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Vers un Web C2B : le principe de Vigilance à l’ère du BYOData – Partie I

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LES ENJEUX DU BIG DATA ET DES MICRODATA

Nous vivons des temps historiques et passionnants d’où émergent de nouveaux modes de pensée et de comportement. Le concept de C2B s’inscrit ainsi dans une mobilisation générale qui se donne pour objectif de créer de nouveaux modèles d’échange entre individus et organisations : plus équitables, plus pertinents, plus transparents, plus démocratiques et également profitables à tous. De notre point de vue, cet équilibrage est rendu possible grâce au principe de Vigilance qui s’applique dans 3 domaines du C2B :

  • Marketing (C2B = Consumer-to-Business, enjeu économique)
  • Management (C2B = Coworker-to-Business, enjeu social)
  • Communication (C2B = Citizen-to-Business, enjeu politique)

Pour un particulier, une marque, une entreprise ou une institution, être vigilant, c’est privilégier l’éthique dans ses échanges et ses relations, tout en opérant en permanence sur un mode agile.

Oui, nous vivons des temps historiques et passionnants, compliqués certes, mais aussi riches d’opportunités sans précédent, à l’heure où deux visions radicalement opposées s’affrontent autour des concepts de capitalisme et de démocratie, les fondements mêmes de nos sociétés modernes : d’un côté la démocratisation du Web donne aux individus (consommateurs, collaborateurs, citoyens) plus de pouvoir et de liberté, favorise la diversité et le jeu de la concurrence ; de l’autre, la crise économique opère le phénomène exactement inverse en menaçant les acquis sociaux, en suscitant les réflexes de monopole, en réduisant souvent la relation client à un jeu de dupes (dumping, low cost, low quality products).

1. C2B et BYOData :

Comme nous l’avons déjà évoqué sur ce blog, il y a, à la fois, pénurie de talents et moins de loyauté dans les entreprises. Pour attirer et conserver les compétences, il ne suffit plus de brandir des contrats de longue durée ni de promettre la sécurité de l’emploi. Et les coûts liés à chaque embauche et à chaque départ ne cessent d’augmenter.

Dans le même temps, les organisations recherchent constamment de nouveaux moyens pour engager leurs collaborateurs dans ce nouvel écosystème à la fois plus ouvert et plus complexe qu’elles sont devenues, composé à la fois d’employés, de partenaires, de freelances et de clients.

En fait, on assiste à deux phénomènes concomitants :

  • D’une part, les organisations externalisent de plus en plus leurs ressources.
  • D’autre part, les individus cumulent de plus en plus souvent un statut d’employé avec un statut d’entrepreneur ou de prestataire indépendant.

Ces deux nouveaux paradigmes expliquent en grande partie pourquoi le phénomène du BYOD (Bring Your Own Device) a pris tellement d’ampleur ces dernières années, au point qu’on estime aujourd’hui que 90% des professionnels utilisent régulièrement au moins un appareil personnel dans le cadre de leur travail.

Mais le BYOD n’est pas le résultat d’un effort conscient et organisé. Sans une approche C2B, le BYOD reste une simple pratique née d’une évolution des relations sociales en entreprise (qui le considèrent souvent comme une nuisance) et d’une avancée technologique dans le domaine des terminaux mobiles

En effet, ce qui est vraiment intéressant dans le phénomène du BYOD, c’est moins l’enjeu matériel que l’enjeu des données et des informations que chacun va pouvoir générer, contrôler, stocker et diffuser librement (et en toute sécurité ?), tout en maintenant une situation d’équilibre entre les individus et les organisations, entre le public, le privé et l’intime.

C’est une vraie révolution, politique, sociale et économique, que nous appelons BYOData : Bring Your Own Data, qui prend en compte toute la problématique des données : non seulement le big data et l’open data, mais aussi les enjeux liés à la collecte et à l’exploitation des données que nous appelons microdata.

