TER / TRAVAIL D'ÉTUDE & DE RECHERCHES by ValentinLhoste

VALENTIN LHOSTE TALIS BUSINESS SCHOOL

MASTER MANAGEMENT OPÉRATIONNEL & STRATÉGIE DE L’ENTREPRISE

LA DATA,

PÉTROLE DE L’ÉCONOMIE MODERNE Faut-il considérer la data comme un véritable levier de productivité ?

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VALENTIN LHOSTE TALIS BUSINESS SCHOOL

MASTER MANAGEMENT OPÉRATIONNEL & STRATÉGIE DE L’ENTREPRISE

LA DATA,

PÉTROLE DE L’ÉCONOMIE MODERNE Faut-il considérer la data comme un véritable levier de productivité ?

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Datavisualisation de lâ&#x20AC;&#x2122;agence 10h11, reprĂŠsentant la dette du gouvernement central en Europe sur 10 ans

résumé Le «Big Data» est omniprésent, dans l’actualité et les médias, et ne se limite pas à certains secteurs d’activité comme l’informatique. Aujourd’hui encore partiellement démocratisé, ce phénomène va rapidement devenir incontournable dans notre quotidien. Contrairement à ce que l’on pourrait penser, ce concept n’est pas réservé à une élite, chacun peut y trouver un intérêt, que ce soit les particuliers, les institutions publiques ou les entreprises. Pour ces dernières justement, il tend à devenir un atout majeur dans la mise en place des stratégies de croissance. Le Big Data puise ses fondements dans l’actuelle mutation de notre système économique. Nous vivons aujourd’hui une digitalisation de nos modèles, de nos organisations et à terme de nos comportements. Dans Big Data il y a effectivement le mot «Big» qui symbolise ces évolutions. Mais il y a surtout le mot «Data», la matière première intrinsèque qui lui permet d’exister. Pour cette raison évidente, la Data constitue le cœur de ce travail. L’intérêt n’est pas simplement de définir ce terme souvent considéré, à tort, comme abstrait. Il existe d’ores et déjà un certain nombre d’ouvrages traitants de façon plus légitime le sujet. La volonté de ce mémoire est aussi de montrer en quoi la Data va révolutionner notre façon de travailler car elle transforme celle que nous avons de vivre, et comment les entreprises en se positionnant ? vont pouvoir tirer parti d’une ressource inépuisable qu’elle produisent déjà en masse. La Data, pétrole de l’économie moderne. Prévisions, analyse, productivité, tableaux de bord dynamiques, planification et traitement des risques, la Data offre un éventail de solutions et d’outils qu’il convient d’appréhender comme de vrais leviers de croissance. Les notions de Datascience, et la Datavisualisation, sont au centre du traitement et de l’analyse des données. Elles permettent aujourd’hui un rendu personnalisé, accessible, fiable et pertinent.

préambule Issu d’un Second Cycle Économique et Social, j’ai poursuivi mes études supérieures dans cette voie au travers d’un BTS Commerce International. Aujourd’hui en Cycle Master d’école de commerce, je prétend au poste de Manager Opérationnel de la Stratégie et de la Politique Commerciale de l’entreprise. Prochainement diplômé de l’établissement TALIS Business School, je souhaiterais pour ma seconde année de Master diversifier mon profil par une spécialisation en Analyse Financière Internationale. Cela me permettrais d’enrichir mon profil d’une double compétence. Ce projet répond d’une part à une attirance assumée pour les chiffres et leur application en milieu entrepreneurial, mais également à la réalité actuelle du marché du travail où le taux d’insertion des jeunes reste faible. Je tiens à remercier toutes les personnes qui m’ont aidés et soutenues dans la rédaction des prémisses du mémoire de fin d’études. Dorothée Tymowski, formatrice référente et tutrice de TER, pour son suivi, ses conseils et directives. L’agence 10h11 pour le travail qu’ils font quotidiennement, et plus particulièrement Marius Ortiz, qui m’a accueilli, écouté, et accordé très généreusement près de deux heures de son temps pour partager son savoir, ses expériences et sa vision de la Data. Charles Miglietti, pour m’avoir spontanément et gentiment accordé un temps précieux durant ses vacances. Didier Delhoste, pour son temps, sa considération et son implication dans mon travail. À toutes ces personnes et aux autres, merci.

Sommaire RÉSUMÉ PRÉAMBULE SOMMAIRE INTRODUCTION

PLAN ENVISAGÉ

1. L’ÉMERGENCE D’UNE ÉCONOMIE CONNECTÉE

1.1 Historique d’un système en mutation 1.2 Les NTIC et l’essor du Marketing Digital 1.3 Économie collaborative te participative, les nouveaux modèles 2. Big Data, Datavisualisation & Data Science 2.1 La Data, une énergie infiniment renouvelable 2.2 Données de masse, le phénomène Big Data 2.3 Contextualiser, vers la Datavisualisation

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3. LA DATA AU SERVICE DES ENTREPRISES DE DEMAIN 3.1 Des leviers d’efficacité et de productivité 3.2 Tableaux de bord et modèle surmesure 3.3 Confidentialité et réglementation, aspects juridiques CONCLUSION BIBLIOGRAPHIE WEBOGRAPHIE TABLE DES ANNEXES

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Introduction Le “Big Data” est un terme qui s’est rapidement démocratisé. Aujourd’hui perçu comme une tendance, un concept, il s’agit en réalité du résultat de l’extraordinaire mutation de notre système économique que nous vivons depuis quelques années. Les évolutions technologiques de cette décennie ont modifiées et modifie encore profondément notre façon d’agir, de consommer et plus simplement de vivre. Mais qu’est-ce que le Big Data ? Avant toutes choses, il y un premier terme qu’il convient d’appréhender : “Data”. Au delà de l’anglicisme de données, ce terme traduit surtout la relation contemporaine de l’Homme à la donnée. Nous générons aujourd’hui une quantité colossale de données, très souvent sans nous en rendre compte. Avec les smartphones, les tablettes, les montres connectées, nos actions du quotidien sont mémorisées sous forme de données brutes, puis analysées et croisées pour donner naissance à des “Smart Datas” ou données intelligentes, qui seront ensuite exploitées par des tiers. Les détracteurs diront : “Big Brother is watching you”. Mais d’un point de vue social, nous avons en réalité grandement participé, à la dématérialisation de notre vie privée, notamment au travers des réseaux sociaux et du besoin croissant de se créer un “moi” virtuel. C’est la transformation des comportements humains avant les données qui sont à l’origine du Big Data. Les données n’ont été que la matière brute à exploiter. Notre vie quotidienne n’est pas la seule à être concernée par la notion de Big Data. Les entreprises produisent également une quantité abondante de données exploitables, sur son marché, ses clients, ses concurrents, son activité, la façon de travailler de ses équipes, etc. Les solutions de gestion de la relation client par exemple n’étaient en réalité que les prémisses d’une utilisation coordonnée et rationnelle des données. Aujourd’hui, elles n’échappent pas au phénomène de densification. Elles sont de plus en plus à prendre conscience du potentiel de leur données. Prévision des résultats ou d’une épidémie sanitaire, interface de travail ou visualisation des budgets, les entreprises privés comme les institutions publiques

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peuvent trouver dans le Big Data une solution adaptée. En somme, peut on considérer la Data comme le pétrole de l’économie moderne ? Nous verrons dans un premier temps comment nous sommes passés d’un contexte de récession économique à une économie entièrement centrée sur les services, ultraconnectée, mais également en quoi cela a pu influencer l’organisation interne des entreprises au travers de la transformation du marketing et l’émergence de nouveaux modèles économiques. Nous chercherons dans un second temps à cerner plus précisément le phénomène de Big Data, et l’émergence des métiers liés à la “Datascience” et à la “Datavisualisation”, véritables piliers dans le rapport entre l’Homme et la donnée. Enfin,

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Plan envisagé

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1. L’ÉMERGENCE D’UNE ÉCONOMIE CONNECTÉE 1.1 HISTORIQUE D’UN SYSTÈME EN MUTATION Depuis le milieu du XIXème siècle et selon des théoriciens tels que Clement Juglar (1862) ou Nikolai Kondratiev (1926), l’économie mondiale est régulée par des cycles. Ces derniers, oscillants entre 3 et 60 ans, définissent de façon formelle différentes phases dans lesquelles nous pourrions nous trouver à un instant “t” : croissance économique, régression, restructuration, désendettement, etc. Mais les économistes contemporains se questionnent aujourd’hui quand à la véracité de ces modèles. “Vivons nous un cycle économique habituel, [...] ou au contraire, une formidable mutation de l’économie, avec le passage d’une économie industrielle à une économie de services dématérialisée, mondialisée, ultra-connectée ?” Impact des grappes d’innovations technologiques récentes, affaiblissement continu des taux de croissance occidentaux et évolutions socio-démographiques, sont autant d’éléments fragilisants des théories pourtant étayés et validés, à ce jour, par l’Histoire. Bien que cela soit intéressant, il n’est pas ici question de spéculer sur les conséquences de la mondialisation ou de la tertiarisation de l’économie à moyen ou long terme. Nous nous attacherons en revanche à étudier cette nouvelle génération de services numériques, a l’origine selon certains d’une baisse de la productivité globale des facteurs de production. Nous essaierons a contrario de mettre en avant leurs mécanismes positifs, pouvant êtres

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générateurs de croissance pour un tissu entrepreneurial averti.

1.2 LES NTIC ET L’ESSOR DU MARKETING DIGITAL Premier fondamental de l’entreprise, le Marketing est devenu un terme qui n’a plus de sens concret. Cette fonction à fortement évolué avec l’essor des NTIC et du digital. Aujourd’hui les entreprises doivent se réformer afin de survivre a la transition vers une économie globale et entièrement connectée. Dans la plupart des secteurs et au niveau mondial, la stratégie est “User Centric” (centrée sur le client). La vélocité des connections, et l’émergence des réseaux sociaux notamment force le marketing a canaliser ses efforts sur deux axes majeurs : la transparence de l’information vis à vis des cibles, et la proposition d’une offre et d’une relation personnalisée au maximum. En interne l’avantage est sensible pour la fonction. Le rôle des responsables marketing devient central du fait de leur connaissance du marché, des clients, et donc leur contribution aux résultats. Ils apportent une réelle valeur ajoutée à l’activité, valeur que l’on peut désormais mesurer. Mais le défi reste grand pour les TPE/PME comme pour les entreprises traditionnelles. En cause, la difficulté à appréhender des modèles à contre-courant des modes d’organisation préétablis, ce qui implique intrinsèquement des connaissances et des moyens.

1.3 ÉCONOMIE COLLABORATIVE ET PARTICIPATIVE, LES NOUVEAUX MODÈLES Avec l’avènement de l’innovation numérique et du digital, une nouvelle forme d’économie a vu le jour. Concepts pourtant inventés au début des années 90 par Robin Hahnel et Michael Albert, économie participative et consommation collaborative sont aujourd’hui des modèles en plein essor. Avec entre-autres des leader comme

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Airbnb, Uber, Drivy, ces derniers prônent une autogestion des ressources efficaces, où le consommateur est à la fois acteur de l’offre et de la demande. L’économie collaborative n’a plus grand chose du système D de ses débuts et s’apparente de plus en plus à un laboratoire de nouveaux modèles socio-économique en passe de devenir légitimes. Les plateformes de financement participatif comme KissKissBankBank enregistre par exemple une croissance annuelle de 100%. Avec Blablacar, la France n’est pas en reste et serais même pionnier en la matière. Et ces modèles de partage ne se limitent pas uniquement aux ressources matériels. La floraison d’espaces de coworking comme l’éco-système Darwin à Bordeaux ou les FabLab démontre bien la viabilité des préceptes au champ des connaissances. Pourtant, les tensions récentes remettent en question la légitimité de ces nouvelles start up de l’économie face aux acteurs historiques. Les institutionnels bien que confus auront pourtant trancher et revoir la réglementation, en faveur ou contre l’économie collaborative et participative. La route est encore longue.

