Le cloud pour les PDG :

Les organisations les plus performantes bousculent leurs concurrents et entrent sur de nouveaux marchés en innovant plus rapidement et plus efficacement. Pour être véritablement innovantes en tant qu’entreprise, et encore plus pour devenir un perturbateur dans le domaine du numérique ou de l’IA générative, les entreprises doivent sortir de leurs bureaux, comprendre les besoins de leurs clients et réagir plus rapidement que jamais en se basant sur les données et les anecdotes. La capacité d’une entreprise à innover ne repose pas sur l’adoption de technologies, mais sur la bonne combinaison de personnes, de processus et de technologies. Pour être un PDG innovant, il faut surmonter les défis organisationnels dans quatre domaines : la culture, les compétences, l’organisation et les données. Faites-le bien et vous pourrez tirer parti de technologies telles que le cloud computing, le machine learning et l’IA générative pour innover à grande échelle.

Lorsqu’il s’agit de perturbation dans l’entreprise, les experts suggèrent que l’expérience est beaucoup plus difficile à détecter. « Nous avons étudié 3 600 entreprises. Les cas célèbres d'entreprises ou d'industries qui disparaissent complètement à cause d'une perturbation sont en fait assez rares », déclare Omar Abbosh, PDG de la division médias et technologies d'Accenture. « Ce qui est beaucoup plus fréquent, c'est ce que nous appelons la perturbation compressive, c'est-à-dire la compression des flux de bénéfices des entreprises au fil du temps…. Et c’est un énorme problème, car cela semble normal. »

Même si les PDG redoutent la présence de perturbateurs dans leur secteur d’activité, ils se préoccupent davantage de la capacité de leur organisation à répondre à l’évolution des attentes des clients grâce à de nouvelles expériences créées en dehors de leur secteur d’activité principal. Selon nous, trois niveaux d’innovation permettent aux entreprises de se développer et de rester compétitives :

1. Des services de meilleure qualité progressive (les enjeux de la table)
2. De nouveaux créateurs de valeur permettant de combler les lacunes (en remédiant aux difficultés du marché)
3. Des expériences clients totalement nouvelles grâce à l’utilisation de nouvelles technologies (offres inattendues), qui peuvent conduire à de nouveaux modèles commerciaux

Ce sont ces types d’innovations qui peuvent apporter aux entreprises des avantages durables, des parts de marché et la fidélité des clients. Dans tous les cas, le délai de valorisation et le temps d’expérimentation de votre entreprise sont les indicateurs clés qui prédisent le succès commercial.

Pour de nombreuses entreprises, le terme « transformation numérique » est devenu synonyme de mises à jour technologiques telles que la transition vers le cloud. Ce qui n’arrive pas souvent, c’est une véritable transformation de l’entreprise qui fait une différence significative pour les clients.

Pour les PDG, cela signifie reconnaître que la transformation numérique n’est pas simplement une mise à niveau technologique, mais une initiative stratégique visant à développer l’activité et à surpasser la concurrence. Stimuler la croissance signifie tirer parti de la technologie pour augmenter les revenus, pénétrer de nouveaux marchés et améliorer l’expérience client grâce à des produits et services innovants dans des domaines tels que l’IoT, le commerce social ou l’IA générative. Dans le même temps, pour obtenir un avantage concurrentiel, il faut utiliser des outils avancés pour améliorer l’efficacité opérationnelle, prendre des décisions fondées sur les données et réagir rapidement aux évolutions du marché. En se concentrant sur ces deux objectifs, les PDG peuvent s’assurer non seulement de suivre le rythme des avancées du secteur, mais aussi de préparer le terrain pour un succès durable et une position de leader sur le marché.

Pour mener à bien une transformation numérique, vous devez soutenir de nombreuses innovations, dont une grande partie sera constituée d’innovations logicielles. Le rythme de développement des produits physiques est relativement lent, ce qui fait que les processus de développement existants ont aussi tendance à être lents. Si vous gérez votre innovation logicielle selon le même modèle traditionnel que le cycle d'innovation d'un produit physique, vous serez distancé. Les gagnants de la transformation numérique ont innové rapidement pour personnaliser les expériences clients, exploiter les analytiques clients, gérer de nouveaux canaux directs vers leurs clients et adopter des changements rapides. Ils ont utilisé le cloud computing pour soutenir une augmentation considérable de l’échelle et de la portée mondiale de leurs opérations. Ils disposent de leurs données critiques d’entreprise dans le cloud, ce qui leur permet de développer rapidement des applications d’IA générative de niveau entreprise.

