Pouvez-vous présenter Argon Consulting ?

Argon est un cabinet de conseil en management international qui accompagne les dirigeants dans l’amélioration de la performance opérationnelle et financière. Nos bureaux sont à Paris, Londres, Atlanta, Singapour, Mumbai, Sydney et Abou Dabi. Nos expertises couvrent les domaines des opérations (supply chain, logistique, manufacturing, R&D) et des fonctions support (finance, achats, RH) avec une expérience dans l’ensemble des secteurs d’activité. Nous disposons aussi d’expertise en change management et en digital.

Argon Consulting s’est imposé dans le digital… Nous sommes reconnus par Gartner comme leader de la transformation digitale des opérations. Pour nos clients, le digital est devenu un levier de croissance et de compétitivité incontournable.

Il y a quelques années déjà, nous avons créé notre digital factory et tout un éco-système de partenaires pour accompagner nos clients dans leurs transformations digitales. Par exemple, notre équipe de data scientists intervient sur les missions de conseil pour résoudre les problèmes de nos clients. Dans certains domaines comme l’IoT, nous allons jusqu’à créer des joint-ventures pour apporter des nouveaux services comme SafeCube.

Qu’est-ce que SafeCube ?

SafeCube est née de la collaboration entre Argon Consulting, Michelin et Sigfox, leader dans l’IoT. Safecube développe une solution de suivi en temps réel des expéditions intercontinentales pour le fret maritime qui s’appuie sur une solution IoT innovante, connectée au réseau 0G Sigfox. Ce type de suivi permet :

– une remontée fiable et en temps réels des principales étapes des expéditions donnant aux clients l’opportunité de réduire drastiquement leurs délais de livraison et leurs stocks en transit ;

– un pilotage plus fin des expéditions et une réelle gestion des flux critiques grâce à un équilibre retrouvé dans la relation du client avec ses prestataires logistiques et compagnies maritimes ;

– un meilleur suivi des conditions de transport et de la sécurité des biens des clients.

Au-delà du digital dans les opérations, quelle est votre vision sur la transformation digitale dans les fonctions support et commerciales ?

Nous venons de réaliser une enquête auprès d’une centaine de dirigeants en partenariat avec l’institut de sondage BVA.

Même si la plupart des fonctions ont lancé des initiatives digitales, notamment sous l’impulsion de la direction générale, l’enquête montre que le niveau de maturité n’est pas le même d’une fonction à l’autre.

Sans surprise, les fonctions marketing et commerciales sont les plus avancées, car l’amélioration de l’expérience client, voire l’omnicanal, l’innovation des offres et l’efficacité commerciale étaient des priorités pour bon nombre d’entreprises. Vient ensuite la fonction RH avec plus d’une centaine de start-up qui proposent des solutions innovantes dans les domaines du recrutement, de la formation, voire de la qualité de vie au travail. La fonction finance talonne de près la fonction RH avec l’avènement des nouvelles solutions SaaS Cloud. Concernant les achats, c’est l’offre des marketplaces qui s’est enrichie avec le développement du e-commerce. Enfin, la fonction juridique bénéficie du fort développement de la legaltech. Toutes les fonctions de l’entreprise peuvent bénéficier d’innovations digitales.

Quelles solutions pour la DAF ?

L’enquête Argon Consulting BVA apporte aussi un éclairage sur les leviers digitaux. Les quatre grands domaines que les DAF mettent en avant sont la dématérialisation, les solutions SaaS cloud finance, la robotisation de processus et le machine learning. A ce stade, la blockchain est peu répandue dans les directions administratives et financières.

Qu’est-ce que le machine learning ?

Dit simplement, le machine learning, c’est la machine dite auto-apprenante. Mais pour en arriver là, il faut identifier les bons cas d’usage, collecter un volume significatif de données pertinentes, en analyser les corrélations et développer les bons modèles basés sur des algorithmes. Le deep learning, dont on entend aussi souvent parler, est une discipline du machine learning, beaucoup plus poussée car s’appuyant sur des réseaux complexes de neurones artificiels.

En quoi le machine learning change la donne ?

Parmi les nombreuses applications du machine learning, cinq tendances vont changer la donne pour les fonctions support et commerciales.

Premièrement, le machine learning va progressivement devenir une composante de nombreuses applications de gestion du marché : CRM, ERP, SIRH, etc.

Deuxièmement, de nombreuses solutions de dématérialisation vont s’appuyer sur du machine learning pour améliorer la qualité de la reconnaissance et d’interprétation des caractères.

Troisièmement, quand cela est pertinent, les entreprises vont s’appuyer sur du machine learning pour fiabiliser leurs prévisions.