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2. BIG DATA, DATA VISUALISATION & DATA SCIENCE 2.1 LA DATA, UNE ÉNERGIE INFINIMENT RENOUVELABLE La donnée, que l’on appelle “Data” dans un langage désormais courant, est la matière brute et donc le fondement même du Big Data. Il existe différents types de données, récoltées de façon différentes (objets, personnes), chacune ayant un rôle bien précis. Ainsi cela va des messages électronique (e-mail), aux données du Web Social (géolocalisation), en passant par les bases de données CRM (fiche client), etc. Elles sont structurés, semistructurés, ou non-structurés lorsqu’elles nécessitent une transformation avant d’être analysables. Avec la démocratisation du numérique et du digital dans notre quotidien, nous sommes devenus des producteurs massifs de données. Nous produisons de l’information, parfois sans y prêter attention, sous forme de données brutes. Dans un tel contexte, on comprend d’ailleurs aisément le besoin d’algorithmes puissants pour traiter une telle masse d’informations, particulièrement lorsque ce traitement doit être fait en temps réel. Mais cette fabrication continue de données reflète surtout l’émergence et l’ancrage d’un nouveau type de comportement humain, où l’individu cherche à créer son identité virtuelle, pour lui et à destination des autres. C’est comme une sorte d’accomplissement de soi, par la réalisation d’un autoportrait chiffré. En somme, “les données deviennent notre miroir numérique”.

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2.2 DONNÉES DE MASSE, LE PHÉNOMÈNE BIG DATA Néanmoins, produire de la donnée pour produire de la donnée cela n’a pas de sens et surtout pas d’intérêt concret. C’est ici qu’entre en jeu le concept de “Big Data”, grossièrement traduit en français par “données massives”. Le Big Data désigne une nouvelle discipline qui se situe au croisement de plusieurs domaines : statistiques, technologie, base de données et métiers (marketing, finance, RH, etc.). En augmentation annuelle de plus 50%, le volume de données disponibles croit de manière exponentielle. Le croisement de ces données entre elles étant à la base de pertinence de l’information générée, la volumétrie des données est explosive. On retrouve finalement deux enjeux : le volume des données et leur complexité. Ainsi, le Big Data a pour objectif d’exploiter au mieux possible ces volumes de données qui deviennent difficiles à travailler avec des outils classiques de gestion de base de données ou de gestion de l’information, et parallèlement de traiter rapidement des données complexes. Plus concrètement et au niveau de l’entreprise, l’enjeu du Big Data est d’ouvrir l’accès aux gisements de données existantes inexploitées comme celles dites “non ou semistructurées” et ainsi générer de nouveaux usages et des leviers de performance.

2.3 CONTEXTUALISER, VERS LA DATA VISUALISATION Une fois générées, traitées et analysées, ces données ont besoin d’être diffusées. Par le retraitement et la scénarisation des informations essentielles, la Datavisualisation permet en contextualisant les données, une diffusion finale simple et efficace. Mais cette application du Big Data est également une réponse aux problèmes évoqués précédemment quant à la densification massive des données en circulation : les fameux “3V” (Volume, Variabilité et Vitesse des données). En outre, il est important de comprendre que la

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Datavisualisation constitue une réponse positive à nos spécificités cognitives. Internet à un impact important sur la transformation de nos processus mentaux : mémoire, concentration multitâche et apprentissage sont autant de facultés cognitives redéfinies pour un environnement numérique. Les scientifiques ont ainsi démontré que les capacités du cerveau humain a comprendre promptement une information était bien plus intéressante lorsque l’on faisait appel au cortex visuel droit qui gère la perception, plutôt qu’au cortex cérébral gauche qui gère l’analyse d’un texte. Selon ces mêmes études, les ordinateurs n’ont pas encore une capacité d’analyse picturale aussi rapide que le cerveau humain. Et l’un des avantages majeurs de la datavisualisation est de faire appel en priorité à des images et schémas et donc à ses capacités visuelles, et ainsi augmenter significativement la rapidité de captation de l’information.

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3. LA DATA AU SERVICE DES ENTREPRISES DE DEMAIN 3.1 DES LEVIERS D’EFFICACITÉ ET DE PRODUCTIVITÉ Comme nous avons pu le voir, les entreprises génèrent quotidiennement une quantité astronomique de données, sciemment ou non. Faire le choix de les exploiter c’est opter pour des outils qui permettent d’augmenter la productivité globale de ses équipes, ou de mettre en exergue un nombre illimité de leviers de croissance. Les data-scientist sont aujourd’hui mesure de créer des algorithmes et des modèles statistiques de plus en plus puissants et adaptés aux besoins des entreprises. Les modèles prédictifs notamment de prévisions des ventes, ou de prévision des tendances ont gagnés en fiabilité et en précision grâce à un croisement d’un plus grand nombre de données et de variables différentes. En y ajoutant la datavisualisation aux résultats, on obtient un rendu dynamique et claire, intelligible par le plus grand nombre. La scénarisation des données obtenues joue également un rôle important dans le processus de traitement final et donc de compréhension des résultats. L’agence 10h11 a par exemple réalisée pour une marque américaine un outils de prévision des tendances sociales lui permettant de prévoir quand, comment, et auprès de qui communiquer sur des thèmes bien précis. Les données utilisées pour mettre en place ce système proviennent de l’entreprise mais aussi en grande partie du domaine public. Une autre agence française de Datascience a par exemple réalisé pour le compte du ministère des finances

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belge, une interface permettant de lutter contre la fraude (à la TVA, évasion fiscale, etc.). Grâce à cette solution, le Ministère des Finances peut aujourd’hui réaliser un recouvrement de un milliard d’euros par an.

3.2 TABLEAUX DE BORD ET MODÈLES SUR-MESURE La Datascience utilise principalement les mathématiques et les statistiques pour opérer des systèmes opérationnels. La Datavisualisation bénéficie d’un champ d’actions plus large dans la conception de ses outils et solutions. Une des principales contrainte consiste à l’élaboration d’un système qui soit sur-mesure et entièrement exploitable par le client final. De plus, en fonction des besoins et des résultats attendus, la solution peut différer. Ainsi, les premiers modèles étaient principalement des infographies, mettant en forme graphiquement une suites de résultats. Mais progressivement, et avec la complexification et la variabilité des données récoltées, il a fallu mettre au point des systèmes de rendu plus dynamiques. Ces derniers doivent permettre une visualisation plus comparative, ergonomique et interactive des résultats : comme le design, la stratégie est centrée sur l’expérience utilisateur, ou “user centric”. Ainsi au delà des infographies, les utilisateurs de Datavisualisation peuvent aujourd’hui bénéficier de supports comme des cartographies, des dashboard interactifs, ou des plateformes web, accessibles depuis une pluralité de supports tels que smartphone, tablette ou ordinateur, de façon libre ou limitée à une utilisation en entreprise comme c’est généralement le cas des tableaux de bord.

3.3 CONFIDENTIALITÉ ET RÉGLEMENTATION, ASPECT JURIDIQUE La recrudescence des volumes de données traitées quotidiennement par les entreprises ouvre le débat de la

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confidentialité et de la sécurité de la vie privée, qui est en réalité inhérent au sujet du Big Data. Il est courant d’entendre encore aujourd’hui “Big Data = Big Brother” (en référence à l’ouvrage d’Orwell ndlr). Bien que ce constat puisse s’avérer juste dans une certaine mesure, il ne faut pas oublier que nous sommes tous acteurs de ces évolutions majeures. Refuser de vivre en dehors de ce monde ultra-connecté aujourd’hui correspond à vivre en “hermitte” en haut d’une montagne tant cela a modifié nos comportements. Aujourd’hui également, peu d’entre-nous seraient capables de faire le chemin arrière pour revenir à un monde où la production de données serait inexistante. La Data et le concept de Big Data est omniprésent dans notre façon d’agir de consommer et plus de simplement de vivre. Néanmoins il existe effectivement des secteurs d’activités pour lesquels la confidentialité des données traités est une préoccupation majeure. Le secteur hospitalier qui est en pleine transformation digitale, doit par exemple mettre en place des procédures bien spécifiques quant au transit des données concernant les patients. De même le secteur bancaire doit aussi adopter une position spécifique avec ses données clients mais aussi avec ses marges qu’elles peut être amené à divulguer dans le cadre de la création d’une solution de Datavisualisation. Pour les agences qui réalise ces solutions et qui sont amenés à traiter des données confidentielles, l’issue la plus courante est de signer de notes de confidentialité. De manière générale c’est toute une réglementation qui doit être repensée et adaptée. La principale difficulté : la rapidité d’évolutions des pratiques.

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CONCLUSION En 2008, la crise économique des subprimes plongeait l’occident dans un nouveau cycle économique de décroissance et de récession. Bientôt 10 ans plus tard, l’évolution des modes de vie et de consommation devient incontournable. Nous vivions aujourd’hui un réel phénomène de mutation de nos systèmes et de nos organisations, vers une digitalisation de l’économie. Impossible pour les entreprises de passer au travers. La bonne nouvelle c’est que cette transformation transporte avec elle des grappes d’innovations à forte valeur ajoutée. C’est le cas notamment de l’émergence de la “Data” et du phénomène communément appelé “Big Data”. Les entreprises qui choisissent de s’adapter vont trouver dans ces nouveaux concepts des leviers de productivité, d’attractivité et même de croissance. Grâce à l’exploitation des données que nous créons chaque seconde, les “Datascientist” sont aujourd’hui en mesure de mettre au point des modèles prédictifs et statistiques fiables, qui une fois “Datavisualisés” deviendrons des outils et solutions essentiels au devenir des entreprises de demain.

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BIBLIOGRAPHIE • •

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Agence 10h11, Time is Data, Bordeaux, 10h11, 2015 Groupe Business & Decision, Livre Blanc - Du Big Data au Big Business - Livre 1 : Phénomène de mode ou facteur de performance ?, Paris, Business & Decision, 2015 DE SWAAN ARONS Marc - VAN DEN DRIEST Frank WEED Keith, «L’ultime Machine Marketing», Harvard Business Review, N°7 Mars-Avril 2015, 205, Pages 36 à 46

WEBOGRAPHIE • • • • • • • •

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JOURDAN Batiste, Les meilleurs TED Talks sur la data visualisation, plume.toucantoco.com, 2016 MIGLIETTI Charles, Big data, le matériau brut utile à tous les métiers, plume.toucantoco.com, 2016 SALA Jacqueline, Les 10 tendances-clés de la Data Intelligence 2016 . Valeur d’usage de la data : ouvrir le champs des possibles, veillemag.com, 2016 MONIN Paul, [JNE 2016] Le storytelling au secours de la data visualisation, e-marketing.fr, 2016 LEVY Mick, Big Data, mes retours d’expériences concrets, blog.businessdecision.com, 2016 FILIPPONE Dominique, Big Data : L’âge de la maturité a sonné, lemondeinformatique.fr, 2016 JEANBLANC Cédric, Datavisualisation : analyser les données qui nous submerge, visonarymarketing.fr, 2015 MOUNIS Hassim, Mutation économique : d’une économie industrielle à une économie de services dématérialisée mondialisée ultra-connectée, lesechos.fr - Rubrique Le Cercle, 2014 LAGARDE Christine, Regard sur l’avenir : une économie mondiale en mutation, un FMI en évolution, imf.org, 2014

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LANDSBERG Marc, Why the resurgence of usercentred design matters for marketers, theguardian. com, 2014 Le Monde, L’économie collaborative s’invente en France : gardons notre avance, lemonde.fr, 2014 DE MATHAREL Lélia, Data Science : le site de rencontre entre Data Scientists et entreprises en mal de traitement de données, usine-digitale.fr, 2014 DE MATHAREL Lélia, Mais au fait, économie participative, ça veut dire quoi ?, usine-digitale.fr, 2014 SIMON Phil, Big Data, Lessons from Netflix, wired. com, 2014 DAVENPORT Thomas H., Analytics 3.0, hbr.org, 2013 CAVAZZA Frédéric, Quels enjeux et évolutions pour le marketing digital ?, fredcavazza.net, 2013 McCandless David, The Beauty of Datavisualisation, ted.com, 2010 Collaboratif, Les Cycles Économiques, Wikipédia Collaboratif, Cycle du Kondratiev, Wikipédia

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Table des annexes ANNEXES A - FICHES DE LECTURES

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ANNEXE A1 Time is Data ANNEXE A2 Du Big Data au Big Business ANNEXE A3 Mutations économique ANNEXE A4 Marketing Digital ANNEXE A5 Datavisualisation ANNEXE A6 Data Storytelling ANNEXE A7 the beauty of datavisualisation ANNEXE A8 Datavisualisation et RH ANNEXE A9 Dataviz - outils de Management ANNEXE A10 Data Viz : Retours d’expériences

