eleven, conseil et data scicence

eleven est le premier cabinet de conseil en stratégie fondé spécifiquement sur les nouveaux enjeux de direction générale liés à la révolution numérique. Au cours des dernières années, eleven a connu une forte croissance de son chiffre d’affaires (plus de 30% par an).

Notre équipe est constituée de profils seniors provenant des plus grands cabinets de conseil en stratégie et de Data Scientists confirmés. eleven compte une quarantaine de consultants, avec des implantations à Paris, Londres et Madrid, et une activité couvrant principalement les zones Europe et Afrique.

eleven intervient auprès de directions générales de grands groupes du CAC 40 mais également auprès de PME leaders sur leur marché. Le cabinet a développé une expertise digitale reconnue sur des secteurs très variés, comme les télécommunications, le secteur bancaire, l’énergie, l’hôtellerie, les transports, le luxe, etc.

eleven se distingue par son approche « hands on » du conseil en stratégie qui lui permet, au-delà de la recommandation stratégique, de prendre en compte en amont l’ensemble des dimensions technologiques d’un projet, puis d’accompagner le client jusqu’à sa mise en œuvre concrète au travers d’une démarche agile. eleven a notamment été l’un des premiers cabinets de conseil en stratégie à développer une offre Startup Studio en France pour ses clients.

Compétences requises / Déroulement d’un projet

Les compétences mises en œuvre dans le cadre d’une mission de Data science sont diverses et variées. Aussi, le profil idéal d’un consultant data scientist chez Eleven Strategy est celui d’une personne dotée de fortes compétences techniques associées à un sens business et à un goût du contact avec les clients.

Typiquement, un projet de transformation data mené par Eleven Strategy se déroule selon une méthodologie spécifique inspirée de la démarche Agile et du design thinking :

• Cadrage et définition du problème dans une perspective stratégique 
• Choix et acquisition des données de l’entreprise cliente
• Construction d’un premier modèle MVP (Minimal Viable Product)
• Présentation du MVP au client et prise en compte des retours
• Itérations successives de développement d’autres versions du modèle jusqu’à la version finale
• Test de la version finale et analyse de l’atteinte des objectifs initiaux
• Industrialisation (si le test est concluant) : cette phase s'accompagne d'une explication précise des fonctionnements de l'algorithme avec les « product-owners » de l’entreprise cliente afin qu’ils puissent s’approprier le produit et le réutiliser en « run »
• Enfin, l’évaluation des optimisations éventuelles

Enjeux

Un des défis auxquels est confrontée la société concerne la réticence des clients à divulguer certaines données confidentielles ou à adopter  de nouvelles méthodes de travail. Ainsi, un client est parfois amené à préférer une méthode classique, plutôt qu’un nouvel algorithme d’aide à la décision dont il ne comprendrait pas tous les rouages. Le travail d’accompagnement d’Eleven Strategy passe alors par un travail de pédagogie pour diffuser la ‘data science’ au sein de l’entreprise et sensibiliser les utilisateurs à de nouvelles approches plus performantes.

Problématique

Dans le cadre de leur mission, les consultants sont amenés à mesurer la qualité du modèle qu’ils ont développé, et doivent donc accepter de garder un échantillon de données afin de mesurer la performance du modèle. C’est pourquoi la pédagogie envers les opérationnels sur les limites du système et son utilisation sont indispensables à cette étape.

Enfin, un autre écueil concerne la donnée en elle-même: il faut savoir où la trouver, quels sont les silos disponibles, comment les croiser, comment exploiter cette donnée brute, tout en respectant sa confidentialité.             

Exemple de projets suivi par Eleven Strategy

Les projets auxquels peut répondre Eleven Strategy couvrent un panel très large, lequel est illustré par des réalisations très concrètes comme l’amélioration des conditions de production de foie gras de canard, l’analyse du churn dans une banque, l’étude du positionnement de prix face à la concurrence dans le domaine de la livraison de carburant, ou encore le suivi de consommation de carburant sur les chantiers miniers.                                                                                          

Création de valeur par Eleven Strategy

La création de valeur réside dans la capacité de la société à identifier des sources d’informations cachées, à modéliser un problème et proposer des solutions innovantes qui peuvent être mises en production chez le client. Eleven Strategy développe ces projets en collaboration étroite avec le client en assurant notamment un transfert de compétence auprès des équipes opérationnelles pour qu’elles puissent s’approprier les nouveaux modèles.

Les projets auxquels répondent Eleven Strategy bénéficient souvent d’une réelle plus-value grâce à la double expertise apportée : conseil et data scicence. On pourra retenir que la majeure partie du temps, dans le monde industriel, les data scientists sont plutôt confrontés à une échelle de “small data”, sur des infrastructures de BigData, ce qui n’empêche en rien la création de valeur.

Enfin, les résultats dépendent également de la définition du projet plutôt que la difficulté technique intrinsèque, les algorithmes de machine learning existants répondant déjà en général à la majorité des problématiques.

En savoir plus : http://eleven-strategy.com/

Compte rendu rédigé par les étudiants du Mastère Spécialisé® Big Data : Théo Andro, Jérôme Divac et Stéphane Rohmer