Favorisez la data innovation grâce à vos écosystèmes internes et externes !

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11 juin 2021

Lecture : 7 min

Pour comprendre comment tirer profit d'une bonne valorisation et d'une bonne utilisation de la donnée, nous avons fait appel à deux leaders dans leurs domaines respectifs : Michelin et Schneider Electric. Au-delà de leur domaine d’activité, Ces deux organisations se distinguent par leur utilisation des données pour créer des services innovants.

Depuis quelques mois, nous voyons des concepts se développer comme celui de “data asset” qui reprend l’idée que les données sont des atouts , des potentielles sources de connaissance  utiles et précieuses pour les organisations qui savent les exploiter. Dans cette optique, elles doivent être partagées largement pour pouvoir en tirer un maximum de valeur.

Cela va de pair avec le concept de “data innovation” qui prône la libération des données pour créer de nouveaux services ou nouveaux produits. 

Pour nous parler de ces sujets et nous aider à comprendre comment tirer profit d’une bonne valorisation et d’une bonne utilisation de la donnée, nous avons fait appel à deux leaders dans leurs secteurs respectifs : Michelin et Schneider Electric. Au-delà de leur domaine d’activité, Ces deux organisations se distinguent par leur utilisation des données pour créer des services innovants. C’est pourquoi, nous avons souhaité comprendre comment elles  créent de la valeur et de nouveaux produits à partir de leurs données. 

Pour en savoir plus, continuez votre lecture ou revivez notre webinar et l’intervention très riche de Yohan Wasmes Benqué - Directeur Marketing, services de mobilité connectée chez Michelin et de Herveig Lecuyer - Data Factory Program Lead chez Schneider Electric. 

La genèse : la volonté de créer une chaîne de valeur de données 

Comme souvent pour commencer nos échanges, la première question que nous avons posée à Yohan et Herveig concernait la genèse de leurs portails de partage de données. 

Dès cette première question, de nombreux points communs ont été mis en valeur par nos intervenants. Le premier étant le fait que ces entreprises collectent des données depuis des dizaines années, que ce soit de grands volumes de données (pour Schneider Electric ) et/ou des données très rares et de grande qualité (pour Michelin). 

Leur second point commun, c’est qu'en tant que leader de leur marché, ils ont une volonté de tirer profit au maximum des données qu'ils produisent. 

Yohan nous partage l’ambition de Michelin, de continuer l’amélioration continue de tout ce qui est lié à la sécurité des personnes et d’offrir les meilleures expériences de conduite tout en réduisant les coûts et l’empreinte environnementale grâce aux données de mobilité. 

Quant à Herveig, il nous précise que l’objectif de Schneider Electric est de tirer le meilleur des données de l’énergie et des ressources pour concilier progrès et développement durable pour tous. Pour cela, ils ont créé la Data Factory qui consiste à développer des capacités pour transformer et valoriser les données pour leurs clients et leurs partenaires. 

Nous le comprenons rapidement, les deux acteurs ne se contentent pas de collecter des données sur leurs cœurs de métier - l’énergie pour Schneider Electric ou les données autour des pneus véhicules et conditions de route pour Michelin. 

En effet, il leur a semblé évident que les données récoltées depuis des années pouvaient leur apporter bien plus. Yohan le dit très bien “nos données sont un levier grâce auquel on va découvrir de nouveaux types de clients comme les assurances, les opérateurs routiers, de nouveaux services au sein des villes … ce qui nous permet de créer de nouveaux business models”. 

Pour cela Herveig nous explique que leur objectif à partir des données brutes est “de les transformer, de les valoriser, les agréger avec d’autres types de données, les travailler avec des partenaires qui vont compléter cette donnée”. 

Yohan illustre de manière concrète ce que cela signifie pour les données de son organisation. Les données historiques du groupe sont très fiables vu que ce sont des données physiques. Elles sont par nature précises et testées par usage (ex : données de freinage). 

