- De la donnée à la valeur : une équation vivante
- Le cycle Data to Value
- Data to Value n’est pas Data to Dashboard
- Trois critères indissociables pour générer de la valeur
- Data to Value : une affaire de lien, pas seulement de chiffres
- Quelque exemples concrets d’utilisation de la donnée
- Le rôle clé du Data Product Manager
- Conclusion : la donnée ne crée pas la valeur. Nous, si.
Data to Value ou comment transformer la donnée en valeur réelle, sensible et utile pour exister ensemble à l’ère de l’IA générative.
Nous vivons dans un monde saturé de données. Elles circulent, s’accumulent, se dupliquent.
Elles promettent beaucoup, transforment parfois, déçoivent souvent.
La question n’est plus : avons-nous assez de données ?
La question devient : créent-elles réellement de la valeur ?
Car la donnée ne vaut rien si elle ne sert personne.
Data to Value, c’est précisément ce chemin : le passage de la donnée à la valeur.
Une valeur vécue, mesurable, incarnée. Une valeur qui soulage, améliore, éclaire, transforme.
De la donnée à la valeur : une équation vivante
Transformer la donnée en valeur n’est pas une affaire de technologie d’abord.
C’est une affaire de discernement, de sens et d’usage.
La valeur n’émerge que lorsque trois dimensions se rencontrent :
| Dimension | Question clé | Exemple |
|---|---|---|
| Donnée | De quoi disposons-nous réellement ? | logs d’usage, historiques clients, temps de traitement |
| Décision | Que voulons-nous rendre possible ? | prioriser, anticiper, automatiser, conseiller |
| Valeur | Qu’est-ce qui s’améliore concrètement ? | moins d’erreurs, plus de satisfaction, temps gagné |
Tout projet data devrait pouvoir répondre à une phrase simple :
➡️ “Quelle différence cela fera-t-il dans la vie des personnes concernées ?”
Sans cette réponse, le projet reste un château de données sans fondations humaines.
Le cycle Data to Value
Voici une proposition de cycle simple pour passer de la donnée à la valeur :
1️⃣ Observer la réalité
Quels irritants, quelles frustrations, quelle énergie perdue au quotidien ?
2️⃣ Décider ce qui mérite attention
Tout n’est pas prioritaire. La rareté crée la lucidité.
3️⃣ Qualifier la donnée utile
Peu de données, mais fiables, traçables, compréhensibles.
4️⃣ Prototyper un usage
Une démonstration, un assistant IA, un tableau de bord suffisent souvent.
5️⃣ Mesurer la valeur produite
Pas seulement en euros :
temps, qualité, confiance, sécurité, sérénité.
6️⃣ Apprendre, étendre, amplifier
Le passage de l’expérimentation à l’adoption collective.
Data to Value n’est pas Data to Dashboard
Trop d’initiatives data s’arrêtent au milieu du gué :
- des KPIs qui ne modifient aucune décision,
- des dashboards consultés trois fois par an,
- des modèles IA brillants mais inutilisés,
- des projets qui n’ont pas de propriétaire produit,
- des données sans gouvernance, sans contexte, sans histoire.
Un tableau de bord n’est pas de la valeur. Il enregistre uniquement la manière, la vitesse dont la donnée traverse un processus. On va rechercher avec la donnée à différencier ce qui est de l’ordre des moyens et des résultatsl (‘input-output ) et ce qui est de l’ordre de l’impact de ces résultats (l’outcome). La valeur apparaît quand quelque chose change dans l’activité ou la vie des personnes.
De manière efficace, vous pouvez utiliser l’IA pour mesurer l’autorité de votre site web, son positionnement par rapport à la concurrence et son référencement google. La data est utile mais la valeur de cette donnée ne s’exprimera réellement si elle a un impact sur vos ventes, votre parcours clients.
Dans les déambulations de Romain, nous suivons un étudiant qui cherche à comprendre et à mesurer la valeur produite. pour l’instant contentons-nous de trois critères pour nous y aider.
Trois critères indissociables pour générer de la valeur
Une initiative Data to Value se reconnaît à trois effets :
| Critère de valeur | Signes visibles |
|---|---|
| Impact | une amélioration observable (délai, qualité, sécurité…) |
| Usage | les équipes s’appuient réellement dessus pour décider ou agir |
| Soutenabilité | la solution est intégrée, maintenable, comprise |
Si l’un de ces trois critères manque, la valeur s’évapore. Elle n’est pas mesurable.
Data to Value : une affaire de lien, pas seulement de chiffres
La donnée rapproche ou isole.
Elle peut nourrir le dialogue ou produire du soupçon.
Elle peut soutenir la confiance ou déstabiliser les équipes.
C’est pourquoi la valeur data est toujours relationnelle :
- elle naît dans la conversation sur ce qui compte,
- elle se déploie lorsque chacun comprend son rôle,
- elle devient culture quand l’organisation apprend à décider autrement.
On ne transforme pas par la donnée.
On transforme par le sens que l’on crée avec elle, la manière dont on prend ses décisions ou encore révéler par la donnée ce que l’on voit plus.
Quelque exemples concrets d’utilisation de la donnée
Isolée la donnée, comprendre son cheminement et l’organiser par métier permet d’identifier la valeur métier et de comprendre comment la Donnée comme Produit est vecteur d’efficacité opérationnelle. Voici quelques exemples :
- Réduction du temps de traitement d’un dossier grâce à un assistant IA interne → plus de disponibilité pour l’écoute client.
- Cartographie des irritants opérationnels → priorisation par valeur d’usage.
- Détection précoce d’une dérive de coûts dans un projet complexe → décision ajustée avant la crise.
- Système de suggestions augmenté pour les conseillers → conseil plus juste, moins d’erreurs, plus de confiance.
Le rôle clé du Data Product Manager
À l’ère de l’IA générative, le rôle des acteurs Produit Data & IA comme celui du Data Product Manager prend une nouvelle dimension :
- Passer du reporting descriptif à l’aide à la décision,
- Passer de l’information à la conversation,
- Passer des outils dispersés à des assistants IA contextualisés,
- Passer de l’abondance à la pertinence.
Cette bascule nécessite une posture nouvelle :celle du data product leader, du coach produit GEN IA, capable de relier :
📌 les besoins humains,
📌 les modèles IA,
📌 la stratégie,
📌 la gouvernance de la donnée.
Conclusion : la donnée ne crée pas la valeur. Nous, si.
La question essentielle n’est donc pas :
➡️ “Que peut-on faire avec nos données ?”
mais plutôt :
➡️ “Quelle valeur voulons-nous faire exister ensemble ?”
L’enjeu n’est pas technique.
Il est politique, culturel, sensible, profondément humain.
La donnée seule ne change rien.
Ce que nous décidons d’en faire, oui.