KPMG a interrogé, avec Forrester, plus de 2000 dirigeants d’entreprises dans le monde (dont 280 français) sur leur confiance dans l’usage des données et leurs préoccupations en matière de gouvernance, face à la montée en puissance du Machine Learning et de l’Intelligence Artificielle.

Les usages de l’analyse des données, reconnus comme un véritable actif stratégique au sein de l’entreprise, se développent et se diversifient. Près de la moitié des dirigeants interrogés continuent de l’utiliser en priorité pour analyser les données clients existantes (42 %) ou développer de nouveaux produits et services (35 %). Ces deux dernières années, les entreprises françaises ont privilégié des projets de développement autour de la Business Intelligence (51 %), de l’analyse en temps réel (49 %), de modèles prédictifs ou du Machine Learning (44 %) ou de l’Intelligence Artificielle (35 %).

Mais la confiance quant à l’utilisation de ces données reste plus que jamais au cœur des préoccupations des dirigeants. A l’échelle mondiale, un quart des dirigeants interrogés reconnaissent qu’ils ont une confiance limitée ou expriment une réelle défiance à l’égard de l’utilisation des données. 92 % des dirigeants restent préoccupés par le risque de réputation lié à un mauvais usage de la donnée.

Ce niveau de confiance varie selon les pays et les marchés. 80 % des dirigeants français (vs. 75 % dans le monde) disent faire confiance à leur entreprise quant à l’utilisation des données. Seuls 19 % reconnaissent avoir une confiance limitée ou pas confiance du tout, contrairement à leurs homologues britanniques, qui sont les plus méfiants (43 %) à l’échelle mondiale, devant les Etats-Unis (42 %). A l’inverse, les dirigeants indiens (93 %) et brésiliens (85 %) se démarquent comme étant les plus confiants.

Ces deux dernières années, l’essor de l’Intelligence Artificielle a créé de nouvelles opportunités pour les entreprises françaises dans le domaine de l’analyse des données, avec la mise en place de projets d’Ingénierie des connaissances (37 % des dirigeants), de Robotique / Machine Learning (35 %) et de Deep Learning (33 %).

Brèches de données, erreurs analytiques, corrélations inattendues… l’Intelligence Artificielle induit également de nouveaux risques qui s’accompagnent d’une responsabilisation accrue des fonctions IT en cas de faille dans l’algorithme.

A l’échelle mondiale, 55 % des dirigeants considèrent que les équipes informatiques sont responsables d’une décision dommageable suite à l’utilisation de l’Intelligence Artificielle. Seul un dirigeant sur trois déclare que cette responsabilité incombe au « Core business » et 11 % aux fonctions de Contrôle et de Régulation. Ils sont 62 % à estimer que c’est à la fonction IT de porter la responsabilité d’une mauvaise décision basée sur les données, ayant généré une perte financière ou de clientèle pour l’entreprise.

« En accompagnant la prise de décision, l’IA rend les entreprises plus proactives et intelligentes, mais engage aussi différents niveaux et types de responsabilité, suscitant au sein des organisations une réflexion à la fois managériale et organisationnelle. Le principal défi d’une entreprise data-driven réside dans la capacité de ses dirigeants à manager autant les machines que les hommes. L’imbrication croissante entre les humains et les machines rend nécessaire une responsabilisation au niveau des dirigeants plutôt que sur les équipes techniques, ce type de décision étant d’ordre stratégique. » décrypte Julie Caredda, Associée KPMG, responsable Data & Analytics.
 

A l’aune d’une transition vers davantage d’intelligence de la donnée, la qualité des décisions repose de plus en plus sur la capacité du management à gouverner proactivement les données pour créer la confiance, la résilience, l’intégrité et l’efficacité au sein de l’organisation. Si les dirigeants reconnaissent la nécessité d’une utilisation responsable de la donnée, des efforts restent à faire pour définir et adopter des bonnes pratiques en matière de gouvernance.

Les incertitudes concernant les attributions des responsabilités rendent problématiques la question de savoir à quoi devrait ressembler une bonne gouvernance pour garantir et protéger l’usage des données. Pour 19 % des dirigeants, la responsabilité de la qualité de la donnée est du ressort des fonctions DSI ou de fonctions plus spécifiques définies telles que le Chief Data Officer (13 %), le Data Scientist (11 %) ou le Data Developer (9 %). 18 % des dirigeants considèrent que cette responsabilité incombe aux parties prenantes externes (fournisseurs de solutions, auditeurs, régulateurs et pouvoirs publics).

Les dirigeants interrogés énoncent cinq recommandations indispensables à la création d’un environnement de confiance :

1. Développer des standards pour créer des politiques et des procédures efficaces pour toutes les organisations ;
2. Améliorer et adapter les réglementations pour créer de la confiance dans la donnée ;
3. Accroître la transparence des algorithmes et des méthodologies ;
4. Créer des codes professionnels pour les data scientists ;
5. Renforcer les mécanismes d’assurance interne et externe en charge de valider et de détecter les failles.

- Le rapport a été établi à partir des données collectées par Forrester Consulting en juillet 2017 auprès d’un échantillon représentatif de 2 190 dirigeants (en charge de la Stratégie, des Analytics et Data, du Business Intelligence …) en Chine/Hong-Kong, Allemagne, Inde, Royaume-Uni, Etats-Unis, Afrique du Sud, France, Brésil et Australie.
- Les entreprises interrogées (de 250 employés ou plus) sont issues de secteurs diversifiés (banque et services financiers, assurance, télécoms, santé, distribution, etc).
 

Hélène Carlander
hcarlander@kpmg.fr