Worldline, Géant Agile ou d’Argile ? Partie 3 

Dans cet article, nous discutons de certains défis que notre société doit relever.

Vous lisez le troisième article de notre série « Worldline, Géant Agile ou d’Argile ». Retrouvez tous les articles ici.

Nos vrais chantiers 

Il est naturel et essentiel pour une entreprise de consacrer la majeure partie de son énergie à l’innovation de ses produits ou de ses services, en cherchant à développer de nouvelles offres attractives pour ses clients. Cependant, certaines entreprises pionnières ont aussi démontré par le passé l’immense importance de l’innovation opérationnelle qui permet d’améliorer les processus internes, réduire les coûts, raccourcir les délais et augmenter la qualité globale.  
 
Des entreprises telles que Walmart, Toyota et Dell ont ouvert la dance avec leur philosophie du juste-effort et du juste-à-temps. Elles ont du reste, conservé jusqu’à ce jour l’avantage compétitif ainsi acquis, après avoir taillées de monumentales croupières à leur concurrence.  
 
Elles ont aussi, une décennie plus tard, inspirés quelques futurs géants de la High Tech depuis lors devenus ce qu’on appelle des “Hyper Scaler” à la croissance exponentielle. En effet, les avancées relativement récentes dans les domaines du DevOps ⁽¹⁾ et du Cloud Computing ⁽²⁾ ont incontestablement mis en exergue le potentiel tout bonnement ahurissant de l’innovation opérationnelle dans le monde de l’IT. 

Hélas, le bilan de beaucoup d’entreprises en ce qui concerne cette transformation opérationnelle, reste contrasté. Si beaucoup brillent indéniablement par leurs capacités d’innovation produits et services, leurs marges de progrès sont encore quantifiables quand on en vient à considérer la normalisation et la standardisation de leurs flux opérationnels⁽³⁾.  

Qui plus est, l’effet de levier que l’on est en droit d’attendre de l’utilisation des technologies d’intelligence artificielle pourrait,pour beaucoup de ces entreprises, relever bien plus de la boite à cure-dents que de la proposition d’Archimède. En effet, sans les premières étapes de normalisation et de standardisation des chaînes de valeur, c’est sur des milliers de petits points fixes qu’elles devront s’appuyer. En d’autres termes, en l’absence de patterns standardisés et normalisés, elles sont condamnées à une approche fragmentaire, règne du coup par coup, à la fois extrêmement éreintante, couteuse et peu soutenable. En route vers les Favélas de l’intelligence artificielle! 

“La Simplicité est l’Ultime Compliment” (Bill McDermott, DG de ServiceNow) 

Ce n’est pas le cas des entreprises qui sont déjà très engagées sur le chemin de leur transformation numérique ⁽⁴⁾. En effet, l’Intelligence Artificielle appliquée aux flux opérationnels offrira sa manne bien plus aisément et généreusement aux entreprises qui ont standardisé, normalisé et automatisé leurs chaines de valeur pour plusieurs raisons.  

La rationalisation, la standardisation et la normalisation des chaines de valeur opérationnelles, du fait de la clarté et de la puissance d’échelle qu’elles confèrent, permettent de focaliser efficacement les travaux d’IA, sur les chaînes les plus pertinentes et les plus impactantes. Et cela décuple la probabilité de succès. 
Ce travail préalable permet aussi de cibler les bons domaines, d’optimiser les bons processus et d’allouer efficacement les ressources. En outre, il devient aisé de mesurer précisément les progrès.  
 
Seule une collaboration fine entre les personnes et les équipes, permet d’effectuer ce travail dont l’enjeu est, de, non seulement transcender les silos, mais aussi aboutir à une conception basée sur des patterns réutilisables, afin d’assurer au système ainsi obtenu, la composabilité⁽⁵⁾ nécessaire à l’agilité d’entreprise tout en garantissant la préservation de l’intelligibilité et de l’actionabilité par les moteurs d’IA. 

Les chaines de valeurs, comme leur nom l’indique, sont focalisées sur la valeur à produire. Les chaines de valeur sont composées de patterns stables (unité de travail et unité d’œuvre par exemple) facilement identifiables et interchangeables (normalisés), à l’instar des mots composant les phrases d’un langage naturel. C’est bien la présence d’une structure préalable qui rend l’apprentissage et la génération possible pour un moteur d’IA. En l’absence de règles et de patterns (chaos), il est peu probable que des progrès significatifs puissent être accomplis de façon soutenable dans le temps ou avec des résultats satisfaisants pour l’entreprise. 

