Pour bâtir une stack efficace face à la vitesse du changement, il faut centraliser la gouvernance des données, collecter le consentement dès la capture et adopter une architecture modulaire, flexible et orientée consentement et identité. Voici les clés d’une stack data et AI moderne.
3 principaux points à retenir.
- La complexité et la vitesse du changement imposent une refonte globale des stacks, pas des solutions ponctuelles.
- Le consentement doit être collecté et stocké au point de capture des données, garantissant respect et conformité.
- La gestion d’identité et une couche sémantique solide sont indispensables pour rendre les données exploitables par l’IA et les humains.
Pourquoi la complexité actuelle des stacks data et IA est-elle un vrai défi ?
La complexité de notre époque en matière de stacks data et IA est bien plus qu’un simple casse-tête technologique, elle est un véritable défi stratégique. L’explosion des volumes de données et la vitesse à laquelle les règles de confidentialité changent mettent une pression immense sur les entreprises. Parfois, on a l’impression d’être dans un tourbillon où chaque nouvel outil que l’on « ajoute » à son stack ne fait qu’empirer les choses, comme une surcharge de bagages à l’aéroport : ça devient vite ingérable.
Lors de la récente MarTech Conference, plusieurs experts, tels que Florian Delval, ont souligné que cette complexité découle principalement de l’interaction entre le volume de changements et la diversité des formats de données. Prenons l’exemple de CBIZ, qui gère plus de 300 services différents. Ce n’est pas juste un problème de données, c’est un véritable casse-tête d’interopérabilité. Comment assurer que les informations d’un système puissent parler avec celles d’un autre, quand chacune de ces plateformes a sa propre manière d’organiser l’information ? C’est là qu’on voit le besoin crucial d’une réorganisation profonde des données et de leurs intégrations. Cela ne se résume pas à « bricoler » en empilant les outils; il faut commencer par redéfinir la manière dont ces outils interagissent.
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Une interconnexion insuffisante entre les systèmes de données peut mener à des erreurs coûteuses. Par exemple, si vous êtes un marketeur qui utilise un CRM qui ne dialogue pas avec votre outil d’emailing, alors vous pourriez bien vous retrouver à envoyer des emails inopportuns aux bonnes personnes, ou pire, à ignorer des clients précieux. La réalité, comme l’a remarqué Natalie Jackson de CBIZ, est que dans un monde B2B où chaque client est unique, la qualité des données peut faire pencher la balance de votre stratégie marketing.
Il est donc essentiel d’adopter une stratégie robuste qui integre ces divers aspects au lieu de se concentrer sur une simple accumulation d’outils. Si vous voulez voir un vrai changement, il est impératif de mettre en place une vue d’ensemble : ce n’est pas juste une question de technique, mais d’une vision qui connecte toutes les facettes de votre data stack. Pour explorer davantage comment construire votre data stack avant d’aborder l’IA, je vous invite à lire ceci.
Quelle est la réalité de la qualité des données pour alimenter l’IA ?
Réponse immédiate : la perfection des données est un mythe. Tenter d’atteindre la pureté des données, c’est comme courir après une ombre. Angela Vega, directrice chez Expedia, a même déclaré que nous devrions viser un niveau de « bon assez » plutôt que de chercher la perfection. Dans un univers multi-canal où chaos et fragmentation règnent, les entreprises doivent intégrer les défis liés aux métadonnées et au tagging pour naviguer dans cette complexité.
Imaginez-vous en train de planifier un voyage. Vous utilisez plusieurs plateformes : une pour réserver votre vol, une autre pour l’hébergement, et peut-être même une appli distincte pour les activités. Chaque source génère et utilise des données de manière disparate. Chez Expedia, cette réalité crée un casse-tête : comment récupérer des informations pertinentes et réellement personnalisées tout en respectant l’expérience utilisateur ? Avec des données éparpillées et un manque de normalisation, atteindre cet objectif devient une véritable gageure.
C’est d’ailleurs là qu’une couche sémantique entre en jeu. Elle permet à l’IA d’interpréter les données plus efficacement sans nécessiter des connexions surcomplicatrices. Nous vivons à une époque où les données non structurées – comme les avis en ligne ou les enregistrements d’appels – peuvent être exploitées par l’IA pour extraire des thèmes pertinents. C’est un peu comme transformer le bruit en musique ! L’IA peut déceler l’intention derrière des retours clients peu clairs, ouvrir des perspectives nouvelles qui permettent de cerner la demande véritable.
