Trois clés pour une transformation numérique « future-proof »

D’un côté, le contexte économique actuel met une pression accrue sur les gestionnaires et leurs expert·es. Les restrictions budgétaires commandent de maximiser l’impact des investissements en numérique et de dédier un temps précieux à rendre des comptes. Et c’est vrai au privé comme au public.

De l’autre, l’essor technologique actuel fait émerger un shiny new object chaque semaine. Les grands modèles de langage (LLM) et l’intelligence artificielle (IA) évoluent plus rapidement qu’ils ne sont adoptés par la masse. Et c’est un défi de comprendre comment ça redéfinit les attentes du marché, et d’identifier les opportunités stratégiques qui en émergent.

Transformation numérique (n. f.)
Processus stratégique par lequel une organisation intègre de la technologie dans plusieurs aspects de ses activités, modifiant sa façon d’opérer et de livrer de la valeur à ses client·es.

Une transformation numérique, ce n’est donc pas seulement l’adoption de nouveaux outils. Ça relève plus de la refonte opérationnelle. Ça impacte les processus, l’expérience client·es, voire même le modèle d’affaires. Ça touche les infrastructures technologiques et les méthodes de travail. Ça impose une montée en compétence des équipes. Ça nécessite un alignement de la vision stratégique.

À tort, certain·es croient que les grandes transformations numériques sont derrière nous. Mais nombre d’organisations en sont encore à amorcer leur transformation ou à l’opérationnaliser.

Si vous pouvez avoir une certitude dans la vie, c’est que les besoins et les attentes de vos utilisateur·trices évoluent moins rapidement que la technologie. En comprenant ces besoins et en opérant une transformation numérique qui en tienne véritablement compte, vous travaillez forcément de façon plus durable et cohérente.

Comprendre les besoins des utilisateur·trices, c’est comprendre les schèmes mentaux des client·es actuel·les et futur·es, des employé·es et des différentes parties prenantes.

Ça implique de la recherche, pour faire sens des traces observables – des entrevues semi-dirigées pour comprendre les intentions derrière les tendances de recherche SEO, par exemple. Parce que, si les données quantitatives offrent un aperçu des comportements, les données qualitatives, elles, permettent de comprendre les besoins et les motivations.

Cette démarche, elle est chronophage, oui, mais elle est payante. Couplée à vos objectifs d’affaires et à vos capacités technologiques, c’est la fondation de votre projet de transformation numérique. Et c’est un facteur déterminant de votre succès.

OK. Mais est-ce possible avec un budget restreint ? Oui. À titre d’exemple, un de nos projets récents.

L’évolution du modèle d’affaires de notre client l’amenait à effectuer une transformation numérique : écosystème, outils martech, processus internes, expérience client·es, etc. Il devait passer d’un écosystème fragmenté où chaque unité d’affaires opérait en silo à un écosystème unifié répliquant le service personnalisé des unités d’affaires maintenant fusionnées.

Pour réussir cette transformation, nous avons eu recours au service blueprint, une cartographie permettant de visualiser, pour chacun des segments de clientèle :

• Les indicateurs de performance clés (KPI) mesurant l’atteinte des objectifs d’affaires

• Les étapes du parcours client·es

• Les interactions des client·es avec les employé·es et la technologie (frontstage et backstage)

• Les processus organisationnels essentiels à la prestation de service

• Les aspects légaux à respecter

• Ainsi que tout autre élément d’information essentiel au projet (ex. l’importance de la technologie dans la prestation de service pour un segment)

Nous avons obtenu toutes les informations pertinentes grâce à une série d’entrevues avec des expert·es provenant de l’ensemble des unités d’affaires.

Avec la cartographie, nous avons pu identifier les convergences et les divergences pour les segments de clientèles et les unités d’affaires. Ce qui a facilité la recommandation d’une feuille de route assurant le succès d’un point de vue des objectifs d’affaires, de la faisabilité technologique et de l’expérience utilisateur·trices. Ce faisant, nous avons maximisé la pérennité de la transformation numérique parce que nos recommandations étaient ancrées dans des besoins clairement identifiés qui évoluent lentement et qui sont supportés par la technologie pertinente. La technologie agit alors comme un élément facilitateur plutôt que comme une « gimmick ».

Les expert·es en prospective (ou foresight) ne s’entendent pas quand vient le temps de prédire comment l’IA va impacter nos vies à moyen terme. Et il est possible que votre organisation n’ait pas encore de business case pour son utilisation. Mais la considérer comme un public dans votre transformation numérique, c’est la meilleure façon de vous faciliter la vie et de maximiser les retombées le moment venu.

