L'after Produit by Wivoo

Le « Run » est-il l’angle mort des stratégies Data et IA ? 🧐 Les équipes data sont souvent drivées par l’énergie du #build : concevoir des solutions, tester des approches innovantes, livrer de nouveaux produits. Mais une fois ces projets passés en prod, industrialisés, qui s’occupe du run ? Qui en assure la maintenance, les évolutions, le support ..? ⏳ De nombreuses Orgas Data se retrouveront confrontées à des challenges importants : 1️⃣ Les talents data attirés par le challenge du build accepteront-ils d’assurer le run ? 2️⃣ Qui financera cette phase ? La Direction Data ? La DSI ? Les métiers ? 3️⃣ Qui sera responsable des évolutions et du support ? Les métiers ? La DSI ? L’équipe data ? Un mix des 3 ? Nos discussions avec des Directeurs Data montrent que la question du run est aujourd’hui l’un des angles morts des stratégies #Data et #IA... Sans gouvernance claire, le risque est de voir les solutions data et IA se dégrader faute de maintenance... ➡️ Comment avez-vous structuré la #stratégie du run dans vos #organisations Data & IA ?

Posséder de la data structurée ne suffit plus. LA vraie question, c’est : en tire t-on suffisamment de valeur ? ...👇 🔹 Vos modèles IA améliorent-ils concrètement la performance commerciale, ou sont-ils encore perçus comme des 'gadgets technologiques' ? 🔹 Votre organisation traite-t-elle la data comme un actif business ou comme un simple sujet IT ? 🔹 Comment mesureriez-vous aujourd’hui l'impact réel de votre stratégie Data sur vos résultats business ? Si ces questions vous interpellent, c’est le signe que votre Orga est à un tournant > passer d’une approche only Tech-oriented de la data à une approche orientée business & impact! 👉 Notre baromètre Data & IA 2025-2026 identifie 4 paliers de maturité. A quel stade en êtes-vous ? 1️⃣ La Digitalisation – La data est collectée mais reste un actif purement 'technique'. 💡 Use case : Une entreprise industrielle dispose de milliers de capteurs IoT qui collectent en continu des données sur ses chaînes de production. Mais ces données restent stockées dans des bases isolées, sans connexion aux outils métiers. 2️⃣ L’Industrialisation – La donnée commence à être structurée et accessible, mais son exploitation reste limitée. 💡 Use case : Une grande enseigne retail industrialise ses pipelines de données pour garantir une fraîcheur, fiabilité et accessibilité optimales. Résultat ? Les équipes métiers disposent enfin de données en temps réel pour ajuster les stocks et anticiper la demande. Mais faute d’adoption et d’alignement avec les besoins business, les insights restent sous-exploités et les décisions sont encore prises sur des intuitions. 3️⃣ L’Exploitation – La Data & l’IA s’intègrent progressivement aux décisions métiers. 💡 Use case : Un acteur de l’assurance commence à mettre en prod un modèle de scoring client pour ajuster dynamiquement ses offres en fonction du profil et du comportement des assurés. Résultat (mesuré): une amélioration de 15% du taux de conversion et une personnalisation plus fine des offres! 4️⃣La Valorisation – La Data & l’IA deviennent des produits vivants générant de la valeur en continu. 💡 Use case : Un géant du e-commerce utilise son moteur de recommandation bien au-delà du simple site web. Le marketing personnalise ses campagnes, la logistique ajuste ses stocks en temps réel, le service client anticipe les demandes et les équipes produits affinent leur catalogue. Tout est connecté, optimisé et suivi en continu. Résultat ? Une expérience ultra-personnalisée, un meilleur engagement client et un impact direct sur les ventes et la gestion des stocks. Objectif ultime : faire de la data un véritable moteur de performance business. 🔥 Prochaine publication : Comment passer d’un palier au suivant ?

Peut-on appliquer les méthodes ‘Produits’ à tous les projets data ? NON ..👇 Après avoir échangé avec +100 CDO et Head of Data Science pour écrire notre baromètre data 2025.. et discuté avec nos data scientists chez Wivoo Data, il ressort que l’approche ´Produit’ – bien qu’extrêmement utile pour créer de la valeur vite et éviter l’effet “boîte noire” – montre ses limites sur : 1️⃣Les projets ML exploratoires : On touche parfois à des phases de R&D longues, sans livrable “visible” pour les métiers, ce qui crée de la frustration et rend difficile la logique d’itérations courtes! 2️⃣La consolidation des données multi-pays : Le “sprint zéro” peut durer des mois (ou années) à nettoyer, structurer, harmoniser… avant de délivrer un véritable MVP. 3️⃣La mesure de la valeur réelle : Un algorithme peut afficher d’excellentes metrics techniques (ROC/AUC, etc.) mais le ROI business peut mettre beaucoup plus de temps à se concrétiser. Qu’en tirer comme conclusion ? 👉Les principes produit (feedback constant, vision user-centric) demeurent incontournables pour embarquer les métiers. 👉Mais il faut accepter des phases plus longues sur les projets data complexes (notamment IA / GenAI) et bien cadrer les attentes pour éviter la déception… Dans notre prochain Baromètre Data, nous présenterons notre vision et partagerons les enseignements issus de nos échanges. Pour aller plus sur quotidien d’un Product Data Scientist, je vous recommande la lecture de cet article : https://lnkd.in/ePQmhFzS Vos retours sont les bienvenus !

