Un Data Lab pour l’innovation. Entretien avec Nadège Vignol

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Nous l’avions rencontrée lors du colloque Ile de sciences du 21 mars dernier, et elle nous avait épatés, nous comme le public, par l’enthousiasme avec lequel elle avait présenté le tout nouveau Data Innovation Lab dont s’est dotée la R&D d’EDF. Nous avions voulu en savoir plus en lui proposant un entretien. Lequel a eu lieu en toute simplicité par un beau jour ensoleillé dans le jardin d’EDF Lab Paris-Saclay…

- Si vous deviez pitcher ce Data Innovation Lab ?

C’est une initiative qui découle du dossier que nous avions présenté en mars 2016 au conseil scientifique d’EDF. Dossier porté par Claire Waast-Richard, la DSI de l’époque, et préparé avec Ange Caruso, responsable avec moi du programme technologies de l’information au sein de la R&D. Ce dossier portait sur le positionnement des compétences de cette dernière à l’heure de la transition numérique. Au cours de sa préparation, qui avait débuté six mois plus tôt, en septembre 2015, force avait été de faire le constat que la data était un enjeu majeur dans lequel nous devions nous investir davantage, en œuvrant à un décloisonnement en interne. Nous avions des chercheurs compétents, qui savaient travailler sur les différents métiers du Groupe EDF, mais ils ne partageaient pas assez. Des méthodes avaient été mises au point pour tel ou tel métier, qui gagnaient à être plus valorisées auprès des autres. Nos recommandations pouvaient donc se résumer en deux mots : accélérer et décloisonner !
Ayant eu le feu vert du conseil scientifique de la R&D, nous nous sommes aussitôt, avec Ange Caruso et Stéphane Tanguy, qui a pris, en avril 2016, la succession de Claire Waast, lancés dans la création de ce que nous avons dès le départ baptisé le Data Innovation Lab.

- Etant entendu que des Directions du groupe EDF n’avaient pas attendu sa création, pour se doter de leur Data Lab…

Non, en effet. Avant la création du Data Innovation Lab, qui est, je le souligne, le fruit d’une démarche interne à la R&D, le groupe s’était déjà saisi de la question de la data. Ce qui s’est traduit ces toutes dernières années par l’émergence au sein des métiers de Data Labs avec des objectifs plus opérationnels, chacun stockant ses données et les traitant pour, selon les cas, améliorer la maintenance prédictive et/ou créer de la valeur en proposant de nouveaux services aux différentes catégories de clients (particuliers, entreprises, collectivités), des métiers étant particulièrement en avance. Je pense à ceux de la Commercialisation, qui ont beaucoup progressé dans la digitalisation de la relation client, ou de la Distribution comme de la Production d’énergie..
Dès lors que nos métiers s’outillaient pour traiter des données et montaient en compétence, notre rôle à nous était d’anticiper le coup d’après : les avancées possibles en matière de stockage, d’algorithmes, de maching learning ou encore d’intelligence artificielle. De là l’utilisation du mot innovation pour bien spécifier qu’au sein de la R&D, nous avions vocation à valoriser les données, non pas d’aujourd’hui mais de demain.

- Au passage, Data Innovation Lab, cela fait DIL. On ne peut s’empêcher de penser à New Deal… Etait-ce délibéré de votre part ?

(Rire ). Nous ne nous en sommes aperçus qu’après coup ! Mais nous l’assumons en jouant justement sur l’évocation d’un changement de paradigme au plan du mode de collaboration.

- Quelle est dans la création de votre Data Innovation Lab la part entre la dynamique interne à votre R&D et ce que vous observiez dans d’autres centres de R&D ?

Pour les besoins du dossier que j’ai évoqué, nous avions procédé par cercles concentriques, en interrogeant tour à tour les experts de nos différents départements et métiers de la R&D sur la manière dont ils envisageaient l’évolution de nos compétences dans la perspective de la transition numérique ; puis les métiers du groupe EDF, enfin, les R&D d’autres entreprises. C’est ainsi que nous sommes rendus compte que la data était dans la bouche de tous nos interlocuteurs extérieurs, à commencer par les professionnels de la finance et que tous ou presque s’étaient dotés de Data Lab pour renforcer leur capacité d’innovation.

- Et vous, qu’est-ce qui vous a personnellement prédisposée à vous investir dans cette problématique des data ?

Depuis toujours je m’intéresse aux nouvelles technologies de l’information. Je suis d’ailleurs diplômée d’une école d’ingénieurs en informatique. Or, quand on investit ce champ, on ne peut pas ne pas croiser l’enjeu des data. Cela fait maintenant quinze ans que j’ai intégré la R&D d’EDF en étant passée par plusieurs métiers – j’ai été tour à tour chercheur, chef de projet et manager. Ce qui m’a permis de prendre la mesure de la richesse des compétences au sein de cette R&D – nous comptons des experts à la pointe dans leurs domaines respectifs – mais aussi du cloisonnement qui existe entre les métiers. A titre personnel, il me tenait à cœur de faire en sorte qu’ils échangent d’avantage leurs méthodes et leurs savoirs.

