Introduction : Rencontrez Julien

Julien a débuté sa carrière au milieu des années 2000, à une époque où les DVD étaient encore présents et où les services de streaming étaient inimaginables. Au fil du temps, il s'est passionné pour l'essor des smartphones et la manière dont la technologie a transformé les industries traditionnelles. Finalement, sa passion pour la résolution de problèmes l'a conduit à co-fonder Agilytic, une pratique spécialisée en données et IA aidant les organisations à résoudre de véritables problèmes d'affaires. Qu'il s'agisse de réduire les paiements en retard, de donner du sens aux données clients ou d'adapter l'IA aux défis spécifiques d'une organisation, l'objectif est toujours le même : rendre les données utiles.

Dans le dernier épisode de notre podcast, Julien explique pourquoi les données sont bien plus qu'un simple mot à la mode, comment les entreprises peuvent placer les données au centre de décisions stratégiques, et pourquoi l'« hygiène des données » est plus importante que de se laisser emporter par le dernier engouement pour l'IA. Il partage également des conseils pratiques pour les petites et moyennes entreprises sur la façon de commencer, et pourquoi les meilleurs projets de données commencent toujours par des problèmes clairs et bien définis.

Q&A : Données, IA et le pouvoir de combiner les sources d'information

Julien, qu'est-ce qui vous a initialement attiré vers les solutions de données et d'IA ?

J'ai toujours aimé résoudre les problèmes de manière factuelle et basée sur des preuves. Au début de ma carrière, je travaillais dans les télécommunications, en me concentrant sur la fidélisation des clients. J'ai réalisé à quel point il était puissant de s'appuyer sur les données, et non sur des opinions personnelles. Les données ont rendu mon travail de convaincre les cadres beaucoup plus facile : au lieu de dire « Faites-moi confiance, je suis expert », c'était « Testons cette hypothèse avec de vrais chiffres. » Cela a été un tournant. C'est toujours le fondement de Agilytic : se concentrer sur le vrai problème, se fier aux faits et obtenir des résultats tangibles que les gens peuvent faire confiance.

Pourquoi mettez-vous l'accent sur « le problème d'abord » plutôt que sur « la technologie d'abord » ?

Parce que s'éprendre d'une solution brillante, comme un chatbot ou une interface propulsée par l'IA, néglige souvent ce dont vous avez vraiment besoin. Nous entendons des entreprises dire, « Nous avons besoin de ChatGPT pour dynamiser notre entreprise », alors que leur vrai problème est la mauvaise qualité des données ou des enregistrements clients incohérents. Vous pouvez déployer l'outil le plus sophistiqué et le plus complexe, mais si l'hygiène de base de vos données n'est pas solide, vous ne faites qu'automatiser les mauvais processus.

Ce qui compte, c'est : Quel problème résolvez-vous ? Essayez-vous de réduire le taux de désabonnement ? Accélérer l'exécution des commandes ? Identifier les clients à haut risque ? Si vous comprenez cela en premier, alors vous pouvez choisir la bonne combinaison de pipelines de données, d'analyses et d'IA. Parfois, un simple système basé sur des règles suffit. D'autres fois, c'est une automatisation avancée.

Parlant de l'hygiène des données, pourquoi est-elle si importante ?

Une bonne hygiène des données est la colonne vertébrale de toute initiative réussie en matière de données ou d'IA. Si vous voulez créer ce référentiel unique de bonnes informations, ce que j'appelle la matière grise d'une organisation, vos données doivent être bien structurées, précises et accessibles. Sinon, c'est du « poubelle dedans, poubelle dehors ».

Par exemple, de nombreuses entreprises négligent les sources de données internes comme les factures de vente ou les journaux d'expédition. Pourtant, les données de facturation à elles seules peuvent révéler vos clients les plus rentables, les régions qui génèrent le plus de revenus, et à quelle fréquence les clients manquent les paiements. À partir de là, vous pouvez voir des schémas qui aident à optimiser les budgets marketing ou à développer des modèles d'IA avancés. Sans cette base, vous pouvez finir par courir après des « solutions » sensationnelles qui ne résolvent jamais rien à long terme.

Pouvez-vous partager un exemple concret de résolution de problèmes par les données chez Agilytic ?

Un de mes exemples préférés concerne les paiements en retard. Nous avons travaillé avec une compagnie d'assurance dont les clients ne payaient pas leurs primes à temps, ce qui a créé un cauchemar de trésorerie. De nombreuses organisations sautent directement à l'envoi de lettres menaçantes, mais nous avons découvert que le problème plus important était le « même traitement pour tous ».

Nous avons analysé qui était en retard et pourquoi. Il s'avérait que 60% (chiffre hypothétique) étaient simplement oublieux. Ce n'étaient pas de mauvais clients; ils avaient juste manqué les échéances. Un autre groupe se sentait frustré car ils avaient des réclamations en attente qui n'avaient pas été réglées. Un plus petit segment n'avait aucune intention de payer.

En segmentant ces profils, l'entreprise a testé différentes approches pour chaque groupe : des rappels amicaux pour les clients « distraits », un soutien accru pour ceux en attente de remboursements, et des actions plus fermes pour les véritables retards. Ils ont testé ces approches sur des échantillons soigneusement sélectionnés, mesuré les résultats, et ont constaté que personnaliser l'approche réduisait considérablement les factures impayées. En fin de compte, cela leur a permis d'éviter bien des tracas et d'économiser beaucoup d'argent.