Prospective (n. f.)
Discipline qui a pour objet l’exploration des futurs possibles, entre autres, grâce à l’analyse des tendances et des signaux faibles. Elle permet de mieux naviguer dans l’incertitude et d’éclairer la prise de décisions dans un contexte changeant.

Pour considérer l’IA comme un public, il faut commencer par comprendre comment elle indexe notre écosystème.

• Quand l’IA lit du contenu, elle en ingère l’intégralité d’un coup, même si votre site contient des milliers de pages, même si votre base de données contient des centaines de milliers de client·es.

• Elle extrait la structure de votre système et détecte la hiérarchie de l’information, tout en capturant ce qui est contenu dans les éléments structurels comme les tableaux.

• Elle comprend la sémantique, la relation entre les concepts clés et les idées. Contrairement aux humains, elle n’a pas besoin que les informations soient présentées séquentiellement ou sur une même page et a la capacité d’associer des informations dispersées.

• Elle se crée un « modèle mental » où tout ce qui a été ingéré se retrouve en réseau et est accessible sur demande.

En somme, la structure est une clé importante.

Pour optimiser cette « compréhension » par l’IA, il est essentiel de bien structurer son contenu, d’utiliser des métadonnées riches, et d’organiser ces données avec cohérence. Cette approche présente un double avantage : elle améliore l’indexation actuelle par les moteurs de recherche tout en préparant le terrain pour les interactions futures médiées par l’IA.

Mais préparer son écosystème numérique aux interactions médiées par l’IA requiert également d’investir dans son expérience de marque. La multiplication de ces interfaces entre nos client·es et notre marque engendre une certaine perte de contrôle. Cependant, en travaillant le haut de son entonnoir de conversion et en stimulant la préférence pour sa marque autant que son référencement et l’optimisation de ses conversions (CRO), on peut continuer de générer du trafic qualifié, prêt à payer pour notre produit, indépendamment du « moteur de recherche » ou du contexte dans lequel il est présenté.

Plus intéressant encore, la création de contenu de qualité, qui s’oriente vers quelque chose de plus conversationnel, en alignant la structure et les schèmes mentaux de nos utilisateur·trices, pourrait faciliter la proposition par l’IA des next best actions. Résultat ? Le potentiel de conversion de nos efforts s’en trouve maximisé.

Pour qu’une transformation numérique soit un succès, il faut revenir aux bases. Il faut s’assurer de créer de la valeur pour l’organisation comme pour les utilisateur·trices, faire preuve d’agilité dans la conception comme dans l’implantation de la solution technologique et agir de façon structurée et réfléchie pour assurer la résilience de l’écosystème.

Pour ce faire, il faut une stratégie numérique claire avec des KPIs alignés sur les objectifs d’affaires, maîtrisés par l’ensemble des équipes mobilisées par la transformation. Il faut des principes de conception qui permettent d’agir avec résilience et robustesse :

• Une architecture d'information qui reflète les schèmes mentaux des utilisateur·trices

• Une taxonomie flexible, mais contrôlée !

• Une conception atomique tant pour le design que pour le contenu, avec des composants réutilisables facilitant la réutilisation

• Une infrastructure technologique flexible et des API robustes pour les interconnexions

• Une architecture technologique découplée (headless)

• Des modèles de données évolutifs prévus pour s’enrichir avec le temps

• Le suivi de la performance en continu et des tests utilisateur·trices lorsque pertinent, pour optimiser l’expérience et éviter la désuétude

On s’entend. On ne réinvente rien, mais on adopte les meilleures pratiques qu’on perd trop souvent de vue.

Une transformation numérique future-proof, ça exige de penser en systèmes. Et pour penser en systèmes, il faut briser les silos de votre organisation et adopter une vision holistique de tous les éléments de votre écosystème numérique. Il faut aussi comprendre les besoins de vos utilisateur·trices et considérer l’ensemble de leur cycle de vie ainsi que vos capacités technologiques et vos objectifs d’affaires. Parce qu’ils forment un tout connecté où chaque élément influence les autres.

Une transformation numérique future-proof, ça exige aussi de concevoir avec résilience. Et pour concevoir avec résilience, il faut bâtir pour l’adaptabilité plutôt que pour la permanence, opter pour une architecture structurée et flexible, s’assurer d’avoir des données structurées et des composants modulaires.

Pour itérer et évoluer avec les changements technos et les comportements des utilisateur·trices.

C’est comme ça qu’on met les bases d’une fondation solide pour demain tout en concevant aujourd’hui. Une transformation numérique, ce n’est pas une destination, c’est un processus !