont bien introduits dans le milieu concerné et disposent d’une expérience client sectorielle. 

« Nous préférions cela à une vision horizontale, standardisée où nous délivrerions un simple rapport en ligne empli certes de données bien utiles mais qui nécessiterait encore l’expertise d’un spécialiste pour pouvoir en délivrer toute sa richesse », argumente Frank De Weser.

Des clients comme les communes d’Anvers et de Genk cherchent à estimer le nombre de citoyens présents en même temps sur un espace de 100 m, par exemple, via un outil qui leur permette de piloter la fréquence en temps réel et d’intervenir pour fermer les lieux en cas de nécessité. Orange et ses partenaires spécialisés en crowd monitoring, mettent les données à leur disposition. L’entreprise de télécom contribue par ailleurs à améliorer la mobilité avec ses rapports de trafic lors de gros événements. Les villes apprennent ainsi à fluidifier la circulation et à gérer leurs parkings avec plus d’efficacité. En termes de city marketing une estimation de la foule et de sa consommation moyenne permet aujourd’hui d’évaluer le return on investment du passage du Tour de France à Anvers. Les données peuvent aussi être exploitées pour estimer le potentiel d’un futur point de vente et identifier sa localisation idéale.

(Sources: BNP Paribas Fortis, Dell EMC)
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14.12.2016

Tant qu’il y aura des data…

Le graal des big data? Créer une expérience client sans précédent. Mais pourquoi une start-up sans passé réussit à être affective là où ses ainées croulant sous les data rêvent de proximité ? Quelle est l’alchimie gagnante ?

Stocker et traiter ses données numériques, ce n’est pas nouveau. Le datamining non plus. Mais avec les objets connectés et les usages mobiles, les données déferlent littéralement. SMS, chats, photos, vidéos, requêtes à un moteur de recherche, clics sur le net, demandes d’itinéraires sur google maps ou autres, paiements en ligne, contacts client par chatbots ou messagerie, renouvellement automatique des commandes à partir d’un frigo intelligent… des données, nous en produisons sans cesse sans même nous en rendre compte ! Même lorsque nous acceptons la géolocalisation ou que nous nous connectons à une borne wifi...

En 2020, le volume des données devrait être multiplié par 50. Une voiture connectée, par exemple fournit, en une heure de temps, des millions de données utiles à l’automobile, mais aussi aux assureurs aussi ou à l’e-commerce. Et les enjeux ne sont pas moins prometteurs qu’ajuster sa stratégie, personnaliser un service, prendre de meilleures décisions, détecter des tendances, établir des prédictions… 

Il y a toujours eu des statisticiens pour interpréter les chiffres du passé afin d’améliorer le futur, mais aujourd’hui les ‘data scientists’ sont des geeks. Des cursus universitaires voient le jour et l’explosion des données adopte un rythme quasi insoutenable pour que nos connaissances puissent suivre. Seules des machines sont encore à même de gérer de tels flux de données. Les techniques d’apprentissages automatiques (‘machine learning’) permettent de faire mieux et plus rapidement. Un standard pour une utilisation correcte de l’intelligence artificielle serait en cours à l’initiative de noms comme Google, Facebook, Amazon, IBM et Microsoft. Pour Nicolas Méric, fondateur et PDG de la start-up DreamQuark, acteur de deep learning appliqué à la santé et l'assurance, de telles technologies dopent les capacités humaines mais elles ne sont pas vouées à pouvoir s’en passer.

Qui est concerné ?

Aucun secteur n’échappe vraiment au besoin de récolter ses données afin de les faire fructifier en transformant son environnement. Mais disons que certains se montrent plus pressés – ou opportunistes - que d’autres. Les télécoms, le transport, les fournisseurs de gaz, eau, électricité, émergent : la SNCF mais aussi le fabricant de produits de beauté Nuxe épient tous les canaux en ligne en quête de verbatim client pour mieux le connaître. L’ascensoriste ThyssenKrupp, qui veut chouchouter ses cabines et surtout leurs utilisateurs, récolte moult paramètres sur celles-ci afin de parfaire la maintenance et d’anticiper les pannes désagréables.

Les responsables des Big Data en entreprise sont face à trois défis principaux, rassemblés sous la règle dite des ‘3V’: pouvoir gérer de gros Volumes, tenir compte de l’infinie Variété des informations, et parvenir à gérer la Vitesse à laquelle elles sont générées. Les banques n‘y échappent pas. Ces entreprises qui ont d’ailleurs beaucoup à y gagner puisqu’elles disposent de tonnes d’informations transactionnelles sur leur clientèle et créent des processus en tout genre, sont mises au défi : celui de se servir d’un tel trésor pour tester elles aussi de nouveaux services à valeur ajoutée dans un délai le plus court possible.

