Aujourd’hui, j’ai le plaisir d’accueillir Caroline Connan, Group Chief Data Officer & Digital Transformation chez Forvia. Avec elle, nous parlons data mesh, mise à l’échelle, et surtout de la manière dont la data peut devenir un véritable levier de transformation pour l’entreprise, au-delà du simple pilotage.
Ce qui est intéressant dans ton parcours, c’est que tu étais directrice du contrôle interne avant de devenir Chief Data Officer. En quoi cette culture du chiffre, du process et du risque t’a-t-elle aidée à structurer une équipe qui compte aujourd’hui plus de 100 personnes autour de la data ?
C’est vrai que j’ai un profil un peu atypique : mon background est plutôt finance et process. Ce qui est très intéressant avec ce profil, c’est de l’appliquer à l’automobile. Dans l’automobile, les marges sont très restreintes et le pilotage financier se fait au cordeau : une clôture réalisée dans les trois premiers jours qui suivent la fin du mois. C’est donc un environnement très processé, très lean, toujours orienté KPI et piloté par le groupe.
C’est ce qui m’a intéressée pour rejoindre Forvia avec ce bagage financier. Et c’est justement cette compréhension des process qui m’a permis de mieux appréhender le côté digital et data, et ce que cela pouvait nous apporter en matière de transformation.
Dans le contrôle interne, ce qui est intéressant, c’est de pouvoir tacler les anomalies : comprendre celles qui sont hors process, en saisir les raisons, les corriger, ou voir si elles cachent un problème beaucoup plus important. Ce parcours est aussi très opérationnel. Je reste convaincue que ce n’est pas derrière un bureau qu’on transforme les choses : il faut aller sur le terrain, comprendre les processus dans leur ensemble, pourquoi ils sont appliqués et parfois mal appliqués. Souvent, c’est simplement un problème de conduite du changement et d’explication.
Le fait d’avoir digitalisé cette fonction a donné des idées à notre CFO de l’époque, qui y a vu un vrai sujet de digitalisation. En parallèle, notre CEO a décidé d’opérer un grand changement : doter le groupe d’une data platform unique, pour toutes les activités — headquarters, engineering, opérations. Le mandat de Chief Data Officer, alors tout nouveau, a été rattaché au CFO. C’est ainsi que je me suis retrouvée dans cette aventure, jusqu’à occuper aujourd’hui ce rôle au niveau du groupe Forvia.
Tu as forgé des premières convictions fortes. L’une d’elles t’est chère : tu parles de l’ontologie comme d’une brique fondatrice. Pourquoi est-ce si central dans votre modèle chez Forvia, et en quoi cela dépasse largement un sujet technique ?
Pour moi, l’ontologie n’est pas quelque chose de compliqué, et ce n’est surtout pas un délivrable qui vient de l’IT. Derrière l’ontologie, il faut entendre démocratisation de la donnée, donnée citoyenne. C’est une donnée qui peut être utilisée par tous et grâce à laquelle on parle le même langage : une sémantique partagée, la même définition pour tout le monde. Surtout pas de la technique.
Aujourd’hui, nous disposons d’une bibliothèque assez dense, comprise par tous et utilisée tous les jours. Et nous sommes sereins : quel que soit le dashboard produit, on s’appuie toujours sur la même data. On parle le même langage, on montre les mêmes chiffres, les mêmes KPIs. C’est une vraie cohérence.
Sans cet alignement entre les opérations et les domaines, on ne peut pas fournir quelque chose sur lequel les gens travaillent de façon sereine et certaine. C’est une grande force, et cette ontologie est construite avec les métiers, en totale collaboration.
En termes d’organisation, tu as mis en place un data mesh très structuré, avec 12 VPs nommés Data Owners. Quel est leur véritable pouvoir, et comment avez-vous réussi à converger vers un dataset unique en seulement quatre mois ?
La force de ce projet, c’est d’abord le tone at the top : une décision partie du plus haut, de notre CEO, qui croyait très fortement à l’ontologie. C’était un concept qu’il avait déjà parfaitement compris. Il a demandé expressément à chaque membre de son comex de nommer un Data Owner.
Le Data Owner de la fonction, c’est celui qui a l’autorité et le pouvoir de changer un process — ce qui est extrêmement important. Il est au bon niveau pour le faire, il est clé dans notre dispositif. Et il est renforcé par ses Data Managers, qui sont les véritables fournisseurs de cette ontologie : ceux sur lesquels on s’appuie pour comprendre les spécifications opérationnellement, et qui, à la fin, apposent leur tampon pour dire « c’est bien la Single Source of Truth, vous pouvez l’utiliser en toute sérénité ».