Qu'en est-il d'un exemple B2B ? Les gens pensent souvent « pas assez de données » pour le B2B.

Absolument. De nombreuses entreprises B2B pensent qu'elles ont trop peu de clients pour faire du « big data ». Mais les données B2B peuvent être incroyablement riches. Prenons un fabricant qui vend à des entreprises dans plusieurs régions. Chaque client a un numéro d'enregistrement d'entreprise (dans de nombreux pays), qui débloque toute une série de données firmographiques : chiffre d'affaires annuel, secteur, localisation, croissance dans le temps, etc.

Vous pouvez également ajouter des informations externes, comme la démographie locale ou les prix de l'énergie, et tout superposer sur une carte, c'est là que l'analyse géospatiale brille. En empilant des couches de données (comme vos journaux de vente internes et votre intelligence de marché externe), vous découvrez des opportunités cachées. Vous identifiez quelles zones cibler, qui pourrait réagir à un certain message, ou quelles adresses ont le plus grand potentiel pour l'installation de panneaux solaires. Vous n'avez pas besoin d'un million de clients; il vous suffit des bonnes données.

Ces solutions de données aident-elles aussi les petites entreprises ? Par où une petite ou moyenne entreprise devrait-elle commencer ?

Oui, et l'astuce est d'éviter de penser, « Je suis trop petit pour bénéficier des données. » Même une petite entreprise familiale dispose d'un système de facturation, d'une base de données clients ou d'un CRM, bien que de nombreux CRM soient sous-utilisés. Commencez par inventorier vos données existantes. Posez-vous des questions comme :

• Quelles données financières et de vente ai-je ? Ce sont souvent les meilleurs points de départ, car elles sont suivies de plus près.

• Mes dossiers clients sont-ils suffisamment riches ou profonds pour être segmentés par comportement ou localisation ?

• Puis-je accéder à des données ouvertes (par exemple, des infos sur le marché local) pour enrichir ce que j'ai déjà ?

C'est votre fondation. Ensuite, définissez ce que vous voulez vraiment résoudre; peut-être booster la fidélité client ou optimiser vos niveaux de stock. Une fois que vous connaissez le problème, vous pouvez voir si vos données existantes suffisent ou si vous avez besoin de plus. De là, il est plus facile de repérer des sources de données publiques qui approfondiront considérablement vos insights. Superposer une variété de sources de données internes et publiques est comme avoir une superpuissance. Les petites organisations sont souvent étonnées de la rapidité avec laquelle elles obtiennent des résultats avec le bon focus.

Quel est votre conseil aux entreprises qui disent « Nous avons besoin d'une IA avancée ou nous allons manquer le bateau » ?

L'IA est puissante, mais ce n'est pas toujours la solution. Parfois, vous avez juste besoin de tableaux de bord solides, de rapports de ventes clairs, ou d'une approche basique basée sur des règles. Cela ne sert à rien de dépenser beaucoup d'argent si une solution plus simple répond à 80% de vos besoins.

Une partie de l'engagement de Agilytic est un désir authentique d'aider. Nous dirons « non » à un gros projet d'IA si vous pouvez régler le problème avec des étapes plus simples et rentables. Cette honnêteté bâtit la confiance et évite le scénario de la « solution à la recherche d'un problème ».

Mettant Tout Cela Ensemble

De nombreuses leçons émergent de notre conversation avec Julien, et elles se concentrent sur la résolution de problèmes pragmatique et axée sur les personnes. Les données et l'IA prospèrent lorsqu'ils répondent à des défis concrets : comme réduire les paiements en retard ou trouver les bons segments de marché. Les équipes risquent de mener des projets dispersés sans un ensemble cohérent de problèmes, d'objectifs et de priorités. Cela signifie :

• commencer par des priorités commerciales claires,

• s'assurer que l'hygiène des données est solide,

• et se rappeler que la dernière IA n'est pas toujours nécessaire.

Les petites ou moyennes entreprises peuvent absolument bénéficier en mélangeant simplement des données internes avec des sources externes et en restant ouvertes aux approches simples et centrées sur le problème avant de plonger dans l'automatisation complexe.

En fin de compte, jeter de l'IA contre le mur pour voir ce qui colle est une bataille perdue pour le ROI. La vraie magie se produit lorsque vous mettez les données au service de vos objectifs commerciaux clairs.

Prêts à Explorer les Données et l'IA pour Votre Organisation ?

Chez Agilytic, nous nous épanouissons grâce à la résolution de problèmes pratiques. Nos services de conseil en données et IA ont aidé des entreprises de toutes tailles à rationaliser les processus, à augmenter les ventes et à réduire les risques opérationnels. Nous serions ravis de connaître vos objectifs et de voir s'il existe un chemin axé sur les données pour les atteindre.

• Programmez un Appel : Discutons de vos défis, voyons où les données peuvent faire la différence, et décidons si un projet d'analytique simple ou une approche IA avancée vous convient le mieux.

• Écoutez l'Épisode Complet du Podcast : Plongez plus profondément dans les histoires de Julien, disponibles sur la plupart des plateformes de podcast et YouTube.