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La Poste, une mutation en profondeur vers l’entreprise data-driven

Compte-rendu du séminaire industriel data science des Mastères Spécialisés Big Data et IA de Télécom Paris du jeudi 28 janvier 2021, avec Pierre-Etienne Bardin, chief data officer du groupe La Poste.

La Poste est une entreprise fondée il y a plus de six siècles. Aujourd’hui, du fait de la digitalisation de notre société, elle est confrontée une baisse inexorable du volume du courrier qui se poursuit d’année en année. Mais La Poste dispose d’autres actifs à son avantage : elle est dotée d’une bonne image de marque, d’un nom très connu, de nombreux dispositifs sur tout le territoire et de très nombreuses autres ressources.

Face à cette baisse de la demande, l’entreprise souhaite cependant maintenir son modèle social. Pour cela le Groupe se doit de trouver de nouveaux leviers de croissance, comme la livraison de colis mise en place il y a quelques années et qui ne cesse de croître depuis l’apparition et le développement du e-commerce, en France et à l’international ; ainsi que la banque et l’assurance.

Dans cette ère du digital, la data et l’intelligence artificielle (IA) font partie des centres d’intérêts et des leviers que l’entreprise souhaiterait actionner pour sa croissance alternative future. La Poste a entrepris une transformation digitale massive à partir de 2014, qui a tout d’abord commencé par une transformation numérique, suivie d’une transformation data en 2015, puis la mise en place entre 2015 et 2020 des fondations sur lesquelles elle va s’appuyer pour devenir une entreprise « data-driven ».

Durant les dernières années, l’entreprise a travaillé sur la définition de sa transformation numérique. Elle souhaite se positionner parmi les leaders de son marché et utiliser un processus de prise de décision qui se base sur la data et l’IA. Pour se faire, elle a défini les principaux enjeux de cette transformation :

  • Cas d’usage business : structuration des cas d’usages en s’adaptant aux besoins métiers. La création de valeur pour chaque cas d’usage est définie préalablement et permet d’évaluer l’impact et la création de valeur a priori et a posteriori.
  • Plateformes : construction des plateformes pour extraire de la valeur de la manière la plus industrielle possible.
  • Data Gouvernance : connaissance, compréhension et maîtrise des données et leur intégration dans un système informatique.
  • Conduite du changement : acculturation et sensibilisation des employés autour des métiers de la data et de l’IA.

En suivant de ce plan d’action, l’entreprise doit passer par différents niveaux de maturité :

  • Sensibilisation (concerne 40% des entreprises)
  • Activation (35% des entreprises)
  • Capture de valeur (12%)
  • Industrialisation à l’échelle (8%)
  • Data-Driven (8%)

La Poste se situe aujourd’hui entre le stade de captation de valeur et celui de l’industrialisation à l’échelle, car elle arrive à transformer cet actif data en réelle valeur en passant les projets de la preuve de concept à la production. Elle souhaite dans le futur gagner en maturité pour aboutir à une organisation d’ensemble plus compétente et autonome en matière de data et d’IA, et capable de penser à des produits data.

Afin d’atteindre son objectif, l’entreprise a défini plusieurs leviers :

  • Une ambition portée par le comité exécutif. Ce qui est une étape clé, car elle insuffle une dynamique de développement des cas d’usage.
  • L’orientation vers les cas d’usages à plus fort impact avec un retour sur investissement important et en sélectionnant en priorité des projets à forte valeur ajoutée.
  • Mise en place d’une infrastructure adaptée, qui facilite la libre circulation des données, la simplification de l’accès et permet aux différentes parties prenantes d’en extraire eux-mêmes de la valeur.
  • Accompagner le changement au sein de la culture de la data, via la mise en place de dispositifs d’e-learning, d’applications pour former des managers et d’autres dispositifs pour faire émerger de nouvelles idées autour de l’IA. Ces actions ont pour but de rendre autonomes les différentes parties de l’entreprise aux métiers de l’IA et de la data, et leur permettre d’en comprendre l’intérêt pour eux. L’entreprise met également en place des formations pour les postières et postiers à la data science, la data analyse, au data management, au data engineering etc. En effet, des métiers historiques sont appelés à disparaitre, il faut être capable de les faire évoluer vers les métiers de demain.
La Poste a décrit les différents rôles de la data, a défini les compétences nécessaires et comment elles s’intègrent dans les projets afin d’être reconnues dans la fiche de poste