ANNEXES B - INTERVIEW

ANNEXE B1 Marius Ortiz, 10h11 ANNEXE B2 Charles Miglietti, Toucan Toco ANNEXE B3 Didier Delhoste, Cheops Technology

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Fiches de lecture

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ANNEXE A.1

Time is Data

Prénom : Valentin Nom : Lhoste Cycle : Master Management of Business Unit (MBU)

1 - Identification de l’ouvrage Titre : Time is Data Auteur : 10h11 Éditeur : 10h11 Date d’édition : Mars 2015 Date de parution : Mars 2015 2 - L’auteur L’agence 10h11 est une agence spécialisée dans les solutions de Data Science et de Datavisualisation. Elle accompagne les entreprises dans la fiabilisation, l’exploitation et la présentation de leurs données. 10h11 est implanté à Bordeaux et Paris, et à Québec au travers de leur agence 4h11. Il travaillent pour des groupes comme BVA, Crédit Agricole, Coca-Cola, L’Oréal, Société Générale, ERDF, etc. Leurs dernières publications : La conduite de projet chez 10h11 - Part 1 : gérer une agence data avec Slack ; Design génératif : Vers un déplacement des techniques de créations ; Prédire la qualité d’un millésime, selon le “Parker’s rating system” et l’historique météo ? ; D(o)esign It Yourself, design with other ; Data analysis: rules to follow in processing and cleaning data. 3 - Thématique, idées fondatrices et problématique de l’ouvrage Cet ouvrage est un livre blanc, un recueil d’informations (théoriquement1) objectives et factuelles. L’objectif 1 Un livre Blanc publié par une entreprise est avant tout une action marketing lui permettant d’enrichir ses bases de données

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recherché par 10h11 au travers de cette publication est d’informer les entreprises en priorité mais aussi le particuliers intéressés par le sujet, sur les tenants et aboutissants de la Datavisualisation. L’objectif recherché est de proposer un regard différent sur le thème, notamment sur les problématiques que cela implique tels que l’émergence de nouveaux comportements et usages de la data, ou encore de modèles de communication inédits. 4 - Méthodologie, démarche de l’auteur Étant une agence spécialisée dans la Datavisualisation, 10h11 utilise en certain nombre de leurs connaissances et retour d’expériences pour porter leur analyse et point de vu. Ils utilisent également un certain nombre de travaux scientifiques et sociaux de chercheurs reconnus dans le domaine. Tous son cités en fin d’ouvrage. 5 - Structuration de la pensée de l’auteur (logique du plan) Les auteurs commencent ce Livre Blanc en présentant la Datavisualisation comme une science à la croisée de la donnée et de l’image. Puis dans un second chapitre, ils étudient l’impact de notre société hyperconnectée sur l’étude de la donnée. Le troisième chapitre met en avant les avantages de la Datavisualisation pour répondre à des besoins émergents. Enfin il termine et expliquant pas à pas l’étude d’un cas concret de Datavisualisation, avec la méthodologie et l’importance donnée à l’expérience utilisateur. Dans le cadre de cette fiche de lecture, nous nous intéresserons plus particulièrement à leur point de vue sur l’émergence de nouveaux besoins induits pas le Big Data, et la réponse que peut apporter la Datavisualisation. 6 - Principales conclusions de l’auteur Notre comportement vis-à-vis de l’information à été bousculé par l’émergence du format digital et l’apparition de la Data en tant que telle. Nous devons désormais faire prospects/clients par des données qualifiées (en l’occurence les adresses e-mail et autres informations nécessaires pour pouvoir télécharger l’ouvrage gratuit), et de promouvoir par la même occasion un domaine d’expertise particuliers, sur lequel elle propose une offre de service.

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face à de nouveaux besoins, et la Datavisualisation permet en partie d’y répondre. D’une part, en utilisant en priorité des données picturales plutôt que textuelle, elle répond ainsi de façon positive à nos spécificités cognitives puisque les études montrent que notre capacité d’analyse est bien plus rapide lorsque nous utilisons le cortex visuel. D’autre part, la Datavisualisation met en évidence les informations essentielles des données brutes en les scénarisant, permettant une meilleure transmission et mémorisation. Nous gagnons du temps. Enfin, selon les travaux du professeur Dehaene2 sur lesquels les auteurs s’appuie dans leur analyse, la visualisation de données nécessite trois composantes insécables pour que le lecteur qui devient alors spectateur, puisse bénéficier de la plus-value d’une datavisualisation : une problématique technique, une conception graphique et une analyse de la donnée intelligible. C’est un travail pluridisciplinaire et non visuel uniquement. 7 - Appréciation globale Pour l’élaboration de mon TER cet ouvrage m’a été d’un grand secours puisque c’est le premier que j’ai lu, puis relu et dont je me suis servi. Les explications sont simples, claires, régulièrement illustrées, accessibles, et le plan suivi amène finalement à une vision d’ensemble. 10h11 est reconnu pour son travail, et c’est également la raison pour laquelle j’avais souhaité les rencontrer dans le cadre de la partie “interview”. Un ouvrage donc très bien construit, que je recommande à tout ceux qui sont intéressés par la Datavisualisation.

2 sens”.

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B. Ourghanlian, 2013, “Big Data : visualiser pour donner du

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ANNEXE A.2

Livre Blanc - Du Big Data au Big Business Prénom : Valentin Nom : Lhoste Cycle : Master Management of Business Unit (MBU)

1 - Identification de l’ouvrage Titre : Livre Blanc - Du Big Data au Big Business Auteur : Groupe Business & Decision Éditeur : Business & Decision Date d’édition : 2015 Date de parution : Ebook 2 - L’auteur Business & Decision est un Groupe international de consulting et d’intégration de systèmes (CIS), spécialisé dans la Business Intelligence (BI) et le CRM, acteur de l’eBusiness en France et en Europe. Le groupe accompagne ses clients dans des domaines d’innovation tels que le Big Data et le Digital. C’est très certainement un ensemble de professionnels œuvrant au sein Business & Decision qui a rédigé ce Livre Blanc, mais les noms ne sont pas cités. Les dernières publications du groupe : Point de Vue n° 32 – dossier spécial Connaissance Client et Data Science ; Point de Vue n° 31 – dossier spécial Transformation Digitale ; Livre Blanc : Cloud et Business Intelligence, la combinaison gagnante ? ; Point de Vue n° 30 – dossier spécial Big Data. 3 - Thématique, idées fondatrices et problématique de l’ouvrage Cet ouvrage est un livre blanc, un recueil d’informations (théoriquement) objectives et factuelles. L’objectif recherché par Business & Decision au travers de cette

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publication est d’informer les entreprises en priorité mais aussi le particuliers intéressés par le sujet, sur les tenants et aboutissants du Big Data. Selon eux, il s’agit d’un concept relativement nouveau, qui ne bénéficie par d’une forte notoriété rédactionnelle puisque les ouvrages existants ont tendance a souvent dramatiser sa finalité ou ses enjeux. Pour le groupe, l’impact des Big Data sur l’avenir des entreprises et de la société Civile sera “fort, polymorphe et en constante reconfiguration”. Par ce livre, ils espèrent donner aux entreprises les premières clés de lecture qui leur permettront de sortir de la «mythologie» associée aux Big Data. 4 - Méthodologie, démarche de l’auteur La démarche de Business & Decision dans cet ouvrage est de décrire simplement et clairement les impacts et les usages des Big Data sans appauvrir le discours, mais aussi en explicitant son jargon afin de rendre accessibles tout les bénéfices de ces nouveaux outils. Ce Livre Blanc est le premier d’une série de 6 ouvrages. Il est dédié au phénomène général des Big Data, et détaille ensuite chacune de ses composantes (les données, les usages induits, les architectures et les algorithmes, les métiers, et l’aspect business). Chacun de ces chapitres fera par la suite l’objet d’un nouveau Livre Blanc. 5 - Structuration de la pensée de l’auteur (logique du plan) Dans le cadre de mon TER, je me suis intéressé particulièrement au Chapitre 2 : “Les données”. Les auteurs expliquent dans un premier temps que les données sont la matière brute du Big Data, qu’elles peuvent provenir d’un ensemble varié de supports et qu’elles ne prennent pas la même forme. Une fois cette phase de présentation et de mise en place achevée, le chapitre explique comment l’Homme va intervenir auprès de ces données pour leur conférer une valeur ajoutée, c’est-à-dire de manière à ce qu’elles soient exploitables. Cela leur permet notamment d’introduire les notions de structuration des données et d’algorithmes en les rattachant au traitement. Pour appuyer leur analyse ils présente notamment un exemple de cas concret applicable en entreprise, avec des finalités différentes. La seconde partie du chapitre sur les données

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appui plus particulièrement la relation Data et Big Data. Ils présentent ainsi le concept de “3V” (Volume, Variété, Vitesse ; fondement des évolutions récentes liées au Big Data ndlr), celui des “5V” (ajoutant Véracité et Valeur au premier modèle), puis enfin celui des “3P” (Prévision, Prévention et Personnalisation) plus axé rôles et usages. Les auteurs poursuivent par une analyse reliant la Data aux travaux de Russell Ackoff sur les différences et la valeur entre données, informations, connaissance, et sagesse. Enfin, quelque paragraphes démontrent comment l’accumulation de données (non-structurées) permet d’introduire les notions d’imperfection et d’incertitude inhérentes à la fiabilité des modèles finaux établis. 6 - Principales conclusions de l’auteur Une grande partie des usages des Big Data porte sur la notion de prévision : Comment exploiter les données pour mieux anticiper, prévoir la demande, les comportements, les goûts, etc. ? Pour cela les entreprises doivent croiser un maximum de données (sur le client par exemple) récoltées sur les canaux traditionnels (CRM ou Business Intelligence - BI), sur les comportements de navigation, sur les réseaux sociaux et les canaux digitaux de manière générale. L’intérêt est d’obtenir des données qualifiées, et leur appliquer des modèles d’analyse et de prévention. La contrainte ici est de trouver un juste milieu entre trop de données (problème éthique, vie personnelle, etc.) et pas assez (retard possible vis à vis de la concurrence). La seconde utilité des Big Data est la personnalisation. Cela s’applique au niveau de l’interface, des solutions proposées par exemple (plateforme, site web, tableau de bord interactif, etc.), grâce à l’analyse des données disponibles et nécessaires. L’enjeu est d’offrir au sujet, un outil dynamique, complètement sur mesure, adapté à ses besoins, et parfois personnel. On est sur une stratégie “User Centric”. Enfin, la troisième famille d’applications porte sur la prévention : identifier un risque, un danger, et si possible le prévenir. Il y a ici un aspect comportemental qui entre en jeu. Cet usage de prévention est en réalité étroitement lié au métier de Risk Manager puisque au delà de prévoir et de prévenir, les solutions offerte par les Big Data peuvent permettre de mettre en place un plan d’actions et de

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traitement en fonction du risque recensé. Ainsi cet usage ne se limite pas au secteur de la sécurité mais peut aussi intéressé la santé privée et publique. 7 - Appréciation globale Livre Blanc qui rempli ses objectifs d’être avant tout informatif et factuel. Un recueil d’informations claires qui englobe la principaux tenants et aboutissants du Big Data, incluant les aspects techniques en les rendant accessibles. Bien que l’intégralité de l’ouvrage soit pertinent, deux chapitres tirent leur épingle du jeu dans le cadre de mon travail : le second sur la données, qui présentent notamment les différentes applications des Big Data en fonction des besoins, et le dernier qui recense les 10 points clés à retenir pour réussir ses projets Big Data lorsque l’on se place du point de vue d’une entreprise.

