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  • Surcharge d’informations : comment distinguer les signaux utiles du reste

    Quand le volume croissant de données rend la prise de décision trop complexe

    Une Etude menée par Oracle

    Une nouvelle étude sur les data et les dilemmes liés à la prise de décision intitulée
    « Decision Dilemma », menée par Oracle et par le rédacteur à succès du New York Times, Seth Stephens-Davidowitz, montre que les travailleurs se sentent submergés par la quantité de données et ne se trouvent pas suffisamment qualifiés pour les traiter, nuisant ainsi à leur qualité de vie et à leurs performances professionnelles.

    « Les travailleurs sont noyés sous les données », explique Seth Stephens-Davidowitz, expert en sciences des données et auteur de « Tout le monde ment » (« Everybody lies ») et de « Ne vous fiez pas à votre instinct » (« Don’t Trust Your Gut »). « Cette étude met en évidence que le volume écrasant d’informations ingurgitées par une personne au quotidien via ses recherches sur Internet, les alertes d’actualités, les remarques spontanées d’amis, etc., dépasse souvent la somme d’informations que le cerveau peut traiter. Nous sommes alors tentés de rejeter toutes ces données déroutantes, voire contradictoires, et de faire ce qui nous semble juste. Mais cela peut être une grossière erreur. Il a été prouvé à maintes reprises que nos intuitions peuvent nous égarer et la meilleure prise de décision nécessite une bonne compréhension des données pertinentes. Une première étape cruciale serait de trouver un moyen de maîtriser le flux de données à la disposition des entreprises pour les aider à distinguer les signaux utiles du reste. »

    Il ressort de cette étude réalisée auprès de plus de 14 000 salariés et dirigeants dans 17 pays, dont la France, que les décisions d’ordres personnel et professionnel deviennent difficiles à prendre, alors même qu’elles sont de plus en plus nombreuses.

    Le nombre de décisions que nous prenons se multiplie et l’augmentation du volume de données n’arrange rien

    Les sondés se sentent démunis face à la quantité de données et cette situation sape leur confiance. La prise de décisions devient dès lors largement plus compliquée et impacte négativement leur qualité de vie.

    • 63 % des Français (74 % dans le monde) disent que le nombre de décisions qu’ils prennent chaque jour a été multiplié par 10 au cours des trois dernières années et 75 % des Français (78 % dans le monde) pensent ne jamais avoir été autant bombardés de données provenant de sources différentes pour prendre des décisions.

    • 87 % des Français (86 % dans le monde) déclarent que le volume de données rend les décisions d’ordres personnel et professionnel beaucoup plus compliquées et 48 % des Français (59 % dans le monde) admettent être confrontés plus d’une fois par jour à un dilemme, c’est à dire qu’ils ne savent pas quelle décision prendre.

    • 39 % des Français (35 % dans le monde) ne savent pas à quelles données ou sources se fier et 71 % (70 % dans le monde) ont déjà renoncé à prendre une décision, car le volume de données était trop important.

    • 79 % des Français (85 % dans le monde) estiment que cette incapacité à prendre des décisions a des répercussions négatives sur leur qualité de vie ; elle provoque des pics de stress (38 % en France vs 36 % dans le monde), gâche des opportunités (27 en France vs 33 % dans le monde) et pousse à des dépenses inutiles (16 % en France vs 29 % dans le monde).

    Par conséquent, 91 % des Français (93 % dans le monde) ont changé la façon dont ils prennent des décisions au cours des trois dernières années ;
    35 % des Français (39 % dans le monde) ne consultent désormais que les sources en lesquelles ils ont véritablement confiance
    et 32 % en France (29 % dans le monde) se fient uniquement à leurs intuitions.

    La détresse liée à la prise de décision crée une inertie organisationnelle. 

    Les dirigeants d’entreprise souhaitent que les données soient utiles et savent qu’elles sont essentielles au succès de leur entreprise, mais ils ne sont pas convaincus de disposer des outils pour réussir, ce qui sape leur confiance et leur capacité à prendre des décisions opportunes.

    • 81 % des dirigeants d’entreprise en France (85 % dans le monde) ont déjà souffert d’avoir pris certaines décisions (regrets, sentiment de culpabilité et remise en question pour une décision qu’ils ont prise l’année dernière) et 94 % en France (93 % dans le monde) pensent qu’il est essentiel pour le succès d’une entreprise d’avoir les bonnes informations au moment de prendre des décisions.

    • 96 % en France (97 % dans le monde) veulent que les données, les aident à prendre de meilleures décisions (37 % en France vs 44 % dans le monde), à réduire les risques (42 % en France vs 41 % dans le monde), à prendre des décisions plus rapidement (30 % en France 39 % dans le monde), à gagner plus d’argent (33 % en France vs 37 % dans le monde) et à se préparer à l’imprévu (34 % en France vs 29 % dans le monde).