2. Big data

On a beaucoup parlé de l’émergence du « big data » ces dernières années, apparu en même temps que la multiplication des systèmes de recueil de données, notamment les sites de e-commerce qui génèrent de très nombreuses informations atomiques comme des actions de « clics », des traces de parcours sur des sites web, des données temporelles, des contenus de paniers d’achat, des caractérisations de profil visiteur, etc.

Les grands ensembles de données numériques existent depuis des décennies, bien avant qu’on parle de big data. Ce qui caractérise ce nouveau concept de « grosses données », et donc l’originalité de l’approche, c’est plus le fait de s’intéresser à des sources de données multiples, parfois très nombreuses, à leur croisement et agrégation pour créer des ensembles encore plus grands, à la production de méta-données et l’usage de méthodes d’analyse qui s’écartent de l’analyse statistique classique (on n’est plus dans un contexte d’échantillonnage, typique de l’approche statistique, mais plutôt de recherche de corrélations sur un ensemble fini). Et d’ajouter à cela une analyse dynamique en temps réel, tournée vers l’action et le feedback opérationnel, permise par la puissance toujours croissante des moyens de calcul et leur banalisation.

Le grand problème avec le big data, c’est la sémantique. Quel sens attribuer aux données atomiques ? Que signifie en terme de comportement un simple clic ? Beaucoup d’hypothèses, d’heuristiques, sont en œuvre dans l’analyse big data, surtout quand on multiplie les échelons d’abstraction avec le rapprochement de données d’un étage sémantique supérieur (par exemple lorsqu’on introduit une notion d’analyse lexicale ou qu’on rapproche des données d’évaluation comportementale). Ce qui fait que les plus grandes réussites de l’analyse big data concernent plutôt le domaine de l’optimisation fonctionnelle que de la découverte et la connaissance.

Les CRM, RSE, ERP ou autres réseaux sociaux du Web sont devenus eux aussi des générateurs de big data, mais ils n’ont pas été conçus dans une visée BYOData. Les grilles de saisie sont préconçues, le modèle d’usage imposé par la hiérarchie, les analyses pré-action réduites à des tableaux de bord ou des tendances et peu de place est laissé à l’initiative personnelle ou l’information hors norme, les réseaux sociaux d’entreprise servant avant tout l’autopromotion et les luttes de pouvoir. De fait il est difficile d’impliquer dans une démarche C2B tous les collaborateurs de l’entreprise avec de tels outils. Chacun alimente un ogre qui dévore sans fin des données formatées et attendues, qui servent à faire fonctionner l’entreprise dans un mode sans adaptation possible et sans possibilité d’innovation.

Autre paramètre à prendre en compte : toute activité professionnelle ne génère pas forcément de big data. L’action commerciale de terrain, les très petites entreprises ou indépendants, n’ont pas les moyens d’acquérir du big data et encore moins de l’analyser.

3. Microdata

Il existe un autre type de données, que nous appelons microdata : moins nombreuses, mieux qualifiées, personnelles et opérationnelles. Ces données, produites ponctuellement par chaque consommateur, collaborateur, partenaire, fournisseur ou citoyen, généralement hors contexte de vente ou de contact programmé, sont souvent vitales pour l’organisation qui les utilise, car elles forment la matière même de son activité. Elles consistent en messages, données non formatées, photographies, opinion, réaction client, demande d’action, alertes terrain, etc. Elles se recueillent partout, à tout moment, et surtout à l’extérieur de l’entreprise. Elles se présentent de manière informelle et déstructurée, ce qui ne facilite pas leur insertion dans les systèmes d’information classique de l’entreprise. Pourtant, elles sont souvent mal, voire jamais exploitées – généralisées, limitant ainsi leur portée.

Sauf que… Avec l’arrivée du BYOD, des smartphones, ordinateurs portables et tablettes personnelles sur le lieu de travail, des réseaux parallèles se constituent et qui offrent un espace au microdata. Ces réseaux transverses et un peu occultes se basent sur les services collaboratifs SaaS (Software as a Service) publics, quelquefois en pervertissant leur usage de manière plus ou moins adaptée et souvent sans grande précaution de sécurité. Mais ils permettent d’optimiser l’opérationnel, un peu en court-circuit des processus formatés imposés par l’entreprise, et de façon très peu hiérarchisée.

