1 – Agissez, agissez, agissez !

« The only way to do it IS to do it », est le 1er message que l’on voit lorsque l’on rentre dans la D-Scholl de Stanford. Cette maxime s’applique particulièrement à la valorisation des données. Dans cet environnement en ébullition, en perpétuel mouvement avec de nombreux acteurs très agiles, il ne faut pas perdre de temps à étudier et à faire des plans. C’est bien en essayant et en interagissant avec les clients, les start-ups et les acteurs d’autres secteurs que l’on apprend, sans avoir peur des échecs. Il faut avoir l’obsession de la génération d’idées, de l’action et de l’expérimentation.

2 – Raisonnez évolution du business model. Oubliez les business plans.

L’innovation en rupture résiste rarement au business plan, qui exige une visibilité sur les temps de retour. Les données n’ont pas de ROI mais elles doivent nourrir des business models qui créent de la valeur. Il s’agit de trouver les filons de valeur, de les tester et de les faire évoluer par la pratique.
Les histoires des start-ups qui ont réussi sont toujours fondées sur des phases de « pivotement » qui ont permis par l’action et l’expérimentation de faire évoluer le business model pour le rendre gagnant.

3 – Soyez rigide sur l’agilité

Les grandes entreprises sont souvent prisonnières de leurs lourdeurs. Notre expérience au sein des grands groupes montre que la mise en place de dispositifs agiles et innovants en marge de l’organisation et protégés de ses contraintes, constitue l’une des réponses à la révolution numérique. Ces derniers permettent de préparer l’avenir, d’inventer de nouveaux business et de nouvelles offres, d’accélérer le rythme face aux concurrents, en apportant de l’avance technologique, de l’agilité et de l’intimité avec de nouveaux écosystèmes.

4 – Co-construisez avec vos clients dans un esprit design thinking

Les données seront au final valorisées auprès des clients externes pour enrichir la proposition de valeur ou des clients internes pour optimiser la performance. Développer l’empathie avec les utilisateurs, comprendre ce qu’ils font des données, ce qu’ils pensent, ce qu’ils ressentent plus que ce qu’ils disent. Leur montrer ou mieux leur faire utiliser les services, même avec des prototypes imparfaits, plutôt que leur raconter. S’adresser aussi à l’humain et à l’émotion, même en B2B. Voilà des obsessions design thinking.

5 – Osez innover dans de nouveaux écosystèmes

Les grands énergéticiens sont des acteurs internationaux qui connaissent bien leur secteur d’activité et son jeu concurrentiel. L’innovation par les données nécessite de se brancher sur le monde du digital, grands acteurs (Google, Adobe, IBM, Cisco…) et start-ups, mais aussi d’apprendre à travailler avec d’autres secteurs pour créer de la valeur en partageant des données et en co-construisant des services. On pense bien naturellement, sur l’exemple de la maison connectée (Smart home), aux acteurs de la santé, de l’assurance ou des telcos/medias. Sortir de sa zone de confort, apprendre de nouvelles règles du jeu, construire des coopérations gagnantes…

6 – Raisonnez Smart data, au-delà du Big data

Les technologies dites du Big data, les mathématiques appliquées aux données sont de nouvelles compétences que les grands acteurs doivent acquérir et développer. Mais, elles ne sont évidemment pas des finalités.  Il faut raisonner Smart data, c’est-à-dire avoir toujours l’obsession de créer de la valeur business à partir des données, en mélangeant les mondes et en les faisant travailler ensemble : technologues, data scientists et Métiers.

7 – Tuez les silos et inventez de nouveaux modes de collaboration

La création de valeur à partir des données suppose de s’inscrire dans de nouveaux écosystèmes, de faire travailler ensemble des compétences et des profils différents. Transdisciplinarité, diversité des profils, logique collaborative… doivent donc être la 7ème obsession.

Ne reste plus qu’à vous lancer !

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Comme en témoigne le rachat de l’entreprise de thermostats intelligents Nest par Google début 2014, les géants du web s’intéressent toujours plus à la valorisation de la donnée dans l’énergie et se positionnent en préempteurs sur ce marché émergent et prometteur.

Face à ces nouveaux entrants, la position des acteurs de l’énergie doit être à la fois défensive et offensive. L’enjeu principal pour eux est de faire émerger puis développer les marchés de demain et d’en capter une part à moyen terme. Il s’agit également pour ces acteurs de développer et d’améliorer la gamme de services nécessaires à leur activité actuelle et future. De ce fait, la collaboration est la clé de la réussite des modèles de valorisation des données. Les acteurs de l’écosystème de l’énergie et du digital ont tout intérêt à être partenaires plutôt que concurrents.

3 modèles d’affaires pour dynamiser le Big data dans l’énergie

L’analogie avec les secteurs précurseurs dans la valorisation de la donnée – web, grande distribution, transport – permet d’identifier les grands modèles d’affaire qui dynamiseront la question du « big data » sur le marché de l’énergie. Des modèles qui doivent être choisis en fonction des enjeux, des capacités et du profil de l’entreprise.

1^er modèle : l’Open Data

L’Open Data consiste à mettre gratuitement les données à disposition du public. Ce modèle parie sur l’intelligence collective pour améliorer la valorisation des données et développer des services et des processus plus performants.

Dans le secteur de l’énergie, l’Open Data est particulièrement intéressant pour les entreprises réglementées comme les distributeurs ERDF et GRDF. D’une part, cela leur permet de développer une image positive  en termes responsabilité sociale, de transparence et d’ouverture dans le nouveau paradigme de la donnée partagée libre ou valorisée. Et d’autre part, les données sont un moyen de renforcer leur relation avec leurs partenaires clés, comme les territoires par exemple. Enfin, c’est un moyen de valoriser la richesse de leurs activités tout en défendant et développant leur position au sein de l’écosystème.

