Les serious games sont à l’ordre du jour depuis déjà longtemps. Les Disruptive Learning Solutions est une entreprise de nouvelles technologies qui veut aller plus loin en créant des jeux vidéo pour le marché de la formation professionnelle. Ils travaillent dans plusieurs  domaines, comme le leadership et la formation au travail d’équipe. Ils ont créé l’un des premiers jeux mobiles autour des urgences médicales. J’ai interviewé Toby Coop qui est le fondateur de cette société afin de mieux comprendre comment le jeu pourrait être utilisé dans la sphère de l’éducation. Pendant que nous y étions, il nous a expliqué sa stratégie et sa vision de l’avenir du jeu dans la formation.

Des serious games au Games as a Service pour l’éducation 

Il est donc possible d’enseigner des choses sérieuses par le jeu (serious games), n’est-ce pas ?

C’est tout à fait exact. Nous commençons à nous rendre compte que le monde du jeu n’est pas seulement affaire de divertissement. Mais ce que nous commençons aussi à comprendre, c’est qu’un bon design dans le monde du jeu est à l’origine d’un grand nombre de défis pour les participants et leur manière d’apprendre. 

Et en fait, passer du bas au haut de l’échelle de la compétition du monde du jeu exige un entraînement intensif, à la manière de ce qui existe dans les sports physiques. 

Vous êtes basé à Paris. Et votre produit s’appelle CINQ, pourquoi ?

Ce que vous avez là, ce sont cinq collaborateurs, cinq membres d’une équipe qui doivent aller chercher quelque chose dans un laboratoire secret au fond d’un bâtiment. Pour ce faire, on leur donne un minimum d’informations, mais suffisamment pour planifier ce qu’ils ont à faire. Et ils doivent surmonter entre 40 et 50 obstacles qui mettent à l’épreuve leur capacité de collaborer, de prendre des décisions rapides, de faire face aux échecs et de mettre à l’épreuve leur travail d’équipe et leur leadership pour résoudre les problèmes. 

Alors, comment concevoir des serious games comme celui-ci ? Je suppose que c’est du sur mesure pour chaque type de formation que vous faites ? 

Vous devez d’abord comprendre le problème. La technologie n’est qu’un outil. Nous travaillons en équipe depuis plus de six ans. Nous avons fait des essais et des erreurs. La première idée que nous avons eue était d’imaginer quelqu’un qui a une vue sur un labyrinthe et que quelqu’un doit vous guider au travers de ce labyrinthe. Mais l’autre personne est aveugle ou éprouve des difficultés dans sa façon de penser et ne peut pas voir le tableau d’ensemble. 

Il suffit de prendre ce principe et d’ajouter cinq personnes et de parsemer le jeu d’embûches et soudain vous avez transformé ce challenge. Et la vraie différence, c’est que vous n’êtes pas seulement assis dans une salle de classe où vous ne faites que discuter théoriquement de la façon dont vous allez diriger l’équipe ou de la façon dont vous allez gérer leur travail. 

Vous voilà, confronté au problème pratique de le faire. Et le retour d’expérience est que vous échouez ou que vous gagnez. Mais ici, lorsque nous parlons d’échec, nous évoquons l’essence-même de l’échec ou de l’erreur. C’est qu’en faisant une erreur, vous passez par un point d’apprentissage qui vous permet de revenir et d’adapter ce que vous faites et d’avancer comme si vous faisiez quelque chose de sérieux. 

La manière ultime de prise de conscience de l’échec dans l’apprentissage de la conduite, c’est quand vous avez un accident.

Où en est la veille sur Internet ? Quelles sont les pratiques des entreprises ? La veille sur Internet a-t-elle évolué au fil des ans ? J’ai voulu comprendre comment évoluait la veille sur Internet en interrogeant mon confrère Aurélien Blaha dans les locaux de Digimind. Aurélien a balayé pour nos lecteurs les différentes périodes de la veille sur le Web et les médias sociaux. Un retour en arrière particulièrement large puisque la société grenobloise — désormais présente dans le monde entier — a fêté ses 20 ans l’an dernier. En conclusion je retiens une chose : la veille sur Internet c’est bien, mais il faut apprendre à mieux écouter ses clients. Voici un condensé de mon interview avec Aurélien, que vous retrouverez intégralement dans la vidéo associée.

