- il y a 8 heures
Ce mardi 27 janvier, Aymeric Dupas, vice-president, tableau analytics chez Salesforce, et Pierre Lenclud, chief data officer de Heppner, sont revenus sur l'IA analytique et son utilisation dans les entreprises, dans l'émission Tech&Co Business présentée par Frédéric Simottel. Tech&Co Business est à voir ou écouter le mardi sur BFM Business.
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00:01Tech & Co-Business, les invités.
00:05Allez, on va parler d'IA Analytics avec nos deux invités suivants
00:08et un spécialiste de l'IA Analytics, c'est Tableau Analytics
00:11avec Emeric Dupin, vice-président chez Tableau Analytics
00:13qui fait partie de la galaxie Salesforce.
00:16Bonjour Emeric.
00:18Bonjour Frédéric.
00:18Merci d'être avec nous.
00:19Et pour témoigner justement de l'usage de cette IA Analytics,
00:23Pierre Lanclude, bonjour Pierre.
00:24Bonjour Frédéric.
00:24Merci d'être avec nous, vous êtes Chief Data Officer de Epner.
00:27Alors Epner, c'est peut-être une marque qui vous dit quelque chose,
00:28c'est un gros logisticien présent dans près de 160 pays,
00:3372 millions de colis transportés, donc vous voyez, ça fait beaucoup de choses.
00:36Et puis c'est une marque, là on vous en parle, vous allez dire
00:39mais j'en vois partout finalement, c'est un peu ça.
00:41C'est une marque qui est assez discrète, mais dès qu'on y fait attention,
00:44on la voit un peu partout.
00:45Je voulais démarrer, Emeric, parce qu'on va parler évidemment d'IA Analytics.
00:49Est-ce qu'aujourd'hui, je sais que vous avez fait une étude dessus
00:52avec Tableau Analytics, sur est-ce qu'on a un data chaos,
00:57si je veux dire en anglais, ou un chaos de la data aujourd'hui ?
01:00C'est vrai que beaucoup d'entreprises nous partagent aussi ce constat.
01:05L'étude a été faite effectivement sur plus de 8000 leaders.
01:11Tableau dans le monde, c'est 22 millions d'utilisateurs,
01:13donc on a une bonne base de constats.
01:16Et le constat c'est quoi ?
01:18Juste pour nous préciser le métier de Tableau,
01:19qu'est-ce que ça fait par rapport à, on va en parler de Salesforce,
01:23par rapport à un outil, je vais faire quoi avec Tableau ?
01:26Même si Pierre va nous expliquer tout ça dans un instant, très rapidement.
01:29Bien sûr, Tableau c'est simple, c'est apporter de la clarté métier,
01:34donc ce sont des outils d'analyse de la donnée, de décisionnel.
01:38D'accord, donc ça veut dire mes factures, mes commandes, tout ça,
01:41je mets tout ça ?
01:42Ça veut dire la capacité...
01:43De paramètre un peu tout ça ?
01:44Exactement, en fait c'est la capacité à prendre toute la donnée de l'entreprise,
01:49quelle qu'en soit sa forme,
01:50et à la transformer en outil d'analyse du business
01:55pour comprendre qu'est-ce que je dois faire, qu'est-ce que je ne dois pas faire, et quand.
01:58Alors je regardais justement les chiffres, je vous ai interrompu là,
02:0172% des dirigeants français se disent très data-driven,
02:04mais seulement 45% estime produire des informations vraiment pertinentes et fiables dans les temps,
02:09et 54%, ça je trouve ça intéressant,
02:11reconnaisse prendre parfois des décisions à partir de données sans contexte métier,
02:15donc c'est là où on se dit, oui, c'est bien de se dire data-driven,
02:19mais encore faut-il exécuter ce que l'on dit.
02:23Exactement, et en fait dans les chiffres que vous citez,
02:26je vais compléter avec deux chiffres que je trouve particulièrement intéressants,
02:30un leader sur deux dans cette étude constate recevoir l'information trop tard,
02:35donc comme vous dites, oui, l'information existe,
02:38mais si elle arrive trop tard, elle ne sert plus à rien.
02:41Et d'ailleurs, il y a un deuxième chiffre qui est éloquent,
02:44c'est huit leaders sur dix aujourd'hui considèrent perdre des revenus faute d'informations actionnables.