Momentum

Jean-François Vanderschrick est Head of Marketing Analytics & Research chez BNP Paribas Fortis : « Ce qui me fascine, c’est moins la multitude des données disponibles et des objets connectés que tout ce que la technologie permet désormais d’en tirer. Pas un jour ne se passe sans que je ne sois surpris par quelque chose de neuf. JP Morgan détecte des tendances en achetant les photos de l’occupation des parkings des supermarchés. La Chine développe la reconnaissance faciale pour adapter le lay-out de ses interfaces à l’expression de ses clients. Vous pouvez suivre à la trace votre paire de chaussettes made in USA de son expédition jusqu’au moment où elle franchit le seuil de votre domicile… Tout cela fait partie de notre quotidien au moment même où une banque manifeste ses intentions de s’adapter à la phase de vie que traverse son client – celui qu’elle suit depuis qu’il est actif – pour lui offrir juste ce qui lui est utile. »

Chez BNP Paribas Fortis, le management data franchit récemment un nouveau pas avec la nomination d’un Chief Data Officer membre du Comité Exécutif, Jo Couture. Ce qui signifie aussi des renforts humains, de nouveaux outils analytiques et de nouvelles capacités.

Jean-François Vanderschrick : « Les data analytics doivent nous permettre d’améliorer l’expérience client, ainsi que de garder les coûts sous contrôle et in fine, cela conduit généralement à une plus grande efficacité. »

Selon lui, la courbe d’adoption entame à peine sa phase exponentielle.

Le timing est aussi important que le service lui-même

Les données servent une multitude de domaines : excellence opérationnelle, marketing, détection des fraudes, risque crédit… Les entreprises comprennent désormais qu’elles doivent transformer leurs données en connaissances et en services et bon nombre d’entre elles ont tout pour y parvenir. Toutefois, il convient de ne pas se laisser noyer par la masse d’informations. Le plus compliqué - et source de frustration - est sans doute de pouvoir accéder aux données et de parvenir à les qualifier. Les aspects de compliance ont naturellement tendance à freiner les développements. Réduire le data to market reste cependant un défi majeur car souvent, le timing de la mise sur le marché s’avère bien trop long. Il s’agit aussi d’offrir un service en temps réel, comme c’est le cas chez Monoprix qui analyse le processus de traitement de 200 000 commandes quotidiennes de ses 800 magasins pour intervenir directement sur sa chaîne d’approvisionnement, un processus critique pour l’enseigne française.

« C’est une délicate alchimie à produire entre les tests (la maquette du service est souvent très chouette, mais encore faut-il réussir la généralisation), la mesure du risque et la ‘prioritarisation’ des objectifs », soutient Jean-François Vanderschrick.

Eduquer l’algorithme

Pour peu que l’on dispose des données et de la technologie, et qu’il y ait des enjeux financiers liés, l’imagination reste notre seule limite pour libérer la valeur des données. A côté de projets conséquents et complexes, des quick wins relativement simples sont ici aussi tout à fait possibles et souhaitables, notamment pour permettre aux directions opérationnelles de l’entreprise d’effectuer des analyses élémentaires à partir de grands volumes de données.

« Aujourd’hui, une variété d’informations qui semblent peut-être anodines peuvent nous éclairer et servir de déclencheur d’actions : un client qui commence à travailler avec la concurrence, qui place des lignes de crédit ailleurs, ou emprunte un montant particulièrement important, traite avec un autre pays… autant d’informations qui commercialement parlant, méritent toute notre attention et qui sont jugées utiles dans 70 % des cas » ajoute le responsable de BNP Paribas Fortis. Analyser le modèle transactionnel d’un client permettrait de prendre de meilleures décisions de crédit. Il est possible d’améliorer de manière conséquente la pertinence des décisions, comparé à ce que nous pourrions faire sans modèle, prétend Jean-François Vanderschrick qui ajoute encore : « Grâce au machine learning, nous éduquons l’algorithme à fournir des réponses de plus en plus pertinentes.» 

Si 'Big is better', est-ce accessible aux petites ?