Première période de la veille sur Internet : 1998*-2008

A l’époque, on ne parle pas de Web social, c’est la première période du Web. Peu après sa création par Tim Berners Lee. L’enjeu de cette époque de la veille, pour les entreprises, était d’arriver à trouver de l’information pertinente dans un vivier trop faible, un monde de silence en fait, et cela a duré une décennie environ.

* date de la création de la société Digimind à Grenoble

2008 2018 : trouver le diamant dans la forêt vierge

Cette période est au contraire marquée par le trop plein d’informations puisque dans le milieu de la première décennie ont été fondées tout un tas de sociétés : Facebook en 2004, YouTube en 2006 et ainsi de suite. La période 2008 2018 a généré une pléthore d’informations. La mission de la veille restait cependant la même, arriver à trouver l’information pertinente.

Cette période a été l’âge d’or du social media listening : il s’agissait de trouver un diamant dans une forêt vierge.

2018-2028 : nouvelle ère de la veille sur Internet

2018 a sonné le gong pour une nouvelle ère, la troisième, pour la décennie actuelle.

2018 a été une période charnière, nous entrons désormais dans une nouvelle ère de la veille. À la suite des abus comme celui de Cambridge Analytica, une certaine lassitude s’est fait sentir. L’arrivée de la RGPD a aussi permis de clarifier un certain nombre de choses sur les limites à poser en termes d’utilisation des données personnelles.

Mais si cette fatigue est réelle en Europe dans le reste du monde la situation est tout autre. Quand on regarde le top 10 des pays qui utilisent Facebook, il y a évidemment a les Etats-Unis mais les neuf autres sont des pays d’Amérique latine d’Asie ou d’Afrique.

L’intelligence artificielle pour aider la veille Internet

Au-delà de la tarte à la crème, la première chose à noter c’est l’importance de l’intelligence artificielle. Ce sont des technologies qui vont nous permettre de gérer un flux d’informations qui va continuer à croître malgré toutes les vicissitudes actuelles.

Surtout, il va falloir les traiter de manière plus intelligente et plus fine en fonction des vraies attentes des clients en B2B ou en B2C.

On ne peut pas se doter de milliers de ressources marketing qui vont gérer des campagnes personnalisées pour chacun d’entre nous. Donc le seul moyen de pallier ce problème est d’utiliser effectivement l’intelligence artificielle qui va être capable d’adapter le message en fonction des attentes.

Mieux écouter les consommateurs et en tirer des enseignements avec la veille sur Internet

Qu’est-ce que les entreprises tirent comme enseignement de ce qu’elles écoutent ? On peut très bien écouter ce que les consommateurs disent sur ses produits ou ses concurrents ou les tendances de marché,...

Au travers d’une nouvelle étude, que j’ai analysée en détail dans le blog du musée des horreurs de la transformation digitale de mon client iRevolution, Forrester a mis à nu la faible implication des marketeurs dans les projets de transformation digitale des entreprises. Un phénomène qui touche les États-Unis, mais aussi la France. J’ai voulu en savoir plus et j’ai interviewé Thomas dans les locaux de Visionary Marketing en début de mois.

Un constat clair et alarmant : les marketeurs tenus à l’écart de la transformation digitale

Notre étude a été menée auprès de 1700 marketeurs de divers secteurs, B2B ou B2C et dans plusieurs pays. Le constat est clair et alarmant : à peine 16% des directeurs marketing sont véritablement impliqués dans la transformation numérique de leur entreprise.

Cela veut dire que la transformation numérique est souvent menée par les équipes technologiques (IT) ou par de nouveaux rôles qui sont apparus, particulièrement en France, les CDOs.

 

La France, patrie des CDOs

Car c’est en France qui a le taux le plus important de CDOs (Chief Digital Officers) qui rapportent au COMEX, au PDG de l’entreprise. Ce sont de nouveaux rôles qui ont quelque peu empiété sur le rôle du directeur marketing. Celui-ci ne devrait cependant pas s’occuper que de marketing et de publicité, mais s’assurer que la promesse de marque est réalisée. Il doit donc être l’orchestrateur de l’expérience client au sein de l’organisation.

