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Système d'information, bases de données : des trésors sous-exploités

Système  d'information, bases de données : des trésors sous-exploités

La contribution des actifs dits « immatériels », comme le capital de marque ou encore le capital relationnel client, représenterait selon certaines études jusqu'à 85% de l'économie française. Bien qu'éminemment stratégiques, ces actifs intangibles sont par nature difficiles à définir et donc difficiles à circonscrire. C'est tout particulièrement le cas du capital « informationnel ». Encore largement sous-estimée par une grande majorité des organisations, la bonne maîtrise de ce capital informationnel est pourtant un facteur déterminant pour la performance des entreprises, et au-delà, pour leur survie à long terme. Abordée de manière tactique, la gestion de cet actif oscille entre volonté de réduction des coûts de structure et recherche de la valeur via l'exploitation des bases de données massives. La réalité du potentiel de valeur que représente le capital informationnel se situe certainement entre ces deux extrêmes pour peu que l'on parvienne à définir et à reconnaître la valeur stratégique de cet actif et surtout à appréhender la nécessité de développer une véritable intelligence organisationnelle.

Définition et valeur du capital informationnel

La définition des contours de cet actif fortement polymorphe fait l'objet de débat récurrents. On s'accorde généralement sur le fait qu'il est composé a minima de trois éléments essentiels à savoir :

- L'ensemble des bases de données et plus largement l'ensemble des informations possédées par l'entreprise,

- L'ensemble des indicateurs et des tableaux de bord qui composent le système d'information et ont pour vocation d'irriguer le processus de décision,

- L'ensemble des éléments hard ou soft qui composent tout système informatique (réseau, logiciels etc.) et sans lesquels aucune exploitation n'est possible.

Difficilement imitable par les concurrents, fortement contributeur de valeur pour la survie et le développement des entreprises, le capital informationnel est un véritable actif stratégique qu'il convient de gérer en conséquence car il influence directement trois grands domaines stratégiques : la mesure de la performance, la gestion de l'incertitude et l'évolution du modèle économique.

En interne, il conditionne tout d'abord le suivi quotidien de la performance de l'entreprise car il permet d'évaluer le degré d'atteinte des objectifs fixés (mesure de l'efficacité) ainsi que le degré d'optimisation des moyens nécessaires (mesure de l'efficience). Loin du lieu commun généralement admis, la bonne exploitation du capital informationnel rend possible le calcul précis du retour sur investissement des activités marketing.

À l'interface entre l'interne et l'externe, le capital informationnel contribue à améliorer la qualité du processus décisionnel en permettant de réduire l'impact négatif du contexte d'incertitude dans lequel évoluent nombre d'entreprises. Il est désormais établi que le capital informationnel conditionne très fortement la capacité de l'entreprise à réagir de façon pertinente et réactive aux évolutions des marchés.

Enfin, il faut rappeler que le capital informationnel conditionne directement la capacité d'une entreprise à prendre du recul sur sa situation stratégique en facilitant la bonne évaluation des forces et faiblesses de l'organisation. En cela il constitue un levier essentiel pour la bonne adaptation de l'ensemble du modèle économique en facilitant l'identification et l'interprétation de signaux faibles susceptibles d'indiquer une érosion de l'avantage concurrentiel.

La contribution du capital informationnel à ces trois périmètres stratégiques est désormais établie par de nombreuses publications scientifiques. Aujourd'hui l'enjeu réside surtout dans le développement de nouvelles méthodes à destination des managers.

Signe de l'importance que l'on attribue au capital informationnel, un grand nombre d'acteurs travaillent à mieux définir et à mieux estimer la valeur à la fois financière et extra financière de cet actif immatériel. Parmi les initiatives notables menées en France, il faut souligner par exemple les travaux de l'Observatoire de l'Immatériel, la rédaction par le ministère de l'Économie, des Finances et de l'Industrie en 2011 d'un référentiel de mesure ainsi que les réflexions menées par un groupe d'experts au sein de l'Académie des sciences et techniques comptables et financières.

La nécessité d'une approche stratégique

Au regard de la dimension stratégique du capital informationnel, les trois principaux éléments constitutifs de ce capital restent le plus souvent abordés de manière tactique et cloisonnée alors qu'ils nécessiteraient au contraire une approche globale et sur le long terme. Comme toute ressource importante, il s'agit de réfléchir aux moyens de créer, développer et protéger la valeur latente portée par le capital informationnel.

Certaines bonnes pratiques sont primordiales comme veiller à la bonne qualification des bases de données ou limiter la présence de redondances excessives. Mais au-delà des pratiques qualité usuelles, généralement connues et maitrisées par les décideurs, il faut souligner certains enjeux d'autant moins visibles qu'ils présentent un caractère stratégique.

