Proposé par FUJITSU

Quelle méthodologie pour tirer parti de son capital informationnel ? Entretien avec Olivier Davoust, Fujitsu

La capacité des entreprises à tirer parti de leurs données est devenue l'un des principaux leviers pour se démarquer de la concurrence, quel que soit le marché envisagé. Sous l'impulsion des GAFA et du célèbre « Knowledge Graph » de Google, de plus en plus d'organisations ont compris l'intérêt de constituer leur graphe de connaissances, trace de toutes les relations entre les mots, les idées, les « unités de sens ». « Devenir une entreprise informationnelle, c'est mettre tous les moyens de son côté pour monétiser l'information » résume Olivier Davoust - responsable du programme Data Driven Transformation chez Fujitsu France.

Quelle méthodologie pour tirer parti de son capital informationnel ? Entretien avec Olivier Davoust, Fujitsu

« A l’instar des alchimistes du Moyen-Age qui voulaient transmuter le plomb en or, nous pourrions devenir les “informistes” du XXIe siècle qui veulent aider leurs contemporains à transmuter leurs informations en monnaie sonnante et trébuchante » poursuit le Business Development Manager. Pour aider les organisations dans cette démarche, Fujitsu a développé avec son écosystème de partenaires une méthodologie éprouvée de co-création permettant de tirer parti des dernières innovations technologiques telles que l’intelligence artificielle ou la science des données. Cette méthodologie passe par une démarche de questionnement à la manière des consultants et aborde successivement quatre domaines de réflexion : les informations sources, leur mode d’organisation dans le graphe de données de l’entreprise, leur protection et leur valorisation.

1/ Dresser un état des lieux de ses actifs informationnels

La première étape de la démarche Fujitsu se concentre sur la création d’une base de transformation des données. « Il s’agit d’explorer les données et les actifs informatiques, définir les résultats métiers attendus, et se projeter dans des cas d’usage » commente Olivier Davoust. Savoir où l’on est pour mieux définir où l’on va. La démarche implique d’identifier les sources de données, comprendre comment elles sont connectées et la manière dont on peut les valoriser. Une étape cruciale et d’autant plus complexe que la data est désormais extrêmement hétérogène : on peut la capter à partir d’un smartphone, d’un véhicule connecté, d’appareils domotiques ou via des capteurs en milieu industriel…

2/ Dessiner l’architecture informationnelle

 L’aptitude de l’entreprise à gérer efficacement ses actifs informationnels de la périphérie (edge) jusqu’au cœur (core) et dans le cloud est un point décisif dans la réussite d’un projet data driven. A ce stade, « il faut se projeter dans le futur et se demander quel pourrait être le mode optimal d’organisation des informations dans le graphe des données de l’entreprise » souligne Olivier Davoust. Il est alors important de s’appuyer sur une plateforme permettant de centraliser le capital informationnel. Cette plateforme de données servira à définir une stratégie claire, à donner une vue cohérente des informations issues de multiples sources, à les rendre disponibles dans l’entreprise mais également à améliorer la gouvernance de la donnée.

3/ Sécuriser l’information

 Manipuler de l’information exige une certaine dose de prudence, d’autant plus lorsqu’il s’agit d’importantes quantités de données critiques. Dans le cadre des projets data driven, les données sont échangées, hébergées, manipulées via de multiples outils de traitement, ce qui augmente le risque de violation. Le RGPD a fait de cet impératif de sécurité une obligation qui pèse sur les entreprises. Tous les traitements de données n’étant pas forcément concernés par le règlement, il convient dès le démarrage du projet de vérifier le champ d’application et selon le cas d’évaluer les risques voire de réaliser une analyse d’impact.

4/ Exploiter les méthodes d’analyse de données et d’IA

 La démarche de Fujitsu se poursuit par la recherche de la solution la mieux adaptée aux besoins clients identifiés lors du processus de co-création, grâce au vaste portefeuille de Fujitsu et de ses partenaires. « Nous mettons à disposition de nos clients toute la panoplie d’outils envisageable pour valoriser la donnée : méthodes statistiques d’analyse de la donnée, intelligence artificielle, machine learning, etc. Notre démarche reste ouverte aux questionnements, le but étant de poser les fondements nécessaires à la création de valeur commerciale à l’échelle de l’entreprise », conclut Olivier Davoust.

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