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Étiquette : ServiceNow

  • Pourquoi la fidélisation client en France est aussi en crise …

    Quand 76 % des consommateurs en France sont moins fidèles aux marques

    Une étude de ServiceNow  

    Les clients sont au cœur de la réussite des entreprises. Dans le paysage concurrentiel actuel, centré sur le service, la fidélisation client est plus importante que jamais – mais aussi plus difficile à obtenir.

    Le dernier Consumer Voice Report de ServiceNow, créé en partenariat avec Opinium, révèle une crise de la fidélisation sans précédent à travers toute l’Europe, au Moyen-Orient et en Afrique (EMEA).

    En effet, 78 % des 15 000 consommateurs interrogés (2000 en France) sont moins fidèles aux marques qu’il y a deux ans. Et la France n’est pas en reste (76 %).

    La guerre du prix est-elle déclarée ? 

    Selon la dernière étude de ServiceNow, il existe aujourd’hui un véritable décalage entre ce qui compte véritablement pour les consommateurs à première vue, et ce qui les fidélise réellement.
    En effet, pour plus d’un Français sur deux (52 %), le traitement des collaborateurs représente un critère de différenciation clé dans l’acte d’achat – au même titre que son engagement en faveur du développement durable (42 %).
    Pourtant,     ils sont 43 % à se tourner vers l’option la moins chère.
    47 % d’entre eux estiment d’ailleurs     que proposer des réductions/promotions doit rester en tête des priorités des marques. Le facteur prix dépasse donc largement d’autres considérations telles que la  la fidélité à une marque.       

     Rémi Trento, directeur général de ServiceNow en France, déclare “Dans un contexte de polycrise, les entreprises qui tireront leur épingle du jeu seront celles qui miseront sur une offre tryptique : durabilité, offres compétitives et service client. Ce seront bel et bien les clés pour surmonter cette nouvelle crise de confiance et ré-insuffler une relation pérenne entre les marques et les consommateurs – bien au-delà de la simple transaction économique.” 

    Ce paradoxe pose un nouvel enjeu crucial pour les marques : comment traduire ces préoccupations en comportements d’achat effectifs ?
    Les     entreprises doivent donc aujourd’hui développer des stratégies qui intègrent efficacement la durabilité dans leur proposition de valeur, tout en restant compétitives sur le plan financier pour répondre aux attentes évolutives des consommateurs français.     

    Le service client : moteur de l’acte d’achat et de la fidélisation client ? 

    Afin de travailler sur les enjeux liés à la fidélisation client, les entreprises se doivent de mieux comprendre ce qui anime les décisions d’achats des consommateurs.

    L’étude révèle les grandes préférences des consommateurs français en matière de choix des entreprises : 91 % des consommateurs en France souhaitent un service client efficace – suivi de près par une sécurité accrue des données (90 %) et un traitement correct de ses collaborateurs (88 %).
    Des chiffres qui illustrent pleinement la nécessité d’un service client sans couture, la prise de conscience généralisée des enjeux liés à la sécurité des données et les problématiques liées à la dissonance cognitive entre le discours de marque et le discours interne (symétrie des attentions).     

     Par ailleurs, 83 % des consommateurs en France exigent une large gamme d’options pour s’appuyer sur la solidité d’un service client – allant des chatbots aux appels téléphoniques, en passant par les courriels.
    C’est donc incontestable : il est nécessaire d‘adopter une approche omnicanale pour répondre aux besoins diversifiés des clients.

    De plus, 69 % des consommateurs français préfèrent miser sur une combinaison de technologies avancées, comme les chatbots et l’interaction humaine pour résoudre des problèmes complexes.
    Les     entreprises doivent donc adapter leurs stratégies de service client pour offrir une expérience complète et flexible, qui doit être pleinement alignée sur les préférences variées de leurs clients.
    Ces chiffres révèlent également que     76 % des consommateurs français anticipent une augmentation significative des services client axés sur la technologie d’ici 2050, soulignant la nécessité pour les entreprises de rester à la pointe de l’innovation pour répondre aux attentes évolutives de leurs clients. 

    Le service client sera profondément Humain ou ne sera pas 

    En ce qui concerne l’avenir du service client, les opinions divergent sur ce qui deviendra la norme.
    41     % des consommateurs ne souhaiteraient jamais voir un service client entièrement autonome piloté par l’IA, tandis que plus de la moitié (57 %) souhaiteraient un retour à un service client basé sur l’humain pour minimiser les interactions automatisées d’ici l’année prochaine.
    Ces tendances reflètent les attentes des clients en matière de personnalisation, de confiance et d’authenticité dans leurs interactions avec les marques.

    L’Humain reste donc encore un pilier crucial de la relation client malgré des innovations technologiques toujours plus avancées. 