🟦 Nouvelle chronique Data : Booster la Data – la perspective des équipes Data XXL, quels dangers ? 👇 1️⃣ Booster la Data : Vers des Directions XXL, quels risques ? “Je ne connais aucun Chief Data Officer qui n’aimerait pas avoir une grosse équipe. Mais c’est compliqué de bâtir une Direction Data comme ça. Ceux qui y parviennent se retrouvent parfois, 3-5 ans plus tard, à devoir justifier des équipes surdimensionnées, impossibles à faire tourner correctement. Ça arrive souvent dans certains filiales: ils ont grossi en prenant des responsabilités qui n’étaient pas forcément les leurs.” Ce REX d'un Directeur Data met en lumière un paradoxe fréquent : la volonté d’une forte croissance (linéaire) de l'équipe Data pour accélérer la résolution des (nombreux) challenges techniques VERSUS un sizing d'équipe évolutif selon la maturité Data des métiers. Les Directions Data peuvent donc devenir des "Cost Centers" orientés Tech plutôt que des leviers de performance Business... ⚠️ 2 risques que j'identifie : - Dilution des responsabilités : l’expansion rapide des équipes Data peut mener à un effet "boule de neige" où les équipes Data prennent l'ownership sur des process métiers à la place des métiers... - Des OPEX sans ROI : Des coûts peuvent rapidement devenir insoutenables, sans justification à terme de retour sur investissement, difficile à justifier en COMEX... 🌟 Quelques pistes à suivre : - Crucial de repenser la structure des équipes Data selon la maturité Data des métiers. En mode hybride, le déploiement des Data Analysts et Data Scientists directement au sein des départements métiers (Marketing, E-commerce, Opérations…) permet d’accélérer le Self-BI, d’autonomiser les équipes et de transformer la Data en véritable levier de profit.. - Introduire la fonction de Data Product Owner comme trait d'union entre les compétences Data/Tech et les métiers... 2️⃣ Participez à la Conversation ! 💬 Comment gérez-vous la structuration de vos équipes Data ? Avez-vous rencontré des défis similaires ? Partagez vos expériences en commentaires 👇

🟦 NEW Data Chronicle 👇 GenAI : From Individual Productivity to Collective Decision-Making 🚀 1️⃣ The Current State of GenAI in Enterprises In my conversations with +50 Chief Digital Officers in Decembre, a clear consensus has emerged: most generative AI implementations today are focused on enhancing individual productivity. While this has brought significant benefits, large organizations still face challenges that GenAI could help address more effectively... 🔍 Time-Consuming Processes: Large companies often spend excessive time in meetings (!!), tracking project progress, identifying blockers, making decisions, and seeking consensus. These repetitive tasks can slow down innovation and responsiveness! 💡 Limited Collective Use of GenAI: As one C-Level executive at a major transport group puts it, “Today, I haven’t yet seen GenAI projects aimed at collectively accelerating decision-making. As a C-level executive, I’d like to use GenAI to know where projects are stuck, where we are, why (especially via facilitated reporting), and what decisions need to be made. All this without falling into the Big Brother side.” 🌟 The Future of GenAI: The next wave of GenAI should transition from individual tools to collective assets that support team-based decision-making. Leveraging language capabilities, GenAI can streamline processes, enhance transparency, and empower teams to make informed decisions swiftly and efficiently. 2️⃣ Sneak Peek: Barometer “Data to Business: From Technical Complexity to Value Creation” Coming in late January 2025, our Barometer – “Data to Business: From Technical Complexity to Value Creation” will delve into these emerging trends. Expect in-depth case studies, insights from C-level executives, and practical examples of how companies are transitioning GenAI from individual tools to collaborative assets that drive business value. 3️⃣ Join the Conversation! 💬 How is your organization leveraging GenAI? Are you seeing shifts towards collective decision-making? Share your experiences in the comments 👇 #GenerativeAI #CollectiveIntelligence #DigitalTransformation Wivoo Marine Bonlieu Thibaut Desreumaux Julien Davignon

Chronique Data #5 ✍ : Centraliser la Data.. ou la déployer ? 🏁 De la Direction Data (centrale) au déploiement dans les métiers! Dans la continuité de ma précédente chronique ('Data & Marketing – Complémentarités stratégiques'), zoom aujourd'hui sur la transition d’une Direction Data centralisée à une répartition des ressources Data directement auprès des équipes métiers (Market', E-commerce, Opérations…). « Depuis que les Data Analysts sont au quotidien immergés dans mes équipes e-commerce, nous avons gagné près de +30 % d’efficacité sur nos campagnes en seulement 3 mois », explique la Directrice E-commerce d’une BU réalisant +200 M€ de CA. Résultat : une autonomie renforcée grâce au Self-BI des équipes métiers, un gain de temps considérable dans l'exploitation des insights des dashboards et une donnée qui devient un véritable levier de réduction de temps/ coûts/ risques business.. ✨ 🗓️ Rendez-vous avec le Baromètre « Data to Business : De la complexité technique à la création de valeur ». Fin janvier 2025, nous publierons notre Baromètre. Au programme : REX de C-Levels sur les nouveaux modèles d’organisation, focus sur les Data Products et découvertes d’initiatives créatrices de valeur (IA générative, Marketing Mix Modeling, etc.). Un must-read pour passer de la simple exploitation de la donnée à une véritable transformation business 💡 Comment avez-vous déjà intégré la Data au plus près de vos équipes métiers ? Partagez votre expérience en commentaire ↙️ #DataDriven #MarketingStrategy #Ecommerce #DigitalTransformation #DataGovernance #BusinessValue #ROI #GenAI #Collaboration #Dataanalytics Wivoo

Après un moment de pause du côté de l'after Produit, nous vous dévoilons le nouveau podcast ON OFF STORIES by Thibaut Desreumaux. Découvrez vite les premiers épisodes 🎤