Les pépites françaises de l’écosystème Data (3) : Captain Dash

Intelligences Economiques poursuit son tour de France des pépites montantes de l’écosystème Data.

Nous avons pu interviewer Bruno Walther, Co fondateur et CEO de Captain Dash

Captain Dash est une start-up française qui propose une solution d’aide à la décision destinée principalement aux marketeurs, visant à synchroniser l’ensemble des éléments qui impacte un comportement d’achat (datas, flux d’information internes et externes, analyses prédictives), et de réaliser des tableaux de bords (dashboards) pour piloter des opérations marketing.

La startup est orientée vers le marketing et compte une clientèle de renommée nationale et internationale à l’instar de L’Oréal, Page Jaunes, Mediamétrie, GDF Suez, Carrefour, Seb ou encore Auchan. Captain Dash est composée également d’une équipe de scientifiques des données et d’ingénieurs Big Data réparties entre la France et la Tunisie. (source l’Usine Digitale)

Pouvez-vous nous expliciter la genèse du projet « Captain Dash » ?

Captain Dash est né d’un constat : les entreprises perdent énormément de temps à collecter les données et passent leurs temps à produire des rapports que personne ne lit vraiment. Simplement parce-que les process et l’expérience n’ont pas évolué depuis 20 ans. Alors que dans nos vies privées nous disposons d’outils puissants pour vivre, avec la donnée, de nouvelles expériences, nous sommes dans nos vies professionnelles souvent mal outillés. Nous continuons à traiter manuellement des données dans Excel, que nous mettons en forme dans PowerPoint, que nous aplatissons en PDF avant de les envoyer dans l’instrument de gestion de l’intelligence collective de l’entreprise, la boîte mail !

C’est assez fou mais il n’est pas rare que les managers reçoivent jusqu’à 50 rapports par semaine. Rapports qui en général ne sont lus que dans 5 % des cas.

Pouvez vous nous préciser le positionnement de votre société dans le cycle de vie de la donnée (de l’extraction aux smart apps) ? Quelle est votre valeur ajoutée ?

Nous permettons de collecter très facilement les données où qu’elles se trouvent dans l’entreprise et de les présenter sous forme de smart apps. Nous réinventons l’expérience du Dashboard qui devient un instrument extrêmement simple, bienveillant qui va vous permettre de piloter votre performance.

Notre valeur ajoutée réside dans la simplicité. Simplicité de mise en place. Simplicité de la collecte. Simplicité de lecture. Nous sommes au pilotage opérationnel ce que Nike+ est au jogging.

La concurrence dans le secteur de la Big Data est de plus en plus forte. De grandes institutions françaises privilégient les sociétés étrangères à nos acteurs locaux. Sommes nous condamnés à collaborer avec ces grands leaders étrangers de la Data ou les startups françaises ont elles encore une carte à jouer ?

Le partie commence à peine sur la Data. Nous sommes dans une catégorie très technologique et compétitive. Le paysage est celui de l’Internet en 1996 ou du mobile en l’an 2000. Les prochains leaders ne sont pas encore nés et les géants d’aujourd’hui seront les nains de demain. Simplement parce-que nous ne connaissons pas encore les usages.

Aujourd’hui nous utilisons le mobile pour téléphoner que rarement. Apple a conquis le marché en changeant son paradigme. L’enjeu n’est plus la voix mais l’expérience tactile. Il en sera de même pour le marché de la donnée. Les acteurs dominants du marché qui sont aujourd’hui quasi exclusivement américains seront demain vécus comme des dinosaures qui auront participé à l’émergence de cette industrie. Les acteurs clés de ce marché en gestation ne sont probablement pas encore nés. L’Europe a une carte à jouer dans cette catégorie. Nous concentrons des talents, une créativité et surtout nous avons conscience des enjeux éthiques que porte la donnée. Et si nul ne peut dire à quoi le monde de la donnée ressemblera demain, il y a une évidence : l’enjeu éthique sera déterminant.

Les pépites françaises de l’écosystème Data (2) : Synomia

associe-mauriceIntelligences Economiques poursuit son tour de France des pépites montantes de l’écosystème Data.

Nous avons pu rencontrer Maurice NDIAYE, Partner chez Synomia.

Qu’est-ce qui vous a poussé à rejoindre Synomia en 2011 ?