- Est-ce à dire que, dans votre esprit, les data sont autant une source de création de valeur et d’innovation qu’un levier de changement de l’organisation ?

Oui, absolument. D’autant que, force est aussi de constater, à partir du moment où on s’intéresse aux data, qu’elles n’ont de sens, ne sont en mesure de créer de la valeur que si on les partage. La valorisation des données n’est donc pas qu’une affaire de numérique, c’est aussi un état d’esprit, qui passe par plus d’interactions entre les équipes. J’ajoute que des données seront d’autant plus valorisables que le data scientist saura travailler avec les métiers qui les produisent, de façon à les analyser de manière la plus pertinente.

- Est-ce à dire que vous faites vôtres les principes de l’Open Data ?

Au risque de vous surprendre, je dirai que ce n’est pas pour les métiers de la R&D que la problématique de l’Open Data se pose avec le plus d’acuité. Ce sont bien nos métiers qui d’ailleurs se sont déjà lancés dans cette démarche et ce, en réponse aux obligations introduites par les lois récentes.
Au sein de la R&D, nous n’avons pas vocation à capitaliser les données produites par les activités industrielles et commerciales du groupe. Nous produisons nos propres données. Nos travaux visent, encore une fois, à proposer de nouvelles solutions aux métiers, pour valoriser les leurs.

- Quid de l’open innovation ? On devine que c’est un enjeu dont vous vous êtes en revanche saisis ?

Oui, parfaitement. Pour l’heure, nous focalisons nos efforts sur la mobilisation des équipes en interne. Mais l’étape suivante sera de renforcer l’ouverture au monde académique et à celui des start-up. Avec les pilotes du DIL, nous avons même envisagé l’organisation d’un concours avec des écoles de l’écosystème qui consistera à leur ouvrir l’accès à nos données pour nourrir leurs travaux de modélisation. Nous comptons valoriser l’expérience que la R&D a déjà en matière d’Open Innovation, à travers notamment l’Innovation Hub lancé voici quelques mois au sein de la R&D : une équipe y « screene »  les start-up et anime tous les mois des « Cafés start-up », dans une salle de créativité d’EDF Lab Paris-Saclay, de façon à permettre à nos chercheurs de dialoguer avec elles, de manière informelle. Les chercheurs de la R&D ont déjà des contacts réguliers avec l’équipe Open innovation, qui la connecte à des start-up désireuses de travailler avec nous, ces start-up pouvant être issues de l’écosystème de Paris-Saclay ou d’ailleurs, y compris de l’étranger.

- Comment a été perçue la création du Data Innovation Lab en interne ? Vous êtes-vous heurtés à des résistances ?

Si la graine a été plantée en mars 2016, il y a un peu plus d’un an, la création aura exigé pas moins de neuf mois de gestation ! Durant cette phase, Ange Caruso, Stéphane Tangy et moi avons démultiplié les démarches auprès de nos collègues pour les convaincre de l’intérêt du projet. Nous avons été aidés en cela par Jean-Paul Chabard, le directeur scientifique d’EDF, qui s’est fortement impliqué pour décloisonner, susciter l’adhésion au projet, tout comme Bernard Salha, le directeur de la R&D. Je tiens d’ailleurs à les remercier car, sans leur soutien et leur confiance, nous n’aurions pas pu œuvrer au moindre décloisonnement.
A l’issue de cette phase, nous avons pu, ensuite, de septembre à janvier 2017, concrétiser le Data Innovation Lab en le dotant de locaux en propre. Au moment où je vous en parle, il n’a donc encore que trois mois d’existence.

- C’est dire si le colloque d’Ile de Science, auquel vous avez été conviée à participer pour le présenter, est venu à point nommé…

Oui, il ne pouvait pas être mieux programmé : la veille, j’assistais à l’inauguration officielle, en présence de Bernard Salha. Le colloque m’a permis d’en faire la toute première présentation à un public extérieur.

- Quelles ont été les réactions du public ?

Plusieurs participants sont venus me voir, en particulier des représentants de grands groupes d’autant plus intéressés par la démarche que nous avons enclenchée qu’ils sont confrontés à des degrés divers à la problématique du cloisonnement, des équipes qui communiquent peu entre elles. Ils souhaitaient savoir comment nous y étions parvenus, même si, ne nous voilons pas la face, du chemin reste encore à faire pour faire admettre l’intérêt de plus de partage des données et des connaissances, entre les métiers de la R&D.

- Rappelons que ce colloque portait sur les nouveaux espaces de la créativité. En quoi cette problématique faisait-elle sens au regard de votre Data Innovation Lab ?