Leur contenu est clairement défini (par exemple, un numéro de téléphone, une adresse, une mesure, etc.), elles entrent dans une chaîne d’actions (inscription dans un répertoire, un agenda, mise à jour régulière, etc.), et il n’est pas nécessaire de les avoir en quantité : souvent une seule suffit pour définir clairement du sens (par exemple, l’information qu’un client est insolvable, un diabétique qui tient compte d’une valeur de glycémie hors norme). Enfin, leur valeur d’interprétation est immédiate, contrairement au big data.

Le micro data prend sa valeur par la diffusion immédiate à un groupe de travail, d’amis ou de collègues et par la possibilité de la persistance de cette information tant qu’elle n’est pas traitée. Le microdata est un signal plutôt qu’un acquis, un « être » plutôt qu’un « avoir ».

4. Mise en œuvre d’une politique BYOData

Pour gérer les microdata, il faut d’abord mettre en place une politique BYOData. Et ensuite l’animer par des logiciels adaptés. Malheureusement on manque aujourd’hui de logiciels qui aillent un peu au-delà de la gestion documentaire (GED), qui génèrent des alertes, ou qui signalent l’importance de telle donnée par rapport aux autres. Un tel logiciel doit gérer des messages d’une manière qui dépasse le concept d’email ou Twitter, en s’émancipant de classements limités à l’ordre chronologique. On peut gager qu’une nouvelle génération de logiciels va émerger bientôt pour prendre en compte ce besoin.

Prenons l’exemple d’un organisme privé (mais la même logique s’applique au secteur public, ou associatif). Pour « amener les données » (BYOData) il est nécessaire d’ouvrir l’entreprise en mobilisant son écosystème.

Voici une ébauche classique de stratégie de mise en place d’un écosystème de collecte de données :

  • Intra-entreprise : en commençant d’abord par les cadres dirigeants, puis les chefs d’équipe, cadres juniors, qui doivent être informés et responsabilisés dans la chaîne de traitement de l’information des actions qu’elles impliquent en échangeant des microdata stratégiques.
  • Mobilité : ensuite, on passe à l’ensemble des collaborateurs de l’entreprise, y compris ceux en situation de mobilité (commerciaux, télétravail, réseaux affiliés, etc.) car chacun est spécialiste des données qu’il apporte à la communauté de ses collaborateurs. Les microdata concernés cette fois sont plus opérationnels. Certains atteignent tout de même les cadres dirigeants, après sélection pour leur valeur stratégique ou une fois filtrés par une agrégation/synthèse.
  • Extra-entreprise : enfin, dernière étape, on s’ouvre au reste du monde, sous certaines conditions bien sûr, (par exemple aux clients et aux fournisseurs, à d’autres groupes de travail, une autre association…), afin d’échanger plus de microdata et enrichir l’analyse ou déclencher plus tôt des actions.

Quand on atteint un stade de partage massif d’information, l’agrégation de microdata devient une source de big data en soi. Au stade ultime, l’ouverture du big data constitue une source d’open data.

Pour exploiter au mieux le microdata, il faut évidemment savoir l’interpréter correctement, mais aussi savoir créer un circuit approprié pour leur exploitation et notamment mettre en place des boucles de feedback, ce qui implique de donner un pouvoir décisionnaire suffisant aux personnes qui vont générer, collecter et analyser ces microdata. Mobiliser les acteurs de l’écosystème d’une organisation (clients, collaborateurs ou citoyens), c’est d’abord les responsabiliser en leur donnant plus d’autonomie : et c’est à ce niveau qu’intervient le principe de Vigilance dont on verra, dans la seconde partie de cet article, qu’il s’appuie sur deux fondamentaux, l’un moral et l’autre méthodique : Ethique et Agilité.

Pour lire la seconde partie de cet article : Le principe de Vigilance : Ethique + Agilité



Une réponse à “Vers un Web C2B : le principe de Vigilance à l’ère du BYOData – Partie I”

  1. […] Pour lire la première partie de cet article : Les enjeux du big data et des microdata […]

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