Des utilisateurs encore timides

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novembre 2016
Seul 7% des PME intérrogées ont inclu l'utilisation des données dans leur stratégie
Fotolia / Anayaberkut

L’utilisation des données dans les PME bretonnes commence à faire son chemin, même si des progrès restent à faire.

Pour mieux répondre aux attentes des clients ou gérer plus efficacement les stocks, le Big Data peut être utile aux entreprises. Mais les petites et moyennes entreprises bretonnes ont-elles franchi le pas ? C’est la question que s’est posée le Groupement d’intérêt scientifique Marsouin(1), qui s’intéresse aux usages du numérique dans la société. « Nous n’avons pas directement posé la question, mais nous avons cherché les signes avant-coureurs d’une utilisation des données, comme leur collecte et le fait qu’elles soient traitées ou non », explique Éric Darmon, maître de conférences en économie à l’Université de Rennes 1, qui a dirigé le projet Data et PME. Dans le cadre de leur étude, effectuée en 2015, 1551 représentants de PME bretonnes ont été interrogés.

Un manque de moyens

Il en est ressorti que l’utilisation des données est très hétérogène et encore assez peu répandue : 30 % n’utilisent pas du tout les données et ils ne sont que 4 % à les avoir pleinement incluses dans leurs stratégies.

La raison principale n’est pas forcément un manque d’intérêt, puisque seuls 15 % des entreprises ne voient absolument pas ce que leur apporteraient le Big Data. Il s’agit plutôt d’un manque de moyens. Car utiliser les données coûte cher, entre l’achat d’un logiciel dédié, la formation du personnel, le temps consacré... et requiert des compétences particulières. Les PME de plus de cinquante personnes et avec un service informatique sont d’ailleurs relativement plus nombreuses à s’y intéresser. Au niveau des activités, les chercheurs ont eu des surprises : « On s’attendait à ce que les secteurs en contact direct avec le client, comme les commerces, les utilisent plus, qu’ils aient plus la culture des données, mais ce n’est pas le cas. » Les domaines des BTP et du transport sont plus en retrait, tandis que ceux de la finance, des assurances, de l’immobilier et de la restauration sont davantage à la pointe en matière d’interprétation de données. Les réponses des commerces sont plus contrastées. Cependant, « il n’y a pas de secteur totalement hermétique au Big Data », relativise Thomas Le Texier, lui aussi maître de conférences à Rennes 1 et coauteur de l’étude.

Le dénominateur commun des PME utilisatrices de données est plutôt l’innovation : elles ont généralement sorti un nouveau concept ou utilisé un nouveau procédé dans les deux dernières années. Par ailleurs, alors que le Big Data repose sur le croisement de données, les sources externes sont encore sous-utilisées : les principaux pourvoyeurs d’information pris en compte sont internes, comme les ventes, le profil des consommateurs ou encore les consultations du site Internet de l’entreprise. Mais globalement, quels que soient la taille et le niveau de compétences des PME, beaucoup voient dans le Big Data un moyen d’améliorer leurs décisions, d’être plus réactives et de mieux adapter leurs produits aux clients. Reste à les accompagner, pour combler le décalage entre les pratiques et les perceptions.

Le pouvoir des mathématiques

À Vannes, un mathématicien va au-devant des entreprises pour leur montrer la puissance du traitement de données.

Éditeur de logiciels, société de transport frigorifique ou spécialisée dans l’alimentation animale, Emmanuel Frénod touche à tout : « J’ai toujours été intéressé par le contact avec les entreprises, car je suis persuadé que les mathématiques de haut niveau peuvent les aider », explique le professeur des universités en mathématiques appliquées à l’Université Bretagne Sud (basée à Vannes).

Analyser deux à trois ans de factures

Pour preuve, la société See-d, qu’il a créée il y a deux ans, compte aujourd’hui une dizaine de collaborateurs. See-d ne vend pas de logiciels commerciaux. Elle propose aux entreprises des outils sur mesure, issus de la recherche, pour traiter des données industrielles ou commerciales. « Prenons le cas d’une base de clients. En construisant un modèle mathématique adapté à la problématique, ici en analysant deux à trois ans de factures et en faisant des regroupements homogènes de clients ou de produits, nous arrivons à extraire des connaissances, comme, par exemple, leur manière de consommer. L’idée est ensuite de nourrir le modèle avec des données récurrentes », explique le chercheur. Selon les cas, ce traitement mathématique peut permettre aux entreprises de prévoir leur activité et donc d’organiser leur production, de gagner du temps, d’augmenter leur marge...

Aujourd’hui, See-d cherche à optimiser ses propositions en créant dans ses modèles des parties génériques (briques de logiciel) à assembler ensuite à façon, en fonction des besoins de chaque client. L’entreprise a pour cela réalisé un plan d’investissement(1).

« C’est un projet ambitieux mais le besoin est énorme, affirme Emmanuel Frénod. Les data sont en train d’exploser, il faut vraiment aider les entreprises à s’en emparer et à exprimer leurs besoins. »

(1) Sous forme d’avance non remboursable auprès de la Région Bretagne et aussi des financements européens.

Nathalie Blanc
Renseignements : 
Émmanuel Frénod tél. 02 97 01 71 28 emmanuel.frenod@univ-ubs.fr

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Maryse Chabalier

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