Autrefois, des sondages annuels étaient effectuées par des firmes externes et présentés en exclusivité à la haute direction, à laquelle il revenait de faire circuler les conclusions auprès du personnel des opérations. Ces résultats, collectés sur une période de quelques semaines ou quelques mois, puis analysés pendant un certain temps, permettaient d’avoir une vision rétrospective de la situation de l’entreprise.
À l’époque présente de l’instantanéité, une vision rétrospective ne suffit plus à une gestion efficace puisque la donnée informationnelle arrive trop tard pour que des décisions éclairées puissent être prises au bon moment afin de rectifier les situations qui nécessitent une réaction immédiate. Il est maintenant nécessaire d’adopter une approche beaucoup plus interventionniste, de façon à ce qu’une donnée collectée le dimanche permette d’intervenir concrètement le lundi ou le mardi.
Avec la facilité actuelle à collecter les données, il est de plus en plus crucial de savoir les interpréter et distinguer les éléments réellement importants du « bruit », et ce, en considérant la proportion à accorder à chacune de ces données selon les contextes interne et externe à l’entreprise.
Lorsqu’aux directives corporatives et aux commentaires des clients s’ajoutent les nombreux tableaux de bord à surveiller, les alertes, les médias sociaux, les critiques en ligne et les considérations sur l’expérience employé qui prend de plus en plus d’importance, le flux d’informations peut paralyser certains gestionnaires soucieux d’en considérer l’entièreté. Ceux-ci, submergés par toutes ces données, ne savent plus quoi prioriser et n’arrivent pas à synthétiser le tout pour donner des directives claires aux acteurs de terrain, qui, en conséquence, ne peuvent appliquer efficacement les mesures qui devraient être mises en place en priorité afin d’avoir l’impact souhaité sur les prochaines données que recevront les gestionnaires.
De plus, le temps nécessaire à la consultation et à l’analyse de cette marée de données représente une charge de travail colossale qui réduit le temps dont les gestionnaires disposent pour assurer leurs principales fonctions.
Cette démocratisation des données a entraîné une nouvelle génération de données appelée Dark Data. L’humain n’étant plus capable de traiter toute la donnée collectée, une partie de cette dernière reste en dormance et représente des pertes pour les entreprises qui la génèrent en occupant de l’espace d’entreposage et n’engendre aucun profit pour l’entreprise puisqu’inutilisée.
L’intelligence artificielle, quant à elle, a cette capacité qui dépasse celle de l’humain de traiter toute cette donnée inutilisée de façon à la rendre utile pour l’entreprise. En établissant des relations entre la multitude d’informations dormantes, elle propose des actions qui entraînent des résultats concrets pour l’activité de l’entreprise et permet ainsi de passer de pertes à bénéfices.
Alors qu’il est de plus en plus difficile pour les gestionnaires de prendre des décisions efficaces basées sur une priorisation éclairée. De plus en plus de variables s’ajoutent à des équations qui étaient autrefois beaucoup plus simples.
L’intelligence artificielle, dont Montréal est une (sinon la) plaque tournante mondiale, permet de récolter, d’analyser, de comparer et de déterminer la valeur des toutes ces données afin de réduire le « bruit » généré par le Big Data, de mobiliser le Dark Data et de recommander aux gestionnaires des pistes d’actions simples afin de leur permettre d’atteindre une plus grande agilité.
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Titulaire d’un doctorat de l’Université Laval, d’un postdoctorat de l’Université de Carleton en psychologie expérimentale et auteur de plusieurs publications scientifiques, M. Watier dispose d’une solide formation et d’une expérience impressionnante dans le domaine des méthodes d’analyse quantitative et qualitative, de recherche, de psychométrie, de psychologie cognitive et de la perception. Il est également titulaire d’une double diplomation de maîtrise en administration des affaires (Montréal et Paris)
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