    “Les entreprises doivent équilibrer et aligner la rapidité de le demande technologique avec les préférences des consommateurs en France. Des consommateurs qui s’accordent tous à donner la priorité aux interactions « humaines ». Comprendre les véritables nuances humaines dans l’expérience client est donc devenu tout aussi impératif que d’implémenter une IA transparente”, conclut Rémi Trento, General Manager France, ServiceNow. 

    Pour accéder à l’étude c’est ici 

  • Quand les DSI « précurseurs » utilisent le Machine Learning pour résoudre leurs problèmes quotidiens

    e Machine Learning fournit des résultats, à l’heure où auparavant il était considéré comme une simple mode

     Les DSI « précurseurs » utilisent déjà le Machine Learning pour résoudre leurs problèmes quotidiens

    Selon une étude par ServiceNow® (NYSE : NOW) menée auprès de 500 directeurs des systèmes d’information (DSI) du monde entier, l’adoption du Machine Learning se fait enfin dans l’entreprise. Mais pour en exploiter tout le potentiel, ces responsables technologiques doivent repenser leur business.

    Dans le cadre de l’étude de ServiceNow intitulée « The Global CIO Point of View », des DSI exerçant dans 25 secteurs industriels et 11 pays différents (45 en France), ont été interrogés afin de mieux connaître les avantages concurrentiels du Machine Learning et comprendre comment ils accueillent la « main-d’œuvre numérique », notamment en créant de nouveaux emplois qui mettent l’accent sur l’utilisation de machines intelligentes. Le cabinet IDC estime que les investissements dans le Machine Learning vont être multipliés par six d’ici 2020*, et une récente analyse indique que « Machine Learning specialist » représente un des postes les plus recherchés dans le secteur IT **.

    En France, des Hommes travaillent étroitement avec des machines intelligentes pour une meilleure précision, une vitesse accrue et une croissance améliorée

    Cette étude souligne un sentiment de confiance croissant pour le Machine Learning chez les cadres supérieurs en France, leur permettant une prise de décision plus rapide et plus précise.  Le logiciel de Machine Learning permet d’analyser et d’améliorer ses performances sans intervention humaine directe, ce qui leur permet de prendre des décisions de plus en plus complexes au fil du temps.

    • Près des deux tiers (65 %) des personnes interrogées déclarent avoir automatisé des tâches de routine — alertes de sécurité, par exemple — et parvenir maintenant à l’automatisation de décisions complexes, telles que la réponse aux alertes de sécurité.
    • 95 % des DSI interrogés déclarent qu’ils en tireraient une valeur significative notamment pour améliorer les décisions. En fait, 80 % d’entre eux estiment que des décisions prises par une machine sont plus précises que si elles sont prises par un être humain.
    • 60 % des personnes interrogées ont déclaré que la prise de décisions manuelle représente un processus fastidieux en ressources humaines (employés et managers), ce qui confirme le potentiel élevé de l’automatisation. Selon les DSI, cette automatisation du processus décisionnel devrait contribuer à l’augmentation des revenus de leur entreprise (78 %).

    « Il existe trois types de décisions candidates à l’automatisation : les décisions liées à la catégorisation, à l’évaluation ou aux prévisions », a déclaré Matthieu De Montvallon, Directeur Technique chez ServiceNow France. « Le travail quotidien tel que l’attribution de tickets d’incidents IT ou l’affectation de contacts produisent d’ores et déjà des résultats concrets.  Le Machine Learning n’est plus une utopie mais bel et bien une réalité. »

    Les spécialistes du Machine Learning, seuls, ne seront pas en mesure d’aider les DSI à réussir leur transformation digitale

    Plus de trois quarts (78 %) des DSI en France ont indiqué amorcer des efforts de transformation digitale dans leur entreprise, et environ trois DSI français sur cinq (62 %) estiment que le Machine Learning y joue un rôle essentiel. Plus de la moitié (58 %) des DSI français interrogés déclarent avoir utilisé le Machine Learning dans leur entreprise et 33 % d’entre eux prévoient d’adopter cette technologie.

    Mais il existe des domaines clés concernant les processus et les effectifs qui doivent être pris en compte par les entreprises afin de tirer pleinement parti de la technologie de Machine Learning :

    • Seulement 30 % des DSI français ont déjà embauché des salariés disposant de nouvelles compétences pour travailler avec des machines intelligentes.
    • Les DSI français regrettent un manque de compétences pour gérer les machines intelligentes (42 %).
    • Près de la moitié (49 %) des DSI français a redéfini les descriptions de postes pour se concentrer sur le travail avec des machines intelligentes, 41% d’entre eux citent un manque de compétences pour gérer les machines intelligentes et 44% déclarent ne pas avoir le budget nécessaire pour développer ces compétences.
    • Les DSI français citent la qualité des données (53 %) et l’obsolescence des processus (47 %) comme des obstacles importants à l’adoption du Machine Learning.
    • Presque 6 DSI français sur 10 (58 %) ont mis au point des méthodes permettant de corriger les erreurs commises par les machines.

