Le Big data est bien une formidable opportunité et un levier clé pour accélérer et concrétiser la transformation du modèle des assureurs à l’heure du digital. Une véritable mine d’or pour imaginer de nouveaux services, optimiser les modèles opérationnels et trouver de nouveaux positionnements sur la chaîne de valeur. C’est l’objet de la Synthèse « Big data : une mine d’or pour l’assurance » que Solucom vient de publier et qui reprend les convictions partagées avec les clients membres de son club. Voici en synthèse les quatre principaux facteurs de succès à garder en tête tout au long de cette transformation. Ces différentes convictions sont étayées dans d’autres articles de notre dossier.

Le Big data sert avant tout les enjeux métiers

Le Big data est un sujet à aborder en partant des enjeux business et en explorant assez largement les cas d’usages potentiels. Cet enjeu business ne doit pas être perdu de vue dans une quête technologique qui aurait pour seul intérêt l’image furtive d’être en ligne avec son temps.

Faire du Big data un vrai tremplin pour le secteur de l’assurance

Pour réussir dans ce secteur en pleine transformation, il est essentiel de rapidement décliner « en vraie grandeur » les idées les plus prometteuses sur la chaîne industrielle de l’Assureur. Pour cela, l’intransigeance sur la qualité des données manipulées est de rigueur. Il convient aussi d’anticiper la mise en place des équipes et des compétences en charge de leur analyse et de leur exploitation.

C’est en marchant que l’on apprend

Enfin, il est nécessaire d’apprendre et fiabiliser en avançant. L’analyse des données se fonde sur des corrélations parfois basées sur des « signaux faibles » difficiles à détecter et à interpréter. Des erreurs d’analyse en amont peuvent conduire à des conclusions erronées ou faire émerger de nouvelles discriminations particulièrement préjudiciables. L’approche Test & Learn en équipe pluridisciplinaire doit être privilégiée, en affinant progressivement les modèles d’analyse. C’est une nouvelle culture et de nouveaux modes de travail qu’il faut s’approprier et diffuser à cette occasion.

Une démarche à mener en toute transparence

Reste la question du regard que les clients, les assurés, vont porter sur ces nouvelles approches : quelles contraintes, quelles intrusions dans la vie privée et pour quels bénéfices ? Il nous semble que cette question doit être placée au cœur des réflexions des assureurs et doit être abordée dès les premières expérimentations. Le succès de la révolution du Big data repose en effet largement sur la qualité du pacte de confiance entre assureurs et assurés. Transparence, clarté dans les objectifs et les bénéfices, association des clients dans la démarche sont autant de bonnes pratiques qui pourront donner une longueur d’avance à ceux qui traiteront cet enjeu très en amont.

Assureurs, l’ère du Big data a commencé : à vous d’en prendre les rênes !

Cet article Big data : une révolution qui passe par la confiance est apparu en premier sur RiskInsight.

1 – L’IDÉATION

L’émergence des idées est une étape essentielle de prise de recul ayant pour objectif de porter un regard nouveau sur le marché et sur ses propres activités. C’est au travers d’ateliers de créativité que des idées en rupture peuvent émerger. Pour être efficace, cette étape doit être structurée et encadrée : définir les domaines à balayer, identifier les acteurs à réunir par domaine métier, les associer à des acteurs de la DSI et à des spécialistes de la données (Data scientists). L’animation est structurante, elle suit des méthodes éprouvées de dynamisation de la créativité. Cette première phase permet de faire émerger les idées les plus prometteuses pour les confronter à l’incubation. Elle peut être renouvelée périodiquement.