Vous avez aussi créé un Business Transformation Studio, où ce sont les métiers qui viennent pitcher leurs projets data devant le comex. Raconte-nous.
C’est une nouvelle initiative pour accélérer tous les sujets d’IA au sein du groupe Forvia. Pendant des années, nous avons travaillé sur les fondations de la data grâce au réseau des métiers. Aujourd’hui, nous sommes prêts à capitaliser dessus et à embarquer le business pour bien utiliser l’IA et transformer leurs fonctions. Pas de simples cas d’usage : l’idée, ce sont des projets structurants et transformants pour le groupe.
La première phase, pour convaincre le comex, c’est le business qui vient pitcher son besoin, en mode « je sais ce que je veux et ce que je peux vous apporter ». À la fin, il obtient un oui ou un non du comex, qui finance le projet à hauteur de 50 %. Et ça, c’est vraiment disruptif chez nous.
Le comex finance donc 50 % de chaque sprint. En quoi ce modèle change-t-il radicalement la donne par rapport à un budget data classique ?
Le premier effet, vraiment clé, c’est cette exposition au comex, qui n’avait jamais été faite à ce niveau. Le deuxième effet, tout aussi disruptif, c’est qu’à chaque sprint on s’autorise à dire qu’on ne va pas plus loin. C’est très nouveau pour nous. Avant, quand un client interne venait nous voir, on bordait le projet parfaitement avec les équipes pour avoir 100 % de chances de délivrer. Aujourd’hui, on s’autorise des projets plus grands, plus impactants, plus transformants — et en même temps, on s’autorise à dire qu’on n’est peut-être pas encore mature, et à l’arrêter.
Le troisième effet, c’est le principe de funding. Normalement, le client interne a son budget digital et finance le projet à 100 %. Là, il a l’opportunité d’être exposé et, cerise sur le gâteau, de bénéficier de 50 % de financement supplémentaire.
Vous laissez la possibilité de stopper un projet en cours de route. En apparence, cela pourrait être frustrant pour les équipes. N’y a-t-il pas de frustration à gérer derrière ?
Pas du tout, c’est même l’inverse. Concrètement, les équipes sont plutôt rassurées. Elles se sentent plus à l’aise pour innover, être force de proposition, explorer. Elles ont moins de pression, puisqu’on peut s’arrêter. On peut expérimenter, explorer — avec de grandes assises, bien sûr. La force, c’est la légitimité et la maturité des équipes, reconnues par le comex à travers ce modèle.
Elles s’enlèvent une pression complètement inutile, celle des délivrables absolus. Là, c’est vraiment « explorons, voyons ce que ça donne », avec le droit de dire non et d’arrêter. Ce sont des conditions très intéressantes pour elles, et elles en sont rassurées. C’est du vrai test and learn.
Pour terminer : si un autre Chief Data Officer veut mettre en place un Business Transformation Studio dans son organisation, quel conseil lui donnerais-tu ? Si tu le refaisais, que changerais-tu ? Y a-t-il des écueils ?
Il n’y a pas d’écueil pour l’instant. On l’a mis en place et ça fédère plutôt bien. La preuve : le pipeline de projets est nourri, beaucoup de gens viennent toquer à la porte. C’est un très bon signe. J’ai envie de dire que je ne changerais pas grand-chose.
La chance, c’est aussi d’avoir bénéficié de l’impulsion d’un nouveau dirigeant, arrivé avec des idées nouvelles, qu’il a su proposer — et non imposer — de façon très naturelle à notre CIO. C’est un bon sponsor. C’est le tone at the top, toujours : il en faut.
Conclusion
Ce que je retiens de cet échange, c’est la puissance du Business Transformation Studio. Pour moi, ce n’est pas un simple dispositif à copier-coller. Derrière, il y a d’abord une dimension humaine : la peur d’être jugé, la peur de l’exposition en comex, la peur de voir un projet stoppé en cours de route. Tout cela doit être sérieusement accompagné : bien raconter la démarche, la méthodologie, poser les règles du jeu, et sortir de la recherche de performance immédiate. Il y a un vrai storytelling à poser pour lever les freins potentiels.
Et cela tombe bien : c’est précisément le genre de mission que nous menons chez Datalogy. Au fond, ce Business Transformation Studio porte un vrai shift culturel — une logique de test and learn qui change la relation entre la data et les métiers, et qui accultive le comex en le mettant en contact direct avec les projets. Un vrai « all-inclusive ». Merci beaucoup, Caroline, pour cet échange.