 
Dans le cadre de l’entreprise, les chaines de valeurs s’incarnent sous forme de processus directement fonction de l’organisation, qui elle-même correspond à la façon dont l’entreprise se structure, en vue de répondre à ses problématiques. En retour, l’organisation tend à influer sur la façon dont les outils informatiques sont structurés (loi de Conway). 
 
La simplification des processus ne peut donc faire l’économie d’une révision en profondeur de la façon dont une entreprise se structure. Et l’impact de l’impératif de composabilité est aussi important sur la structure des systèmes techniques que sur la structure de l’organisation, puisque l’objectif est dans les deux cas une reconfiguration rapide, en vue d’une adaptation tout aussi rapide, à toutes sortes et formes de disruption. 

Le fonctionnement en mode “juste effort au juste moment” n’est soutenable que si l’ensemble du système d’information (qui comprend aussi bien les systèmes techniques que les systèmes humains qui l’utilisent et ceux qui les conçoivent et qui les font évoluer) a la capacité de s’auto-adapter à la vitesse de la concurrence ou plus largement à la vitesse de changement de l’écosystème dans lequel il évolue.  
 
C’est en ce sens qu’une entreprise peut être qualifiée ”d’apprenante” ; c’est quand elle produit en capitalisant sur la dynamique collective et sur la maitrise personnelle des individus  (au sens où l’entend Peter Senge dans son livre la 5ème discipline), une réponse adaptée, répétable et persistante, face à un défi donné.  
Apprendre c’est s’adapter. La vitesse d’adaptation de l’entreprise (ou de ses parties) sera toujours directement fonction de la vitesse que mettra son système le plus lent (système technique ou système humain) à se reconfigurer. Une entreprise “apprenante” est ainsi une entreprise où les personnes, les équipes mais également tous les écosystèmes techniques et humains apprennent !  

 
Revenons à l’idée de simplicité. Au début des années 2000, le patron d’Oracle clamait son incrédulité vis-à-vis du concept de Cloud Computing (le Cloud c’est pour les oiseaux), n’y voyant qu’un effet de mode consistant à octroyer un nouveau nom à des technologies déjà existantes et ce faisant, échouant à voir ce que ce paradigme avait de révolutionnaire.  
A son crédit, la plupart des patrons des entreprises IT dominantes de l’époque n’ont pas vu venir l’OVNI que représentait AWS.  
En conséquence, Amazon a donné une leçon magistrale à pratiquement toute l’industrie en comprenant qu’il devait nécessairement y avoir une concordance ou un alignement entre le niveau de complexité d’un processus et la capacité de l’outillage digital du moment à l’automatiser à un coût total acceptable. L’avantage compétitif que la bonne mise en application de ce constat lui a conféré est aujourd’hui sans appel. 
 
Cette complexité, a pourtant pendant longtemps été considérée comme l’alliée et l’apanage de l’industrie IT, car elle rendait impossible aux entreprises utilisatrices de technologies IT la maitrise entière et permettait de maintenir des prix élevés via une dépendance de tous les instants.  
 
Ceci est sans doute aussi, une des raisons pour lesquelles beaucoup de fournisseurs de services IT traditionnels ne se sont pas précipités vers la transformation numérique et tardent encore à tirer les leçons de ce qui leur arrive⁽⁶⁾.  

Etait ainsi établie, une relation de dépendance au détriment des entreprises clientes qui finançaient la complexité de leurs fournisseurs, trop contents de vendre du service supplémentaire. La cécité sélective à la perspective du Cloud Computing était donc sans réelles surprises. Pas plus étonnant du reste, le fait que cette relation plutôt accommodante à la complexité, trait culturel commun à la majorité des entreprises IT, ait eu tendance à infuser profondément à l’intérieur des organisations et à s’imposer en mode fonctionnel. Ainsi souvent les services d’une entreprise conservent une tendance à imposer leurs contraintes aux autres services de cette même entreprise, plutôt que d’adopter une démarche client dans l’optique d’offrir une expérience optimale.  
Il est du reste comme le veut la légende, également à mettre au crédit de l’ex-patron d’Amazon, d’avoir saisi extrêmement tôt l’importance d’une certaine forme de simplification consistant à promouvoir un couplage léger à l’intérieur de l’entreprise, ce qui a semble-t-il, rendu possible la plateformisation d’Amazon et l’émergence d’AWS.  
 
