General Motors se met en ordre de marche pour un usage responsable des données

Data Center de General Motors

Créer la confiance entre l’entreprise et ses clients grâce à sa manière d’utiliser les données est une question de principes et de bonnes pratiques. C’est que propose Iwao Fusillo, Chief Data Officer et Data Analytics Officer chez General Motors. Le responsable est arrivé depuis peu chez le constructeur automobile, en décembre 2020, et met actuellement en oeuvre ses recommandations.

Ne jamais négliger les risques sur la confiance avec les clients

En interne de son entreprise, il promeut des principes simples pour être sûr que personne dans l’organisation ne néglige l’impact qu’une initiative peut avoir sur la confiance entre l’entreprise et ses clients.  « Mon conseil est que si ce que vous avez l’intention de mettre en place fait peur, alors ne le faites pas. De même, si vous ne pouvez pas l’expliquer à votre grand-mère alors ne le faites pas » recommande le responsable.

« Nous avons tous vu des entreprises qui ont perdu la confiance de leurs clients du jour au lendemain »

« Nous avons tous vu sur le marché des exemples d’entreprises qui ont passé des décennies à établir la confiance auprès de leurs clients pour la voir disparaître du jour au lendemain » prévient-il. Il a pris la parole à l’occasion d’une table ronde organisée le 18 août par le CDO Club. Pour un usage responsable de la donnée et de l’intelligence artificielle, General Motors a en outre rejoint l’alliance « The Data & Trust Alliance » cofondée par l’ancien DG d’IBM (jusqu’en 2011), Sam Palmisano  et l’ancien PDG d’American Express (jusqu’en 2018), Ken Chenault. Outre General Motors, on y retrouve notamment American Express et la ligue de football américain, la NFL (National Football League).

Cette alliance étudie les bonnes pratiques et des cas d’usage réels. « Par exemple, cela concerne la manière d’utiliser le décisionnel dans le recrutement tout en s’assurant que l’on ne crée pas de biais » illustre Iwao Fusillo. « C’est aussi la manière d’analyser au niveau agrégats les changements dans le comportement des clients pour leur délivrer une meilleure expérience alors que nous revenons à une ‘nouvelle normalité’ » ajoute-t-il.



Le défi de l’explicabilité des algorithmes d’intelligence artificielle

Le responsable attire l’attention sur un point clé : le défi d’expliquer ce que font les algorithmes d’intelligence artificielle (IA) que l’on met en service. « Il s’agit de transparence ou de ce que l’on appelle l’explicabilité de l’intelligence artificielle » précise-t-il. « En ce qui concerne les modèles d’IA, il est extrêmement difficile de communiquer auprès des dirigeants sur ce que ce que sont les entrées et les sorties. Cela a tendance à se transformer en une boîte noire. Les dirigeants réagissent alors en disant que c’est intéressant, mais qu’ils préfèrent rester sur leur ancienne solution » constate-t-il.

« Le facteur de succès le plus important c’est de s’assurer que notre organisation parle le langage du business« 

En pratique, comment réussir la mise en place d’applications décisionnelles, qu’il s’agisse d’une nouvelle fonction, d’une transformation ou d’une accélération de  la croissance ? « Le facteur de succès le plus important pour mettre en place du décisionnel, c’est de s’assurer que notre organisation parle le langage du business » souligne Iwao Fusillo. Ensuite, l’enjeu est de prendre en charge le traitement des nouveaux ensembles de données qui arrivent chez General Motors.

Il faut également pouvoir s’appuyer sur les équipes informatiques afin de rapidement réaliser des POC (Preuves de concept) tout en ayant un accès clair à l’industrialisation. « Il y a  tant d’ensembles de données qui arrivent chez General Motors que j’ai créé un poste de Chief Data Strategist afin de nous assurer de pouvoir traiter rapidement ces ensembles de données, fortement non structurées, afin que nous puissions les utiliser » déclare le responsable. Et, « il faut un partenariat avec l’équipe IT pour monter et faire fonctionner des POC ». 

La gouvernance de la donnée n’apparaît pas vitale

Dans cette voie vers un usage responsable de la donnée, la gouvernance de la donnée ne fait pas forcément partie des habitudes chez un constructeur automobile alors qu’elle est critique dans la finance ou la santé. C’est ce qu’observe Iwao Fusillo qui a travaillé dans différents secteurs d’activité, en particulier chez American Express (Global Head of Data Strategy and Insights) et à la ligue de football américain (NFL) en tant que Senior Vice Président chargé des Data, Analytics and Insights.

Dans la finance, la gouvernance de la donnée est indispensable, pas nécessairement chez un constructeur automobile

« Dans la banque et la santé, la gouvernance de la donnée est critique pour le cœur de l’activité. Si vous n’avez pas de gouvernance des données, c’est la faillite. Ce n’est pas nécessairement le cas chez un constructeur automobile ou dans une entreprise de sport et de divertissement comme la NFL, où cela apparaît comme ‘nice to have’ [NDLR : bon à avoir mais pas indispensable]» constate-t-il.

Pour un meilleur usage de la donnée, General Motors vient par ailleurs de transformer sa manière de recruter des compétences. Après 18 mois de travail depuis leur domicile pour les personnes travaillant dans les équipes décisionnelles à cause de la crise sanitaire de la Covid-19, « on constate que le travail à distance et le travail hybride améliorent la productivité dans nos métiers » dit le Chief Data Officer. « Nous adoptons ce modèle et nous recrutons maintenant au niveau national plutôt que de nous focaliser sur le Michigan. Nous recevons plus de 1000 candidatures par mois. C’est 2,5 fois plus que lorsque le recrutement était focalisé sur le Michigan » se félicite le responsable.

Des dirigeants formés à l’analyse de données

Dans sa démarche, le Chief Data Officer veut s’assurer que tous les dirigeants de General Motors deviennent familiers avec l’analyse de données. Pour cela, il a investi dans des outils de développement professionnels. Ils sont accessibles à tous les employés  de l’entreprise. Le responsable vient de lancer un programme qui est ouvert à tous les employés afin qu’ils puissent travailler avec la donnée, l’interpréter et la présenter. « Le client est au centre de tout ce que nous faisons. Avec la confiance des clients, nous pouvons créer des innovations qui délivrent des expériences exceptionnelles pour les clients. L’analyse de données est clé pour permettre cela » conclut-il.

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