    « Le Machine Learning permet aux entreprises de numériser leur activité selon une approche totalement inédite », a ajouté Matthieu De Montvallon. « Pour exploiter pleinement le potentiel de la technologie de Machine Learning, les DSI doivent revoir leur rôle pour devenir des ‘leaders transformationnels’ qui influencent la façon dont nos entreprises conçoivent les processus métier, organisent les données et recrutent ou forment les salariés. »

    Des avantages pour les DSI « précurseurs »

    Concernant l’utilisation du Machine Learning, un groupe restreint de DSI au niveau mondial (moins de 10 % des personnes interrogées) est en avance sur le reste de la profession. Ces « pionniers » définissent un modèle que les DSI peuvent adopter pour une meilleure utilisation du Machine Learning :

    • Près de 90 % des DSI précurseurs attendent de l’automatisation du processus décisionnel une croissance des revenus (top-line) contre 67 % pour les autres DSI ;
    • Environ 80 % des précurseurs interrogés ont mis au point des méthodes permettant de contrôler les erreurs commises par les machines contre 41 % pour les autres DSI ;
    • Plus de trois quarts de ces DSI ont modifié leurs descriptions de postes pour se concentrer sur le travail avec des machines, contre 35 % pour les autres DSI ;
    • Plus de 70 % des précurseurs ont élaboré une feuille de route concernant les futurs changements de processus métier, contre seulement 33 % pour les autres DSI.

    « Les DSI précurseurs qui associent le Machine Learning à de nouveaux processus métier et de nouvelles compétences favoriseront la croissance de leur entreprise », précise Matthieu De Montvallon. « Ces DSI affichent un haut niveau de maturité dans l’utilisation des technologies fondatrices, ce qui leur permet de se concentrer sur l’innovation, par exemple l’automatisation de processus décisionnels complexes. »

    Cinq étapes pour réaliser la valeur du Machine Learning

    ServiceNow livre ses 5 recommandations auprès des DSI pour amorcer leur voyage vers la transformation digitale à l’aide du Machine Learning :

    1) Construire les fondations et améliorer la qualité des données. La qualité de données représente un des freins majeurs quant à l’adoption du Machine Learning. Si les machines prennent des décisions basées sur des mauvaises données, les résultats n’auront aucune valeur et pourraient augmenter le risque d’une prise de décision erronée. Les DSI doivent utiliser des technologies qui simplifieront la maintenance des données et la transition vers le Machine Learning.

    2) Prioriser en fonction de la réalisation de la valeur. Lors de la mise en place d’une feuille de route, il est impératif de mettre l’accent sur les services les plus couramment utilisés, car l’automatisation de ces services offrira de meilleurs résultats pour l’entreprise. À un niveau plus élevé, quels sont les modèles de travail les plus structurés qui pourraient bénéficier de l’automatisation ? Il faut dorénavant s’engager à réorganiser les services et les processus dans le cadre de cette transformation, et ne pas seulement transposer ou transférer les processus actuels vers un nouveau modèle.

    3) Construire une expérience client exceptionnelle. L’un des principaux vecteurs de la rapidité et la précision de la prise de décision réside dans la création d’une expérience client interne et externe exceptionnelle. Lors de la conception d’une feuille de route pour l’implémentation du Machine Learning, il faut imaginer une expérience client privilégiée et hiérarchiser les investissements par rapport aux objectifs fixés.

    4) Attirer de nouvelles compétences et capitaliser sur la culture. Les DSI doivent identifier les postes de demain et anticiper la façon dont les salariés se comportent avec les machines et commencer à les embaucher et à les former à l’avance. Les DSI doivent construire une culture qui englobe un nouveau modèle de travail et de compétences : cela signifie établir des lignes directrices précises pour les cadres, les ingénieurs et les salariés de première ligne sur leur collaboration avec les machines et l’avenir de l’association Homme-machine.

    5) Mesurer et signaler. Les avantages du Machine Learning peuvent être une évidence pour les DSI, mais d’autres cadres de Direction ou des Comités Executifs ont besoin d’être régulièrement informés de sa valeur ajoutée. Les DSI doivent définir les attentes, élaborer des indicateurs de réussite avant leur mise en œuvre et créer un « business case » solide afin d’acquérir et de maintenir le financement requis. Les DSI pourraient également envisager de construire des « benchmarks » concurrentiels automatisés dans leur secteur d’activité.