J’ai rejoint Synomia en tant qu’associé au moment où l’entreprise se repositionnait pour passer de la recherche documentaire à l’analyse de données. Le marché du traitement de la donnée non structurée était naissant, et l’enjeu était la collecte plutôt que l’analyse.

C’était un défi passionnant que de rejoindre une entreprise avec une composante technologique forte et différenciante, et en même temps un enjeu marketing majeur de définition d’une offre à forte valeur ajoutée dans un marché en construction.

Nous sommes aujourd’hui encore au cœur de ces problématiques, dans un marché toujours plus dynamique et exigeant dans lequel les enjeux sont nombreux.

Pouvez-vous nous décrire en quelques lignes le positionnement de Synomia ?

Synomia est une société de logiciel et de services spécialisée dans l’analyse de data. Nous nous positionnons comme une plateforme technologique qui permet à des professionnels des différents métiers de l’entreprise (marketing, communication, RH, digital…) de trouver des réponses à leurs questions rapidement et sans intégration IT. Schématiquement, il y a d’un côté les questions des entreprises, de l’autre les data brutes, et au milieu la plateforme Synomia qui allie intelligence artificielle, datavisualisation et stroytelling.

Comment les besoins et les enjeux Data de vos clients ont évolué depuis votre arrivée ?

Les besoins des marques, d’une certaine manière, ne changent pas beaucoup. Ce qui évolue est la façon d’y répondre. Nos clients cherchent toujours à mieux comprendre leurs clients, retrouver des points de différenciation, améliorer leur productivité… Là où ils évoluent et progressent, c’est sur leur capacité à rapidement s’approprier les cas d’usages associés à des technologies de plus en plus complexes, dans un environnement de marché qui lui-même évolue très vite : comportements consommateurs, nouveaux usages, nouveaux modèles, innovations…

Vous avez développé votre propre plateforme Saas. Sur quelles technologies Big Data se base-t-elle ? Quelle est sa valeur ajoutée ?

Notre plateforme s’appuie sur plusieurs couches d’algorithmes qui ont été développés en interne par nos équipes R&D. Grâce à notre activité de services et à une écoute constante des besoins de nos utilisateurs, nous avons pu définir des spécifications fonctionnelles et une expérience qui satisfait toutes les contraintes de nos clients : cycles très rapides, sources hétérogènes qui nécessitent beaucoup de nettoyage, pression importante sur les budget, nécessité absolue d’avoir des résultats activables et opérationnels. C’est cette combinaison qui fait l’unicité de notre proposition.

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Les pépites françaises de l’écosystème Data (1) : Saagie

imagesIntelligences Economiques vous propose de faire un petit tour de France des pépites montantes de l’écosystème Data.#yapasquepalantir #soyonschauvins

Aujourd’hui découvrons Saagie –  plateforme Big Data clé en main de référence.

Crée en 2013, installée à Rouen et Paris, Saagie accompagne les entreprises dans leur transition numérique en les libérant des barrières technologiques liées au Big Data. Ceci grâce à une plateforme de bout en bout, prête à l’emploi et orientée métier qui leur permet d’exploiter pleinement les données à leur disposition et, d’en faire des leviers de croissance pour leurs activités.
Ambassadeur de la Normandy French Tech, intégrant à son capital Xavier Niel (Kima Ventures) et Normandie Capital Investment, Saagie vient d’intégrer le Hub BPI France pour devenir le fer de lance de la French Tech à l’étranger. La société est également soutenue par de grands groupes comme Microsoft, la BNP, Bouygues, etc. Elle a annoncé sa seconde levée de fonds en novembre 2016.saagie-1

Lorsque Saagie est née en 2013, conseiller les entreprises sur leur stratégie BI (Business Intelligence) et les aider à mettre en place leurs projets Big Data était le quotidien de Créative Data (premier nom de la société). Au fil de ses expériences, l’équipe Saagie s’est rendue compte que les entreprises étaient demandeuses d’infrastructures et d’outils, leur permettant de mettre en œuvre de manière concrète et matérielle, leurs projets. L’idée d’étendre l’offre services aux produits et de devenir éditeur de sa propre solution est donc apparue comme une évidence pour l’équipe dirigeante et son fondateur Arnaud Muller. C’est ainsi que fin 2015, était lancée la plateforme Saagie.

Saagie se positionne sur le marché du Big Data / machine learning / intelligence artificielle. Grâce à son concept “Data Technology as a Service”, la plateforme « prête-à-l’emploi » de Saagie permet d’accélérer et de sécuriser les projets data de bout en bout (de l’extraction jusqu’à la visualisation) et de manière transversale (pour toutes les parties prenantes).

