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Exton Analytics : la Data au service des enjeux métiers

Interview de Philippe Tescher, Associé, Exton Analytics

Tout d’abord, Exton Analytics, c’est quoi ?

Exton Analytics est le nom de l’offre Data d’Exton Consulting. Cette offre est articulée autour de 3 grands domaines :

  • Exton Analytics | Business, qui porte nos approches conseil « augmentées par la Data » sur les problématiques marketing, vente, opérations…
  • Exton Analytics | FRC, qui est le pendant sur le sujet très spécifique « Finance, Risque et Conformité » (ALM, défaut, fraude, douteux, KYC…)
  • Exton Analytics | Data-driven company, qui aborde le sujet de la transformation Data.

Cette offre est incarnée par une équipe d’une dizaine de consultants aux compétences idoines. Et, plus largement, nous acculturons et formons l’ensemble de nos consultants aux nouveaux outils : Power BI, Tableau, basiques de programmation en R…

La Data constitue-t-elle une nouvelle activité pour Exton ?

Non, pas exactement. L’aventure Data d’Exton a en fait démarré il y a 5 ans maintenant. L’élément déclencheur fut une mission en 2015 pour un grand e-commerçant français. L’objectif était d’optimiser les performances de son service de paiement en 3 fois. Plus précisément, il s’agissait de réduire le coût des impayés sans mettre en péril le taux d’éligibilité, et donc le chiffre d’affaires. L’approche proposée visait principalement à construire un nouveau score d’octroi, en combinant notre expertise métier sur les paiements à des compétences Data, à l’époque apportées par un partenaire. Notre rôle a consisté à faire émerger les données clés pertinentes à intégrer dans l’élaboration du score, en recensant les situations clients conduisant à des impayés (fraude, problème de solvabilité…) et cherchant les données porteuses d’indices sur ces situations (compteur de paiement au niveau d’une carte, gamme de la carte, nom de la banque…) – ceci en combinant le volet « technique Data » (collecte, préparation, entrainement d’algorithme de machine learning, analyse de performances des scores) porté par le partenaire.

Les trois piliers d'Exton Analytics

Cette mission fut une véritable prise de conscience :

  • Les techniques Data sont des outils smart et puissants : le nouveau score permettait de réduire de 40 % le coût des impayés, en ne bloquant le service à tort que pour moins de 5 % des clients. Et ce alors qu’un score fourni par un acteur spécialisé était déjà en place. Cela représentait plusieurs millions de gains par an, même dans le cas le plus pessimiste d’abandon des cas de faux positifs.
  • Ces techniques sont relativement accessibles : ces fameux algorithmes de machine learning sont accessibles au travers de fonctions sur étagère, masquant leur complexité.
  • La connaissance métier est clé dans la performance, notamment pour faire émerger les bonnes données à utiliser : 60 % des 20 données les plus critiques étaient « nouvelles » et issues des réflexions métiers. Notre conviction était alors faite d’intégrer la Data dans nos démarches de conseil.

Quel est le positionnement d’Exton Analytics ?

Nous avons eu assez tôt quelques convictions clés qui se sont renforcées au gré de l’expérience accumulée sur ce sujet, et qui forgent le positionnement que nous avons aujourd’hui.

Notre clé d’entrée reste le conseil en stratégie & management, augmenté par la Data

L’idée est bien d’intégrer la Data dans nos missions « traditionnelles », et de ne pas se positionner sur des missions « pures Data ». C’est d’abord une question d’ADN et de légitimité. Mais c’est surtout une question de performance. Nous pensons en effet que la Data ne doit pas être vue comme une fin en soi mais comme un outil puissant à [re]positionner au service des enjeux métiers. C’est une condition sine qua non de succès des initiatives Data chez nos clients.

Dans cette optique, nous sommes convaincus que notre ADN « Stratégie & Management » et notre expertise métier apporte de vrais bénéfices à nos clients. Nous avons le souci de l’impact métier effectif. Nous partons bien d’une problématique métier (et non de la solution Data), nous explorons l’ensemble des leviers (Data et non Data), prenons en compte l’ensemble des dimensions, notamment organisationnelles, dans nos travaux…

Modèle de compétences : recherche de l’hybridation Conseil + Data + Technique Finance

Avec Exton Analytics, nous avons fait le choix de miser sur des consultants hybrides maîtrisant les 3 compétences « conseil », « Data » et « Technique Finance », plutôt que sur des compétences silotées. C’est plus efficace et créatif sur le fond, plus efficient pour nos clients, et plus en adéquation avec notre modèle RH (parcours de carrière au sein du cabinet). Ce sont des profils rares, mais en général, on part de profils avec 2 compétences marquées, que l’on forme progressivement sur la troisième.

