« Préparer le système d'information et de décision pour accueillir l'outil »

Marketing Direct : Le marché des outils décisionnels est vaste. De quoi dépend le choix d'une solution ?

David Marchesseau : Ce choix dépend d'abord des systèmes informationnels et décisionnels existants. Certaines briques technologiques fonctionnent plus facilement avec les outils du même éditeur ou ceux de partenaires. Ensuite, cette préférence variera en fonction des besoins métiers et des processus de décisions que l'on cherche à “alimenter”. Enfin, le coût et le délai de mise en production, variables selon les outils, peuvent faire pencher la balance.

Quelle part du projet doiton consacrer aux données ?

D.M. : Dans un projet de mise en oeuvre décisionnel, on pense d'abord à la restitution des données (l'outil, ndlr). En fait, dans le coût total du projet d'implémentation, cette partie ne représente que 20 %. Les 80 % restants doivent être consacrés aux données : sélection des sources d'information, création des référentiels, interfaçage avec les outils opérationnels (ERP, CRM) et mise en place de processus de maintenance des référentiels et de validation qualitative des données. Cela représente le plus gros du travail car, même avec les meilleurs algorithmes, les outils décisionnels ne servent à rien si la donnée est erronée.

Le projet décisionnel d'une entreprise relève-t-il aujourd'hui de la DSI ?

D.M. : Pour les grosses PME et grands comptes, le projet de business intelligence n'est pas un projet technique mais fonctionnel. Ce sont les opérationnels qui fixent leurs besoins métiers et leurs objectifs, tandis que la direction informatique apporte une expertise en termes de faisabilité. Pour les entreprises de taille plus modeste, l'intégration d'un outil décisionnel reste un projet piloté par la direction du système d'information.

Quel est selon vous le plus gros piège à éviter dans la mise en place d'un tel projet ?

D.M. : C'est celui du “projet cathédrale” ou “Big-bang”. Il s'agit d'un projet tellement vaste que la mise en production n'intervient pas avant plusieurs années de développement, si jamais il aboutit. Au moment de la mise en production, il s'avère fréquemment que l'infrastructure décisionnelle n'est plus adaptée aux conditions de marché, en perpétuelle fluctuation, et que les utilisateurs ont des difficultés à utiliser les outils car ils seraient trop éloignés de leurs besoins opérationnels.