    Méthodologie de l’étude

    ServiceNow a demandé au cabinet Oxford Economics d’interroger 500 DSI sur l’utilisation du Machine Learning et de l’automatisation des processus décisionnels. Les personnes interrogées sont basées en Allemagne, en Autriche, en Australie, aux États-Unis, en France, en Nouvelle-Zélande, aux Pays-Bas, au Royaume-Uni, en Suède et à Singapour, et représentent un large éventail de secteurs B2B et B2C. L’étude a été réalisée par le biais d’entretiens téléphoniques assistés par ordinateur (CATI). Fondé en 1981 sous la forme d’une coentreprise avec la faculté de commerce de l’université d’Oxford, le cabinet Oxford Economics est spécialisé dans les études de marchés, d’impact économique ou de Thought Leadership.

  • RGPD : une question de timing

    RGPD : Superposer une plateforme aux failles de données 

    Par Matthieu de Montvallon, Directeur technique France, ServiceNow 

    Le Règlement général sur la protection des données (GDPR), dont l’entrée en vigueur est prévue en mai 2018, a pour objectif d’unifier la protection des données à caractère personnel au sein de l’Union européenne. Dans la mesure où le GDPR englobe également l’exportation des données personnelles à l’extérieur de l’UE, son impact et ses implications seront applicables au niveau mondial, couvriront un large spectre, et seront décisifs pour toutes les entreprises internationales.

    À l’intérieur comme à l’extérieur de l’Europe, les entreprises commencent naturellement à se demander comment appliquer le GDPR avec le niveau de contrôle que requiert leur organisation.

    Une question de timing 

    Se pose ici la question du calendrier. Si une entreprise sait que ses données ont été victimes d’une faille, elle doit pouvoir prouver que les mesures appropriées ont été prises en temps opportun pour y remédier — ce qui aura un impact sur le montant des amendes encourues.

    Prenons l’exemple d’un géant du secteur pharmaceutique comme Reckitt Benckiser. Le rayon d’action de ses activités soulève de façon permanente un défi monumental en matière de gestion des identités sous l’angle de la gestion des données.

    Dans le cas de Reckitt Benckiser, on constate qu’une grande quantité de données réside dans des systèmes de gestion de la relation client (CRM), des moteurs de recherche et diverses études concernant les acheteurs de ses produits.

    Les questions à se poser sont par conséquent les suivantes : quelles données résident à quel endroit ? Qui peut y accéder ? Quelles règles régissent leur disponibilité et comment sont-elles gérées de façon courante ?

    Réguler les règles 

    Le danger que rencontre cette catégorie d’entreprises face aux risques d’usurpation d’identités est pris en compte dans les mesures prévues par le GDPR. En d’autres termes, les entreprises doivent se demander si elles se sont dotées des règles nécessaires pour s’assurer que ce type d’information n’a pas été publié sur le marché ou sur le Web. Et si c’est effectivement le cas, les entreprises doivent également être responsables de l’emplacement où lesdites informations ont été publiées.

    Alors, est-ce que les entreprises mettent tout en oeuvre pour se conformer au GDPR et acceptent les responsabilités qu’elles doivent endosser pour verrouiller les informations et notifier efficacement les failles de sécurité ?

    Nous savons que la notification des failles de sécurité a connu une sensible amélioration aux États-Unis et que les autorités de régulation ont estimé que la législation correspondante était quelque peu insuffisante en Europe et dans l’ensemble de la région EMEA. Mais cette inégalité ne fait que souligner le degré de disparité et de déconnexion de ce domaine.

    Prenons à présent l’exemple de l’Australie, un pays qui s’est également doté depuis quelque temps d’une loi sur la protection des données. Une fois de plus, le sentiment général parmi les médias, les analystes, les partenaires et les acteurs de la sécurité eux-même est que les contrôles et les pouvoirs qu’apporte cette loi ne sont pas à la hauteur.

    Mesures concrètes concernant le GDPR 

    Transposons maintenant la législation émanant du GDPR aux méthodes utilisées par les entreprises pour protéger leurs données. Regardons ainsi quelle est la politique de mot de passe utilisée, quelles sont les techniques de chiffrement employées pour chaque type de données, quelle est la classification de chacun de ces types de données, etc…

    Les entreprises pourront ainsi acquérir une notion à la fois qualitative et quantitative de ce qu’elles font effectivement avec les différents types de données. L’impact du GDPR est propre à chaque typologie de données. Par exemple, les données concernant l’avis d’une société de crédit à propos d’un client sont nettement plus sensibles que des informations plus générales telles que son nom et ses coordonnées. C’est précisément sur ce sujet délicat qu’il faut travailler, c’est-à-dire sur la possibilité pour une entreprise de classifier et gérer des flux d’information intervenant dans un processus IT quel qu’il soit.

    7 étapes vers la conformité au GDPR 

    1. Fondations — Il est nécessaire de procéder à une évaluation de la maturité pour aider une entreprise à savoir où elle se positionne en termes de conformité. C’est également lors de cette étape qu’il est vérifié si la société héberge des données concernant des ressortissants de l’UE.