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Son objectif est de faire du prédictif, de passer moins de temps sur l’analyse du passé pouranticiper le futur : maintenance prédictive, détection de churn, prévision des ventes, marketing prédictif, détection des moments de vie….  C’est une plateforme qui rassemble end-to-end toutes les briques qui permettent de mener un projet big data, de la constitution d’un datalake au développement des smart applications qui vont leverager des algorithmes de machine learning.

L’équipe Saagie regroupe une vingtaine de collaborateurs et rassemble des data scientists, développeurs, architectes Data, spécialistes infra et experts métier pour répondre aux enjeux d’un projet big data. Suite à sa récente levée de fonds, la startup augmente ses effectifs techniques et marketing/sales.

Elle rêve également d’Amérique …

Rencontre avec un Chief Data Scientist

298037cDès 2014 Intelligences Economiques s’était plongé dans la révolution Big Data. Nous avons retrouvé Khalid Mehl et, nous lui avons proposé de faire un nouvel « état des lieux » sur ce phénomène.

Il y a deux années, vous avez pu intervenir sur ce blog. Vous étiez alors en poste dans le cabinet de conseil 55. Où en êtes-vous aujourd’hui ?

Je suis actuellement chez Mediabong en tant que Chief Data Scientist, une startup Internationale spécialisée dans la publicité vidéo. La particularité de Mediabong est de proposer un modèle économique basé sur la performance : L’annonceur ne paye que pour les internautes qui ont accordé suffisamment d’attention à leurs vidéos publicitaires.

Ce choix stratégique nous pousse à optimiser nos solutions de diffusion pour ne cibler que les utilisateurs qui seraient potentiellement intéressés par une campagne publicitaire. Pour y parvenir, nous collectons des millions d’événements par heure dans nos bases de données non relationnelles du type Cassandra ou ElasticSearch. Mon équipe de Data-scientists analyse ces données et développe des algorithmes d’apprentissage pour prédire l’intérêt que peut représenter une vidéo publicitaire à un internaute. Le volume de données est tel qu’il faut sans cesse travailler sur l’optimisation de nos scripts et sur le dimensionnement de notre infrastructure.

Votre travail et, plus globalement, celui du Data Scientist a-t-il évolué en deux ans ?

Les Data-scientists ont vu certains languages et outils s’imposer tels que Python, Spark, Jupyter, Scikit-learn et Pandas. Leurs points communs, c’est qu’ils offrent à la fois la souplesse indispensable pour l’exploration et la fiabilité nécessaire pour la mise en production.

Je crois que la vraie révolution n’est pas du côté outil, mais dans les organisations. Le CDS (Chief Data Scientist) est désormais considéré au même titre que le CTO et il a gagné en autonomie et en liberté. Grâce à cet équilibre, les CDSs et CTOs ont apporté davantage d’agilité aux processus de mise en production, ce qui offre aux Data-Scientists la possibilité d’affiner leurs modèles plus rapidement en faisant plus d’itérations. Une autre tendance que j’ai remarqué, c’est qu’il y a de plus en plus de Data-scientists qui se spécialisent par discipline (Vision, Traitement du Language,…) ou par secteur (Médical, Bancaire, Publicitaire,…), l’idée étant d’apporter des solutions de plus en plus précises.

Selon vous, la France est-elle si dépassée qu’on le dit sur sa compréhension et son adaptation aux enjeux du Big Data ?

Je ne pense pas qu’on soit dépassé, surtout en ce qui concerne les startups qui ont mis le Big-data au cœur de leurs stratégies et ont investi sur les bons profils. En France, on a la chance d’avoir un système éducatif capable de produire des Data-scientists d’un bon niveau, et c’est pour ça que des géants tel que Google ou Facebook sont venus ouvrir leurs R&D en région parisienne. Il y a peut-être plus de retard du côté des grandes entreprises, car souvent l’intégration du Big-data et de la Data-science se fait plus difficilement du fait qu’ils remettent en causes les frontières entre les différents pôles et services.

