Résumé : la masse croissante d’information générée par les médias sociaux et le besoin de traiter l’information dans son ensemble indépendamment de leur provenance crée une vraie barrière à  l’utilisation qui repose sur la capacité de chacun à  classer, hiérarchiser, prioriser les choses. Cela fait que seul une petite partie des utilisateurs ne ressent pas d’appréhension devant les flux qui vont ainsi se déverser devant eux. Pour rendre le système d’information de demain utilisable il importe d’intégrer l’intelligence dans le produit plutôt que se réfugier derrière celle de quelques uns, afin de canaliser le flux et mettre en avant ce qui compte pour chacun, l’étape ultime étant de permettre également aux outils métier de devenir « conversants ». Après le 2.0 au service de la business intelligence c’est la BI au service du 2.0.

Un des principaux écueils à  l’utilisation des médias sociaux dans l’entreprise et donc à  l’évolution des modes de travail qu’ils supportent est que l’utilisateur se sent un peu perdu. Derrière cette notion vague se cache deux choses :

– l’absence de contexte : je n’ai pas à  revenir dessus tant Sameer Patel à  écrit un excellent billet, au départ pour Google Wave, mais qui pourrait s’appliquer à  de nombreuses choses.

– une certaine peur devant la masse d’information ainsi générée, la crainte de ne pas s’y retrouver ni de savoir la gérer.

Le premier point semblant aujourd’hui acquis pour tout le monde (reste à  voir comment cela se traduira…), parlons donc du second.

Si vous êtes un utilisateur familier de ces nouveaux outils que ce soit au travail ou dans votre vie personnelle vous savez bien que la quantité n’est pas un problème et est plutôt une opportunité tant qu’on sait la filtrer et la prioriser. Cela se fait techniquement en utilisant outils et fonctionnalités adhoc et humainement en faisant confiance au « filtre social » que constituent vos contacts. L’information c’est comme de l’eau, l’important n’est pas d’en avoir moins mais de savoir régler le débit.

Maintenant mettez un « utilisateur lambda » (c’est à  dire plus de 90% de la population) devant un stream quelconque (twitter, friendfeed ou même Facebook) et regardez son visage se décomposer. Bien sur on peut les éduquer, bien sur avec le temps on aura une population plus à  l’aise avec tout cela. Mais ce qui importe c’est aujourd’hui et aujourd’hui c’est plutôt compliqué. Et si rater la dernière vidéo hilarante partagée par son beau-frère sur Facebook n’est pas préjudiciable il en va autrement dans l’entreprise. Ajoutons à  ce risque réel la peur surmultipliée qu’il engendre…et vous comprendrez qu’il y a là  un blocage qu’il va falloir lever rapidement.

La valeur de ces outils dans l’entreprise repose sur l’intelligence, et ce à  double titre :

– l’intelligence que les utilisateurs y déposent

– l’intelligence dont ils font preuve pour s’y retrouver

Ajoutons que s’ils ne s’y retrouvent pas, il y a peu de chance qu’ils continuent à  y déposer quoi que ce soit.

Aujourd’hui les utilisateurs les plus actifs en entreprise sont ceux qui satisfont le second critère, que ce soit par habitude personnelle ou capacité à  apprendre vite. Ce qui pose deux problèmes :

– la valeur résultant d’un certain niveau critique d’utilisation, il faut aller au delà  de ce premier groupe de personnes et rendre les choses simples pour n’importe qui dans l’entreprise.

– tout étant question de temps, il est logique qu’au niveau de l’entreprise on soit soucieux de voir les collaborateurs utiliser leur temps pour partager de l’intelligence et l’utiliser dans le cadre de leur travail que la trier pour se la rendre utilisable.

Conclusion : sur ce point précis il serait bon de ne pas seulement se fier à  l’intelligence des utilisateurs mais également essayer d’incorporer une forme d’intelligence dans le produit. Autrement dit, après avoir exploré la manière de mettre les logiques de social media au service de la Business Intelligence, essayons de mettre la BI au service de ces outils.

