La culture des données, levier de la transformation numérique des organisations

L’intérêt de la Fing pour l’ouverture des données (l’open data) remonte à 2009, quand elle lança un groupe de travail pour promouvoir l’ouverture des données publiques, rappelle celui qui pilota cette action à la Fing, notre collègue Charles Népote. A la même époque, le think tank – éditeur d’InternetActu.net – s’intéressait également, en précurseur, aux Fablabs, ces lieux ouverts de création et de prototypage d’objets physiques. C’est en voyant arriver l’innovation ouverte dans d’autres secteurs que la fabrication d’objets, notamment via l’émergence des biohackerspaces, qu’est née l’idée de promouvoir des Infolabs pour accompagner le développement de projets autour de la culture des données. En 2014, lors du festival Futur en Seine, la Fing proposait ainsi un premier prototype d’Infolab.

Depuis, elle a continué à promouvoir le sujet de la culture et de la médiation aux données. Que ce soit en lançant en 2014, un premier séminaire de médiation aux données. Ou en 2015, en accompagnant la naissance de la communauté des infolabs, infolabs.io, et des premiers infolabs publics. Depuis 2015, elle a travaillé avec plusieurs entreprises pour promouvoir ce sujet au sein des organisations. L’organisation d’une journée de bilan de ses actions sur le sujet, fin janvier, nous donne l’occasion de rendre compte de son travail.

Diffuser une culture des données

Pour Charles Népote, responsable du programme Infolab à la Fing, la culture des données est ce qui explique la réussite économique des entreprises du numérique. En effet, se doter de structures dédiées comme des « datalabs » ou de « responsables des données » (CDO, Chief Data officer) ou de datascientist ne suffit pas à donner à une entreprise un esprit de données. « Le risque est d’avoir des équipes qui travaillent en cercle fermé ou avec une action transversale insuffisante », laissant la question des données aux spécialistes, sans développer un « état d’esprit données » permettant de transformer en profondeur l’entreprise dans son rapport aux données. Or, comme il le souligne souvent, quand les entreprises ont développé des pratiques liées à la qualité, à la satisfaction du client ou à la responsabilité sociale, l’enjeu a été de les innerver de cette nouvelle culture, afin que ces « obsessions » soient partagées par tous les collaborateurs. L’appropriation ou la mobilisation autour de la culture des données est donc au coeur de la transformation numérique des entreprises. Reste que diffuser cette culture des données, faire monter en compétence l’ensemble des collaborateurs n’est pas si simple. C’est tout l’enjeu du programme Infolab de la Fing.

De nombreuses entreprises ont déployé des datalabs en interne à l’exemple d’Axa ou de GRDF. Mais, pour Charles Népote, le défi était plus de s’intéresser à la culture des données qu’aux dispositifs. C’est ce qui motiva le lancement de la Data Literacy Conference en septembre 2016 à Aix-en-Provence, la première conférence internationale sur le sujet. Comment accompagner les pratiques ? Comment mettre en place des outils de diagnostic pour mesurer le niveau de compréhension du sujet ? Quelles méthodologies développer pour améliorer la compétence en matière de données ? Comment la mesurer ? Quels indicateurs utiliser ? Comment comparer le niveau d’appropriation de son entreprise à celle des autres ?… C’est là quelques-unes des questions auquel a cherché à répondre le groupe de travail de la Fing ces dernières années.