02:51Mais pourtant, vous parlez d'outils décisionnels,
02:52mais ça fait un moment qu'on a des outils décisionnels,
02:55on a même un de nos grands français business object à l'époque,
02:59qui a été racheté par S&P.
03:01Qu'est-ce qui change aujourd'hui ?
03:05Alors, ce qui change aujourd'hui, je dirais, il y a plusieurs choses.
03:09La première, c'est l'arrivée de l'IA dans ce monde décisionnel.
03:14En fait, les habitudes,
03:16chat GPT, je pose une question en langage naturel,
03:19j'ai ma réponse tout de suite, simple, claire.
03:22Ces habitudes, elles sont prises.
03:24Aujourd'hui, il y a 93% des leaders
03:26qui estiment qu'ils seraient plus performants
03:28s'ils pouvaient communiquer, converser directement avec la donnée.
03:32Et ça, ça prend deux formes.
03:33C'est un, la capacité à échanger en langage naturel directement avec la donnée,
03:38au lieu d'aller regarder des tableaux de bord passifs,
03:40au lieu de chercher quel est le bon tableau de bord,
03:43qu'est-ce que veut dire l'information, etc.
03:45Là, c'est juste une question en langage naturel,
03:48une réponse claire et concrète.
03:50Et la deuxième chose aussi, c'est la capacité,
03:52et ça, c'est une innovation importante aussi,
03:55de la donner à converser avec l'utilisateur.
03:58C'est-à-dire qu'en fait, plutôt que d'attendre
03:59d'avoir la bonne idée de poser une question,
04:02en fait, le business va recevoir directement,
04:05en langage naturel, les informations importantes.
04:07Ce qu'on appelle le talk to data,
04:09talk to your data.
04:10Talk to your data ou data talk to you.
04:12Alors, on va en parler justement avec vous, Pierre Lanclude.
04:15Je rappelle, vous êtes chief data officer de Epner.
04:17Epner, c'est 3500 collaborateurs,
04:19c'est presque un milliard de chiffre d'affaires,
04:21c'est présent dans plusieurs pays,
04:2272 millions de colis livrés par an.
04:24Évidemment, gros producteur de data.
04:28Comment vous abordez ces technologies ?
04:30Voilà, pour illustrer un peu ce que vient de nous dire
04:32Aymeric à l'instant.
04:34Eh bien, nous, ce qu'on va faire,
04:35c'est vraiment de travailler sur,
04:37déjà, un langage commun,
04:38parce que les sociétés de transport et de logistique,
04:41nous travaillons dans un écosystème très fragmenté.
04:44C'est-à-dire que pour envoyer, par exemple,
04:46un iPhone de Chine jusqu'à votre FNAC près de chez vous,
04:50il faut passer par un ensemble d'interlocuteurs,
04:52plus de 10 interlocuteurs,
04:53qui ont chacun leur langage différent,
04:55langage différent dans le transport aérien,
04:58langage différent dans le transport maritime et routier,
05:00et donc une multiplicité de la donnée.
05:03C'est la même donnée, mais elle se transforme.
05:05Elle se transforme, mais après,
05:07elle peut être différente suivant la société
05:10avec laquelle on travaille,
05:11que ce soit une compagnie aérienne, la douane,
05:13ou bien directement nous, en tant que transport routier.
05:16Et puis, on imagine que chez vous,
05:18c'est ce que disait Aymeric à l'instant,
05:20c'est l'effet rétroviseur,
05:22si je peux employer ce terme dans la partie transport,
05:25c'est que si vous n'avez pas ce pilotage temps réel,
05:30bon, c'est bien, on peut faire des statistiques et tout ça,
05:32mais pour être réactif, c'est quand même bien le producteur réel.
05:37Voilà, parce que plutôt que d'être seulement réactif,
05:40c'est-à-dire que quand avant,
05:41on avait un rapport qui tombait la journée d'après,
05:44on va être plutôt réactif,
05:45et on va plutôt appeler ça un rapport d'incident,
05:48plutôt que dans la logique dans laquelle on veut aller,
05:51c'est-à-dire le proactif,
05:53et c'est-à-dire d'avoir des analyses
05:54qui nous arrivent directement des outils d'intelligence artificielle.