Depuis que nous avons lancé ce dernier, je constate que, si les sujets dont nous traitons ne sont pas si fondamentalement nouveaux que cela (après tout, nous travaillons depuis toujours sur la base de statistiques et au moyen d’algorithmes, et nous appuyons donc sur des compétences construites depuis longtemps ; en particulier, cela fait une vingtaine d’années que nous avons développé celles touchant aux réseaux de neurones), des ruptures ont été introduites par l’accroissement considérable des capacités de calcul et de stockage des données. Si, donc, la data introduit un changement, c’est moins dans l’émergence de nouvelles compétences que dans la manière de travailler avec les autres. Ce qui passe, donc, par la création de nouveaux espaces de travail, de lieux propices aux échanges, au partage. Aujourd’hui plus que jamais, enclins que nous sommes à être le nez dans le guidon. Le numérique a certes beaucoup d’avantages, mais il a aussi des inconvénients et celui de la profusion d’informations en est un. Aussi, des espaces tout à la fois virtuels et réels où l’on peut s’ouvrir à des collègues d’autres métiers, se révèlent être un enjeu tout sauf mineur, même – surtout ! – à l’heure du numérique. Car de tels lieux et espaces induisent de nouvelles modalités de communication, qui ne sont pas sans effets sur la dynamique d’innovation et l’intelligence collective. Personnellement, je peux en témoigner : travailler dans les nouveaux espaces de notre Data Innovation Lab impacte positivement les modalités d’échange avec les collègues.

- La data s’appuie sur des compétences anciennes, dites-vous. N’y a-t-il pas eu cependant un changement majeur avec l’émergence des plateformes numériques incarnées par les GAFA ?

Si, bien sûr. D’ailleurs, dans le dossier que j’ai évoqué, nous avions pointé le risque de l’« ubérisation », c’est-à-dire de nouvelles formes d’intermédiation entre les consommateurs et les producteurs de produits ou de services. Un risque qui ne concerne pas seulement EDF, mais l’ensemble des groupes industriels. Sans compter l’impact de ces plateformes sur la manière de concevoir la ville, sinon un quartier et les services qui vont avec. Il est donc indispensable pour les entreprises classiques de se révolutionner pour garder le contact avec leurs clients et, au-delà, les attentes des citoyens en général.
Notre spécificité par rapport à d’autres groupes industriels est de couvrir un large spectre de métiers, de la relation client (lequel peut être, je le rappelle, un particulier, une entreprise, une administration ou une collectivité), à la distribution d’énergie, sans oublier la production qui s’est diversifiée avec le développement des EnR (photovoltaïque, éolien…), en France comme à l’international. Autant de métiers qui sont autant de sources de données qu’il importe de valoriser.

- Les data scientits sont des profils très recherchés et donc aux exigences salariales relativement élevées… Comment affrontez-vous cette difficulté ? Comment parvenez-vous à les recruter ? Privilégiez-vous le recrutement de compétences en interne ?

C’est un vrai défi que vous soulevez-là. Mais EDF a pour elle d’être un groupe industriel, de surcroît international, offrant donc de réelles perspectives à ce genre de profil. Cela étant dit, et comme vous le suggérez, nous avons déjà en interne des personnes parfaitement qualifiées pour faire de la data analyse. Certes, un jeune data scientist sorti d’une grande école sera un vrai plus : il fera preuve de plus d’audace, tout en apportant des connaissances sur de nouveaux outils auxquels nos « anciens » n’ont pas été pour autant formés. Je doute cependant qu’une équipe composée uniquement de jeunes soit a priori plus performante. Je crois au contraire qu’il faut une équipe qui mêle les générations. Car il faut aussi des personnes qui aient une connaissance du terrain, des métiers et sachent prendre du recul. Un statisticien ayant plusieurs années d’expériences, formé il y a vingt ans à l’outil SAS par exemple [un logiciel qui permet de réaliser des statistiques descriptives et prédictives sur les données de l'entreprise], saura dire ce qu’on peut faire d’une donnée. Il faut aussi des personnes qui sachent travailler en équipe pluri-disciplinaire, ce qui n’est pas toujours l’apanage des jeunes !
Au sein du Data Innovation Lab, nous veillons donc à mêler les générations. C’est d’ailleurs pourquoi c’est, me semble-t-il, une chance pour la R&D d’EDF : en plus de mettre en valeur le vivier de compétences dont elle dispose déjà, il permet de faire évoluer ses chercheurs statisticiens vers la data science. Etant entendu que nous en avions déjà et que l’enjeu est d’en augmenter le nombre.

- Le Data Innovation Lab aurait-il pu voir le jour ailleurs que dans l’écosystème de Paris-Saclay ? Dans quelle mesure lui, sinon EDF Lab, ont-ils été propices à sa gestation ?

