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00:00 Camille Morellon, vous êtes directrice d'ATA à Data Suiting. Aujourd'hui à Cultiv' et Data,
00:08 vous avez notamment communiqué sur le dernier rapport de l'observatoire de la
00:14 DATA. Est-ce que vous pouvez nous parler des grandes lignes qui sont sorties ?
00:16 Alors sur cet observatoire, on va interroger les PME et ETI pour savoir où elles en sont dans
00:23 leur projet DATA, ce qu'elles font concrètement avec les DATA. Et cette année, on va interroger
00:26 également sur les sujets IA. Donc dans la prochaine édition, on aura des billes sur l'IA
00:31 aussi à communiquer. Ce qui se passe, c'est qu'on voit qu'on a des entreprises qui sont
00:35 très hétérogènes en matière de DATA, mais toutes ont initié déjà le mouvement, ont commencé à
00:43 tester soit des outils, soit si elles sont plus avancées, ont structuré vraiment leurs démarches
00:49 de façon transverse dans l'entreprise avec des outils de reporting. On commence à internaliser
00:56 des compétences et d'autres plus avancées ont vraiment centralisé leurs données et vont
01:01 travailler sur des cas d'usage vraiment plus avancés. Donc on a quand même des profils
01:05 d'entreprises qui sont très hétérogènes. Alors avec un système de notation, il me semble,
01:10 à cinq paliers, qu'est-ce qui va être déterminant comme critère ?
01:13 Qu'est-ce qui va être déterminant, c'est d'avoir construit une vision, donc réfléchie une stratégie
01:20 DATA, donc où on veut aller, comment on veut exploiter nos données. Centraliser ces données
01:26 aussi c'est important parce que ça va permettre de pouvoir faire des analyses croisées et pas
01:31 d'exploiter des données en silo en fait, très localement dans des services données. Donc il y a
01:38 une notion de transversalité. Et puis il y a aussi tout ce qui est, moi j'aime à dire, c'est un sujet
01:43 qui me tient à coeur, j'aime à dire que la DATA c'est pas que de la tech, c'est beaucoup d'humains
01:48 aussi. Donc il y a un gros sujet gouvernance, qui fait quoi, et culture DATA. C'est très important
01:55 d'embarquer aussi ces équipes dans tous ces sujets là. Et quand on demande aux entreprises quels sont
02:00 leurs freins en fait, qui les empêchent d'avancer dans leur projet DATA, le premier frein c'est le
02:04 manque de connaissances et de compétences. Et souvent c'est un sujet qui est laissé de côté
02:08 ou qui est traité a posteriori, alors que non c'est vraiment un sujet qui doit coexister avec,
02:13 je mets en place des nouveaux outils, je développe une nouvelle architecture DATA etc. Donc on doit
02:19 penser à l'humain qui va se servir de ces outils et de ces données. Parce qu'on a l'impression
02:24 dans certains discours qui sont parfois extrêmes sur l'intelligence artificielle, sur la DATA,
02:28 que finalement ça va être l'ennemi de l'humain qui va venir le remplacer, mais en fait elle aura
02:32 besoin de l'humain pour travailler. Toujours, c'est important d'avoir ce recul, cette analyse,
02:38 et la connaissance métier, c'est l'humain qui l'a et qui en a besoin pour avoir des analyses
02:44 pertinentes et prendre aussi les bonnes décisions. Parce que la DATA, c'est pas une finalité,
02:49 c'est quelque chose qui va nous aider à y voir plus clair, mais il ne faut pas mettre ses intuitions
02:55 de côté et sa connaissance métier, son expertise, c'est vraiment une complémentarité de ces deux
03:01 choses là. Moi demain, parce que j'ai des DATA du secteur hôtelier, je ne vais pas être une
03:05 spécialiste de l'hôtellerie, donc on a besoin d'avoir la connaissance métier aussi pour prendre
03:10 les bonnes décisions. Parce que finalement, une fois que l'automatisation, la digitalisation est
03:14 faite sur des tâches un peu rébarbatives, c'est la réflexion et la plus-value de chacun qui va
03:19 devoir triompher. Exactement, la DATA est là pour faciliter le quotidien, il y a aussi vous
03:25 permettre effectivement d'automatiser des choses sur lesquelles on passe énormément de temps,
03:30 donc le premier ROI j'ai envie de dire, c'est vraiment le gain de temps et pour pouvoir ce
03:35 temps le passer sur des choses qui ont beaucoup plus de valeur et pour l'entreprise et pour la
03:40 personne aussi qui travaille, qui va faire des choses peut-être plus intéressantes pour elle.
03:44 [Musique]

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