2 – L’INCUBATION

L’incubation a pour objectif de concrétiser rapidement les idées sélectionnées. C’est le moment d’affiner ces idées, de vérifier leur faisabilité, de les mettre en œuvre sur de premiers périmètres à coût maîtrisé et de vérifier leur intérêt. Il s’agit ici de combiner l’approche agile avec le mode projet Test & Learn en privilégiant l’obtention de résultats tangibles sur ces petits périmètres d’expérimentation avant un déploiement à grande échelle. Pour s’assurer de la dynamique d’ensemble et de l’aboutissement des résultats qu’ils soient positifs ou négatifs, la démarche doit suivre un rythme très cadencé et favoriser le collectif. Il faut s’autoriser à réajuster autant que nécessaire l’idée et sa concrétisation jusqu’à être convaincu de leur intérêt et de leur capacité à être industrialisées. L’expérimentation permet de prendre concrètement la mesure de l’impact de ces nouvelles technologies et usages sur les équipes informatiques et métiers. Elle permet aussi de capitaliser sur les erreurs commises, normales à ce stade de maturité dans l’exploitation des données et étant donné le foisonnement des technologies.

Les premières expérimentations et premiers projets doivent privilégier la simplicité. Cette simplicité s’entend d’abord par un nombre limité de directions consommatrices. Le résultat attendu doit également être sans impact direct sur le marché et les clients, pour limiter l’effet d’un éventuel échec. Pour finir, se focaliser en priorité sur une seule dimension de la data permet de minimiser la complexité de l’architecture à mettre en œuvre. Aujourd’hui, dans la pratique, nous constatons que nos clients se focalisent principalement sur la volumétrie du Big data.

L’aspect variété des données est souvent limité en raison d’une plus grande complexité d’intégration. Un bon niveau de maturité est nécessaire pour explorer toutes les dimensions du Big data et faire valoir toutes ses promesses.
Le diagramme de Venn ci-dessous illustre ce constat et décrit une démarche progressive pour complexifier peu à peu les cas d’usage et leur donner de la valeur. En un mot, la stratégie gagnante consiste à définir des petits périmètres et à les conquérir pas à pas.

3 – LA MOBILISATION

La réussite de la démarche repose sur la mobilisation des bonnes personnes au bon moment. L’organisation la plus évidente consiste à mettre en place une équipe cœur, rassemblant et impliquant une large diversité de profils et compétences clés (« sachant » à connaissance métier large, Data scientist, architecte SI, spécialiste des démarches de créativité, juriste…). Cette équipe cœur vient animer plusieurs équipes pluridisciplinaires mises en place sur des durées plus courtes pour participer à l’idéation et à l’incubation sur des thèmes ciblés. L’équipe cœur est là pour dynamiser l’ensemble et capitaliser progressivement, tout en diffusant les nouveaux modes de travail et les nouvelles compétences. Elle fournit les méthodes et les outils.

La compétence clé d’analyse des méga-données doit au départ être centralisée, l’équipe cœur formant ainsi un guichet unique accélé- rant l’émergence et le test des idées. L’équipe cœur aura aussi pour but de préparer la phase suivante, c’est-à-dire l’intégration de la culture de la donnée dans les gènes et dans le fonctionnement courant de l’entreprise. Elle doit identifier les moments clés où les solutions et plates-formes techniques associées doivent être industrialisées. Elle va pour cela aussi mener des actions plus largement visibles comme des concours d’innovation, des actions de communication, la mise en place de démonstrateurs, avec deux objectifs : légitimer et acculturer. Dans le cas présent, la difficulté va être d’obtenir et de maintenir cette mobilisation de ressources clés alors que les bénéfices directs sont au départ incertains. Un sponsorship fort est nécessaire, de même que le recours à des accélérateurs externes pour parvenir rapidement à des résultats tangibles.

4 – LA DÉMULTIPLICATION

Une fois les premiers retours d’expérience obtenus, il est indispensable de transformer très rapidement ces expérimentations en projets pour accompagner la transformation et éviter l’effet soufflet. Pour aller de l’incubation à la démultiplication, un socle est à construire. Ce socle a 3 piliers : les compétences, le Data Management, le système d’information.

Pilier 1 : les compétences

Pour être en mesure de tirer tout le potentiel des technologies et des données à disposition, une filière Data est à construire pour réorienter une part des profils en place et s’assurer d’une parfaite cohérence avec la transformation engagée. Cette réorientation va passer par une étape d’acculturation puis de formation complémentaire.