Grâce au Cloud (espace en ligne), les PME disposent désormais des capacités de stockage - auxquelles s’associe la puissance de calcul nécessaire pour exploiter les données. C’est un des enjeux majeurs des Big Data. Le second est de savoir comment les traiter. Des logiciels de gestion d’entreprise usant de la technologie cloud, style CRM, outil de suivi des commandes ou des coûts de production, traçabilité des fournisseurs, rendent les big data accessibles aux petites et moyennes entreprises. Seule condition : rassembler toutes ses données au même endroit. La différence entre les corporates et les PME se jouera sur le long terme. Mais les PME pour qui un super statisticien serait impayable, peuvent toujours acquérir des études ciblées et enrichir leurs données par des bases externes…

(Sources : BNP Paribas Fortis, Les Echos, Transparency Market Research, IDC, Ernst & Young, CXP, Data Business)
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27.12.2016

Ces 4 géants de la Silicon Valley veulent séduire votre directeur informatique

Déjà champions du quotidien, Google, Facebook, Slack et LinkedIn adoptent des approches novatrices et complémentaires pour convertir l’entreprise. Quelles sont leur stratégie mises en place pour vous convaincre ?

Google : la valeur de l'intelligence des données

Google adopte une approche qui se situe au-delà des outils de communication et des suites d'applications/services de productivité. L'entreprise a largement transformé ses divisions entreprises pour qu'elles exploitent en priorité des infrastructures Cloud, les Big Data, l'analytique et le machine learning. Sur son chemin, deux concurrents lui font face : Amazon et Microsoft, mais pour des raisons différentes. Amazon Web Services est présent depuis longtemps auprès des développeurs, qui lui accordent une confiance historique. Microsoft (Cloud, Office) dispose elle aussi d'une implantation historique au sein des services informatiques du monde entier. Dans cette approchée liée au traitement de données sensibles, Google doit encore évangéliser : l'entreprise n'est pas une entité aussi facile à convaincre que le consommateur, notamment lorsqu'il s’agit de données stratégiques et secrètes. Son arme : la puissance de ses outils d'intelligence artificielle pour traiter des silos de données.

Facebook : introduire WorkPlace, naturellement

Après plus d'un an de développements auprès d'entreprises partenaires comme Danone, Starbucks, Royal Bank of Scotland et Booking.com, Facebook a lancé officiellement WorkPlace en octobre dernier. Cette déclinaison de Facebook permet aux organisations de créer un réseau social interne - totalement privé et sécurisé - au sein d'une interface connue par tous les collaborateurs dans leur quotidien, introduisant une concurrence frontale à des outils comme Chatter (Salesforce) ou Yammer (Microsoft) déjà répandus. Contrairement au Facebook gratuit, WorkPlace est facturé mensuellement en fonction du nombre d'utilisateurs : 3$ pour les 1 000 premiers, $2 pour les 9 000 suivants et $1 après 10 000 utilisateurs. 

Slack : la collaboration temps réel devient mainstream

Malgré l'introduction de Microsoft Teams sur ses platebandes, Slack reste confiant dans sa stratégie de création d'outils permettant une plus grande collaboration et productivité dans les entreprises.

« Nous trouvons cette offensive à la fois flatteuse et aussi intimidante, vu les moyens de Microsoft, mais nous pensons qu'il y a de place plusieurs acteurs sur le marché », déclarait début novembre April Underwood, VP de Slack.

Un marché que Slack a largement contribué à ouvrir et dynamiser, en introduisant le concept de collaboration en temps réel. Son arme ? L’agilité, malgré sa taille encore restreinte, ses outils éprouvés et… copiés. Résultat : 4 millions d'utilisateurs actifs quotidiens et une croissance constante.

LinkedIn : du marketing B2B pour... Microsoft

Microsoft a reçu le feu vert de la Commission de Bruxelles pour l'acquisition de LinkedIn. L'opération, qui se chiffre en milliards d'euros, suit son cours. Malgré une empreinte forte dans l'entreprise - principalement au niveau des ressources humaines -, LinkedIn a besoin des 25 milliards d'euros de Microsoft pour poursuivre son offensive dans le domaine des outils professionnels, dans un climat d'intense concurrence. Pour Microsoft, l'acquisition permet à l'entreprise de toucher des cibles marketing B2B comme les cabinets de recrutement, les chasseurs de têtes et les commerciaux. Pour expliquer simplement la synergie recherchée, le PDG de Microsoft, Satya Nadella, évoque l'exemple d'une réunion où chaque personne présente voit son profil LinkedIn, lié à son invitation. 

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27.12.2016

Repérer les nouvelles tendances : mode d'emploi

Envie de savoir ce que à quoi aspirent les gens ? Examinez les innovations réussies et les attentes qu'elles suscitent ! David Mattin, trendwatcher et co-auteur du livre « Trend-Driven Innovation ».

