La médiocrité n'est pas une option

Il s'est avéré à maintes reprises que l'échec était rarement dû à la technologie ou à une stratégie inadaptée. Le plus souvent, le facteur décisif était des données insuffisantes. Je suis convaincu que c'est toute notre approche de la transformation des entreprises qui doit être repensée. Pendant trop longtemps, nous nous sommes contentés de „faire assez bien“ : avec des données suffisamment bonnes, de bonnes mises en œuvre et de bonnes définitions du succès.

Mais lorsque le déploiement déçoit, que les tableaux de bord ne reflètent pas la réalité et que l'activité reste inchangée malgré des investissements importants, la question se pose : comment en sommes-nous arrivés là ? Historiquement, nous avons mesuré le succès à l'aune de jalons techniques. La migration a-t-elle été achevée à temps ? Le système a-t-il été mis en service ? Le calendrier a-t-il été respecté ? Mais cela ne garantit pas que l'entreprise s'en sorte réellement mieux.

Les dirigeants n'investissent pas dans la transformation pour cocher des cases, mais pour obtenir des résultats : des processus plus efficaces, des décisions plus intelligentes, un véritable retour sur investissement. Comme me l'a dit un jour un DSI : „On n'est pas licencié parce que le projet n'a pas été réalisé correctement sur le plan technique. On est licencié parce que les objectifs n'ont pas été atteints“. Pour obtenir de meilleurs résultats, nous devons donc élever nos exigences.

Validé ≠ précieux

De nombreuses entreprises partent encore du principe que leurs données sont „bonnes“ dès lors que tous les champs sont remplis et que les formats sont corrects. Mais l'exactitude formelle ne signifie pas que les données sont utiles. Souvent, on annonce fièrement que la qualité des données est de 85 ou 95 pour cent. Ce qui correspondrait à une bonne note à l'école est un résultat alarmant dans le monde des affaires.

J'ai vu des données qui semblaient parfaites à première vue, mais qui causaient d'énormes problèmes : Des données de stock indiquaient que des produits étaient disponibles alors qu'ils ne l'étaient pas. Les données des fournisseurs remplissaient toutes les règles de contrôle formelles, mais contenaient des coordonnées bancaires erronées. Les données clients semblaient parfaites à première vue, mais elles entraînaient des erreurs de facturation et des violations de la conformité.

Même une précision de 95 % n'est pas suffisante. Les 5 % restants peuvent rapidement s'accumuler et entraîner des pertes de plusieurs millions d'euros : perte de temps, perte de chiffre d'affaires, perte de confiance. Les données pertinentes pour l'entreprise se distinguent fondamentalement des simples données „propres“. Elles sont complètes, contextuelles et étroitement liées aux processus commerciaux réels. Elles ne sont pas seulement vérifiées par des systèmes, mais aussi validées par des décideurs qui comprennent leur importance dans le contexte opérationnel.

Les systèmes sous-jacents ne sont plus depuis longtemps de simples outils de back-office - ils constituent l'épine dorsale des entreprises modernes. Ils gèrent les stocks, les commandes, la paie, les finances, l'approvisionnement et les chaînes d'approvisionnement. Alors pourquoi s'attendre à moins de 99,9 % ? Votre partenaire d'entreprise porte-t-il le fardeau - ou ne fait-il que le déplacer ? Trop de partenaires sont jugés uniquement sur la livraison et non sur l'impact.

Cela est souvent dû au fait que la responsabilité du travail sur les données est déléguée aux services spécialisés au lieu d'être située là où elle devrait être. Les équipes connaissent leur métier. Mais c'est au partenaire qu'il incombe de comprendre effectivement les données : en profondeur, avec précision et de manière efficace. S'il n'assume pas cette responsabilité, des lacunes subsistent, qui freinent les entreprises à long terme. D'où mon appel à tous : les partenaires doivent être responsabilisés.

Posez les questions décisives : le partenaire dispose-t-il d'une véritable expertise en matière de données et d'une équipe qualifiée ? Apporte-t-il une connaissance approfondie du secteur et des références solides ? Travaille-t-il avec une méthodologie éprouvée ? Présente-t-il un plan clair avec des responsabilités précises ? Chaque entreprise mérite un partenaire qui l'aide à prendre des décisions rapides et intelligentes. Ceux qui ne posent pas ces questions n'en attendent tout simplement pas assez.

Terminé ≠ fourni

Tout le monde parle de l'IA, mais rarement de ce qui la motive : Les données. Si les données sont doubles, incomplètes ou incohérentes, l'IA ne fera qu'accélérer le chaos. Si elles sont exactes et conformes à l'objectif, l'IA devient un véritable accélérateur. Elle aide à rapprocher les ensembles de données, à automatiser les validations et à identifier les problèmes avant qu'ils ne s'aggravent. L'IA ne peut pas réparer des fondations fragiles. Mais elle peut aider à en construire une plus solide. Ce qui se passe lorsque les attentes sont faibles : La médiocrité devient la norme.

Dès que nous commençons à en attendre plus, tout change. Transformation ne signifie plus simple mise en œuvre, mais impact. C'est pourquoi je m'engage depuis des années pour une mentalité „data first“, car les données ne sont pas seulement la base, elles donnent la direction. Attendre plus ne s'arrête pas au go-live. Notre secteur dispose des outils et du savoir-faire. Il est temps de nous prendre en main pour que tous en fassent plus parce qu'ils en attendent plus. Ou, pour citer Maya Angelou : "Si nous savons mieux, nous devrions faire mieux".“