Parce qu’on ne parle pas que de médias sociaux : ça n’est qu’une source de plus, une source considérable en quantité, mais elle ne doit pas non plus occulter les sources d’informations traditionnelles : outils métiers, email et autres. L’information est « business » ou ne l’est pas, indépendamment de sa source et a vocation à  être partagée ou servir de point de départ à   des intéractions : il importe donc de réunir l’ensemble de ces signaux en un endroit unique où ils pourront être traités sans que le collaborateur ne se disperse, ce qui rend encore plus indispensable de rendre cet endroit unique intelligent. Cela peut se faire de deux manières :

– en laissant l’utilisateur « dire » à  l’outil ce qui est le plus important pour lui

– en rendant l’outil capable de comprendre les priorités de chacun en apprenant de leurs usages, ce qui est un pur travail de BI.

Dans l’idéal on fera cohabiter les deux. Et, pour reprendre la brillante expression utilisée ici par Oscar Berg, l’information pertinente sera disponible, sous les yeux des utilisateurs, « automagiquement ».

Si l’avenir du flux d’information est un « stream », il devra être hiérarchisé et pondéré, chaque information restant plus ou moins longtemps « en haut » de la pile. C’est en partie ce que je disais dernièrement lors d’une interview donnée aux gens du blog « réseaux sociaux » d’IBM France…et d’un autre article qu’ils ont également publié sur l’avenir du poste de travail (vidéo et livre blanc à  l’appui).

Il y a une autre raison pour laquelle cette notion d’intelligence « logicielle » a toute son importance. On échange avec des êtres humains qui peuvent, spontanément, juger bon de nous apporter une information dont on ignorait qu’ils la détenaient. Par contre on échange pas avec un outil métier, on ne s’attend pas une seconde à  ce qu’un outil métier anticipe un besoin et vienne se mêler à  une conversation. C’est pourtant quelque chose de souhaitable qui finira bien par arriver.

J’avais abordé le sujet de l’outil métier « conversant » et intelligent il y a plusieurs mois mais Bill Ives a remis le sujet sous les projecteurs avec un billet récent sur la « couche apprenante » du système d’information dont je recommande la lecture. Plus on rendra le système intelligent plus le collaborateur pourra se consacrer à  des tches où sa valeur ajoutée est unique, où il est irremplaçable. L’outil métier, avant d’intéragir avec l’utilisateur doit en effet être capable d’apprendre de lui. [NB : attention à  bien saisir la différence entre l’outil métier conversationnel qui accepte les conversations en son sein et l’outil conversant qui se comporte comme un acteur d’une conversation]

Une dernière raison à  cette évolution inéluctable : lorsqu’on regarde le marché des logiciels « sociaux » d’entreprise on ne peut que constater deux choses :

– leur valeur réside dans l’intelligence des collaborateurs

– en termes de produit n’importe qui peut, avec quelques moyens, développer une application comprenant blogs, wikis, boomarks, microblog, espaces communautaires et activity stream. La preuve : de nouvelles plateformes voient le jour chaque semaine et la plupart se ressemblent trait pour trait.

Il s’agit d’un marché où les barrières à  l’entrée sont on ne peut plus faibles et où n’importe quel éditeur peut arriver avec un produit compétitif en quelques mois. La preuve, on voit également des entreprises développer de très belles plateformes en interne alors que ça a été rarement le cas avec des outils métier (ou en tout cas pas aussi vite).

Pour exister durablement sur ce marché, un éditeur devra apporter une valeur ajoutée propre, interne au produit. On va donc passer d’outils « qui ne font rien » et tirent leur valeur de ce que font les utilisateurs à  des outils qui « font » et apportent une valeur ajoutée à  l’utilisateur. Seuls ces mécanismes et algorithmes d’intelligence pourront servir à  construire cet avantage compétitif et, d’autre part, constituer la « propriété intellectuelle » unique qui fera et justifiera la valorisation de l’entreprise.

CQFD.