Les valeurs, les comportements et les normes profondément ancrés dans la culture organisationnelle peuvent constituer des obstacles importants à la transformation numérique nécessaire à l’innovation. Cette résistance provient de la peur de l’inconnu, d’une préférence pour le maintien des processus établis et d’un manque de connaissances numériques et relatives aux données chez les employés. Lorsque la culture organisationnelle est rigide et réticente au changement, elle freine l’innovation et l’adaptation, rendant difficile la mise en œuvre efficace des initiatives numériques. Cette inertie culturelle entraîne des occasions manquées, une compétitivité réduite et une incapacité à répondre aux attentes changeantes des clients sur un marché de plus en plus numérique. Il est donc essentiel de surmonter les obstacles culturels pour les organisations qui cherchent à prospérer à l’ère numérique, car cela permet des transitions plus fluides, favorise un état d’esprit d’amélioration continue et libère tout le potentiel des outils numériques pour favoriser la réussite commerciale.

Les pénuries de compétences bloquent l’adoption des technologies. À mesure que le rythme des progrès technologiques s’accélère, il n’est pas pratique de considérer les compétences comme des actifs immobilisés acquis dans le cadre de la constitution d’une équipe de projet basée sur une technologie spécifique. Les compétences technologiques sont continuellement développées par les équipes de développeurs en explorant les nouvelles technologies au fur et à mesure de leur apparition et de leur maturation. Les dirigeants doivent favoriser une culture d’« organisation apprenante », où les nouvelles idées sont explorées et partagées comme une évidence. Pour que la culture de l’apprentissage fonctionne, les leaders offrent des incitations qui encouragent le personnel à acquérir de nouvelles compétences et à rester au sein de l’organisation à mesure qu’ils acquièrent de l’expérience. Avec les progrès rapides de l’IA générative, la possession de compétences dans ce domaine est devenue particulièrement précieuse. Il s’agit notamment de comprendre l’entraînement de modèle d’IA, la manipulation des données et le déploiement de solutions basées sur l’IA. Une approche réaliste pourrait consister à mettre en place un programme d’incitation à l’acquisition de compétences où des technologies spécifiques très demandées, comme l’IA générative, sont associées à des primes continues pour les personnes qui possèdent ou acquièrent ces compétences.

Selon Accenture*, 94 % des cadres supérieurs affirment que leur modèle opérationnel met en danger la croissance et les performances de leur organisation. En conséquence, les principales organisations sont passées d’équipes de projet traditionnelles à de petites équipes de produits interfonctionnelles au sein de leurs organisations numériques. Il s’agit d’un changement critique qui reflète la nouvelle réalité des entreprises : les produits doivent continuellement évoluer pour rester pertinents.

Le travail d’une équipe de développement est d’être responsable de l’amélioration continue de son produit. Il n’existe aucune raison technique pour laquelle les services logiciels ne peuvent pas être mis à jour plusieurs fois par jour. Dans les organisations traditionnelles, le transfert des produits des équipes de développement aux équipes opérationnelles (souvent externalisées) prend trop de temps. Le DevOps est un modèle organisationnel dans lequel les équipes de produits élaborent, puis exécutent ce qu’elles développent. Werner Vogels, directeur technique d’Amazon, appelle cela « exécutez ce que vous avez écrit ». Dans la plupart des entreprises, il existe une séparation entre l’organisation commerciale et l’organisation de développement, ce qui n’est pas le cas dans les organisations numériques. Par exemple, chaque équipe d’Amazon Web Services (AWS) possède sa propre feuille de route, développe son propre service et l’exploite. Elle dispose d’un effectif, d’un budget et d’objectifs de croissance, et fonctionne comme une unité relativement autonome. Ce sont des « équipes à deux pizzas » assez petites et localisées au même endroit. Les groupes d’équipes étroitement liées rendent compte à un directeur général qui est responsable de la feuille de route combinée du produit, du développement et des opérations, qui alloue les ressources et qui crée de nouvelles équipes si nécessaire. Un avantage supplémentaire des équipes orientées produit est qu’elles gèrent naturellement leur propre dette technique plutôt que de l’accumuler, et qu’elles ne créent pas le type de verrouillage opérationnel qui se produit lorsqu’un projet est livré par une équipe qui passe immédiatement à d’autres projets.

