Hubadviser est une société de conseil et de formation spécialisée en Data & IA. Nous organisons régulièrement des entretiens avec des personnalités inspirantes du domaine de la Data et de l’IA, telles qu’Isabel Gomez de Soria, Group Chief Data Officer chez L’Oréal, ou Maxime Havez, Group Chief Data Officer chez Crédit Mutuel Arkéa.

Récemment, nous avons eu l’occasion d’interviewer un « Data Scaler », Karim Louedec, ancien Chief Data Officer chez Servier et Maisons du Monde. Karim est reconnu pour avoir élargi l’équipe Data et IA de Servier de 2 à 140 membres. Son équipe a transformé l’approche de la data au sein du groupe, qui a généré un chiffre d’affaires de 5.3 milliards d’euros en 2023. Il a joué un rôle clé dans le partenariat stratégique entre Servier et Google, augmentant significativement les capacités en data et IA du groupe pharmaceutique. Pour ces raisons, nous souhaitions l’interviewer sur le thème : Comment scaler la Data et l’IA dans une entreprise ?

Bonjour Karim, merci de nous accorder du temps aujourd'hui. Pourrais-tu te présenter, s'il te plaît ?

Bonjour Ismail. Je m’appelle Karim Louedec, titulaire d’un doctorat en physique, j’ai débuté ma carrière en tant que chercheur au CNRS. Puis, vers le milieu des années 2010, je me suis orienté vers les métiers de la Data. J’ai rejoint le groupe M6 en tant que Data Scientist, avant d’être promu Responsable Data Science et Data Stratégie en 2016. Ensuite, j’ai intégré Maisons du Monde, puis Servier, en tant que Group Chief Data Officer.

Tu es connu comme étant un « Data Scaler », ayant réussi à porter la Data et l’IA à une autre dimension chez Servier et Maisons du Monde. Comment as-tu réussi à obtenir des sponsors ?

Chez Servier et Maisons du Monde, il y avait des priorités stratégiques clairement établies. Chez Servier, l’objectif était d’accélérer les processus de R&D. Dans un marché concurrentiel, il était crucial pour Servier d’être réactif et de lancer de nouveaux médicaments rapidement ; le time-to-market était critique.

Chez Maisons du Monde, la priorité stratégique se focalisait sur l’omnicanalité, avec l’ambition d’améliorer les parcours clients pour gagner des parts de marché. Ces deux situations, bien que dans des entreprises différentes, avaient un point commun : la data. Les dirigeants de Servier et de Maisons du Monde comprenaient que la Data jouerait un rôle clé dans l’atteinte de leurs objectifs. Mon rôle en tant que CDO était de réaffirmer et de renforcer cette vision.
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Comment as-tu renforcé l'idée que la Data et l’IA étaient des sujets stratégiques pour les dirigeants que tu as rencontrés ?

L’astuce est de créer un momentum et un sentiment d’urgence. Il s’agit de montrer qu’il est crucial d’agir rapidement et efficacement, car adopter une approche radicale présente de nombreux avantages :


– Cela permet de rassembler diverses parties prenantes autour d’une même table, ce qui est souvent un défi dans le monde de l’entreprise.


– Cela facilite l’obtention de budgets car vous vous positionnez sur un enjeu stratégique de l’entreprise, et non pas juste sur la data en tant que telle.


– Vous avez une histoire à raconter, ce qui permet d’impliquer vos collaborateurs actuels et d’attirer de nouveaux talents, car ils ont le sentiment de participer à une aventure significative.

N'est-ce pas une approche trop risquée ?

Bien sûr, en tant que Chief Data Officer, en rassemblant beaucoup de personnes et en obtenant des budgets importants ainsi que le soutien du CEO, vous ne vous ferez pas que des amis. Cela peut créer des tensions internes et vous exposer à des risques. Pour moi, il faut assumer cette exposition et vivre avec. Cela fait partie du jeu. Une approche radicale peut présenter de nombreux avantages et, dans de nombreux cas, elle est justifiée. Toutefois, il est également crucial de trouver un équilibre pour continuer à avancer pour le bien de l’entreprise.

Comment vis-tu le fait que le poste de CDO soit si exposé ?