    2. Règles — Les entreprises doivent établir ou modifier les règles et procédures organisationnelles pour s’adapter aux exigences du GDPR concernant la confidentialité, l’intégrité, la disponibilité et la résilience (CIAR).

    3. Personnel — Les sociétés doivent désigner un responsable DPO (Data Processing Agent), une mesure obligatoire dans toutes les entreprises. De plus, au niveau des effectifs, les entreprises doivent impliquer toutes les parties prenantes et obtenir leur adhésion afin de répondre avec succès au cahier des charges du GDPR.

    4. Détection — Les entreprises doivent être en mesure de détecter et d’évaluer à tout moment et en temps réel les modifications de leur statut en matière de sécurité des données et de gestion des risques. C’est ainsi qu’elles pourront, le cas échéant, analyser la gravité de toute faille de sécurité. Ce processus de détection permettra également aux entreprises de délimiter et de calculer le coût (et l’impact financier) d’une éventuelle faille.

    5. Réaction — Toutes les entreprises doivent mettre en place des contrôles réguliers et automatisés de conformité GDPR, et intégrer ces contrôles dans un plan d’audit du risque et de la sécurité des données. À ce stade, les entreprises peuvent également accélérer les opérations de remédiation et d’orchestration grâce à l’automatisation.

    6. Surveillance — Pour évaluer le niveau de risque de chaque entreprise, il est réellement nécessaire de surveiller l’utilisation des données et de disposer d’une visibilité en temps réel de sa conformité. Il devient ainsi possible de suivre l’état des risques et déclencher les actions de rémédiation si nécessaires. Le processus de supervision nous permet d’évaluer rapidement les services métier les moins conformes et d’identifier les domaines soumis aux plus fortes contraintes afin de déterminer si le problème est d’ordre technique, pédagogique (formation) ou personnel.

    7. Optimisation et prévision — En progressant vers le GDPR, les entreprises doivent créer une base de connaissances dédiée pour aider les responsables à traiter rapidement les problèmes récurrents et à anticiper d’éventuelles menaces et failles de sécurité.

    Périmètre de responsabilité des données 

    L’important est de comprendre l’applicabilité du GDPR pour l’ensemble des acteurs et des partenaires. Les entreprises doivent ensuite mettre en place les processus et les systèmes permettant de traiter les différents domaines affectés par la réalité du GDPR. Les entreprises mettent tout en oeuvre pour favoriser la formation au règlement GDPR au sein de leur organisation ; à ce titre, elles doivent également comprendre le niveau de responsabilité des données dans l’ensemble de leur infrastructure.

    En ce qui concerne la manière dont nous pouvons répondre aux exigences du GDPR, chaque client empruntera un parcours particulier en fonction de ses données, tout en prenant les mesures nécessaires pour se conformer à ce règlement. Ensemble, nous pouvons aller de l’avant et fournir une plateforme qui nous permettra de nous élever au-dessus des risques que représentent les failles de données.

  • Comment appliquer le principe de la ligne rouge au DevOps ?

    Développement agile et ligne rouge Nous avons atteint un point de non-retour

    Par Alice Santeiu, Country manager France, ServiceNow

    Ligne rouge (nom) : Limite de sécurité. Limite de ce qui est tolérable ou considéré comme sûr. Point au-delà duquel une personne ou un groupe n’est pas prêt à négocier. Point de non- retour.

    Nous avons atteint un point de non-retour. L’industrie du cloud est marquée par une culture selon laquelle tout le monde pense qu’il est indispensable d’innover et d’offrir en permanence de nouvelles fonctionnalités. Cette culture n’est pas l’apanage des développeurs, et les services Ventes ont également tendance à promettre de nouvelles fonctionnalités dans l’espoir qu’elles les aideront à fidéliser ou développer leur clientèle. Nous connaissons tous un commercial qui a dû aider un client à résoudre un problème avant de pouvoir lui vendre quelque chose !

    Si les nouvelles fonctionnalités et le service client jouent un rôle important, nos clients et nous-mêmes avons réussi à changer cette culture pour mieux nous concentrer sur le déploiement de fonctionnalités affinées et de haute qualité. Pour atteindre cet objectif, nous avons créé ce que nous appelons une « ligne rouge ». J’ai la conviction que cette approche pourrait devenir une véritable référence à l’échelle de l’industrie.

    Une « ligne rouge » s’appuie sur les philosophies de développement agile dont la vocation est de satisfaire le client en lui fournissant de façon précoce et continue des logiciels de valeur tout en accordant une attention permanente à l’excellence technique et à la qualité de la conception. Je vais expliquer ce point de vue en m’appuyant sur la ligne rouge mise en œuvre dans notre entreprise.

