Sommaire
L'importance d'une offre de services claire en Data & IA
Prenons l’exemple d’un groupe industriel ayant déployé une plateforme Data pour centraliser et valoriser ses données. Les équipes IT ont bâti un socle technologique robuste, mais sur le terrain, les métiers s’interrogent :
- Quels services sont disponibles ?
- Comment les solliciter ?
- Quels engagements sont associés à chaque service ?
Cette absence de lisibilité crée des frustrations, limite l’appropriation et freine la transformation data-driven de l’entreprise. Résultat ? Un investissement technologique sous-exploité, des doublons dans les initiatives et une adoption limitée par les métiers.
Face à cette situation, la direction IT a tenté de pallier le problème en organisant des sessions de formation et en diffusant des guides utilisateurs. Cependant, sans une offre de services structurée et une gouvernance claire, ces efforts restent insuffisants. Les métiers ont besoin d’un cadre simple, lisible et opérationnel pour comprendre rapidement ce qu’ils peuvent utiliser et comment.
Dans ce contexte, structurer une offre de services Data & IA devient un impératif stratégique.
Il s'agit de définir des services accessibles, alignés sur les usages métiers, et d’établir un cadre de gouvernance permettant un pilotage efficace et évolutif. Une offre bien conçue transforme la plateforme en un levier puissant d’innovation et de productivité, plutôt qu’un simple réceptacle de données peu exploité.
Quelles sont les conséquences d'une offre de services Data et IA mal structurées ?
- Faible adoption par les métiers : Sans une compréhension claire des services disponibles et des modalités d’accès, les utilisateurs se désengagent et continuent d’utiliser des solutions obsolètes ou parallèles.
- Perte d’efficacité et de productivité : L’absence d’un cadre structuré entraîne des doublons dans les projets, des développements en silos et des demandes récurrentes aux équipes IT pour des besoins déjà couverts.
- Complexité accrue dans la gouvernance : Sans des règles claires et des processus bien établis, la gestion des données devient chaotique, avec un manque de visibilité sur la qualité, la conformité et la sécurité des informations exploitées.
- Opportunités manquées en matière d’innovation : Une offre de services mal structurée freine l’exploration de nouvelles initiatives data-driven, car les utilisateurs hésitent à investir du temps et des ressources dans un environnement jugé trop incertain.
Et au niveau des bénéfices ?
.À l’inverse, une offre de services claire et bien structurée transforme une plateforme Data & IA en un véritable accélérateur de performance et d’innovation : Lorsqu’une offre de services Data & IA est mal définie ou insuffisamment formalisée, les impacts négatifs se font rapidement ressentir au sein des organisations.
- Fluidification des processus : Un cadre bien défini évite la redondance des demandes et permet aux utilisateurs d’accéder directement aux services dont ils ont besoin.
- Autonomisation des métiers : Avec une offre lisible et bien documentée, les utilisateurs peuvent prendre en main plus rapidement les outils mis à leur disposition, réduisant ainsi la dépendance aux équipes techniques.
- Amélioration de la qualité des données : Une gouvernance renforcée permet d’assurer un meilleur suivi des flux de données et de garantir leur fiabilité.
- Accélération de l’innovation : En simplifiant l’accès aux services Data & IA, les entreprises créent un terreau fertile pour tester rapidement de nouvelles idées et favoriser l’expérimentation.
Les enjeux d'une offre de services bien définie ⚡
Une offre de services bien structurée transforme une plateforme Data & IA en un véritable levier de performance pour les métiers. Elle permet de répondre aux défis concrets rencontrés par les utilisateurs.
Avant de plonger dans les aspects pratiques, il est essentiel de comprendre ce qu’une structuration claire des services apporte aux organisations. L’objectif est de garantir une plateforme où chaque utilisateur, qu’il soit novice ou expert, puisse naviguer facilement et exploiter pleinement le potentiel des données mises à disposition.
- Clarifier l’offre et la rendre compréhensible : Un catalogue de services bien organisé, avec des descriptions précises et accessibles, permet aux métiers d’identifier rapidement les services adaptés à leurs besoins. Cela évite aussi les redondances et les demandes inadaptées.
- Faciliter l’adoption et l’usage : Une offre lisible et intuitive, complétée par des supports pédagogiques et des accompagnements dédiés, réduit la complexité perçue par les utilisateurs. L’objectif est de leur donner envie d’exploiter ces services au quotidien.
- Optimiser la gouvernance et le pilotage : Une offre structurée inclut des indicateurs de suivi, des règles de facturation et des niveaux de service (SLA), garantissant ainsi une maîtrise des coûts et un alignement optimal avec les besoins métiers.
- Assurer une évolutivité continue : Une offre pensée dès le départ pour être modulaire et adaptable permet d’intégrer facilement de nouveaux besoins et d’évoluer en fonction des avancées technologiques et des attentes des utilisateurs.
Les facteurs clés de succès pour structurer une offre Data & IA 🏆
Pour qu’une offre de services Data & IA soit efficace et durable, elle doit s’appuyer sur plusieurs principes fondamentaux. Loin d’être une simple vitrine de services, une offre bien pensée est un véritable outil de structuration et d’optimisation pour l’entreprise.