Pourquoi la France est-elle si éprise de ses CDOs ?

La transformation des entreprises prend du temps et suppose de modifier en profondeur les organisations. Or, en France on aime bien les modes de management verticales et hiérarchiques. Même si cela rend plus difficile l’adaptation agile à la vélocité imposée par le digital. Il y a eu aussi un effet de mode à un moment où tout le monde nommait son CDO , mais quel était son rôle exact et son budget, ça c’était une autre histoire !

Dans certains domaines, je pense à l’univers du luxe et de la beauté ou dans certains endroits où on a des marques emblématiques en France il y a encore un prisme très publicitaire, centré sur les spots TV / Produits et pas suffisamment sur l’expérience client ni les services associés à ces produits.

Les marketeurs toujours à la traîne sur la donnée

Ce n’est pas nouveau, il faut savoir de quelles données on a besoin et surtout comment agir dessus pour pouvoir personnaliser l’expérience. Si je caricature à l’extrême, on va voir d’une certaine façon l’IT qui va vouloir créer une infrastructure et un data lake, et finalement les équipes métiers marketing qui avouent avoir trop de données et ne pas savoir comment les utiliser pour personnaliser l’expérience client.

C’est caricatural parce qu’il y a un certain nombre de sociétés qui utilisent plutôt bien ces données et qui arrivent à personnaliser véritablement l’expérience sur plusieurs canaux. Mais c’est un des enjeux cruciaux : le problème de compétences, autour de la data de la technologie et des nouveaux canaux et la difficulté à recruter.

Les CMOs (directeurs marketing) sont les dirigeants qui ont l’ancienneté la plus faible au niveau des comités exécutifs, quand ils en font partie. Et ce n’est pas toujours le cas. Cela rend l’exécution plus difficile, notamment en termes budgétaires. Il y a aussi le ROI des campagnes.

Cette difficulté à placer le curseur d’une part entre la gestion du court terme et les dispositifs traditionnels, et d’autre part la nécessité de les faire évoluer en matière de réactivité et de mode opérationnel.

Peut-on dire que, même en 2019, les marketeurs sont décrochés d’un point de vue technologique ?

Sans exagérer,

Faire face aux défis de l’IA – Christian Clot

Christian Clot est un personnage extraordinaire. A la fois chercheur et explorateur, il s’est astreint à passer 4 fois 30 jours dans les lieux les plus extrêmes de la planète. J’ai vu ses vidéos et témoignages et ai été grandement impressionné. Je dois même avouer ne pas avoir compris comment on pouvait sortir vivant de ce temps passé dans le désert iranien le plus chaud du monde où la moindre goutte de transpiration s’évapore instantanément ! J’ai interviewé Christian dans le cadre du futur salon AI Paris 2019 qui se tiendra les 11 et 12 juin prochains et dont Visionary Marketing est partenaire média. En tant que chercheur, Christian étudie l’adaptation des humains aux changements les plus profonds qui nous attendent dans les décennies qui viennent. Parmis ces défis, l’intelligence artificielle n’est pas le moindre. 

Vous avez testé les endroits les plus extrêmes de la planète, pourquoi ?

Je mène des études depuis maintenant une dizaine d’années sur la capacité humaine d’adaptation aux conditions nouvelles et changeantes.

J’ai fait cela parce que je suis explorateur depuis maintenant pas mal de temps et j’ai observé sur le terrain les changements vécus par les personnes qui vivent ces climats très difficiles : des changements cognitifs,  des changements de personnalité et des changements de manière de fonctionner très profonds.

J’ai donc décidé de me servir des milieux extrêmes pour voir comment évolue le cerveau humain quand il est confronté à des changements profonds.

Vous avez déclaré que nous allons vivre d’énormes changements, quels sont-ils?

Nous allons vivre trois changements structurels. Le premier n’est pas seulement climatique mais environnemental, auquel il faut ajouter les pollutions plastique et des sols qui sont extrêmement dérangeantes par rapport à notre humanité et au vivant en général.