    • Définissez votre ligne rouge

    Voici quelques années, nos équipes d’ingénieurs ont mis en place une métrique que nous avons baptisée « ligne rouge ». Cette ligne imaginaire nous aide à trouver l’équilibre idéal entre l’amélioration de qualité des fonctionnalités existantes et le développement de nouveautés. Elle nous aide également à comprendre combien d’efforts inutiles nous nous imposons en coûts d’assistance et, plus important encore, à quel point nos clients sont satisfaits ou frustrés par les différentes fonctionnalités que nous leur offrons.

    Nos équipes étant directement chargées d’assurer le bon fonctionnement du cloud ServiceNow et d’intégrer de nouvelles fonctionnalités plus performantes, la ligne rouge constitue un indicateur de qualité majeur.

    La façon dont nous la déterminons pour chaque équipe d’ingénieurs est simple : elle correspond au nombre total de problèmes liés aux fonctionnalités ou services développés et gérés par une équipe, divisé par le nombre total de clients sur une base mensuelle. Plus simplement, la ligne rouge indique, pour chaque équipe, le nombre de problèmes que nos fonctionnalités ou services entraînent chaque mois au niveau de nos clients, normalisé par le nombre total de clients. Ce qui signifie que chaque problème client doit être catégorisé et affecté à une équipe d’ingénieurs.

    À titre d’exemple, si vous totalisez 10 problèmes au cours d’un mois donné et que vous comptez 100 clients, la ligne rouge est de 10/100 = 0,1. Pour 1 000 problèmes, elle sera égale à 10,0. En clair, la valeur de la ligne rouge doit être aussi basse que possible. Il importe de noter qu’il n’existe pas de hiérarchie entre les différents problèmes, indépendamment de leur gravité ou du niveau de priorité défini par le client — ou par nous-mêmes dans le cadre de nos activités.

    • Appliquer le principe de la ligne rouge au DevOps

    En tant que société de technologie, nous devons chaque mois soumettre au management le chiffre correspondant à la ligne rouge de chaque équipe. De leur côté, les équipes suivent leur ligne rouge au quotidien afin de maintenir leur ratio au plus bas — en temps réel et de façon actionnable. Les équipes peuvent apporter des modifications et appliquer des mises à jour, utilisant ainsi le temps passé à aider les clients pour trouver des solutions alternatives. Grâce à ce gain de temps, nous pouvons aborder tous les problèmes qui se présentent, et pas uniquement les plus importants.

    Lorsque nous avons commencé à mesurer la ligne rouge, nous avons remarqué une tendance intéressante : un grand nombre des problèmes identifiés étaient identiques. En focalisant chaque équipe sur les domaines qui leur étaient affectés, nous avons pu résoudre nettement plus vite ces problèmes récurrents, la plupart devenant même rapidement des « non- problèmes ».

    • Équilibrer l’innovation grâce à la ligne rouge

    En tant qu’entreprise, nous ne prescrivons pas un équilibre entre innovation et résolution des problèmes. Cependant, la ligne rouge nous aide à savoir où l’équipe se positionne dans cet exercice d’équilibriste permanent.

    Si la ligne rouge est basse ou suit une tendance descendante, l’équipe concernée pourra consacrer davantage de temps à innover en faveur de nouveaux services ou fonctionnalités. En revanche, si elle relève le nez, des problèmes doivent être résolus. Si la ligne rouge est plate, la qualité et l’innovation ont atteint un point d’équilibre. Et si la pente affiche une tendance à la baisse régulière et significative pendant plusieurs trimestres, il convient d’apporter des modifications en dédiant certaines ressources à la résolution des problèmes avant qu’ils ne deviennent trop graves.

    L’essentiel est de comprendre les problèmes qui influent sur l’évolution de la ligne rouge pour chaque équipe. Dans certains cas, les problèmes peuvent être provoqués par la qualité médiocre de la documentation, ce qui se traduit par une hausse des questions de type
    « comment puis-je… ? ». Autre exemple, une équipe d’ingénieurs qui déploie un nouveau logiciel générant des problèmes de performances chez plusieurs clients. Cette ligne rouge permet de mesurer et de résoudre de tels problèmes pour que l’entreprise puisse améliorer la qualité de ses produits et le degré de satisfaction de ses clients, contribuant ainsi au succès global de son offre.

    • Gagner l’adhésion au projet « ligne rouge »

    Pour que nos ingénieurs adhèrent au projet « ligne rouge », nous communiquons régulièrement à propos de la philosophie sous-jacente et de notre engagement en sa faveur. Ils comprennent rapidement combien ce projet est important pour l’entreprise, et comment parvenir au juste équilibre entre résolution des problèmes et innovation.

