La transformation digitale est au cœur des préoccupations des entreprises. Vous le savez! Nous allons ici voir pourquoi la Continuous Intelligence s’intègre selon moi en plein dans cette stratégie.
Les approches Analytics traditionnelles
Les analytics font leurs preuves depuis maintenant plusieurs années mais commencent à connaître certaines limites. En effet, les volumes de données sont toujours de plus en plus importants à gérer. Les opérationnels ont besoin d’avoir un suivi temps réel avec des KPIs personnalisables pour pouvoir piloter au mieux leur activité.
En quoi la Continuous Intelligence est différente ?
La Continuous Intelligence désigne une approche dans laquelle les analytics temps réel sont intégrées dans une activité métier. Ces analytics exploitent les données temps réel ou historiques. Le but cette fois est de prescrire des actions. On détecte en effet, ce qu’on appelle les « Business Moments » c’est à dire les opportunités ou les risques métier.
Selon Gartner Group, d’ici à 2022 plus de la moitié des nouveaux systèmes métier intégreront la Continuous Intelligence pour améliorer la prise de décision.
La différence majeure entre les autres disciplines Analytics et la Continuous Intelligence est le cas d’utilisation auquel elles répondent. Les premières privilégient la mise à disposition des tableaux de bord et laissent aux utilisateurs la possibilité d’explorer les résultats. Ils doivent alors par expérience ou raisonnement savoir quelle décision ils doivent prendre.
La Continuous Intelligence, elle, cherche à suggérer directement les actions à prendre. De façon très schématique, ce n’est pas l’utilisateur qui va consulter les données. C’est l’information qui vient vers lui pour lui recommander l’action à mettre en œuvre. Il s’agit alors de résoudre une situation anormale ou pour tirer parti d’une opportunité. L’utilisateur a toujours la possibilité de naviguer dans la donnée. Mais la solution évalue directement le contexte à chaque instant grâce aux données collectées. Elle détermine alors les situations qui sont des Business Moments qui nécessitent une intervention.
Cette proposition d’action est déterminée en prenant en compte notamment les données collectées en temps réel et les données historiques. Ces données sont passées au crible de règles métier prédéfinies pour détecter les situations particulières. Enfin, la navigation des utilisateurs, ainsi que les décisions et actions prises précédemment vont permettre d’apprendre automatiquement. Ainsi, les données sont automatiquement analysées en permanence et la meilleure action est recommandée.
Quand faut-il adopter la Continuous Intelligence ?
La Continuous Intelligence intègre les apports de multiples disciplines développées sur les dernières années. On y retrouve des éléments venant du monde de la sémantique et de l’Intelligence Artificielle : Machine Learning, Natural Language Processing, Natural Language Understanding. Mais aussi des technologies issues de la digitalisation des processus tels que le BRMS, ou encore le RPA. Enfin, tout ceci repose sur les mécanismes de gestion d’événements temps réel (streaming)…
Ainsi, on voit bien que la Continuous Intelligence s’intègre dans un cadre extrêmement opérationnel. Si la prise de décision doit être dans rapide. De même, si le contexte évolue très rapidement ou encore lorsque les équipes tournent souvent. Dans toutes ces situations, la Continuous Intelligence va être particulièrement pertinente.
J’ai observé de nombreuses situations, où il était question de monitoring temps réel ou plus généralement de supervision. J’ai pu constater alors que la prise décision dépendait souvent d’un « héros ». Le héros est celui qui, a déjà rencontré une situation similaire par le passé. C’est donc en général souvent un vétéran. L’idée de la Continuous Intelligence c’est de venir renforcer, formaliser ou remplacer cet expertise acquise avec le temps.
Cela revient à intégrer dans les équipes métier un collègue numérique, un assistant virtuel, qui va interagir en langage naturel avec les managers ou les opérationnels métier afin de les aider à prendre les bonnes décisions.
Ainsi, les outils d’Analytics classiques apportent de « l’Awareness ». La Continuous Intelligence, elle, vise à apporter une véritable « aide à la décision ». Dans certains cas, elle peut aller jusqu’à l’automatisation des décisions dans certains cas. Elle rejoint ainsi la discipline de la Robotic Process Automation, voire même peut déclencher certaines solutions. Toujours dans l’idée d’améliorer l’excellence opérationnelle.
(Merci à l’équipe Myrtea Metrics qui a apporté sa contribution dans la rédaction de cet article!)
Mes sujets préférés sont les processus, la data et l’excellence opérationnelle!
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Stéphane
