Projets

GSK adopte une approche ciblée de la transformation par les données

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Le géant pharmaceutique GlaxoSmithKline (GSK) a développé une stratégie pour extraire de la valeur de ses données existantes, à travers une série de projets analytiques soigneusement ciblés sur des priorités métiers.

PublicitéBeaucoup d'organisations qui tentent d'instaurer un pilotage basé sur les données peinent souvent à tirer de la valeur de leurs données. Dans les faits, des proofs of concepts prometteurs autour des approches analytiques échouent à passer en production à l'échelle, les plates-formes technologiques ne s'avèrent pas toujours assez matures et obtenir un réel impact de l'usage des données nécessite souvent des changements fondamentaux dans la façon dont travaillent les collaborateurs dans toute une série de métiers et de fonctions.

Pour GlaxoSmithKline (GSK), une stratégie de données centrée sur les priorités à court terme et la création de valeur a démontré sa pertinence pour éviter de tels problèmes, permettant au titan de la pharmacie d'établir les processus et les fondations techniques nécessaires pour engager une transformation plus large, visant à acquérir un avantage compétitif. Cette stratégie lancée en 2018 et nommée « Value Strikes » (découvertes de valeur), a commencé à porter ses fruits en 2019 avec une série de cas d'usage analytiques avancés, qui ont valu à GSK un trophée CIO 100 dans la catégorie de l'excellence IT. « Le programme Value Strikes était une façon d'accélérer nos ambitions autour des données et de l'analytique d'entreprise », déclare Jen Baxter, vice-présidente senior chargée de la stratégie technologique et de la performance chez GSK. « Chaque cas d'usage qualifié de 'value strike' s'appuie sur nos données existantes pour contribuer à nos priorités stratégiques tout en produisant une valeur significative à court terme, sur la marge ou les revenus. En parallèle, ces expériences nous ont aidés à développer nos capacités humaines et technologiques à travers l'organisation. »

Jen Baxter raconte que ce programme a réussi à montrer comment GSK pouvait utiliser une approche structurée afin de définir des opportunités pour l'intelligence artificielle (IA), incuber des solutions et les faire monter en puissance de façon efficace. « Nous déployons actuellement quelques cas d'usage plus largement, afin d'intégrer et de systématiser l'utilisation des données et outils analytiques dans nos activités opérationnelles », indique Jen Baxter. « C'est plus facile à dire qu'à faire, mais nous progressions bien et c'est gratifiant de voir les équipes et les collaborateurs apprendre. »

Une approche pratique de la transformation par les données

L'une des découvertes de valeur les plus abouties du groupe concerne les stocks. L'équipe analytique sur la supply chain de GSK a déployé un nouvel ensemble d'outils numériques et analytiques, ciblé sur les opportunités de réduction des stocks tout au long de la chaîne d'approvisionnement. Ce groupe d'outils comportait une cartographie des chaînes de valeur, un optimiseur des stocks de sécurité, un rapport sur les couloirs de transport des stocks et un cockpit de planification. « La supply chain pharmaceutique - depuis les ingrédients bruts jusqu'au client - est incroyablement complexe », explique Shankar Jegasothy, directeur des applications analytiques pour la supply chain chez GSK. « Nous voulions utiliser nos données pour acquérir une meilleure visibilité de bout en bout de notre chaîne d'approvisionnement, puis nous servir des outils prédictifs et prescriptifs pour guider les décisions sur les stocks et la planification. Le programme visait à générer de la valeur à travers différentes phases d'une complexité croissante, depuis le respect des politiques de stockage établies jusqu'à l'optimisation du modèle d'approvisionnement au niveau global. »

PublicitéGSK a obtenu d'autres succès dans le domaine analytique au niveau des paiements, en concevant de nouveaux outils analytiques destinés à améliorer la conformité des factures et des bons de commande par rapport aux modalités contractuelles établies, ainsi que pour renégocier les contrats de façon à aligner les termes avec les meilleures pratiques locales et sectorielles.

Le groupe a mené à terme les proofs of concept et l'incubation en quelques mois, aussi bien sur les stocks que sur les paiements, et il a commencé à les déployer en interne. « Notre approche consistait à résoudre certains de nos défis métiers les plus pressants en exploitant les données et l'analytique, pas à développer des algorithmes et des technologies de façon isolée », pointe Jen Baxter. « Nous avons sélectionné chaque cas d'usage en travaillant avec notre équipe dirigeante pour identifier des questions métier clefs à laquelle les technologies analytiques avancées pouvaient potentiellement répondre. »

Construire les fondations

Pour capturer et extraire de l'information de données auparavant en silos, les data scientists de GSK ont développé deux plateformes : une plateforme de provisioning de données, qui intègre toutes les données de l'entreprise dans un système unique et alimente sans cesse les algorithmes avec les dernières données en temps réel, ainsi qu'une plateforme de visualisation pour chacun des cas d'usage afin d'accompagner la prise de décisions. Les data scientists ont bâti ces deux plateformes en s'appuyant sur les métiers et les utilisateurs finaux. « Une partie conséquente du programme a été consacrée à la construction des capacités », précise Jen Baxter. « De nouveaux processus métier ont dû être mis en place et des processus existants ajustés afin d'intégrer de nouvelles façons de travailler. Les outils étaient conçus non comme des solutions figées, mais comme des produits en développement permanent, qui continueraient à s'adapter aux changements du contexte métier et à apporter de la valeur dans le futur. »

Chacun de ces projets a utilisé une approche agile, en mode sprint, en commençant par un produit minimum viable (MVP) ciblé. L'idée était de démontrer la valeur à petite échelle, d'obtenir du feedback et d'utiliser celui-ci pour rapidement accélérer le développement et le déploiement. « Il a fallu deux semaines pour bâtir notre première cartographie de chaîne de valeur, qui portait sur une unité de gestion des stocks (SKU). Nous avons ensuite ajouté le reste des unités de gestion des stocks de la marque en quatre jours, puis toutes les SKUs d'une marque totalement différente en l'espace d'une journée seulement », détaille Shankar Jegasothy.

Un potentiel de valeur validé avec les métiers

Monter une équipe cross-fonctionnelle d'experts métiers, de data scientists et d'experts techniques s'est révélé clef pour le succès de la plateforme. « Les différentes compétences représentées nous permettaient de résoudre les problèmes et d'obtenir du feedback rapidement », observe Shankar Jegasothy. « Par exemple, nous n'avions pas besoin d'attendre de disposer de données parfaites pour obtenir de la valeur - en combinant l'analytique avancé avec l'expertise des données, nous pouvions extraire des informations même avec des données incomplètes. »

Shankar Jegasothy indique que le programme Value Strikes a permis à GSK d'identifier une grande diversité d'opportunités de valeur dès sa première année, parmi lesquelles la prévention des excédents de stocks, l'ajustement des règles de stockage, la possibilité d'identifier et de traiter des zones avec des délais de traitement (lead time) ou une volatilité élevés, et ainsi de suite. « La totalité de ce potentiel de valeur a été validée avec l'organisation de la supply chain », ajoute Shankar Jegasothy. « Au-delà de l'impact financier, les planificateurs et les responsables de la supply chain disposent de davantage d'informations pour agir et peuvent examiner l'étendue des possibles. »

Article de Thor Olavsrud / CIO États-Unis (Adaptation et traduction par Aurélie Chandèze)

Article rédigé par

La rédaction de CIO Etats-Unis,
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