    Depuis que nous avons mis ce principe en œuvre voici quatre ans, notre équipe s’est étoffée, passant de 50 à 700 ingénieurs. À mesure que nous recrutons de nouveaux talents, nous leur inculquons cette philosophie.

    Dans cette optique, nous privilégions la communication à la formation. Nous faisons régulièrement le point sur ce projet en utilisant un tableau de bord qui affiche en permanence la ligne rouge correspondant à chaque équipe, ainsi que sa progression. C’est en plaçant la ligne rouge au centre de toutes nos décisions que nous parvenons à améliorer nos offres, à ajouter les bonnes fonctionnalités au bon moment, et à vérifier que leur qualité est optimale. L’importance que nous accordons à la ligne rouge aide nos clients et, par conséquent, notre propre entreprise, à trouver la voie du succès.

    • À quand une adoption de la ligne rouge dans l’industrie ?

    Imaginez l’impact que l’adoption de cette philosophie à l’échelle de l’industrie pourrait apporter aux entreprises. Le monde du cloud doit améliorer la qualité des fonctionnalités existantes pour nos clients soient conscients de l’impact des innovations qui ont été apportées. La philosophie de la ligne rouge y contribue.

    Toutefois, je comprends que si vous lancez un produit ou créez votre start-up, vous privilégiez l’innovation des fonctionnalités, et c’est une bonne chose. Mais dès que vous commencez à décoller, vos ingénieurs doivent trouver le point d’équilibre entre l’innovation et la résolution des problèmes rencontrés par les clients, ce qui exige d’exécuter les tests appropriés, de vérifier que vous disposez des outils d’automatisation adaptés, et d’améliorer les fonctionnalités – sans pour autant cesser de plancher sur de nouvelles fonctionnalités.

    En appliquant la philosophie de la ligne rouge, nous avons réussi à transformer notre culture, en faisant de l’expérience client la base de notre entreprise. Si l’industrie au sens large l’adopte à son tour, nous pourrons changer notre culture collective et parvenir à l’équilibre entre innovation et qualité en fournissant à nos clients des fonctionnalités qui les aideront à tirer leur épingle du jeu. Nous fixons également la limite des problèmes que nous tolérerons comme acceptables.

    Cette approche du développement agile et la création de notre ligne rouge nous ont permis d’atteindre le point de non-retour. J’ai la certitude que l’adoption de notre ligne rouge — ou de toute approche similaire — au niveau industriel ouvrira la voie à une culture de l’excellence, tant sur le plan de la haute qualité que de l’innovation.

  • Adoption du Cloud Computing : la réalité finit par rejoindre la fiction

    52 % des entreprises françaises adoptent désormais le Cloud pour déployer leurs projets informatiques

    Enquête « The 2016 Cloud Computing Tipping Point » par ServiceNow

    Les DSI misent sur le Cloud pour s’aligner plus étroitement sur les « business drivers ».  Les conséquences sont considérables pour les services informatiques dans la mesure où l’influence du phénomène DevOps (Development/Operations) s’étend à tous les niveaux de l’entreprise.

    Pour mieux comprendre cette adoption, ainsi que les moteurs et les implications d’un univers de plus en plus centré sur le Cloud, ServiceNow a commandé une étude réalisée auprès de 1 850 dirigeants, des cadres moyens aux cadres supérieurs. Cette enquête a été menée dans le monde entier selon une répartition équitable entre les départements IT, gestion des activités (line-of-business) et développement opérationnel (DevOps).

    L’étude 2016 Cloud Computing Tipping Point tire trois conclusions significatives pour les 225 entreprises françaises incluses dans l’enquête :

    Adoption du Cloud Computing : la réalité finit par rejoindre la fiction

    • Plus de la moitié des personnes interrogées en France et dans le monde (52 %) ont déclaré qu’elles choisiraient le Cloud — sous la forme de logiciel ou plateforme en tant que service — comme plateforme privilégiée pour déployer de nouvelles applications métier et ce, au détriment des datacenters sur site.
    • 79 % des personnes interrogées ont déclaré que leur migration serait achevée au cours des deux prochaines années (77 % au plan mondial).

    « En plaçant le Cloud au centre de leurs priorités, les entreprises se dotent des meilleurs atouts pour conjuguer l’agilité, la vélocité et l’évolutivité nécessaires pour innover dans le contexte concurrentiel où elles évoluent aujourd’hui. Un changement a clairement lieu entre les traditionnels datacenters et le Cloud computing, et ses implications ont une grande portée : les ressources, les compétences et les budgets ne sont plus focalisés sur l’infrastructure de back-end mais sur la création d’une entreprise véritablement axée sur le service », a déclaré Christophe Bouchardeau, area vice-president pour la France de ServiceNow.

