Babel et transformation numérique, un dénominateur commun ?

Transformation numérique. Lorsque nous parlons de ces deux mots, ensemble, séparément, en espagnol ou en anglais, nous trouvons généralement de multiples approches et significations qui dépendent de plusieurs facteurs, que ce soit du secteur ou du domaine d'activité, du type d'interlocuteur, etc. et des mots comme cloud, gouvernance des données, hyper-automatisation, RPA, intelligence artificielle, modernisation des applications héritées, cybersécurité... nous viennent rapidement à l'esprit, mais nous allons essayer de les oublier, ne serait-ce que pour les 2' que nous prendrons pour lire cet article.

À la base, la transformation numérique aide une organisation à suivre le rythme des demandes émergentes de ses clients et à les conserver à l'avenir. Elle permet aux organisations de devenir plus compétentes dans un environnement en perpétuel changement au fur et à mesure de l'évolution de la technologie, c'est-à-dire de rechercher l'alignement entre l'entreprise et la technologie.

Si nous nous tournons vers notre ami Wikipedia, nous trouvons déjà que la transformation numérique est "l'effet social total et global de la numérisation". Ainsi, contrairement à la croyance populaire et à ce que dicte ce monde technologique dans lequel nous vivons, la transformation numérique est une question de technologie et encore plus de personnes.

Nous pouvons acquérir n'importe quel type de technologie, mais notre capacité à nous adapter à un avenir de plus en plus numérique (et aussi plus incertain) dépend de la manière et de l'ampleur du développement de la prochaine génération de compétences. Un point critique est donc la formation et la mise à niveau des compétences professionnelles des personnes afin qu'elles soient mieux préparées à s'adapter au changement, et nous devrons probablement les certifier.

Dans le domaine de la technologie, nous essayons de faire plus avec moins d'efforts, mais cette combinaison ne sera efficace que si la technologie est associée à des compétences humaines. Lorsque nous pensons à investir dans la technologie, nous devons d'abord penser à investir dans les personnes qui rendront cette technologie utile.

Mais sur quels axes faut-il se concentrer pour améliorer et soutenir la transformation numérique ?
 

• La technologie

Alors que la technologie devient plus facile à utiliser, il est extrêmement complexe de comprendre comment une technologie particulière contribue à l'opportunité de transformation, de l'adapter aux besoins spécifiques de l'entreprise et de l'intégrer aux systèmes existants. Si l'on ajoute à cela le fait que la plupart des entreprises ont une énorme dette technique due aux technologies héritées intégrées au cœur de l'activité, le scénario est "de plus en plus amusant".

Nous ne pouvons résoudre ces problèmes qu'avec des personnes qui maîtrisent la technologie, qui connaissent l'entreprise et qui ont la pleine confiance de l'organisation.

Les nouveaux "gourous" de la technologie doivent être d'excellents communicateurs et doivent avoir le sens stratégique nécessaire pour aider à prendre des décisions technologiques qui concilient innovation et gestion de la dette technique.
 

• Les données

Les rigueurs de la transformation exigent une qualité des données et des capacités d'analyse bien supérieures à celles dont disposent de nombreuses entreprises aujourd'hui. La transformation implique presque certainement de comprendre de nouveaux types de données non structurées, avec des quantités massives de données provenant de l'extérieur de l'entreprise, et de les intégrer toutes ensemble. Tout en continuant à générer d'énormes quantités de données qui n'ont jamais été (et ne seront jamais) utilisées.

Les données présentent un paradoxe intéressant : la plupart des entreprises savent que les données sont importantes et savent que leur qualité n'est pas adéquate, et pourtant d'énormes quantités de ressources sont encore gaspillées sans que les rôles et les responsabilités appropriés soient établis.

Comme pour la technologie, le talent des personnes ayant une connaissance approfondie et étendue des données est nécessaire. Plus importante encore est la capacité à convaincre les responsables de l'organisation en les aidant à réfléchir à la manière dont ils ont besoin des données aujourd'hui et à la manière dont ils en auront besoin après la transformation. Et cela implique également d'aider l'organisation à améliorer ses propres processus et tâches de manière à créer les bonnes données.
 

• Le processus

La transformation exige un état d'esprit global, une remise en question des façons de faire, de la manière dont nous pouvons répondre aux besoins des clients. Une orientation vers les processus répond naturellement à ces besoins. Cependant, la gestion des processus est difficile à concilier avec la pensée hiérarchique traditionnelle. En conséquence, ce concept puissant a décliné, et sans lui, la transformation se réduit à une série d'améliorations progressives, importantes et utiles, mais pas vraiment transformationnelles.

En créant des talents dans ce domaine, nous cherchons à aligner les silos de connaissances existants dans les organisations pour améliorer les processus et en concevoir de nouveaux, avec un sens stratégique du moment où l'amélioration progressive des processus est suffisante et où une réingénierie radicale des processus est nécessaire.
 

• Capacité de changement organisationnel

Ce domaine comprend le leadership, le travail d'équipe, l'intelligence émotionnelle et d'autres éléments de la gestion du changement. Bien sûr, comme nous l'avons déjà dit, nous devons rechercher et former des personnes ayant d'excellentes compétences. Mais si nous ne pouvons pas les trouver, une bonne alternative consiste à rechercher des personnes possédant une combinaison de compétences technologiques et commerciales.
 
En résumé, nous pourrions dire que la technologie est le moteur de la transformation numérique, les données le carburant, les processus le système de navigation et la capacité de changement organisationnel le train d'atterrissage. Nous avons besoin de tous et en parfaite coordination.

Enfin, le travail sur la technologie, les données et les processus doit être développé dans un ordre approprié. Il est généralement admis qu'il ne sert à rien d'automatiser un processus qui ne fonctionne pas, de sorte que, dans de nombreux cas, la réingénierie des processus doit venir en premier. D'autre part, certaines transformations comporteront de fortes doses d'intelligence artificielle. Les mauvaises données entravent le développement et la mise en œuvre de bons modèles d'IA. Dans ce cas, il faut donc commencer par travailler sur les données. Par conséquent, nous devons nous concentrer sur les objectifs finaux, puis élaborer la séquence d'étapes la mieux adaptée pour les atteindre, en nous concentrant sur les problèmes les plus urgents, ce qui permettra de hiérarchiser les talents nécessaires.

Maintenant, après quelques minutes, nous pouvons recommencer à parler de cloud, de gouvernance des données, d'hyper-automatisation, de RPA, d'intelligence artificielle, de modernisation des applications héritées, de cybersécurité... J'espère cependant que nous gardons à l'esprit que cette transformation numérique, comme Babel, concerne les personnes.