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ANNEXE A.3

Mutations économique

Prénom : Valentin Nom : Lhoste Cycle : Master Management of Business Unit (MBU)

1 - Identification de l’ouvrage Titre : Mutation économique : d’une économie industrielle à une économie de services dématérialisée mondialisée ultra-connectée. Auteur : Mounis Hassim Éditeur : LesEchos.fr Date de parution : 04/05/15 2 - L’auteur Mounis Hassim est enseignant à Sciences Po Paris et consultant “Secteur Bancaire et Financier”. Il contribue à divers journaux comme Le Figaro et Les Echos en écrivant des articles notamment sur les thèmes qu’il enseigne. Cet article sur les mutations économiques récentes est justement publié par LesEchos.fr dans leur rubrique “Le Cercle”, où chacun peut donner son avis, une critique ou une analyse. 3 - Thématique, idées fondatrices et problématique de l’ouvrage Les économies occidentales formes selon les théoriciens des schémas qui se répètent sans cesse. Dix ans après “la crise des supbrimes”, nous serions toujours selon ces théories dans une phase de reprise succédant à de longues années de récession et de croissance atone. Mais Mounis Hassim met en avant une théorie différente selon laquelle nous serions en train de vivre une transition de ces modèles pré-établis. En effet selon lui, la digitalisation

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et l’émergence d’une économie de service dématérialisée et ultra connecté pourrait marquer une rupture pour les cinq prochaines années. 4 - Méthodologie, démarche de l’auteur L’auteur s’appui particulièrement sur des théories scientifiques et économiques pour appuyer son analyse. Il met également en exergue l’actualité des dernières décennies au niveau technologique pour réfuter les théories premièrement énoncés. 5 - Structuration de la pensée de l’auteur (logique du plan) L’auteur commence son analyse en rappelant la pensé économique selon laquelle l’économie est depuis le milieu du XXème siècle régulée par des cycles économiques, plus ou moins longs, qui peuvent évidemment se décomposer en plusieurs phases : croissance, régression, etc. Il va ensuite replacer le contexte dans lequel nous nous situons actuellement ou plutôt celui dans lequel nous étions il y a 10 ans : “la crise des subprimes”. Ces deux premières étapes lui permettent alors d’exposer sa problématique sur la légitimité des théories vis-à-vis du cycle économique actuel, et donc d’amorcer deux hypothèse de réponse. Il termine son article non pas par la validation d’une hypothèse ou d’une autre, mais par une nouvelle piste de réflexion. 6 - Principales conclusions de l’auteur Comme nous le disions plus haut, Mounis Hassim met en avant deux hypothèses dans son analyse. La première répond de manière positive à la problématique qu’il énonce : nous vivions un cycle économique habituel, classique. Il se base sur les travaux Solow, d’HansenSamuelson, avec la théorie de l’oscillateur qui décrit les les mécanismes de croissance et de décroissance en fonction de l’investissement, de l’innovation et du progrès. Il s’appui également sur des exemples historiques précédents comme le cycle de 1993. Par ailleurs, avec la seconde hypothèse selon laquelle nous serions dans un cycle inhabituel, il met en avant des indicateurs économiques concrets tels que des niveaux de croissance faibles, les facteurs de production, les évolutions

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démographiques, ou le taux de croissance du PIB. Cette seconde hypothèse, l’amène à se poser la question des facteurs sous un angle différent : la tertiairisation de l’économie et la mondialisation, combinés aux double chocs démographiques de vieillissement de la population, ne seraient-ils pas à l’origine d’une profonde mutation de notre système ? 7 - Appréciation globale Cette analyse d’une possible mutation de notre système économique et d’autant plus intéressante qu’elle s’appui sur des théories économiques et des faits historiques avérés. Elle met par ailleurs en avant deux hypothèse, par définition opposées. Enfin Mounis Hassim ouvre son analyse sur un angle qui reste à approfondir, il repose sa problématique de façon différente, in fine, c’est-à-dire après analyse. Il semble objectif et ne prend pas position, mais se contente de mettre opposition les différences qu’il peut exister entre la théorie et les faits.

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ANNEXE A.4

MARKETING DIGITAL Prénom : Valentin Nom : Lhoste Cycle : Master Management of Business Unit (MBU)

1 - Identification de l’ouvrage Titre : Quels enjeux et évolutions pour le marketing digital ? Auteur : Frédéric Cavazza Éditeur : www.fredcavazza.net Date de parution : 08/11/13 2 - L’auteur Frédéric Cavazza est un blogger français, passionné de nouvelle technologies et d’internet. Au cours de sa carrière il a pu travailler sur de nombreux projets de création ou de refonte de sites web. Il a également publié deux livres sur le social business et l’internet mobile. C’est un contributeur actif de 7 blogs différents, ayant principalement pour thème le monde du numérique et du digital, avec une approche orienté business. 3 - Thématique, idées fondatrices et problématique de l’ouvrage La thématique principale de cet article concerne les évolutions récentes qu’a connu la fonction “Marketing” et plus particulièrement au travers de l’essor du digital. La problématique posée est donc inhérente : Quels enjeux et évolutions pour le marketing digital ? 4 - Méthodologie, démarche de l’auteur L’auteur participe pour la seconde fois à la “Digital Marketing Journey” organisé par Adobe (célèbre éditeur de logiciels Américaine à l’origine de Photoshop, Illustrator, Indesign, etc.) à Paris. En préparation de cet évènement,

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il s’entretient avec deux responsables de la marque sur l’état actuel du marché et de son évolution. Il fait dans son article le compte rendu de ces deux entretiens. 5 - Structuration de la pensée de l’auteur (logique du plan) Frédéric Cavazza échange dans un premier temps avec Ann Lewnes, qui est Chief Marketing Officer chez Adobe. Ce premier entretient est davantage orienté évolutions des pratiques et du métier marketing. Il va ensuite interviewer Brian Lamkin, “Senior VP Technology & Corporate Development” chez Adobe. Ici ce sont les orientations stratégiques qui priment, avec une vision plus globale de l’évolution des supports et des marchés. 6 - Principales conclusions de l’auteur Il ne s’agit pas ici des conclusions de Frédéric Cavazza mais de Ann Lewnes et Brian Lamkin. Selon Ann Lewnes, les marques et les organisations sont en pleine transition vers une économie digitale. Pour elle la finalité du marketing est toujours la même : connecter une marque avec se clients, mesurer et analyser l’impact des échanges et améliorer l’efficacité des actions commerciales ou de communication. Ce qui change avec l’essor du marketing digital c’est qu’il permet d’être plus créatif, et d’offrir de nouveaux outils de travail qui sont adaptés aux nouveaux comportements des clients. Point important également, l’importance capitale de la fonction marketing dans l’entreprise puisqu’elle contribue désormais directement à la marque, à l’offre et à l’activité. Enfin, le site web reste aujourd’hui le canal digital de référence d’une marque, à condition de le rendre accessible et de l’adapter à une multitude de supports. Selon Brian Lamkin maintenant, les pays émergents ont la capacité de progresser plus vite dans les stades d’évolution de l’information et des divertissements numériques que les pays occidentaux car ils peuvent sauter des étapes et ils n’ont pas d’héritage à gérer (comme un réseau de téléphonie mobile vieillissant à amortir par exemple). Le véritable challenge pour les entreprises qui souhaitent conquérir ces marchés est de concevoir des offres simples et souples, capables de s’adapter facilement à des besoins plus immédiats. D’autre part, il y a selon Brian

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Lamkin trois facteurs d’évolutions à prendre en compte ces dernières années : la généralisation de la connexion haut-débit, l’essor des nouveaux supports (smartphone, tablettes, etc.), et le déploiement de services beaucoup plus centrés sur l’expérience utilisateur, avec une valeur d’usage liée au contexte. Globalement, Adobe à adopté une stratégie de développement en accord avec les évolutions récentes. Il développent par exemple de nouvelles solutions logiciels, privilégient des opérations de croissance externe par des rachats et des fusions, et favorisent l’utilisation des technologies de Cloud Computing. 7 - Commentaire critique, analyse personnelle Articles et entretiens intéressants, qui permettent d’avoir un premier point de vue sur les évolutions de la fonction Marketing induites par l’essor des économies connectées. Les deux personnes interviewés apportent leur point de vue autant sur les évolutions des pratiques et du métier que sur les stratégies gagnante dans un tel contexte. Attention encore une fois à l’objectivité des analyses puisque l’on est en présence de personnes impliqués dans une marque. 8 - Appréciation globale Il y a effectivement une évolution du consommateur dans ses besoins et ses façons d’interagir avec son environnement, qui induit une transformation des marques et des organisations pour y répondre. Cette transformation est globalement prise en compte puisque l’on peut noter une période de transition en cours des acteurs et principaux concernés. Les structures doivent être modifiées ou transformées, mais l’offre est également concernée avec par exemple une évolutions des supports.

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ANNEXE A.5

DATAVISUALISATION Prénom : Valentin Nom : Lhoste Cycle : Master Management of Business Unit (MBU)

1 - Identification de l’ouvrage Titre : Data Visualisation : Analyser les données qui nous submergent. Auteur : Cédric Jeanblanc Éditeur : Visionary Marketing Date de parution : 26/10/15 2 - L’auteur Cédric Jeanblanc est assistant Web Marketing chez Visionary Marketing, une agence française spécialisée dans le Marketing Digital. L’auteur est spécialisé en production de contenus multimédia, texte, vidéo, podcasts. Ses derniers articles : L’impact des Big Data sur la prise de décision ; Marketing : transformation digitale pour le 21ème siècle ; Marketing RH : état des lieux et tendances pour 2016 – Webinathon n°4. 3 - Thématique, idées fondatrices et problématique de l’ouvrage Avec l’émergence du “Big Data”, on se retrouve aujourd’hui professionnel comme particulier, avec une quantité de données sur tout ce que l’on veux. L’auteur au travers de cet interview, cherche à expliquer comment la data visualisation peut nous permettre d’exploiter ces données afin de leur donner un sens. Questions posées : Aujourd’hui, nous avons les données, mais nous ne savons pas vraiment les exploiter ? ; Comment pouvons-nous définir la data visualisation ? ; Comment fait-on de la data visualisation ? ; Pouvons-nous dire que Tableau Software (la société interviewée ndlr.)

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est le Youtube de la donnée ? 4 - Méthodologie, démarche de l’auteur Interview de Johanne Desanges, responsable marketing, et Edouard Beaucourt, directeur régional, chez Tableau software, une société qui propose des solutions (software) de data visualisation pour les entreprises mais aussi pour le grand public. 5 - Structuration de la pensée de l’auteur (logique du plan) L’auteur cherche dans un premier temps à replacer le contexte dans lequel nous-nous trouvons actuellement à savoir : Nous sommes dans ce que l’on appelle un “océan de données”. Dans un second temps, il va amener cette nouvelle discipline qu’est la data visualisation, la définir, et démontrer comment elle peut répondre à la problématique de la multiplication de données brutes. Enfin, il cherche à comprendre comment le service proposé par la société “Tableau Software” peut permettre à chaque individu, sans compétences particulières, de faire de la data visualisation. Il termine par une dernière question d’assimilation en prenant l’enseigne “You Tube” en comparaison. 6 - Principales conclusions de l’auteur L’interview ne se termine pas par une conclusion, mais voici ce qu’il faut retenir selon Cedric Jeanblanc : La data visualisation est un phénomène récent fortement corrélé à l’émergence du Big Data. Si il est en vogue aujourd’hui, il est évidemment soumit à de fortes évolutions et mutations, qui en font un outil de plus en plus accessibles et surtout de plus en plus utile. Globalement, la data visualisation permet d’exploiter la multitude de données que chacun de nous génère quotidiennement, via nos smartphone et autres objets ultra connectés. Si cette discipline était réservé aux professionnels à ses débuts, elle est aujourd’hui accessible aux particuliers, notamment via des solutions comme le propose la société “Tableau Software”. 7 - Commentaire critique, analyse personnelle Interview intéressante qui rappelle les bases de la data visualisation, ses tenants et aboutissants. Avec la solution proposé par la société interrogée, cela permet de se placer

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en tant que particulier et d’aborder les avantages induits. Néanmoins il est important de ne pas perdre de vue qu’elle promeut une société qui a tout intérêt à vendre sa solution, le point de vu selon moi n’est donc pas totalement objectif. 8 - Appréciation globale Article et interview intéressants, attention à l’objectivité des réponses aux questions.

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ANNEXE A.6

data storytelling Prénom : Valentin Nom : Lhoste Cycle : Master Management of Business Unit (MBU)

1 - Identification de l’ouvrage Titre : [JNE 2016] Le storytelling au secours de la data visualisation. Auteur : Paul Monin Éditeur : emarketing.fr, magazine de Editialis Médias, filiale du Groupe Editialis Date de parution : 21/01/16 2 - L’auteur Paul Monin est journaliste et rédacteur print & Web pour le Groupe Editialis. Diplômé de l’Institut de l’Internet et du Multimédia, il est spécialisé dans le marketing stratégique et opérationnel, et plus particulièrement dans les stratégies de marketing digital. Ses derniers articles : LB2B : quelle place pour l’e-mail dans la stratégie marketing ? ; Marketing olfactif : quand les marques se mettent au parfum ; Pour le lancement de sa fleur photovoltaïque, EDF opte pour le content marketing. 3 - Thématique, idées fondatrices et problématique de l’ouvrage Cet article se veut être une synthèse de conseils d’experts quand à une présentation optimale de données chiffrées en entreprises (résultats, ventes, etc.) lors de réunions ou de présentations. En effet la principale problématique se dégageant est la suivante : “Comment rendre des données complexes intelligibles et compréhensibles, et comment les présenter afin de rendre l’information mémorisable ?”.

