Après plus de vingt ans passés dans la data, Azzedine Benjebbour, fondateur de Suadeo, met en évidence un décalage persistant entre les investissements technologiques et leur exploitation par les métiers. Si les architectures se sont industrialisées, l’accès à la donnée reste contraint par des dépendances organisationnelles et techniques. Il défend un repositionnement du décisionnel au plus près des utilisateurs, appuyé sur des plateformes data intégrées et sur une utilisation ciblée de l’intelligence artificielle.
Les projets data se sont construits autour d’une logique d’industrialisation. Les entreprises ont construit leurs systèmes autour de la collecte, du stockage et du traitement de volumes de données toujours plus importants. Cette évolution a permis de stabiliser les architectures, mais elle a déplacé la complexité vers les usages, en multipliant les intermédiaires entre la donnée et les métiers. Dans le même temps, les besoins opérationnels ont évolué vers des cycles de décision plus courts. Les directions métiers attendent des réponses immédiates à des problématiques spécifiques, alors que les chaînes de traitement restent organisées autour de cycles projet longs.
IT Social : En quoi votre parcours a-t-il influencé votre lecture des projets data
Azzedine Benjebbour : Je suis docteur en statistique et cela fait plus de trente ans que je travaille dans la data. J’ai évolué dans le marketing, puis en SSII, avant de rejoindre SAS France à la direction des opérations. Ce parcours m’a permis d’observer de l’intérieur la manière dont les organisations structurent leurs projets décisionnels, et surtout leurs limites. Dans la pratique, les projets produisent du reporting, mais rarement du décisionnel. Les métiers sont sollicités pour exprimer leurs besoins, puis considérés comme ne sachant pas précisément ce qu’ils veulent, alors même qu’ils sont les seuls à pouvoir formuler des questions métier pertinentes. Résultat, ils restent dépendants d’équipes techniques pour faire évoluer leurs analyses, avec des délais qui ne sont pas compatibles avec leurs contraintes opérationnelles. C’est ce constat qui m’a conduit à créer Suadeo, avec une idée simple qui reste valable aujourd’hui, donner aux métiers un accès direct à la donnée et aux moyens de l’exploiter.
Pourquoi estimez-vous que les projets data restent insuffisamment orientés vers l’usage
Le marché consacre encore l’essentiel de ses ressources à la production de la donnée, c’est-à-dire à la collecte, à l’intégration et au stockage. Ces briques sont nécessaires, mais elles ne produisent pas directement de valeur. La valeur apparaît uniquement lorsque la donnée est utilisée dans un processus de décision. Or, dans de nombreuses organisations, cette phase reste indirecte. Les métiers doivent passer par des équipes intermédiaires pour obtenir une analyse ou faire évoluer un indicateur, ce qui crée des cycles d’itération longs, parfois plusieurs semaines. À l’échelle opérationnelle, cela limite fortement la capacité à tester des hypothèses, à ajuster des actions et à mesurer rapidement leurs effets. La donnée est là, mais son exploitation reste contrainte par l’organisation.
Les outils de business intelligence ne permettent-ils pas de répondre à ce besoin
Les outils de business intelligence ont apporté des capacités importantes, notamment en matière de visualisation et de structuration de l’information. Ils permettent de consolider des données et de les restituer sous forme de tableaux de bord, ce qui est utile. Mais un tableau de bord reste une représentation à un instant donné. Il ne permet pas d’explorer un problème métier ni d’en tester les leviers. Lorsqu’un utilisateur cherche à comprendre un phénomène, il doit souvent sortir de cet environnement et passer par des analyses complémentaires. Dans les faits, les décisions reposent encore largement sur des échanges humains et des allers-retours avec les équipes data. Les outils couvrent une partie du besoin, mais ils ne suppriment pas les dépendances.