Tout professionnel sait qu'aujourd'hui, les innovations s'enchaînent à un rythme soutenu. De nouveaux produits et services vont et viennent à la vitesse de la lumière, tandis que le comportement et les manières de réfléchir des consommateurs changent continuellement et semblent imprévisibles. Ce phénomène peut avoir une influence considérable pour une entreprise, écrit David Mattin dans son article « How to spot a trend » (littéralement « Comment détecter une tendance ») sur le site www.trendwatching.com.

Prendre le train des nouvelles tendances en marche, voire le devancer, n'est cependant pas réservé à une poignée d'élus dotés d'une intuition magique, déclare Mattin. Selon lui, repérer les tendances est un processus simple et renouvelable, accessible à tous. Dans son article, il présente un modèle grâce auquel chaque start-up, CEO, directeur du marketing ou développeur de produit, à l’affût des souhaits futurs de ses clients, trouvera des réponses.

Besoins humains

Il existe différentes méthodes pour déterminer ce que veut le client. La plus connue ? L'étude de marché classique. Toutefois, pour découvrir les futures tendances, cette méthode semble la plupart du temps insatisfaisante, d'après l'auteur.

« Il s'agit en effet de découvrir ce que les gens voudront, avant même qu'ils ne le sachent. Souvent, ils ne savent pas ce qu'ils veulent jusqu'à ce qu'on le leur montre », explique le trendwatcher.

L'observation des clients potentiels par le biais d'une étude ethnographique sur le terrain constitue une autre méthode. Si elle peut fournir des perspectives approfondies, elle implique un processus difficile, lent et onéreux. Une analyse via les Big Data peut fournir des informations utiles. Mais, en général, elle permet uniquement d'optimiser vos activités existantes. Il est très rare, d'après David Mattin, que les Big Data permettent d'obtenir des points de vue révolutionnaires menant à quelque chose de vraiment novateur.

Alors, comment procéder ? La clé d'une bonne prévision des tendances réside dans l'examen des innovations : les nouvelles marques, campagnes et expériences ainsi que les nouveaux produits qu'on observe chaque jour.

« Ces innovations entraînent en effet certaines attentes chez le client », poursuit-il. « Et ce sont ces attentes que les entreprises doivent anticiper en temps voulu. » 

Pour repérer les tendances des consommateurs de façon adéquate, il est essentiel de bien comprendre ce qu'est précisément une tendance.

« Il s'agit d'une nouvelle manifestation dans le comportement, l'attitude ou l'attente d'un souhait ou d'un besoin humain fondamental, la plupart du temps par le biais d'une nouvelle technologie ou d'un changement social ou économique », définit le trendwatcher.

En d’autres mots : lorsqu'un besoin séculaire, par exemple la mise en contact ou la sécurité, est assuré avec une nouvelle technologie, la probabilité qu'elle engendre une nouvelle tendance est élevée. Napster, la célèbre plateforme créée en 1999 pour télécharger gratuitement (et illégalement) de la musique, l'illustre parfaitement. Cette innovation a répondu à deux grands besoins : avoir « quelque chose de nouveau » (de la nouvelle musique), le tout très « facilement » (grâce à un accès instantané). Dans le même genre, iTunes, Netflix et Spotify, qui ont tous répondu à ces besoins et remporté un franc succès, ont vu le jour par la suite.

Tirer des leçons d'Uber

Reste la question suivante : comment une tendance envahit-elle soudain le monde entier ? La réponse réside dans le concept d'« expectation transfer », affirme David Mattin.

« Lorsqu'une innovation répond à un besoin humain fondamental, elle entraîne des attentes chez le consommateur. Les gens découvrent quelque chose de nouveau et cela s'étend à d'autres marchés, industries, produits et services. » L'auteur cite l'exemple d'Uber, qui satisfait les besoins de « facilité » et de « transport avantageux ».

L'innovation iconique d'Uber a engendré une hausse des attentes des services « one touch » via le smartphone des consommateurs. Dans son sillage, Handy, une start-up américaine spécialisée dans les services à domicile, est par exemple apparue et a levé 50 millions de dollars en un seul mois l'année dernière.

Pour identifier des tendances et découvrir les futurs souhaits des consommateurs, examiner autant d'innovations que possible revêt donc une importance cruciale, selon Mattin. Si vous observez un certain ensemble d'innovations similaires, vous êtes la plupart du temps sur une piste intéressante. Ce faisant, le trendwatcher souligne qu'il convient également de s'intéresser aux innovations de niche. En effet, il s'agit souvent de faibles signaux de nouvelles attentes puissantes.