05:58Et alors, c'est un outil, j'imagine,
05:59parce que le but n'est pas de faire des graphiques très beaux,
06:04très intérieurs,
06:05mais j'imagine que les directions métiers,
06:06enfin les métiers que vous avez,
06:08les gens qui sont responsables d'un entrepôt,
06:10enfin de tous vos différents agences,
06:13ce sont eux qui vont être les utilisateurs un peu de ces outils,
06:17donc il faut aussi quelque chose de compréhensible par eux.
06:20– Exactement, il faut que ce soit compréhensible,
06:21et donc ça parle le même langage que l'utilisateur,
06:24et le langage d'un financier ou d'un opérationnel peut être différent,
06:27et donc par rapport à l'utilisateur,
06:29cette partie talk-to-data,
06:31donc de poser des questions en langage naturel à travers l'outil,
06:34nous permet après de renvoyer la bonne information,
06:37l'information que l'utilisateur souhaite,
06:39pour rendre vraiment transparent toute cette technologie.
06:41– On voit aussi, parce qu'on est tous évidemment clients,
06:44sans doute de Heppner, dans toutes nos livraisons,
06:46alors qu'on soit entreprise ou qu'on soit particulier,
06:50il y a des erreurs souvent,
06:52et donc ça aussi, l'IA analytique,
06:54elle permet, j'imagine, de réduire,
06:56de savoir exactement où on est la commande,
06:59où sont les colis,
07:00d'éviter les erreurs que l'on peut voir régulièrement dans la logistique.
07:05– Le transport et la logistique,
07:06il y a beaucoup de choses qui peuvent arriver,
07:10par exemple la neige il y a quelques semaines,
07:13ou bien d'autres événements,
07:15que ce soit macroéconomique ou autre,
07:17donc on a sans arrêt dans la supply chain
07:20des actions où il faut dévier,
07:23donc prendre une information le plus rapidement possible,
07:27et prendre une décision par rapport aux données
07:29le plus rapidement possible,
07:30pour offrir justement à nos utilisateurs.
07:32– Mais ça veut dire qu'aujourd'hui,
07:33je rebondis sur ce que disait Aymeric,
07:34vous avez un directeur d'agence qui dit
07:36attention, il va neiger, j'ai vu qu'il peut poser ça presque
07:39en langage naturel,
07:40il va neiger jeudi-vendredi,
07:44est-ce que mes colis vont bien pouvoir arriver
07:46en temps en heure sur telle agence, telle agence ?
07:48Il peut poser ça en langage naturel ?
07:49– Il peut poser ce genre de questions,
07:51si jamais nous on a intégré ce type d'informations
07:54dans l'outil,
07:55ce qui par exemple sur la partie météo
07:57fait partie des informations que l'on intègre,
08:00mais après il a aussi une connaissance métier,
08:03ça fait souvent plus de 30 ans qu'il travaille chez Epner,
08:05et donc cette connaissance, il l'a déjà avant de l'apposer.
08:09– Il l'a déjà, voilà,
08:09l'IA vient confirmer ou l'accompagner.
08:12Ça veut dire quand même,
08:13on parlait de l'importance de ce dialogue,
08:17quand ça part, on parle des iPhones,
08:19quand la commande part d'un côté,
08:22repart en Chine et puis arrive,
08:23pour que ça arrive jusqu'à l'utilisateur,
08:25jusqu'à une Fnac d'Arti ou autre magasin,
08:29il faut qu'il y ait un certain langage qui se prépare,
08:31et Tableau répond à cette demande d'avoir ce langage,
08:35enfin cette sémantique qui puisse être commune
08:38pour que ces datas puissent transiter.
08:39– Tout à fait.
08:40En fait, à partir du moment où vous allez justement
08:44aller vers cette IA analytique,
08:47vous allez pouvoir capitaliser sur l'ensemble
08:49des données de l'entreprise,
08:51qu'elles soient dans une application ou une autre,
08:54et justement l'objectif, c'est bien de faire la synthèse
08:58de ces informations-là, de les démocratiser
09:01auprès de l'ensemble des utilisateurs,
09:03mais aussi d'apporter de la proactivité.
09:06Le but, ce n'est pas d'attendre qu'un métier
09:08se pose la bonne question,
09:10le but, c'est bien que la donnée en langage naturel
09:13vienne directement à lui.
