D’après la dernière étude d’Alteryx, spécialiste mondial de l’analytique dans le cloud, les entreprises françaises ont montré un vif intérêt pour la technologie afin d’automatiser les processus et d’accroître l’efficacité, et sont également très conscientes des avantages de ces méthodes. Cependant, elles ont encore un long chemin à parcourir lorsqu’il s’agit d’adopter ces processus dans l’ensemble de l’entreprise.
Pour étudier comment les entreprises prennent des décisions aujourd’hui et comment elles prévoient de le faire à l’avenir, Alteryx a interrogé 2 800 dirigeants d’entreprises mondiales qui travaillent avec des données afin d’explorer l’avenir de la prise de décision.
Selon 69 % des décideurs français, l’exactitude est l’élément le plus important pour prendre une décision, mais seulement 20 % d’entre eux estiment que des données de bonne qualité font partie des trois éléments les plus importants pour une prise de décision optimale. La confiance est classée comme l’élément le plus important (29 %) et l’analyse des données est classée en troisième position par 12 % des répondants.
Les résultats de l’étude révèlent plusieurs incohérences dans la manière dont les données sont partagées et utilisées au sein de l’entreprise. Si beaucoup voient les avantages évidents de l’utilisation des données dans l’ensemble de l’entreprise et si 57 % affirment être engagés dans la prise de décision fondée sur les données, près de la moitié (45 %) déclarent que leur entreprise n’en est qu’à ses débuts en matière de données. Alors que la réduction du temps d’accès à la connaissance est devenue essentielle à la prise de décision, l’automatisation des gains d’efficacité présente des avantages indéniables.
La majorité (70 %) des décideurs français pensent que la fréquence des mises à jour de leurs analyses pourrait être encore augmentée grâce à l’automatisation, mais il est intéressant de noter que cela n’intéresse que 54 % d’entre eux, et que seulement 21 % des décisions sont actuellement automatisées. On peut alors se demander quelle est la cause de ce paradoxe. Dans le cadre de la discussion sur l’état de la culture organisationnelle de la donnée, seuls 22 % des répondants déclarent avoir un niveau élevé de confiance dans la qualité des données, et seuls 22 % ont un niveau élevé de maîtrise des données et d’engagement en faveur de la formation continue et de l’habilitation.
Cependant, le paradoxe ne s’arrête pas là. L’étude révèle également un écart important entre ce qu’ils pensent être bénéfique pour l’entreprise et ce qu’ils mettent réellement en place en termes d’intelligence et de prise de décision basées sur les données. L’étude met en évidence le cloisonnement des données dans les entreprises françaises. Plus des trois quarts des personnes interrogées (78 %) confirment que la possibilité d’accéder aux données et de les analyser pour prendre des décisions a un impact positif – les principaux avantages étant une meilleure collaboration (55 %), une productivité accrue (48 %) et une prise de décision plus rapide (42 %).
Cependant, selon 40 % des personnes interrogées, seuls les employés qui prennent des décisions ont actuellement accès aux données dans leur organisation – tandis que 72 % des personnes interrogées ne pensent pas que les employés qui prennent des décisions devraient avoir accès aux données. Il est surprenant de constater que 32 % des personnes interrogées déclarent que seuls les cadres supérieurs ont accès aux données pour prendre des décisions.
Il existe un décalage frappant entre la compréhension théorique des avantages de la prise de décision fondée sur les données et la volonté de permettre aux décideurs d’utiliser les données pour prendre ces décisions. Quelle est la raison de ce décalage ?
Alors que de nombreuses personnes ont cité la grande quantité de décisions à prendre comme le plus grand défi lors de la prise de décision (32%), la difficulté d’identifier le problème initial ou l’opportunité (24%) et la faible précision des décisions (22%) figurent également parmi les trois principaux défis à relever. Lorsqu’il s’agit d’automatiser le processus de prise de décision, les facteurs les plus prohibitifs sont la complexité (59%), le coût (54%) et les barrières réglementaires (47%).
« La volatilité, l’incertitude et les défis de l’environnement économique actuel exigent des organisations qu’elles prennent des décisions avec rapidité et confiance », souligne Raphaël Savy, vice-président France et Europe du Sud chez Alteryx. « Pour s’affranchir des pratiques qui empêchent les employés de prendre des décisions basées sur les données à grande échelle, il faut reconnaître la nécessité d’habiliter tous les employés, peu importe leur niveau, à utiliser les données et l’analytique. Ce n’est qu’en encourageant une culture axée sur les données que les organisations pourront fournir en temps réel l’intelligence décisionnelle axée sur les données dont elles ont besoin pour prospérer. »
Cependant, tout n’est pas perdu : l’étude d’Alteryx montre que les entreprises françaises sont optimistes quant à un avenir où l’automatisation et l’analyse prédictive seront de plus en plus utilisées pour soutenir la prise de décision et la croissance de l’entreprise.
Une personne interrogée sur trois (32 %) pense que, d’ici 2030, son organisation sera en mesure d’utiliser l’analyse prédictive pour anticiper les résultats futurs et prendre des décisions fondées sur des données afin d’optimiser ses stratégies. 32 % des décisions opérationnelles seront soutenues par l’automatisation à cette même échéance. 98 % des personnes interrogées peuvent imaginer un avenir où toutes les décisions de leur organisation seront automatisées – mais pas avant au moins 10 ans pour 61 % d’entre elles. Les entreprises françaises ont exprimé un fort intérêt pour les outils d’automatisation et d’analyse, mais elles doivent encore se familiariser avec la meilleure façon de les mettre en œuvre. Confrontées au risque et à l’incertitude à chaque coin de rue, 32 % des entreprises françaises seront laissées pour compte s’il leur faut encore sept ans pour être en mesure d’utiliser l’analyse prédictive afin d’anticiper les défis.