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Les gens vivent et travaillent de plus en plus dans des environnements numériques. Le COVID-19 a accéléré la transition vers des interactions plus virtuelles et numériques. La sécurité est une préoccupation dans de nombreux services. Mais une partie du problème est que les experts en sécurité, les entreprises qui répondent aux préoccupations des clients et même les gouvernements se concentrent sur les messages négatifs et veulent proposer des restrictions et des outils difficiles à utiliser au lieu de se concentrer sur les opportunités et de faire d'Internet un environnement plus fiable. La réflexion est souvent trop technique et théorique, non basée sur le comportement humain ou l'expérience utilisateur.

La confiance est une base fondamentale pour les sociétés et les entreprises. Les pays où les gens se font confiance fonctionnent généralement mieux que les pays où la confiance est superficielle. Il est difficile de rendre un pays ou une ville plus sûr simplement en ajoutant plus de policiers ou de restrictions. Si les parties commerciales ne peuvent pas se faire confiance, elles essaient simplement de se concentrer sur des gains rapides à court terme et ne veulent pas créer d'engagements et d'investissements à long terme. 

Nous avons la même situation dans l'environnement numérique, mais de nombreuses parties pensent toujours que des restrictions supplémentaires, davantage d'outils de surveillance et des solutions de transaction à la mode et sans confiance amélioreraient la situation. Nous pouvons le constater à plusieurs niveaux. Dans de nombreuses entreprises, des agents de sécurité et des experts nous disent ce qu'il ne faut pas faire, à quel point tout est risqué et créent toutes sortes de règles pour l'organisation. Les gouvernements adoptent aussi parfois des modèles très simplifiés à utiliser. Certains pays restreignent même ce que les gens peuvent voir et faire sur Internet. Mais même les États-Unis et le Royaume-Uni veulent passer à des modèles plus populistes comme l'interdiction du chiffrement de bout en bout dans la lutte contre le terrorisme ou la protection des enfants. Bien sûr, c'est une demande totalement irréaliste et ne fait pas grand-chose pour rendre Internet plus sûr ou meilleur.

Nous savons tous à quel point il peut être complexe d'utiliser des applications bancaires numériques, des services d'identification et de signature. Ceux-ci sont généralement construits d'un point de vue très technique, ce qui en fait quelque chose de techniquement à l'épreuve des balles. Pourtant, ils ne sont pas à l'épreuve des utilisateurs paresseux lorsque les utilisateurs n'utilisent pas le service ou oublient les recommandations de sécurité lors de l'utilisation du service. 

Le Financial Times a organisé son rapport annuel Forum financier européen début février, et un sujet crucial était les services financiers numériques. Plusieurs orateurs ont souligné que la confiance numérique était un élément essentiel du développement des services numériques. De nos jours, beaucoup de choses se font en ligne, avec des services de courrier électronique et de messagerie, des appels vidéo et des signatures numériques. Si les parties ne peuvent pas se faire confiance, il est tout à fait impossible de mener des activités numériques.

Facebook supprime des milliards de faux profils chaque année, nous recevons tous quotidiennement des tonnes d'e-mails suspects, et les entreprises créent des bots et de faux profils sur LinkedIn juste pour générer des contacts pour vendre plus. Les entreprises utilisent des solutions pour sécuriser les communications et le partage d'informations en interne. Pourtant, de plus en plus d'activités sont effectuées dans les organisations, et le plus souvent, le courrier électronique, Zoom et WhatsApp sont les outils typiques, simplement parce qu'ils sont les plus faciles à utiliser. 

Il est tout à fait évident que de meilleures solutions de confiance sont nécessaires. Mais ils devraient être construits sur le comportement humain naturel et générer d'une manière ou d'une autre la confiance établie au fil des générations dans les sociétés et les communautés. Les experts en cryptographie ne peuvent pas créer de confiance numérique.

En règle générale, la confiance se construit étape par étape avec l'interaction humaine. Vous pouvez être dans la même classe à l'école, étudier ensemble à l'université, travailler ensemble, vivre dans le même quartier ou avoir les mêmes passe-temps. Ou vous connaissez quelqu'un en qui vous avez confiance, et il vous présente quelqu'un d'autre, et vous lui faites immédiatement confiance par déduction. La confiance n'est pas noire ou blanche. Vous le construisez avec le temps, cela dépend du contexte, et vous pouvez perdre confiance rapidement. Et la confiance ne repose pas sur un ensemble de règles et de restrictions ; il est basé principalement sur des expériences positives avec quelqu'un.

Nous entrons dans une nouvelle ère de confiance numérique. Ensuite, la pandémie a accéléré la nécessité de le faire. Nous avons besoin de nouvelles solutions pour construire et gérer la confiance numérique, et elles devront inclure à la fois des innovations sociales et techniques. Et ils devront également travailler avec nos outils numériques quotidiens, comme le courrier électronique, le chat, les appels vidéo et le partage de données. Comme la confiance dans la société est basée sur des expériences et des opportunités positives, nous avons besoin d'outils de confiance numériques basés sur des expériences positives, l'apprentissage mutuel et la recherche de plus d'opportunités.

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Les entreprises collectent des données depuis des années. Les données utiles peuvent offrir des avantages concurrentiels et être à la base de nombreux services et d'une meilleure expérience client. De nombreuses entreprises ont également voulu devenir des agrégateurs de données, collectant et vendant des données. Mais les réussites du Big Data ne concernent pas la vente de données. Parfois, les données sont presque un actif toxique. Que pouvons-nous apprendre de la meilleure façon dont les données ont été utilisées et monétisées ? Nous avons maintenant la même question avec les données personnelles, et de nombreuses parties veulent répéter les mêmes vieilles erreurs.

Il y a quinze ans, dans l'une de mes premières startups, nous avons développé un slogan marketing : Data - l'or noir du 21e siècle. C'était et c'est toujours une comparaison pertinente, mais gagner de l'argent à partir des données est très différent du secteur pétrolier. Là, vous avez des secteurs d'activité distincts pour forer et raffiner le pétrole, puis vendre des produits raffinés. Nous pouvons voir quelque chose de similaire dans le secteur des données, mais gagner beaucoup d'argent dans la chaîne de valeur est très différent dans le secteur du pétrole et des données.

Google, Facebook et Amazon sont les superpuissances du marché des données. Ils collectent principalement puis créent des services qui utilisent des données. Ils peuvent acheter des données tierces, mais ce n'est pas leur principal moyen d'obtenir des données et ils ne vendent pas réellement de données. La réputation des entreprises qui se concentrent sur les données commerciales est aujourd'hui assez fragile. Comme me l'a dit un jour une personne qui gère les opérations de données pour un géant de la Silicon Valley, ils sont de plus en plus sceptiques quant à l'achat de données lorsqu'ils ne connaissent pas leurs sources, leur exactitude, la façon dont les entreprises qui les vendent se sont procurées et comment ils mènent leurs affaires.

Ne vous méprenez pas, certaines entreprises réalisent des revenus importants en vendant des données, et certaines entreprises dépensent des centaines de millions pour acheter des données. Mais cela n'a pas été un domaine pour construire des licornes et des entreprises qui façonnent le monde comme on s'y attendait il y a peut-être 10 ou 15 ans. Ensuite, il y avait beaucoup d'attentes pour les échanges de données et d'autres modèles commerciaux créatifs d'échange de données.

Aujourd'hui, les données sont échangées plus comme une marchandise que comme une source unique de valeur ajoutée. Les entreprises achètent des données externes pour enrichir leurs données et aider leurs solutions à mieux utiliser les données. La valeur réelle est atteinte lorsque les entreprises créent des solutions pour utiliser les données dans le marketing, les ventes et les opérations. On pourrait même prétendre que le gagnant n'a pas le plus de données, mais les meilleurs outils pour utiliser les données. Bien sûr, les géants de l'Internet ont des tas de données. Pourtant, les banques, les opérateurs de télécommunications et les détaillants en ont beaucoup aussi (et la possibilité d'en collecter davantage), mais ils ont généralement été lents à l'utiliser. Ces entreprises prospères offrent également la valeur des données à leurs utilisateurs, comme la recherche Google, les cartes et d'autres services, et la meilleure expérience client d'Amazon.