09:15Un exemple typique, ça va être,
09:17tiens, fais attention, tes ventes à Bordeaux
09:19sont en train de baisser faute de stock.
09:22On voit par exemple des entreprises comme Schneider,
09:26qui capitalisent beaucoup aussi sur la donnée,
09:29ils ont multiplié par 10 le taux de conversion
09:31de leurs opportunités de vente,
09:33et ils ont réduit de 30% les délais de clôture.
09:35D'accord.
09:36Donc il faut cette interopérabilité,
09:39et c'est ça que peut apporter ce type de logiciel,
09:42de plateforme, en tout cas de tableau analytics.
09:44Exactement, cette couche sémantique, en fait,
09:46est très importante pour nous,
09:48et on essaye de travailler, comme je vous disais,
09:49avec cet écosystème fragmenté,
09:51à un langage commun, avec, entre autres,
09:53le ministère des Transports,
09:55pour que les partenaires et les concurrents,
09:57parfois, utilisent ce même langage
10:00pour qu'on puisse donner plus de visibilité
10:01à nos clients.
10:02Oui, parce que quand on remplit des champs,
10:04là, c'est assez simple,
10:04mais si on commence à utiliser, justement,
10:06ces jets de GPT ou toutes ces sortes d'outils,
10:09on commence un peu à...
10:10Qu'est-ce que vous attendez de plus, maintenant,
10:12par rapport à ces outils, aujourd'hui,
10:13Pierre Lanclude ?
10:14Ce qu'on attendrait de plus,
10:16c'est qu'il n'y ait plus aucun biais
10:19dans l'utilisation de l'intelligence artificielle
10:22lorsqu'on pose des questions,
10:23et c'est à nous, aussi, en tant que responsables
10:26sur la partie data, de travailler sur...
10:27De fournir la bonne qualité de données.
10:29La bonne qualité de données.
10:29Parce que c'est ça, le but...
10:32On a démarré l'interview en parlant d'un chaos de la data,
10:35mais c'est vrai que la qualité de la data,
10:37elle est essentielle.
10:38On n'arrête pas de le répéter,
10:39mais voilà, on a souvent des exemples d'entreprises
10:42où ça fonctionne moins, parce que, justement,
10:44la qualité, la gouvernance de la data
10:46est plus complexe qu'il n'y paraît.
10:48Il y a trois points qui sont vraiment importants,
10:50et vous avez raison, c'est, un,
10:52la qualité de la donnée est essentielle.
10:54Si la donnée est fausse,
10:56la réponse et l'analyse sera fausse également.
10:59Le deuxième sujet qui va être essentiel,
11:02c'est le contexte business autour d'une donnée.
11:06Si je parle, par exemple, à un utilisateur
11:08qui va dire, tiens,
11:09quelles sont les opportunités liées à mes grands comptes,
11:12encore faut-il que grands comptes soient clairement définis.
11:15Et puis, la troisième chose,
11:17qui est peut-être la plus importante,
11:19c'est que, fondamentalement, un agent,
11:21puisqu'en fait, quand on parle d'IA analytique,
11:23on parle d'un agent business analyst,
11:25c'est de l'agentique.
11:26En fait, c'est comme un employé,
11:28on parle beaucoup de cette digital workforce
11:30avec les agents,
11:31mais un employé, quand vous le recrutez,
11:33il va être formé, il va être managé,
11:36on va piloter sa performance,
11:38et petit à petit,
11:38on va lui donner plus de responsabilités.
11:40Mais un agent, c'est la même chose.
11:42Il faut le manager,
11:43il faut le former,
11:44il faut lui expliquer le contexte de l'entreprise.
11:46Et c'est ce dont on parle de plus en plus aujourd'hui.
11:48Voilà, on gère à la fois des collaborateurs
11:50et des agents.
11:51Merci à tous les deux.
11:52Merci beaucoup.
11:53Vice-président tableau analytique chez Salesforce
11:55et Pierre Lanclude,
11:56votre témoignage,
11:56un chief data officer de Epner.
11:59On voit toute l'importance de la data
12:00chez un logisticien aujourd'hui
12:02pour être justement plus réactif
12:04et pouvoir anticiper.
12:05Merci de nous avoir apporté votre témoignage.
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