Pilier 2 : le Data Management

Tirer la valeur des données est réalisable seulement si l’on connaît le sens des données et que celles-ci sont fiables. Nombre de données internes sont détournées de leur usage premier du fait de systèmes d’information trop permissifs, rendant impossible toute analyse fiable. Pour mener à bien cette mise en valeur de la donnée, des principes d’architecture doivent être intégrés aux processus de gestion et d’évolution des systèmes d’information. Par ailleurs, l’application de règles de sécurité, d’accès, de ségrégation et d’anonymisation doivent garantir la confidentialité.

Ces règles et principes sont pilotés à travers une gouvernance du Data Management qui se décline comme suit :

• Sur l’axe métier, il convient de construire un dictionnaire des données, d’identifier de nouvelles sources de données, de veiller au respect de la réglementation, de valoriser et même éventuellement d’identifier les données « monétisables ». La monétisation est encore peu évoquée par les assureurs mais elle pourrait permettre de pérenniser les démarches de Data Management.
• Sur l’axe fonctionnel, des propriétaires de données doivent être investis d’un rôle de garant de la fiabilité des données et de leur cycle de vie.
• Sur l’axe applicatif, un effort doit être consacré à la modélisation des formats canoniques et à la construction des architectures favorisant l’unicité et le partage des données.
• Enfin, sur l’axe technique, il est nécessaire de construire des offres de services adaptées, optimiser la sauvegarde et l’archivage, sans oublier de suivre et anticiper les augmentations de volumes de données.

La mise en place d’un Data Management structuré est un accélérateur indispensable pour gagner en visibilité sur son patrimoine Data. Elle est à faire vivre et à enrichir avec les données externes qui seront jugées utiles mais également avec la mise en commun de l’ensemble des sources, notamment internes. Pour franchir cette étape, la confiance des différentes entités sur l’utilisation des données est requise. Ce sujet peut être un frein dans certaines organisations. Il est à ce titre nécessaire que chacun prenne conscience de l’augmentation de la valeur des données grâce à la mutualisation de celles-ci.

Pilier 3 : le système d’information

En phase d’industrialisation, l’agilité qui était requise en phase d’incubation va se confronter à la roadmap des projets pluri-annuels et aux maintenances des systèmes existants. L’organisation en place va devoir s’adapter aux besoins de réactivité des projets Big data. Cette exigence est déroutante pour une majorité de structures organisées autour des méthodologies de cycle en V où l’anticipation est la règle. De nouveaux process industriels techniques sont donc à adapter voire à inventer.

À titre d’exemple, il est nécessaire d’être en capacité de mettre rapidement en place de nouveaux flux de données entre systèmes, sans pour autant dégrader les exigences de sécurité, ni la capacité à absorber une masse d’activité importante par ailleurs. Le SI doit se doter de plateformes de management de la donnée adaptées aux différents usages. Ces plateformes sont à intégrer dans l’architecture du SI, qui doit elle-même progressivement s’urbaniser, au travers d’une rationalisation des référentiels et des données.

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De l’impatience… à l’incompréhension

Au-delà de l’impatience, on remarque même une certaine incompréhension entre ces parties prenantes internes, dont la relation se base encore à tort sur un modèle « client – fournisseur ». Or la forme et la qualité de la relation entre les Métiers et la DSI sont cruciales pour pleinement tirer parti des apports de l’IT à chaque étape de la vie du SI : planification des grands investissements, priorisation et l’arbitrage des demandes, étude et expérimentation des solutions, réalisation des projets… et bien sûr maintien de la qualité de service.

