Prochain Insight
La plupart des dirigeants de PME ont la même réponse quand on leur parle de transformation numérique: «On a déjà fait ça.» ERP modernisé, processus dématérialisés, CRM en place. La case est cochée. C’est précisément cette certitude qui mérite aujourd’hui d’être questionnée.
Depuis les années 1960, la numérisation a consisté à mettre les données structurées au service de l’opérationnel: noms de clients, références produits, chiffres financiers. Des données qui entrent proprement dans un tableur, s’intègrent dans un ERP. Ce modèle a permis des gains de productivité réels, mais il a imposé une conception très étroite de ce qu’est «une donnée utile». Et cette définition a laissé de côté l’essentiel.
Insight: rédigé par Delphine Seitiee, Secrétaire générale d’Alp ICT, Xavier Comtesse, Co-fondateur du ManufactureThinking & Cédric Fischer, Associé, expert en communication et relations publiques, Index
95% de vos données ne sont pas exploitées
Dans une entreprise, environ 95% des données produites chaque jour échappent aux systèmes traditionnels. Ce sont les données non structurées: échanges e-mail avec vos clients, comptes rendus de réunion, enregistrements d’appels, photos d’interventions techniques, signaux de vos équipements, archives contractuelles. Tout cela existe dans votre organisation. Tout cela est produit, stocké et largement ignoré.
Nous appelons cela la dark data: un stock dormant d’informations que votre entreprise génère mais n’utilise pas. La comparaison avec l’univers est parlante: la matière visible ne représente qu’environ 5% de ce qui existe, le reste échappe à nos instruments. Il en va de même dans vos organisations. Vous pilotez votre entreprise sur 5% de ce qu’elle sait.
Ce que change l’IA: lire ce qui était illisible
Ce qui rend ce moment stratégiquement distinct, c’est que l’IA peut désormais «lire» ces données non structurées, les interpréter, en extraire du sens. Rapidement, à grande échelle, à des coûts accessibles aux PME. Ce n’est plus de la recherche ou du prototypage. C’est disponible maintenant, pour une organisation de taille ordinaire.
Un prestataire de services peut analyser automatiquement des années d’échanges clients pour détecter les signaux faibles de mécontentement — bien avant qu’un contrat ne soit résilié. Un fabricant peut transformer les logs de ses équipements, jusqu’ici archivés par obligation réglementaire, en système d’alerte préventive sur les pannes. Une entreprise d’ingénierie peut convertir ses archives de documentation terrain en outil d’analyse d’état et de recommandation de maintenance à distance.
Dans chacun de ces cas, l’actif existait déjà. Ce qui manquait, c’était la capacité à le lire.
Du coût au profit: le renversement de logique
C’est là que réside le vrai changement de paradigme…
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