Le recrutement des profils pouvant servir cette stratégie peut se révéler problématique. L’une des solutions est donc d’opérer un développement des compétences en interne, par exemple en identifiant les programmes de formation associés à chaque poste pour permettre la montée en compétence en interne afin d’évoluer dans les métiers de la data.

La Poste a décrit comment les différents métiers de la data intervenaient dans le cycle de vie d’un projet

La Poste a su transformer les données à sa disposition en un véritable actif stratégique. Cette transformation passe par l’instauration de mesures du niveau de qualité de la donnée, qui permettent de cibler les éventuels besoins d’amélioration. A cela s’ajoutent les travaux d’adoption de définitions communes à l’échelle du groupe pour permettre à chacun de comprendre les données à sa disposition. Ces travaux sont nécessaires à la mise en place de référentiels, les données clés favorisant les jointures entre les activités pour permettre à La Poste de proposer de nouveaux services.

La Poste adopte une vue multidimensionnelle avec une activité très riche, de création de nouveaux produits et services, avec pour objectif de les améliorer, selon cinq thématiques :

  • optimisation des processus industriels
  • efficacité opérationnelle : essayer de faire la même chose à moindre coût et réduire les coûts fixes
  • expérience client : améliorer la qualité et les services des commerciaux
  • Risque et conformité : La Poste est une banque et une assurance qui a des contraintes liées au RGPD [1], elle est donc fortement régulée et doit être conforme aux aspects légaux.
  • Qualité de vie au travail : augmenter l’engagement des collaborateurs, réduire l’absentéisme et l’accidentologie via l’IA.

La Poste produit en permanence de nouveaux services, et se doit d’adopter une approche data by design (l’aspect « data » est prévu dès le début de la conception).

La Poste dispose de quatre « datalakes », chacun regroupant les données associées à un segment de son activité :  industrie, connaissance client & fonctions support, banque et assurance. Les deux premiers vont être fusionnés pour faciliter les recoupements et ainsi améliorer l’expérience client. La fusion des quatre datalakes n’est cependant pas à l’ordre du jour compte tenu des contraintes réglementaires. Le respect de ces dernières passe par ailleurs par un dispositif de droits d’accès performant qui permet d’ouvrir les données au plus grand nombre et notamment aux équipes métiers qui sont les mieux placées pour générer de la valeur. Le groupe effectue également une veille technologique pour rester à l’état de l’art en matière d’utilisation de la donnée et stimuler ses salariés.

Les chantiers basés sur l’IA sont sélectionnés s’ils répondent à des critères en termes de création de valeur, de réplication et de transversalité. Cette logique amène La Poste à se focaliser sur des projets structurants. L’acquisition de ProbaYes en 2016 apporte au groupe les compétences capables de porter son objectif d’entreprise. De plus, la structure propose également ses services à des clients externes et peut faire bénéficier le groupe d’éventuelles synergies.

Durant la dernière décennie consacrée à la digitalisation, La Poste a identifié des prérequis nécessaires à l’aboutissement du projet. Parmi ceux-ci figurent notamment le besoin du métier, l’accessibilité aux données et la plus-value du projet. Pour accomplir son objectif, La Poste met en place des équipes pluridisciplinaires pour répondre avec précision à toutes les problématiques qui pourraient se poser. Ainsi, elle a développé des chatbots pour apporter des réponses instantanées et uniformisées au sein du groupe et elle a permis d’automatiser 85% des tâches relatives à certaines écritures comptables.

Compte-rendu rédigé par Emmanuel Blanchard, Aicha Lahlou et Jean-Philippe Quach, étudiants du Mastère Spécialisé Big Data promotion 2020-2021.


[1] Règlement Européen Général sur la Protection des Données

Illustration : photo de Pressfoto – Freepik.com