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La data en 2031 : faire de la donnée un service pour tous

La data en 2031 : faire de la donnée un service pour tous : voir la vidéo

Nous nous sommes projetés en 2031, dans un monde où la data serait accessible à tous, avec ENGIE, IQVIA, Altares et SNCF Réseau à l’occasion d’une séance de pitches prospectifs lors de notre dernier Data on Board.

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Les données sont au cœur de nos économies et sont produites en masse par tous les types d’organisations dans tous les secteurs d’activité. L’enjeu actuel reste cependant de rendre ces données pleinement accessibles et intelligibles pour faciliter leur réutilisation, et permettre à chacun de consommer la donnée comme n’importe quel autre contenu afin d’améliorer son quotidien tant personnel que professionnel.

Nous nous sommes projetés en 2031, dans un monde où la data serait accessible à tous, avec ENGIE, IQVIA, Altares et SNCF Réseau à l’occasion d’une séance de pitches prospectifs lors de notre dernier Data on Board.

Une session à la fois étonnante et inspirante pour entrevoir ensemble l’avenir de la donnée dans les secteurs de l’énergie, de la santé, de l’information et des transports.

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À la croisée de deux univers, la santé et les nouvelles technologies, IQVIA est l’expert des données de santé et des solutions de conseil destinées aux acteurs du système de santé depuis plus de 60 ans et dans plus de 140 pays. Notre invitée Flore Coudy, Directrice marketing chez IQVIA France, s’est projetée avec nous sur l’utilisation des données dans le secteur de la santé dans 10 ans.

 

Transformer la data en information “augmentée”, à forte valeur ajoutée

IQVIA s’appuie sur ses bases de données uniques, sur son expertise et sur ses outils d’analyse pour apporter des services data et des solutions de conseil aux acteurs de la santé.

Flore Coudy estime que dans 10 ans, il ne sera plus question de commercialiser les données, mais les informations à forte valeur ajoutée issues de la data :

“Dans 10 ans, nous livrerons des réponses immédiates à nos clients, et non plus de la data à proprement parler. Nous offrirons des informations pertinentes, en donnant aux utilisateurs des réponses concrètes aux questions qu’ils se posent et sans passer par l’intermédiaire de la data, de l’analyse, du traitement et de la collecte."
Flore Coudy
Directrice Marketing

Les difficultés à accéder aux données et à en tirer des insights ne permettent pas aujourd’hui de démocratiser complètement l’accès aux données. Flore Coudy donne l’exemple concret auquel peuvent faire face les collaborateurs en laboratoire :

“Lorsqu’un collaborateur dans l’un de nos laboratoires pharmaceutiques reçoit une information sur ses parts de marché, il doit déduire lui-même quelles sont les actions à mener pour faire progresser la part de marché. Dans 10 ans, les chefs de produit pourront recevoir directement des recommandations opérationnelles de la part d’IQVIA.”

Les acteurs de la santé pourront ainsi avoir accès à des informations directement actionnables relatives, par exemple:

  • aux pôles d’investissements à privilégier (par exemple, la publicité sur les réseaux sociaux),
  • aux ressources à mettre en oeuvre (par exemple, en termes de recrutement ou d’outils)
  • aux opportunités de déploiement (par exemple, les pharmacies où telles ou telles gammes de produit fonctionnent le mieux)

S’adapter aux enjeux réglementaires à venir

IQVIA est leader dans la commercialisation des données de santé. L’entreprise se prépare pourtant à une restriction totale de la vente de ces données à l’avenir.

Flore Coudy explique qu’IQVIA se projette sur un modèle innovant à même d’anticiper ces réglementations avec deux approches de partage des données :

  • Un partage en open data des données de santé afin d’en faciliter l’accès et d’accroître la transparence. La crise a été le déclencheur de cette démarche plus large d’ouverture des données, avec des bénéfices réels d’image et de notoriété pour l’entreprise.
  • La monétisation de données enrichies et travaillées, des services data, conçus par les équipes d’IQVIA afin de transformer ces données en recommandations et outils d’aide à la décision.

Flore Coudy estime ainsi qu’une possible réglementation dans le secteur de la santé ne doit pas être perçue comme une contrainte mais comme une opportunité d’aller beaucoup plus loin dans le traitement de la donnée et la mise en place de nouvelles méthodologies.

Cette démarche permet à IQVIA d’identifier de nouvelles solutions innovantes pour valoriser la data dans le secteur de la santé, notamment par le biais de la donnée synthétique. Ce type de données permettrait notamment de contourner l’obstacle de la data privacy et des différentes réglementations relatives à la protection des données personnelles.

