La transformation numérique passe d'abord par une plateforme d'expérience numérique

Comment Iron Mountain facilite la transformation numérique et le passage à l'IA

Analyse de situation

La transformation numérique est un terme employé depuis un certain temps. Il s'agit également d'une pratique (et d'une tendance) qui est toujours d'actualité. En effet, la technologie est utilisée depuis des décennies pour améliorer les résultats des entreprises. Ce qui est nouveau, c'est la priorité accordée aux données qui alimentent les modèles d'intelligence artificielle (IA) et les moteurs d'analyse en tant qu'outils clés des processus automatisés des entreprises.

La plus récente vague de transformation numérique a vu apparaître une deuxième tendance qui a poussé de nombreuses organisations à reconsidérer leurs efforts : l'IA générative (GenAI). L'utilisation de modèles fondateurs et de grands modèles de langage (GML) pour piloter toutes les facettes des opérations commerciales est devenue indispensable. En conséquence, de nombreuses entreprises ont redéfini leurs efforts de transformation afin d'optimiser les déploiements.

Avec une telle focalisation sur les résultats axés sur les données, les exigences au sein d'une entreprise sont évidemment élevées. La rapidité, l'amélioration et la qualité ne sont pas de simples mots d'ordre ; ce sont des paramètres clés qui déterminent le succès, qu'une entreprise lance un nouveau produit sur le marché ou qu'elle fournisse des services publics.

En effet, la transformation numérique repose sur la monétisation des données.

Les défis auxquels de nombreuses entreprises sont confrontées dans le cadre de la transformation numérique peuvent être répartis sur quatre vecteurs : la culture (les personnes), l'opérationnel (les processus, les procédures), la technologie et les données. Chaque vecteur est un élément essentiel à la réussite de tout effort de transformation.

Cette étude explore les tensions auxquelles les organisations sont confrontées à travers ces facteurs de succès tout en se dirigeant vers une transformation numérique basée sur l'IA. De plus, ce document présente la plateforme Iron Mountain InSight DXP (Digital Experience Platform) et explique en quoi cette plateforme SaaS (Software as a Service) est essentielle au processus de transformation numérique.

Le potentiel de la nouvelle vague de l'IA est considérable

Bien que la transformation numérique soit considérée comme une tendance relativement nouvelle, le concept sous-jacent ne l'est pas. L'idée de transformer les opérations grâce à la technologie remonte à des décennies avec l'automatisation des processus d'entreprise (BPA). Après les différentes vagues de transformation, du BPA au Cloud en passant par le Cloud hybride, la vague actuelle de l'IA présente un énorme potentiel.

Toutes les tendances technologiques n'ont pas atteint leur plein potentiel. Tout responsable informatique ou cadre commercial confirmé peut évoquer une expérience où un investissement technologique dans un logiciel ou un service n'a pas tenu toutes ses promesses. Ces expériences passées peuvent amener les cadres à se montrer hésitants face à toute nouveauté promettant une différenciation et des avantages sur un marché en perpétuelle évolution.

Dans cette dernière phase de la transformation numérique appelée la vague de l'IA, les cadres des entreprises et les responsables informatiques ont fait preuve d'un optimisme prudent, selon Moor Insights & Strategy (MI&S). Optimisme quant au potentiel et prudence quant aux enjeux et à l'impact d'une initiative qui aurait échoué.

En effet, les statistiques justifient les espoirs et les inquiétudes des dirigeants. Selon le Boston Consulting Group (BCG), un cabinet de conseil international, environ 70 % des projets de transformation numérique n'ont pas atteint leurs objectifs. Si 30 % des cadres interrogés ont bénéficié d'une mise en œuvre réussie, 44 % en ont tiré une certaine valeur et 26 % ont considéré que leurs efforts avaient été infructueux.

Cependant, en moyenne, ceux qui ont réussi ont enregistré une augmentation de 82 % des capacités de l'entreprise et de 66 % de sa valeur par rapport à ceux dont les efforts n'ont pas été concluants. De plus, en moyenne, ces acteurs numériques ont multiplié leurs bénéfices par 1,8 par rapport à ceux de leurs concurrents, et ont plus que doublé la croissance de la valeur totale de leur entreprise.

L'un des principaux facteurs de réussite est le déploiement de plateformes technologiques et de données modulaires pilotées par l'entreprise. L'un des cinq principaux défis auxquels sont confrontés les responsables informatiques et les dirigeants d'entreprise dans le cadre des projets de transformation et de modernisation est celui de faire les bons choix parmi les technologies perturbatrices. Il est surprenant de constater que 93 % des entreprises interrogées ont déclaré avoir du mal à prendre cette décision cruciale.

