Shadow IT & Chat GPT
Réduire les risques du shadow IT : une approche stratégique dans l’ère de ChatGPT
Si le concept d’IOT est relativement récent dans sa mise en application grand public, il aura vécu longtemps cantonné aux Fablabs et autres espaces expérimentaux qui pourraient s’apparenter parfois à des « Fabriques à POC ».
L’enjeu principal de l’IOT durant la dernière décennie aura finalement été d’imaginer sa maturation pour permettre l’émergence d’usages industrialisés (à ne pas confondre avec industriels), au-delà des essais technologiques pratiqués à foison dans les grandes entreprises ou centres de R&D.
Une maturation de l’IOT implique inévitablement plusieurs paramètres :
Le défi de l’industrialisation qui a rapidement occupé le centre du débat a permis l’émergence progressive des MVPs (Minimum Viable Product) pour remplacer ou compléter les POCs.
Apportant plus qu’une validation technique, la mise en place de MVP complète les retours du POC en amorçant l’industrialisation, avec certes, un produit à périmètre (fonctionnel et d’usage) limité mais toutefois intégré à l’environnement interne et rendant possible une évaluation préliminaire de l’impact business d’un éventuel passage à l’échelle.
C’est en prenant conscience de la difficulté de cette transition que nous avons décidé de centrer la deuxième partie de notre article sur la démarche de passage à l’échelle et les moyens à mettre en œuvre pour assurer une bonne exploitation.
Comme évoqué dans notre précèdent article, la réussite d’un projet IOT dépend beaucoup des expertises variées qui sont sollicitées et de la bonne anticipation des coûts d’exploitation dans les calculs de ROI. Mais quid des autres paramètres opérationnels qui représentent la clé du passage à l’échelle ? Explorons de plus près les réalités du terrain :
S’il est simple d’anticiper les coûts OPEX associés aux déplacements « obligatoires » (ex : analyse terrain préalable, installation des dispositifs) ou aux licences logicielles, on sous-estime souvent la complexité des opérations et les coûts qu’elles peuvent générer.
Prenons l’exemple d’un projet IoT dont la viabilité du business model repose sur un maximum de 3 déplacements de technicien :
Quelques mois après l’installation, alors que tout fonctionnait correctement, le client indique un problème, les données du capteur ne s’affichent plus sur son application métier. Il cible rapidement le matériel car ses autres usines ne sont pas affectées. Le prestataire déplace alors un technicien pour une intervention sur le dispositif, qui s’avère fortuite. En effet, le problème provient d’une maintenance de l’antenne de l’opérateur télécom qui a occasionné une panne de connectivité sur la zone.
Le 3ème déplacement a été consommé sans apporter de valeur, tout autre déplacement mettra en danger la rentabilité du projet.
Ce cas concret illustre la nécessité d’avoir une expertise des différentes briques techniques et des processus formalisés pour assurer un diagnostic précis et limiter les interventions non nécessaires. Nous avons formalisé dans le schéma ci-dessous les grandes étapes des opérations d’un projet IoT, de l’installation à la fin de vie.
Une bonne gestion des opérations passe donc par la prise en compte de plusieurs éléments clés :
La maitrise du 2ème point ci-dessus passe le plus souvent par la mise en place d’une structure de supervision, ou centre de service.
La complexité des opérations et la fragilité des business model imposent aux sociétés de s’appuyer sur une structure de supervision efficace capable de prévoir les pannes, de qualifier les incidents afin de limiter les interventions.
Chez Visian, nous avons mis en place un centre de service spécialisé dans l’IoT, pour accompagner au mieux les clients dans l’ensemble des opérations liées à l’exploitation des projets s’appuyant sur des objets connectés. Cette cellule s’appuie sur des procédures et des outils adaptés aux différentes phase du cycle de vie de l’IoT (voir schéma ci-dessous), ainsi que sur des ressources humaines variées, allant du Data Scientist au technicien en passant par le responsable du centre de service.
Elle s’appuie sur des outils d’aide à la décision, basés sur les technologies de Business Intelligence comme l’illustrent les tableaux de bord ci-dessous.
A la réception d’un incident, les opérateurs savent exactement la séquence des actions à mener pour déterminer la cause du problème et décliner un plan d’action. Ce processus n’est en aucun cas figé. En effet, dans le cas d’un nouveau scénario, l’équipe enrichit la procédure pour optimiser les futurs diagnostics et continuer ainsi à assurer une bonne exploitation.
Au fil des années, nous avons pu suivre et vivre l’évolution des technologies et pratiques au sein de l’écosystème IoT ; Il apparait clairement la nécessité de savoir s’adapter rapidement à ces évolutions et développer son expertise sur l’ensemble de la chaine de valeur. Tout aussi important : intervenir dans une variété d’industries et de secteurs permet de couvrir un plus large spectre de cet univers grandissant qu’est l’IOT et ainsi consolider son expertise.
Au sein de Visian, les différents projets d’envergure que nous avons pu mener au sein de différents secteurs et les liens forts que nous avons tissés avec les principaux acteurs de l’écosystème ont fini d’inscrire l’IoT dans notre ADN. Nous nous appuyons aujourd’hui sur ce vécu pour développer des offres à forte valeur ajoutée tout en restant fidèles à notre engagement de sobriété numérique.
Réduire les risques du shadow IT : une approche stratégique dans l’ère de ChatGPT
Visian accompagne Engie dans le développement de son application grand public
Dans l’inconscient collectif, les projets IoT sont souvent réduits à un enjeu matériel, à la
fois dans l’approche méthodologique mais également dans leur dimensionnement. En
réalité, l’objet est la partie émergée de l’iceberg
Dans l’inconscient collectif, les projets IoT sont souvent réduits à un enjeu matériel, à la
fois dans l’approche méthodologique mais également dans leur dimensionnement. En
réalité, l’objet est la partie émergée de l’iceberg
Malgré l’intérêt avéré de l’IoT, le nombre d’objets déployés en France est encore loin des projections Gartner. Si l’on peut trouver certaines explications d’ordre technique sur les capteurs, leur précision, leur durée de vie ou encore sur la couverture des réseaux LPWAN, c’est bien l’absence de projection sur les opérations qui freine le déploiement de l’IoT.
Après avoir géré un incubateur, en qualité de project manager, mes différents échanges professionnels constituent autant d’invitations à ce partage d’expérience. C’est à travers ce papier donc que j’aborde des questions telles que l’acculturation à l’innovation ou les différences culturelles entre des startups et l’entreprise qui les incube.
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