Pour avoir travaillé sur les sites EDF de Chatou et de Clamart, je peux témoigner du fait que, s’ils sont plus « bucoliques », ils sont moins propices que le site d’EDF Lab Paris-Saclay aux rencontres avec les collègues d’autres métiers que le sien. Les équipes y sont ou y étaient réparties dans des bâtiments différents, ce qui n’était guère favorable aux interactions au quotidien. On se croise, mais à l’heure du déjeuner, ce qui n’est pas suffisant. A contrario, le site de Paris-Saclay héberge des équipes différentes au sein de mêmes bâtiments. Les interactions y sont facilitées par l’aménagement de plusieurs espaces ouverts, très agréables à vivre, sans compter le jardin paysager où nous sommes actuellement.

- Avez-vous déjà, à travers le Data Innovation Lab, tissé des liens avec des acteurs de l’écosystème ?

Oui, nous nous sommes déjà rapprochés, par exemple, de la Fondation Mathématique Jacques Hadamard, que la R&D d’EDF a rejointe il y a maintenant un an, de façon à saisir les enjeux des data sciences du point de vue des mathématiques. Clairement, il nous faut passer la vitesse supérieure en utilisant le Data Innovation Lab comme un lieu d’accueil et de partage avec le reste de l’écosystème en ciblant prioritairement quatre cibles : 1) Les établissements d’enseignement supérieur du Plateau de Saclay, pour ne serait-ce qu’identifier les talents le plus en amont possible, et les convaincre de rejoindre la R&D d’EDF, que ce soit ici ou à l’international ; 2) les partenaires scientifiques comme, par exemple, l’IRT SystemX, qui nous intéresse tout particulièrement et avec lequel nous avons commencé à travailler en tirant profit de notre proximité géographique (nous ne sommes séparés que de quelques centaines de mètres) ; une de nos chercheuse s’y rend d’ailleurs une fois par semaine pour travailler sur le thème de la blockchain, par exemple, sachant que rien ne nous empêcherait de travailler aussi sur la data science ; 3) les groupes industriels – la journée d’Ile de Science a bien montré les champs possibles de partenariats, que ce soit avec Danone ou le CEA ; 4) enfin, les start-up.

- Quelle échéance vous fixez-vous ?

Avant la fin de l’année, nous souhaitons rétablir une feuille de route avec des partenaires de chacune de ces quatre catégories d’acteurs de l’écosystème.

- Comment appréhendez-vous l’arrivée de l’ENSAE dont la construction du nouveau site est en cours d’achèvement, à quelques encablures d’EDF Lab ?

De manière très positive, comme vous pouvez vous en douter. L’arrivée de cette école va enrichir encore un peu plus l’écosystème. Nous avons d’ores et déjà tissé des liens avec Centrale-Supélec et Polytechnique, car il nous apparaît très important de ne pas se tenir à l’écart du monde académique. Les échanges avec des enseignants-chercheurs, que ce soit à travers des projets communs ou l’accueil d’étudiants en stage, nous permettent en plus de détecter des talents, de prendre du recul par rapport aux problématiques industrielles,

- Connaissiez-vous personnellement l’écosystème avant ?

Oui et non. Du temps où j’étais à Clamart, j’ai participé au montage du laboratoire commun avec Supélec sur les smartgrids, ce qui m’a donné l’occasion de venir sur le Plateau. Je m’y suis rendue d’autres fois, à titre plus personnel, pour suivre des formations et des conférences sur différents sujets, toujours à Supélec sinon à l’X. Mais je n’avais pas vraiment idée de l’ampleur du projet. C’est désormais chose faite depuis notre arrivée à Paris-Saclay, il y a maintenant un peu plus d’un an. Nous sommes environnés de chantiers. Mais il est déjà possible d’accéder à bien d’autres conférences et événements comme le TEDx Saclay, par exemple, que j’ai particulièrement bien apprécié. Bref, on sent que quelque chose d’important se passe ici.

- En vous écoutant, ce qui me frappe, c’est de voir à quel point les data conservent, malgré le haut degré de technicité que leur valorisation requiert, une dimension humaine : vous avez parlé de « partage », de « décloisonnements », de « rencontres » ou d’ « interactions entre les équipes »…

(Rire). De prime abord, les data peuvent apparaître comme n’étant qu’une affaire de bits et de bases de données. En réalité, pour qu’il y ait des data, il faut des métiers qui les produisent. Ensuite, toutes les données produites ne sont pas valorisables : distinguer celles qui pourront l’être suppose des facultés d’analyse, qui restent fondamentalement humaines. Les capacités de stockage, aussi grandes soient-elles, ne sauraient suffire pour créer de la valeur à partir de données numériques.

A lire aussi l’entretien que nous a accordé récemment Jean-Paul Chabard (pour y accéder, cliquer ici).

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