IA : faire levier sur les outils du marché et l’écosystème Fintech

Nous utilisons les techniques de machine learning sur nos missions, mais toujours dans une optique d’aide à la décision. Nous n’avons pas vocation à développer des solutions IA en production dans les process opérationnels de nos clients. C’est le métier des éditeurs de logiciels et des Fintechs.

En revanche nous nous devons d’être en veille et en relation avec l’écosystème Fintech pour être en mesure de trouver les meilleures solutions au service des performances opérationnelles de nos clients. Pour ce faire, nous travaillons en étroite collaboration avec Exton Discovery, l’entité d’Exton dédiée à l’innovation et à l’accélération.

La Data est clairement un levier d’efficacité pour vos clients. Mais représente-t-elle une vraie innovation capable de faire évoluer les pratiques mêmes du conseil en stratégie et management ?

Clairement oui. Pour le comprendre il faut bien mesurer ce qu’il est possible de faire aujourd’hui avec des technologies souvent open source, sur un simple laptop : créer et manipuler des « bacs à sable » consolidant des bases de données d’univers différents comportant potentiellement plusieurs millions de lignes ; simuler des milliers de scénarios « ligne à ligne » ; appliquer des algorithmes de machine learning complexes puissants (optimisation, prédiction, segmentation, traitement du langage naturel…) ; créer des reportings très visuels, interactifs, avec des cartes…

Utiliser ces approches et outils permet d’aller beaucoup plus vite et beaucoup plus loin dans nos missions traditionnelles. à titre illustratif, on a pu en 2 jours produire une synthèse de dizaines de milliers de verbatims pour fournir une vision complète et objective des « pain points » dans le cadre d’une mission plus large sur l’expérience client. Mais c’est aussi l’opportunité pour un cabinet comme Exton de s’attaquer de façon agile à de nouveaux sujets historiquement inaccessibles, et de proposer pour un coût raisonnable une profondeur technique et métier différente de ce qu’on attendait classiquement d’une prestation de conseil.

En quoi la Data permet-elle justement de s’attaquer de façon Agile à de nouveaux sujets ?

Quatre axes nous semblent bien résumer l’innovation apportée par la Data dans nos approches :

  • Une capacité à manipuler de gros volumes d’informations, sans souci de performance et sans surcoûts ou délais incompatibles avec la durée de nos interventions. Cette capacité à récupérer les informations de façon unitaire permet de réduire la dépendance aux infrastructures informatiques, et de fournir une profondeur analytique maximum – et surtout autonome – souvent intéressante pour challenger nos clients. Elle permet aussi d’intégrer efficacement l’OpenData et/ou les API des nombreux fournisseurs de données.
  • Une rapidité de calcul souvent supérieure aux performances des systèmes opérationnels, même réalisé sur de simples PCs, ou sur des infrastructures Cloud quasi grand public. Cette capacité à approcher la performance des meilleures techniques de codage permet évidemment d’envisager des calculs plus ambitieux, des traitements plus complexes, ou de réunir plusieurs univers souvent séparés techniquement pour des raisons de performance. Au-delà des Data Sciences qui n’existeraient pas sans cette capacité de calcul, cela rend par exemple accessibles des calculs en environnement aléatoire sur des millions de lignes (type pricing d’options), des calculs de réécoulement de crédits contrat par contrat souvent non-disponibles ailleurs que dans les chaînes de production, l’exécution de traitements statistiques complexes (type réseaux bayésiens) impossibles sans recourir à des modules onéreux et souvent non-disponibles sur la solution statistique industrielle retenue par nos clients.
  • Un support et une veille académique d’une qualité exceptionnelle, permettant d’entretenir un niveau de compétences et une capacité d’innovation permanents. Les solutions OpenSource que nous utilisons (R et Python) sont particulièrement connectées aux universités et aux experts sectoriels ou fonctionnels, qui font bénéficier à la communauté de leurs travaux via la mise à disposition de librairies logicielles très abouties. Cela nous donne accès « facilement » aux meilleures pratiques du moment, et nous permet de suivre de façon très pragmatique l’évolution de la recherche. Cette veille concerne évidemment l’univers des statistiques et du machine learning, mais aussi des univers plus « métiers » comme l’actuariat, le marketing quantitatif, le process mining, etc. On s’y intéresse aussi pour trouver des solutions opérationnelles à des problèmes de « plus bas niveau » en recherchant des librairies de pre-processing de données, d’optimisation non-linéaire ou de recherche opérationnelle, des outils de calculs géographiques… L’observation continue de la communauté Data est pour nous une source de créativité et d’inspiration inépuisable.
  • Une capacité de visualisation de la donnée rénovée, permettant des types d’analyses et des restitutions impossibles sans recourir à ces outils. L’apport graphique, l’interactivité et les capacités de diffusion web de ces solutions restent très significatifs y compris dans des contextes ne présentant pas de complexité théorique particulière.
Pour en savoir plus : Découvrez notre expertise Data