Digitalisation des pratiques Innovation et R&D

Au fil des missions que nous avons mené pour nos clients, dans des environnements toujours plus variés, nous constatons que les équipes Innovation et R&D font aujourd’hui face à quatre enjeux majeurs :

• Inventer le business de demain
• Optimiser le retour sur investissement
• Accélérer & agiliser
• Engager la communauté

Et pour chacun de ces enjeux, la digitalisation offre des pistes de solutions dont nous offrons une première lecture ci-après.

Lorsqu’il s’agit d’« Inventer le business de demain » et d’« Engager la communauté R&D dans les projets d’avenir », une question revient :

Comment booster les sources d’innovation, internes ou externes, et favoriser l’émergence de concepts porteurs de sens et de plus-value ?

En vue d’ « Optimiser le retour sur investissement des activités d’innovation » et « Réduire le délai de mise sur le marché des produits/services » la question de l’efficience est centrale. Et elle peut être considérée à deux niveaux :

1. le pilotage global des projets R&D et innovation
2. le développement opérationnel des produits

Dans le cas de la veille technologique, la digitalisation permet de mieux appréhender les tendances du marché et les paris technologiques de demain. Les outils de veille technologique que sont : StartUs, CB Insights, Expernova, ou encore Clarivate Analytics donnent accès à de larges bases de données et analyses : publications scientifiques, brevets, essais cliniques, experts, start-ups, universités, Fablab. Ces bases sont constituées sur une échelle mondiale qui servent à orienter les activités de R&D vers les technologies les plus prometteuses. Que ce soit pour de la veille concurrentielle ou bien de la veille ciblée par technologie, ces outils sont aujourd’hui indispensables pour détecter les opportunités de croissance et identifier des partenariats pertinents dans le cadre des démarches d’Open Innovation.

-> Consulter un Business Case Open Innovation

Les organisations d’entreprise sont de plus en plus complexes et denses en expertises. Les sources d’innovation y sont présentes mais manquent de visibilité. Favorisant l’activation des sources d’innovation interne, les plateformes collaboratives et de génération d’idées telles que Qmarket ou Planbox permettent de capitaliser sur l’expertise et la créativité des ressources. Ces solutions proposent la mise à disposition d’un environnement de confiance propice à l’innovation en offrant un processus d’idéation simple et transparent. Similaires à un réseau social, chaque collaborateur peut y proposer des idées, de façon spontanée ou via des challenges, mais aussi voter et commenter les idées qu’ils jugent les plus prometteuses. Les collaborateurs sont ainsi moteurs dans le processus d’idéation, ce qui constitue un facteur clé d’engagement pour les projets futurs. Si certaines plateformes sont dédiées à l’animation de communautés internes à l’entreprise, d’autres proposent de construire un véritable écosystème d’innovation avec les partenaires externes favorisant aussi l’activation des sources d’innovation externe. Ces derniers se révèlent d’autant plus utiles dans le cadre de relation start-up / grand groupe ou encore fournisseur / client.

-> Les grands principes de l’idéation (infographie)

Les outils dits « PPM » pour Project Portfolio Management tels que One2Team, Planview ou Planisware adressent la mise en priorité des projets d’innovation et l’optimisation de leur développement. Ils permettent d’avoir une vue globale en temps réel de l’ensemble des projets et de leur statut, ce qui facilite la prise de décision. La partie spécifique à la gestion de chaque projet permet de mieux gérer les plannings (souvent glissant dans le cadre de projets R&D), d’optimiser les ressources et de mieux maitriser les coûts de développement. Pour aller plus loin, on trouve aussi des outils de cartographie des compétences tels que Elamp, Whoz, Wiserskills qui permettent d’optimiser l’utilisation de l’expertise interne de façon transverse dans l’entreprise.

-> Consulter un Business Case Innovation Project Portfolio Management

D’un point de vue plus opérationnel, la digitalisation des données et des règles de conception permet d’accélérer et de maximiser le ROI du développement produit. En effet, la gestion et la capitalisation des masses de données liée à la connaissance interne de l’entreprise est essentielle mais complexe tant la connaissance acquise et l’expertise sont variées. La digitalisation de ces règles de conception permet un alignement dès le début du projet des décisions structurantes de design (éviter de réinventer la roue !). Geeglee est dans le domaine un outil qui s’appuie sur le savoir-faire métiers de l’entreprise pour proposer de nouveaux scénarios en analysant une multitude d’alternatives et en évaluant pour chacune le rapport risques / bénéfices. Par ailleurs, l’IA selon le niveau de contribution des algorithmes dans le processus de décision, peut renforcer l’analyse de données, la prédiction de résultats, voire la recommandation de solutions de conception. Par exemple, lors de la phase de modélisation, l’introduction d’outils de prédiction de performance et de tests virtuels tels que Monolith AI ou Citrine Informatics optimise les temps de développement.

-> Consulter un Business Case de Transformation Métiers par l’I.A.

Au-delà des concepts «vitrine», la digitalisation lorsqu’elle fait irruption dans l’organisation amène avec elle des changements de culture d’entreprise. Communément symbolisée par le modèle des 4S, cette transformation se fait au travers de quatre leviers : Stratégie, Structure (organisation, gouvernance), Système (process, outils) et Social.

La digitalisation de l’Innovation et de la R&D doit ainsi s’inscrire dans le cadre d’une vision stratégique ou d’un programme d’ambitions global de l’entreprise. Qu’il s’agisse de sécuriser les business de demain grâce à l’innovation ou de développer des produits et services durables, tous seront impactés par ce phénomène de digitalisation.