Nous voyons maintenant les débuts des données personnelles, c'est-à-dire comment les gens peuvent utiliser leurs propres données. Certaines initiatives et entreprises veulent construire des solutions basées sur des points de vue idéologiques ; les personnes ont le droit moral de posséder et de contrôler leurs données. Ceux-là n'ont pas trop bien réussi; seul un petit groupe de personnes s'intéresse à ces projets idéologiques. 

Ensuite, il y a ces entreprises qui veulent aider les gens à collecter leurs données et à les vendre. Cela pose de nombreux défis pratiques, notamment comment faire fonctionner un marché des données avec une demande et une offre suffisantes. La tarification est également un défi complexe, tout comme les termes et conditions associés, si vous vendez vos données dans un but et comment suivre leur utilisation. Il n'est pas facile de faire fonctionner correctement ce marché des données personnelles. La promesse de valeur utilisateur est souvent décevante, comme être payé quelques dollars par mois pour regarder des publicités. 

L'option la plus évidente qui a fonctionné avec les grandes entreprises de données pendant plus de dix ans est oubliée. Pourquoi ne pas offrir aux gens de meilleurs outils pour collecter et utiliser leurs données. Lorsque certaines entreprises veulent aider les gens à contrôler et à utiliser leurs données en les vendant, cela revient à recommander à Google, Amazon et Facebook de vendre toutes les données qu'ils collectent. Ces entreprises ont atteint leur position et leur pouvoir actuels en disposant des meilleurs outils pour utiliser les données qu'elles obtiennent. C'est la même chose avec les individus. Si vous souhaitez les responsabiliser avec leurs données, vous devez leur proposer les meilleurs outils pour utiliser ces données personnellement.

L'utilisation des données personnelles comprendra de nombreux concepts, et nous ne les connaissons pas encore tous. Nous avons besoin d'un marché ouvert pour innover et développer ces outils. Mais il peut avoir, par exemple, des outils pour mieux planifier ses finances personnelles, trouver les meilleurs prix, gérer une meilleure santé et un meilleur bien-être et obtenir de l'aide pour toutes sortes de besoins et d'activités quotidiennes. La vision à plus long terme est de construire une IA personnelle qui offre un tableau de bord pour guider toutes les activités quotidiennes.

Comme pour les entreprises de données, les données personnelles pourraient également être enrichies de sources de données externes. Par exemple, des données publiques telles que la comparaison des prix, le trafic, la santé publique et les données cartographiques combinées à des données personnelles les rendent plus puissantes. La formation des modèles de données pour l'apprentissage automatique et l'IA s'améliore lorsqu'elle peut utiliser les données de nombreux utilisateurs. 

À bien des égards, la meilleure façon d'utiliser les données personnelles est similaire à ce que les principales sociétés de données ont fait pendant des années. Mais il semble qu'avec une nouvelle opportunité commerciale, de nombreuses parties se tournent d'abord vers des modèles très complexes, comme justifier les données avec des pensées idéologiques ou vouloir construire un échange de données basé sur la blockchain avec des systèmes de gestion des droits numériques. Souvent, la solution la plus simple et la meilleure consiste à en copier un qui a déjà fonctionné ailleurs.

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L'intelligence artificielle (IA) apparaît partout, du moins dans les discussions. Les systèmes intelligents sont utilisés dans de nombreux endroits, et ils deviennent de plus en plus intelligents. Mais le véritable goulot d'étranglement n'est pas l'intelligence ou le « cerveau » des systèmes ; c'est que l'IA a aussi besoin de "mains" pour faire les choses.

L'IA est devenue un mot-clé très populaire au cours des cinq dernières années. La plupart des groupes de direction et des conseils d'administration des entreprises souhaitent voir un certain développement de l'IA dans leurs organisations. Malheureusement, la réalité, les cas d'utilisation réels et les attentes ne sont pas toujours conformes. Le plus gros problème est de ne pas disposer de modèles d'apprentissage automatique (ML) ou d'IA suffisamment intelligents pour analyser les données, gérer les tâches et prendre des décisions.

Prenons une tâche d'IA simplifiée. Un système collecte des données, analyse les données, tire les conclusions et les décisions nécessaires et envoie les résultats pour une utilisation opérationnelle. Si tout un système est conçu pour fonctionner autour de l'IA, comme une voiture autonome, la capacité d'analyser les données et de prendre des décisions peut être le goulot d'étranglement. Mais la plupart des systèmes sont différents.

Nous pouvons prendre un autre exemple en utilisant l'IA - l'automatisation du traitement des réclamations d'assurance. Nous avons les mêmes phases, mais les données et les interactions avec d'autres systèmes sont beaucoup plus complexes :

1. Un assuré remplit une réclamation, probablement un formulaire Web, mais dans certains cas, il peut toujours s'agir d'un formulaire papier. Ils disposent également d'autres documents, par exemple des reçus, un procès-verbal d'infraction ou un rapport médical. Pour obtenir tout cela dans un format numérique, par exemple OCR (Optical Character Recognition) et NLP (Natural Language Processing), peut être nécessaire.
2. La compagnie d'assurance recueille des données provenant d'autres sources. Par exemple, ils peuvent utiliser les antécédents d'assurance d'une personne à partir d'une base de données nationale, les données de cote de crédit, les casiers judiciaires, les données d'autres incidents similaires. Toutes sortes de données qui peuvent être utilisées pour voir que les informations contenues dans la réclamation ont du sens, sont conformes à d'autres sources de données, dans une marge statistique du comportement attendu et ne sont pas frauduleuses.
3. Ensuite, le système analyse les données et prend une décision. La décision peut être de payer une certaine somme, de ne pas payer ou de renvoyer l'affaire pour complément d'enquête.
4. Lorsque la décision a été prise, le système doit alors envoyer une lettre ou un e-mail au preneur d'assurance, stocker la décision et tous les documents, démarrer le processus de paiement et informer les tiers (par exemple, la base de données de l'assurance nationale, le prestataire de soins de santé, d'autres parties dans l'incident, la police). 
5. Après cela, le preneur d'assurance peut ne pas être satisfait de la décision et peut déclencher un nouveau processus.

Dans cet exemple, nous pouvons voir que l'analyse des données et la prise de décision ne représentent qu'une petite partie du flux de processus global. Il existe de nombreuses autres parties, notamment l'obtention de données à partir de plusieurs sources, le formatage des données, la saisie de données de décision dans d'autres systèmes et le déclenchement d'actions dans différents systèmes. Et ce qui rend cela encore plus complexe, c'est que les données sont généralement dans de nombreux formats différents et qu'une partie de l'information est manquante ou inexacte (pensez simplement au formulaire de réclamation que l'assuré remplit et ajoutez des pièces jointes). Même le cas où une valeur de données est "null" doit être géré, "null" n'est pas "zéro" et selon l'ensemble de données, il peut avoir une signification ou non. De nombreux gestionnaires sont nécessaires.

Une de mes entreprises a mis en place ce genre de système il y a plusieurs années. Même s'il s'agissait d'une compagnie d'assurance et d'un environnement assez avancés sur le plan numérique (Scandinavie), il restait encore beaucoup de travail à faire. Une règle empirique typique dans le domaine des données est que 60 à 80 % du travail consiste à prétraiter les données. C'est la réalité lorsque vous essayez d'implémenter l'IA dans n'importe quelle entreprise avec de nombreux systèmes existants, et certains d'entre eux peuvent être assez démodés. Pensez à SAP, Netsuite et aux liens vers les systèmes bancaires.

Nous pouvons même penser à une solution plus moderne pour obtenir les données de plusieurs appareils portables (Apple Watch, Fitbit, Withings, Garmin, Oura, etc.) en un seul endroit et les mettre dans un format sur lequel vous pourriez créer des solutions ML/AI. . Même collecter toutes ces données n'est pas aussi simple qu'on pourrait le penser, même lorsque les gens parlent d'API ouvertes. Les API ne sont pas encore si courantes, et bien qu'une API soit structurée, la qualité des données incluses peut varier d'une source à l'autre.

Un terme que j'ai commencé à aimer est "mains IA". Cela signifie des solutions, comment obtenir des données collectées à partir de nombreux systèmes anciens et nouveaux, les formater en un seul endroit, puis obtenir les résultats du traitement pour une utilisation opérationnelle dans d'autres systèmes. Les entreprises oublient ou ignorent souvent le développement des « mains » alors qu'il est plus fantaisiste de parler des dernières innovations pour le « cerveau ». Comme toujours, une grande réflexion est rarement suffisante ; vous devez d'abord collecter et organiser les informations, puis faire avancer les choses en fonction de vos pensées.