    L’approche DevOps, moteur de la migration vers un monde dédié au Cloud

    • En France comme dans le monde, la quasi-totalité des personnes interrogées (94 %) déclarent participer d’une façon ou d’une autre au mouvement DevOps, une philosophie dont les origines se trouvent au sein de la communauté de développement agile. L’objectif du DevOps est d’accélérer la création, ainsi que de favoriser l’hébergement de nouvelles applis et de nouveaux services. Prenant le contrepied des interactions traditionnellement limitées entre l’IT et les développeurs, le mouvement DevOps prône une collaboration précoce et fréquente entre ces deux catégories.
    • Pour une grande majorité de personnes interrogées en France et dans le monde (77 %), l’essor du DevOps est un facteur important de la transition vers une approche « Cloud first ».L’augmentation du rythme des développements met la pression sur la façon dont les entreprises déploient de nouvelles applications. L’approche DevOps met en lumière les goulets d’étranglement qu’induit l’hébergement d’applis sur les infrastructures appartenant à l’entreprise. Le Cloud représente la solution idéale pour ajouter rapidement de nouveaux flux d’applis génératrices de recettes en vue d’alimenter la croissance de l’entreprise.

    « Le Cloud n’est pas un phénomène nouveau, et il convient de se demander : pourquoi les entreprises ont-elles franchi le pas vers le « Cloud-first » en 2016 ? », s’interroge Christophe Bouchardeau. « Le DevOps a compris très tôt que le Cloud computing permettait de résoudre bon nombre de problèmes auxquels les entreprises sont confrontées. Aujourd’hui, l’approche DevOps ouvre de nouvelles possibilités, grâce au Cloud, et commence à gagner l’ensemble de l’entreprise. »

    Dans un monde qui privilégie le Cloud, de nouvelles compétences IT sont nécessaires

    • 81 % des entreprises ayant finalisé leur migration vers un modèle « Cloud first » déclarent que leur personnel informatique ne dispose actuellement pas des compétences requises pour bien négocier ce virage (89 % au plan mondial).
    • 92 % des personnes interrogées estiment que le Cloud pourrait se substituer à un service informatique formel, tout au moins de façon partielle (88 % au niveau mondial).

    Les services IT vont devoir s’adapter à cette nouvelle réalité, où la plupart des applis et des infrastructures se trouvent à l’extérieur du datacenter :

    • 74 % des personnes interrogées indiquent que le passage au Cloud a effectivement relevé l’intérêt que leur entreprise accorde au service IT (72 % au plan mondial).
    • 64 % des personnes interrogées ont déclaré que les services IT occuperaient une place indispensable à l’avenir (68 % au plan mondial).

    « En pleine migration vers le « Cloud–first », l’absence de changement est inquiétante pour les services IT. Nous pensons que c’est une véritable aubaine pour les services informatiques visionnaires qui peuvent profiter de cette mutation pour devenir des partenaires stratégiques de l’entreprise », a poursuivi Christophe Bouchardeau.

    Le virage vers l’approche « Cloud-first » a plusieurs conséquences potentielles pour les services informatiques :

    1. Le service IT pourrait perdre toute visibilité et les prévisions de coûts être masquées :selon les personnes interrogées, la migration vers le Cloud repose sur deux priorités :
    • une visibilité à 360 degrés (64 %)
    • la prévision des coûts de l’informatique (63 %)

    Le service IT doit disposer d’une totale visibilité de l’environnement informatique de l’entreprise, y compris des services et applications déployés sur le Cloud. La visibilité aide les services IT à répondre à la demande, à comprendre les coûts de l’informatique, à utiliser les ressources déployées sur site et sur le Cloud, à exécuter les projets, à assurer la conformité aux réglementations en vigueur et à gérer les relations métier avec une plus grande efficacité.

    1.    Avec l’essor de la philosophie DevOps, l’entreprise sera davantage présente dans le pré carré du service IT : les équipes informatiques vont devoir faire face à l’apparition d’un nombre croissant d’applications métier « de bas en haut » (from the bottom up), et fournir davantage d’outils de codage aux entités (LOB). Dans le même temps, elles devront continuer de maîtriser la sécurité de leur environnement métier, pour des raisons de sécurité et de conformité. Elles devront déléguer les tâches de développement à un nombre croissant d’employés disposant de compétences en DevOps.
    2.   La croissance du Cloud est synonyme de prolifération du Cloud: La mise en œuvre de règles de gestion du Cloud plus agiles et de meilleures pratiques sera essentielle. Les entreprises devront faire face à des fournisseurs à la fois plus nombreux, plus variés et qui apparaîtront et disparaîtront plus rapidement qu’à l’accoutumée. En d’autres termes, l’intégration et la gestion des services (SIAM), ainsi que la gestion des fournisseurs de services, joueront un rôle plus important.

    Toutes les informations sur cette étude sont disponibles ici http://releasd.com/191f