Ainsi, il convient d’identifier et de mettre en œuvre les actions qui vont permettre à la DSI de devenir un véritable partenaire à part entière des Métiers, jouant pleinement son rôle dans la stratégie de l’entreprise : création de nouveaux rôles d’interface, nouvelles méthodes projet, rapprochement des MOA et MOE, incubateurs d’innovation, cellules de développement rapide… Certains ont bien sûr déjà engagé cette transformation. Les leviers permettant de fluidifier les rapports DSI – Métiers sont basés pour la plupart sur des nouveaux modes de travail au quotidien, sur le développement de nouvelles compétences et sur des changements de postures dans la relation entre les acteurs. Il s’agit donc d’une véritable transformation managériale et humaine, à piloter de manière coordonnée et déterminée pour parvenir au résultat attendu.

Un passé lourd d’incompréhensions… des deux côtés !

Comment les Directions marketing, finance ou opérations perçoivent-elles aujourd’hui le système d’information ? Qu’est-ce que ce dernier leur apporte ? Comment vivent-elles leur relation avec la DSI au quotidien? Les verbatims révélant une tension entre ces deux univers sont nombreux :

« Trop cher et impossible de comprendre pourquoi »,

« Si toute nouvelle demande est prise en compte au mieux dans un an, comment puis-je atteindre mes objectifs ? »,

« Encore un copil projet à 20 personnes où on ne comprend rien mais où on nous demande quand même de valider »…

Côté DSI, la tension se fait aussi ressentir. De nombreux chefs de projets s’épuisent à livrer dans les temps et à respecter les coûts prévus tout en gérant les aléas : demandes d’évolution tardives, projets plus prioritaires, absence imprévue d’un expert, Directions métiers indisponibles pour faire la recette… On l’aura compris, les équipes projets métiers et IT travaillent souvent dans un climat d’incompréhension voire de défiance. Tous sont même convaincus que nul ne prend pas suffisamment en compte les contraintes de l’autre.

Une collaboration incontournable et toujours plus exigeante

Compte-tenu de ces difficultés, quoi de plus tentant pour un Directeur Métier que de choisir une offre du marché en sollicitant un intégrateur externe et se libérer ainsi des contraintes de fonctionnement de la DSI ? Beaucoup l’ont tenté mais se sont vite heurtés aux limites liées à l’intégration avec le reste du SI : cohérence des données, interface avec les autres applications de l’entreprise…

Temps réel, mobilité, utilisation instantanée de données toujours plus nombreuses, smart, transversalité des processus, animation de communautés et réseaux sociaux… les nouveaux services numériques et l’usage triple A (Anytime, Anyway, Anywhere) des clients renforcent le besoin de cohérence et de partage des données sur l’ensemble des activités de l’entreprise, qu’elles soient directement en contact avec les clients ou non.

La DSI doit prendre conscience que le niveau d’exigence (réactivité, agilité, disponibilité) des Métiers ne peut que croître avec ces nouveaux usages. Elle porte plus que jamais la responsabilité d’aligner le SI avec la stratégie d’entreprise et de le moderniser, de le rendre évolutif et ouvert. Elle doit en même temps s’inscrire dans le contexte actuel toujours plus contraignant de rationalisation des dépenses.

Formalisation de schéma directeur, refonte de portefeuille projet, création de chargés de relation métier, refonte des processus projet, réorganisation des MOA… Beaucoup d’évolutions ont été mises en œuvre ces dernières années pour accompagner l’avènement de l’entreprise numérique. Et si les acteurs de la DSI voient le long chemin parcouru (formalisation de processus pour réaliser, contrôler et améliorer ses activités, mise à disposition de catalogues de services…), les toujours plus exigeantes Directions métiers restent de leur côté sur leur faim.

Éloignement des interlocuteurs Métiers et DSI, dilution des responsabilités tout au long de la chaîne de valeur IT, recours systématique à l’arbitrage managérial sont autant de freins persistants à la proximité Métiers-DSI.

Allier capital humain et fonctionnement agile pour faire émerger le business partner

Dans le contexte digital, concurrentiel et économique actuel, la DSI doit se positionner en business partner des Métiers et devenir LE conseiller en innovation technologique au service de la performance opérationnelle et économique de l’entreprise.