Mais n’oublions pas, il est crucial de modérer nos attentes. En définitive, si vous baser vos décisions sur des données incertaines, vous risquez d’échouer. Les promesses en matière de performances doivent être ajustées en fonction de la qualité réelle des données. Penser à l’« acceptable » ne doit pas être perçu comme un abandon ; c’est une stratégie gagnante pour avancer sans louper le coche dans ce monde en perpétuelle évolution. Un excellent moyen de catalyser cette transformation est d’appliquer des critères d’acceptation basés sur l’usage. Renseignez-vous ici sur comment construire une stack data qui saura valoriser ces réalités. Chaque petit pas peut faire la différence.
Le centre de la stack existe-t-il encore ?
Le centre de la stack n’existe plus, et il est grand temps de le reconnaître. Oubliez l’époque où un CRM ou une plateforme d’automatisation du marketing (MAP) trônait majestueusement comme le pilier central de votre architecture. Aujourd’hui, on parle de modularité. Les entreprises embrassent une approche plus souple avec des « data domains » qui sont non seulement productisés, mais également interconnectés de manière à s’adapter sans cesse aux fluctuations du marché.
Pourquoi céder à cette flexibilité ? Parce qu’elle permet une réactivité inédite face aux changements rapides de l’environnement commercial. Imaginez un monde où chaque unité de données peut être ajustée ou remplacée sans perturber l’ensemble. En fait, une centralisation excessive peut souvent engendrer des lourdeurs, alors que l’agilité est désormais la véritable clé du succès. C’est le paradoxe d’un système décentralisé qui intègre une gouvernance centralisée. Une bonne gouvernance est indispensable pour garantir la qualité et l’intégrité des données, mais cela n’implique pas que tout doit être enfermé dans un seul modèle rigide.
Dans le domaine B2B, les CRM se heurtent à une limitation majeure : l’obsolescence des informations lorsqu’un client change de poste. Qui n’a jamais reçu un appel d’un ancien client, persuadé qu’il était toujours en contact avec le bon décideur ? Les données de contact liées à un email professionnel ne reconnaissent pas le mouvement. À ce titre, les entrepôts de données et les Customer Data Platforms (CDP) deviennent les héros méconnus, unifiant les profils d’une manière beaucoup plus fine et contextuelle. Ils permettent de maintenir une vue d’ensemble claire de chaque relation client, même dans les eaux fluctuantes du paysage professionnel.
En intégrant des identités variées au sein de ces systèmes, vous construisez un réservoir robuste d’informations exploitables. Mais attention, la mise en place de cette décentralisation doit être pensée avec sérieux. S’il ne doit pas y avoir un centre unique, il doit y avoir des points de gouvernance clairs. Chaque pièce de votre puzzle de données doit jouer son rôle sans jamais perdre de vue la scène d’ensemble.
Comment gérer l’identité, les doublons et le consentement efficacement ?
Quand il s’agit de gérer l’identité, les doublons et le consentement, la condition sine qua non est d’intégrer ces considérations dès la conception. Pourquoi ? Parce qu’ignorer ces aspects peut se traduire par un chaos total dans votre base de données, ce qui n’est pas que théorique, j’en ai été témoin dans plusieurs projets. La réalité est que les doublons peuvent ruiner la qualité de votre data, et aucun CRM ou MAP n’a le pouvoir magique de les régler tout seul.
En centralisant vos données dans un data warehouse ou une Customer Data Platform (CDP), vous pouvez contourner une bonne partie de ce problème. Imaginez un instant que vous ayez défini des clés canoniques comme l’email, le login ou un ID de fidélité. Cela crée une uniformité dans la manière dont les données sont stockées et permet de mieux gérer les identités. Pourquoi est-ce important ? Parce que chaque changement d’emploi d’un client peut faire qu’il apparaisse comme un nouveau prospect, alors que ce pourrait être votre client précédent, mais avec un nouvel email. Ne serait-il pas dommage de perdre cette opportunité à cause d’un simple doublon ?
Concernant le consentement, il est primordial de le collecter et de le stocker au moment de l’acquisition de chaque donnée. Imaginez que vous ayez réussi à capter l’intérêt d’un client, mais que vous n’ayez pas enregistré son consentement. Vous risquez de le déranger avec des communications non sollicitées, ce qui nuira à votre image de marque. Cela me rappelle l’exemple d’Expedia, qui tente d’unifier les connexions de ses utilisateurs sur différentes plateformes. Malgré cette unification, la fragmentation des canaux (entre application mobile, navigateur, et autres) crée des frictions. Ils savent pertinemment qu’une personnalisation excessive sans respect pour la vie privée entraîne souvent des désabonnements. Et vous, avez-vous déjà tenté de gérer vos préférences de communication sans l’aval explicite d’une marque ? Frustrant, n’est-ce pas ?