Quatrièmement, les interfaces conversationnelles (chatbot, assistants virtuels) vont gagner en efficacité grâce au NLP (natural language processing) et en valeur ajoutée grâce à des fonctionnalités de machine learning, comme accéder plus rapidement à l’information recherchée.

Enfin, le machine learning associé à la robotisation des processus (RPA) va permettre d’automatiser certaines tâches cognitives. Bien entendu, tout ceci existe déjà, mais va prendre de plus en plus d’ampleur.

Qu’y a-t-il de nouveau dans la dématérialisation ?

Les solutions de dématérialisation existent depuis plus de 20 ans. Historiquement présentes sous la forme de solutions EDI ou de solutions de scanning et video codage pour générer une facture dématérialisée, ces solutions ont fait leurs mues. Elles se sont démocratisées avec de nouveaux business models, elles se sont améliorées en qualité grâce aux progrès technologiques, et enfin elles se sont développées sur de nouvelles fonctionnalités comme la collaboration fournisseurs. Les gains de productivité sont considérables.

Y a-t-il davantage de solutions SaaS finance ?

Le cloud a permis une accélération du développement des solutions SaaS. Qu’il s’agisse de solutions complètes type ERP SaaS ou d’applications répondant à un besoin fonctionnel spécifique comme le recouvrement, la gestion de la trésorerie, la planification. Pour la direction financière, la transition vers ces nouvelles solutions SaaS est une opportunité pour optimiser et standardiser les pratiques et réaliser un saut de performance.

Jusqu’où va l’automatisation des processus ?

Le RPA (robotic process automation) permet d’automatiser les tâches administratives standards, volumiques et répétitives. Cependant, les cas d’usage sont souvent limités par les étapes cognitives dans les processus que la RPA ne sait pas gérer. C’est là que peut intervenir le machine learning, comme expliqué plus tôt. Si la probabilité résultant de l’algorithme de machine learning est élevée, alors l’étape cognitive de décision est automatique. L’enjeu de l’automatisation des processus est d’éliminer les tâches transactionnelles à faible valeur ajoutée.

Autre cas d’usage : qui ne s’est jamais plaint des délais pour obtenir de nouveaux rapports ?

En combinant dorénavant une interface conversationnelle NLP (par exemple : Google NLP/Stanford Core NLP) avec une solution de machine learning exploitant un data set ou une BI, alors l’utilisateur peut aisément appeler un rapport ou une information par simple messagerie chat. Au-delà de l’amélioration de l’expérience utilisateur et du gain de productivité, ces innovations permettent d’alléger la part de production dans les missions du contrôleur de gestion pour se concentrer davantage sur les analyses et les plans d’action d’amélioration de la performance.

Qu’en est-il des processus de planification financière ?

La machine ne va pas remplacer un processus collaboratif de planification financière où l’intuition et l’intelligence collective d’une équipe de management sont déterminantes. Cependant, le machine learning est une aide précieuse pour fiabiliser les prévisions. Par exemple :

– l’augmentation du champ des possibles dans l’intégration de toutes formes d’hypothèses ;

– l’identification des modèles de prévision non envisagés ;

– la capacité à ajuster les KPI opérationnels de pilotage en fonction de l’évolution des modèles de prévisions.

L’enjeu pour les directions financières est de revoir leur processus de planification financière, à l’aune des nouvelles capacités de machine learning, dans le but de créer davantage de valeur ajoutée pour le business.

Comment Argon Consulting accompagne les CFO dans la transformation digitale ?

Nous accompagnons les CFO dans leurs projets de transformation, qu’il s’agisse de projets d’organisation, d’évolution de système d’information, d’optimisation de processus, ou de remise à plat du modèle de pilotage de la performance.

Nous aidons aussi les CFO à tirer profit des leviers digitaux disponibles. Tout d’abord, nous apportons un éclairage sur le potentiel du digital dans les fonctions administratives et financières, à travers des retours d’expérience concrets, des cas d’usage, des benchmarks, de la veille. Chaque contexte client étant particulier, nous avons besoin de cerner la problématique spécifique de notre client. On ne fait pas du digital pour du digital, le digital n’est qu’un levier pour répondre à un enjeu de performance quand il s’agit des fonctions administratives et financières.

Ensuite, nous aidons nos clients à identifier les bons cas d’usage, à faire les bons choix de solution, à évaluer les business cases, et à élaborer la roadmap de transformation.

Enfin, dans les phases d’implémentation, notre rôle est d’apporter l’expertise métier nécessaire à la bonne exécution des projets en apportant aussi notre savoir-faire en conduite du changement.