Deuxième gros changement, c’est le sujet d’AI Paris 2019, le changement technologique avec l’arrivée de nouvelles ressources technologiques qui vont modifier profondément notre manière de fonctionner en tant qu’humains.

Troisième changement, le changement sociétal avec une augmentation de la population énorme : 1 milliard il y a 100 ans à plus de 9 milliards dans quelques années.

Ces trois changements sont concomitants et vont donc nous imposer en tant qu’espèce humaine de nous redéfinir par rapport à notre futur.

Quels sont les parallèles entre les changements climatiques et les changements technologiques et notamment dus à l’IA, Christian Clot ?

Je crois qu’on va devoir transformer tout simplement ce que nous étions pendant des millénaires. A savoir un fonctionnement relativement pérenne et lent. On pouvait déterminer ce qu’on sera dans dix ou vingt ans, ce qui n’est plus possible aujourd’hui.

Ces changements-là vont nous imposer une redéfinition profonde de ce que nous sommes en tant qu’espèce puis en tant qu’individus.

Avec le changement environnemental, nous vivons une accélération très profonde. On considère que l’accélération est telle que dans dix ans peut être nous aurons perdus certains glaciers et que nous aurons modifié fondamentalement les climats de certains milieux.

Je crois que la même chose est observable en technologie. On voit l’évolution extrêmement rapide des nouvelles technologies, ce qui ne veut pas dire que c’est mauvais, mais qu’il faut savoir ce qu’elles vont pouvoir devenir pour nous et se préparer tout simplement s’adapter à ces nouvelles conditions de vie.

Deep Learning : un vocable utilisé fréquemment depuis quelques années que l’intelligence artificielle est (re)devenue à la mode. Mais qu’est-ce qu’exactement que le Deep Learning ? Comment dissocier Deep Learning et Machine Learning ? Et surtout, à quoi cela sert-il ? Pour le savoir, j’ai demandé à Luc Julia, auteur du récent livre à succès « l’intelligence artificielle n’existe pas » de répondre à mes quelques questions. Pour cette interview je n’ai pas désiré revenir sur le thème principal du livre, largement débattu dans la presse et dans les blogs (je vous conseille la vidéo suivante). J’ai voulu au contraire profiter de la compétence et de l’expertise d’un vétéran de l’intelligence artificielle dans la Silicon Valley pour regarder le côté positif des choses et bien circonscrire le sujet. Ce billet est préparé dans la perspective du salon AI Paris 2019, dont Visionary Marketing est partenaire média et qui aura lieu les 11 et 12 juin prochains au Palais des Congrès de la capitale.

Le Deep Learning : qu’est-ce que c’est et à quoi ça sert ?

Luc Julia « vit depuis vingt ans dans la Silicon Valley, est l’un des pères de Siri, l’assistant vocal de l’iPhone, a travaillé chez Apple, puis Samsung, où il est l’un des rares non coréens à occuper un poste de vice-président » nous apprennent Les Echos.

Il a eu pour professeur Jean-Gabriel Ganascia, auteur du « mythe de la singularité », dont j’ai déjà évoqué le livre dans ces colonnes, et qui a la particularité d’être philosophe, outre son statut d’expert en IA. Ici, j’ai voulu me focaliser sur un sujet un peu mystérieux, le Deep Learning, que j’ai demandé à Luc de définir.

L’Histoire de l’IA pour expliquer le Deep Learning

Il faut faire un peu d’histoire pour expliquer comment ça marche. Il faut comprendre comment ce concept est venu dans l’histoire de l’intelligence artificielle dans les soixante dernières années. Avec l’intelligence artificielle, on a commencé par essayer de modéliser le cerveau. Or bien vite, dès les années 50, on s’est aperçu que c’était très compliqué et qu’on n’y arriverait pas.  On est donc passé aux systèmes experts. Puis on est arrivé aux réseaux de neurones, qui est aussi ce qu’on appelle me Machine Learning.

Ça a commencé vraiment à marcher dans les années 80, puis, dans les années 2000, on a observé une évolution du machine learning vers ce qu’on appelle désormais le deep learning. C’est une évolution de ces réseaux de neurones.

Comment décrire les réseaux de neurones ?