L'objectif n'est pas de dissuader les dirigeants d'entreprise et les responsables informatiques de s'engager dans des efforts de numérisation. Les avantages d'une transformation numérique réussie sont à la fois tangibles et mesurables. L'évocation de ces défis souligne l'importance de bien définir la portée, la planification, l'exécution et la mesure d'un tel effort.

Des résultats positifs nécessitent une planification réussie

Une planification adéquate augmente les chances de réussite du projet. À l'inverse, les projets de transformation numérique dont la portée et la planification sont mal définies sont voués à l'échec, quelle que soit la mesure utilisée, qu'il s'agisse de la valeur acquise, du délai d'obtention de la valeur ou de la satisfaction du client. Ce constat est particulièrement vrai pour les entreprises fortement réglementées et axées sur les processus, ou pour celles dont les données proviennent de sources multiples (physiques, numériques) dans des formats et des types différents.

De nombreuses considérations doivent être prises en compte pour gérer correctement les projets de transformation. Du point de vue de la préparation des données et de la gestion du cycle de vie de l'information, il existe des éléments incontournables pour toute entreprise, notamment:/p>

• L'adhésion des parties prenantes de la direction et la représentation du projet au sein de chaque unité opérationnelle et de chaque fonction d'exploitation.
• Une comptabilité à l'échelle de l'organisation de toutes les données qui résident dans l'entreprise, ainsi que de toutes les sources de données - des applications aux dispositifs IoT en passant par les actifs physiques qui occupent les placards, les bureaux, les entrepôts et les sites de stockage qui abritent ces actifs.
• Un processus reconnu pour transformer en données les informations brutes contenues dans ces documents, c'est-à-dire la manière dont les données sont collectées, nettoyées, étiquetées et organisées en vue de leur utilisation dans l'IA ou d'autres méthodes d'automatisation. En d'autres termes, il s'agit de la gestion unifiée des actifs.

Un résultat naturel de ce processus devrait être la nécessité d'identifier une plateforme capable de gérer ce processus d'ingestion de données et d'informations dans toute l'entreprise, qu'elles soient physiques ou numériques, indépendamment de leur origine ou de leur format.

MI&S a récemment exploré les opportunités et les défis de la transformation numérique axée sur l'IA dans l'entreprise. Ce rapport de recherche présente des stratégies de réussite qui, selon nous, peuvent apporter une valeur exponentielle aux efforts de transformation traditionnels. Cette recherche peut être consultée ici.

La transformation numérique repose sur une plateforme numérique

Les données sont le moteur de la transformation numérique et de la modernisation de l'entreprise. D'une manière générale, plus il y a de données disponibles, mieux c'est. Cependant, les données doivent être pertinentes pour conduire un changement efficace, que ce soit dans les plateformes d'analyse ou les modèles de GenAI qui aident les organisations à réduire considérablement le temps de création de valeur ou de production.

La pertinence des données commence par un cadre complet de gestion du cycle de vie de l'information. Un cadre dans lequel toutes les sources (et sources potentielles) de données sont prises en compte. Il peut s'agir de relevés analogiques effectués par des capteurs dans une centrale électrique vieille de plusieurs dizaines d'années. Il peut également s'agir de transcriptions audio de dépositions dans un cabinet d'avocats ou de bobines de films et d'enregistrements d'une société de production multimédia. Les sources peuvent être des radiographies, des dossiers médicaux, ou encore des patients eux-mêmes. Dans le monde numérique d'aujourd'hui, tout et tout le monde peut être une source potentielle de données.

Dans la recherche précédemment citée de MI&S, la gestion des actifs unifiée (UAM) est identifiée comme un élément critique du cadre ILM. L'UAM est le processus par lequel une entreprise localise efficacement tous les actifs numériques et physiques et les prépare à être utilisés dans des charges de travail qui favorisent l'automatisation. Les données nettoyées et étiquetées issues de ce processus d'UAM alimentent la plateforme numérique modulaire mentionnée précédemment, qui favorise l'efficacité et l'automatisation de l'organisation.

La plateforme numérique modulaire idéale peut ingérer, transformer et gérer les données tout au long de leur cycle de vie pour les utiliser dans des applications au sein de l'organisation et avec des partenaires externes. Elle peut également sécuriser, stocker, gérer et enfin archiver ou supprimer les données de manière auditable.