En réalité, ces "mains" sont comme des robots logiciels (RPA) qui peut fonctionner avec différents systèmes et appareils. Ceux-ci incluent des composants logiciels supplémentaires (par exemple, OCR, NLP, nettoyage des données, API) pour obtenir les données et déclencher des actions (par exemple, envoyer des e-mails, démarrer le paiement, démarrer la livraison). D'autres outils utiles sont les webhooks qui peuvent déclencher des tâches en arrière-plan, par exemple, dans l'environnement sans serveur et telles que la vérification des données et l'exécution de NLP. Cela signifie la capacité de travailler avec un grand nombre de systèmes et de formats différents. 

Open source est souvent le meilleur moyen de prendre en charge de nombreux types de besoins, des petits systèmes rares aux grands systèmes. Il existe de nombreux formats de données et même des données non formatées qu'aucune entreprise ne peut implémenter dans son système propriétaire. Ici, l'open source est la seule option. Ces « mains » et « cerveaux » doivent être basés sur des langages de programmation couramment utilisés et largement disponibles (par exemple, Python) qui aident à faire fonctionner ensemble les « cerveaux » et les « mains » en utilisant des composants open source.

Pour obtenir plus d'utilisation de l'IA et du ML, nous avons besoin de plus et de meilleures "mains" pour l'IA. Les groupes de gestion doivent également investir dans ces capacités s'ils souhaitent mettre en œuvre et utiliser l'IA. Et c'est la même chose avec les services aux consommateurs, quelqu'un doit proposer les solutions où les données sont disponibles dans un format utilisable, et il existe des outils pour obtenir des résultats en utilisation réelle. Dans le Gartner Hype Cycle de l'année dernière, de nombreuses solutions d'IA étaient à la pointe du battage médiatique. Les "mains" de l'IA sont nécessaires pour améliorer la productivité.

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L'automatisation et la numérisation devraient augmenter la productivité du travail. Mais la croissance de la productivité a été stable ou en baisse dans la plupart des pays développés au cours des 20 dernières années. Cela a été visible dans les pays où la plupart des emplois, et en particulier les nouveaux emplois, ne se trouvent pas dans l'industrie manufacturière, mais dans les services et l'information. Il serait donc juste de supposer que la technologie et la numérisation ne contribuent pas à améliorer la productivité. Henry Ford, Jeff Bezos et Larry Page n'ont pas gagné gros car ils ont optimisé les anciennes opérations ; c'est parce qu'ils ont créé des modèles de fonctionnement totalement nouveaux. L'opportunité réside dans le développement de nouvelles façons de faire les choses, et non dans l'optimisation des anciennes.

Des économistes de renommée mondiale, comme Daron Acemoglu, Greg Mankiw et les conseillers de nombreux gouvernements, tentent de comprendre les raisons du ralentissement de la croissance de la productivité. Je n'essaierai pas de comprendre tous les facteurs macro-économiques, mais de me concentrer sur de petites questions pratiques comme quels pourraient être les goulots d'étranglement avec la numérisation et l'automatisation du travail de l'information.

J'ai écrit plus tôt sur la façon dont nous avons besoin d'une véritable numérisation, pas de projets de consultation. Le problème de nombreux projets d'automatisation et de numérisation est qu'ils essaient simplement d'optimiser les processus existants et de les mettre en œuvre dans les systèmes informatiques hérités. Ces deux processus et systèmes ont été développés avant que les opportunités actuelles des services numériques ne soient facilement disponibles. Le modèle optimal serait de construire de nouveaux processus avec les dernières technologies en se concentrant sur la valeur réelle de l'entreprise pour ses clients. Si vous automatisez les anciens processus qui ne sont pas nécessaires pour offrir de la valeur aux clients, cela n'améliore pas la productivité. C'est pourquoi des entreprises véritablement numériques comme Amazon, Facebook, Google, Netflix, Alibaba et de nombreuses startups gagnent des marchés auprès d'anciennes entreprises.

Il faut beaucoup de courage à la direction et aux investisseurs pour perturber les anciens modèles au lieu de simplement essayer de les « optimiser ». La réalité est qu'affiner les anciens modèles avec l'ancienne informatique pourrait vous apporter un petit pourcentage d'amélioration de la productivité, mais si vous voulez obtenir beaucoup plus, peut-être 100 ou 1,000 XNUMX % de gain, vous devez créer de nouveaux modèles pour fonctionner avec les derniers La technologie.

J'ai aussi écrit plus tôt sur la tendance low-code et le développement citoyen, et comment il peut rarement aider à mettre en œuvre des solutions robustes et bien planifiées. Ceci est un autre exemple de la raison pour laquelle l'automatisation des processus n'apporte pas toujours une valeur significative lorsque le développement citoyen tend vers l'automatisation. Supposons qu'une entreprise doive créer de nouveaux modèles de fonctionnement afin que les clients puissent communiquer numériquement avec elle, et qu'elle numérise toutes les interactions internes et avec les fournisseurs. Dans ce cas, cela ne fonctionne pas si chaque employé (c'est-à-dire citoyen-développeur) commence à automatiser ses routines dès l'ère pré-numérique.

Il est triste de constater que la véritable automatisation rend également certains travaux inutiles. Si vous laissez simplement les employés automatiser quelque chose qu'ils n'aiment pas, cela ne rend pas une entreprise beaucoup plus efficace. Bien sûr, en se débarrassant des routines ennuyeuses, chaque individu et service peut devenir plus efficace. Mais en réalité, des changements significatifs nécessitent des changements beaucoup plus fondamentaux. Un magasin de disques ne devient pas un nouveau Spotify simplement parce que les employés automatisent une partie de leur travail de routine. Et un détaillant physique ne devient pas un nouvel Amazon lorsque les employés automatisent leurs routines. Ces entreprises ont besoin d'une nouvelle façon de fonctionner avec de nouveaux processus et de nouveaux rôles pour leurs employés. Découvrir les processus existants et les automatiser peut apporter des économies, mais si vous créez de nouvelles façons de fonctionner basées sur de nouveaux outils, vous pouvez créer une toute nouvelle entreprise.

L'IA, la digitalisation et l'automatisation (y compris RPA, robotic process automation) sont au cœur de ces changements. Ce sont des termes à la mode de nos jours, et il est facile de s'en moquer. Leur réputation souffre si ces technologies ne sont pas utilisées de manière appropriée ; ils deviennent une façade, comme du rouge à lèvres sur un cochon. Supposons que vous ajoutiez un peu d'IA et un peu d'automatisation à vos anciens processus et systèmes. Dans ce cas, cela ne les rend pas plus numériques ou intelligents, et cela ne fait qu'ajouter une couche supplémentaire de complexité et sans doute des problèmes techniques. Certaines entreprises aimeraient utiliser des machines pour observer les gens et utiliser l'IA pour créer une automatisation pour effectuer les mêmes tâches. Cela ressemble à une vision technologique passionnante, mais c'est une idée étrange que le modèle optimal pour les machines soit de copier la façon dont les gens ont fait quelque chose traditionnellement.

Henry Ford n'a pas construit une voiture pour tout le monde en demandant aux constructeurs de voitures d'atelier à l'ancienne d'automatiser certaines de leurs routines. Jeff Bezos n'a pas numérisé la vente au détail en demandant aux gars qui reçoivent des commandes par téléphone et remplissent des bons de commande papier d'utiliser des appels VoIP et de scanner des bons de commande. Les fondateurs de Google n'ont pas révolutionné le secteur de la publicité en ligne en créant une copie en ligne des pages jaunes. Ils ont créé de nouveaux modèles à partir de zéro, comment ils pouvaient offrir la meilleure valeur à leurs clients avec les dernières technologies. Mais de nombreuses entreprises essaient encore de développer leurs opérations en ajoutant de nouvelles astuces aux anciens modèles.

L'automatisation, l'IA et la numérisation changeront la plupart des entreprises et modifieront considérablement le fonctionnement de l'information. L'amélioration des processus existants est une opportunité de plusieurs milliards de dollars, mais la création de nouveaux modèles plus efficaces pour fonctionner dans des centaines de milliards ou des billions. Les améliorations apportent des gains à court terme ; de nouveaux modèles d'exploitation et d'affaires créent des entreprises qui prévaudront à l'avenir.

