4 méthodes pour évaluer vos projets de data science

La Data Science est un levier d’innovation majeur. Il est forcément tentant de se lancer dans des projets qui promettent des avancées technologiques impressionnantes. Au risque de perdre de vue les objectifs stratégiques de l'entreprise et donc de générer déception et frustration.

La Data Science a besoin d'un alignement stratégique clair pour que les initiatives deviennent de véritables leviers de croissance. La pertinence des projets devrait donc être jugées très rapidement. Nous vous proposons ici 4 méthodes d'évaluation et de priorisation. Chacune de ces méthodes offre une approche différente pour évaluer vos projets, vous permettant ainsi de choisir celle qui correspond le mieux à vos besoins et à votre contexte organisationnel.

L'erreur classique : se focaliser sur le potentiel technique plutôt que sur l'impact stratégique

Lorsque des entreprises choisissent des projets de Data Science, il est facile de se laisser séduire par les possibilités technologiques. Par exemple, un projet qui explore l'application de l'intelligence artificielle pour la reconnaissance d'image ou la modélisation prédictive peut sembler très prometteur en raison de l’avantage technique qu'il promet. Cependant, ces projets, bien que techniquement avancés, ne garantissent pas nécessairement une contribution significative aux objectifs commerciaux.

Souvent, les équipes techniques sont enthousiasmées par l'innovation et les dernières avancées dans le domaine, ce qui peut conduire à une surévaluation de la valeur d'un projet basé uniquement sur sa complexité ou son caractère novateur.

Pourtant, un projet techniquement brillant peut échouer à apporter une valeur réelle s'il n'est pas conçu pour répondre à un besoin spécifique de l'entreprise ou pour s'intégrer dans les processus existants.

Les conséquences d'un mauvais alignement

Lorsque les projets de Data Science sont choisis pour leur potentiel technique sans une réflexion approfondie sur leur impact stratégique, plusieurs conséquences peuvent en découler :

1. Ressources gaspillées : Les ressources humaines et financières sont investies dans des initiatives qui, même si elles produisent des résultats techniquement intéressants, ne génèrent pas de valeur commerciale tangible.
2. Déconnexion entre les équipes : Une focalisation excessive sur la technologie peut créer une déconnexion entre les équipes techniques et les unités commerciales. Les projets peuvent avancer sans un véritable parrainage des parties prenantes, rendant difficile leur adoption et leur intégration dans les processus métier.
3. Résultats décevants : Les projets peuvent aboutir à des solutions qui, bien que techniquement sophistiquées, ne sont pas utilisables ou ne répondent pas aux besoins critiques de l'entreprise, ce qui conduit à des résultats décevants et à une perte de confiance dans les initiatives de Data Science.

Comment réorienter les choix vers un impact stratégique

Pour vous assurer que vos projets de Data Science soutiennent véritablement les objectifs de votre entreprise, il est essentiel d'adopter des frameworks et des matrices éprouvés qui permettent de prioriser les initiatives en fonction de leur impact stratégique. Voici comment ces outils peuvent vous aider à prendre des décisions éclairées.

La matrice d'impact vs effort

La matrice d'impact vs effort est un outil visuel qui classe les projets en fonction de leur potentiel d'impact et de l'effort requis pour les réaliser.

Quand l'utiliser : Quand vous avez besoin de vitesse dans la prise de decision. En effet, cette méthode est particulièrement utile lorsque vous avez un grand nombre de projets potentiels et que vous devez rapidement identifier les priorités. Elle se divise en quatre quadrants :

• Quick wins (fort impact, faible effort) : projets à fort impact et faible effort, prioritaires car ils offrent un retour rapide sur investissement.
• Projets majeurs (fort impact, fort effort) : initiatives à fort impact nécessitant des ressources importantes, à planifier soigneusement.
• Tâches à remplir (faible impact, faible effort) : projets à faible impact et faible effort, à considérer lorsque les ressources sont disponibles.
• Tâches sans valeur ajoutée (faible impact, fort effort) : projets à faible impact mais demandant beaucoup d'efforts, souvent à éviter ou à repenser.

Méthode MoSCoW

La méthode MoSCoW propose une catégorisation des projets en quatre niveaux de priorité.

Quand l'utiliser : Cette méthode est particulièrement adaptée lorsque vous devez prioriser des projets dans un contexte de ressources limitées ou de contraintes temporelles strictes :

• Must-have (Indispensables) : projets critiques pour atteindre les objectifs stratégiques.
• Should-have (Devraient être réalisés) : projets importants mais non urgents, qui soutiennent l’entreprise à moyen terme.
• Could-have (Pourraient être réalisés) : projets secondaires qui apportent une valeur ajoutée mais ne sont pas cruciaux.
• Won't-have (Ne seront pas réalisés) : projets qui, bien que techniquement intéressants, ne correspondent pas aux priorités actuelles.

Scoring RICE et ICE

Les méthodes RICE (Reach, Impact, Confidence, Effort) et ICE (Impact, Confidence, Ease) permettent de quantifier l’importance des projets en fonction de plusieurs critères :

• Le modèle RICE évalue quatre dimensions : la portée (Reach), l'impact (Impact), la confiance (Confidence) et l'effort (Effort). Le calcul se présente ainsi : (Portée x Impact x Confiance) / Effort. Quand l'utiliser : Cette méthode est pertinente lorsque vous avez besoin d'une approche quantitative et que vous disposez des données et du temps pour estimer précisément chaque critère.
• Portée (Reach) : mesure le nombre de personnes qui seront affectées par la fonctionnalité ou son déploiement. Par exemple, le nombre d'utilisateurs concernés par mois.
• Impact : estime l'effet positif que la fonctionnalité apportera au produit final ou au projet global. L'impact est généralement évalué sur une échelle relative, par exemple :
• 3 : Impact massif
• 2 : Impact élevé
• 1 : Impact moyen
• 0,5 : Impact faible
• 0,25 : Impact très faible
• Confiance (Confidence) : indique le degré de certitude quant au succès de l'exécution, exprimé en pourcentage.
• Effort : quantifie les ressources nécessaires et est exprimé en nombre de personnes mobilisées par mois pour la réalisation du projet.
• Le modèle ICE est une méthode simple pour prioriser les projets ou les fonctionnalités en se basant sur trois critères principaux : Impact, Confiance, et Effort. L'ensemble des critères sont généralement évalués sur une échelle relative. Le calcule se présente ainsi : (Impact x Confiance) / Effort. Quand l'utiliser : Cette méthode est idéale lorsque vous avez besoin d'une approche quantitative mais que vous manquez de données précises sur la portée des projets.
  • Impact : mesure l'effet positif que la fonctionnalité ou le projet pourrait avoir sur les objectifs globaux.
  • Confiance (Confidence) : indique le degré de certitude quant à l'impact estimé et les efforts nécessaires.
  • Effort (Effort) : quantifie le temps et les ressources nécessaires pour réaliser la fonctionnalité ou le projet. Ici il faut bien comprendre que un chiffre plus bas signifie moins d'effort (donc meilleur). exemple : 1, très peu d'effort et 10, effort très élevé.