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4 - Méthodologie, démarche de l’auteur Cet article est le résultat d’un débat durant lequel plusieurs experts se sont penchés sur la question : “Comment innover pour présenter et partager les données ?”. Cette rencontre avait lieu au cours de la Journée Nationale des Études (la JNE ndlr.) le 21 janvier 2016 à Paris, organisée par l’Union des Annonceurs (UDA) et l’Association des Professionnels du Marketing (Adetem). 5 - Structuration de la pensée de l’auteur (logique du plan) L’auteur de l’article commence par replacer le contexte : la problématique, le “background” (la JNE et son débat d’experts), puis s’appuie sur l’exemple donné par Phil Waknell (Directeur Général de la société Ideas on Stage1) lors de l’ouverture du débat, pour commencer son analyse. Il va ensuite présenter les différents conseils développés par les experts : l’utilisation du story-telleing, la puissance de l’animation, le choix des rendus, et l’utilisation de la vidéo. Pour chaque point il s’appuie de différents témoignages d’entrepreneurs. 6 - Principales conclusions de l’auteur L’auteur, au travers de ce qu’il rapporte du débat, explique que pour réussir une présentation, il faut arriver à “capter l’attention de l’audience et stimuler son intérêt”. Pour cela le meilleur moyen est le “story-telling”. Mais les principes de cette technique narrative s’appliquent également aux données chiffrées : il faut illustrer et contextualiser pour que l’analogie et donc la mémorisation soit possible. Le deuxième axe abordé par l’auteur, est la difficulté de représenter et de rendre ludique certaine données. Dans ce cas et selon Kilian Bazin (co-fondateur de Toucan Toco2), il convient par exemple d’utiliser des outils de création interactive. Troisième problématique : Prêter une attention particulière aux choix des symboles, des pictogrammes, ou des représentations, afin que la compréhension ne soit pas altérée. Selon Kilian Bazin 1 Ideas on Stage : Société spécialisée dans la formation, le coaching et plus généralement dans l’art de réussir des présentations publiques. 2 Toucan Toco : Société spécialisée dans les solutions de data visualisation sur mesure pour les professionnels.

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toujours, il ne doit pas y avoir de “contradiction entre ce que l’œil voit et ce que l’esprit comprend du chiffre, ce qui dessert la mémorisation”. Enfin, le dernier conseil d’expert est de rendre les données vivantes en utilisant la vidéo par exemple, comme en témoigne Yann Aledo, d’OpinionWay3 : “la vidéo a complètement changé la façon dont nos clients appréhendaient les résultats des études que nous menions pour eux”. 7 - Commentaire critique, analyse personnelle Article qui s’adresse davantage aux professionnels et qui donne quelque conseils en matière de représentation de données chiffrées (donc de data visualisation). Point positif, l’auteur s’appui toujours sur des témoignages de professionnels/experts dans un secteur inhérent. Aspect moins positif, il s’agit d’un listing non-exhaustif qu’il convient de compléter par des recherches complémentaires. 8 - Appréciation globale Article globalement intéressant et enrichissant, notamment sur les diverses pistes de réflexions qu’il amène, et les nouveaux axes de recherches possible via les entreprises citée lors des témoignages.

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Opinionway : Société d’études interne.

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ANNEXE A.7

the beauty of datavisualisation Prénom : Valentin Nom : Lhoste Cycle : Master Management of Business Unit (MBU)

1 - Identification de l’ouvrage Titre : The beauty of data visualization. Auteur : David McCandless Éditeur : TED Conferences Traducteur : Elisabeth Buffard, Fabienne Der Hagopian Date de parution : Juillet 2010 2 - L’auteur David McCandless est en journaliste, écrivain et designer Anglais. Il a écrit pour des quotidien comme “The Guardian” et “Wired” entres-autres. Aujourd’hui il s’est spécialisé dans le “Data-journalism» et son travail est majoritairement réalisation d’infographies ou d’outils de data visualisation. Connu et reconnu dans son domaine, il intervient en tant que speaker dans beaucoup de conférences et Europe et aux États-Unis notamment. Principaux ouvrages : The Visual Miscellaneum ; Knowledge is Beautiful. Conférences récentes : Public Workshop : Introduction to dataviz technique, London ; Visualized Conference, New York. Design Works : Mountains out of Molehills ; Timeline of the Far Future ; Hierarchy of Digital Distractions. 3 - Thématique, idées fondatrices et problématique de l’ouvrage David McCandless lors de cette conférence part d’un principe simple : “nous souffrons tous d’un excès

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d’informations ou d’une surabondance de données”. Selon lui la solution serait d’utiliser davantage nos yeux. Et il va donc tout au long de son analyse expliquer et démontrer par des exemples comment en conceptualisant et en “designant” visuellement des informations brutes, on va pouvoir créer des connexions, donner du sens et raconter une histoire. 4 - Méthodologie, démarche de l’auteur David McCandless tout au long de sa conférence va s’appuyer particulièrement sur son expérience personnelle et professionnelle. Cela se traduit notamment par des exemples de visualisations qu’il a pu réaliser, et des anecdotes sur les origines de tel ou tel modèle. Généralement il y a à la base une frustrations émanent de “datas” données hors-contexte, sans un sens précis. Ce qu’il cherche à montrer c’est que cette incompréhension peut être facilement corrigée, et que d’autre part, des données contextualisées peuvent avoir un tout autre sens une fois qu’elles sont comparées.

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ANNEXE A.8

datavisualisation et rh Prénom : Valentin Nom : Lhoste Cycle : Master Management of Business Unit (MBU)

1 - Identification de l’ouvrage Titre : Dataviz : le potentiel n’est pas pleinement exploité dans les Ressources Humaines. Auteur : Kilian Bazin Éditeur : Journal du Net Date de parution : 25/01/16 2 - L’auteur Kilian Bazin est directeur et Co-Fondateur de la société Toucan Toco spécialisée dans le “Big-Data”, la data visualisation, la data analytique, l’open data, et plus généralement dans ce que l’on pourrait appeler la “data economy». Publications récentes : Les meilleurs TED Talks sur la dataviz ; La mobilité, tributaire de l’avancée digitale de l’entreprise ; Transformation digitale une logique managériale plus que technologique ; Les «Do’s and Don’ts» de la Dataviz ! ; etc. 3 - Thématique, idées fondatrices et problématique de l’ouvrage Kilian Bazin dans son article pose une nouvelle problématique liée à la data visualisation et appliqué à un domaine particulier de l’entreprise : les Ressources Humaines (RH). La réelle difficulté dans la gestion des RH selon lui n’est pas le manque d’analyse mais l’incapacité à visualiser les compétences dans l’entreprise. Une visualisation inefficace qui ralenti la gestion des talents et

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ne permet pas une mobilité interne efficace. C’est donc un problème central dans l’économie d’aujourd’hui qui est soulevé ici. La data visualisation grâce à une analyse approfondie des données, offre des outils de pilotage qui peuvent augmenter la productivité de ces services et donc de l’entreprise. 4 - Méthodologie, démarche de l’auteur Kilian Bazin est Directeur Général et Co-Fondateur de Toucan Toco, une entreprise spécialisée en data visualisation. On peut donc imaginer qu’il s’appui dans son analyse des retours de ses propres expériences clients. Il n’est pas mentionné d’autre sources utilisées dans l’article. 5 - Structuration de la pensée de l’auteur (logique du plan) Comme beaucoup d’autre articles traitant de la data visualisation et rédigé par des professionnels du secteur, l’auteur pose d’abord la problématique et son contexte. Ici : Comment utiliser la pour améliorer la gestion des RH ? Il va ensuite énumérer les différents mécanismes (data analytique), leurs tenants et aboutissants (SIRH, “BigData”), puis les avantages induits (recrutement, pilotage de l’activité, outil de décision, etc.). 6 - Principales conclusions de l’auteur L’auteur nous explique que avec les SIRH (Système d’Information de Gestion des Ressources Humaines) qui ont rendu les informations sur le capital humain interne accessibles, une première étape à été franchit. Néanmoins, ce qui manque aux DRH et plus généralement dans la gestion des RH, c’est une visualisation transversale de ces données. Une fois de plus, la data visualisation permettrai d’apporter des outils capables de récolter les données, de les comparer, d’ajouter une analyse statistique, et d’offrir une visualisation intuitive et accessible à tous via une interface adaptée. Utiliser à bon escient ces données dans les services RH via des solutions de data visualisation, apporterai de nombreux avantages : améliorer les campagnes de recrutement, repérer les tendances, faire des prévisions sur les besoins humains, rationaliser la prise de décision, anticiper les risques, favoriser le climat social et même repérer les talents. Plus globalement maximiser

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le retour sur investissement de la masse salariale. 7 - Commentaire critique, analyse personnelle Au même titre que l’analyse de Charles Miglietti (lui aussi de Toucan Toco), sur les avantages induits par la data visualisation dans le management des équipes, Kilian Bazin met en avant un domaine de plus à exploiter : les RH. 8 - Appréciation globale Point de vue intéressant donc, à voir si à terme approfondir sur les ressources humaines peut permettre de dégager des points de vue contradictoires pour l’analyse. Attention encore une fois à prendre du recul car l’analyse peut ne pas être totalement objective.

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ANNEXE A.9

datavisualisation outils de mgmt Prénom : Valentin Nom : Lhoste Cycle : Master Management of Business Unit (MBU)

1 - Identification de l’ouvrage Titre : La data visualisation : outil incontournable des décideurs. Auteur : Charles Miglietti Éditeur : La Plume du Toucan Date de parution : 10/12/14 2 - L’auteur Charles Miglietti est Président de la société Toucan Toco spécialisée dans le “Big-Data”, la data visualisation, la data analytique, l’open data, et plus généralement dans ce que l’on pourrait appeler la “data economy». Publications récentes : Ingénieur Backend & Data wanted ; Retour sur un article fort : De l’intuition à la donnée ; Fautil vraiment représenter les données visuellement ? ; Le Big Data, un matériau brut pour tous les métiers ! ; etc. 3 - Thématique, idées fondatrices et problématique de l’ouvrage Charles Miglietti explique que la révolution data bouscule les habitudes des décideurs en entreprise. Les données massives qu’elles génèrent au quotidien peuvent êtres un atout majeur pour ces dernières, vecteur de productivité notamment. Néanmoins, il explique que les équipes lorsqu’elles souhaitent tirer parti de ces données, se heurtent bien souvent à la complexité de les exploiter : données dissimulées, diversité de sources et des volumes, complexité technique, etc. Selon Charles Miglietti, la data

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visualisation offre des outils permettant de pallier ses difficultés. Les décideurs, les manager, peuvent ainsi gagner en efficacité dans la relation et l’échange avec leurs équipes. 4 - Méthodologie, démarche de l’auteur Charles Miglietti est à la tête d’une entreprise spécialisée en data visualisation. On peut donc imaginer qu’il s’appui dans son analyse des retours de ses propres expériences clients. Mais il va également citer une conférence “LinkedIn Talks” de Noah Iliinsky1 datant de Avril 2012 pour appuyer scientifiquement ses propos, notamment sur les liens entre le fonctionnement du cerveau humain et les fondements même de la data visualisation. 5 - Structuration de la pensée de l’auteur (logique du plan) Charles Miglietti introduit ses propos par la problématique générale que l’on retrouve souvent : Pourquoi la data visualisation ? Mais il va préciser son questionnement en se plaçant comme manager ou décisionnaire en entreprise. Il va dans un premier temps commencer son analyse en faisait la relation scientifique entre le cerveau humain et le pourquoi de la data visualisation. Puis il va mettre en avant les différentes possibilités et les leviers de performances induits par les outils de data visualisation en comparant notamment la situation du manager sans et avec ces outils. Enfin il termine en rappelant l’importance du facteur humain dans la prise de décisions, y compris dans l’optimisation de ses outils de data. 6 - Principales conclusions de l’auteur L’exploitation des données inhérentes à l’entreprise via des outils de data visualisation permettrait selon Charles Miglietti, d’augmenter la productivité des manager et des décisionnaires dans leur relation avec les équipes opérationnelles. Sans rentrer dans les faits scientifiques, les données collectées au quotidien sont des mines d’informations capitales, qui une fois contextualisées, ordonnées, corrélées, etc., mettent en avant la bonne 1 Noah Iliinsky est un auteur, speaker, designer et expert en data visualisation et expérience utilisateur (UX)

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information, au bon moment, au bon interlocuteur. “Les managers disposent d’un support pour unifier le discours et faire passer des messages clairs et sans ambiguïté”. Ainsi la prise de décision est plus rapide et plus pertinente. Enfin l’auteur cherche également à mettre l’accent sur l’importance de l’aspect humain, y compris dans des organisations “data-driven”. En effet, l’intuition (générée par l’expérience) dans la prise de décision est et sera toujours nécessaire, notamment dans la mise au point des outils de data. 7 - Commentaire critique, analyse personnelle Analyse de Charles Miglietti intéressante bien que limitée à quelque points. Peut permettre aux décisionnaires et manager en entreprise de prendre conscience des avantages que peuvent procurer une utilisation intelligente des données que les équipes génèrent quotidiennement. 8 - Appréciation globale Article intéressant dans le cadre du TER puisqu’il amène une nouvelle piste de réflexion autour de la data visualisation au service de la prise de décision en entreprise, avec une approche managériale sous-jacente. Attention à l’objectivité de l’analyse.

