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Les data scientists changent la donne

| Enquête |

Ils ont rejoint les rangs des constructeurs et des loueurs de matériel de BTP. Leur mission : transformer des montagnes d'informations en relais d'activité.

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Manipuler les outils d'analyse est devenu une compétence prisée dans le secteur. © Adobe Stock
C'est un virage stratégique majeur que sont en train de prendre silencieusement les grands acteurs du marché du matériel de construction. Depuis deux ans, les voilà qui revoient leurs process et renforcent leurs équipes. L'objectif est clair : faire le meilleur usage possible des données rassemblées.
 
Certes, l'arrivée de la data n'est pas récente chez les constructeurs et les loueurs ; elle a au bas mot une quinzaine d'années. Mais son traitement était pour le moins rudimentaire. Les directions des services informatiques (DSI) étaient chargées de la collecter, à l'aide le plus souvent d'une base Oracle. Puis là-dessus étaient superposés des progiciels de gestion (ERP) regroupant commandes, réservations, contrats commerciaux, grilles tarifaires, etc., auxquels venait s'ajouter une couche "business object" de type SAP, pour l'extraction des données. "Ces outils, encore largement utilisés, sont robustes. Cependant, leur exploitation est franchement limitée", constate Laurent Fournier, directeur pricing stratégique et business intelligence de Kiloutou.
 

Organiser la profusion

L'info était là, à portée de main, exhaustive, mais totalement noyée dans la masse. Les temps sont aujourd'hui révolus où les services informatiques étaient chargés de l'ensemble du process, depuis le cahier des charges des reportings jusqu'à leur livraison aux équipes métier, en passant par la construction des modèles d'extraction. L'analyse de la donnée leur appartenait, alors qu'ils n'étaient pas formés pour cela.
 
Cloud, big data et outils spécialisés dans le traitement de la donnée sont, depuis, passés par là. Data analysts et data scientists ont renforcé les rangs de la DSI, avec un rôle affiché : donner du sens à la profusion de données. Pour commencer, les serveurs distants ont offert une capacité de stockage quasi infinie. Le tri de la donnée et la limitation des flux sont ainsi devenus inutiles. Plus fort, côté process, tous les systèmes d'information – ERP, CRM, outils métiers… – sont désormais capables de communiquer entre eux, rendant possible le croisement de données hier parallèles. Et, cerise sur le gâteau, l'extraction se fait à la vitesse de l'éclair. "Nous avons fait un test : ce qui demandait deux heures se règle en moins de deux minutes", confie Laurent Fournier.
 

Des outils interactifs

Pour parfaire le tout, des logiciels de pilotage des indicateurs, tels que ceux développés par la société Tableau Software, offrent une présentation graphique des extractions. Plus rien à voir avec les arides feuilles Excel. "Surtout, le rendu est macro. Il est ensuite possible de procéder à une exploration jusqu'à un niveau fin, grâce à des filtres interactifs", explique Adam Marsal, data scientist chez Manitou.
 
Des outils complémentaires viennent enrichir ces nouveaux programmes, tels que des alertes, des tops (ou flops) 10, etc., rendant leur manipulation très interactive et itérative : plus question de s'en tenir à un cahier des charges inflexible, on teste jusqu'à trouver la bonne information et sa mise en forme la plus pertinente. En outre, ces solutions dispensent de construire des instruments de modélisation, il suffit de piocher celles dont on souhaite se servir dans une ­bibliothèque.
 

Les process revisités

Dès lors, la manipulation des données et leur exploitation ne reviennent plus nécessairement aux experts en informatique. Et c'est toute une organisation opérationnelle qui s'en voit bouleversée. Pour le meilleur, car les constructeurs et loueurs sont à même de mettre en place des méthodes de travail agiles, favorisant la collaboration entre les services. Le fameux "mode projet" qui vient casser les silos. Chez Kiloutou, une quinzaine de personnes aux profils variés (issus d'écoles de commerce, de marketing, d'ingénierie, de statistique…) ont été amenées, depuis peu, à bâtir le reporting, aussi bien à la direction commerciale et marketing que dans les métiers support, en bureau d'études et en agence.
 
Changement d'approche également chez Manitou, qui a mis en place un "digital transformation office" et une équipe dédiée à l'analyse des données baptisée "data-lab". Des personnels qui font le pont entre la DSI et les métiers. Ne les imaginez pas vissés sur leur chaise, le nez rivé à l'écran à longueur de journée : ces recrues sont de véritables personnels de terrain, tous les jours au contact des équipes opérationnelles, à leur écoute pour leur fournir les analyses qui leur permettront d'améliorer leurs performances.
 

Développements R&D

C'est là en effet que réside le nerf de la guerre : apporter de la valeur ajoutée au client et détecter les nouvelles opportunités de business. "L'objectif est, à terme, de parvenir à proposer de nouvelles offres encore plus pertinentes", confesse Laurent Fournier (Kiloutou). Chez le loueur, cela revient par exemple à disposer le bon matériel au bon endroit. A travers l'intelligence prédictive, il peut également détecter les besoins en maintenance et prioriser les interventions techniques, en même temps que fournir ses agences en pièces détachées avant la panne. D'un point de vue organisationnel, les plans de chargements et les tournées de livraison peuvent aussi être optimisés.
 
"Les possibilités sont infinies", s'enthousiasme aussi Adam Marsal (Manitou). Et le responsable d'évoquer les développements R&D, en scrutant de manière fine l'utilisation réelle des machines sur site, tout comme la fiabilité des composants. Sur les engins de chantier, performances, sécurité, environnement et économie d'énergie sont autant de problématiques qui, à coup sûr, bénéficieront de l'analyse des données. L'intelligence artificielle est au bout du chemin.

Arnault Disdero

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