Total – Programme innovation

Visian accompagne Total Global IT Services (TGITS) dans la mise en œuvre de leur programme innovation en Europe, Asie et États-Unis.

Projet

Visian accompagne Total Global IT Services (TGITS) dans la mise en oeuvre de leur programme innovation en Europe, Asie et Etat-unis. 

Enjeux

Mobiliser les collaborateurs autours des enjeux innovation puis cadrer et industrialiser les idées les plus prometteuses. 

Réponse Visian

Visian a défini le programme dans son intégralité, du format au contenu en passant par l’animation. Les consultants innovation ont ainsi travaillé sur: 

  • Le mode de collecte des idées
  • La méthodologie pour la collecte
  • Les ateliers d’idéation
  • La création d’une « innovation tool box »
  • Le processus de sélection
  • Les critères de sélection des initiatives
  • Les modalités de cadrage pour les idées les plus prometteuses
  • Les modes d’accompagnement des expérimentations
  • La soirée de remise des lauréats
  • le processus d’industrialisation des idées

Les 5 piliers du cadrage data

e cadrage n’est pas une formalité.

C’est une assurance projet.

Trop souvent, on le réduit à une phase “administrative” avant le vrai démarrage.
Mais le cadrage, c’est le moment où tout se joue :
les hypothèses, les décisions, les risques, les priorités, la vision commune.

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Le socle data : construire les fondations d’une performance durable

On parle beaucoup de data mesh, de cloud, ou d’intelligence artificielle.
Mais derrière ces concepts, un principe essentiel reste trop souvent oublié : la solidité du socle data.

Ce socle, c’est l’ensemble des fondations techniques, méthodologiques et organisationnelles qui permettent à une entreprise de collecter, fiabiliser, gouverner et exploiter ses données dans la durée.
Sans lui, les projets se succèdent, les outils se multiplient, mais la valeur créée reste limitée.

Un socle data solide, c’est ce qui distingue une organisation réellement data-driven d’une organisation simplement data-busy.
Chez Visian, nous le concevons autour de cinq piliers qui structurent toute démarche pérenne

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Data Observability : voir, comprendre et anticiper ce qui se passe dans vos données

Dans de nombreuses entreprises, les données sont devenues le moteur de la décision, de la performance et de l’innovation.
Mais comme tout moteur, elles doivent être surveillées.
Pas seulement sur la qualité de ce qu’elles contiennent, mais aussi sur la manière dont elles circulent, se transforment et vivent au quotidien.

C’est précisément le rôle de la Data Observability : permettre de comprendre en continu la santé du système de données, de détecter les incidents avant qu’ils ne deviennent visibles, et de restaurer la confiance dans la donnée.

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Data Mesh & Data Products : la DSI est-elle encore aux commandes ?

Beaucoup voient le Data Mesh comme une revanche des métiers sur la DSI.
Fini le centralisme, place à la décentralisation.
Mais si on pousse un peu plus loin la réflexion, une question essentielle surgit :

Quel est le rôle de la DSI dans une organisation orientée Data Mesh ?
A-t-elle encore un rôle à jouer ? Ou est-elle condamnée à devenir une simple équipe de support ?

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The Concorde Fallacy : quand un projet IT continue de voler droit dans le mur

L’histoire du Concorde est fascinante :
Une prouesse technologique. Un avion supersonique d’avant-garde.
Mais aussi… un désastre économique.
Et pourtant, malgré des signaux d’alerte très clairs, les investissements ont continué pendant des années.

Pourquoi ?
Parce qu’il avait déjà coûté trop cher pour qu’on accepte de l’abandonner.

Ce mécanisme psychologique porte un nom : la Concorde Fallacy, ou biais des coûts irrécupérables (sunk cost fallacy en anglais).
Et il est omniprésent dans les projets IT.

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DOC API versus Data Contracts

L’essor du data mesh et de ses principes fondamentaux a fait émerger de nouveaux besoins en matière de gouvernance des données. Dans une architecture où chaque domaine est responsable de ses propres produits de données, le risque de désalignement augmente. Les data contracts se présentent comme une solution structurante : des accords explicites qui formaliseront les échanges entre les producteurs et les consommateurs de données, et ce, d’une manière compatible avec la vision décentralisée du data mesh.

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