Des décideurs informatiques des secteurs de la santé, du commerce de détail et de l'IT ont partagé avec CIO Etats-Unis leurs priorités stratégiques pour 2020. L'analytique, l'automatisation et le cloud vont jouer un rôle important dans les feuilles de route des DSI en 2020.

Alors que 2019 est désormais derrière nous, les DSI tournent leur attention vers les prochaines étapes de la transformation numérique. De nombreux responsables informatiques vont devoir améliorer l'expérience de leurs employés (EX) et l'expérience client globale (CX). « Les DSI auront la possibilité de se démarquer en tant que dirigeants d'entreprise, en développant davantage leurs compétences technologiques, la gestion des personnes et la création d'écosystèmes », selon les prévisions concernant les DSI du cabinet Forrester Research. Nous avons interrogé des responsables IT qui donnent ci-après un aperçu de ce qui figure sur leurs feuilles de route informatiques pour 2020.

Science et analyse des données

La stratégie concernant les données de chaque entreprise continue d'être une préoccupation de premier plan pour les DSI, qui la considèrent comme une partie nécessaire de la stratégie de transformation de leur entreprise. Entreprise pharmaceutique et médicale américaine comptant 32 000 employés, McKesson intensifie son utilisation des données au-delà du décisionnel pour des analyses prédictives et normatives, ce qui améliorera la façon dont l'entreprise expédie les produits pharmaceutiques et médicaux, a expliqué Brian Dummann, Chief Data and Analytics Officer de l'entreprise. Pour préparer McKesson à cette mutation, Brian Dummann a consolidé plusieurs entrepôts de données en un seul système Snowflake fonctionnant sur Google Cloud Platform, qui, selon lui, aidera les employés de l'entreprise à répondre plus rapidement aux besoins de l'entreprise. L'objectif final ? Améliorer les résultats pour les patients. Également essentiel : embaucher davantage de « traducteurs d'analyse » qui peuvent contextualiser l'analyse pour l'entreprise. « La connaissance du secteur d'activité est essentielle », estime Brian Dummann. « Nous voulons progresser dans nos capacités à traiter les données d'entreprise. » Des experts sectoriels qui peuvent décomposer les ensembles de données, comprendre comment les données circulent et en extraire la valeur sont en forte demande, explique Franzuha Byrd, CIO du cabinet de conseil MorganFranklin, qui conseille les sociétés du Fortune 500 sur les fusions, acquisitions, scissions et opérations du même genre. Franzuha Byrd associe des experts des données à des experts sectoriels pour résoudre les problèmes de gestion des données pour les clients, y compris la façon d'automatiser les transactions et d'exploiter les datalakes afin d'obtenir des informations à valeur ajoutée métier. « 2020 sera une année de réveil, car le coût total pour obtenir des données correctes deviendra apparent », a noté le cabinet Forrester dans son étude CIO 2020.

IA et apprentissage automatique

Les organisations adoptent l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique (Machine Learning, ML) pour des objectifs plus ciblés. Les services administratifs de la ville de New York (DCAS) tirent parti des capacités de traitement du langage naturel (NLP) et de ML pour générer dynamiquement des questions et mieux évaluer les réponses des candidats à ses concours, soit près de 100 000 candidats à des postes dans la police , les services d'incendie et d'assainissement chaque année, selon le CIO de la ville, Nitin Patel. Actuellement, les questions suivent des chemins logiques basés sur des règles. En utilisant NLP et ML, Nitin Patel entrainera des algorithmes pour poser des questions adaptées aux candidats postulant à divers postes tels que programmeurs, informaticiens et analystes. Idéalement, de tels efforts accéléreraient un processus d'évaluation et de notation qui pourrait prendre jusqu'à deux ans. Nitin Patel espère également tirer parti d'Alexa d'Amazon ou de l'assistant virtuel de Google pour créer des applications qui aident à fournir un support client basé sur la voix, y compris la possibilité de poser des questions via la voix ou le texte, évitant aux humains des heures de travail fastidieux. 2020 sera l'année du « superagent » omnicanal, un assistant qui s'adresse aux personnes pour qui « la gratification instantanée est devenue une réalité », a déclaré Bhaskar Menon, directeur de la transformation d'Alorica. Alorica, qui gère des centres d'appels, se concentre sur l'amélioration d'Ava, un assistant virtuel qui répond aux questions des employés et des clients de l'entreprise par SMS ou par messagerie vocale. Le taux de précision d'Ava est de 86%, contre 70% lors de son lancement. « Nous devons être présents dans tous les canaux que veulent les clients », explique Bhaskar Menon.