- Un périmètre clair et défini : Cartographier précisément les services et leur périmètre fonctionnel est essentiel. Chaque offre doit être documentée avec ses objectifs, ses modalités d’accès et les rôles des différentes parties prenantes.
- Une approche centrée sur les besoins métiers : L’offre ne doit pas être une simple déclinaison technologique, mais répondre directement aux attentes des utilisateurs finaux. Cela implique une phase d’écoute active et de co-construction avec les métiers pour garantir la pertinence des services proposés.
- Une structuration modulaire et évolutive : L’organisation des services en niveaux d’engagement et en modules distincts permet de répondre à des besoins variés et d’anticiper les évolutions futures.
- Une adoption simplifiée grâce à un accompagnement dédié : La mise en place de parcours utilisateurs clairs, de formations adaptées et de supports de communication favorise une appropriation rapide et efficace des services.
Une méthodologie en 5 étapes pour structurer et déployer une offre Data & IA 🛠️
Déployer une offre de services efficace ne se fait pas du jour au lendemain. Cela nécessite une démarche structurée et itérative, impliquant à la fois les équipes IT et les métiers.
1. Cadrage et structuration initiale
Avant de structurer l’offre, il est crucial d’établir un socle solide. Cette première étape consiste à analyser l’existant, comprendre les attentes et fixer les objectifs.
- Recueil des besoins métiers et analyse des usages actuels
- Cartographie des services existants et définition du périmètre cible
- Définition des principes de gouvernance et des rôles des parties prenantes
2. Conception détaillée de l’offre
Une fois le périmètre clarifié, il s’agit de modéliser l’offre en tenant compte des spécificités organisationnelles et des exigences métiers.
- Définition précise des services, de leurs fonctionnalités et des niveaux d’engagement
- Élaboration d’un modèle économique et d’une grille tarifaire adaptée aux usages
- Formalisation des processus de souscription et des SLAs pour garantir un service de qualité
3. Documentation et supports
- Création de guides utilisateurs et supports de communication clairs et accessibles
- Définition de cas d’usage et mise en place de scénarios concrets d’utilisation
- Intégration des services dans les outils collaboratifs et les plateformes IT existantes
4. Déploiement pilote et ajustements
Tester l’offre sur un périmètre restreint permet d’identifier les éventuelles failles et de les ajuster avant un déploiement à grande échelle.
- Lancement de l’offre auprès d’un panel représentatif d’utilisateurs
- Collecte des retours et ajustement des services en fonction des besoins identifiés
- Mise en place d’un monitoring des usages et des indicateurs de performance
5. Déploiement global et amélioration continue
Une offre de services évolue avec son environnement. L’objectif final est d’assurer un suivi régulier et d’ajuster en permanence pour coller aux besoins des utilisateurs.
- Extension progressive de l’offre en fonction des besoins métiers
- Suivi des indicateurs d’adoption et d’efficacité pour mesurer la performance des services
- Mises à jour régulières en fonction des retours des utilisateurs et des évolutions technologiques
Un cas concret dans le secteur de la protection sociale 🏥
Les défis rencontrés
- Une offre de services fragmentée rendant difficile la compréhension et l’accès aux solutions disponibles.
- Un manque de gouvernance entraînant des disparités dans la qualité et la sécurisation des données
- Une adoption limitée due à l’absence d’accompagnement et de supports adaptés
L'approche mise en place
- Cartographie et clarification des services : un catalogue structuré a été défini, avec des descriptions claires et des niveaux d’engagement adaptés
- Mise en place d’une gouvernance robuste : des indicateurs de suivi ont été intégrés pour assurer un pilotage efficace
- Accompagnement des utilisateurs : création de supports pédagogiques et organisation d’ateliers pour favoriser l’appropriation
Les résultats obtenus
- Un accès simplifié aux services Data & BI, organisés autour de trois pans majeurs : BI d’Entreprise, Self-BI et Requêtage avancé, favorisant une utilisation accrue par les métiers
- Une réduction des délais de mise à disposition des analyses grâce à des processus rationalisés
- Une gouvernance renforcée permettant un alignement optimal entre besoins métiers et capacités techniques
Conclusion : un levier stratégique pour l’exploitation des données 🎯
Cybersécurité et Jeux Olympiques : quel bilan après les Jeux ?
Dans le cadre du cybermois d’octobre, iQo vous propose de revenir sur l’évènement de l’année, dont la cybersécurité est un enjeu essentiel : les Jeux Olympiques et Paralympiques de Paris 2024.
IA Générative : quels sont les risques règlementaires ?
Les menaces et risques liés à l’IA Générative sont nombreux et doivent être appréhendés au plus tôt par les entreprises. Après avoir décrit les biais cognitifs, regardons les risques règlementaires
Se former à l’IA : expliquer et démystifier avant de lancer ses démarches
Former ses collaborateurs à l’IA, ce n’est pas seulement répondre à une tendance actuelle mais bien accompagner la transformation des métiers. Tous les métiers sont et seront impactés par l’IA.
