Quelles sont les raisons de ce récent déclin et qu'est-ce qui sous-tend cette discordance ?
Malgré une sensibilisation croissante, les résultats des sondages suggèrent qu’aujourd’hui, les organisations sont moins susceptibles de se définir comme étant axées sur les données qu’il y a quelques années.
Les entreprises qui s’efforcent de devenir axées sur les données tentent de remplacer les forces traditionnelles de prise de décision telles que l’opinion, la hiérarchie et l’intuition par des preuves quantitatives et des analyses statistiques. Dans le contexte des affaires, cette pratique est souvent appelée prise de décision basée sur les données, ou DDDM. Cette approche reflète un changement antérieur en médecine vers la pratique fondée sur les données probantes (EBP) ; un mouvement visant à remplacer la prise de décision médicale centrée uniquement sur l’opinion d’experts. Les approches EBP et DDDM considèrent toutes deux les données quantitatives comme fondamentales. Toutes deux bénéficient des avancées des systèmes d’information et de la technologie. Les deux nécessitent de nouvelles compétences en matière de leadership et des changements substantiels dans les normes culturelles établies associées à la prise de décision. Dans le domaine médical, malgré les forces d’inertie, le passage aux décisions de soins fondées sur la science et les statistiques a été rapide et généralisé
En 2016, utilisant des données collectées auprès du Bureau du recensement des États-Unis, Erik Brynjolfsson et Kristina McElheran ont étudié les premiers modèles de diffusion et d’adoption du DDDM parmi les usines manufacturières américaines. Leurs résultats indiquent une propagation initiale rapide. Sur une période de cinq ans entre 2005 et 2010, l’adoption du DDDM parmi les organisations étudiées a presque triplé, passant de 11 % à 30 % (Brynjolfsson et McElheran 2016).
Les données quantitatives concernant ce phénomène sont limitées pour la période de cinq ans suivante. Cependant, vers 2016/2017, les résultats des sondages suggèrent un déclin et un renversement dans l’adoption du DDDM. Dans une enquête auprès de 113 spécialistes du marketing, éditeurs, annonceurs et développeurs, le Winterberry Group a constaté que le nombre de personnes déclarant que leurs stratégies basées sur les données étaient mises en œuvre et donnaient des résultats a diminué entre 2016 et 2017. En même temps, les répondants étaient moins susceptibles d’identifier leurs organisations comme étant au moins « assez axées sur les données » qu’ils ne l’étaient l’année précédente (The Winterberry Group, 2018). Dans les années qui ont suivi, la tendance s’est poursuivie. En 2017, 2018 et 2019, le pourcentage de dirigeants qui identifiaient leurs organisations comme étant axées sur les données a diminué de 37,1 % à 32,4 %, puis à 31 % (Davenport et Bean, 2019).
Contrairement à cette tendance à la baisse, l’intérêt public et la sensibilisation à la prise de décision basée sur les données semblent être restés constants au cours des cinq dernières années. Google Trends, qui peut être utilisé pour suivre l’intensité des termes de recherche au fil du temps, indique une intensité de recherche constante ou même croissante pour une suite de sujets et de termes liés à la prise de décision basée sur les données. (Par exemple, « Data-Driven », « Data Directed », « Evidence-Based », « Business Analytics », « Data Analytics », « Business Data », « Data Insights »)
Au cours de la même période où l’intensité de recherche des termes liés au DDDM montre des tendances neutres ou positives, les dirigeants d’entreprise semblent moins enclins à qualifier leurs organisations comme étant axées sur les données. Quels facteurs contribuent à cette divergence ? Une explication est que l’enthousiasme initial a contribué à l’adoption rapide du DDDM. Puis, lorsque les résultats moins que stellaires des premiers efforts se sont matérialisés, l’enthousiasme s’est atténué. Peut-être qu’en pratique, les avantages réels du DDDM sont minimes ?
Les études initiales contredisent cependant cette suggestion. Au contraire, les études fournissent des preuves des avantages tangibles de l’application du DDDM dans un contexte d’entreprise. Par exemple, des chercheurs du MIT étudiant les pratiques commerciales et l’investissement en TI ont trouvé des preuves que les organisations utilisant le DDDM ont réalisé une augmentation de la productivité et de la production de 5 à 6 % par rapport aux performances attendues basées sur d’autres métriques prédictives telles que les investissements et l’utilisation de la technologie (Brynjolfsson, Hitt et Kim, 2011). Une étude similaire examinant les effets combinés et complémentaires de deux composantes du DDDM : l’infrastructure de big data et l’investissement en main-d’œuvre qualifiée étaient associés à une augmentation de la productivité de 5,9 %
Si le DDDM donne des résultats, pourquoi les dirigeants signalent-ils de moins en moins son utilisation ? Peut-être n’est-ce pas un échec total de l’approche, mais plutôt un échec à répondre aux attentes initialement gonflées. Est-il possible que le DDDM ait été surestimé ?