Migrations cloud

Iron Mountain mise sur le cloud pour l'aider à gérer le contenu numérique pour les médias, le divertissement et d'autres secteurs riches en données, dans le cadre d'une large transformation loin de ses racines en tant que gardien des données stockées via des appareils physiques. La société, qui utilise l'apprentissage automatique pour analyser et gérer le contenu numérique sur Google Cloud Platform, déploie également le logiciel de collaboration G Suite de Google pour 25 000 employés, explique le CTO Fidelma Russo, qui utilise les nouvelles technologies pour aider à changer la culture. Sa stratégie allie des équipes interfonctionnelles exploitant des processus et des technologies modernes. « Nous ne sommes qu'au début de notre transformation numérique », explique Fidelma Russo. « Ce n'est pas quelque chose que nous allons faire dans un an avant de passer aussitôt à autre chose. » Pendant ce temps, le détaillant de vêtements Talbots transfère une grande partie de son infrastructure de commerce électronique et applicative dans le cloud pour réduire sa dépendance à l'égard des infrastructures sur site. La société utilise le logiciel cloud de Dynatrace pour surveiller son site Web et ses systèmes cloud pour les bugs, les ralentissements et les pannes, explique Don Hall, le directeur des opérations e-commerce de la société. Don Hall déclare que le personnel commercial et informatique de Talbots peut analyser les taux de conversion, le volume moyen des commandes et le nombre de paniers d'achat que les consommateurs créent. « Mon travail est beaucoup plus facile en ayant un outil regroupant les données métier et informatiques en un seul endroit », explique Don Hall.

Low-code

La programmation low-code est une priorité stratégique pour Nutanix, car le fournisseur IT formera des ingénieurs de stockage, des ingénieurs réseau et d'autres experts en infrastructure pour écrire et automatiser du code en tant que développeurs citoyens, explique le CIO Wendy Pfeiffer, ajoutant que les outils low-code aideront les gens à récupérer leur expertise alors que Nutanix progresse dans le cloud public. La société a déjà formé certains employés à l'utilisation de Workato, un outil de low-code populaire, qu'ils utilisent pour transcrire en code des flux de travail optimaux et une conception interactive. Mais Wendy Pfeiffer prévoit que le ML permettra aux développeurs citoyens d'améliorer plus facilement les scripts low-code sous-optimaux, améliorant encore l'efficacité des processus métier. « J'imagine un jour où plus de la moitié de nos tâches effectuées par notre centre de service ServiceNow seront traitées par du code personnalisé développé grâce à l'apprentissage automatique », explique Wendy Pfeiffer.

RPA

L'efficacité des processus métier est également une priorité pour l'entreprise Zuora, où le CIO Alvina Antar prévoit d'utiliser l'automatisation robotisée des processus (RPA) pour automatiser les tâches banales des employés. Cela inclut les utilisateurs finaux embarqués et non embarqués du logiciel de facturation et de gestion des revenus de l'entreprise. Avec le RPA servant de proxy pour les humains, Zuora pourrait créer des capacités de libre-service qui permettent aux utilisateurs finaux de s'aider eux-mêmes. Alvina Antar estime que les données et les outils qui font le succès des employés se répercuteront sur l'expérience client. « Il y a des années, nous externalisions simplement le support », explique Alvina Antar. « Aujourd'hui, nous pouvons automatiser notre sortie du besoin d'assistance de l'utilisateur final. » Les DSI modifieront leurs propres services en automatisant 10% des tâches, telles que le support technique de niveau 1 et le provisionning, avec le RPA et l'AI, selon le cabinet Forrester. Et ces technologies aideront le personnel muté, les aidant à réaliser des tâches plus complexes au sein des équipes agiles et DevOps, ajoute Alvina Antar.