Intégrer la notion de consentement « par design » fait donc partie intégrante d’une stratégie data efficace. En collectant les permissions dès le point de capture, vous pouvez mieux comprendre ce que vous pouvez faire avec les données, tant dans l’immédiat qu’à long terme. C’est ici que souplesse et respect se rencontrent, pour offrir une expérience client qui, dans le meilleur des cas, incarne la plus belle définition du marketing moderne. Pour en savoir plus sur la construction d’une stack robuste et agile, jetez un œil à cet article.
Quelles sont les priorités pour concrétiser une stack data et IA performante ?
Quand il s’agit de construire une stack data et IA performante, il y a des priorités à ne pas négliger. En écoutant les experts lors de la conférence MarTech, cinq actions clés émergent comme essentielles pour naviguer dans la complexité croissante de l’environnement numérique. Voici un petit tableau de synthèse qui résume ces recommandations.
| Action | Benefit | Exemples d’outils ou de méthodes |
|---|---|---|
| Définir un niveau ‘good enough’ lié au cas d’usage | Évite la paralysie par l’analyse en permettant des décisions basées sur des données exploitables | Ateliers de définition en équipe, frameworks Agile |
| Collecter le consentement au moment de la capture | Renforce la confiance des utilisateurs et améliore la qualité des données | Outils de gestion du consentement, intégration via APIs |
| Établir une identité canonique claire | Permet d’unifier les profils clients, résolvant les problèmes de duplicité | CDPs (Customer Data Platforms) comme Segment ou BlueConic |
| Créer une couche sémantique riche en métadonnées | Facilite l’accès aux données tant pour les humains que pour les IA | Ontologies, modèles de données sémantiques comme schema.org |
| Piloter la transformation des données non structurées en actions exploitables | Maximise l’utilisation des insights générés à partir de données brutes | Algorithmes de traitement du langage naturel (NLP), outils comme Apache Kafka |
Ces actions ne doivent pas être considérées comme une checklist statique. Chaque entreprise est unique et doit ajuster ces recommandations en fonction de ses besoins spécifiques. L’idée est que la stack n’est pas un monolithe, mais un organisme vivant, capable d’évoluer au fil du temps. Pourquoi ne pas explorer davantage ce sujet passionnant ? Parfois, un petit coup d’œil sur l’évolution des stacks peut tout changer. Vous pouvez découvrir plus de détails intéressants ici.
Comment garder une stack data et IA agile et respectueuse à l’ère du changement ?
Le secret d’une stack data et IA efficace, c’est la flexibilité pensée dès la conception. On ne gagne rien à rigidifier ses outils, on perd surtout en réactivité face à un monde marketing en mutation constante. Gouverner centralement, c’est maîtriser la qualité, l’identité et surtout le consentement, tout en offrant aux équipes la modularité nécessaire pour innover. Ainsi, vous garantissez non seulement des interactions clients pertinentes grâce à l’IA, mais aussi un respect inévitable pour la confiance client. C’est ce double objectif qui fait la force des stacks modernes, et ce bénéfice direct pour les marketers, data engineers et décideurs pour délivrer du sens avec la donnée.
FAQ
Pourquoi la qualité des données n’a-t-elle jamais été parfaite ?
Qu’est-ce qui remplace le centre de la stack aujourd’hui ?
Comment gérer le consentement efficacement ?
Les CRM suffisent-ils pour gérer l’identité client ?
Que faut-il prioriser pour intégrer l’IA dans sa stack ?
A propos de l’auteur
Franck Scandolera, consultant et formateur indépendant, est un expert reconnu en Web Analytics, Data Engineering et Automatisation No Code, avec une forte spécialisation sur la gouvernance des données et l’intégration de l’IA en marketing. Depuis plus de 10 ans, il accompagne agences et entreprises en France, Suisse et Belgique à structurer leurs infrastructures data, garantir leur conformité RGPD et exploiter efficacement les technologies émergentes comme Snowflake, Google BigQuery ou Salesforce Data Cloud. Sa maîtrise fine des enjeux de consentement, qualité et identité lui permet de livrer des stratégies data robustes, flexibles et orientées résultat.