Le choix des solutions IT est un véritable levier stratégique pour les décideurs. Toutefois, ce choix n'est pas toujours évident, car il peut être difficile de savoir dans quelle direction avancer. Cet article vous propose une clé de lecture pour prendre des décisions éclairées.
Un besoin réplicable se définit par une exigence commune que partagent plusieurs entreprises, qu’elles appartiennent ou non au même secteur d’activité. Des besoins aussi génériques que la messagerie ou la facturation sont des exemples parfaits de besoins réplicables.
Certaines entreprises, comme Microsoft Teams, ont réussi à créer des solutions standardisées qui répondent à ces besoins partagés par des centaines, voire des milliers d’entreprises à travers le monde. Parfois, des concurrents se positionnent en ciblant des segments spécifiques, comme Slack, qui s’adresse aux startups ou aux petites équipes, tandis que Microsoft Teams est souvent le choix privilégié des DSI pour déployer une solution à l’échelle de l’entreprise.
Lorsqu'un besoin est réplicable, la solution consiste généralement à acheter une solution sur étagère. L'argument ? "Si vous pouvez vous adapter à notre solution, vous trouverez difficilement quelque chose de moins cher et plus rapide à mettre en place."
Cependant, certaines problématiques sont trop spécifiques pour trouver une solution standardisée. Par exemple, Microsoft Copilot ne parvient pas toujours à répondre efficacement à des questions métiers précises, car il manque des informations essentielles ou que le modèle de données n'est pas conçu pour les retrouver. Dans ces cas, une approche sur mesure peut offrir de bien meilleurs résultats, comme l'illustre le projet que nous avons réalisé pour Proximus. En règle générale, plus un besoin est complexe, moins il y a de chances qu’une solution prête à l'emploi soit adéquate.
Pour tirer pleinement parti des solutions digitales sur étagère, il est essentiel de disposer de processus standardisés. Cela permet non seulement d'exploiter les solutions existantes, mais aussi de réduire les coûts liés à des développements spécifiques.
Cependant, la standardisation des processus peut être un véritable défi pour certaines entreprises. Un accompagnement en gestion du changement peut alors être nécessaire pour réussir cette transition.
L'innovation en matière de data et de logiciels ouvre de nombreuses opportunités, mais toutes ne justifient pas un développement sur mesure.
Lorsque vous identifiez un besoin métier majeur, nous recommandons de réaliser une étude technique approfondie s’étalant sur maximum 3 semaines. L’objectif ? Analyser la problématique en détail et définir une feuille de route avec un retour sur investissement clair.
Si le ROI n’est pas évident, il est rarement stratégique de se lancer dans un développement spécifique. Ce ROI peut être quantitatif (par exemple, augmenter de 13 % le taux de fonctionnement d’un parc éolien grâce à la maintenance prédictive) ou qualitatif (comme désengorger les équipes internes pour leur permettre de se concentrer sur leur véritable valeur ajoutée).
Lorsque le besoin est critique et qu'une réponse rapide est nécessaire, se tourner vers des équipes externes peut parfois s’avérer risqué. Les équipes internes, si elles existent, peuvent être occupées par d'autres projets ou ne pas disposer des compétences techniques nécessaires.
En revanche, il peut être pertinent de faire appel à des équipes internes pour garantir une maîtrise complète du projet. Voici les principaux risques à prendre en compte et les solutions possibles :
Que vous optiez pour une solution sur étagère ou un développement sur mesure, la capacité d’une solution à s’intégrer dans votre SI existant est un critère clé. Une transformation digitale réussie repose sur des briques technologiques interconnectées, capables de communiquer entre elles et de maximiser la valeur ajoutée.
L’exploitation des données interconnectées rend également possibles les cas d’usage avancés en intelligence artificielle. Cette interopérabilité est donc primordiale pour générer des insights et des actions concrètes.
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