Parlez-vous transformation ?

Parlez-vous transformation ?
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La transformation de l’économie passe aussi par une transition du langage, avec l’apparition de termes devenus, pour certains, des basiques en l’espace de quelques années.

Disruption, open innovation, ubérisation… Bien des anglicismes sont passés en quelques années dans le langage commun des entreprises françaises, quel que soit leur secteur d’activité, accompagnant une mutation accélérée de l’économie. Quelles seront les conséquences du big data et de la blockchain ? Comment entreprises et start-up peuvent-elles collaborer sous la bannière de l’intrapreneuriat, de l’excubation ou de l’hébergement d’accélérateurs ? Si le tout peut parfois sembler imprécis, et même jargonneux, il paraît désormais difficile, voire impossible, de se passer de ces nouveaux termes.

Blockchain : Francisée en « chaîne de blocs », la blockchain est une technologie de stockage et de transmission d’informations, transparente, sécurisée qui fonctionne sans organe central de contrôle. Publiques ou privées, les blockchains sont, pour reprendre l’expression du mathématicien Jean-Paul Delahaye, de « très grands cahiers, que tout le monde peut lire librement et gratuitement, et sur lesquels on peut écrire, mais qui sont impossibles à effacer et indestructibles ».

 

Knowledge Management : La « gestion des connaissances » constitue une démarche managériale où l’ensemble des connaissances accumulées au sein d’une organisation est compilé et capitalisé. Une approche de plus en plus primordiale dans une ère où tout est information...

 

Intelligence artificielle : Le « grand mythe de notre temps », comme l’a récemment définie la Commission nationale de l’informatique et des libertés (Cnil), se définit difficilement. L’un des créateurs de ce terme, le scientifique américain Marvin Lee Minsky, tente de la résumer comme étant « la construction de programmes informatiques qui s’adonnent à des tâches qui sont, pour l’instant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains, car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que l’apprentissage perceptuel, l’organisation de la mémoire et le raisonnement critique ».

 

Big data : Ce terme, parfois retranscrit en tant que « données massives » ou plus rarement « mégadonnées », désigne des volumes de données suffisamment immenses pour qu’ils mettent au défi les capacités d’analyse, qu’elles soient humaines ou informatiques. Le data management a ainsi pour ambition de parvenir malgré tout à analyser ces données pour en tirer des enseignements et autres corrélations, en lien avec des technologies toujours évolutives. L’espoir des entreprises, dans l’assurance notamment ? Que le big data les aide à réduire leurs risques et leur donne un coup d’avance sur les concurrents grâce à l’analyse prédictive.

 

Inbound marketing : Le « marketing entrant » est une approche par laquelle l’entreprise parvient à faire venir le client à soi plutôt que d’aller le chercher. Mais attirer la cible ne se fait pas tout seul : cette démarche débute par la production et la diffusion de contenus sur les réseaux sociaux, les blogs type Medium... L’objectif de l’entreprise est de convertir par la suite cette cible en prospect, puis en client.

 

Chatbot : Le « robot conversationnel », version francisée du chatbot, est, comme son nom l’indique, programmé pour simuler une conversation en langage naturel. Objectif ? Fluidifier la relation client. Comment ? En le paramétrant sur une plate-forme existante comme Facebook messenger, ou en l’intégrant directement sur le site d’une entreprise.

 

Onboarding : Ce terme peut couvrir deux réalités allant dans le sens de l’« embarquement ». La première consiste à intégrer un salarié récemment recruté dans une entreprise, la seconde, à parvenir à obtenir les données personnelles d’un individu ayant souscrit à un service dédié.

 

Deep learning : La notion « d’apprentissage profond » regroupe différentes méthodes d’apprentissage automatique qui, à terme, doivent permettre aux ordinateurs de réaliser automatiquement – et sans besoin de supervision – des tâches aujourd’hui encore laborieuses. Parmi ces potentiels champs d’application : la reconnaissance visuelle, la robotique, voire la santé, où la technologie peut aller jusqu’à poser un diagnostic médical, par exemple, en reconnaissant automatiquement une maladie grâce à l’imagerie médicale.

 

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