Il convient d’adapter l’organisation en clarifiant les nouveaux rôles. Cela peut se faire via la création d’une entité chargée de l’Accélération Digitale. Ces dernières se révèlent être des atouts majeurs pour piloter les projets, assister les équipes opérationnelles et déployer de bonnes instances de gouvernance impliquant l’IT, les Métiers et le Business, un partage des rôles et responsabilités essentiel pour ancrer et viabiliser dans le temps les changements de pratiques.

Il convient aussi et surtout de manager la résistance aux changements en favorisant la montée en compétences (formations, sensibilisations, … des équipes), en facilitant la communication entre les différents services et en valorisant les premiers succès de déploiement.

La mise en place d’outils et de solutions digitales tels que ceux décrits ci-dessus, ne constitue finalement qu’une simple commodité. C’est en effet l’adhésion de l’ensemble des collaborateurs au projet de transformation digitale, qui constitue le facteur décisif de réussite.

IA ou Intelligence Artificielle

Employée à plus ou moins bon escient et auréolée du terme flatteur d’« Intelligence », cette technologie promet de simuler un raisonnement humain tout en le dépassant par une puissance de calcul sans égale. Reste qu’entre la vision Hollywoodienne du sujet et l’état de l’art rencontré aujourd’hui en entreprise, il est nécessaire de distinguer «IA forte» et «IA faible». A ce jour, la technologie portant cette appellation est encore très dépendante de l’Homme, tant dans la phase de collecte de données exploitables, que lors de la conception des algorithmes capables de mettre une telle puissance de calcul à profit.

Blockchain ou chaîne de blocs

La Blockchain, est une technologie qui fait figure d’épouvantail au pays de ces concepts qu’on aimerait savoir résumer en trente secondes. Initialement associée à des monnaies d’un nouveau genre, la blockchain est ainsi résumée : une liste croissante d’enregistrements, appelés blocs, qui sont liés par cryptographie. Si cela n’était pas suffisamment clair, la blockchain est une technologie offrant une lecture holistique de divers événements, sorte de super livre comptable accessible en permanence et qu’il est possible d’associer à tout type d’environnement source de données quantifiables et modifiées entre de multiples parties. Il peut s’agir de mouvements de marchandises à travers le monde, de déplacements d’octets au sein d’un réseau informatique, ou encore de flux documentaires, qu’ils concernent l’édification de contrats complexes ou le dépôt de brevets à haut-degré technique. Pour toutes les organisations pour lesquelles la transparence et la vision d’ensemble d’un univers complexe est un enjeu, la blockchain est une piste de recherche à grand potentiel.

RPA ou Robotic Process Automation

La RPA est une technologie permettant l’automatisation ou le traitement en séries de tâches répétitives et chronophages. La RPA associe vitesse d’exécution et haut degré de sécurité en faisant fi des traditionnelles erreurs humaines. Les acteurs opérationnels qui bénéficient de cette assistance peuvent ainsi concentrer leurs efforts sur des tâches singulières à plus forte valeur ajoutée, ce qui constitue le principal argument en faveur de cette technologie.

MDM ou Master Data Management

Master Data Management, est une discipline technologique dans laquelle les métiers et les technologies de l’information («IT») travaillent ensemble pour assurer l’uniformité, l’exactitude, la cohérence sémantique et l’analyse en temps réel des actifs de données officiels de l’entreprise. La Donnée étant considérée tantôt comme le nouveau carburant, tantôt comme le nouvel or des Métiers du XXIè siècle, il est aisé de comprendre pourquoi une bonne gestion de cette dernière relève dorénavant d’un axe stratégique pour la plupart des organisations. Face à la quantité d’informations disponibles au sein des équipes R&D (on parle de Data Lakes), données Métiers (produits ou formules) ou données issues de brevets, les algorithmes (et donc l’Intelligence Artificielle) sont un levier potentiel fort. Les nouvelles fonctions associées au pilotage de ces données : « Data Scientist » ou « Data Analyst » représentent une clé de voûte convoitée et sont à ce titre très recherchées.

Open Innovation ou l’innovation « libérée »

L’Open Innovation n’est certes pas une technologie, mais plutôt un mode d’innovation fondé sur le partage et la collaboration. Le niveau de maturité des grandes entreprises en matière d’open innovation en lien avec les jeunes entreprises ne cesse d’augmenter et ces collaborations ont un impact fort pour la grande majorité d’entre elles. L’Open Innovation permet d’innover de façon collective et de créer des relations privilégiées avec les start-up.

Si la « Digitalisation » est une source inépuisable de fantasmes ou de maux de tête, selon que l’on soit amateur de prospective ou pas, elle est encore dans bien des cas bornée à des phénomènes relativement simples d’appréhension. Ceci, les équipes KEPLER le constatent tous les jours dans le cadre de leurs missions. En clair, pour l’immense majorité des acteurs économiques, digitalisation rime encore avec simple numérisation de données et partage de documents. En effet, toutes les sociétés ne s’appellent pas SpaceX, Thalès ou Google et pour nombre d’entre elles, l’action de digitaliser consiste encore essentiellement en une centralisation des informations importantes en vue de faciliter leur accès et améliorer la collaboration des équipes entre elles. Dans de tels cas de figure, les bibliothèques digitales et les logiciels en réseau (SaaS) remplissent parfaitement leur rôle, en permettant un partage de savoir instantané et une gestion des accès avancée, pour un travail que l’on qualifie désormais de « collaboratif ».