Tout cela demande du courage à la direction et aux investisseurs. Ils doivent être assez courageux pour se débarrasser des anciens modèles d'exploitation et des anciens systèmes. C'est bien de promettre à chaque employé que rien ne changera ou de promettre une croissance stable de XNUMX % aux investisseurs. Pourtant, comme nous l'avons vu dans le commerce de détail, ce modèle conduit à d'énormes effondrements, notamment lorsque les concurrents modifient les règles commerciales et du marché. Les dirigeants qui veulent créer de grands succès devraient commencer à construire leurs opérations sur la base de robots logiciels, d'IA et de processus numériques, et pas seulement espérer que les anciens modèles peuvent être améliorés un peu. Et ils devraient commencer aujourd'hui.

L'article a été publié pour la première fois le Asie disruptive.

Un entraîneur personnel vous donne des instructions sur ce qu'il faut faire au gymnase. Dans la plupart des cas, il ou elle ne vous demande que des choses de base, comme votre cible, soit pour perdre du poids, soit pour développer vos muscles, et peut-être combien de fois vous êtes allé au gymnase auparavant. Un groupe croissant de consultants en bien-être vous expliquent comment mieux dormir, manger et travailler. Ils pourraient vous demander de tenir un journal de sommeil et de nourriture. De nos jours, les gens ont de plus en plus d'appareils portables pour mesurer les activités quotidiennes, le rythme cardiaque, le sommeil, la glycémie et bien d'autres choses. Mais il existe encore un lien très faible entre les données, le bien-être et les services de formation. Cependant, cela va changer.

J'ai entendu parler de consultants en sommeil dont la tâche principale est d'apprendre aux gens à répéter certains mots lorsqu'ils essaient de dormir. Ils disent que cela vous aide à vous détendre et à mieux dormir. Cependant, de nos jours, les gens ont plusieurs appareils qui mesurent leur sommeil, leur fréquence cardiaque lorsqu'ils s'endorment, les intervalles de sommeil, même la température corporelle et la dureté de leur journée. Ne serait-il pas préférable que ces consultants en sommeil puissent utiliser vos données, et pas seulement enseigner des mantras ?

Pendant le verrouillage du COVID, de nombreux centres de fitness ont été fermés. Ils ont commencé à proposer des services en ligne, notamment des séances d'entraînement personnel virtuel, des cours d'exercices en ligne et des vidéos sur la façon de s'entraîner à la maison. Mais il s'agit principalement d'une communication à sens unique. Le centre de remise en forme ne prend pas vos données pour créer un plan plus personnalisé pour vous. Pourquoi pas? Techniquement, ce serait tout à fait faisable, mais ils devraient développer de nouveaux services pour ce modèle. De nombreux clients seraient prêts à payer plus pour des services personnels que pour des cours standards.

Le monde regorge de services pour perdre du poids. Les gens paient pour des services en ligne pour obtenir des instructions sur l'alimentation et l'exercice quotidiens. Certains services aident à suivre vos calories lorsque vous enregistrez vos entrées alimentaires quotidiennes. La plupart des services sont encore élémentaires et n'utilisent pas les données disponibles sur les appareils portables. De nos jours, vous pouvez même suivre la glycémie en temps réel. Il serait très utile avec les données d'exercice, de fréquence cardiaque et de sommeil pour les services de contrôle du poids personnel.

Le marché du wearable est en pleine expansion. Le marché des montres connectées, en particulier, connaît une croissance constante, d'environ 20 % par an sur la base d'études de marché et devrait atteindre près de 100 milliards de dollars d'ici 2027, contre 150 milliards de dollars cette année. Les montres intelligentes prennent des parts de marché à certains autres premiers appareils qui ne mesuraient que les pas et les données de fréquence cardiaque, des choses de base. Dans le même temps, de nouvelles catégories se développent, comme les bagues connectées (ex. Oura) et la glycémie, les applications de santé métabolique (par exemple Niveaux ainsi que Veri). Withingsfaisait partie de Nokia pendant quelques années, mais Nokia l'a revendue à ses fondateurs et l'a radiée, juste au moment où le marché a commencé à se développer. C'est une entreprise qui propose une gamme de produits plus étendue, allant des montres à la tension artérielle numérique et aux équipements de suivi du sommeil sous le matelas.

Alors, les gens sont commencer à collecter beaucoup de données personnelles. Mais beaucoup de gens ne savent toujours pas comment utiliser ces données. Apple Health est un service qui permet de combiner les données de plusieurs appareils si vous avez un iPhone. Mais c'est probablement le produit UX le plus déroutant et le pire d'Apple. Comme pour les données d'entreprise, les gens ont besoin d'outils pour utiliser les données, et les données brutes sont difficiles à comprendre.

Il existe également d'autres sources de données sur la santé. Les tests ADN offrent des informations sur les profils génétiques personnels. Les dossiers de santé numériques commencent à être disponibles dans certains pays. Ces données pourraient également être combinées avec des données portables.
Cela ressemble à un match parfait. Les services de bien-être devraient commencer à devenir plus personnels et basés sur des données réelles, et pas seulement sur des instructions standard, car les gens sont, en fait, des individus et différents. Les appareils portables fournissent de plus en plus de points de données difficiles à interpréter. Ces deux parties pourraient améliorer leurs activités si elles apprenaient à mieux utiliser les services de l'autre partie.

Comment cela peut-il se produire en pratique ? Il existe, au moins, trois façons de procéder :

1. Les fabricants d'appareils portables pourraient commencer à proposer davantage d'applications et de services pour utiliser les données dans la vie quotidienne. Ils feront probablement quelque chose dans ce domaine, mais ce n'est pas leur cœur de métier, et les gens devraient pouvoir combiner des données provenant de nombreuses sources, et pas seulement utiliser des données provenant de silos spécifiques à un appareil.
2. Les services de bien-être pourraient commencer à proposer des services pour collecter des données à partir de différentes sources et développer des moyens de les utiliser. Mais la plupart de ces prestataires de services (salles de sport, entraîneurs personnels ou consultants en bien-être) ne sont pas des experts en technologie des données.
3. Il y aura des joueurs qui aideront à collecter des données à partir de nombreux appareils et sources et à les proposer dans un format simple. Des tiers peuvent créer des applications pour que les personnes et les fournisseurs de services de bien-être utilisent les données. C'est la voie la plus viable pour travailler avec de nombreuses sources de données, avoir des compétences en technologie des données et travailler avec de nombreux fournisseurs de services de bien-être. C'est aussi la meilleure solution pour garantir la confidentialité des données.

Tout consultant professionnel en affaires analyse généralement les chiffres et les processus d'une entreprise avant de commencer à donner des instructions. Il serait bizarre d'avoir un consultant qui essaierait d'améliorer la santé d'une entreprise, sans regarder ses données existantes. Mais dans le conseil en bien-être, c'est encore très typique. Cela va changer dans les prochaines années, et nous verrons des services de bien-être basés sur des données personnelles réelles. Et ce marché va croître rapidement ; les gens sont prêts à payer pour une meilleure santé et un meilleur bien-être.

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Lorsque j'ai commencé ma carrière dans les années 1990, je travaillais comme développeur de logiciels pour une entreprise qui produisait des machines à sous et des systèmes de casino. Un jour, un groupe de consultants est arrivé dans notre département. Ils sont venus nous dire que notre développement logiciel n'était pas très efficace et qu'avec de nouveaux outils visuels, le même travail pouvait être réalisé beaucoup plus efficacement. Ils ont promis de reconcevoir le logiciel de notre dernière plate-forme de jeu en six mois avec quelques développeurs. Nous avions auparavant mis deux ans avec près de 20 personnes pour faire la même chose. Notre direction a acheté leur histoire. Ils ont donc commencé à réécrire le logiciel, et à partir de ce moment-là, nous avons tous dû nous adapter aux outils de développement visuels de la machine à états par glisser-déposer. 

La même chose se reproduit. Code bas ainsi que développement-citoyen sont à nouveau à la mode et les entreprises vendent activement leurs outils coûteux permettant à quiconque de concevoir des logiciels ou d'automatiser des tâches. Pourquoi avoir des développeurs coûteux alors que vous pouvez apprendre à vos employés à gérer leurs besoins quotidiens avec de simples outils de glisser-déposer ? L'ensemble de l'industrie du logiciel sera à nouveau changé !

