L’intelligence artificielle s’impose progressivement dans tous les secteurs d’activité. Pourtant, pour de nombreuses entreprises, la priorité n’est pas encore d’adopter les derniers outils d’IA, mais de construire des bases solides autour de leurs données. C’est le principal message défendu par Iheb Beji, CEO de Medianet, qui estime que la compétitivité des entreprises dépendra désormais de leur capacité à collecter, structurer et exploiter leurs données avant même d’intégrer l’intelligence artificielle.
Pour le dirigeant, beaucoup d’organisations abordent encore leur transformation numérique par le mauvais angle. Elles investissent dans de nouveaux logiciels ou cherchent à intégrer des solutions d’IA sans disposer de données fiables ni d’une véritable stratégie. « Une entreprise doit d’abord devenir data first avant de devenir AI first », résume-t-il.
Selon lui, cette approche consiste à placer la donnée au cœur de toutes les décisions de l’entreprise. Chaque activité génère des informations précieuses : les ventes, les visiteurs, les clients, les performances commerciales, la consommation énergétique ou encore les ressources humaines. Ces données doivent être collectées, organisées et analysées afin de guider les décisions stratégiques.
Pour illustrer cette démarche, Medianet a développé des tableaux de bord qui permettent notamment de suivre le nombre de visiteurs accueillis dans ses locaux, leur profil, leur motif de visite ou encore la consommation énergétique des bâtiments. L’analyse de ces données a permis d’identifier des pistes d’optimisation parfois inattendues. L’entreprise a, par exemple, évalué l’impact de la température des bureaux sur le confort des collaborateurs et sur la facture énergétique. Une simple augmentation d’un degré des climatiseurs peut représenter plusieurs milliers de dinars d’économies par an, tout en restant compatible avec les standards internationaux de confort au travail.
La donnée est également utilisée pour améliorer la prise de décision dans les ressources humaines. En analysant les préférences des collaborateurs, l’entreprise adapte certains paramètres de son environnement de travail afin d’améliorer le bien-être et, à terme, la productivité.
Mais disposer de données ne suffit pas. Encore faut-il les préparer avant de les exploiter. Le CEO de Medianet compare ce processus à celui d’une chaîne de production. Les données passent d’abord par un premier niveau brut, qu’il qualifie de « Bronze ». Elles sont ensuite nettoyées, enrichies et structurées pour atteindre le niveau « Silver », avant d’être consolidées dans une version « Gold », seule réellement exploitable pour la prise de décision ou l’entraînement de modèles d’intelligence artificielle.
Cette phase de préparation est souvent négligée alors qu’elle représente une condition essentielle à la réussite de tout projet d’IA.
Autre idée reçue que le dirigeant remet en question : la transformation digitale ne peut pas être confiée à une seule personne. De nombreuses entreprises créent aujourd’hui un poste de responsable de la transformation numérique, pensant résoudre ainsi le problème. Selon lui, cette approche constitue l’une des principales causes d’échec.
La transformation digitale n’est pas un projet porté par un département, mais un changement qui concerne l’ensemble de l’organisation. Chaque direction doit partager les mêmes objectifs, contribuer à la qualité des données et adapter ses méthodes de travail. Isoler cette responsabilité sur une seule personne crée au contraire des résistances internes et ralentit l’adoption des nouveaux processus.
Ces résistances représentent d’ailleurs, selon lui, le principal obstacle à la transformation des entreprises. Cette transformation nécessite également du temps. Les entreprises espèrent souvent obtenir un retour sur investissement rapide après l’achat d’une solution numérique. Or, selon Iheb Beji, construire une véritable culture de la donnée demande plusieurs années. Les premiers résultats opérationnels peuvent apparaître relativement vite grâce à certains cas d’usage, mais une transformation profonde nécessite généralement deux à trois ans pour produire tout son potentiel.