En complément de ces données, le groupe dispose de données liées à des flux, comme l’évolution d’un véhicule sur une route, et de données comportementales notamment celles liées aux communautés de Michelin. Yohan nous explique qu’ils sont capables de croiser ces données, de créer de nombreux points de valeur, ce qui va permettre de créer des usages. 

“Et ce sont ces usages qui vont créer de nouveaux services et permettre de capter de nouvelles données et de créer un cercle vertueux.”

La boucle est bouclée ! Herveig renchérit : 

“C’est cette transformation, cette chaîne de valeurs, qui rend la donnée utile."

Dernière bonne pratique partagée, dans ce flux de transformation, est de s’assurer de la qualité de la donnée de bout en bout de la chaîne de données depuis sa collecte jusqu’à sa réutilisation en passant par son enrichissement. 

Pour expliciter ce besoin, Yohan nous rappelle que Michelin collecte des données de très grande qualité et rares (les fameuses données physiques de freinage par exemple). C’est cette qualité de la donnée qui a une valeur incroyable parce qu’elle permet dans le domaine de la data mobilité, de créer ou de corriger du machine learning construit sur des données statistiques. 

Nous avons réalisé un webinar sur comment tirer profit de vos données. Pour en savoir plus sur comment réaliser une bonne collecte, enrichir vos données et les partager de manière efficiente, il vous suffit de cliquer ici. 

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Favoriser les innovations grâce à la mise en place d'une culture data 

Pour mieux comprendre comment concrètement créer cette chaîne de valeur, nous avons demandé à nos intervenants comment favoriser la réutilisation des données. 

Là encore, Herveig et Yohan se sont accordés sur l’importance de l'exploitation des données, en développant une approche innovante d'appropriation, d'analyse et d'utilisation des données via l’intelligence collective. 

Pour introduire le sujet,  Yohan résume parfaitement leur vision commune de la mise à disposition des données : 

“La data n’appartient à personne dans une entreprise mais à tout le monde” 

Il continue en expliquant que si vous souhaitez pousser des projets data au sein de votre organisation (performance interne, nouveaux business models, création de valeur), cela passe forcément par le développement d’une culture data. 

Au sein de Michelin, cela s’est matérialisé par un programme d’accélération appelé “Education for Business” qui comprend une phase de montée en compétences sur les sujets data mais aussi la création ou l’accélération d’initiatives. 

Ce sont concrètement des start up internes, composées de membres aux fonctions hétéroclites, qui travaillent sur des projets en phase d’incubation ou de développement et qui à terme ont pour objectif de découvrir des nouveaux business models ou des nouveaux segments de marché. 

Le fait d’accéder à la donnée est une phase essentielle du programme, parce que la data est un asset (un actif) grâce auquel il est possible de créer de nouveaux services. Par exemple, les données de conduite ont permis de créer des offres “pay as you drive” pour les assurances, très utiles pour les jeunes conducteurs. 

Herveig confirme et renforce l’importance d’une culture data. 

Au sein de Schneider Electric, une phase d’incubation a été lancée autour de l’utilisation des données de consommation énergétique (eaux, électricité, gaz) et des informations liées aux équipements sur sites de leurs clients. Plus qu’une incubation, cette phase a pris la forme d’une co-création d’une co-innovation sur la base de cas clients grâce à des équipes mixtes composées de clients, de partenaires, d’experts données… pour valider des choix technologiques et des preuves de valeurs. 

Il appuie aussi sur l’importance du partage de données en interne auprès de leur communauté de data scientists et de data engineers, parce qu’ils vont permettre de dé-siloter les secteurs d’activité d’un point de vue données, de les agréger et d’en extraire la valeur. Cette animation de la donnée en interne est donc clé pour arriver à créer une vraie culture data. 

