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Transformation digitale, la nouvelle donne pour les entreprises

Economie Seulement une minorité d'entreprises se sont déjà engagées dans une véritable démarche digitale…

Baptiste Roux Dit Riche - 20 Minutes Production
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La révolution digitale transforme les produits et les services, mais aussi les processus de production.
La révolution digitale transforme les produits et les services, mais aussi les processus de production. — GettyImages

Rappelez-vous, c'était il y a 10 ans à peine. De nouveaux services comme AirBnB ou Uber venaient bouleverser les habitudes de millions de consommateurs et initier le concept de transformation digitale. Une décennie plus tard, les smartphones sont dans toutes les poches, mais peu d’organisations ont encore totalement intégré le numérique dans leurs produits, leurs services et leurs procédés. « Aujourd’hui, la quasi-totalité des entreprises affichent une préoccupation autour de ce sujet. Mais en réalité, seulement 25% des sociétés ont une approche digitale globale et cohérente. Le chemin sera encore long avant d’aboutir à une conversion complète de notre économie au digital. Nous sommes clairement en train de vivre une révolution » explique Patrick Anglard - Chief Technology Officer d’Expleo.

Transformer les produits, mais aussi les processus de production

Intelligence Artificielle, Internet des Objets ou Data Science, les décideurs peinent parfois à se repérer face aux différentes disciplines qui composent cette transformation digitale. Au risque de ne pas oser se lancer. En pratique, il ne s'agit pourtant pas tant de miser sur l'une de ces technologies que de savoir les combiner en fonction des enjeux propres à son organisation. « A titre d’exemple, je citerais une application qui intéresse aujourd’hui les industriels : la prévision de défauts de production ou d’équipements. Nos clients souhaitent désormais anticiper d’éventuelles anomalies sur les objets manufacturés qui sortent de leurs chaînes de production. Pour cela, leur système informatique, mais aussi les machines et l’usine elle-même doivent être capables de collecter des données, les stocker en sécurité, les traiter et enfin les transformer en informations exploitables par les opérateurs. » Dans cet exemple, c'est bien l'association de la Data Science, de l’Internet des objets ou du Machine learning qui permet à l'organisation de pouvoir intervenir avant même que les problèmes n’apparaissent.

Partager les bonnes pratiques entre entreprises

Face à de telles prouesses, l'heure est donc clairement venue pour les entreprises d'entamer leur mue digitale. Mais comment ? Selon Patrick Anglard, il convient avant tout de bien évaluer ses besoins avant de sauter le pas. « Chez Expleo, nous ne cherchons pas à promouvoir isolément les technologies relevant du digital, nous les complétons toujours par la connaissance approfondie des produits et des processus de fabrication de nos clients. Et nous n’hésitons pas à transférer les bonnes pratiques : nos clients dans l’aéronautique, par exemple, sont très intéressés par notre expérience de l’automobile en matière de production et, à l’inverse, notre maîtrise de l’informatique embarquée dans les avions est utile pour le développement des voitures autonomes. » Pragmatisme et ouverture d'esprit, voilà donc deux clés pour réussir la transformation numérique de son organisation. Et sans forcément attendre 10 années supplémentaires.

Dans la tête d’un data scientist

C’est un nouveau genre de scientifique... Sans blouse blanche, mais à la tête bien faite ! Spécialiste des données massives (Big Data), le « data scientist » s’appuie sur les chiffres pour aiguiller les stratégies et décisions de l’entreprise. Ciblage marketing, attentes des clients ou maintenance prédictive, ce féru de statistiques conçoit et utilise des modèles et algorithmes mathématiques visant à améliorer l’efficacité de son organisation.

« La naissance de la data science remonte à la fin des années 40, précise Patrick Anglard - Chief Technology Officer d’Expleo. La nouveauté tient à la capacité de faire fonctionner aujourd’hui cette discipline sur de très grands ensembles de données. C’est pourquoi elle intéresse tant les entreprises. Ses applications sont toujours plus nombreuses et d’une certaine façon, sans limite ».

Le Data Scientist, plus proche de la théorie, et le Data Analyst, des applications pratiques, sont titulaires d’un Bac + 4 ou Bac + 5 en statistiques, en informatique ou mathématiques. Un Data analyst junior pourra espérer un salaire compris entre 35 K€ et 38 K€ (source CIDJ). Ces profils sont particulièrement recherchés par les grandes entreprises de tous les secteurs, industrie, finance,santé, distribution.

Ce contenu a été réalisé par 20 Minutes Production, l’agence de contenu de 20 Minutes pour Expleo.