Automatisation du travail de bureau (par exemple les outils RPA) est un domaine à la mode que les citoyens-développeurs ont adopté. Il en va de même pour les applications de données. Pourquoi avoir des scientifiques de données coûteux alors que vous pouvez simplement proposer des outils low-code à n'importe qui pour obtenir des informations et des informations à partir de données brutes ? J'ai même entendu parler de ces mêmes outils low-code permettant aux individus de créer des applications en utilisant leurs données de santé personnelles. Ça a l'air sympa ?

Trois mois plus tard, ces consultants nous sont revenus. Ils nous ont dit que cela n'avait pas de sens de redévelopper l'ensemble du logiciel de la plate-forme de jeu, mais qu'ils pourraient créer un plus petit morceau pour prouver leur cas. Ainsi, il a été convenu qu'ils ne développeraient de nouveaux logiciels avec leur modèle et leur outil que dans de petits composants, en commençant par un appareil qui reconnaîtrait les pièces lorsque les joueurs les saisiraient.

Mais est-ce si simple ? Pourquoi les principaux éditeurs de logiciels du monde dans la Silicon Valley paient-ils 250,000 XNUMX $ par an pour de bons développeurs, s'ils peuvent simplement prendre des gars au hasard dans la rue (ou au moins des bureaux) et les amener à créer des logiciels avec des outils low-code ? Ou pourquoi se plaindre d'une pénurie de scientifiques des données, si vous pouvez demander à n'importe quel assistant de bureau de trouver la pertinence des données avec des outils low-code.

Deux mois de plus (temps total maintenant cinq mois) et les consultants sont revenus vers nous. Cette fois, ils ont dit que cela n'avait aucun sens, alors ils réécriraient le code que nous avions déjà fait. Ils pourraient rédiger un manuel sur la conception de logiciels de meilleure qualité, et ils pourraient également nous vendre leur outil de conception afin que nous puissions l'utiliser pour améliorer notre planification logicielle. 

Certaines personnes construisent leur propre maison et d'autres utilisent des dessins de conception prêts à l'emploi. Mais aimeriez-vous vous rendre dans un gratte-ciel ou un pont conçu par un « ingénieur civil citoyen » ? Ou souhaitez-vous prendre un vol citoyen-pilote avec un avion automatisé ? Pourquoi est-il nécessaire d'avoir des pilotes professionnels plus chers ?

Je ne veux pas dire que nous devrions avoir une accréditation officielle pour être un développeur de logiciels, mais c'est un fait que les systèmes les plus complexes au monde de nos jours sont construits avec des logiciels. Il n'est pas simple de construire des systèmes critiques complexes. C'est beaucoup plus compliqué que de concevoir un gratte-ciel ou un pont. Pour la construction, vous disposez de formules précises pour effectuer des calculs, mais de nombreuses structures de solutions logicielles sont si complexes que vous ne pouvez pas avoir de formules ou de modèles simples pour prouver qu'elles fonctionnent. J'ai personnellement vu des personnes sans expérience ni éducation essayer de comprendre comment développer des logiciels, en particulier des logiciels robustes. Cela ne fonctionne pas correctement; une étude montre que onze des douze projets de développement citoyen échouent.

Il y a des tâches que les gens peuvent programmer facilement. Certaines personnes créent des macros Excel à leurs propres fins. Les gens fabriquent des outils simples pour les aider dans leurs tâches quotidiennes ; ils savent les utiliser, sans avoir à gérer des saisies erronées ou des situations particulières. Dans le même temps, il n'est pas idéal de laisser le développement de logiciels plus complexes aux citoyens-développeurs avec ces outils simplifiés.

Il est également bon d'être clair avec les définitions. Parfois, le marketing low-code utilise des exemples, comme des outils de conception, qui ne nécessitent aucun code. Le low-code est une approche de développement logiciel qui nécessite peu de codage ou un codage simplifié pour créer des applications et des processus. Ainsi, un outil de conception graphique par glisser-déposer pour les utilisateurs finaux n'est pas un outil de développement low-code tant que vous ne voulez pas convaincre votre public qu'il s'agit d'un excellent exemple de low-code.

J'écoutais justement une organisation qui a investi dans des outils de développement citoyen et utilisé des centaines d'heures pour enseigner à des milliers de ses employés comment utiliser ces outils. Mais ils ne peuvent encore faire que des choses basiques. La direction a admis qu'elle ne les laisserait pas créer de solutions et de processus critiques ou importants ou mettre en œuvre des logiciels plus complexes.

Enfin, après six mois dans mon cas de début de carrière, les consultants ne pouvaient implémenter aucun logiciel avec leur outil visuel. Ils sont venus nous voir avec un manuel pour mieux coder et ont organisé un atelier d'une demi-journée. Pour être honnête, après toutes ces années, je ne me souviens pas trop de cette session, mais l'une de leurs affirmations était que les outils visuels sont meilleurs que le code logiciel, car les gens sont naturellement visuels. Nos développeurs n'étaient pas d'accord avec eux car ils ne pensaient pas que ces outils visuels fonctionnaient pour des besoins de programmation sérieux. Après l'atelier, nous n'avons jamais entendu parler de ces consultants et nous avons continué à fabriquer des machines avec des langages de programmation professionnels.

Ces consultants ont été payés pour ces six mois et leur outil de conception, puis ils ont trouvé le client suivant (victime). La même chose se reproduit; les entreprises achètent des licences de logiciels et des formations pour amener tout leur personnel à créer des logiciels. Ne vous méprenez pas; Je pense que les outils et les méthodes de développement de logiciels se développent et que de nombreux outils peuvent aider. Mais il est crucial de comprendre la différence entre les outils personnels pour automatiser quelque chose ou créer des macros Excel et créer des logiciels fiables capables d'exécuter de nombreux systèmes et processus essentiels. La réalité est que le monde a besoin de plus de développeurs de logiciels professionnels et de logiciels plus fiables. Il ne faut pas mélanger le développement logiciel professionnel et ses outils. Avec certains outils simplifiés, chaque employé de bureau peut créer des macros ou automatiser ses propres tâches simples ; ce sont des domaines totalement différents.

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C'est normalement le moment de faire des prévisions pour l'année à venir. En règle générale, l'accent est mis sur les tendances technologiques et commerciales et évalue celles qui pourraient être le bon moment pour l'année prochaine. Cette fois c'est différent. En 2020, la pandémie a été un perturbateur des tendances normales. Il a arrêté certaines entreprises, en a changé certaines et en a accéléré d'autres. Alors, à quoi pouvons-nous nous attendre lorsque les vaccins renverseront, espérons-le, le cours de la pandémie ?

Si nous résumons brièvement 2020, cela a accéléré les entreprises numériques de quelques années, arrêté les entreprises de voyage et d'accueil, déplacé de nombreuses activités de briques et de mortier vers en ligne et appris aux gens à utiliser de nombreux nouveaux outils technologiques. En 2021, les questions sont de savoir laquelle de ces tendances se poursuivra, laquelle remontera le temps jusqu'à la pré-pandémie et quelles entreprises ont changé pour toujours.

Un ou deux ans ne changeront pas fondamentalement les êtres humains. Les gens peuvent apprendre à utiliser de nouveaux services et produits, mais les besoins de base ne changent pas. Prenons, par exemple, comment les gens se sont adaptés aux services de livraison de nourriture, mais ils veulent toujours rencontrer d'autres êtres humains. Les gens recherchent également des solutions simples mais hésitent généralement à faire des choses qu'ils ne comprennent pas ou qu'ils n'ont pas testées. Mais la livraison à domicile et les réunions Zoom, parce qu'il fallait les adopter, sont devenues des options du quotidien, qu'on a vite appris à utiliser efficacement. 

Alors, quelles sont les perspectives pour 2021 ? Nous devons réfléchir à ce que les gens ont appris en 2020 et aussi à ce qu'ils ont manqué en 2020. Ensuite, nous devons également considérer quelles technologies et quels services ont fait un bond en 2020. Nous pouvons également évaluer quelles tendances ont commencé avant la pandémie, et celles que le la pandémie s'est accélérée. Sur cette base, nous pouvons évaluer un peu plus précisément ce que nous pouvons nous attendre à voir.