Dans le cadre de ce travail, la Fing a développé un test d’évaluation de la place de la culture des données au sein des organisations, explique Sarah Labelle, maître de conférences en sciences de l’information et de la communication à l’université Paris 13. Un test permettant de mesurer le niveau de prise en compte des données et le niveau d’acculturation des organisations. Mais comment déployer la culture des données ? Quelles sont les étapes pour permettre « l’extension du domaine des données » ? Cela passe à la fois par le partage et l’animation. Bien souvent, cette culture progresse par phases, comme le décrit le schéma de déploiement sur la place de la culture des données dans les organisations : un premier amorçage permet de sensibiliser et de faire prendre conscience de l’existence d’une culture des données propre à l’organisation. Suivent des actions de mobilisation qui introduisent dans les projets et la stratégie de développement la question des données et enfin une phase de généralisation qui permet de toucher l’ensemble des publics de l’organisation, du top management aux clients et usagers des services. Chaque public spécifique auquel s’adressent les organisations nécessite des actions dédiées. On ne parle pas de la même manière des données à des publics béotiens qu’au management, à des publics internes qu’à des publics externes. Partout, dans les organisations qui ont investi le sujet de la culture des données, celle-ci nécessite une acculturation progressive.

Partager les données permet de spécifier les modalités du partage

Sous la conduite d’Armelle Gilliard, la Fing a mené une étude sur la gouvernance des données, consistant à comprendre pourquoi les organisations partager leurs données. En fait, dans les motivations, on retrouve souvent certains catalyseurs clés. Le premier et principal reste bien sûr l’optimisation des ressources : le partage de données permet souvent de créer des économies d’échelles entre plusieurs acteurs. L’autre moteur, c’est bien sûr l’exact inverse : le partage de données permet de créer de la valeur entre différents acteurs voire de créer de la valeur au profit d’un écosystème. Enfin, l’une des autres motivations consiste à devoir respecter de nouvelles réglementations, obligeant les acteurs à mettre à jour leurs process. Mais si ces motivations sont déterminantes, elles ne suffisent pas en elles-mêmes : elles nécessitent un effort d’animation pour prendre corps.

Initier une culture de partage des données nécessite bien souvent dans un premier temps de cartographier les données. De savoir et comprendre lesquelles sont disponibles, qui les collecte, qui les détient, quel est leur cycle de vie, comment s’organisent les sauvegardes, etc. Autant de questions pratiques qui permettent bien souvent d’aider le travail de l’administrateur général des données d’une organisation. L’agence d’urbanisme bordelaise A’urba a ainsi créé une cartographie des différentes données de Bordeaux Métropole qu’ils utilisent sous forme de plan de métro pour dresser une forme d’urbanisme des données dans les systèmes d’information de l’agglomération bordelaise. Ce type de cartographies permet de construire des stratégies adaptées : identifier les producteurs de données, les données les plus importantes ou les plus réutilisées… Cela permet également de souligner combien les données relèvent de plusieurs responsabilités et donc de mieux organiser leur gouvernance et de la pérenniser. On voit naître par exemple des chartes d’usages des données, une documentation qui permet de donner de l’épaisseur aux pratiques des organisations autour des données, d’insister sur la responsabilité et de définir des bonnes pratiques autour de la protection des données personnelles notamment, à destination des clients extérieurs ou comme guide des bonnes pratiques internes à l’entreprise. A l’exemple de la charte data de la Poste.


Image : la cartographie des données sous forme de plan de métro d’A’urba.

Pour Armelle Gilliard, organiser la gouvernance des données consiste donc à identifier les motivations, cartographier les compétences internes, cartographier les silos de données et leurs modalités d’accès, animer et documenter les modalités d’accès et les conditions d’utilisation pour les différentes parties prenantes. Autant de process nécessaires pour prendre les données au sérieux.