    • En réalité, 71 % des dirigeants d’entreprise en France (72 % dans le monde) admettent que le volume considérable de données et leur manque de confiance dans les données les ont déjà complètement empêchés de prendre des décisions et 87 % en France (89 % dans le monde) pensent que le nombre croissant de sources de données entrave le succès de leur entreprise.

    • La gestion de différentes sources de données nécessite des ressources supplémentaires pour collecter toutes les données (32 % en France vs 40 % dans le monde), ralentit la prise de décision stratégique (36 % en France et dans le monde) et augmente le risque d’erreurs (24 % en France vs 26 % dans le monde).

    • Les dirigeants d’entreprise ne pensent pas que l’approche actuelle en matière de données et d’analyse réponde à ces problèmes. 77 % (en France et dans le monde) jugent que les tableaux de bord et les graphiques à leur disposition ne sont pas toujours directement liés aux décisions à prendre et 70 % en France (72 % dans le monde) estiment que la majorité des données disponibles ne sont vraiment utiles que pour les experts en données (data scientists ou professionnels de l’IT) en mesure de les interpréter et de les exploiter.

    • Les dirigeants d’entreprise sont conscients que cette situation doit changer. Ils pensent que les bonnes données et informations peuvent les aider à prendre de meilleures décisions en matière de RH (89 % en France vs 94 % dans le monde), de finance (89% vs 94% dans le monde) et d’expérience client (84% en France vs 93 % dans le monde) .

    Sans données pertinentes, les décideurs jettent l’éponge

    La collecte et l’interprétation des données conduisent les travailleurs à leur point de rupture à un moment où les enjeux sont incroyablement élevés pour les dirigeants d’entreprise.

    70 % des sondés en France et dans le monde indiquent être dépassés par les tâches ardues que sont la collecte d’autant de données et leur interprétation en vue de prendre les bonnes décisions

    • Ce phénomène est particulièrement patent dans le monde des affaires. 83 % des dirigeants d’entreprise en France (78 % dans le monde) constatent que leurs collaborateurs prennent souvent des décisions et cherchent ensuite des données pour étayer leurs choix, 77 % des salariés français (74 % dans le monde) pensent que les entreprises prennent des décisions en privilégiant l’opinion de la personne la mieux rémunérée plutôt que les données et 24 % estiment que la plupart des décisions prises dans les entreprises sont irrationnelles.

    • La situation est tellement difficile que 64 % des travailleurs dans le monde (mais seulement 34 % en France) et 70 % des dirigeants d’entreprise (contre… 44 % en France) préféreraient que toutes ces difficultés disparaissent et qu’un robot, ou IA, prenne les décisions à leur place.

    • Malgré leurs frustrations face aux données dans leurs sphères personnelle et professionnelle, les répondants se rendent compte que sans données, leurs décisions risqueraient d’être moins précises (41 % en France vs 44 % dans le monde), de moins porter leurs fruits (14 % en France vs 27 % dans le monde) et de conduire à plus d’erreurs (35 % en France vs 39 % dans le monde).

    • Elles pensent également qu’une entreprise qui utilise la technologie pour prendre des décisions en se fiant aux données est plus digne de confiance (63 % en France vs 79 % dans le monde) et sera plus performante (67 % en France vs 79 % dans le monde). En outre, elles envisageraient plus sérieusement d’investir dans une entreprise avec une telle approche (63 % en France vs 76 % dans le monde), de s’y associer (65 % en France vs 77 % dans le monde) ou d’y travailler (65 % en France vs 78 % dans le monde).

     

  • L’intelligence artificielle : ses défis et ses limites dans l’e-commerce B2B

    L’impact de l’IA dans le e-commerce B2B :
    limites et alternatives

    Laurent Desprez, Vice President and General Manager for Europe at Oro Inc.

    L’intelligence artificielle joue un rôle clé dans les plans de transformation numérique. Elle alimente les moteurs de recherche, les assistants virtuels et les recommandations de produits. Pour les professionnels du e-commerce B2B, l’IA peut représenter un véritable avantage concurrentiel. Mais l’IA a ses défis et ses limites. Sa mise en œuvre peut être coûteuse, ce qui amène les entreprises B2B à se demander s’il existe des alternatives.

    Les limites de l’IA dans le commerce

    L’IA applique un modèle ou un algorithme pour traiter de grandes quantités de données et prédire les résultats futurs. Bien qu’elle soit très sophistiquée, elle doit être personnalisée et testée pour s’assurer qu’elle fonctionne comme prévu. L’IA ne marche pas de manière isolée. Elle est connectée à des outils, plateformes et processus existants. Sa mise en œuvre peut être coûteuse et quelque peu incertaine.

