Entre qualité des données et intelligence des processus – ce sur quoi nous travaillons
Quand je repense aux deux dernières semaines et que je parcours les différents tableaux, c’est comme regarder dans un kaléidoscope : beaucoup de couleurs, beaucoup de facettes, mais plus on regarde, plus un motif se dessine clairement. Ce motif n’est pas défini par des tickets individuels ou des noms de produits, mais par des questions plus générales. L’une d’elles est la suivante : comment faire en sorte que les données deviennent des informations fiables ? L’assurance qualité est au cœur de notre activité, et cela est plus évident que jamais au quotidien. Dans les domaines du conseil et du développement de produits, nos collègues se sont penchés de manière intensive sur des approches visant à automatiser les processus de vérification des adresses et des données. Les ateliers ont porté sur la manière dont des algorithmes flous intelligents détectent les erreurs sans avoir besoin d’intervention humaine, et sur la façon dont ces mécanismes peuvent être intégrés dans les systèmes spécifiques aux clients. Les discussions ont clairement montré à maintes reprises que des données propres constituent la base d’analyses fiables et, par conséquent, de toute décision éclairée. Il est donc d’autant plus important que nous ne nous contentions pas de proposer des outils, mais que nous transmettions également des connaissances – ce que l’équipe de consultants a d’ailleurs démontré de manière impressionnante lors de ses rendez-vous avec les clients.
Un deuxième thème récurrent est venu d’une toute autre direction : l’intégration des processus au-delà des frontières des systèmes. Dans plusieurs projets, l’accent n’était pas mis sur un service en particulier, mais sur la question de l’interaction entre les solutions ERP, CRM et les plateformes. C’est là que se révèlent les atouts des outils BPM tels qu’ITEROP et l’importance d’une conception de solution bien pensée. Les équipes se sont demandé comment modéliser les processus métier sans se perdre dans la modélisation, et comment orchestrer les flux de données de manière à éviter les redondances et à automatiser les contrôles de conformité. Ce travail est fortement imprégné du conseil ; il suppose que nous comprenions la logique métier des clients et que nous la traduisions en workflows techniques. Lors de sessions internes, nous avons échangé sur les interfaces à connecter en priorité à , sur la manière d’utiliser systématiquement les API modernes et sur le rôle que jouent nos propres services dans ce contexte. Au final, nous en avons tiré la conclusion suivante : de bonnes intégrations créent de la marge de manœuvre, car elles allègent la charge opérationnelle tout en fournissant des données fiables en temps réel.
Un troisième thème revêt une dimension plutôt normative. La réglementation relative à l’intelligence artificielle et à la protection des données évolue à un rythme effréné. Avec l’AI Act, l’UE a créé le premier cadre juridique complet au monde qui aborde les risques liés à l’IA et vise une utilisation digne de confiance. Pour nous, cela signifie considérer les principes de « Privacy by Design » et d’« Explainable AI » non pas comme des mots à la mode, mais comme une partie intégrante de notre développement de produits. Les commentaires sur Jira ont donné lieu à des discussions animées sur les répercussions de la nouvelle réglementation sur nos algorithmes, sur la manière dont nous concevons les mesures de formation et sur les mécanismes de contrôle nécessaires pour que nos solutions restent conformes. L’échange entre les collègues des services Conformité, Développement et Conseil a été particulièrement passionnant : tandis que les uns expliquaient le cadre juridique, les autres apportaient des exemples concrets. De ce dialogue émerge une position commune : l’innovation technique n’est viable à long terme que si elle s’accompagne d’une réflexion éthique.
Outre ces grands thèmes, nous nous sommes penchés sur la question de la collaboration et du transfert de connaissances. Plusieurs équipes ont testé des moyens d’intégrer plus rapidement les expériences client, les retours issus des phases de prévente et les enseignements tirés des cas de support dans la conception des produits. Des prototypes de nouveaux environnements de démonstration ont vu le jour, des séances de brainstorming sur les parcours de migration automatiques ont été organisées, ainsi que des formats d’échange réguliers au cours desquels des collègues des services marketing, développement et conseil ont travaillé ensemble sur des problématiques communes. Ce sont ces moments interdisciplinaires qui font avancer notre entreprise. Ils nous rappellent que la qualité des données n’est pas seulement une question technique et que la conformité n’est pas seulement une nécessité juridique, mais qu’il s’agit toujours d’une combinaison d’expertise métier, de compréhension des processus et de technologie.
Il en résulte une image des 14 derniers jours qui peut sembler hétérogène, mais qui est pourtant traversée par quelques lignes constantes : nous travaillons sur la base – la qualité des données. Nous nous concentrons sur les interfaces et les processus afin de créer des solutions qui vont au-delà des systèmes individuels. Nous nous penchons sur les nouveaux cadres réglementaires, non pas parce que nous y sommes obligés, mais parce que nous pensons que la responsabilité fait partie intégrante de l’excellence technique. Et nous cultivons une collaboration qui partage les connaissances entre les services, afin que les exigences métier se transforment en solutions durables. Cette interaction fait tout l’attrait de notre métier – et c’est ce qui nous fait avancer