 

L’information, une ressource stratégique

AAEAAQAAAAAAAAaEAAAAJDI5MDkwNjg0LTdlNDQtNGM2ZC05ZWYxLTI2NmIwOTI2MGNhOAEtudier l’impact de l’Intelligence économique dans l’industrie pharmaceutique a un double intérêt. Premièrement, analyser l’acculturation progressive d’une industrie traditionnelle aux outils de veille stratégique et, deuxièmement, évaluer l’intérêt de l’Intelligence Economique (IE) dans une industrie en pleine mutation (plus spécifiquement le cas de transformation digitale).

Pour creuser ce double sujet, Intelligences Economiques a interviewé Philippe Halbout, Directeur de Projet Intelligence Economique au sein de la Direction Stratégique de l’Information Médicale Monde de la société Servier*.

Genèse et vocation de la démarche d’IE chez Servier (focus veille stratégique)

La mise en place de la politique de veille stratégique et plus largement d’IE chez Servier a débuté il y a quinze ans. Largement renforcée durant les situations sensibles que le groupe a dû gérer, elle s’est élargie progressivement à tous les médicaments produits et les domaines thérapeutiques d’intérêt par le laboratoire.

Aujourd’hui, la démarche de veille stratégique est étroitement liée et intégrée au sein de la direction stratégique de l’information médicale monde. Direction renforcée en 2014 par notre interlocuteur, Philippe Halbout. Ce dernier apporte une expertise métier complémentaire en capitalisant sur une expérience et une compréhension globale des « différentes étapes de vie d’un médicament » (R&D, Marketing produit, projet scientifique & notoriété internationale). « l’IE étant un métier à part entière », ce dernier a complété son expérience par plusieurs formations à l’IHEDN**.

Pour Philippe Halbout, une démarche de veille stratégique doit se baser sur trois principes fondamentaux : « le partage, la transparence et le concept d’information utile».

  • Le Partage: « L’Information dans tous types d’entreprises est avant tout une ressource, une matière première. Tout comme pour l’eau ou l’électricité, cette ressource doit être partagée en fonction des besoins de tous les collaborateurs. De l’assistante au top-management. »
  • La Transparence: « Quelle que soit la tonalité des informations, celle-ci mérite d’être partagée avec les opérationnels en accord avec leur fonction et leur périmètre».
  • L’Information utile : sur le fond, il ne s’agit pas de donner toutes les informations à tous les collaborateurs, mais bel et bien de cibler les informations dont ils ont besoin d’un point de vue opérationnel, en fonction de leur métier.  » l’information utile » est celle qui – in fine – va impacter les décisions de son récipiendaire.

Dans une finalité d’optimisation de la veille stratégique chez Servier, une marque à part entière a été créée afin de renforcer l’identité de cette approche : SCAN (pour Servier Competitive ANalysis), à partir de laquelle sont déclinés différents livrables. A noter, les destinataires de ce service sont dans une démarche volontaire (choix de s’inscrire ou non). 1 collaborateur sur 8 a déjà adhéré à ce service (soit environ 2500 personnes).

Le département met ainsi à disposition de ses clients internes plusieurs « SCANs » :

  • Newsletter quotidienne, SCAN « Daily » a pour finalité d’informer au quotidien un large public sur 11 thématiques (10 domaines thérapeutiques et 1 analyse concurrentielle). Pour chaque thématique, 5 news au maximum, sont diffusées, accompagnées d’un court descriptif, de la source, du lien URL permettant d’approfondir le sujet.
  • Rapports mensuels sur la concurrence délivrant une information majoritairement orientée Business.
  • Rapports régionaux : information business, juridique, politique, sociale, scientifique, etc. sur une zone géographique donnée.

Si le département travaille habituellement avec des collaborations externes pour la remontée des informations, le responsable IE garde un rôle prépondérant dans la définition du périmètre, l’orientation stratégique et le paramétrage des outils de veille utilisés. Le chargé d’IE doit donc être à la fois proche des organes de décision afin d’être sensibilisé à la stratégie globale d’entreprise et être à l’écoute des équipes marketing et R&D afin de cibler les axes opérationnels majeurs concernant les différents produits. Il doit être également très réactif pour influer constamment sur les paramètres outils. « L’interaction avec les prestataires et les clients internes doit être quotidienne » précise notre interlocuteur. La valeur ajoutée d’une cellule de veille stratégique repose sur deux caractéristiques selon Philippe Halbout : la rapidité de traitement et la capacité d’analyse & de synthèse.