    Première limite : identifier des cas d’utilisation réalistes

    Plus de 65 % des acheteurs B2B sont susceptibles de changer de fournisseur s’il n’offre pas d’expérience personnalisée. En ce sens, les cas d’utilisation les plus populaires de l’IA dans l’ecommerce B2B se concentrent sur l’UX. Les autres éléments les mieux gérés par l’IA incluent les recommandations de produits ou l’analyse des sentiments. Par exemple, Amazon a massivement investi dans son moteur de recommandation basé sur l’IA pour comprendre les clients à chaque étape. Amazon Personalize examine les achats précédents pour optimiser l’algorithme afin d’offrir de meilleures recommandations de produits. La clé du succès d’Amazon est son engagement à créer l’expérience client la plus personnalisée.

    Deuxième limite : mettre les données en ordre

    Selon un rapport O’Reilly, 15 à 20 % des concepteurs d’IA citent des problèmes de données manquantes ou incohérentes. Les données nécessitent une analyse et une préparation avant d’être utilisées par l’algorithme. L’intervention humaine lors de la préparation peut alors entrainer des erreurs avant que l’IA ne traite les données.

    Troisième limite : mettre en place des équipes spécialisées dans l’IA

    L’IA nécessite une équipe de professionnels, d’ingénieurs et d’analystes BI pour la maintenir correctement. Malheureusement, les professionnels de l’IA sont difficiles à trouver. Le manque de talents dans l’industrie de l’IA concerne tous les niveaux de compétences et d’expérience.

    Quatrième limite : la culture et la gestion des risques

    L’IA est encore une technologie relativement nouvelle et tout le monde a une idée différente de ce qu’elle est et de ce qu’elle peut apporter à une entreprise. Pour avoir les meilleures chances de réussite, il est crucial d’intégrer toutes les parties prenantes dans sa stratégie d’IA et de les impliquer dans la définition des objectifs. Une visibilité totale conduit à la plus grande chance de succès.

    Alternatives à l’IA

    Toutefois, toutes les entreprises n’ont pas forcément besoin de l’IA. Il existe d’autres alternatives qui peuvent être déployées. Pour de nombreuses fonctions du ecommerce, un moteur d’automatisation de flux de travail basé sur des règles peut fournir les mêmes résultats à un coût réduit. Par exemple, un algorithme de recommandation de produit peut ne pas avoir besoin d’IA, pas plus qu’un processus de devis ou de paiement personnalisé.

    Flux de travail automatisés

    Les flux de travail automatisés et l’IA impliquent tous deux de s’appuyer sur des infrastructures IT performantes pour effectuer des tâches.

    L’IA est le meilleur choix pour évaluer plusieurs inconnues telles que les fluctuations de la demande et les achats anticipés. Par exemple, Amazon est bien connu pour utiliser des algorithmes pour placer stratégiquement des articles dans les entrepôts les plus proches des clients avant même qu’ils n’aient ajouté ces articles à leur chariot. Ces systèmes anticipent les goûts individuels ainsi que les conditions saisonnières, météorologiques et de circulation pour livrer les produits le plus rapidement possible. Pourtant, l’IA n’est pas nécessaire pour simplement identifier le meilleur entrepôt pour expédier les produits. Un workflowsautomatisés automatisé peut acheminer les commandes vers l’entrepôt le plus proche du client, créant ainsi la même expérience qu’Amazon offre avec l’IA. Dans ce cas, un workflow automatisé peut être mis en œuvre plus rapidement et coûte beaucoup moins cher. Les workflows automatisés peuvent être la solution idéale pour les tâches répétitives ou impliquant la manipulation de données.

    S’assurer que l’IA fonctionne pour ses besoins

    Toute solution d’IA doit fournir une valeur qui dépasse les coûts d’administration des données et de constitution d’une équipe dédiée. N’oublions pas que l’IA peut présenter une multitude de défis. Il faut donc s’assurer d’avoir un cas d’utilisation valide et les ressources à investir pour mener à bien son projet. Au regard de ces éléments, envisager des alternatives telles que les workflows automatisés est une bonne option. Enfin il est important de garder à l’esprit que la solution la plus simple est souvent la meilleure.

     

  • Contenus : les entreprises investissent-elles vraiment dans cet actif crucial ?

    La valeur des contenus

    Par John Newton, CEO d’Alfresco 

    Quand on parle de contenus, on part généralement du principe qu’il s’agit simplement de textes dans un document Word ou de données sur une feuille Excel, ou à la limite de contenu vidéo. Pourtant, on ne s’en rend généralement pas compte, mais tout ce que nous faisons dans notre vie quotidienne crée du contenu appelé à être traité par différentes organisations, depuis nos fichiers Excel traditionnels jusqu’aux applications de gestion d’emploi du temps en passant par les données de nos cartes de crédit, qui transitent jusqu’à notre banque.