Mais revenons à la dépendance traditionnelle des entreprises utilisatrices. Cette dépendance s’évapore à grande vitesse à mesure que le modèle de Cloud Computing devient la norme et que la complexité devient invisible aux yeux des clients (sauf leur propre complexité, il va sans dire). En d’autres termes, le client n’est plus désormais disposé à payer que pour la complexité inhérente au service. Tout ce qui relève des méandres organisationnels de son fournisseur et leurs impacts sur son infrastructure et ses processus, vient grever la marge de ce dernier quand cela n’incite pas à aller voir ailleurs du fait d’un niveau d’efficacité ou d’une qualité d’expérience client en décalage trop important par rapport aux meilleurs. La disruption prend donc aussi ce visage.  
 
Amazon et d’autres acteurs ont aussi montré la façon de fusionner à la fois l’offre et la gestion des opérations en une seule et unique Experience Client ⁽⁷⁾, ouvrant la voie vers une deuxième vague de transformation digitale. La troisième sera à n’en pas douter le recours à l’Intelligence artificielle à tous les niveaux de ces nouvelles piles technologiques conçues et optimisées pour éliminer toutes les formes de friction possibles dans l’expérience client.  

C’est ainsi la raison pour laquelle la Transformation Numérique commence réellement par la transformation des processus business. En d’autres termes, l’optimisation de l’Expérience Client passe par l’optimisation de l’organisation qui en supporte les processus. Comme l’affirme le site de Worldline,  c’est bien de simplicité dont nos processus ont besoin. Mais ce besoin de simplicité n’est pas à considérer comme une simple mécanique. Il relève en fait de la sphère culturelle. Ce dont les entreprises ont besoin, c’est d’une véritable culture de la simplicité qui doit s’enraciner au plus profond de l’organisation et des relations en son sein.  
 
Il s’agit en l’occurrence, de l’esprit déjà à l’œuvre dans les transformations de type Devops. Mais cet esprit ne peut pas s’arrêter aux portes des équipes de développement et de production.  Les silos peuplent et colonisent non seulement les couloirs de l’entreprise mais aussi les façons de penser et de concevoir.  

Les autres impacts probables de l’IA 

Il existe bien entendu bien d’autres sphères de l’activité de l’entreprise pour lesquelles l’IA va permettre au mieux, d’acquérir des avantages compétitifs importants et au pire, de combattre la concurrence à armes égales.  

Il est d’emblée à redouter qu’une série de métiers risque d’être impactée en priorité par les premières vagues d’IA. Ceux que le magazine Business Insider appelle les “métiers dans la moyenne”. Ou en d’autres termes, les métiers qui nécessitent de la connaissance contextuelle et assez peu de connaissances transposables. 

De plus, l’IA avec sa capacité “d’augmenter” rapidement la capacité des personnes les moins expérimentées, permettra vraisemblablement de compenser en partie l’écart de compétences avec les plus expérimentés. En d’autres termes, l’IA aurait la capacité de raccourcir les courbes d’apprentissage et d’élever plus vite les niveaux d’efficience. Cela aura donc pour conséquence d’augmenter la concurrence et de compenser dans une certaine mesure la pénurie de “talents” dans certains secteurs. Avec bien entendu comme conséquence d’accroitre la pression sur les salaires. Les fonctions et les processus liés au support client sont des cibles évidentes qui sont du reste déjà en pleine transformation.  

Enfin, toutes les fonctions gravitant autour de la vente et du marketing, du décisionnel, mais aussi du management et de la gestion des ressources humaines, sont bien entendu appelées à faire un usage intensif de ces outils permettant de mieux cibler, de rapidement prototyper et de produire du contenu personnalisé à moindre coût, mais aussi de mieux gérer les opérations, et de mieux tirer parti des données en général. 

Il n’est pas dans l’objectif de cet article de faire l’inventaire des milles et une façons dont l’IA va changer la vie des salariés et des utilisateurs de technologies de l’information en général. Nous mentionnons ces impacts dans la mesure où il est du devoir légal de l’employeur d’assurer le maintien en compétences et l’employabilité des salariés. En cette période d’accélération nous insistons sur le fait que ce devoir revêt un caractère impérieux et qu’il n’est pas envisageable de traiter les déclassements malheureusement inéluctables, de façon réactive. A ce titre, nous vous conseillons fortement de regarder ce tableau récapitulatif des métiers en danger.

La CFTC veillera à ce que la direction prenne l’entière mesure de sa responsabilité dans ce domaine. 

Dans la prochaine partie nous examinerons quelques idées reçues assez dommageables, sur la façon dont la notion de performance est appréhendée. 