Les services numériques aident les gens dans de nombreuses situations. Les réunions virtuelles nous permettent d'économiser du temps et de l'argent. Les signatures numériques facilitent le traitement des accords et l'utilisation des services juridiques. La livraison à domicile rend les courses plus simples et plus rapides. Parfois, il est plus efficace de travailler à domicile. Ces changements ont été évidents en 2020, mais ce sont toujours de bons exemples de tendances qui se poursuivront après la pandémie.

Les compagnies aériennes, les hôtels, les restaurants et de nombreux autres services d'accueil ont été durement touchés en 2020. De nombreuses personnes ont changé d'avis sur les voyages et les restaurants et se demandent si elles doivent prendre autant de vols à l'avenir. Cette partie est probablement beaucoup plus compliquée. Les gens veulent toujours voir de nouveaux endroits, voir d'autres personnes et rompre avec les routines et l'environnement quotidiens. Mais en même temps, beaucoup les entreprises ont probablement des doutes sur la valeur des voyages d'affaires et des rencontres physiques.

Les gens voient maintenant la valeur des réunions physiques et des services d'accueil sous un jour nouveau, après avoir vécu sans eux pendant si longtemps. Les gens ont également remarqué qu'ils peuvent travailler tout aussi efficacement à domicile ou dans des endroits éloignés. Néanmoins, les données indiquent que les réservations de vols pour fin 2021 sont fortes et que de nouveaux modèles commerciaux, comme l'abonnement mensuel pour les vols, émergent.

Les commerces de détail ont le plus souffert des fermetures et des restrictions. De nombreux détaillants, même des grands magasins et des chaînes bien connus et établis de longue date, ferment leurs portes. Mais ce serait une erreur de penser que la pandémie a été la seule raison pour ça. La vente au détail de briques et de mortier est en difficulté depuis des années et, étonnamment, pourquoi il a fallu si longtemps à certains clients pour adopter les achats en ligne et utiliser les services de livraison à domicile.

La situation du COVID n'a pas seulement eu un impact sur les entreprises de consommation. Le commerce B2B a également changé. Nous n'avons pas eu de salons professionnels, de conférences et de rencontres pour trouver de nouveaux produits, services et contacts. Cela a poussé à l'adoption de canaux de vente en ligne « en libre-service », mais en même temps, les ventes « en face à face » traditionnelles sont vitales pour la plupart des entreprises B2B. Il ne fait aucun doute que les entreprises B2B ont également souffert, et il y aura certainement des faillites après la pandémie lorsque les entreprises seront obligées de se confronter à la réalité.

Sur la base de ce qui précède, voici certaines de mes prévisions pour 2021 :

1. Les entreprises de voyage, d'accueil et de services augmenteront lorsque les restrictions et les risques liés à la pandémie seront terminés. Cela ne signifie pas que toutes les entreprises du secteur survivront ou que les services seront les mêmes qu'avant 2020. Néanmoins, ce sera un excellent moment pour que de nouvelles entreprises entrent dans le secteur, acquièrent certaines entreprises existantes et innovent de nouveaux modèles commerciaux.
2. Plus de commerces de détail iront en ligne, et les grands magasins continueront d'échouer. 
3. Davantage de services deviendront numériques et en ligne, mais cela ne signifie pas que tous les nouveaux services numériques seront rentables. La concurrence sera féroce dans de nombreux domaines et les entreprises devront atteindre des volumes importants pour survivre. Beaucoup devront se mondialiser pour y parvenir. 
4. Une opportunité plus importante que les services numériques aux consommateurs sera d'activer des composants qui rendront l'utilisation des services plus facile, plus sûre et plus efficace pour les consommateurs. Celles-ci comprendront une meilleure utilisation des données pour les consommateurs, une meilleure confiance dans les services et les tiers, et des solutions pour améliorer l'expérience client (par exemple, VR/AR pour les achats, de meilleures plateformes pour l'enseignement à distance et de meilleures solutions pour gérer les livraisons à domicile).
5. Le secteur de l'immobilier commercial connaîtra des changements importants. De nombreux magasins de détail disparaîtront, les besoins en espace de bureau changeront et de nouvelles exigences apparaîtront. Par exemple, les entreprises auront besoin de nouveaux types d'espaces de bureau pour accueillir les personnes qui travaillent à domicile, venant occasionnellement au bureau, quelque chose qui s'apparente plus à des «bureaux partagés» qu'à des cabines.
6. Les opérations de commerce électronique peuvent avoir besoin d'améliorer l'expérience client et le marketing en utilisant des lieux de type salle d'exposition, où les clients peuvent physiquement voir les produits et passer des commandes, et où les entreprises peuvent promouvoir leurs marques. Les cafés et les restaurants auront également besoin de plus d'espace pour s'adapter à la distanciation sociale.
7. Les gens deviendront plus conscients des problèmes de santé et de bien-être, et des appareils portables leur donneront plus de données. Cela créera de nombreux nouveaux services numériques pour améliorer le bien-être et surveiller la santé et obtenir des services de santé à distance en cas de besoin.

Ce ne sont que quelques exemples de ce à quoi nous nous attendons, mais ils illustrent les changements et les tendances que nous allons voir après la pandémie. Bien sûr, la plus grande question est de savoir si la vaccination de masse accélérera le retour à une certaine normalité ou allons-nous rencontrer de nouvelles surprises. Quoi qu'il en soit, nous devons toujours nous préparer pour la prochaine phase des affaires et être prêts quand elle se présentera.

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TikTok est une grande réussite mais aussi un gros problème politique. Une partie moins connue est la façon dont TikTok perturbe le modèle de réseau social dans sa viralité. Cela me rappelle le vieux débat, qui est plus important, les intérêts personnels ou les réseaux sociaux.
Est-il possible que le concept de réseau social traditionnel ait atteint ses limites ? Le modèle TikTok change-t-il tout le paysage des plateformes sociales ?

Il y a plus de 15 ans, une petite équipe et moi avons lancé ce qui était probablement la première société d'analyse de données de réseaux sociaux au monde (Xtract). C'était bien avant le succès de Facebook, LinkedIn ou Twitter. Nous avons commencé à travailler avec différents types d'entreprises qui avaient des données de connexion sociale, y compris des services de télécommunications et en ligne. Nous avons créé des outils pour analyser les données dans le but de cibler les activités de marketing.

Notre logiciel a analysé des milliards, voire des milliards de points de données, et nous avons également effectué des recherches sur le fonctionnement de l'influence sur les réseaux sociaux. Pourquoi les gens seraient-ils influencés par d'autres personnes pour acheter quelque chose, se désabonner ou devenir des utilisateurs actifs ? Le résultat était que ce n'était pas seulement l'influenceur ou le réseau social qui comptait. Cela dépendait également du contexte, par exemple du produit en question. Il est tout à fait naturel de comprendre comment une personne peut vous influencer sur la voiture à acheter, et une autre sur les livres que vous lisez, et parfois votre propre opinion peut compter plus que celle de votre réseau social.

Il existe de nombreuses façons d'analyser le comportement des consommateurs pour comprendre les préférences et la meilleure façon de les profiler. Le profilage peut être basé sur toutes sortes de données disponibles, mais nous pouvons le diviser en quatre catégories principales :

1. Données démographiques (par exemple, âge, sexe, lieu de vie, éducation)
2. Comportement (produits que vous utilisez et achetez, journaux que vous lisez, musique et films que vous aimez, loisirs, etc.)
3. Réseau social (à qui vous êtes connecté et à quel point)
4. Psychométrie (par exemple types de personnalité).

Les services de réseaux sociaux ont connu un grand succès au cours des 15 dernières années car ils ont su capter le temps des utilisateurs et aussi des annonceurs. Les graphes sociaux jouent un rôle vital dans ces services, c'est-à-dire que les gens partagent du contenu avec leurs contacts et c'est la façon dont les choses se propagent parmi les utilisateurs.

Revenons maintenant au modèle de TikTok. Il a fait boule de neige, avec plus de 500 millions d'utilisateurs dans le monde. Mais TikTok n'est pas vraiment un service de réseau social, même si la viralité est à sa base. Les gens partagent des vidéos, non pas principalement sur leur réseau social, mais plutôt en fonction de catégories et de hashtags. Les utilisateurs disposent d'excellents outils pour réaliser leurs vidéos, et ils peuvent utiliser des idées et du matériel existants, par exemple des duos avec d'autres vidéos, puis les partager. Ils peuvent également voir comment différentes catégories et hashtags obtiennent des vues et également cibler leurs vidéos en fonction de ceci et de cette manière pour utiliser 'les tendances".