La seule issue possible réside dans la prise de conscience partagée entre Métiers et DSI : maîtriser les coûts et produire de la qualité implique un dialogue et un alignement au quotidien dans les projets et dans la régulation de la demande. La DSI doit être à l’origine de cette transformation.

Les leviers de cette transformation sont de différentes natures. Tout d’abord, Métiers et DSI doivent partager une vision stratégique basée sur des objectifs et une planification communs. Sur le volet du capital humain, clé de voûte de la transformation, la mise en place de rôles clés permet de créer les passerelles de communication entre Métiers, DSI et utilisateurs. Leur efficacité est étroitement liée au volet Processus, qui doit permettre d’apporter souplesse et agilité dans la chaîne de valeur IT. Le volet Organisation, avec le rapprochement des équipes MOA / MOE permet quant à lui de lever les freins organisationnels qui empêcheraient ces rôles d’atteindre l’objectif escompté.

C’est donc bien tout un ensemble de leviers (qui feront l’objet de plusieurs articles à venir), centrés autour de la valorisation du capital humain de la DSI, qu’il s’agit d’actionner… Encore faut-il en avoir conscience !

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Et au-delà de la pesanteur qu’elle génère, la complexité est bien sûr aussi synonyme d’inflation des coûts. Les périodes de crise, et donc de « sélectivité budgétaire », sont donc souvent propices pour pousser les entreprises à « faire le ménage » dans leur fonctionnement et faire le choix de la simplicité partout où cela est possible. Dans le monde des systèmes d’information, ce principe peut se décliner à de multiples niveaux :

Simplicité dans les processus de fonctionnement de la DSI

Qu’elles s’appuient sur des méthodes « lean » déroulées en mode « rouleau compresseur » ou bien sur des approches plus progressives et participatives, les démarches de simplification des processus de la DSI sont toujours sources de gains très importants. Je pense tout particulièrement à la conduite des projets, avec l’adaptation progressive du classique modèle en V pour retenir des circuits plus courts entre maîtrise d’ouvrage et maîtrise d’œuvre, quitte même à casser les frontières qui cloisonnent ces acteurs en transformant les organisations.

Simplicité dans les relations entre la DSI et ses donneurs d’ordre métier

C’est le moment de revoir les modes de relations entre DSI et métiers : sortir du pur modèle client / fournisseur pour réellement partager les objectifs de maîtrise des coûts, porter un regard commun sur le portefeuille projet et décider des arbitrages sur la base de critères simples de priorisation, pour définir des règles de gestion des évolutions applicatives et limiter ainsi la charge liée à la réalisation et à la mise en production de ces évolutions, pour construire un plan d’action de simplification du parc en « décomissionnant » les applications inutiles…

Simplicité dans les offres de services de la DSI

Pour traiter chaque demande particulière, tout pousse la DSI à multiplier les variantes et les niveaux de services pour chacune de ses offres. C’est le moment de supprimer les options ou les fonctionnalités inutiles, en partenariat avec les utilisateurs.

Simplicité dans le sourcing des prestations informatiques

Massifier les achats de prestations et demander plus d’engagements à ses fournisseurs permet bien sûr de réduire les coûts. Mais cela apporte aussi une plus grande clarté et simplicité dans la gestion de ces achats et dans le pilotage des prestations. Le sourcing, c’est aussi un moyen de se simplifier la vie pour se consacrer à l’essentiel…

Ce choix de la simplicité n’est paradoxalement pas le plus facile : il implique une transformation profonde des modes de fonctionnement, et une conduite du changement bien pilotée.

C’est un véritable projet pour mobiliser vos équipes en 2012 !

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 Mesurer les résultats des projets de transformation du système d’information est exercice complexe car la diversité des objectifs et des composantes des programmes entraîne une diversité dans les résultats attendus.