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ANNEXE A.10

DATAVIZ - RETOURS D’EXPÉRIENCES Prénom : Valentin Nom : Lhoste Cycle : Master Management of Business Unit (MBU)

1 - Identification de l’ouvrage Titre : Big Data : mes retours d’expériences concrets. Auteur : Mick Levy Éditeur : blog.businessdecision.com/ Date de parution : 22/03/16 2 - L’auteur Mick Levy est “Directeur Innovation Business” au sein du groupe Business & Decision. Il est “Addict” de la Data, et possède 15 ans d’expérience dans l’innovation et dans la valorisation du capital des données de l’entreprise. Business & Decision est un Groupe international de consulting et d’intégration de systèmes (CIS), leader de la Business Intelligence (BI) et du CRM, acteur majeur de l’e-Business. Le groupe accompagne ses clients dans des domaines d’innovation tels que le Big Data et le Digital. Ses derniers articles : Advanced Analytics, indissociable partenaire du Big Data ; Les 7 tentations du Big Data… auxquelles il faut céder ! (1ère et 2ème partie) ; Le Big Data entraîne l’entreprise dans une nouvelle ère ; Business Intelligence et Big Data : Pourquoi le Big Data va réussir là où la Business Intelligence a échoué ? 3 - Thématique, idées fondatrices et problématique de l’ouvrage “La Data est une nouvelle matière première pour l’entreprise. Elle présente de nombreuses opportunités et crée chaque jour de nouveaux usages. Les premières

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entreprises à la mettre en œuvre dégagent rapidement de la valeur et gagnent un avantage concurrentiel”. Mick Levy nous propose dans cet article, un retour d’expériences sur les réalisations concrètes mise en oeuvre pour ses clients. Et va également expliquer pourquoi adopter ces nouvelles technologies, et comment les déployer rapidement dans les organisations. 4 - Méthodologie, démarche de l’auteur Mick Levy représente la le Groupe Business & Decision lors de l’édition 2016 du congrès “Big Data Paris” du 8 Mars dernier. Il anime notamment la conférence “Big Data was like teenage sex : l’ère des projets concrets”. Cet article publié sur le Blog du Groupe, lui permet de faire un compte rendu de sa conférence. L’objectif premier de son atelier et de présenter des retours d’expériences concrets de projets, la principale matière brute de son intervention est donc son expérience. 5 - Structuration de la pensée de l’auteur (logique du plan) Mick Levy introduit sa conférence par la phrase “Big Data il like teenage sex” prononcée en 2011 par Dan Ariely, professeur à l’Université Américaine de Duke. Tout son propos va être alors de montrer que cette phrase est dépassé aujourd’hui en 2016. Il explique par exemple que “le Big Data de post-adolescent est plein d’énergie”, et que les entreprises qui savent s’en servir peuvent générer un avantage concurrentiel. Il propose de présenter 4 projets concrets et 3 conseils pour démontrer son propos. 6 - Principales conclusions de l’auteur Selon Mick Levy, il existe 4 façons d’aborder le Big Data : par la donnée (approche exploratoire), par l’usage (un nouveau service ou un nouveau produit), par la question (compréhension d’un phénomène, anticipation, prédictions), ou par la technologie (réduction du coût total de possession - TCO). Le premier projet qu’il présente est une application permettant de prédire l’évolution de l’épidémie de Dengue. Le projet s’est d’abord concentré sur le Brésil, et le rendu est une plateforme dynamique permettant des analyses détaillées. Pour ce projet, les données utilisées sont

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exclusivement publiques, donc accessibles par tous (OMS, prévision météo, recherche Wikipédia, etc.). Enfin les technologies utilisées sont multiples mais spécifiques à ce type de projet (Cloudera, Knime, Qlik Sense). Le second projet émane du Ministère des Finances Belge et peut être décrit comme une solution de Datascience permettant de lutter contre la fraude (à la TVA, à l’évasion fiscale, etc.). Le ROI selon ce même ministère est estimé à 1 milliards d’euros chaque année économisé grâce à la solution. Troisième projet, à destination d’un professionnel également : une solution permettant de prédire le CA et d’optimiser le pilotage de l’activité commerciale. Pour réaliser la solution, les data scientists se pose différentes questions sur les facteurs de production par exemple, ou sur les canaux de communication, puis ils récoltent les données correspondantes et les recoupes. Résultat : des prédictions avec 90% de fiabilité. Enfin dernier projet, une solution pour une entreprise du secteur bancaire proposant un moteur de recommandations en temps-réel, couplé à une personnalisation de la navigation. Les trois conseils que donne Mick Levy sont les suivants : Orientez l’approche sur la valeur. L’information sera la ressource première primaire de la prochaine économie (Peter Sondergaard, Gartner Senior VP). Adapter la construction à la démarche exploratoire). Pour construire une voiture commencez par un skate ou une trottinette. Adopter la bonne démarche méthodologique. Identification, cadrage, mise en oeuvre et utilisation. 7 - Commentaire critique, analyse personnelle Un point de vue intéressant de Mick Levy qui nous fait partager ses retour d’expériences concrets, et qui montre effectivement que le Big Data n’est pas un concept à minimiser comme c’était le cas il y a quelque années. 8 - Appréciation globale Le Big Data n’est plus un concept flou, maîtrisé par une minorité. Il permet aujourd’hui aux entreprises qui font la démarche de maîtriser leur données de générer soit des profits, soit un avantage concurrentiel et dans tout les cas il y a un retour sur investissement. Même si un grand nombre de données sont accessibles librement, éditer des

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solutions informatique productives et optimales nécessite un certain nombre de compétences et de connaissances, notamment au niveau technologique. Enfin, presque tout les secteurs d’activité peuvent trouver une opportunité commerciale et son donc concerné.

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Interview

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Marius ortiz

10h11

Interview de Marius Ortiz, Directeur des Opérations et Associé de l’agence 10h11. Interview de 90 minutes, réalisée en face à face à l’agence de Bordeaux le 29/03/16. 10h11 est une agence spécialisée dans le traitement de la Data avec deux grands pôles de compétences : la Data Science et la Datavisualisation.

Bonjour Marius, pouvez-vous vous présenter ? A quel niveau tu interviens au sein de l’agence 10h11 ? Donc moi je m’appelle Marius Ortiz, je suis Directeur des Opérations chez 10h11. J’interviens à peu près à tout les niveaux, du début du projet à sa livraison notamment. Julien qui est CEO s’occupe pas mal de la partie commerciale mais j’en fais un peu également. J’interviens au niveau de la prise de brief client, dès qu’il y a un contact client qui est fait je les rencontre, généralement je fais le budget et le planning aussi donc toute la gestion de gestion de projet. Je gère aussi les équipes, la communication en parallèle de Julien, et puis la gestion générale de l’agence de Bordeaux puisque notre CEO est plus souvent sur Paris maintenant. Questions d’introduction : Quel est le métier de 10h11, son secteur d’activité et sa zone de chalandise ? On a deux grands domaines de compétence dans l’agence : la Datascience et la Datavisualisation. Donc quand on a des clients qui arrivent avec des données, on est capable de les traiter de manière assez poussé en créant des algorithmes, des modèles statistiques, du prédictif par exemple, et une fois que l’on a traité et nettoyé ces bases de données on peut faire de la Datavisualisation.

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On y arrive en scénarisant, en conceptualisant, en faisant des maquettes graphiques. Le rendu final peut prendre la forme d’infographies, de dashboard intéractif ou de cartographie. On a pas de secteur d’activité cible et on essaye d’être partout puisque on travail avec des banques, avec collectivités, des assurances, des entreprises dans l’environnement. La raison c’est que lorsque que l’on crée un algorithme ou un modèle statistique, il peut s’appliquer à d’autre domaine. Mais on essaye d’être opportunistes et de ne pas se limiter dans les secteurs cibles. Historiquement on est une entreprise Bordelaise mais depuis quelque années on commence à avoir des clients Parisiens puisque le gros du business en France se fait à Paris. Du coup on a rapidement monté une agence à Paris et l’on a eu à l’origine le soutient du Groupe Publicis puisque l’on a une offre avec eux, avec Publicis Consulting plus précisément, qui s’appelle Datacraft. Aujourd’hui notre CEO y est basé pour développer un peu l’activité et il y a aussi notre DA (Directeur Artistique ndlr). En tout les cas la production restera à Bordeaux. Maintenant on essaye de se développer un peu partout, on a eu des contrats à Lille, à Lyon, à Aix-en-Provence notamment. Et puis jusqu’à peu aussi on avait une firme à Québec qui s’appelle 4h11, et qui est récemment devenue une entité à part entière même si on continue de travailler ensemble puisque c’est un des fondateurs de 10h11 qui la gère. Comment définir la datascience et la datavisualisation ? La Datascience c’est savoir exploiter, nettoyer, traiter des données, c’est ce que l’on appelait avant de la statistique en fait, ça simplement changer de nom. William (William Brojanigo, Directeur Datascience ndlr) que l’on a embauché il y a quelque mois le dit lui même “avant j’étais un statisticien, maintenant je suis Datascientist”. Ce qui a changé aujourd’hui c’est la quantité de donnée traité, la rapidité et la variété. Et la Datavisualisation c’est tout simplement mettre en forme des données pour les rendre intelligibles par le plus grand nombre et par ceux qui vont les utiliser. Avant on faisait de la Dataviz sans faire de la Datascience parce

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que l’on ne pouvait pas traiter de grosses quantité de données, on ne pouvait pas les rendre intelligentes, ce que l’on appelle les “smart data”. On peut le faire un peu avec de la Dataviz mais on ne peut pas aller trop en profondeur. Avec les Datascientist on peut, et c’est aussi ce qui fait je pense à l’heure actuelle la force de 10h11, on a vraiment tout les domaines de la Data et tout les métiers inhérents Quelle solutions apportez-vous aux entreprises ? Quel est leur besoin lorsqu’il viennent vous voir ? Les solutions sont très variées finalement car les besoins le sont aussi. Généralement on a deux grand type de clients, ceux qui ont des données et qui ne savent pas quoi en faire, et ceux qui savent quoi en faire mais qui ne savent pas comment. Pour les premiers, la plupart du temps on part avec eux sur ce que l’on appel un audit de données, c’est-à-dire qu’on va dans leur entreprise, on extrait toute leur base de données, on traite aussi avec tout les pôles de l’entreprise, tout les services puis on essai de trouver et de comprendre leur besoin et on crée un service complètement sur mesure. C’est une forme de co-conception de l’outil idéal, ou les employés prennent réellement part à la conception. D’un point de vue de l’adoption, de l’appropriation c’est beaucoup plus fort. Dans le deuxième cas, on a des clients qui ont eux des grosses bases de données et qui nous disent “nous on a besoin d’un dashboard pour voir nos données”. Ils ont à l’origine déjà une idée donc on fait avec eux un peu de conception mais en moins poussé puisque l’on sait déjà ce que l’on va faire. Donc ce sont des projets plus court bien sûr. Voilà c’est à peu près les deux types de clients que l’on a. Peux-tu me donner un exemple concret d’un projet récent sur lequel vous avez travaillé ? La majorité des projets sont assez confidentiels, après dans ce que l’on livre en Public il y généralement peu à pas de Datascience. Par exemple on a fait un projet pour Business France qui est en fait une cartographie des exports Français, et