Parmi les exemples concrets que Herveig nous a cités pour illustrer la démarche, il nous a également parlé du domaine de l’assurance. Ils ont travaillé sur la base de données IoT dans des usines ou des centres de distribution des données de détecteur de fumée, de gestion de stocks. Grâce à ces données, ils ont construit un pipeline et de développer des indicateurs qui servent à l’assureur pour réaliser des bonus/malus sur les contrats d’assurance des clients finaux. 

Si vous souhaitez en savoir plus sur comment développer une culture data, je vous invite à lire cet article sur la Caisse des Dépôts et comment ils ont réussi à embarquer les collaborateurs dans l'aventure data

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Les facteurs de succès : l'écosystème externe et une réflexion centrée usage client 

Ce qui est ressorti de la suite des échanges avec nos intervenants, c’est le fait que la culture data ne suffit pas. Il est important d’avoir une démarche d’open innovation, comme ils nous l’ont tous les deux confirmé, mais il faut la compléter et l’enrichir du savoir-faire de l’écosystème extérieur. 

En effet, les données collectées n’ont de valeur que si elles sont mises en regard avec un usage. Par exemple, les données de passages sur une route ont de la valeur quand les sociétés d’infrastructures vont les utiliser pour définir à quel endroit elles doivent aller réparer une route. D’où l’intérêt de créer un écosystème. 

Yohan nous partage que beaucoup d’idées sont développées en interne mais que le partage vers l’extérieur via une plateforme de DaaS (Data as a service) est ce qui permet de concrétiser les nouveaux projets. 

Il ajoute “il est difficile d’imaginer ce que les gens sont prêts à faire avec des données”. C’est une des raisons pour lesquelles Michelin est ouvert sur l’extérieur, et réalise de nombreux partenariats dont certains avec de grandes écoles comme HEC ou l'ESCP avec lesquels ils organisent des hackathons

De nombreuses idées ont émergées et parmi elles il nous cite Truckfly qui est une communauté de chauffeurs routiers et qui s’est transformée en partage de services (localisation de points d’intérêts comme où dormir, où se restaurer). Le produit est passé d’une communauté à un matching de services, ce qui augmente d’autant plus la valeur des données partagées. 

Si vous voulez en savoir plus sur l'organisation des hackathons, même en temps de crise sanitaire, je vous laisse lire cet article. 

Herveig abonde dans ce sens, “l’écosystème de partenaires est clé dans la chaîne de valeur de la donnée via la capacité à la valoriser et à en tirer des services additionnels pour les clients”. 

Pour maximiser ces relations avec leurs partenaires, Schneider Electric a développé il y a 3 ans, Schneider Electric Exchange, une plateforme permettant d’animer leur écosystème, de compléter leur expertise en gestion d’énergie, de bénéficier des expertises d’autres métiers. C’est une vraie force, selon Herveig, qui voit cet écosystème comme des partenaires qui les aident à apprendre et à créer des services les plus pertinents possibles pour leurs clients. 

Cela leur a permis par exemple de répondre à une problématique client dans le bâtiment et de les accompagner dans l’amélioration de leur empreinte carbone. 

Ce qui est intéressant, nous fait remarquer Yohan, c’est que la vision de la création produit est inversée. La base n’est plus une idée qui aboutit à une production de produit qui est ensuite distribué. Le commencement est un insight (un projet, une idée) client et la création du produit vient de cette idée / de ce projet. La création de nouveaux produits provient finalement d’un besoin extérieur. 

Et cela a une importance majeure dans des secteurs en pleine mutation. Être capable de comprendre les besoins est essentiel. 

Yohan conclut “c’est l’externe qui amène l’innovation. Ensuite, il faut être humble, réfléchir et réussir à proposer les bonnes solutions à son écosystème”. 

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Tout un programme ! 

Si vous voulez approfondir ce sujet, n’hésitez pas à regarder le replay du webinar pour retrouver l'intégralité de cet échange. Accéder au replay

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