Ce modèle donne également beaucoup plus de possibilités aux nouveaux utilisateurs d'attirer beaucoup de téléspectateurs. Dans le réseau social traditionnel, il faut du temps pour obtenir des contacts et des abonnés. Et dans les services vidéo classiques (comme YouTube) les algorithmes favorisent ceux qui publient depuis longtemps et amasse un grand nombre de vues. On dit parfois que le modèle commercial chinois moins respectueux des droits de propriété intellectuelle et des droits d'auteur permet à chacun, chaque jour, de prendre les dernières idées et produits et d'essayer de les améliorer pour demain. TikTok, en quelque sorte, suit ce principe, tout le monde peut voir le contenu tendance et l'utiliser pour construire son propre succès.

Ce n'est pas seulement pertinent pour TikTok et les vidéos. Lors d'une récente discussion avec les scientifiques en chef de notre ancienne société d'analyse de données, nous sommes revenus sur les anciennes théories sur la façon dont les intérêts personnels et les réseaux sociaux influencent le comportement et pourrions-nous également voir des phénomènes TikTok dans certains autres services.

Nous avons conclu qu'en fait, nous voyons des limites dans les réseaux sociaux pour avoir des discussions sur des sujets intéressants. Par exemple, sur Facebook, vos discussions se sont limitées principalement aux personnes qui sont vos contacts. Si vous avez un domaine d'intérêt particulier, après quelques années avec les mêmes amis, il n'est plus très fructueux d'en discuter. Les hashtags ne fonctionnent pas sur Facebook. C'est le même problème dans de nombreux services de réseaux sociaux, y compris LinkedIn. Sur Twitter, vous pouvez mieux suivre des sujets spécifiques. Pourtant, il contient tellement de messages que vous devez également vous concentrer sur les messages les plus populaires de ceux qui ont beaucoup de followers.

Ensuite, nous arrivons à un autre problème des réseaux sociaux. Ils ont beaucoup de faux profils et les réseaux des gens se sont dilués lorsqu'ils ont accepté trop d'amis. Ainsi, les services de réseaux sociaux ont un double problème : ils limitent vos discussions et le contenu disponible, et ils ne représentent pas réellement votre véritable réseau. Par exemple, si chacun de vos contacts LinkedIn vous demandait si vous feriez une présentation à un contact proche pour chacun d'eux ? Je n'ai pas pu le faire car mon réseau est très étendu et je ne connais pas assez bien tous mes contacts. Lorsque nous ne pouvons avoir qu'un seul réseau dans un service, cela inclut trop de connexions à des fins multiples, comme l'établissement d'une véritable confiance, mais trop peu de contacts pour des sujets d'intérêt particulier.

Cela pourrait-il signifier que TikTok n'est pas la seule plateforme vidéo qui pose problème à de nombreux politiciens, mais le premier signe d'un nouveau type de service Internet à venir ? Pourrions-nous commencer à voir plus de services qui peuvent mieux combiner les différents intérêts des gens, aider à attirer l'attention sur un contenu intéressant sans une énorme base d'abonnés et nous permettre de créer des réseaux sociaux autour de différents domaines d'intérêt et objectifs ? Nous aurions également besoin de services permettant de créer des réseaux de confiance à diverses fins. Quelles sont les personnes que vous pouvez recommander, à qui vous faites confiance pour obtenir des présentations d'affaires, avec qui vous souhaitez réseauter pour votre travail et quel est votre véritable réseau de confiance personnel ?

Peut-être que nous entrerons bientôt dans une période post-réseau social qui essaie de mieux combiner le comportement naturel avec les intérêts personnels et différents réseaux à des fins différentes. Cela peut signifier que nous voyons deux types de réseaux : 1) ceux qui vous permettent de vous concentrer sur vos intérêts, que ce soit la musique, la littérature, la science, un passe-temps particulier ou autre ; 2) de vrais réseaux de confiance à des fins différentes, pour les affaires, la vie personnelle, les loisirs et les intérêts personnels. Les réseaux sociaux actuels sont désormais trop de tout et trop peu de n'importe quoi.

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Le dictionnaire définit la confiance comme « croire que quelqu'un est bon et honnête et ne vous fera pas de mal, ou que quelque chose est sûr et fiable ». La confiance peut être une chose difficile à saisir pour les gens, mais dans l'environnement numérique, elle peut être encore plus complexe. Nous avons besoin de confiance dans la plupart des situations quotidiennes, mais avec des services numériques, virtuels et cybernétiques si importants dans nos vies, nous devons mieux réfléchir à ce qu'est réellement la confiance numérique.

La situation du Covid-19 a accéléré l'utilisation de nombreux services virtuels et numériques. Début mars, on m'a dit que je devais me déplacer physiquement pour signer un inventaire de succession en vue d'une rencontre avec d'autres héritiers. En avril, on m'a dit que je ne devais pas venir physiquement et que je devais signer des documents en ligne. Pour moi, c'est un bon exemple de la rapidité avec laquelle les choses peuvent changer, alors qu'autrement cela pourrait prendre 10 ans pour approuver ce genre de changement de lois et de règles.

Même les choses de base, comment signer des documents en ligne est un vrai gâchis aujourd'hui. DocuSign est bien placé dans le monde pour signer des documents, mais il n'est pas "officiel" dans tous les pays ou toutes les situations. Il a une grande convivialité, mais il comprend des compromis entre la convivialité et la sécurité. Dans certains pays, les autorités, les banques ou d'autres prestataires de services proposent des solutions de signature plus sécurisées, par exemple basées sur des cartes d'identité électroniques ou des jetons d'identité mobiles, mais elles sont plus difficiles à utiliser.

La signature de document la plus étrange était peut-être un service officiel aux États-Unis, où la signature consistait à taper mon nom entre des barres obliques (sérieusement, c'était l'instruction : "La personne appropriée doit signer électroniquement le formulaire en tapant personnellement n'importe quelle combinaison de caractères alphanumériques précédée et suivi du symbole de barre oblique (/); par exemple, /mike miller/, /efr/ ou /374/). Cette signature électronique ne doit pas être tapée par quelqu'un d'autre au nom du signataire approprié. »). Un autre extrême est ma banque basée à Hong Kong qui compare les documents que j'envoie à un échantillon de ma signature et une fois sur deux, je n'écris pas ma signature de la même manière.

La signature n'est qu'un exemple très simple de confiance, mais nous avons des choses plus complexes. La personne que je rencontre est-elle vraiment celle qu'elle prétend être ? Vont-ils tenir leur promesse ? Si je parle en toute confidentialité, vont-ils garder cette information pour eux ? S'ils m'achètent quelque chose, vont-ils payer ou ont-ils de l'argent pour payer ? Ces questions et bien d'autres dans la vie professionnelle et personnelle surgissent.

Dans la vie physique, nous avons des solutions pour gérer plusieurs questions de confiance. Les gens ont des cartes d'identité pour prouver leur identité. Il existe des systèmes tels que les cotes de crédit, les fiches de paie et les états financiers pour prouver la capacité et l'historique de paiement. Les êtres humains ont également appris toutes sortes de signes (comment les gens se comportent, les expressions faciales, l'histoire personnelle et bien d'autres choses) pour faire des estimations, à qui et à quoi ils font ou ne font pas confiance. Souvent, la fiducie est également transférable. Si je fais confiance à quelqu'un et qu'il me recommande de faire confiance à quelqu'un en qui il a confiance, je lui ferai probablement confiance.

Dans le monde en ligne et numérique, nous avons plus de composants et de variables à évaluer et cela rend plus complexe l'évaluation de la confiance. Peut-être ne voyons-nous pas du tout l'autre personne, seulement son numéro de téléphone ou son adresse e-mail. Si nous voyons quelqu'un en ligne, comment savez-vous que la personne est vraiment celle qu'elle prétend être. Lorsque nous nous rencontrons physiquement, les gens se font confiance au fil du temps, mais comment cela peut-il fonctionner dans l'environnement numérique. Si je partage des documents et des informations en ligne avec une personne, comment puis-je savoir si et comment l'autre personne les utilise et les partage ?