2^ème modèle : la création de nouveaux services

Les acteurs de l’énergie peuvent également être moteurs et inventer de nouveaux services. La fourniture « sèche » de l’énergie offre de faibles niveaux de marge pour les commercialisateurs. De plus, ce service fait partie du quotidien des personnes qui le consomment sans y penser : il est donc peu impliquant pour les consommateurs.

Une option pourrait être de s’émanciper des offres de fourniture pour imaginer des services couplés. Ces nouvelles offres peuvent s’appuyer sur d’autres leviers que la simple fourniture d’énergie, par exemple l’attrait pour l’ergonomie d’un équipement de pilotage énergétique.

Le développement de nouveaux services de données est un autre levier et doit permettre d’enrichir l’expérience consommateur, en améliorant son confort par exemple. À l’instar des packages proposés depuis une dizaine d’années dans la téléphonie mobile, les énergéticiens et leurs partenaires pourraient tirer parti de l’attente des consommateurs envers un objet désirable et concevoir une solution complète combinant un objet design, la fourniture énergétique et un service de données.

L’association à des partenaires d’autres secteurs est incontournable pour développer de telles offres. Des démonstrateurs doivent être déployés pour évaluer la génération de nouveaux revenus à court et moyen termes, et les gains en termes de fidélisation client.

3^ème modèle : l’optimisation des processus, y compris du back-office

Enfin, la valorisation de la donnée doit permettre aux acteurs d’être vertueux dans l’optimisation de leurs processus industriels et métier. Certaines parties prenantes pourraient notamment réaliser d’importantes économies sur la maintenance et les investissements dans les moyens de production et le réseau.  Dans le secteur du courrier, le traitement automatisé des enveloppes (TAE) aide par exemple La Poste dans le traçage de la vie du pli tout au long de son cheminement postal. Déployé depuis 2009, le TAE lui a déjà permis de réaliser d’importantes économies internes.

Ces trois grands modèles sont complémentaires et répondent à des objectifs différents. Ils sont conditionnés par la faculté des différents acteurs à développer leurs capacités industrielles SI et comptage, à acquérir des marges de manœuvre sur le marché français de l’énergie et à fonctionner en partenariats.

Le ROI est mort, vive le test and learn !

La prise d’initiatives est difficile pour les grands groupes lorsque le retour sur investissement (ROI) n’est pas certain. Or la mutation des marchés accélérée par les nouvelles technologies se situe aujourd’hui dans un environnement d’incertitude, en particulier sur le ROI. Plutôt que de se positionner en suiveurs sur des services dont la rentabilité est garantie, les acteurs de l’énergie doivent adopter une approche plus audacieuse d’expérimentations.

L’analyse du comportement agile des start-ups est instructive : elles ne jettent jamais leur R&D mais s’efforcent au contraire de leur trouver des débouchés, quitte à réorienter leurs objectifs ou leurs business modèles. Au contraire, les grands groupes abandonnent souvent une partie de leurs efforts de R&D sans avoir été au bout du process de test and learn.

 En s’inspirant du comportement agile des start-ups, les grandes entreprises de l’énergie pourront ainsi être motrices pour développer l’activité actuelle et future et préempter les marchés de demain. Plus que le retour sur investissement, leur préoccupation doit porter sur une gouvernance efficace et une plus grande flexibilité du modèle d’affaire de leurs projets de valorisation de la donnée.

Pour autant, il ne s’agit pas de ne rien contrôler. Le motto est justement de tester et de mesurer les grandes opportunités, pour prendre les meilleures décisions (poursuivre le projet, le réorienter, le redimensionner, voire l’abandonner au bon moment).

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Valorisation de la donnée : entre opportunités et défis

Données de circulation urbaine, informations médicales, consommations énergétiques, historiques des navigations sur internet… La numérisation de l’information engendre dans tous les secteurs d’activité une production jusqu’alors inégalée de données. Toutes ces informations représentent pour les entreprises l’opportunité d’affiner leurs modèles prédictifs, de mieux répondre aux attentes et besoins de leurs clients et d’améliorer leur efficacité interne. Pour y parvenir, elles doivent être capables d’analyser en quasi temps réel ces données de nature variée (déstructurées, dans un langage naturel, de diverses sources et formats et dont la véracité ne peut être certifiée) et issues de différentes interactions (géo-localisation, internet des objets, échanges entre personnes…).

Et cela implique de mettre en place de nouveaux moyens de gestion. Aujourd’hui la maturité des nouvelles technologies d’analyse permet de traiter le volume, la variété, la vélocité et la véracité[1] de ces données d’un genre nouveau : c’est la valorisation de la donnée.

S’inspirer des secteurs en pointe dans la valorisation de la donnée

Les entreprises du web, de la grande distribution et du transport se distinguent par leur maturité dans ce domaine. Grâce à l’agrégation de leurs données internes à des données sectorielles et extra-sectorielles ainsi qu’à l’analyse qui en est faite, elles améliorent l’expérience client et optimisent leurs processus internes.

En comparaison de ces secteurs, les initiatives dans l’énergie sont encore peu développées. Elles se limitent pour le moment à la valorisation des données internes à l’entreprise, parfois agrégées à des données externes comme la météo. Chaque maillon de la chaîne de valeur énergétique est pourtant concerné ! Valoriser les données permettra de créer de la valeur pour les acteurs de l’énergie, de renforcer leurs espaces de légitimité et de développer et de défendre leur position dans l’écosystème.

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