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des emplois crées pour la France. C’est une cartographie intéractive donc il y a une vue type map, une vue en histogrammes, tu peux changer les années, etc. Donc voilà, par contre c’est vraiment un tout petit projet car ça a demandé à peine cinq jours de développement. C’est un projet que l’on a fait avec Datacraft puisque Business France est un client de Publicis. Mais c’est notre designer qui a crée les maquettes, puis on l’a développé, on a fait la gestion de projet, etc.1 Selon toi, quelle est la place des datascience et de la datavisualisation dans l’économie d’aujourd’hui ? Dans quelle mesure elles influence l’organisation des entreprises ? En fait cela existe depuis très longtemps puisque les datascience avant c’était simplement des statistiques. Tout les grands directeurs marketing ont toujours utilisés du prédictif pour prévoir leur activité. On avait d’ailleurs rencontrer un ancien Directeur d’une entreprise qui faisait de la soupe, et lui il nous disait qu’il regardé la météo, des prévisions très très précises qu’il payait très chères pour avoir un vision à deux mois, et si il allait faire chaud il coupait l’usine complètement c’est-à-dire qu’il ne produisait pas puisque les gens ne mangent pas de soupe quand il fait chaud. Il a réussi à économiser plusieurs milliers d’euros comme ça. Aujourd’hui avec la quantité de données qu’il y a c’est encore plus poussé et plus précis, et ça arrive de plus en plus. Donc oui on parle beaucoup de Big Data mais dans des petits milieux comme cela, ça marche beaucoup par des statistiques, par du prédictifs, notamment pour prendre des décisions. Et je pense que cela va prendre de plus en plus d’ampleur, c’est sûr. À ton avis, quelles seront les prochaines innovations dans le secteur du Big Data, notamment avec la démocratisation des objets connectés ? Justement par rapport aux objets connectés nous on avait fait un projet qui s’appelle Goria, c’est celui qui est expliqué dans le Livre Blanc. Mais c’est vrai que cela va 1

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Projet visible sur data.businessfrance.fr

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faire intervenir énormément de données en plus. La quantité de données va encore exploser, et surtout on va encore plus de données personnelles sur les gens. Après il y a par exemple le secteur de la santé qui y arrive et qui est très porteur. Cela dit pour avoir essayé de travailler avec eux c’est très frileux par rapport aux données perso justement. Maintenant si on reste sur les objets connectés type sport etc, c’est un marché énormément porteur, et ça va permettre de créer des interfaces encore plus personnalisables et même de faire intervenir des données personnelles dans des données d’entreprise. Il y a par exemple une entreprise Danoise je crois, qui a fait un grand mur de 4 mètres sur 5 à l’entrée de la société avec des écrans, et il y a une partie des données personnelles des employés, sans rentrer dans le trop perso non plus, qui côtoie des statistiques sur l’activité de l’entreprise ou ses données financières. Ça rejoint en fait une volonté aussi qu’il y a depuis quelque années, de management transparent. Alors ça commence un peu à se développer en France, mais nous on tout les cas c’est ce que l’on fait ici avec nos équipes, au même titre que du management par la donnée mais c’est encore autre chose. Comment est-ce que tu vois l’avenir de 10h11 ?

À Bordeaux et à Paris déjà, je pense déjà que l’on sera beaucoup plus nombreux et je pense surtout que l’on va plus se diriger vers de l’aide à la prise de décision, du prédictif, des choses comme ça. Je n’exclue pas non plus le fait que l’on se fixe sur un secteur d’activité en particulier, les médias, l’industrie, ou le sport par exemple. A l’heure actuelle après c’est difficile à dire car on est très opportunistes, on essai d’aller un peu partout, et encore une fois ce sont les prémisses encore du traitement de la donnée, il faut que l’on réussissent à convaincre beaucoup de gens, beaucoup d’entreprises mais ça va se faire. Compte rendu de l’interview : Un échange avec Marius très intéressant. Chez 10h11 ce

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sont des grands consommateurs de données, ils n’en sont pas frileux et ils appliquent ce principe dans leur travail. Au delà de la vision très enrichissante de Marius sur son travail, il est important de retenir que la donnée est omniprésente aujourd’hui dans nos quotidiens, nos mode de vie et nos comportements. À l’avenir même si il existe des gens qui voient l’aspect usurpation et sécurité avant tout, il n’en reste pas moins qu’il sera difficile voire impossible de vivre sans dans quelques années. D’un point de vue de l’entreprise, les grands groupes sont désormais habitués à traiter avec le potentiel de leur données, il y a des secteurs comme celui de la banque ou de la publicité où les possibilités sont conséquentes du fait de la multiplicité des données à disposition. Néanmoins il est possible d’adapter des modèles à tout secteur d’activité. Enfin les applications des Datascience et de la Datavisualisation sont multiples, maintenant la principale reste l’aspect prédictif et prévision avec les ventes, les tendances, certain phénomènes, et même les risques. En multipliant les sources et en recroisant, on obtient par ailleurs des prévisions de plus en plus fiables.

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charles miglietti

Toucan Toco Interview de Charles Miglietti, Président de l’agence Toucan Toco. Interview de 16 minutes, réalisée par téléphone le 28/03/16. Toucan Toco est une agence Parisienne qui réalise des solutions de Datavisualisation permettant de déployer des «small app» au sein des entreprises.

Bonjour Charles, pouvez-vous vous présenter ? Charles Miglietti, j’ai 28 ans et j’ai crée Toucan Toco il y deux ans. Je suis issu d’une formation d’ingénieur puisque j’ai fait l’école Polytechnique puis l’ENS Cachan. J’ai crée une première start-up tldr.io que j’ai mené pendant 15 mois, où l’idée était de faire des résumés collaboratifs en ligne, puis j’ai arrête pour créer Toucan Toco. Avant toute chose, pourquoi “Toucan Toco” ? Le nom c’est simple puisque à la base on voulait une mascotte, quelque chose qui communique comme un animal. Après on a choisi l’oiseau parce qu’il assez simple puis finalement le Toucan parce qu’il est coloré et sympathique. Votre métier c’est donc d’apporter des solutions de Datavisualisation permettant de déployer des small apps au sein des entreprises. Vous pouvez traduire ? D’abord il y la Datavisualisation qui est l’art de faire parler les chiffres par des graphiques et des représentations

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visuelles, et puis il y a le Data Storytelling qui est nous ce que l’on fait à savoir utiliser la Datavisualisation pour raconter des histoires. Il y a donc une vraie partie scénarisation des données pour que ce soit le plus claire et compréhensible possible. Enfin il y a la “small app” qui est en fait le résultat final, la solution que l’on va rendre au client. On peut voir cela comme un tableau de bord des résultats, sauf qu’il intègre des technologies informatiques qui permettent de le rendre dynamique et interactif. Est-ce que les entreprises qui viennent vous voir ont déjà un besoin bien précis ou alors est-ce qu’elles viennent en se disant “on produit de la data, qu’estce que l’on pourrait en faire pour en tirer un avantage concurrentiel ? Il y a les deux. Il y a effectivement des entreprises qui viennent avec un besoin déjà bien précis car ils ont des tableaux de bord, des reporting et communiquent déjà des chiffres, et puis dans ce domaine il y en a aussi qui ne font pas encore tous et veulent rentrer dans l’ère plutôt digitale de simplification. Et la Datavisualisation est là pour ça. Pouvez-vous nous donner un exemple concret d’un projet récent sur lequel vous avez travaillé ? On travaille pour des constructeurs automobiles par exemple, comme Renault et Citroën, pour leurs départements études. Pour ces projets on va notamment restituer les résultats des enquêtes de satisfaction. On récupère les datas, on les scénarise et l’on met à disposition ensuite des plate-forme sous la forme de site web. Ce sont ces plateformes finales que l’on appel “small app” pour application. Selon vous, est-ce que le Big Data et des concepts comme la Datavisualisation, les Datascience ou l’Open Source ont une place importante dans les mutations économie contemporaines ? Bien sûr que cela à une place importante. Après toutes les industries ne sont pas au même point dans maturité

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sur les données, puisque les entreprises ne sont pas toutes au même stade de transition. Il y aura toujours des secteurs d’activité, notamment ceux à forte spécificité, où il n’y aura pas toute suite une nécessité mais finalement on va progressivement y venir Dans quelle mesure cela influence l’organisation des entreprises ? En fait ces projets là sont vraiment au cœur de la transformation digitale des entreprises, donc cela influence la manière de travailler l’information, d’y accéder et de la travailler. Après ce qui est intéressant c’est aussi la façon dont ils inscrivent la transformation des postes liés à la Data au centre de leur business. À votre avis, quelles seront les prochaines innovations dans le secteur de la Data, notamment avec la démocratisation des objets connectés ? Je ne lis pas trop dans l’avenir à long terme mais ce qui va évoluer c’est l’apprentissage du comportement des consommateurs pour prédire des actes d’achats, etc. Après avec les objets intelligents on va avoir de plus en plus de service et de choses qui seront automatisées Dernière question, vous serez où dans 10 ans ? 10 ans c’est un peu long mais dans 5 ans éditeur de logiciels ce serait déjà bien. Dès qu’il aura un besoin pour faire une présentation ou une restitution d’informations sur tableau de bord, à ce moment là on pensera “Toucan Toco”.

Compte rendu de l’interview : L’entretien avec Charles Miglietti a notamment permis d’approfondir les notions de Datavisualisation et de Data Storytelling. En effet, Toucan Toco se distingue de l’agence 10h11 en proposant un rendu final client sous la forme d’une «samll app». En somme, cela se traduit comme on

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a pu le voir par des plateformes ou des tableaux de bord entièrement dynamique et interactifs intégrant en dehors des technologies informatiques, une scénarisation des données traitée. C’est ce que l’on appelle le Data Storytelling, ou raconter des histoires avec les données. Et cela passe par de la Datavisualisation. D’autre part, pour Charles Miglietti, il y a une véritable transformation digitale des entreprises qui se joue aujourd’hui, plus ou moins rapide selon le secteur. Néanmoins, cette prise de conscience impacte l’organisation structurelle des entreprises, notamment au niveau des postes en internes qui sont au plus porche de la donnée comme le Marketing. Enfin selon lui, les prochaines évolutions liées au Big Data sont difficiles a déceler tant le phénomène évolue de façon exponentielle. Cela dit, on long terme il faut s’attendre à une évolution dans la prédiction des comportements du consommateur et notamment au travers de l’acte d’achat.

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didier delhoste

cheops technology Interview de Didier Delhoste, Directeur Général Délégué de la société Cheops Technology. Interview de 56 minutes, réalisée par téléphone le 02/07/15. Cheops Technology est une entreprise spécialisée dans l’ingénierie des infrastructures qui supportent le Système d’Informations (SI). J’ai réalisé cette interview dans le cadre d’un travail en Marketing il y 8 mois. La finalité était sensiblement la même et j’avais alors choisi le sujet des évolutions technologiques dans le secteur de l’IT, en axant mes recherches sur l’émergence du Cloud Computing et du phénomène des Big Data. Le point de vue de Monsieur Delhoste reste usuel encore aujourd’hui et met pourtant en avant la rapidité» d’évolution de ces phénomènes technologiques. Par ailleurs, Cheops Technology apporte en sus des deux agence précédentes, la vision d’un acteur qui se situe du côté de la solution technique d’hébergement des données, dans le support. Les problématiques liées au Big Data ne sont donc pas les mêmes que l’opérationnel.