Les réseaux de neurones sont une approximation statistique d’un problème quel qu’il soit. Tout part du grand nombre de données disponibles. C’est pour cette raison que le machine learning et le deep learning se sont développés beaucoup  après l’apparition d’Internet. Le déclic s’est fait aussi avec l’arrivée des Big Data.

En machine learning, on prend des données, puis on va les labelliser avec étiquettes pour décrire la donnée avec des paramètres qui la décrivent le mieux possible. Les Data Scientists vont regarder ces données et les labelliser en leur attribuant des paramètres et des caractéristiques. On va ensuite utiliser des méthodes statistiques pour décrire le problème. Puis on crée ce qui s’appelle un modèle qui sera réutilisé la prochaine fois que l’on rencontre un problème similaire.

Deep Learning : un vocable utilisé fréquemment depuis quelques années que l’intelligence artificielle est (re)devenue à la mode. Mais qu’est-ce qu’exactement que le Deep Learning ? Comment dissocier Deep Learning et Machine Learning ? Et surtout, à quoi cela sert-il ? Pour le savoir, j’ai demandé à Luc Julia, auteur du récent livre à succès « l’intelligence artificielle n’existe pas » de répondre à mes quelques questions. Pour cete interview je n’ai pas désiré revenir sur le thème principal du livre, largement débattu dans la presse et dans les blogs (je vous conseille la vidéo suivante). J’ai voulu au contraire profiter de la compétence et de l’expertise d’un vétéran de l’intelligence artificielle dans la Silicon Valley pour regarder le côté positif des choses et bien circonscrire le sujet. Ce billet est préparé dans la perspective du salon AI Paris 2019, dont Visionary Marketing est partenaire média et qui aura lieu les 11 et 12 juin prochains au Palais des Congrès de la capitale.

Le Deep Learning : qu’est-ce que c’est et à quoi ça sert ?

Luc Julia « vit depuis vingt ans dans la Silicon Valley, est l’un des pères de Siri, l’assistant vocal de l’iPhone, a travaillé chez Apple, puis Samsung, où il est l’un des rares non coréens à occuper un poste de vice-président » nous apprennent Les Echos. Il a eu pour professeur Jean-Gabriel Ganascia, auteur du « mythe de la singularité », dont j’ai déjà évoqué le livre dans ces colonnes, et qui a la particularité d’être philosophe, outre son statut d’expert en IA. Ici, j’ai voulu me focaliser sur un sujet un peu mystérieux, le Deep Learning, que j’ai demandé à Luc de définir.

L’Histoire de l’IA pour expliquer le Deep Learning

Il faut faire un peu d’histoire pour expliquer comment ça marche. Il faut comprendre comment ce concept est venu dans l’histoire de l’intelligence artificielle dans les soixante dernières années. Avec l’intelligence artificielle, on a commencé par essayer de modéliser le cerveau. Or bien vite, dèsles années 50, on s’est aperçu que c’était très compliqué et qu’on n’y arriverait pas.  On est donc passé aux systèmes experts. Puis on est arrivé aux réseaux de neurones, qui est aussi ce qu’on appelle me Machine Learning.

Ça a commencé vraiment à marcher dans les années 80, puis, dans les années 2000, on a observé une évolution du machine learning vers ce qu’on appelle désormais le deep learning. C’est une évolution de ces réseaux de neurones.

Comment décrire les réseaux de neurones ?

Les réseaux de neurones sont une approximation statistique d’un problème quel qu’il soit. Tout part du grand nombre de données disponibles. C’est pour cette raison que le machine learning et le deep learning se sont développés beaucoup  après l’apparition d’Internet. Le déclic s’est fait aussi avec l’arrivée des Big Data.

En machine learning, on prend des données, puis on va les labelliser avec étiquettes pour décrire la donnée avec des paramètres qui la décrivent le mieux possible. Les Data Scientists vont regarder ces données et les labelliser en leur attribuant des paramètres et des caractéristiques. On va ensuite utiliser des méthodes statistiques pour décrire le problème. Puis on crée ce qui s’appelle un modèle qui sera réutilisé la pro...

