L’importance et l’usage de la data science

21 janvier 2019

La data science – science des données – est devenue une discipline incontournable pour l’entreprise. A l’heure du big data, comment pourrait-il en être autrement ? En effet, derrière ce nouveau terme, se cache l’analyse des données. Ainsi, ignorer l’importance de la data science, ce serait oublier que ses techniques et outils ont pour objectif d’extraire de la connaissance à partir des données pour générer de la valeur.

La data science, un sujet à la fois ancien et nouveau pour le Groupe BPCE

De par son métier, le Groupe BPCE fait depuis longtemps du traitement de la donnée pour répondre à des enjeux métier, à travers la modélisation. C’est ainsi que sont réalisés, des modèles statistiques au service de la gestion des risques, des modèles marketing au service du développement commercial ou encore de la modélisation financière. En ce sens, le sujet de la data science n’est pas nouveau pour le groupe.

Pour autant, la data science est un nouveau sujet pour le Groupe BPCE, dans la mesure où de nouveaux outils et de nouvelles méthodes de travail, comme le machine learning, sont arrivés générant de nouvelles façons de réaliser les modèles et algorithmes.

Coup d’accélération sur les usages de la data science

Par le passé, le Groupe BPCE utilisait la modélisation pour des sujets précis et compartimentés et appliquait d’autres process pour les sujets sur lesquels la modélisation était moins nécessaire. Mais dans le cadre de l’accélération digitale du groupe, la question d’une généralisation de l’usage de la modélisation et de l’usage des algorithmes dans nos process se pose. Aujourd’hui, la data science irrigue les domaines historiques de modélisation du Groupe BPCE (les Risques, la Finance, les Assurances et le Marketing) et de nouveaux cas d’usage se développent, notamment autour de la question suivante : « Comment mettre plus d’intelligence dans les interfaces collaborateur et client pour les rendre plus dynamiques et personnalisées ? ».

Une structure dédiée à la data science

Dans le Groupe BPCE, toutes les équipes de data scientists ont émergé naturellement au sein des métiers. Les modélisateurs statistiques, déjà présents dans le groupe, ce sont juste adaptés à l’évolution de leur métier. Ils se sont progressivement appropriés les nouveaux outils et ont commencé à mener des travaux de data science moderne en parallèle et en complément des travaux plus classiques.

Puis, avec l’arrivée d’une dimension informatique plus forte, les métiers IT (Technologies de l’information) et décisionnels ont créé à leur tour des équipes de statisticiens et développé une offre de service autour de la data science.

Ensuite, conscient qu’une proximité entre les data scientists et les métiers utilisateurs ou porteurs des projets qu’ils accompagnent, était un facteur clé de réussite, le Groupe BPCE a fait le choix de conserver son organisation naturelle. En effet, il est apparu que c’était le meilleur moyen pour permettre aux data scientists d’avoir la meilleure compréhension possible des enjeux métier auxquels ils devaient répondre.

Enfin, une filière spécifique a été créée pour coordonner et animer toutes les équipes de data scientists, diffuser les pratiques et mutualiser les développements. Organisation qui a été complétée et enrichie par la mise en place d’une nouvelle équipe de data scientists au sein de la Direction du digital, lors de sa création.

Cette structure dédiée à la data science permet de favoriser le partage d’informations et de bonnes pratiques entre tous les data scientists et au fur et à mesure, d’aller vers une certaine convergence dans leur manière de travailler.

La data science, un impact majeur sur les produits et services proposés

Les analyses générées par les travaux de data science permettent de faire évoluer l’offre et de transformer, voire d’accélérer, les process de production et de commercialisation des produits et services proposés. Elles portent par exemple, sur les usages ou les réactions des clients sur ces produits et services. Elles permettent ainsi de repenser l’offre, par exemple, en la réadaptant pour la simplifier, en développant de nouveaux produits, en les aménageant ou encore en accentuant leur personnalisation. D’éventuels besoins de simplification peuvent également être mis en lumière grâce à ces travaux de data science.

Mais la data science peut aussi venir en aide à la décision opérationnelle et stratégique grâce à une automatisation des process de décision ou leur accélération. Ces travaux servent notamment à développer des outils d’aide à la décision à destination des collaborateurs et plus particulièrement, des conseillers clientèle.

La data science pour faciliter et simplifier la relation client

La data science est aussi employée pour simplifier et faciliter la relation client. Ses méthodes aident à l’évolution des interfaces digitales pour les clients en les rendant plus dynamiques, plus personnalisées et plus simples à utiliser. Par exemple, dans la vie d’un contrat ou lors de son initialisation, les travaux de data science permettent de gagner en rapidité dans le traitement des demandes clients, de faciliter et simplifier la relation client – en évitant, par exemple, de lui demander des informations redondantes -, ou alors d’anticiper les besoins des clients plutôt que de rester en réaction en se limitant à y répondre.

Enfin, il y a des aspects de relation client très directs et d’autres sur lesquels le Groupe BPCE travaille dans le cadre d’un process plus en amont de la vie des produits et services, mais qui sont tout autant utiles pour le client.

La data science, un avantage concurrentiel

Pour le Groupe BPCE, la data science offre la capacité de répondre aux besoins des clients avec la même aisance que les acteurs nativement data, comme par exemple les néo banques, tout en restant fidèle à son ADN, c’est à dire en s’appuyant sur sa proximité avec le client à travers ses réseaux d’agences en région.