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Big Data et Lean management : comment les grandes entreprises peuvent s’inspirer des startups

Big Data et Lean management : comment les grandes entreprises peuvent s’inspirer des startups

Les grandes entreprises sont-elles condamnées face aux startups ? On s’interroge souvent sur leur capacité à encourager l’innovation. Dans un article récemment publié dans la revue AMS Review, Steven Seggie, Professeur de Marketing au sein de l’ESSEC Business School, s’est intéressé avec ses pairs Emre Soyer et Koen Pauwels à la façon dont les entreprises peuvent faire évoluer leur business model pour permettre l’innovation en leur sein et pour résister à la concurrence des startups, à une échelle locale ou mondiale. Beaucoup de ces grandes entreprises tentent de s’adapter à cet environnement en cherchant à se comporter comme des startups, ce qui, selon les chercheurs, n’est peut-être pas la solution idéale.

S’adapter… quitte à y laisser sa peau

De précédents travaux ont montré que les grandes entreprises connaissent des difficultés à adapter leur business model (et leur stratégie) pour des raisons diverses et variées : la complexité de l’organisation, la vision à court-terme plutôt qu’à long-terme, ou encore la concurrence entre les managers pour la répartition des ressources. Souvent, les grandes entreprises n’arrivent pas à sauter le pas car elles s’accrochent à des business models surannés, avec l’insolente certitude de toujours aller dans la bonne direction. Cette résistance au changement constitue un défi majeur lorsqu’il s’agit de répondre rapidement aux nouveaux modèles de concurrence venant des startups. Alors que la transformation des business models est souvent nécessaire, voire vitale, il n’existe pas encore de bonnes pratiques claires sur le sujet. Beaucoup d’entreprises ont choisi de copier le comportement agile des startups, mais cette approche est condamnée à l’échec car elle ne prend pas en compte les différences fondamentales entre ces deux types d’organisations, notamment en matière de ressources, d’efficacité de la prise de décisions, d’enjeux stratégiques, etc...

Adapter, mais pas adopter !

De nombreux travaux de recherche ont vivement encouragé les entreprises à adopter la méthode “lean”[1] quant à l’innovation produit, en laissant croire que les grands groupes pourraient être capables de s'accommoder rapidement, d’adapter leur organisation et ainsi créer de la valeur. En revanche, alors qu’une startup se définit comme “une organisation créée pour chercher un business model reproductible et évolutif”, un grand groupe en possède déjà un. Dès lors, pour demeurer compétitives, ces grandes entreprises doivent être ambidextres. Autrement dit, elles doivent avoir la capacité d’opérer sur leurs marchés historiques, tout en innovant sur de nouveaux marchés. D’après Steven Seggie et ses pairs, les grands groupes devraient capitaliser sur leurs avantages concurrentiels comme les données accumulées avec le temps à l’aide du Big Data, et adapter la méthode lean, sans l’adopter aveuglément. En effet, ils sont avantagés grâce à la quantité de données en leur possession, et aux ressources dont ils disposent pour les analyser et prendre des décisions suivant leurs résultats.

Ce n’est pas la quantité de données qui compte, mais ce que vous en faites

La question essentielle peut alors être formulée de la sorte : “Comment les entreprises peuvent-elles exploiter le Big Data et adapter la méthode lean, dans l’objectif de transformer leur business model afin de permettre l’innovation et de rester compétitives face aux startups?”

Traditionnellement, les Data analysts parlent des 3V du Big Data, pour volume, variété et vélocité. Chacune de ces caractéristiques constitue un challenge d’apprentissage qui peut être relevé grâce à des éléments de la méthode lean.

Volume
Le volume fait référence à la quantité toujours plus importante de données disponibles. Le volume peut provoquer un biais de confirmation étant donné que la quantité de données toujours plus grandissante facilite la confirmation de vieilles croyances nourrissant la prise de décision. La solution proposée par la méthode lean est d’utiliser l’analyse de données non pas pour accéder à des conclusions, mais plutôt pour émettre des hypothèses qu’il faut ensuite tester grâce à l’expérimentation.

Variété
La variété s’explique du  fait que les entreprises ont maintenant accès à des données provenant de sources très différentes. Bien qu’elle soit prometteuse, la variété est synonyme d’une plus grande complexité de la donnée et de son analyse, ce qui rend plus difficile la formulation d’observations pour la prise de décision. La méthode lean propose l’introduction d’un nouveau concept : l’innovation “comptable”[2]. Elle demande un reporting régulier sur l’avancée d’un projet innovant, avec l’éventualité de tout arrêter, de continuer, ou de pivoter. L’avantage de cette méthode : elle facilite l’accès aux retours d’expérience tout au long du processus.

Vélocité
La vélocité fait référence au fait que les entreprises reçoivent des données en temps réel. La richesse et l’instantanéité de la donnée laissent entendre une capacité de prédictions plus fiable, et peuvent créer l’illusion du contrôle de l’avenir. La solution proposée par la méthode lean est d’inclure dans le processus d’innovation une boucle “build-measure-learn” (création-mesure-apprentissage) pour permettre plus d’incrémentation dans le processus. Le risque est ainsi minimisé, étant donné que chaque innovation est incrémentale par nature. Donc, bien que les managers aient l’illusion d’avoir le contrôle, ils ne sont pas en capacité de prendre de trop grands risques dont les résultats pourraient les hanter en cas d’événements imprévus.

Il faut appeler un chat un chat

Alors que l’industrie du capital-risque se porte au mieux et qu’il n’y a jamais eu autant d’investissements dans les startups, les grands groupes sont mis sous une pression grandissante pour garder leur position de leader sur leur marché. Certains d’entre eux ont adopté la méthode lean de façon imprudente, avec la plupart du temps des résultats désastreux. En somme, une startup n’est pas la version miniaturisée d’une grande entreprise, tout comme une grande entreprise n’est pas la version élargie d’une startup. Par conséquent, les grands groupes devraient adapter la méthode lean plutôt que de l’adopter innocemment. Les entreprises devraient exploiter les avantages dont elles disposent grâce au Big Data, et les conjuguer avec leur adaptation de la méthode lean pour leur permettre d’ajuster leur business model et et ainsi, leur permettre d’innover avec succès.


[1] La méthode "lean" est un processus rapide et itératif qui ne demande que très peu de ressources contrairement à d'autres models plus traditionnels d'innovation (Blank, S. (2013). Why the lean startup changes everything. Harvard Business Review May, 4–9.).
[2] Processus utilisé pour mesurer et évaluer l'innovation tout au long du process.

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