L’informatique quantique révolutionnera-t-elle le marketing de demain ? Avec les Big Data va sans dire. Telle est la question que j’ai posée – et quelques autres – à Bernard Ourghanlian, CTO de Microsoft et Pape de l’innovation technologique. J’avais assisté à sa présentation remarquable de 2017 à MS Experiences sur l’informatique quantique et j’avais été impressionné par ce sujet que je ne connaissais pas bien (même si nous avons travaillé sur le concept de marketing quantique avec notre client et partenaire GetQuanty et que je connaissais les grands principes). Il m’a semblé intéressant alors que le salon Big Data Paris, dont Visionary Marketing est partenaire média, s’annonce la semaine prochaine, d’interroger Bernard, qui y sera présent en tant que présentateur, afin de savoir si ce monde de l’informatique quantique avait progressé depuis lors.

L’informatique quantique révolutionnera-t-elle le marketing de demain ?

Et surtout, de comprendre si cette innovation encore largement méconnue, et largement absente des commentaires, aura un impact et à quel terme sur ce marketing dont on dit sans cesse qu’il va se révolutionner avec la data (et donc avec la puissance de calcul qui permettra de présenter ces données).

Qu’est-ce que l’informatique quantique ?

L’informatique quantique (ou Quantum Computing en anglais) est une approche dans laquelle on essaie, au sein d’un ordinateur qui a des propriétés très particulières, de fonctionner en quelque sorte comme fonctionne la nature.

Les phénomènes quantiques sont des phénomènes que l’on observe, dont on sait qu’ils fonctionnent, qui permettent à un GPS ou à un laser de fonctionner par exemple, mais qui sont incompréhensibles pour nous les humains car leur échelle ne nous est pas perceptible.

Par exemple, l’ordinateur quantique va reposer sur un phénomène très étrange appelé la superposition. Même si c’est une analogie, on peut imaginer avoir des particules (puisqu’on est à l’échelle atomique) qui sont dans une infinité d’états en même temps. Avec un ordinateur classique on parlera de bits, qui peuvent être soit 0 soit 1. Sur un ordinateur quantique on peut être dans des états qui sont à la fois 0 et 1.

C’est ce phénomène de parallélisme intrinsèque, d’un ordinateur quantique, que l’on utilise pour permettre de paralléliser des calculs à très grande échelle. Ainsi, on peut obtenir, sur certains types d’algorithmes, une accélération exponentielle.

C’est l’informaticien Peter Shor qui a permis de populariser l’informatique quantique, en développant un algorithme quantique permettant de casser des clés de chiffrement.

La protection de nos conversations sur Internet ainsi que le protocole HTTPS utilisent des algorithmes de chiffrement. Ces algorithmes de chiffrement sont incrackables par un ordinateur classique, cela nécessiterait un milliard d’années. Avec un ordinateur quantique, une centaine de secondes suffirait.

On voit que, au moins intuitivement, la quantique permet de faire des choses qui sont totalement inimaginables sur un ordinateur classique même si on se projette dans 100 ans et qu’on tient compte de la loi de Moore (qui est cette capacité à doubler la performance des ordinateurs tous les dix-huit mois). On se rend bien compte que même en doublant les performances pendant encore 100 ans, on n’arrivera pas à être capable de faire ce qu’un ordinateur quantique serait capable de faire.

Quelles innovations en informatique quantique depuis 2017 ?

Vous connaissez les TIC, mais quid des TOC ? Les pros des TIC, et notamment nos amis et confrères marketeurs, ne brillent pas toujours par leur sens de l’éthique. C’est un fait que depuis un an, beaucoup de bruit est fait dans la Silicon Valley non pas de Facebook, mais contre Facebook.

Des pros  de la tech dans la vallée n’hésitent pas à retirer leurs enfants de certaines écoles où les ordinateurs seraient … trop présents, et un groupe d’anciens des fleurons de la technologie californienne ont créé une association « Center for Humane Tech » (ou centre pour une technologie [plus] humaine). De ce côté de l’Atlantique aussi, nous avons des spécialistes de la déconnexion.

Et il fait bon les écouter et diffuser leurs messages de bon sens. C’est pour cela que j’ai invité Carole Blancot, fondatrice de l’agence de communication digitale SpotPink en 2011 Carole vient  publier un nouveau guide sur les technologies de l’information et la communication (TIC) intitulé, éthique et TOCs. Je lui ai posé quelques questions hier matin. 

