Un article de la MITSloan Management Review analyse les difficultés auxquelles sont confrontés les gestionnaires qui souhaitent implanter une culture basée sur les données dans leur organisation.

Certes, l’application des algorithmes d’apprentissage automatique – et de techniques plus avancées telles que les réseaux neuronaux – peut se répercuter positivement sur la performance. Cependant, les employés rejetteraient souvent le déploiement d’outils technologiques qui apportent des résultats semblant contre-intuitifs et trop risqués.

Selon l’article, l’investissement d’une entreprise dans plusieurs projets de données et d’analyse ne se traduira pas automatiquement dans l’utilisation de ces informations par les employés pour prendre leurs décisions. En effet, une récente enquête – menée par NewVantage Partners – a révélé qu’environ 6 responsables des systèmes d’information sur 10 ont reconnu qu’ils n’avaient pas été en mesure d’établir une culture axée sur les données et l’analyse. Il y aurait, dit-on, trois facteurs principaux qui expliqueraient les échecs :

1. La plupart des initiatives de données sont menées sous forme de projets technologiques qui entretiennent relativement peu de liens avec les utilisateurs professionnels et leurs besoins. De ce fait, les projets pourraient ne pas résoudre les problèmes les plus importants ni les défis réels de l’organisation.
2. Les utilisateurs peuvent résister à l’introduction de technologies, comme l’intelligence artificielle, susceptibles d’apporter des changements à leurs méthodes de travail et d’aboutir, éventuellement, à une perte d’autonomie ou à une précarisation de leurs tâches.
3. Malgré l’immense efficacité des données, il y a une multitude de facteurs qui peuvent entraîner une augmentation des revenus ou des économies de coûts. Par conséquent, l’incapacité à quantifier le rendement du capital investi peut discréditer un projet d’analyse des données et affaiblir son financement.

Afin de surmonter ces obstacles, l’article suggère aux gestionnaires d’identifier tout d’abord les problèmes et besoins des parties prenantes des fonctions d’affaires de l’organisation. Ensuite, il faut privilégier les idées à fort impact commercial qui sont susceptibles d’être réalisées avec les ressources disponibles en matière de données, de capacité technologique et de gestion du changement.

Dans une deuxième étape, la vision qui anime l’implantation des projets de transformation par les données doit être communiquée par les gestionnaires de façon claire et inspirante. L’utilisation de techniques telles que la mise en récit et la ludification des contenus devrait aider à expliquer les conséquences du changement pour les utilisateurs, tout en les encourageant à la fois à adopter de nouvelles habitudes et à abandonner les anciennes.

Enfin, la dernière suggestion porte sur la conception d’indicateurs de réussite qui doivent être soutenus par les équipes de travail. En effet, lors de la priorisation des projets, les gestionnaires doivent définir les résultats d’affaires attendus, la manière dont le succès sera mesuré et les données nécessaires pour calculer le rendement du capital investi. Puisque ces données ne sont pas toujours facilement accessibles, il faudra, peut-être, recueillir les commentaires de nouveaux clients ou développer d’autres mesures de productivité des employés.