« Repensez à l'époque où le couchsurfing concernait uniquement les étudiants et les voyageurs fauchés », avance-t-il. « Depuis, vous pouvez loger dans des villas de luxe et des châteaux dans le monde entier grâce à la même innovation, via Airbnb. » 

Une mine d'opportunités

Et le trendwatcher de conclure : prenez l'habitude d'examiner chaque innovation que vous rencontrez en termes d'attentes du client qu'elle suscite.

« Une fois que vous en avez pris le pli, vous observerez le monde sous un nouveau regard et vous découvrirez une mine d'opportunités. À vous alors de convertir ces occasions décelées en idées innovantes, puis de les exécuter. »

 Lisez l'article complet (en anglais)

(Source : www.trendwachting.com)
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26.01.2017

Vous avez dit disruption ?

Selon le philosophe Bernard Stiegler, dans le far ouest technologique que la disruption engendre, c’est celui dégaine le plus vite qui gagne ! Dérives et messages d’espoir.

Bernard Stiegler est philosophe et directeur de l’Institut de recherche et d’innovation (IRI) du centre Georges-Pompidou. Il signe également l’ouvrage ‘Dans la disruption : Comment ne pas devenir fou ?' (Les Liens qui Libèrent).

Le philosophe définit la disruption comme le résultat d’une informatique dont nous sommes devenus les serviteurs alors que nous aurions dû en être les bénéficiaires. Elle est devenue si planétaire et si démesurément rapide que nous ne parvenons plus à suivre et sentons que tout nous échappe ; nous nous retrouvons pieds et poings liés, comme ‘computés’ et téléguidés.

Dérives et extrêmes. Ou le Blues du net

Plus personne, les disrupteurs eux-mêmes, n’ont encore l’impression de maîtriser ce système. Or, selon Stiegler, laisser la technologie se développer n’importe comment nous exposera à des effets pervers. Les plateformes numériques, tels qu’Uber ou Air bnb, s’en prennent à nos modèles de business sans laisser intact nos comportements.

La disruption mène-t-elle la folie ? Bernard Stiegler compare celle-ci à un far ouest technologique, mais est-ce bien raisonnable de laisser gagner le premier qui dégaine ? Une société pour bien fonctionner doit faire évoluer ses états de fait en état de droit, selon lui. La technologie ne serait certes pas la responsable de tout mais offrirait à la fois le remède et le poison.

La folie qui nous guette serait de ne plus pouvoir rêver : ce n’est sans doute pas un hasard si c’est à Palo Alto, la riche capitale de la Silicon Valley, que le taux de suicide des jeunes est quatre fois plus élevé que la moyenne des Etats-Unis…

Le déni entraîne la psychose. Rien ne va mais on ne le dit pas ! Les managers des corporates sont remerciés pour moins que cela.

Place à un numérique responsable

Bernard Stiegler proclame ‘Notre objectif est de produire de la civilisation avec la disruption (positive), et non de la barbarie.’ Le modèle disruptif californien, exploitant le World Wide Web l’aurait transformé et corrompu en inventant des plateformes uniquement vouées à calculer nos comportements.

Y a-t-il encore un pilote dans l’algorithme, s’inquiète aussi le mathématicien belge Luc De Brabandère, face à la puissance croissante des machines et l’immensité des Big Data, qui nous pousseraient à faire des choses qui nous dépassent purement et simplement. Que nous sommes certains de ne plus pouvoir faire sans machines mais que nous ne sommes même plus sûrs de pouvoir comprendre non plus. Google serait d’ailleurs occupé à développer un nouveau bouton stop, pour arrêter les machines d’intelligence artificielle au cas où l’on perdrait tout contrôle. Bigre…

Réseaux ‘sociaux’ ?

On les dit ‘sociaux’ mais qu’en ont-ils encore gardé ? Le danger est précisément de nous désocialiser et nous rendre addictifs… A quand les vrais réseaux sociaux ?, s’insurge le philosophe qui prône pour une nouvelle culture du numérique. Selon lui, la disruption positive est une disruption réfléchie et délibérative où l’on ne détruit pas les structures ni ne remplace l’humain par des machines sans l’avouer, mais où l’on établit et énonce clairement les limites et les finalités. Comprenez : tout le contraire de l’ubérisation.

L’automatisation peut être un remède sain dans la mesure où elle est porteuse d’immenses possibilités, qu’elle vise une nouvelle solvabilité économique, qu’elle mette en place une véritable économie contributive. De la disruption oui, mais positive.

(Sources : https://entreprises.bnpparibasfortis.be/fr, philosophie & management)

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