Outre la vocation informationnelle, l’Intelligence économique peut également jouer en parallèle un rôle majeur dans l’accompagnement au changement. L’industrie pharmaceutique est en effet sujette à une véritable transformation numérique qui impacte ses activités et ses organisations.transformation1

Le rôle d’une cellule d’IE dans l’accompagnement au changement (contexte de transformation digitale)

Pour Philippe Halbout, la situation est sans équivoque : « le monde pharmaceutique, la Santé, la prise en charge thérapeutique sont en pleine mutation. Qu’on le veuille ou non, c’est le sens de l’Histoire. Nos concurrents de demain ne sont pas ceux d’aujourd’hui. Le Numérique jouera un rôle clé dans le domaine de la Santé, dans les pays industrialisés, mais également émergents (exemple des applications de prévention du paludisme en Afrique)». La révolution numérique apporte notamment un élément nouveau : la Data.

« La Data est absolument clé » argumente l’interviewé. « Les laboratoires ont une expertise sur la Santé (développement clinique, aspects réglementaires, connaissance du monde médical, etc.), tandis que des groupes comme Google / Apple ont la puissance pour le traitement de volumes énormes de données. L’alliance des deux expertises induit une nouvelle forme d’approche dans la prise en charge thérapeutique ». L’illustre la révolution en matière d’études cliniques. Aujourd’hui, il est possible de mesurer une centaine de paramètres grâce aux applications digitales (activité sociale, distance parcourue, battements cardiaques, etc.) ce qui permet un ciblage précis des patients et des effets des médicaments. « La Data va permettre de définir pour quel type de population le médicament est le plus efficace et le plus sûr. Ceci dans l’intérêt de tous (patients, industrie pharmaceutique et organismes payeurs) » précise notre interlocuteur.

Autre aspect induit par la transformation digitale, l’évolution vers de véritables traitements (thérapeutiques) digitaux. « La finalité est de proposer au corps médical des applications comme de véritables traitements, non comme de simples aides. Ces applications pourront avoir leur efficacité propre, ou compléter une prise en charge médicamenteuse traditionnelle dans une logique d’offre globale de soin ». Du côté patient, le digital va permettre un suivi plus étroit et une motivation plus forte dans sa prise en charge. Le véritable défi de ces futurs traitements digitaux sera toutefois de démontrer un bénéfice scientifique et clinique, et appuyer les démarches d’accréditations des applications par des experts et/ou sociétés savantes. Bref, démontrer un intérêt thérapeutique réel et intégrer cette nouvelle offre dans le système de soin. Des projets sont déjà réalisés dans ce sens (diabète, dépression).

Côté responsable IE, cette mutation a plusieurs impacts. Premièrement, il faut pouvoir garder l’expertise sur les sujets historiques tout en montant en compétence sur des sujets liés à l’innovation. Deuxièmement, dans un contexte d’agitations fortes, le challenge du responsable IE est de faire la part entre les effets d’annonces, et les véritables orientations stratégiques d’un marché en pleine mutation afin de déterminer celles qui vont être pérennes. « Par rapport à la veille sur notre cœur de métier, les outils utilisés n’ont pas besoin d’être différents, il faut simplement les adapter» souligne à nouveau le Directeur de projet Intelligence Economique.

« La transformation digitale va également impacter la culture, la structure des entreprises » rajoute l’interviewé. Le veilleur doit notamment prendre en compte le risque d’ « uberisation » de son marché. « [Dans l’industrie pharmaceutique], cela se fera, mais pas du jour au lendemain, précise Philippe Halbout. On touche à bien précieux – la Santé – où celui qui décide d’utiliser un traitement (le médecin), celui qui le délivre (le pharmacien), celui qui l’utilise (le patient), celui qui le paie (l’assurance maladie, les mutuelles, ..) sont tous des acteurs différents. En cela, nous évoluons dans un univers éloigné de ceux touchant les biens de consommation où l’uberisation a pu se mettre en place très rapidement. »

Pour le moment, des sociétés comme Google ou Apple ont choisi de privilégier des stratégies d’alliance avec des laboratoires pharmaceutiques. Ces firmes ne connaissent pas suffisamment les médecins comme les laboratoires les connaissent. Vont-t-elles néanmoins dans un avenir proche développer leurs propres solutions thérapeutiques ? Nouveaux paradigmes, nouveaux acteurs qui entreront dans le pré carré des industries de santé…

*L’intéressé s’exprimant en son nom propre et non pas au nom de Servier.

**Pour plus d’information vous pouvez vous reporter à l’article de mars 2015