Afin d’être notifié(e) de la publication de la quatrième partie de cet article, nous vous invitons à vous inscrire à notre liste de diffusion. N’hésitez pas également si vous pensez que cette réflexion peut faire avancer les choses dans notre entreprise, à faire suivre à vos collègues et managers. Nous attendons vos commentaires avec impatience.

A suivre avec Worldline, Géant Agile ou d’Argile ? Partie 4

1. L’adoption de DevOps, a permis aux entreprises d’automatiser et de rationaliser leurs processus de développement, de déploiement et de maintenance des logiciels. Cela s’est traduit pour les changements bien menés, par une réduction des délais de mise sur le marché, une amélioration de la stabilité des systèmes et une meilleure collaboration entre les équipes de développement et d’exploitation. 
   Depuis sa première formulation vers 2009, en tant qu’un ensemble cohérent de principes opératoires, DevOps,  a profondément transformé la manière dont les services digitaux sont délivrés et exploités.. DevOps favorise la coopération, l’automatisation et les feedback rapides, à la différence des modes opératoires  antérieurs qui mettaient l’accent sur la spécialisation, la division des rôles et les modifications manuelles peu fréquentes. DevOps est devenu pour beaucoup d’entreprises du digital, la méthode par défaut et sa propagation continue. Il est à noter que c’est un modèle dont l’évolution est continue et il sera intéressant de voir la façon dont les percées technologiques actuelles vont infléchir cette dernière
    

2.  Le Cloud Computing propose des avantages significatifs en termes d’agilité opérationnelle et de réduction des coûts. Les entreprises qui ont consenti les efforts nécessaires, peuvent désormais utiliser des ressources informatiques à la demande, minimisant ainsi les coûts d’investissements indispensables dans l’infrastructure matérielle ainsi que les coûts de maintenance associée.  
   De surcroît, le Cloud permet entre autres, une scalabilité rapide (autre exemple d’efficience opérationnelle), ce qui signifie que les entreprises peuvent facilement augmenter ou réduire leurs capacités informatiques en fonction de leurs besoins. Cela n’est pas un mince avantage, surtout en période d’instabilité économique et sociale. 

3. Beaucoup d’entreprises ont bénéficié de “vagues de transformation Lean” . Tandis que pour certains de leurs services les bénéfices ont été indéniables pour d’autres des dérives étonnantes ont pu être observées. Ainsi dans certains services d’entreprise, les managers en sont réduits à compter le nombre de tickets traités par personne. On en vient à se demander comment cela pourrait passer pour une amélioration. Il est pourtant établi depuis longtemps que quand un indicateur est utilisé comme un objectif, il perd son utilité en tant que moyen de mesure et a tendance à devenir toxique  (loi de Goodhart)   

4. Une des raisons du succès de cette expression est probablement son caractère assez vague et fourre-tout. Une définition relativement simple de ce que recouvre l’expression “Transformation Numérique” serait l’utilisation des technologies numériques pour changer en profondeur les processus business, les opérations et l’expérience client. Devops et le Cloud Computing offrent des fonctionnalités quasi-incontournables de standardisation utile à cette transformation, mais ne la résument pas, loin de là. La notion de Transformation Numérique intègre également, un ensemble d’approches et de méthodologies ; entre autres, les technologies d’analyse de données, les différentes formes d’intelligence artificielle, l’IoT, le CRM, le CXM, l’utilisation des BlockChains, et encore beaucoup d’autres.  
5. La composabilité est un principe de conception de système qui traite des interrelations entre les composants. Un système hautement composable offre des composants pouvant être sélectionnés et assemblés dans différentes combinaisons pour satisfaire des exigences spécifiques de l’utilisateur. A ce titre un langage naturel est un système hautement composable. A noter du reste que les DDL (Domain Specific Languages) tels qu’utilisés dans les approches Infrastructure-As-Code (YaML, TOSCA, etc..) constituent un pas essentiel dans la bonne direction même s’ils ne seront pas une panacée. 
6. A ce propos la fameuse citation d’Upton Sinclair ne manque pas de sel : Il est difficile de faire comprendre quelque chose à un homme lorsque son salaire dépend précisément du fait qu’il ne la comprenne pas. 
7. L’expérience client est la somme des expériences que les clients vivent lorsqu’ils interagissent avec une entreprise ou une marque spécifique. Au lieu de se limiter aux moments cruciaux du processus d’achat, le parcours du client documente l’expérience complète de la relation client/entreprise, avant, pendant (expérience achat) et après l’achat d’un produit ou service