Plusieurs recherches soulignent par exemple la dimension stratégique de pouvoir organiser et exploiter des bases de données diverses et complémentaires : entre des données quantitatives et des données qualitatives, entre des données internes et des données externes ou encore entre des données primaires et des données secondaires. Les bénéfices attendus sont à la hauteur des difficultés rencontrées, mais sur ce sujet des solutions innovantes et ergonomiques se multiplient avec l'émergence de nouveaux outils de collecte et d'analyse de données non structurées et le développement des technologies de machine learning.

De nombreux travaux soulignent également l'importance de veiller à contextualiser au maximum les systèmes d'information. À l'inverse d'une donnée, dont la finalité est principalement de permettre l'enregistrement d'un événement donné, l'information présente potentiellement une valeur plus importante car elle est mise en perspective (contextualisée) afin de nourrir le processus décisionnel. Il est donc essentiel de veiller à ce que les systèmes (indicateurs et tableaux de bord) soient adaptés aux spécificités métiers afin d'être perçus comme ergonomiques par les utilisateurs.

Ces quelques éclairages témoignent surtout de l'intérêt de développer au sein des organisations une véritable culture de l'information. Il faut en effet pouvoir favoriser l'ensemble des bonnes pratiques permettant de faciliter la collecte des informations, mais aussi la dissémination et la bonne exploitation des informations disponibles. Les enjeux dans le domaine sont multiples. Il s'agit par exemple de lever les tabous et décloisonner les processus afin de faciliter la collecte, le stockage, la dissémination et l'exploitation des informations relatives au marché, aux concurrents et aux clients. Il n'est pas rare de constater que les organisations oscillent entre deux injonctions contradictoires : entre cloisonnement de l'information d'une part et surabondance d'indicateurs d'autre part. Loin de protéger les intérêts de l'entreprise, ces rigidités tendent au contraire à fragiliser la qualité du processus décisionnel et plus globalement, la survie des organisations. Si une culture d'information est essentielle, l'excès s'avère à l'inverse contre-productive. En la matière, une démarche parcimonieuse est plutôt recommandée. Il est désormais démontré que quantité et qualité ne sont pas nécessairement corrélées et que les décisions peuvent être optimisées via l'utilisation de peu d'indicateurs, pas plus de deux ou trois pour chacun des grands sujets que sont par exemple la gestion des clients, la gestion du portefeuille de produits ou encore la gestion de la communication.

La gestion de la complexité : les apports de la recherche en gestion

Si le capital informationnel est essentiel pour la pérennité et le développement des entreprises, la complexité inhérente à l'avènement des données massives pose d'importants problèmes et interroge la capacité des équipes à créer de la valeur. Ce sujet essentiel est souvent abordé au travers du seul prisme de la compétence individuelle. Les tensions constatées sur le marché des métiers liées à la gestion des données massives en témoignent. Trois métiers clés sont plus particulièrement évoqués : le data-miner qui organise l'accès et la collecte des données, le data-analyst qui assure le traitement statistique et enfin le data-scientist qui est le véritable chef d'orchestre de l'ensemble du processus. Ce dernier profil est d'autant plus important pour la qualité de création de valeur qu'il reste encore relativement rare. Les data-scientist doivent en effet maitriser trois périmètres de compétences que sont la gestion des bases de données (informatique), leur traitement (statistique) et leur valorisation (expertise métier).

Pour autant le seul "crunch" des données à l'aide de méthodes statistiques pointues n'est pas nécessairement garant de sens en soit. Si la mise en œuvre de processus de classification permet d'expliciter une grande partie de la valeur cachée contenue dans les données, l'identification et l'exploitation de certaines relations de causalité nécessitent au préalable une phase de modélisation conceptuelle. Sur ce sujet, les compétences développées par les chercheurs en sciences de gestion représentent un potentiel de valeur ajoutée complémentaire à celui de data-scientist, potentiel encore largement sous-exploité. Comme le rappelle fort justement Carras (2009) les chercheurs en gestion possèdent certaines qualités et compétences essentielles pour la création et la bonne exploitation du capital informationnel :

- créativité, autonomie, tolérance à l'incertitude,

- capacité à identifier et mobiliser un cadre conceptuel adéquat pour répondre à une problématique métier,

- capacité à élaborer un protocole de recherche permettant de mesurer des phénomènes souvent abstraits à l'aide d'instruments validés,

- capacité à modéliser et à analyser des relations de causalité complexe.

L'étude de la satisfaction client est un bon exemple d'application possible des compétences de recherche. Afin de mieux comprendre les facteurs qui influencent le degré de satisfaction d'un client, les travaux de recherche constituent une source inestimable d'apports pour peu que l'on sache comment l'exploiter. Les avancées récentes dans le domaine apportent des réponses sans cesse renouvelées aux problématiques liées à la difficulté de mesurer et modéliser ce type de problématiques. C'est finalement le paradoxe vertueux du capital informationnel. La créativité, la curiosité et la rigueur sont des prérequis culturels essentiels pour son démarrage et le socle de son renouvellement perpétuel.