Salon Big Data & IA : retour sur l’atelier

Qu’est-ce qu’un DataLab ?

On parle de DataLab pour définir une cellule unique et pluridisciplinaire de gouvernance des projets Big Data et IA. Équivalent d’une start-up au sein d’une grande entreprise, le DataLab est un ensemble d’outils, de méthodes et de ressources mises en commun pour aboutir à une démarche d’innovation continue à la fois technologique et business.

Selon notre expert ​Alexis Trentesaux​, les enjeux des Data Lab sont au croisement de la data value, de la transversalité et de l’innovation. Mais ce sont avant tout des compétences qui sont mises à disposition dans l’objectif de “ gouverner la donnée pour permettre de lui donner de la valeur ”.

Le Data Lab permet d’exploiter la donnée à disposition d’une entreprise de manière à centraliser les ressources et créer une “ boîte à outils ”. Il la met au service de cas d’usages métier afin d’amener une nouvelle approche scientifique et itérative à des problématiques telles que la fraude, l’attrition ou encore la segmentation client.

On distingue deux types de Data Lab qui peuvent être toutefois complémentaires.

Le premier en date, et également le plus ancien, est principalement axé autour des outils Big Data, il a gagné en maturité et s’oriente vers un positionnement « service externe » de type usine logicielle. Il regroupe de nombreuses compétences avec une tendance à segmenter les équipes par expertise afin d’accompagner des équipes projets dans un contexte d’agilité à l’échelle. Les objectifs de ce lab sont très larges et transversaux.

Le second Lab, qui est à la fois différent et complémentaire du premier, est plus récent. Il est composé d’une équipe plus petite avec des compétences pluridisciplinaires en capacité d’intervenir en Feature team. Ce Lab va davantage faire de l’exploration de données avec de nouvelles méthodes d’analyses autour d’outils déjà à disposition. On parle alors de prototypage et d’approche out of the line c’est à dire des approches qui sortent des chemins de pensées habituelles. Il s’agit d’établir de nouvelles stratégies et de réfléchir en dehors des habitudes métier déjà instaurées.

En outre, il est primordial pour une entreprise d’assurer le décloisonnement de la donnée car plus les données collectées sont variées, plus l’accompagnement des services dans leur transformation des Systèmes Informatiques est facilité. De plus, les enjeux du métier évoluant rapidement, il est important de disposer d’une approche agile pour les accompagner.

Si le Data Lab, réel outil d’entreprise, possède de nombreuses spécificités, il convient tout de même de respecter certaines conditions afin de rendre son utilisation optimale.

1. Premièrement, il est nécessaire de capitaliser sur les modèles et les remettre en cause systématiquement afin d’être sans-cesse dans un processus d’innovation itératif efficace ;
2. La gouvernance de la donnée est au cœur des projets. L’accompagnement d’un architecte fonctionnel permet de garantir une maitrise de la donnée sur l’ensemble des projets ;
3. L’adaptation de l’hébergement des données et des personnes fait également partie des priorités. On pourrait par exemple citer la facilité de mise en place de connecteurs vers différentes bases de données et l’usage de plus en plus généralisé des espaces de co-working pour le regroupement des ressources ;
4. Enfin, l’accompagnement et le sponsoring à la mise en place d’un Lab sont plus qu’indispensables, notamment pour pérenniser une structure qui de part sa nature est différente des habitudes de travail en entreprise.

Alors que le Data Lab devient un outil stratégique, dans un contexte où l’intelligence artificielle et le Big Data font partie intégrante des entreprises, mc2i est à vos côtés pour vous accompagner dans vos projets. ​

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