Cette hypothèse serait cohérente avec le modèle prédictif du Cycle du Hype de Gartner. Le cycle est couramment utilisé pour approximer la maturité des nouvelles technologies. Cependant, il peut raisonnablement être étendu pour offrir un aperçu des concepts commerciaux tels que le DDDM, qui ont de solides fondements technologiques. Selon Gartner, les nouveaux concepts technologiques passent par des phases au fur et à mesure de leur maturation. Dans la première phase, un nouveau concept ou une nouvelle technologie suscite l’intérêt et génère l’enthousiasme des médias. L’enthousiasme se développe pendant cette période, mais dépasse inévitablement les premiers résultats. Dans la troisième phase, lorsque les résultats commencent à s’installer, une discordance se développe et l’enthousiasme diminue. Durant cette période, la désillusion et la publicité négative font baisser les attentes. Cependant, à travers ce déclin prévisible, les premiers adoptants continuent d’expérimenter. Finalement, à travers diverses applications réelles, une compréhension plus sophistiquée des risques, avantages, coûts et bénéfices associés à un concept technologique se développe. À ce stade, l’adoption recommence à augmenter ; plus lentement cette fois, mais régulièrement à la hausse. Ce modèle de maturation est-il cohérent avec les résultats décrits précédemment pour le DDDM ?
Sans véritables données longitudinales, il est difficile de le dire, mais l’adoption initiale rapide du DDDM décrite par Brynjolfsson et Kim et le récent déclin relevé dans les sondages d’experts commencent à esquisser un schéma largement cohérent avec la dynamique du Cycle du Hype. Soutenant cette hypothèse, le Cycle du Hype 2018 de Gartner pour le marketing et la publicité numériques place le « Marketing basé sur les données » (un concept analogue) sur la trajectoire descendante, indiquant une désillusion accrue. Des termes connexes tels que « Analyse augmentée », « Gestion de décision » sont positionnés vers un pic d’attentes gonflées, tandis que d’autres termes connexes, « Préparation des données » et « Analyse prédictive » sont tous deux sur la pente descendante (McGuire et Yeager ; Krensky et Hare, Gartner Research, 2018).
Il semble possible que les données d’enquête concernant le succès et l’adoption axés sur les données indiquent que la désillusion avec le concept commence à s’installer. Cependant, on ne sait pas exactement où en est le concept dans sa descente. Vient-il de commencer ? Ou devrions-nous nous attendre à un rebond bientôt ? Le fait que l’analyse des tendances Google ait révélé que l’intensité de recherche pour des termes étroitement liés est restée constante ou a même augmenté au cours des cinq dernières années suggérerait une discordance entre le point de vue des praticiens et celui du grand public. Cette incohérence peut indiquer que ceux qui ont de l’expérience avec le DDDM commencent à enregistrer des sentiments de désillusion. Ce sentiment ne s’est peut-être pas encore propagé au grand public. Si c’est vrai, alors le pic ne fait que culminer, suggérant une longue descente à venir.
Si l’hypothèse du cycle du hype est exacte, peut-être que la prise de décision basée sur les données connaît des difficultés de croissance communes aux concepts technologiques qui passent de l’adolescence à la maturité. D’autre part, il est possible que d’autres forces externes soient à l’œuvre. L’anxiété du public concernant la confidentialité des données augmente (IBM Cybersecurity, 2018) et la législation gouvernementale y répond. La loi californienne sur la protection de la vie privée des consommateurs (en vigueur depuis le 1er janvier 2020) et le Règlement général sur la protection des données (RGPD) de l’UE (actif depuis 2018) introduisent des protections concernant l’utilisation des données personnelles. Il est probable que l’évolution des cadres juridiques, ainsi que des régimes de protection et de transparence des données plus musclés, amènent les organisations à repenser la façon dont les données sont utilisées pour prendre des décisions. Peut-être que les données d’enquête en question enregistrent en réalité un effet lié à l’augmentation du risque perçu associé aux projets basés sur les données ? Initialement, les normes autour de la confidentialité des données permettaient une liberté presque totale de rechercher des insights dans les données. Aujourd’hui, les organisations doivent légitimement prendre en compte la confidentialité, la sécurité, la transparence et la conformité réglementaire avant que les données puissent être utilisées. Bien que les premiers résultats d’enquête discutés ici précèdent les changements législatifs très médiatisés, les racines de ces discussions remontent à de nombreuses années. Dans cette optique, le déclin enregistré dans l’enquête NewVantage (Davenport et Bean, 2019) et d’autres, pourrait indiquer une réévaluation généralisée de ce que signifie pour une organisation d’être axée sur les données.
Qu’il s’agisse d’un modèle naturel de maturation ou du résultat d’un environnement réglementaire en évolution, les données récentes des sondages suggèrent une tendance à la baisse du DDDM. Il est difficile de prédire exactement comment cette tendance évoluera dans les années à venir. Si nous étendons le cycle du hype, puis prenons en compte un environnement réglementaire plus strict, il est probable que ce déclin se poursuivra à court terme. La tendance actuelle n’indique pas l’éclatement d’une bulle ou l’effondrement d’une mode, mais plutôt un refroidissement de l’enthousiasme et une réflexion collective qui pourrait en fait être de bon augure pour l’avenir du DDDM.
Dans de nombreux cas quotidiens, ni la récompense d’une bonne décision, ni le coût d’une mauvaise décision ne sont suffisamment élevés pour justifier le temps et l’effort supplémentaires de collecte et d’analyse de grands volumes de données. Les praticiens doivent se méfier de la création d’une culture qui nécessite des données complètes pour prendre toute décision, ce qui pourrait se produire si l’adoption non critique du DDDM devient la norme. Un meilleur objectif serait de favoriser une culture qui se demande réflexivement : « Quelle est la façon la plus appropriée de prendre cette décision – l’opinion d’expert, l’expérience personnelle et l’intuition, ou l’analyse des données pertinentes ? ». À long terme, l’adoption du DDDM devrait augmenter à nouveau, idéalement intégrée dans des organisations qui l’utilisent de manière sélective et réfléchie.
Crédit à l’auteur : M. Iain MacKenzie, ancien consultant en innovation chez Ayming Canada.
