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Gilles Babinet : « Les data scientists doivent avoir une place dans l’entreprise »

INTERVIEW. Gilles Babinet, expert de l'économie numérique, a publié un ouvrage sur le Big Data. Il nous explique les bouleversements organisationnels qu'implique l'exploitation des mégadonnées dans les entreprises.

Gilles-BabinetNommé en 2012 par Fleur Pellerin, Gilles Babinet est responsable des enjeux de l’économie numérique pour la France auprès de la Commission européenne. Il a également présidé le Conseil national du numérique (CNN) de 2011 à 2012, organisme chargé d’améliorer le dialogue entre les acteurs du secteur et le Gouvernement. L’homme est aussi un serial-entrepreneur : en à peine plus de 15 ans, Gilles Babinet a fondé près d’une dizaine de sociétés, dans des secteurs variés. Parmi elles, Captain Dash, spécialisée dans le Big Data, et qui, dans un tableau de bord dynamique, synchronise les données d’un logiciel de gestion intégré (Entreprise Resource Planning – ERP) et des données exogènes comme les cours de bourses, les tarifs énergétiques, des variations monétaires ou même la qualité de l’air ou de l’eau.

Après un premier ouvrage consacré à l’impact de la sphère numérique sur le monde (L’Ère Numérique, un nouvel âge de l’humanité), Gilles Babinet publie Big Data, penser l’homme et le monde autrement,  essai consacré au sujet majeur de la transformation digitale des entreprises. L’Atelier de l’Emploi a creusé avec lui les défis RH que représente cette mutation.

« Le Big Data va transformer les modèles organisationnels des entreprises »

Le Big Data aide les entreprises à améliorer leur productivité en permettant notamment de développer des outils prédictifs. Mais cela va aussi plus loin. Pour Gilles Babinet en effet, les mégadonnées sont de nature même à changer les règles du jeu : « Le Big Data n’est pas qu’une technologie, mais bien une nouvelle structure d’information et de management. C’est donc une nouvelle façon d’interagir avec la réalité. »

Au-delà d’une modification des processus de production, le Big Data entraîne donc un changement organisationnel profond des entreprises. Le spécialiste du numérique parle de "servification", c’est-à-dire la transition de l’outil de production industriel vers le service. 

« Prenons l’exemple d’un fabricant de matelas. Son objectif, ce n’est pas de vendre des matelas, c’est de vendre du sommeil de bonne qualité. Peut-être qu’en mettant des capteurs dans les matelas, grâce à l’analyse des données collectées, il sera à même de donner des conseils aux gens pour qu’ils dorment mieux… Et transformera donc son activité de production en activité de service. »

> Lire aussi : Pour des données vraiment intelligentes, agiliser l’entreprise-mammouth

« La servification est inévitable »

Avec la servification, les relations client se transforment. Si notre hypothétique fabricant de matelas fait évoluer son activité avec le Big Data, ses clients seront scrutés et des informations telles que la durée de leurs nuits ou le déroulé de leurs cycles de sommeil seront potentiellement décryptées par des algorithmes intelligents. 

Cette mutation vers le service pourrait s’effectuer dans tous les secteurs économiques, même les plus industrialisés. Dans son livre, Gilles Babinet évoque ainsi les constructeurs automobiles qui, confrontés à la baisse de leurs ventes et à l’évolution des usages des clients, pourraient se tourner vers des activités de car sharing (partage de véhicules) ou de car pooling (optimisation du remplissage. C’est la même chose dans l’aéronautique : « Auparavant, il s’agissait de vendre des moteurs et des pièces de maintenance ; aujourd’hui […] il s’agit de vendre de la disponibilité de temps de vol. » Tout cela repose sur des données, beaucoup de données : celles qui permettent par exemple de savoir quand et où les utilisateurs auront besoin de se déplacer.

Dans tous les pôles d’activité, aussi bien en B2B qu’en B2C, cette notion pourrait devenir la règle. Certains secteurs ont même déjà engagé leur transition, et les entreprises qui n’ont pas pris le train en marche risquent de connaître des difficultés dans les années à venir…

« Les data scientists doivent avoir une place dans les entreprises »

data-science-entreprise2Responsable de la gestion et de l’analyse de volumes de données massifs pour la stratégie et l’opérationnel de l’entreprise, le data scientist part de sources dispersées et explore de plus hauts niveaux de données pour en sortir des indicateurs qui serviront à la direction générale de l’entreprise. Il s’agit donc d’un acteur majeur de la servification de l’outil industriel.

Si, comme l’annonce Gilles Babinet, les entreprises se tournent de plus en plus vers une activité de service, nous assisterons alors à une « forte rotation des compétences qui composeront le cœur de métier de demain » : les ouvriers spécialisés, logisticiens, ingénieurs… deviendront programmeurs, designers ou data scientists.

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Pour l’expert, ce type de fonction doit dès aujourd’hui se généraliser « soit sous forme de personnel intégré à l’entreprise, soit sous forme de société de conseil. » Mais « les entreprises ont du mal à imaginer le potentiel économique qui réside dans des données. Ce sont pourtant de véritables stocks dormants. »

Pour que les entreprises comprennent l’importance du Big Data, il est nécessaire de mieux leur faire prendre conscience de l’enjeu. Les résultats d’une enquête initiée par Capitain Dash dans Enjeux Les Echos de septembre 2014 sont en effet alarmants : « Nous avons découvert avec stupéfaction qu’un nombre significatif d’entreprises potentiellement très exposées ne percevaient absolument pas les données et le numérique comme des enjeux les concernant. Dans certains cas, cela frisait l’inconscience », écrit Gilles Babinet.

Au pays de la French Tech, les entreprises seraient-elles à la traîne ? Le champion français du digital se veut finalement rassurant : « La France est un peu en retard sur le Big Data mais ce n’est pas dramatique. Nous n’en sommes qu’au début de la révolution industrielle numérique : les retards se rattrapent. »

Crédit image : Broken Cities (Flickr.com / Licence CC NC-BY 2.0)  ; James Vaughn (Flickr.com / Licence CC BY_NC_SA 2.0) 
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