Diffuser la culture des données par l’expérimentation

Pour Charles Népote, s’approprier les données nécessite d’apprivoiser cette nouvelle matière. Pour cela, l’expérimentation est la clef. La connaissance théorique ne suffit pas. Il faut en passer par des ateliers très concrets – manipuler les données ! – pour mieux appréhender ce que sont les données, leurs fonctionnements, leurs possibilités. Or, les données sont un matériau aride, froid, technique. Expérimenter est un moyen d’en faire un matériau tangible, vivant, d’en découvrir à la fois les opportunités, mais aussi les limites. Dans le domaine, il existe depuis longtemps des modalités d’expérimentations comme les hackathons, les datacamps, les concours, les datavisualisations, les challenges de datascience comme les proposent les plateformes Kaggle ou Datascience.net. Il existe également des dispositifs d’expérimentation plus structurels, plus continus, comme les datalabs que montent des entreprises pour éclairer et organiser le partage de la donnée en interne surtout, ou les infolabs, comme la Coop Infolab à Grenoble, qui s’adressent plutôt à des publics externes. La communauté infolabs a documenté de nombreux tutoriels d’animation d’ateliers offrant autant de méthodologies prêtes à être réutilisées pour ceux qui souhaitent s’en emparer. Bien d’autres outils sont accessibles, à l’image de Creadata, un jeu qui permet d’imaginer des services depuis des jeux de données ouverts choisit aléatoirement. Ou encore le Kit pour créer des data visualisations physiques du designer Jose Duarte, pour rendre les données tangibles, permettant de dépasser les difficultés pratiques à utiliser certains logiciels de datavisualisation, pas toujours accessibles aux néophytes. Ou encore le data pipeline de l’Ecole de la donnée permettant de définir les étapes du cycle de production des données…

Le groupe Infolab a également rédigé les 10 commandements de l’expérimentation data, un ensemble de règles bienveillantes pour accompagner une logique d’expérimentation.


Image : Les 10 commandements des expérimentations données.

L’enjeu de documenter ces formats et méthodes d’ateliers est bien sûr de permettre à d’autres de réutiliser ces méthodes, de proposer des modalités très accessibles pour embarquer les collaborateurs ou les néophytes. Parmi les nombreux formats d’ateliers documentés, l’un d’entre eux est le sprint qualité. « Si la data est austère, la question de la qualité des données est pire », constate Charles Nepote. Pourtant, le temps passé à préparer les données dans n’importe quel projet data, représente souvent 80 % du temps passé. Le nettoyage des données n’est pas qu’une question de qualité, mais également de mise au format, de traduction… La nécessitée d’assurer la qualité des données est d’autant plus forte que les données sont appelées à circuler, à devenir autonomes, à être adaptées à plusieurs usages. Quand elles n’étaient utilisées qu’en interne, on pouvait se permettre qu’elles soient de piètre qualité : quand elles doivent s’adapter à plusieurs usages, être lisibles par des machines, être partagées, alors elles doivent nécessairement s’améliorer. Le groupe de travail Infolab a ainsi rédigé un guide de la qualité des données, ainsi qu’une méthodologie de “sprint qualité”, qui, via 117 points de contrôle, permet de rendre les jeux de données plus opérationnels. Derrière cette méthodologie, tout l’enjeu est de créer un format de médiation et d’animation pour faire discuter plusieurs métiers, leur faire prendre conscience des problématiques et impliquer les équipes dans l’amélioration des processus de production, de stockage et de partage des données. Ce référentiel est d’abord un outil de dialogue entre collecteurs de données, producteurs, éditeurs et usagers. C’est avant tout un outil d’acculturation et de jeu, de médiation, d’éveil à l’importance du sujet pour les organisations.

Comment acculturer à la donnée ?

Plusieurs témoignages sont venus donner de la matière à ces enjeux d’acculturation. Axelle Reynier du Groupe Up a présenté les Wanted Data Workshop, une méthodologie développée en interne pour aider leurs responsables marketing à monter en compétences sur le sujet, à créer un réflexe data et à identifier les données nécessaires à leurs projets. S’inspirant d’une méthode développée par le groupe de travail Infolab sur l’évaluation du potentiel des données, le groupe UP a amélioré la méthode pour créer un atelier sur une journée permettant d’identifier les besoins et d’accompagner les projets à trouver les ressources qui leurs sont nécessaires. Le but d’une journée d’atelier est d’aider un porteur de projet à préciser l’angle « données » de son projet, à identifier les données dont il aurait besoin, à définir les priorités dans ses besoins, à regarder les données disponibles, à évaluer leur qualité et à regarder comment les utiliser. Tout l’enjeu est de permettre de pointer les actions nécessaires pour accéder aux données utiles, les améliorer, les sécuriser, etc. Le principe de cet atelier est également d’être directement opérationnel : à la fin de la journée, le besoin de données doit traduire en action concrète auprès des directions informatiques concernées. Une expérimentation qui se veut très pragmatique qui a pour but de prendre conscience des ressources disponibles.

