Les 6 points clés d’un projet Big Data réussi, selon ING et Orange

xavier perret

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Qui ?
Xavier Perret (en photo), Chief Digital Officer BtoB d'Orange et auteur de "Tout savoir sur.. Big Data - Le cinéma avait déjà tout imaginé!", Benoit Legrand, PDG d'ING France et Head of Fintech du groupe ING, et Gérard Haas, président de HAAS Société d’avocats.

Quoi ?
Une présentation à trois voix sur les enjeux d'un projet Big Data, lors des Sommets du Digital de La Clusaz.

Comment ?

1/ Fixez clairement vos objectifs

"On oublie souvent que le Big Data est un moyen, pas un but. Le plus important est de savoir ce que l'on veut, d'avoir une stratégie et des objectifs" explique Benoit Legrand. Pour ING, la stratégie est claire : "notre seul avenir en tant que banque est d'apporter des réponses concrètes à nos clients, de partir d'un besoin. Rien ne sert d'aller chercher de la donnée dans tous les sens." Convaincue que les modèles bancaires utilisés depuis des années pour évaluer les risques sont défaillants, la banque a ainsi investi dans Kabbage, une "licorne" américaine de la Fintech, qui propose des prêts instantanés aux PME, mais aussi, tout récemment dans WeLend, en Chine."C'est inconcevable en Europe, mais en 5 minutes, vous pouvez avoir un prêt, octroyé sur la base de votre comportement et des applications installées sur votre téléphone."

2/ Réunissez des compétences complémentaires

"Le Big Data n'est pas un sujet de technologie. Il faut mettre ensemble des compétences très différentes" estime Xavier Perret. Gérard Haas, qui travaille régulièrement avec des DRH, confirme : "il n'y a pas que des gens qui viennent de la technique, mais aussi des littéraires et des universitaires, car on a besoin de gens capables de faire parler les données." Chez Orange, les projets data mixent des profils techniques et des spécialistes métiers, seul moyen d'améliorer les process de l'entreprise. C'est ainsi qu'Orange a pu mettre en place un dispositif permettant de déconnecter à distance, de façon pro-active, les Livebox situées en zone d'orage, afin de limiter le nombre de box "foudroyées".

3/ Commencez petit

"Pas besoin de lancer un énorme projet informatique pour commencer à travailler" estime Xavier Perret. "Pour modéliser la satisfaction client, on peut débuter avec un échantillon de 100 000 personnes, il n'est pas nécessaire d'en étudier des millions : on commence déjà à voir des patterns." Chez ING, la banque se convertit aux méthodes des start-up, pour être plus agile (lire notre article sur le sujet), sans dépenser des millions. "Aujourd'hui, tout le monde veut avoir un projet Big Data, sinon ça signifie qu'on a un problème. Mais il faut se calmer : des entreprises comme les nôtres sont capables de dépenser des millions pour de grands projets, alors que l'on doit rester humble."

4/ Ne négligez pas les aspects légaux et éthiques

"Dans le Big Data, il y a toujours une question légale, car on parle de stockage et de traitement des données, donc quelqu'un engage sa responsabilité" explique Gérard Haas, "'avec l'évolution de la législation européenne, la Loi informatique et libertés a totalement explosé. "Au-delà de son pouvoir de contrôle, la CNIL a désormais un pouvoir de sanction, pouvant prononcer des amendes allant jusqu'à 4% du CA." Jusqu'alors, les sanctions étaient limitées à 150 000€.

5/ Posez-vous la question de la technologie

"Machine Learning", "Deep Learning", "Intelligence Artificielle"... le monde de la data ressemble souvent à une boite noire où les algorithmes sont rois. Mais ces algorithmes sont loin d'être infaillibles et tout-puissants : il faut "soulever le capot" pour en comprendre leur fonctionnement... et leurs limites. Autre sujet à ne pas négliger : la propriété intellectuelle de ces algorithmes, quand ils sont partagés avec d'autres : "les brevets ne les protègent pas. Il faut rédiger des contrats avec les bonnes clauses de confidentialité, mais en France, on ne sait pas faire" explique Gérard Haas.

6/ Soyez ouvert

"Dans un bon projet Big Data, on est capable d'ouvrir les données à des tiers" estime Xavier Perret. Hackathons et autres dispositifs "open data" sont le meilleur moyen d'identifier de nouveaux cas d'usage. Mais ils posent aussi des questions en matière de confidentialité et de sécurité des données. Chez Orange, l'opérateur a travaillé avec des collectivités locales et des offices de tourisme pour analyser les données (anonymisées) collectées dans les zones touristiques (lire notre article à ce sujet). "Toute l'organisation doit muter, pour aller vers une entreprise guidée par la donnée" conclut Benoit Legrand.

Benoit Zante

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