La data science : un levier stratégique qui redessine l’entreprise

Le fait essentiel : face à une explosion des volumes d’informations — de 45 zettaoctets en 2019 à une projection d’environ 175 zettaoctets d’ici 2025 — la data science n’est plus un luxe. Elle est devenue un outil central pour transformer des flux massifs de données en décisions opérationnelles et en valeur commerciale.

Contexte : une pression qui accélère la transformation

La pandémie a servi d’accélérateur. Les directions informatiques ont vu leur charge augmenter : selon le MuleSoft Connectivity Benchmark de mars 2021, les équipes ont dû absorber près de 27 % de projets supplémentaires en 2020, et seules 27 % des entreprises ont réussi à répondre à cette montée de la demande. Dans ce contexte, la simple collecte de données ne suffit pas : il faut une culture de la donnée structurée, capable d’intégrer, d’analyser et d’exploiter ces ressources.

De la collecte aux usages : les trois piliers

Pour qu’un projet de data science porte ses fruits, il faut organiser le parcours de la donnée autour de trois étapes complémentaires :

• Intégration : casser les silos, centraliser les sources (marketing, ventes, finance, logistique) et garantir accès et gouvernance.
• Analyse : appliquer des modèles, de l’IA et des algorithmes pour faire émerger des tendances et anticiper des comportements.
• Exploitation : restituer les résultats via des tableaux de bord, automatisations et actionnables métiers.

Ce que gagnent les entreprises

Les bénéfices sont tangibles, à la fois externes et internes. Du côté client, la personnalisation et la fluidité de l’expérience se traduisent par des taux d’acquisition et de montée en gamme supérieurs : une étude de McKinsey souligne des performances multipliées — jusqu’à 23 fois pour l’acquisition et 21 fois pour la progression vers des segments plus lucratifs — quand la donnée est au cœur de la stratégie.

En interne, la donnée réduit les frictions opérationnelles. Cegid, par exemple, a mis en place une plateforme unifiée qui offre aux commerciaux un accès simplifié à l’information pertinente. Résultat : moins de temps perdu, des analyses plus rapides, et une meilleure performance commerciale.

Un exemple concret : agriculture et chaîne d’approvisionnement

Le cas de Rémy Cointreau illustre la valeur partenariale de la donnée. En partageant des indicateurs avec ses fournisseurs agricoles — consommation d’eau, émissions de CO2, pratiques culturales — le groupe a renforcé la qualité produit et engagé une dynamique durable. La data devient un vecteur de dialogue entre l’entreprise et son écosystème, pas seulement un outil interne.

Aspects organisationnels et humains

La réussite dépend autant des outils que des personnes. Le rôle du Chief Data Officer devient central : définir la stratégie, choisir des solutions accessibles aux utilisateurs non techniques et promouvoir la data literacy. La confiance reste cruciale : les clients acceptent mieux de partager leurs données si la transparence et la sécurité sont garanties.

Outils et bonnes pratiques

Sur le plan technologique, les chantiers sont connus : Hadoop pour le stockage massif, Spark pour le traitement rapide, et des solutions de restitution comme Tableau, Power BI ou Google BigQuery pour l’analyse à grande échelle. Mais la technique ne suffit pas : il faut former les équipes, maintenir la qualité des données et s’assurer d’une gouvernance efficace.

Roadmap pragmatique pour les entreprises

• Identifier et prioriser quelques cas d’usage à fort impact (retour sur investissement clair).
• Prototyper (2–3 POC) avec des outils adaptés pour convaincre les métiers.
• Capitaliser sur les retours, automatiser et industrialiser à l’échelle.

Défis et leviers

Le principal obstacle reste la capacité à gérer le volume et la complexité des données. Les solutions passent par des investissements technologiques, des programmes de formation et des processus de qualité. Côté prospective, l’automatisation et la robotisation des tâches interagissent avec la data : pour réfléchir à leurs implications, ce texte se connecte naturellement aux débats sur les robots et l’automatisation (voir par exemple : Robots et automatisation : quelles perspectives pour demain ?).

Pour finir — une ouverture

Derrière les chiffres et les plateformes, ce sont des choix humains qui détermineront si la data devient une palette d’opportunités ou un risque. Comment votre organisation transforme-t-elle ses flux d’informations en décisions utiles ?