Pourquoi certaines entreprises obtiennent-elles plus de succès en matière d’analyse prédictive ?

On croit de plus en plus que les entreprises sont prêtes à dépenser d’énormes sommes d’argent pour l’analyse prédictive. Alors qu’en 2021, le marché mondial de l’analyse prédictive d’entreprise valait 10 milliards de dollars, il est prévoir monter en flèche à 28 milliards de dollars par 2026.

À ce stade relativement précoce de l’adoption, de nombreuses entreprises souffrent de problèmes difficiles. Des études montrent neuf entreprises sur 10 ne sont pas totalement confiants dans leur capacité à prendre des décisions pour l’avenir concernant ce qu’ils vendent, avec des soucis particuliers concernant la compréhension des tendances de comportement des clients. Beaucoup n’ont pas la qualité de données nécessaire, ou les ressources financières et les talents internes pour transformer rapidement ces données en informations fiables et pertinentes. Nous entendons souvent comment ils luttent avec de lourds efforts manuels pour écrire et mettre à jour des algorithmes.

Une chose est certaine : la l’adoption de l’analyse prédictive se poursuivra. C’est sans aucun doute compte tenu de l’appétit insatiable des dirigeants pour les systèmes qui leur permettent d’identifier les risques et opportunités futurs et de déterminer les actions qui propulsent leurs entreprises devant leurs concurrents.

Alors, quels attributs séparent les entreprises qui exécutent avec succès des analyses prédictives puissantes de celles qui trébuchent ? Voici ce que nous constatons, dans nos nombreuses interactions avec les entreprises du monde entier :

• Les gagnants posent les bonnes bases : Les personnes qui adoptent avec succès l’analyse prédictive savent que tirer de la valeur du logiciel nécessite d’abord une base de données et de technologie exceptionnelle. Ils acquièrent toutes les informations nécessaires et les unifient dans un entrepôt central. Ils passent d’un traitement manuel à un traitement automatisé des données, pour fournir des résultats dans un format facile à consulter, assurer la cohérence et limiter les erreurs. Ils garantissent une qualité supérieure des informations et mettent en place avec détermination la bonne pile technologique. Pour augmenter la façon dont les données orientent la prise de décision, ces entreprises s’assurent que toutes les informations sont sûres et sécurisées, avec des politiques et des contrôles d’utilisation solides. En maintenant cette vision, cette gouvernance et cet élan de changement, ils s’assurent de surmonter les obstacles financiers et temporels

• Ils développent la bonne culture : Les projets d’analyse prédictive les plus efficaces sont ceux menés par des cadres qui reconnaissent la nécessité de commencer par la révolution culturelle au sein de leurs organisations. Pour effectuer ce changement culturel, ils peuvent commencer petit – en créant un environnement d’équipe qui embrasse et favorise la curiosité autour de l’intelligence basée sur les données. Ils démontrent le succès qui peut être obtenu en équipant chaque membre de l’équipe d’un accès direct à une source partagée de renseignements. Cela libère la capacité d’appliquer les connaissances de manière cohérente dans toutes les équipes, de prendre de meilleures décisions et de mesurer avec précision les résultats. Cette transformation culturelle ne peut jamais être forcée : ces dirigeants parviennent à démocratiser les données en appréciant les sensibilités culturelles. Ils investissent continuellement dans les bonnes compétences et s’attaquent aux pénurie de capacités disponibles en science des données avec une approche à plusieurs volets de nouvelles embauches combinées à la requalification et au perfectionnement des équipes existantes.

• Ils sont sûrs d’engendrer la crédibilité d’algo : Même lorsque la bonne technologie, les bonnes données et les bonnes personnes convergent, il y a un autre obstacle à surmonter. Les leaders de l’analyse prédictive qui réussissent doivent également surmonter les barrières psychologiques naturelles qui existent entre les individus, les équipes et les clients. Ceux-ci sont particulièrement visibles dans la réaction des gens aux solutions entièrement automatisées qui ne nécessitent aucune intervention humaine (apparente). La recherche montre que de nombreuses personnes sont instinctivement aversion pour les algorithmes, même lorsqu’il est démontré qu’un code particulier prédit plus précisément les résultats futurs que les humains. Dans ce contexte, les dirigeants doivent s’assurer que les outils et les idées qu’ils mettent en place bénéficient d’une crédibilité et d’un soutien clairs dans toute l’organisation. Ils doivent activement susciter la confiance dans la valeur que ces outils apportent en soutenant directement – ​​mais pas en remplaçant – la prise de décision humaine. La clé est d’équilibrer l’utilisation d’algorithmes avec l’expertise humaine, pour engendrer la confiance dans la technologie qui entraîne ensuite une adoption accrue

Alors que l’impact d’une excellente analyse prédictive sur le succès de l’entreprise devient de plus en plus clair, les chefs de projet du futur se concentreront étroitement sur la mise en place des bonnes fondations, la construction d’excellentes cultures de données et la promotion d’une véritable crédibilité dans les algorithmes qu’ils déploient.

Pour en savoir plus, regardez notre vidéo, Obstacles à l’adoption de l’IA dans les organisations :
Comment les résoudre et mettre en œuvre une stratégie basée sur les données.