A propos du dossier Ethique des TIC et TOC  (Troubles Obsessionnels compulsifs)

Ce guide s’inscrit dans le cadre de ma pratique qui est axée depuis maintenant plus de quatre ans sur les impacts et risques que représentent l’usage des TIC (Technologies de l’Information et de la communication) dans la sphère personnelle et professionnelle sur la santé psychologique et physiologique des utilisateurs.

En fait ce guide le fruit d’un travail conjoint avec une stagiaire psychologue. Pour nous cela a été un moyen de restituer notre travail d’analyse de l’état actuel de la recherche scientifique dans ce domaine. En fait c’est un exercice de vulgarisation que nous espérons intelligente qui vise à faire prendre conscience aux individus aux entreprises aux pouvoirs publics des enjeux en termes de santé publique.

Pourquoi faire un guide comme celui là ?

Y-a-t-il  urgence à alerter sur la sur utilisation des TIC ? Est-ce que c’est quelque chose de français ou international ?

Je pense qu’il y a un facteur culturel qui entre en jeu mais en tout cas l’intérêt qu’on porte aux usages des technologies de l’information et de la communication est très similaire dans tous les pays.

On a de plus en plus maintenant de recherches scientifiques qui sont menées et ce qu’on n’avait pas en tête il y a quelques années on commence à disposer d’un certain recul. Pour ce qui concerne la France on sait que 72% des Français pensent qu’il serait bénéfique pour leur santé de limiter les usages numériques.

Toutefois ils ne savent pas réellement comment faire et ne connaissent pas précisément les bienfaits potentiels d’une régulation des pratiques numériques. On voit bien qu’il y a cette nécessité d’informer et de sensibiliser les individus d’alerter ces personnes et puis les entreprises, c’est à dire à la fois les employeurs les managers et les professionnels RH ainsi qu...

La maturité des entreprises françaises reste à la traîne sur le domaine du data-driven marketing qui devient pourtant central dans les processus de prise de décision, nous apprend Toufic Zaraket d’Eurodecision. Un gros effort d’évangélisation et d’explications reste à faire, nous a confirmé l’expert du cabinet de conseil spécialisé.

Le marketing à l’heure de la donnée

A l’heure de l’ouverture du prochain salon datamarketing à Paris les 20 et 21 novembre prochain, dont Visionary Marketing est fier d’être partenaire média, j’ai interviewé Toufic Zaraket, responsable du Pôle Conseil Customer Data Analytics chez Eurodecision. Son constat est clair : pas plus de 20-30% (environ) des entreprises françaises seraient au fait du data-driven marketing et comprendraient l’importance de la donnée dans le processus de prise de décision.

Data-driven marketing : peut mieux faire !

« Il nous reste beaucoup de travail à faire ! » a-t-il ajouté pour convaincre ces entreprises et les mener sur le chemin de l’intégration de la donnée dans le processus de décision des entreprises de demain.

Pourtant, Toufic Zaraket est aussi clair sur ce point, le data-driven marketing n’est plus une prédiction futuriste, c’est une réalité d’aujourd’hui. La donnée est déjà au cœur du processus de décision, et ceux qui passeraient à côté ou qui continueraient de bricoler sur des feuilles Excel risqueraient fort de le regretter dans un futur très proche.

Et si les utilisateurs ont peur de l’exploitation qui pourrait être faite de leurs données personnelles, ce sont aussi les premiers à donner leur accord pour qu’on les exploite quand il s’agit de faire de bonnes affaires.

En attendant le salon datamarketing et les insights qui ne manqueront pas d’y être nombreux, voici ci-dessous la transcription de mon interview avec le représentant du pôle customer data analytics d’Eurodecision, que vous pouvez aussi écouter sur notre chaîne iTunes.

Eurodecision et son travail dans le data-driven marketing

Eurodecision est une société de consultants dont les membres sont des adeptes des mathématiques appliquées, de la statistique et de l’informatique. Nous accompagnons nos clients dans la mise en place des processus de collecte, de consolidation et de centralisation des données dans le but de développer des algorithmes descriptifs, prédictifs et prescriptifs basés sur la technologie, la data science et le machine-learning.