Bonjour Monsieur Delhoste, est-ce que vous pouvez me présenter CHEOPS TECHNOLOGY en quelques mots, son implantation, sa structure, son offre ? CHEOPS TECHNOLOGY c’est une entreprise dont le métier c’est l’ingénierie des infrastructures qui supportent le SI (Système d’Information des entreprises). C’est une entreprise de 400 personnes, on a 14 implantations au

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niveau national, on fait un chiffre d’affaires consolidé de 75 million d’euros avec notre filiale OCEALIS. Je reviendrai ultérieurement sur cette filiale et ses missions. On a globalement 4 divisions qui présentent une valeur ajoutée à nos clients : •

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La première est l’ADN de l’entreprise, son métier d’origine : Les Infrastructures. Conception, fourniture, mise en œuvre des infrastructures technologiques qui supportent le SI des entreprises. À ce titre on travail avec 8 partenaires stratégiques, le premier étant HP, puis EMC2, DELL, ensuite on voit apparaître Microsoft, Orange, Oracle, VMware, Citrix. Voilà globalement nos partenaires stratégiques. Alors bien sûr on travail avec d’autres, mais avec ces 8 partenaires stratégiques, on entretient une relation industrielle, commerciale forte, et un relationnel fort avec le management. Voilà pour la division infrastructure, bien sûr forte technicité, et l’on investit beaucoup dans les compétences de nos collaborateurs et les certifications techniques auprès de ces partenaires là. La deuxième division qui s’appelle Modernisation Technologique, accompagne les clients dans la modernisation non plus uniquement du socle technique mais aussi de leur applicatif, de la base de donnée et du middleware1. Par exemple, lorsque l’on amène aujourd’hui des entreprises dans le Cloud, il y a le sujet du socle technique que l’on maîtrise, mais il faut que les applications soient en mesure d’aller sur le Cloud, tout ou partie, et continue à discuter entre elles. Donc ça c’est la savoir faire de notre division modernisation technologique qui apporte une valeur ajoutée vraiment forte à Cheops Technology puisque l’on a peu d’acteurs qui adressent à la fois les sujets technologiques et les sujets applicatifs. La troisième division Infogérance et Cloud, c’est une activité que l’on a développé depuis 2007. En 2007 c’était l’infogérance hébergée, on amenait les

1 En architecture informatique, un «middleware» ou intergiciel est un logiciel tiers qui crée un réseau d’échange d’informations entre différentes applications informatiques. Src : John Footen et Joey Faust ; The Service-Oriented Media Enterprise : SOA, BPM, and Web Services in Professional Media Systems.

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infrastructures de nos clients dans nos Data Center, mais c’était des infrastructures dédiées. Depuis 2009, on a lancé une offre de Cloud. Cette offre chez Cheops s’appelle iCod®, Infrastructure Cheops On Demand. Là on était extrêmement précurseurs puisque l’on entend parler du Cloud depuis trois quatre ans maximum alors que nous on en parle depuis 2009, et c’est en production dans nos Data Center depuis tout début 2010. Donc c’est une transformation forte que l’entreprise mène depuis 2009, et qui aujourd’hui [cette activité] représente plus de 25% de notre chiffre d’affaires. C’est le moteur de la croissance et des résultats de l’entreprise. La quatrième division, c’est le sujet de la filiale qui s’appelle OCEALIS, c’est l’activité Réseaux Sécurité et Communications Unifiées. On avait des compétences sur ces domaines chez Cheops, mais on n’était pas reconnu comme des experts, et surtout sur le domaine de la sécurité du SI. Hors avec le Cloud, on a besoin de plus en plus de sécurité, des infrastructures, des accès, des données, etc. C’est un vrai métier, donc on a acquit cette société qui est Lyonnaise, qui a une expertise extrêmement forte sur la sécurité, et depuis maintenant presque deux ans, on déploie ces compétences sur l’ensemble de nos agences.

Quel est votre poste chez Cheops Technology ? Je suis Directeur Général Délégué de Cheops Technology, société que j’ai rejoint en 2006. Jusqu’alors, j’étais en charge de toute l’activité infrastructure et services chez HP, sur tout l’arc Atlantique de Brest à Perpignan. Au niveau du Cloud, avec une offre de service sur mesure comme vous le proposez, est-ce que vous avez réussi à atteindre une place de leader sur le marché national ? On est pas un des seuls à le faire, il y a quelque acteurs. Je pense que aujourd’hui on est parti très tôt, on a une offre extrêmement mature, et on est un des leader effectivement de ce marché. Aujourd’hui on a des clients comme Yves Rocher, Jennifer, Cdiscount que vous connaissez bien

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dans la région, ou Cultura. Leur SI (Système d’Information ndlr) tourne chez nous, 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, 365 jours par an. Et je vous ai volontairement cité des clients qui sont dans le domaine du «retail» et du «webmarchand», pour lesquels on sait très bien qu’un arrêt de service est un risque à proscrire. Je pense que aujourd’hui sur cette activité là, on est un des acteurs qui a le plus de références, dans ce type d’entreprise. Mais encore une fois, nous on ne cible pas les banques, on ne cible pas les entreprises du CAC40 qu’on laisse à d’autres acteurs. Ce n’est pas notre marché. Sur le reste on est agile, extrêmement «customisable», et c’est ce qui fait notre force. Donc oui on est un des leader au niveau national, et d’ailleurs quand on regarde la presse, on parle beaucoup de nous. On parlait du passage au Cloud à partir de 2007, qu’estce qui vous a amené à pressentir le potentiel de ce marché, l’évolution qui pouvait avoir lieu ? Pour la petite histoire déjà, en 2007 on a tout simplement lancé l’activité infogérance. Là j’ai tendance à dire : concours de circonstances. A l’origine ce sont deux clients que l’on traitait en infrastructures, qui au même moment nous on dit : gérer tout ça, l’infrastructure, etc., ce n’est pas notre métier, on a pas les équipes. Nous notre savoir c’est d’apporter de la valeur au métier. Mais les compétences ce n’est pas nous. Est-ce que vous savez le prendre ?». Donc on est parti dans l’infogérance comme ça. On a réfléchi, et on a réfléchi assez vite. On a deux caractéristiques : un nous sommes des vendeurs, des commerçants, ce n’est pas un sous-métier, c’est important. Deux, on est surtout extrêmement sérieux. Donc on a réfléchi et on s’est dit on ne peut pas ne pas y penser. La preuve c’est que les clients nous le demande de manière naturelle, donc cela veut bien dire quelque chose. On a dit oui, et tout de suite on a investi, notamment dans des salles chez un hébergeur qui a l’époque était Neuf Cegetel. On a effectivement prit des gens dont c’était le métier puisqu’il s’agissait d’un opérateur téléphonique qui avait des caches et des Data Center2 certifiés. Et puis on a tout de suite embauché nos 2 Un «Data Center» est un site physique sur lequel se trouvent regroupés des équipements constituants du système d’information de l’entreprise (ordinateurs centraux, serveurs, équipements réseaux

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équipes pour gérer. On a commencé à vendre notre offre et à acquérir de nouveau clients sur ce métier là. Après il y a eu l’avènement des nouvelles technologies comme la virtualisation, qui permet d’optimiser les machines et d’utiliser 80 à 90% de la puissance des équipements. Chose qu’un client tout seul ne faisait pas. Et on s’est dit que c’était dommage de mettre qu’un seul client sur une machine, là où les technologies nous permettent de mutualiser et donc d’optimiser. On a acheté les infrastructures, et on a vendu l’énergie. Donc le début du Cloud chez nous c’était des infrastructures mutualisées. Et aujourd’hui le Cloud ça n’est rien d’autre que des infrastructures mutualisées, avec bien sur maintenant des nouvelles technologies qui sont apparues. Mais au départ on s’est dit : tiens les clients vont de plus en plus dans l’infogérance ...». Parce que les ETI, les PME-PMI, elles n’ont plus les moyens d’acquérir les compétences, et en plus il faut qu’elles fassent des économies, donc elles externalisent. Mais pour qu’elles fassent encore plus d’économies, il faut que nous optimisions les infrastructures, en mutualisant. Et c’est parti de là. Donc on n’est pas forcément des visionnaires, simplement on a regardé ce que demandaient les clients. En fait il faut s’occuper des clients, parce que aujourd’hui les clients, ce qu’ils veulent, c’est déployer de plus en plus vite des solutions applicatives et fonctionnelles, nécessaires à leur métier pour faire la différence par rapport à la compétition, premier sujet. Et surtout ils veulent que cela coûte de moins en moins cher. Donc la convention de ces deux sujets c’est bien de l’automatisation et de la mutualisation. C’est ça le Cloud. Aujourd’hui un nouveau serveur client ça se déploie en quelques secondes, là où l’on mettait quelque semaines. Finalement on a fait le constat que les clients voulaient externaliser, qu’ils avaient des contraintes financières, et qu’il fallait automatiser. Voilà comment on est parti dans le Cloud. Je voudrais simplement terminer par ce dont on parlait précédemment à savoir les objets connectés et le «Big et de télécommunications, etc.). Il peut être interne et/ou externe à l’entreprise, exploité ou non avec le soutien de prestataires. Src : Livre Blanc « Datacenters, une chance pour la France ; www. globalsecuritymag.fr.

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LA Data, pétrole de l’économie moderne

Data». Les objets connectés car c’est une tendance prédominante du marché aujourd’hui, et le «Big Data» car sur votre secteur il y a également une réflexion sur la gestion des populations. Est-ce que cela est lié ? Tout à fait. Il y a deux choses. La partie objets connectés, on y est de plus en plus tant pour les particuliers que d’un point de vue professionnel. On le voit par exemple depuis deux ou trois ans avec le smartphone qui est réellement devenu un standard. À notre niveau c’est le cas puisque l’on a deux tiers des collaborateurs qui en sont équipés. On a besoin au quotidien, soit dans les bureaux soit à l’extérieur, d’avoir accès au système d’information, au données comme la messagerie, etc. Donc on a besoin de réfléchir au objets connectés, et notamment aux problématiques de sécurité. La question c’est : comment on apporte de nouveaux outils de travail, ou logiciel aux utilisateurs, tout en garantissant la sécurité des données ? Il y a deux ou trois ans c’était le smartphone, aujourd’hui ce que l’on voit de plus en plus apparaître c’est la tablette. Un outil qui vient compléter l’usage de l’ordinateur, et qui a des applications assez peu différentes finalement. Donc ça c’est la tendance chez nous, mais c’est également la tendance dans les établissements de santé. C’est de se dire : comment je fais pour apporter ce type de solution avec du hardware, donc des tablettes, mais aussi des solutions logiciels, et comment en tant qu’entreprise j’arrive à manager tout cela ? Parce que je vais fournir du matériel, mais le matériel il est mobile, donc il y a un risque qu’il soit volé, il y a un risque sur la confidentialité et la traçabilité des données. Le deuxième point c’est que l’on est dans un monde de plus en plus connecté, où il y a de plus en plus de données, et c’est le cas pour les établissements qui traitent des données de santé comme Maincare Solutions avec qui l’on travaille beaucoup. Un enfant qui va naître aujourd’hui, tout son parcours de vie va être dans les systèmes informatiques. Parallèlement avec les smartphones, on a des solutions qui permettent le suivi de son activité, de sa santé au quotidien. Cela veut dire qu’au final on a de plus en plus de données, et c’est au moment de l’analyse de ces données qu’entre en jeu la problématique du «Big Data». Comment j’arrive en tant que fournisseur de solutions, à

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stocker ces données là, en assurant une performance et une analyse poussée ? Derrière, de la donnée pour de la donnée ça ne sert à rien, il faut avoir des systèmes d’analyse poussés pour que le résultat soit pertinent.

Compte rendu de l’interview : Ce que l’on peut retenir de cet entretien c’est que le client dans beaucoup de secteur et même dans l’IT qui est normalement considéré «à haute technicité», doit être placé au centre de processus. Chez Cheops Technology par exemple, il y a bien sûr les évolutions du marché, mais leur passage au Cloud s’est fait par une demande naturelle d’un client. De plus et sans rentrer dans les détails trop techniques, les technologies dans le secteur de l’IT permettent d’apporter des solutions sur-mesure et personnalisées comme pour le Big Data, mais surtout possédant très peu de limites technologiques. Sur le thème des objets connectés, pour une entreprise qui apporte la solution technique et matériel d’exploitation des données, les principales problématiques qui se démarques sont effectivement la sécurité des données, notamment avec ces supports nomades qui peuvent être facilement volés. De la même manière, Monsieur Delhoste nous parle également de la confidentialité des données, avec des risque comme l’usurpation. Enfin sur le phénomène des Big Data, il apparait que la données devient centrale dans nos comportements, au travail comme au quotidien. Pour quelqu’un comme Cheops Technology qui fournit la solution d’hébergement, les principaux axes à manager tiennent dans le stockage des données (les Data Center), et aussi dans l’exploitation de ces données, pour que la finalité soit pertinente. Axes qu’il faut relier évidemment au premier des «3V» le Volume des données échangés depuis la démocratisation du digital.

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Avril 2016 ÂŠValentin Lhoste