À nouveaux projets, nouvelle organisation. Déployer le Big Data à tous les niveaux de l’entreprise nécessite la création de cellules d’expérimentation: les data labs. Très proches du modèle des digital factories, ces plateformes dédiées au digital apparues au moment de la transformation digitale des entreprises et destinées à accélérer leur développement, les data labs présentent les mêmes structures déconnectées de l’organisation centrale mais elles sont directement rattachées à la direction générale pour des prises de décisions plus rapides. Seule différence: toute la data initialement collectée dans chaque silo de l’entreprise est agrégée dans un seul et même endroit et exploitée de manière pertinente. “Ce sont habituellement les DSI qui gèrent la data dans les grandes entreprises. Les plans informatiques sont souvent construits à 3 ou 5 ans, ce qui ne donne pas forcément toute l’agilité souhaitée pour traiter les nouveaux sujets. À l’inverse, dans les data labs, les informaticiens bénéficient d’un espace de liberté en temps disponible et solutions technologiques pour se consacrer à des projets à la jonction du business, de la data et de l’informatique”, explique Didier Richaudeau, associé chez Equancy. Axa a ainsi créé son Data Innovation Lab, Auchan y travaille. Signe que ces microstructures – accessoirement dotées de budgets conséquents – sont le terrain de jeu privilégié des acteurs du Big Data. “Dans la phase de construction incrémentale, on s’inspire des méthodes agiles. On réfléchit comme en informatique, selon des logiques d’A/B testing, de test and learn. La data science repose sur une approche très exploratoire, on ne peut pas avoir de cycles de développement en V comme c’est le cas pour les grands projets”, raconte Karl Neuberger, manager chez Quantmetry. L’innovation a son modèle. Quitte à bousculer les habitudes au sein des entreprises.
L’art pour l’artPriorité: décloisonner les fonctions. Les data labs ont la vertu de faire