Nous avons également des solutions pour gérer ces choses virtuellement. Par exemple, nous avons besoin de dispositifs de sécurité et d'applications pour accéder à nos comptes bancaires ; les entreprises disposent de contrôles d'accès à leurs services et réseaux pour utiliser leurs outils virtuels. Pour bon nombre de ces services, vous devez toujours faire quelque chose physiquement, par exemple vous rendre quelque part ou envoyer des documents par courrier. Mais faire quelque chose physiquement d'abord est vraiment un défi d'utilisabilité pour de nombreux services en ligne, et COVID-19 nous a maintenant mis dans de nombreuses situations où ce n'est même pas possible.

C'est exactement la raison pour laquelle nous avons une sécurité moindre dans les services où la convivialité est meilleure et où il n'est pas trop difficile de commencer à les utiliser. DocuSign suffit pour de nombreuses signatures ; Zoom est suffisamment sécurisé pour gérer les réunions ; WhatsApp est la solution simple pour le chat quotidien et le courrier électronique est le moyen le plus simple d'envoyer de nombreux documents. Mais nous avons vu suffisamment de cas que ces solutions ont aussi leurs risques, parfois importants. Nous savons qu'ils sont suffisants pour la plupart des besoins, mais de nombreux besoins vont également au-delà du niveau de confiance qu'ils peuvent offrir.

Cela a démontré, de manière très pratique, que nous avons besoin de nouvelles solutions pour gérer la confiance numérique dans les situations quotidiennes. Ces solutions doivent avoir une bonne convivialité et offrir le bon niveau de confiance pour chaque besoin. La discussion sur la cybersécurité est facilement très polarisée. Nous avons des fous de la cybersécurité qui prétendent qu'aucun système n'est suffisamment sécurisé et qu'aucun système avec une convivialité de niveau ordinaire ne peut être sécurisé. Ensuite, nous avons ces gens ignorants qui sont prêts à utiliser n'importe quel système qui n'est qu'une solution facile. Nous avons de nombreux types de solutions pour l'identité et la sécurité numériques, mais dans l'ensemble, ce domaine est encore assez désordonné.

L'une des raisons est que le processus de réflexion pour les développer est souvent très technique et se concentre sur un aspect spécifique de la sécurité. Peut-être devrions-nous réfléchir davantage à ce que signifie vraiment la confiance dans différentes situations et à la façon dont les gens l'ont gérée pendant des milliers d'années. Un exemple simple est la confiance transférable ou comment votre réseau de confiance personnel pourrait vous aider dans les services numériques. Peut-être que de cette façon, nous pourrons trouver des concepts et des technologies pour créer une véritable confiance numérique entre les personnes et les appareils.

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Les réseaux de personnes façonnent le monde. Le livre de Niall Ferguson La place et la tour donnent une excellente introduction à leur histoire. Les réseaux ont joué un rôle important dans la politique, les affaires et la vie quotidienne. Il peut s'agir de réseaux très publics et transparents, ou de sociétés secrètes, ou même fictifs comme des parties du réseau Illuminati. 

Les organisations officielles peuvent être très différentes des vrais réseaux. Nous connaissons tous des entreprises où l'organigramme raconte une histoire sur qui prend les décisions et le réseau réel de personnes qui prennent les décisions sont très différents. Les réseaux peuvent aussi être plus dynamiques que les organisations officielles, et ils peuvent survivre aux changements.

Les entreprises essaient de devenir plus dynamiques et agiles. Souvent, les structures organisationnelles créent des frictions pour être dynamiques, réagir rapidement ou être proactifs dans les affaires. Les organisations elles-mêmes pourrait être plus dynamique mais vient ensuite l'informatique. Les processus sont appliqués à des systèmes informatiques complexes, mais il est difficile de changer rapidement d'outils et de solutions informatiques. Nous avons entendu des histoires sur la façon dont un PDG peut utiliser son réseau au sein de l'organisation à différents niveaux lorsque des changements rapides ou de nouvelles activités sont nécessaires, et que l'organisation est trop lente à les mettre en œuvre.

De nombreuses structures organisationnelles et pratiques de gestion ont leur histoire dans les organisations militaires. De nos jours, beaucoup de gens hésitent avec les styles de gestion militaire dans les affaires, car ils sont considérés comme des modèles démodés de commandement et de contrôle. Mais il est important de se rappeler que les environnements militaires et de sécurité peuvent toujours aussi offrir des exemples et des leçons aux organisations très modernes.

Par exemple, les organisations militaires ont traditionnellement fonctionné avec des modèles très formels. Lorsque les armées se battent les unes contre les autres, elles ont des lignes de front, concentrent les troupes aux points où elles peuvent faire des percées et défendre les frontières. Ce n'est plus la réalité. Les guérillas, les terroristes, les cellules militantes, les troupes non officielles (comme en Ukraine) et les réseaux dynamiques représentent un risque plus important pour de nombreux pays que les forces traditionnelles. De nouveaux modèles fondamentaux sont désormais nécessaires pour exploiter et gérer les organisations militaires et de sécurité. 

Les guerres en Afghanistan, en Irak, en Ukraine et en Syrie n'ont pas consisté en des combats entre armées officielles, et de nombreux pays ont vu des attaques de terroristes locaux, de cellules indépendantes ou d'individus souvent associés à des réseaux mondiaux. Cela a obligé les organisations militaires et de sécurité à trouver de nouveaux modèles pour lutter contre ces ennemis. Cela signifie également que leurs propres organisations doivent être plus dynamiques. 

Les organisations militaires ont traditionnellement eu des structures très hiérarchisées. Leurs opérations et technologies ont été conçues pour prendre en charge ces modèles ; chaînes de commandement, droits basés sur la position organisationnelle et communications limitées entre organisations parallèles. Maintenant, ils ont été contraints de repenser leurs modèles existants. Dans le même temps, la consumérisation touche également les armées ; les gens utilisent des téléphones portables, des réseaux sociaux et des applications de messagerie pendant les opérations. Les organisations militaires peuvent soit ignorer ou interdire ces outils, soit commencer à les utiliser. Certains ont déjà emprunté cette dernière voie. Cela change aussi le fonctionnement des organisations, et surtout comment elles peuvent devenir des réseaux plus dynamiques en fonction des situations, des besoins et des ressources.

De nombreuses entreprises ont des besoins similaires pour trouver des modèles de fonctionnement plus dynamiques, ajuster les processus en fonction des besoins et utiliser rapidement les ressources là où elles sont nécessaires. Cela entre facilement en conflit avec les organigrammes, les procédures fixes et les systèmes informatiques qui soutiennent les processus, le partage d'informations et les communications. Ces besoins ne concernent pas seulement les organisations, mais également les clients, partenaires, fournisseurs et autres parties. Il est plus difficile de créer et de maintenir des réseaux dynamiques au sein des organisations traditionnelles et de leurs points de contact. Les réseaux peuvent parfois être différents, certains plus hiérarchiques, certains basés sur d'autres artefacts de confiance. 

Tout cela crée de nouveaux besoins avec la technologie TIC pour soutenir ces réseaux. En pratique, ils utilisent des méthodes de travail informelles, comme les appels vidéo, les e-mails de groupe et les groupes WhatsApp. Mais ces méthodes non officielles n'incluent pas vraiment les moyens de gérer les réseaux, la sécurité ou l'utilisation systématique de différents outils. Ils sont utilisés pour gérer des besoins spécifiques, pas pour gérer des réseaux. La plupart des outils commerciaux ont été conçus pour fonctionner dans des organisations traditionnelles, avec des hiérarchies, des structures formelles et de la stabilité.

Les réseaux sont un modèle traditionnel de coopération entre les personnes. Le numérique offre plus d'outils pour travailler globalement et créer toutes sortes de réseaux pour des besoins généraux ou spécifiques. Mais nous n'avons pas encore les outils pour faire fonctionner ces réseaux numériques de la même manière que les gens ont appris à gérer les réseaux dans la vie physique. Ils sont basés sur la confiance que vous gagnez et perdez, et ils sont adaptés aux besoins quotidiens. Nous verrons de nouvelles solutions émerger dans ce domaine et comment les militaires, les entreprises et les particuliers pourront mieux créer et gérer des réseaux numériques.

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Courtoisie d'image Avexeur – des réseaux locaux de confiance dans la gestion de crise.