Image : maquette scénographiant le dispositif Wanted Data Workshop du Groupe Up.

Pour François Herlent, responsable de la gouvernance de la donnée à la Maif, la réponse a été très différente. Pour la deuxième année consécutive, la Maif a organisé une conférence, les Data-Day, afin de sensibiliser les collaborateurs du groupe aux enjeux des données. De la question de l’amélioration de la performance via l’utilisation des données, aux questions d’éthiques ou de sécurité, ces journées ont pour but d’aider l’ensemble des collaborateurs à se projeter dans l’évolution de leurs métiers et à mettre en valeur les projets que le groupe mène avec les données, comme par l’exemple une meilleure exploitation des données météorologiques pour ses services d’assurances. La Maif a également mis en place un Mooc, une formation en ligne pour ses salariés pour sensibiliser tous ses collaborateurs à la question, proposant des cours sur ce qu’est la donnée, sur les limites à leur exploitation et sur les expérimentations menées en interne, afin de sensibiliser l’ensemble des personnels à la question. Pour la Maif, l’enjeu est de faire passer toute l’entreprise à une phase de mobilisation. L’entreprise travaille à préciser une charte sur l’usage des données pour ancrer ses valeurs jusque dans la manière dont elle souhaite utiliser les données. Pour François Herlent, les entreprises doivent être claires sur les données qu’elles utilisent comme sur leurs politiques et engagements en la matière.

Pour Xavier Barras directeur de l’innovation de GS1, l’organisme de standardisation des codes barres et des étiquettes RFID, force est de constater que même dans les plus grandes entreprises, si le potentiel des données est élevé, la culture de la donnée demeure souvent faible. « Les entreprises sont souvent démunies quant à comment utiliser les données et perplexes face aux enjeux ». Or, la maîtrise des données est à la base d’une information de qualité et d’une information à jour. Xavier Barras prend l’exemple du packaging digital, c’est-à-dire des données numériques qui accompagnent les produits, comme c’est le cas par exemple de l’image des produits… Force est de constater qu’en fait, peu d’entreprises en ont la maîtrise. Alors que l’image des produits participe de l’image des marques, que nombre d’utilisateurs consultent les informations sur les produits en ligne, les chaînes d’information de ceux-ci sont souvent défaillantes. Le GS1 anime de nombreux groupes de travail sur l’information produits cherchant à promouvoir une chaîne de valeur logistique. Il travaille notamment à un réseau de données de traçabilité, permettant de suivre les produits sur toute la chaîne de leur transformation. « Seuls les standards aident à créer des données exploitables et durables », rappelle Xavier Barras.

Pour 2017, le groupe de travail Infolab de la Fing souhaite poursuivre ses investigations sur la culture des données en entreprise. Après avoir fabriqué des méthodologies, l’enjeu est de mieux regarder comment les entreprises s’approprient cette matière, comment ils réutilisent les données, les transforment, les améliorent, se les réapproprient… Les actions à venir visent à créer des séminaires de médiation aux données et des modules de formation pour accompagner les entreprises dans le déploiement de plans d’action pour disséminer la culture des données. Un travail sans fin peut-être, mais qui a encore beaucoup à apprendre du partage des bonnes pratiques et des méthodes de formation des uns et des autres. La culture des données nécessite un travail d’acculturation itératif qui peut paraître lent et laborieux : pourtant il apparaît de plus en plus comme un terreau d’innovation qui permet une mise en cohérence organisationnelle depuis de nouveaux objets transverses aux processus des entreprises et développe de nouvelles formes de cohésion au sein des organisations.

Hubert Guillaud

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