    Pendant longtemps, les gens se sont contentés de ranger ce contenu sous la dénomination générique de « big data », ce flux infini d’information non structurée dont les organisations débordent. Mais ce contenu va bien au-delà du simple big data. Cette étiquette ne rend pas justice à la valeur véritable de l’information. En réalité, sans contenu, les entreprises seraient incapables de continuer à fonctionner. Elles ne pourraient fournir aucun des services que nous attendons d’elles. Ce contenu est si important qu’il peut subrepticement devenir le bien le plus précieux d’une organisation.

    On estime que le volume de contenu au sein des organisations aura doublé à la fin de la décennie. Pour une organisation moyenne, cela peut impliquer la gestion de près d’un milliard de données. Il est physiquement impossible de savoir précisément ce qu’est au juste tout ce contenu ou l’utilisation qu’il faut en faire. Si les collaborateurs devaient s’atteler à cette tâche, ils passeraient leur temps à lutter pour trouver le contenu dont ils ont besoin au lieu de travailler et d’être productifs. Pour pouvoir continuer à se développer et se doter d’avantages concurrentiels, les organisations doivent absolument résoudre les difficultés liées à leurs contenus avant qu’il ne soit trop tard – avant que ce précieux contenu ne devienne un poids trop lourd à porter.

    Cela implique de maîtriser ses processus : sans cela, aucun contenu ne peut se révéler de la moindre utilité. Lorsqu’une personne ou un processus a besoin d’accéder à une information ou de l’utiliser, le temps que cela nécessite doit absolument être pris en considération. Pour y parvenir, les organisations ont tout intérêt à se concentrer sur les besoins de l’utilisateur et sur le résultat escompté : il s’agit alors de s’intéresser aux axes de travail et aux processus des collaborateurs pour trouver des solutions. Dans ce cadre, il est nécessaire de s’appuyer sur des facteurs comme l’identité des collaborateurs, ce sur quoi ils travaillent, à quel niveau du processus ils se trouvent, avec qui ils travaillent et ce qu’ils essayent d’accomplir. C’est en adoptant cette approche sur mesure du contenu que toute entreprise, quelle que soit sa taille, peut parvenir à intensifier considérablement son engagement, accélérer son processus de prise de décision et apporter de la valeur ajoutée à son activité.

    Dans l’ère numérique où nous vivons aujourd’hui, qui voit les technologies évoluer à une vitesse incroyable, nous sommes amenés à créer de plus en plus de contenu, mais aussi à créer des moyens de gestion de contenu plus intuitifs. En améliorant ces moyens, nous atteindrons un jour un stade où les collaborateurs n’auront plus besoin de sacrifier leur productivité et leur temps de travail à la recherche du contenu dont ils ont besoin. Les technologies sur lesquelles nous nous appuyons commenceront à comprendre ce sur quoi nous travaillons et à nous fournir de façon intuitive d’autres contenus adaptés et utiles créés par nos équipes. Cela nous permettra d’intégrer harmonieusement les contenus et les processus à nos méthodes de travail actuelles, en optimisant la relation contextuelle qui lie l’utilisateur au contenu.

    Par exemple, imaginons que nous cherchions à redessiner un espace de bureaux. Nous pourrions instantanément accéder aux plans du bâtiment et à la réglementation locale, sans que cela n’oblige des collaborateurs à fouiller dans ce qui représente potentiellement des centaines de dossiers à la recherche de l’information requise. Les technologies intuitives de ce type présentent des possibilités d’application particulièrement intéressantes. Dans les services publics, elles peuvent permettre au contenu de devenir plus autonome au sein de l’organisation : dans un hôpital, le dossier de chaque patient pourrait se retrouver automatiquement, au moment voulu, dans les mains des médecins et pharmaciens concernés. De leur côté, les patients recevraient un traitement plus efficace sans avoir à faire de concessions sur la qualité des soins.

    Le fonctionnement de nos lieux de travail repose sur l’utilisation du contenu sous toutes ses formes. Si bien que le contenu est désormais devenu la valeur sur laquelle de nombreuses organisations s’appuient. Il joue un rôle crucial pour l’information des clients, la propriété intellectuelle et les rapports financiers. Mais il ne s’agit pas uniquement du contenu en lui-même : cela doit permettre à l’activité au quotidien d’évoluer en s’intégrant aux processus et aux axes de travail utilisés chaque jour. L’avenir de la diffusion efficace de contenu est à portée de main. Il est nécessaire pour les entreprises d’investir dès aujourd’hui dans la gestion de cet actif précieux et si crucial.