Sébastien Hidocq est chief data officer du groupe Decathlon. Dans cette interview, il explique la vision et la stratégie data de l’enseigne spécialisée dans le sport. Il décrit également l’organisation, les dispositifs et les rôles mis en oeuvre pour diffuser une culture data dans l’ensemble du groupe. (photo Décathlon. DR)
CIO : Vous êtes devenu chief data officer du groupe Decathlon début 2020. Pouvez-vous revenir sur la genèse de ce rôle ?
Sébastien Hidocq : Le projet Data de Decathlon a démarré sous un angle technologique, en migrant dès 2012-2013 sur le cloud. Avoir un data lake dans le cloud public nous a donné beaucoup d’avantages, dont le fait de ne pas avoir un legacy indigérable. L’entreprise a eu une préoccupation data dès le début de cette transformation, qui est devenue une vraie préoccupation globale, portée au plus haut niveau par les dirigeants du groupe. La data était l’un des sept ou huit grands enjeux de l’entreprise, il fallait investir plus de temps et d’énergie sur ces sujets.
Je suis un ancien CIO. J’ai pris la fonction de CDO pour deux raisons : la forte empreinte technologique et la dimension de transformation essentielle, à la fois sur les métiers, les processus et les pratiques, tout devant être combiné pour que cela serve l’entreprise. Ce rôle permet une création de valeur humaine, pour les utilisateurs, les collaborateurs et les clients, mais aussi une valeur environnementale et économique.
Que représente l’organisation data au sein de Decathlon ?
A l’échelle mondiale, environ 400 collaborateurs exercent des métiers en lien direct avec les données, auxquels il faut ajouter environ une centaine d’employés du côté métier avec des fonctions autour de la donnée. Parmi ces derniers, nous avons ainsi des data managers, des data owners, des data quality managers, afin que les métiers soient responsables de la disponibilité, de la bonne définition et de la qualité de leurs données pour le plus grand nombre. Ces éléments sont clefs pour que les données puissent ensuite être exploitées par la business intelligence, par nos data analysts et nos data scientists.
400, c’est à la fois beaucoup et assez peu. Nous avons beaucoup recruté et intégré dans ces fonctions. Nous nous développons aussi à l’international, car le groupe Decathlon est présent dans des pays très différents, en Amérique, en Asie, où les enjeux data doivent être traités localement. Nos talents sont très répartis. Il s’agit de trouver un équilibre entre des ressources davantage dispersées et la rationalisation des solutions, afin d’éviter que tout le monde réinvente le même algorithme.
Quelles ambitions poursuit le groupe Decathlon autour de l’usage des données ?
Nous avons la certitude que beaucoup de nos activités peuvent être augmentées par l’intelligence artificielle (IA). L’une de nos convictions, c’est que les données doivent servir à augmenter notre capacité de décision, de façon à être plus efficace. En effet, les décisions sont de plus en plus complexes, avec des crises et des pénuries difficiles à prévoir et qui ont un impact sur les produits. Nous devons gérer aujourd’hui des dizaines de paramètres dans nos processus de décision. Si nous voulons faire ça à l’échelle, dans des dizaines de pays, sur des dizaines de sports, nous sommes obligés d’industrialiser. Notre objectif est de fournir une data propre, accessible, avec une data literacy au bon niveau et des modèles d’IA qui vont aider les métiers à prendre les bonnes décisions. La data n’est pas là pour imposer des décisions, mais pour les éclairer, avec des processus d’entreprise qui doivent être AI-driven plus que data-driven.
Nous avons aussi la volonté d’aller vers du self-BI, afin que les utilisateurs puissent eux-mêmes générer leurs dashboards. C’est un défi en termes d’outillage, mais surtout un défi sur les données elles-mêmes, car il faut des données propres, accessibles et documentées. L’utilisateur doit être certain qu’il a la bonne définition, la bonne source. Pour cela, le rôle des métiers est fondamental, ils doivent s’approprier leurs données. Si les données ne sont pas les bonnes ou qu’elles sont de mauvaise qualité, nous obtenons l’inverse de ce que nous voulons.
Nous avons aussi des projets analytiques avancés, qui dépendent étroitement de la compétence à bien stocker les données, à bien les sécuriser, à garantir qu’elles sont propres et nettoyées. Tout ceci nécessite une gouvernance forte.
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Aurélie Chandèze