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Le Groupe SNCF Réseau est chargé de la gestion et de l’entretien des infrastructures ferroviaires en France. Nicolas Wurtz, Open Source Project Manager chez SNCF Réseau, a lui aussi joué le jeu de la prospective pour donner à voir l’utilisation des données dans son secteur en 2031.

Créer un simulateur open source de circulation des trains à l’échelle européenne

SNCF Réseau partage ses données à l’ensemble des collaborateurs pour améliorer la gestion de projets en interne (cartographie des interventions, analyse des opérations). Cette démarche permet d’accélérer l’innovation et de favoriser la mise en place de nouveaux services pour améliorer la performance du réseau ferroviaire.

Nicolas Wurtz imagine l’aboutissement de ce projet d’ouverture des données dans 10 ans via l’ouverture d’un logiciel open source de simulation de circulation des trains à l’échelle européenne, notamment avec la collaboration des réseaux ferroviaires suisses et allemands.

Toutes les entités (gestionnaires d’infrastructures et entreprises ferroviaires) pourront alors s’appuyer sur ce logiciel librement, sans avoir besoin de demander l’accès aux données pour les exploiter et les réutiliser.

Un challenge de taille : 10 ans pour regrouper toutes les données nécessaires pour analyser la circulation des trains provenant d’une multitude de producteurs différents : trains, signaux, itinéraires, gares, aiguillages, données dynamiques d’accélération des trains, etc

Cette démarche permettra d’aboutir sur une base de connaissance et de travail commune et fiable pour exploiter les données ferroviaires et améliorer la circulation des trains en toutes circonstances.

Améliorer l’efficacité, la prise de décision et anticiper les problèmes grâce à l’open data

Pour Nicolas Wurtz, la création de cette plateforme de données open data permettra d’avoir une meilleure gestion de la circulation des 15 000 trains français grâce à une vision globale de tous les signaux en temps réel.

Par ailleurs, ce système permettra d’avoir une grande souplesse et d’injecter de nouvelles circulations à la dernière minute, ou encore de repérer immédiatement des anomalies dans les itinéraires et de les corriger avant que l’erreur n’ait un impact sur la circulation globale.

“Pour moi un bon outil c'est un outil qu'on oublie. Mon travail consiste à faire en sorte que les outils qu'on développe soient simples et intuitifs pour ceux qui font la circulation des trains.”
Nicolas Wurtz
Open Source Projects Manager

Enfin, la mise à disposition des données en open data ouvre la porte à l’innovation et de nouveaux usages au sein du groupe SNCF Réseau. Les collaborateurs seront ainsi plus enclins à proposer de nouveaux usages ce qui permettra de faire avancer le projet en fonction des besoins des utilisateurs et pas uniquement en fonction du cahier des charges défini à l’origine.

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Engie est le troisième plus grand groupe mondial dans le secteur de l’énergie et partage de nombreuses informations en open data au grand public sur la capacité des actifs d’ENGIE à produire, stocker et transporter de l’électricité et du gaz dans l’Union européenne.

Caroline Flaissier, Senior Advisor Energy chez ENGIE s’est projetée avec nous sur les usages de la data dans le secteur de l’énergie dans 10 ans.

Poursuivre l’accompagnement de la transition énergétique

La question du partage des données dans le secteur de l’énergie est un enjeu majeur pour accompagner la transition énergétique et est au centre des préoccupations des acteurs du secteur pour les prochaines années.

Selon Caroline Flaissier, ce sont les données comportementales des clients, employés, et plus largement de tous les acteurs mondiaux, qui permettent de comprendre en profondeur les usages et les solutions à mettre en place. La question de la confidentialité des données se pose, bien sûr, et risque de devenir une contrainte encore plus grande dans les années à venir.

Caroline Flaissier estime toutefois qu’une remise en question globale des modèles créés par les acteurs de l’énergie est urgente, pour permettre d’exploiter pleinement les données comportementales.

Par ailleurs, c’est l’industrialisation du partage des ces données à l’échelle mondiale qui permettra, selon elle, de créer un nouveau modèle pour réaliser les objectifs de la transition énergétique et d’accompagner tous les acteurs dans cette démarche.

Mettre en place un modèle adapté aux enjeux du secteur de l’énergie

Selon Caroline, la base de la réussite des énergéticiens en 2031 repose sur leur capacité à établir un constat assez fort : l’aveu de leur échec et le souhait de tout reprendre de zéro.
En effet, les avancées sur l’analyse des données comportementales sont souvent freinées par la structure des organisations qui, par défaut, silote l’information.