Si certains résultats seront nettement quantitatifs – réduction des coûts, amélioration du time-to-market, d’autres mélangeront résultats quantitatifs et qualitatifs – alignement avec la stratégie, amélioration des performances et de la qualité de service – enfin d’autres seront 100% qualitatifs – meilleure gouvernance, améliorations des relations MOA/MOE, satisfaction des utilisateurs.

Tous les acteurs des projets de transformation sont convaincus que le choix d’indicateurs représentatifs et d’objectifs à atteindre est essentiel pour communiquer vers la direction générale et les équipes, tout autant que pour le pilotage.  Pourtant, l’exercice reste en moyenne mal adressé par les DSI et ils se montrent insatisfaits à l’égard de leurs processus de suivi et de mesure des résultats, même si un petit nombre de ceux que nous avons rencontrés semble avoir réellement développé de très bonnes pratiques en la matière, mettant en place des tableaux de bord de très grande qualité.

 Quels sont les indicateurs les plus utilisés dans les grands projets de transformation à l’heure actuelle ?

Sans surprise, ce sont les indicateurs de réduction des coûts du SI qui sont les plus fréquemment utilisés (48% de notre échantillon).

Loin derrière, à 24%  viennent la satisfaction des utilisateurs – à travers des enquêtes systématiques (dans 15% des cas) mais pas forcément réalisées de manière rigoureuse et régulière- , et le critère « projets on time/on budget », un critère traditionnel dans le secteur informatique où les dérapages sont nombreux mais néanmoins très important car permettant de mesurer l’engagement pris par la DSI vis-à-vis de ses clients.

On trouve aussi des indicateurs de performance business, à l’instar de la mesure de la génération de revenus supplémentaires dans le cadre d’un déploiement multi-canal, d’économies de frais généraux…ou de productivité commerciale et opérationnelle.

Enfin, des indicateurs de qualité de service. Ceux-ci font appel à des éléments plus techniques, liés à la disponibilité et à la performance des infrastructures et/ou des applications.

La réduction des coûts est le 1er objectif des transformations. Comment en réussir la mesure ?

 Le suivi des économies réalisées dans les projets de transformation implique quelques pré-requis parfois oubliés.

Premièrement, définir des règle de comptabilisation très claires, partagées avec les opérationnels et la direction financière.

Deuxièmement établir le lien entre actions opérationnelles et gains escomptés, pour objectiver les chefs de projets sur l’atteinte des gains.

Enfin, anticiper les changements de périmètre sur lesquels les économies sont évaluées.

 Télécharger l’enquête complète au format PDF.

Pour en savoir plus, participer au webminar organisé le 18 octobre par PAC et Solucom.

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Ces transformations du SI associent de multiples aspects. Elles répondent toujours à un enjeu d’entreprise important sur lequel le DSI est fortement engagé. Elles englobent une multiplicité de projets à conduire en parallèle avec une grande complexité de pilotage. Elles induisent une rupture dans les « habitudes » et les modes de fonctionnement des équipes SI, avec la transformation des organisations, des processus et des modes de sourcing. Elles bouleversent les pratiques et les compétences du fait du fort impact des évolutions techniques. Elles s’accompagnent de changements de posture dans la gouvernance du SI, c’est-à-dire dans la relation de la DSI avec la direction générale et avec les métiers.

Même si le rythme de ces transformations s’accélère, ce n’est pas encore un exercice familier et maîtrisé. Elles exigent des dispositifs de pilotage adaptés, une grande attention à la gestion du changement et un lien étroit et permanent avec la direction générale, autant de sujets sur lesquels la marge de progression est encore importante.

Jusqu’à présent, les travaux relatifs aux bonnes pratiques de pilotage de ces grandes transformations SI ont été peu nombreux et le plus souvent confidentiels. Solucom et Pierre Audoin Consultants ont donc décidé d’associer leurs efforts pour lancer une première enquête sur les bonnes pratiques en la matière. Nous avons ainsi rencontré une trentaine de DSI de grandes organisations privées ou publiques. Ils nous ont fait part de leurs expériences, que nous avons pu confronter avec notre propre retour terrain.

Pour en savoir plus

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