Les données et la prise de décision guidée par les données peuvent constituer un obstacle à la transformation numérique si les organisations ne disposent pas de la maîtrise des données et de l’infrastructure nécessaires pour utiliser efficacement leurs données. Sans une base solide en littératie des données, les employés peuvent avoir du mal à interpréter correctement les données et à prendre des décisions éclairées, ce qui peut conduire à une méfiance envers les stratégies basées sur les données. Cela devient encore plus critique dans le contexte de l’IA générative, où la qualité et la compréhension des données sont primordiales. Les experts en IA générative, maîtrisant les techniques de données avancées, peuvent dépasser les organisations traditionnelles en développant rapidement des solutions et des cas d’utilisation innovants. Si une organisation ne parvient pas à développer la littératie des données et à intégrer la prise de décision basée sur les données dans sa culture, elle risque de se laisser distancer par ses concurrents, de manquer le potentiel transformateur de l’IA générative et, finalement, de perdre son avantage concurrentiel dans un environnement commercial axé sur les données. Par conséquent, il est essentiel d’améliorer la littératie des données et de favoriser une culture qui adopte les perspectives basées sur les données pour libérer tout le potentiel de la transformation numérique et des technologies d’IA générative.

L’adoption d’une stratégie axée sur le cloud est essentielle pour les organisations souhaitant rester agiles et évolutives dans l’environnement commercial rapide d’aujourd’hui. En tirant parti des services cloud, les organisations peuvent rapidement créer, déployer et gérer des applications et des modèles d’IA, traiter d’énormes quantités de données et soutenir l’analytique en temps réel, sans les contraintes de l’infrastructure traditionnelle sur site. En tirant parti des services natifs cloud, les entreprises ont accès à des outils de pointe pour développer, former et déployer des modèles d’IA générative. Non seulement cela accélère le temps de mise sur le marché des solutions innovantes, mais cela permet également à l’entreprise de procéder efficacement à une mise à l’échelle globale pour répondre à la demande croissante et aux nouvelles possibilités.

L’intégration d’une analytique basée sur l’IA via des outils basés sur le cloud transforme la façon dont les organisations prennent des décisions. En exploitant la puissance de l’IA générative, les entreprises peuvent extraire des informations exploitables de leurs données, prévoir les tendances du marché, optimiser les chaînes d’approvisionnement et offrir des expériences client personnalisées. La capacité du cloud à traiter et à analyser les données en temps réel permet aux entreprises de réagir rapidement à l’évolution du marché, du comportement des clients et de la dynamique opérationnelle. Ce traitement des données en temps réel garantit que les décisions sont basées sur les informations les plus récentes et les plus pertinentes, ce qui confère à l’entreprise un avantage concurrentiel significatif sur un marché dynamique.

Pour profiter pleinement des avantages des technologies du cloud et de l’IA, il est essentiel de favoriser une culture d’innovation et d’apprentissage continus. Les organisations doivent encourager un état d’esprit d’apprentissage qui incite les employés à explorer et à expérimenter de nouvelles technologies. La fourniture de formations et de ressources complètes permet de développer une expertise en matière de cloud computing et d’IA générative, et permet aux équipes de stimuler l’innovation de l’intérieur. La mise en œuvre de programmes d’incitation qui récompensent les employés qui proposent des idées innovantes et le déploiement réussi de solutions basées sur l’IA peuvent contribuer à renforcer cette culture. L’incitation à la collaboration interfonctionnelle garantit la prise en compte de différents points de vue, ce qui conduit à des solutions plus robustes et créatives. En intégrant ces pratiques dans le tissu organisationnel, les entreprises peuvent soutenir l’innovation et l’adaptabilité à long terme.

En résumé, de nombreux changements sont nécessaires pour naviguer dans une transformation numérique ou une migration vers le cloud et pour adopter de nouvelles technologies d’une manière générale. Mais le facteur de réussite le plus important est que l’innovation rapide est permise en apportant des changements par de nombreuses petites touches, dans une organisation orientée produit qui se concentre sur la réduction du délai de rentabilisation.

* COVID-19 : la déconstruction des mythes de la transformation agile