La donnée occupe déjà une place de choix dans la prise de décision des entreprises

Aujourd’hui, nous vivons dont dans l’ère digitale avec une quantité colossale de données générée tous les jours via des systèmes transactionnels, les sites web et les réseaux sociaux. Ceci fait que la donnée est en train d’occuper, et occupe même déjà, une place de choix dans la prise de décision de beaucoup d’entreprises.

L’exploitation de cette donnée est devenue primordiale afin de booster la performance de l’entreprise en termes de croissance ou d’innovation ou pour mieux gérer et anticiper les risques. L’objectif étant d’offrir le bon produit et/ou service au bon moment via le bon canal et en utilisant le bon message.

Pour moi, le data-driven marketing consiste à collecter les données les analyses et les consolider et puis à les exploiter pour bien comprendre le besoin, et le feedback des clients.

Le data-driven marketing permet de définir les actions à réaliser tout au long du parcours client, dans un sens économiquement souhaitable, en B2B ou en B2C.

Les méthodes les plus utilisées pour les algorithmes

Parmi les méthodes algorithmiques les plus utilisées dans le cadre du data-driven marketing, on trouve la régression linéaire, la régression simple et multiple,

L’intelligence collective est une force. C’est ce qu’a démontré la 13ème édition de l’Université d’été de GS1 France, qui a eu lieu le 31 août 2018. Elle s’est en effet intéressée aux projets de partage de connaissance dans notre économie et notre société. Intitulée « La connaissance partagée comme levier de compétitivité. Et si la création de valeur devait désormais reposer sur du bien commun ? », elle a réuni plus de 360 participants et proposé sur une matinée les interventions d’experts de ces domaines.

L’intelligence collective et son irrésistible force

Nous vous présentons ici un premier billet portant sur l’intervention d’Emile Servan-Schreiber, spécialiste de l’intelligence collective et des marchés prédictifs, intitulée « La force de l’intelligence collective ».

Il est désormais établi scientifiquement que des cerveaux humains, en s’assemblant, peuvent produire une intelligence supérieure. Mais comment se construit cette intelligence collective ? Quelles sont les recettes pour fabriquer un groupe intelligent ? Et comment le faire à grande échelle ? Emile Servan-Schreiber a partagé lors de cette matinée les « ingrédients » pour y parvenir.

Ecoutez en tête de cet article ou sur notre chaîne iTunes le podcast de son intervention, dont nous retraçons les grandes lignes dans cet article.

Le cerveau collectif a un QI, on peut le mesurer, mais d’où vient-il ?

Un groupe est-il intelligent parce qu’il y a des gens intelligents dans le groupe ? Cela pourrait paraître évident. Mais non … Selon une étude menée par le Massachusset’s Institute of technology sur l’intelligence collective (qui dispose depuis quelques années d’un centre de recherche sur l’intelligence collective), l’intelligence d’un groupe ne serait pas déterminée par le degré d’intelligence de ses membres et la somme des intelligences individuelles, mais par la sensibilité aux autres (communication non-verbale), et l’équité dans la prise de parole, qui tiennent un rôle capital. Les femmes enregistrant dans ces domaines un score bien supérieur à celui des hommes … c’est dans les groupes où le nombre de femmes est le plus important que les scores sont les meilleurs.

Parallèlement, une étude réalisée par l’Observatoire de la féminisation dans les entreprises en 2016 constate également que les entreprises qui ont un encadrement plus féminisé ont tendance à avoir une meilleure rentabilité opérationnelle …

L’intelligence rationnelle d’un groupe dépend de l’intelligence émotionnelle du groupe.

Les femmes enregistrant dans ces domaines un score bien supérieur à celui des hommes, c’est dans les groupes où le nombre de femmes est le plus important que les scores sont les meilleurs (source : MIT).

L’intelligence collective repose sur deux grands principes : le nombre fait la force, et il est très important de l’organiser

Toutes les technologies des vingt dernières années (email, web, téléphones portables, réseaux sociaux, traduction automatique, etc.) ont rapproché les cerveaux et densifié le réseau des intelligences connectées.