Je répondrai par une question : « Que devient un Chief Data Officer après avoir occupé ce poste dans une entreprise pendant 3 ans ? ». En 2024, il n’y a pas d’évolution naturelle du métier de Chief Data Officer vers d’autres postes de direction. Donc, autant aller au bout de ses convictions et réaliser ce qu’on pense être le mieux pour l’entreprise. Il faut partir du principe qu’une des missions principales du CDO est de transformer son entreprise. Peut-on vraiment mener des transformations importantes sans jamais froisser personne, avec tout le monde à 100% content ? Ça me semble compliqué. Il faut accepter l’exposition.

Comment as-tu financé tes projets Data et IA ?

J’ai travaillé avec deux sources de financement. Premièrement, il est crucial d’obtenir de la direction générale qu’elle alloue un budget supplémentaire à l’équipe Data et IA dès le démarrage de la mission. Il est essentiel que la direction générale comprenne que la Data et l’IA représentent un investissement et que, sans ce financement, il serait impossible de réaliser de grandes choses. Ensuite, il est important de restructurer le budget informatique. Personnellement, j’étais rattaché à la DSI, et entre le début et la fin de mon mandat chez Servier, le budget informatique dédié à la Data et à l’IA est passé de 5 à 25%. Il est vital que l’initiative s’accompagne d’une restructuration du budget IT. Enfin, et c’est très important, il faut aussi financer la data par les métiers. Cela vient plus tard, mais il est essentiel de toujours démontrer la valeur apportée par la Data pour continuer à sécuriser du financement.

La dernière équipe Data et IA que tu as dirigée comptait 140 personnes. Comment constitue-t-on une équipe data solide ?

Avant de parler des compétences, je veux insister sur le « pourquoi rejoindre une équipe data plutôt qu’une autre ? ». Il est crucial d’insister sur ce point car la concurrence pour attirer les meilleurs talents est réelle. Selon moi, il faut mettre l’accent sur la vision partagée. Personnellement, je suis impliqué dans le recrutement, ce qui occupe une part importante de mon temps. C’est essentiel. En termes de compétences, j’ai toujours privilégié le recrutement de Business Analysts. Pour moi, ils sont le nerf de la guerre. Sans une excellente capacité de relation avec les métiers et des personnes capables de traduire le langage business en langage data, on ne réussit pas. Ce sont nos ambassadeurs, et il est crucial de les sélectionner avec soin. Ensuite, comme tout le monde, nous avons consacré beaucoup de temps à recruter des Data Engineers. Pour conclure, je dirais qu’il est évidemment nécessaire d’avoir des Data Scientists, mais il faut veiller à les intégrer au bon moment.
Kind bearded man keeping smile on his face while listening to his partner

Lors de ton mandat chez Servier, le partenariat avec Google a beaucoup fait parler. Peux-tu nous expliquer les raisons de ce partenariat ?

Nous avons choisi de devenir partenaires de Google pour deux raisons principales. La première est liée aux capacités techniques offertes par la plateforme GCP. Soyons honnêtes, nous n’aurions pas pu développer de telles capacités par nous-mêmes. Pour exploiter pleinement le potentiel de la data et de l’IA, nous avions besoin d’une plateforme robuste et scalable. Google répondait parfaitement à ces critères. De plus, Google nous a aidé à réaliser une transformation culturelle. Nous nous sommes appuyés sur les équipes de Google pour diffuser une culture de la data au sein de Servier, grâce à des événements, des ateliers et du conseil. C’était l’un des prérequis du partenariat.

Pour réaliser de telles transformations, de nombreuses entreprises font appel à des sociétés de conseil traditionnelles comme Accenture, BCG ou McKinsey. Pourquoi avoir choisi Google pour cela ?

Les sociétés que tu as mentionnées sont également expertes dans leur domaine, mais nous avons privilégié Google pour la dimension culturelle de leur offre et leur expertise technique.

Avec du recul, que ferais-tu différemment ?

Si je devais revenir en arrière, je consacrerais beaucoup plus de temps à l’acculturation des métiers à la Data et à l’IA. Je pense avoir sous-estimé cette partie. Il est crucial de rassurer, d’expliquer et de former les collaborateurs à la Data et à l’IA. C’est un travail de longue haleine, et il ne faut pas hésiter à y consacrer du temps et des ressources. C’est ce que je ferais différemment.

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