Quel changement organisationnel proposez-vous pour rapprocher la data des métiers
Le point clé consiste à redonner aux métiers la capacité d’agir directement sur la donnée. Cela suppose de simplifier l’accès, mais aussi de leur permettre de manipuler les informations sans dépendre d’un intermédiaire technique. Dans cette logique, nous avons développé une plateforme qui intègre l’ensemble des briques nécessaires, ce qui permet à un utilisateur d’accéder aux données, de construire ses indicateurs, de tester des scénarios et d’ajuster ses analyses dans des délais très courts. Ce fonctionnement réduit fortement les cycles d’itération et repositionne le métier dans le processus décisionnel. La question centrale devient alors celle de la réactivité, parce que la valeur de la donnée dépend directement de la vitesse à laquelle elle peut être mobilisée.
Pourquoi privilégier une plateforme intégrée plutôt qu’un ensemble d’outils spécialisés
Les architectures actuelles reposent souvent sur un empilement d’outils spécialisés, chacun répondant à un besoin précis. Le problème, c’est que leur articulation crée des ruptures dans la chaîne de traitement de la donnée et multiplie les dépendances. Une plateforme intégrée permet de couvrir l’ensemble du cycle de vie, depuis la collecte jusqu’à l’exploitation, dans un environnement cohérent. Les connecteurs, les flux, la gouvernance et les fonctions analytiques sont réunis, ce qui réduit la complexité technique et facilite l’usage. Cela permet aussi de centraliser les règles de gestion et les droits d’accès, ce qui rend leur compréhension et leur évolution beaucoup plus simples.
Quel rôle attribuez-vous à l’intelligence artificielle dans cette évolution
L’intelligence artificielle agit comme un accélérateur des usages. Elle permet d’automatiser un certain nombre de tâches techniques, d’assister les utilisateurs et de réduire les délais nécessaires pour produire des analyses. Elle intervient à plusieurs niveaux, côté IT pour faciliter la mise en place des flux et des traitements, et côté métier pour générer plus rapidement des restitutions adaptées. Son apport principal, c’est de réduire le temps entre la question et la réponse. Elle ne remplace pas les métiers, elle les augmente en leur permettant d’aller plus vite dans leurs analyses et leurs prises de décision.
Comment analysez-vous l’évolution actuelle du marché de la data
Le marché évolue vers des architectures plus intégrées, avec une attention de plus en plus forte portée à l’usage. Les approches de type data mesh traduisent cette volonté de rapprocher la donnée des domaines métiers. Mais cette transformation reste progressive, parce que les organisations doivent composer avec des systèmes existants et des structures organisationnelles installées. Cela ralentit l’adoption de modèles plus directs. À terme, les plateformes intégrées devraient prendre une place de plus en plus importante, parce qu’elles permettent de simplifier les architectures et de réduire la distance entre la donnée et son exploitation opérationnelle.
La question de la souveraineté influence-t-elle ces choix technologiques
La souveraineté devient un critère de plus en plus présent, notamment dans les environnements publics et régulés, où les organisations cherchent à mieux maîtriser leurs données et les infrastructures qui les hébergent. Il existe en France des acteurs capables de répondre à ces enjeux, mais ils ne sont pas toujours intégrés dans les réflexions au même niveau que les solutions internationales. Cela pose une question d’équilibre dans les choix technologiques. L’enjeu est d’évaluer les solutions disponibles de manière objective, en tenant compte à la fois des capacités techniques et des contraintes réglementaires.
Quelles sont vos priorités pour Suadeo dans ce contexte
La plateforme a été construite sur une longue période, avec un investissement important en recherche et développement, et elle couvre aujourd’hui l’ensemble du cycle de vie de la donnée avec une intégration avancée de l’intelligence artificielle. Nos priorités portent désormais sur le développement commercial et le renforcement de la visibilité, parce que c’est un point clé pour accompagner la croissance. En parallèle, nous continuons à faire évoluer la plateforme sur les aspects techniques, notamment en matière de performance et d’intégration.
Comment voyez-vous l’évolution des usages dans les prochaines années
Les organisations évoluent vers des modèles dans lesquels les métiers disposent d’un accès plus direct à la donnée, et où l’autonomie et la réactivité deviennent des critères opérationnels. Dans ce cadre, les plateformes intégrées devraient se généraliser, parce qu’elles permettent de simplifier les architectures et de rapprocher la donnée de ses usages. La transformation est déjà engagée, et l’enjeu porte désormais sur la capacité des organisations à adapter leurs pratiques et leurs modèles pour en tirer pleinement parti.