“Une fois qu'on avait décidé de travailler sur du comportemental, l'organisation nous demande de reporter par secteur d'activité, par consommation, par chiffre d'affaires, etc…Agir ainsi, c’est faire un pas en arrière vers les anciens modèles, ce qui ne permet pas de faire avancer concrètement les projets liés à la transition énergétique.”
Caroline Flaissier
Senior Advisor Energy

Redémarrer de zéro et créer de nouveaux modèles sera la clé de la réussite, selon Caroline Flaissier. Par ailleurs, cela permettra de recruter des nouveaux profils, qui se forment différemment et qui seront compatibles avec un modèle basé sur la donnée au service de la transition énergétique.

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Expert de l’information sur les entreprises, Altares collecte, structure, analyse et enrichit les données BtoB afin de les rendre « intelligentes » et faciliter la prise de décision pour les directions générales et opérationnelles des entreprises. Luc Querton, CEO d’Altares, a proposé sa vision de 2031.

Fournir un service de qualité basé sur des données fiables et éthiques

Altares traite la donnée d’entreprise sur différents axes financiers, juridiques et capitalistiques et fournit à ses clients des agrégats qui peuvent déterminer la survie, ou, au contraire, la rupture de production. Luc Querton soulève deux enjeux fondamentaux qui s’imposent pour fournir un service de qualité :

  • la crédibilité et la fiabilité de la donnée
  • l’honorabilité éthique des algorithmes décisionnels.

Pour répondre à ces deux grands enjeux, Altares a identifié deux grands leviers à actionner à l’avenir :

  • La création d’une carte d’identité unique pour la donnée pour en garantir la fiabilité, la stabilité et aussi la durée de vie.
  • La soumission des algorithmes et de leurs différentes versions à des tests d’audits d’honorabilité, réalisés par des organismes certificateurs externes. Ces derniers peuvent garantir que les algorithmes Altares répondent au nouveau corpus réglementaire imposé par la responsabilité sociétale et environnementale.

S’appuyer sur les savoir-faire existants

Altares aide ses clients à se prémunir contre le risque financier de défaillance mais aussi à répondre à leurs impératifs de conformité réglementaire et environnementale et à maximiser leur développement commercial. Pour assurer le meilleur accompagnement possible, Altares fait fasse à deux grands challenges :

  • La rareté de la ressource intellectuelle et la difficulté à former les data scientists et développeurs qui peuvent aider Altares à mettre en œuvre rapidement de nouveaux modèles basés sur la donnée.
  • La réticence de la part des clients à accepter des préconisations de décisions fournies par les algorithmes.

À l’avenir, Luc Querton estime qu’il faut avant tout miser sur le savoir-faire et les données des clients qui permettront de développer des pôles de compétences croisées et de construire de nouveaux modèles industriels.

"Ces nouveaux modèles pourront même être déclinés par secteur (énergie, mobilité, etc.) pour apporter une expertise très précise, ce qui nous permettra également d’engager de nouveaux marchés à l’étranger."
Luc Querton
CEO

Luc Querton identifie également les prochaines réglementations comme une opportunité de constituer de nouveaux attributs de mesures pour favoriser cette mobilité interne et la fluidification du savoir.

Data et RSE : quels enjeux ?

La responsabilité sociale des entreprises (RSE) s’impose comme le nouveau paradigme de l’analyse de performance des organisations. Altares doit donc s’y adapter en croisant de nouveaux indicateurs liés à cette problématique avec d’autres plus classiques (risque de défaillance, mouvements capitalistiques) pour offrir une vision juste du comportement extra-financier des entreprises.

“L’ensemble des entreprises produiront très vite de nombreuses données RSE, ce qui nous permettra d’enrichir nos corpus pour ensuite fournir des “cartes d’identité génériques” à présenter aux entreprises.”
Luc Querton
CEO

Cette session de projections en 2031 a été l’occasion de mettre en lumière les changements importants à enclencher pour entrevoir ensemble l’avenir de la donnée dans les secteurs de l’énergie, de la santé, de l’information et des transports.

Les modèles de partage des données sont aujourd’hui silotés dans tous les secteurs et tous nos experts partagent la même conviction : la donnée doit être ouverte et la démocratisation de l’accès et des usages de la donnée est indispensable pour permettre à tous d’en exploiter les bénéfices.

Les questions de data privacy restent très présentes chez nos invités, ils y voient toutefois l’occasion de transformer les modèles existants au profit de tous.

Ebook : Démocratiser l'accès et les usages de la donnée hbspt.cta.load(2041226, ’11e95ee1-3265-4109-8f65-5499002aaa34′, {« useNewLoader »: »true », »region »: »na1″});

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