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  • “Plus vous utilisez une plateforme pour bénéficier de ces services, plus elle apprend de vous, plus elle évolue pour répondre à vos besoins identifiés ou suscités ou itérés. Chacun dans son domaine, les nouveaux marchands de l’économie collaborative s’appuient également sur des outils numériques similaires. Ils mettent en relation l’offre et la demande grâce à un design soigné intégral (inscription, mise en relation, paiement, notation, …). Se faisant, le « client » fournit des données le concernant, permettant en même temps d’améliorer son expérience et d’alimenter une métabase de données. Finalement, malgré l’actualité, il n’y aurait donc aucun nouveau modèle d’affaire. L’utilisateur reste un « client » qui n’a pas tous les éléments, toute la vision, toutes les informations.”

    tags: customers data businessmodel collaborativeeconomy sharingeconomy citizen panopticon holoptism

    • Quelles seraient les nouvelles structures offrant l’holoptisme (voir encadré) aux citoyens ? Comment combiner la puissance de la multitude avec une structure marchande tout en permettant une gestion équilibrée et inédite des métabases de données ?
    • En général, le panoptisme est associé à des structures pyramidales. A l’inverse, l’holoptisme permet à tous les membres d’un groupe de percevoir en temps réel les manifestations des autres membres, les liens entre soi et les autres, entre les autres et les manifestations émergeantes du groupe lui-même.
    • Se faisant, ils développent des structures mentales, financières et d’organisation inédites pour y répondre.
    • Pourtant les acteurs de l’économie collaborative ne rendent pas aux utilisateurs toutes les richesses que ces derniers produisent. Notamment, les questions des métabases de données, de la transparence de algorithmes construits grâce aux données d’usage, ou encore les données individuelles et privées vont se poser de plus en plus.
    • L’holoptisme permet à des collectifs de s’auto-ajuster en supprimant les longues chaînes de décision et réduisant les boucles retroactives.
    • Les modes de consommation collaborative actuels seraient transitoires, des passerelles, à la fois marchands traditionnels et précurseurs (selon l’étymologie, celui qui court en avant) de nouvelles formes d’innovations sociales dont l’holoptisme serait intégré « by design Â».
    • Il s’agit maintenant de donner la capacité à chacun de se positionner individuellement dans le collectif, de décider seul ou en groupe comment évoluer, apprendre telle compétence, se relier à telle personne ou collectif.
  • “In the near future, simply having predictive models that suggest what might be done won’t be enough to stay ahead of the competition. Instead, smart organizations are driving analytics to an even deeper level within business processes—to make real-time operational decisions, on a daily basis. These operational analytics are embedded, prescriptive, automated, and run at scale to directly drive business decisions. They not only predict what the next best action is, but also cause the action to happen without human intervention. That may sound radical at first, but it really isn’t. In fact, it is simply allowing analytics to follow the same evolution that manufacturing went through during the industrial revolution.”

    tags: anlytics predictiveanalytics prescriptiveanalytics bigdata decisionmaking operationalanalytics

    • This led to very powerful, highly-optimized models that were used to predict all sorts of things. However, the cost of such efforts only makes sense for high-value business problems and decisions. What about the myriad lower value decisions that businesses face each day? Is there no way to apply predictive analytics more broadly?
    • Operational analytics recognize the need to deploy predictive analytics more broadly, but at a different price point.
    • In these cases, it is better to have a very good model that can actually be deployed to drive value than it is to have no model at all because only an optimal model will be accepted.
    • Operational analytics are already part of our lives today, whether we realize it or not. Banks run automated algorithms to identify potential fraud, websites customize content in real time, and airlines automatically determine how to re-route passengers when weather delays strike while taking into account myriad factors and constraints.
    • For example, operational analytics don’t replace traditional analytics, but rather build upon them.
    • There are certainly cultural issues to navigate as well. Executives may not be comfortable at first with the prospect of turning over daily decisions to a bunch of algorithms. It will also be necessary to get used to monitoring how an operational analytics process is working by looking at the history of decisions it has made as opposed to approving up front a series of decisions the process is recommending.
    • Perhaps the hardest part of operational analytics to accept, especially for analytics professionals, is the fact that the goal isn’t to find the best or most powerful predictive model like we’re used to
    • However, there will be many other cases where using a decent predictive model to improve decision quality is good enough.
  • “Every time I read about the future of work, I see a focus almost entirely on remote work, virtual workplaces and stories of people working from coffee shops. Yes, overall, this is a rapidly growing trend, increasing by over 60% in recent years. I personally have worked remotely for almost two decades, but in general this is still pretty infrequent. What we need to realize is that the overall number is still quite small. According to Global Workplace Analytics’ State of Telework in the U.S. and based on the U.S. Census Bureau, the total number of people who work solely from home is still only around three million.”

    tags: worplace office remotework mobility mobile facilitymanagement analytics

    • More accurately, the idea of a significantly virtual organization with no need for office space, or everyone sitting in co-working spaces, is not the reality for the majority of companies. And it won’t be for a while, if ever.
    • Yet, “mobility desks” or offices are gaining popularity in larger companies. What makes this more acceptable is a mind shift away from the primary view of ‘my office’ as a specific location in their company building, to seeing it more as a virtual space they access from a laptop or smartphone.
    •  

      As we move to the hybrid work scenario, the types of resources and their physical locations may change, but the need does not. More likely, we should count on an increased need to track and manage these resources as they become more mobile.

    • Just as a larger organization would have an employee portal, Ms. Dukes explained that customers who use iOffice software to manage co-working spaces have similar needs for the entrepreneurs they support.
    • The future perhaps Facilities Management analytics can tell us even more about the patterns of how we work.
    • Using ‘sociometers’, their research mapped how people moved about in their daily workday and who they talked to, to discover patterns of interaction across people. So, while we hear a great deal about mapping and analytics of online social networks, there is an even bigger opportunity to map our dynamic physical work networks.
  • “Pourtant, ces théories de la fin de l’histoire, de la fin du progrès, de la fin de l’homme lui-même semblent avoir la vie dure, et connaissent,depuis quelques années, un nouvel avatar avec les théories, très appréciées dans les milieux économiques, sur la “fin de l’innovation”.
    Le prix Nobel d’économie, Edmund Phelps, en tirait un livre l’an dernier, expliquant que toute la crise depuis la fin des Trente glorieuses provenait de l’incapacité à innover de l’Occident (thèse que je ne conteste pas complètement d’ailleurs). Surfant sur la vague, pas toujours avec la même érudition, d’autres économistes ont tenté, récemment, de prouver que la révolution numérique n’avait pas été si importante que cela, finalement. D’autres encore reconnaissent son impact, tout en la considérant comme désormais épuisée.”

    tags: innovation digital productivity growth

    • Le problème n’est pas de savoir si le numérique dévrore le monde, c’est plutôt que pour l’instant, il le dévore surtout depuis les Etats-Unis…
    • elle montre très bien combien ces révolutions impliquent de manière indissociable des changements technologiques, économiques et sociaux ; comment la nature même de ces innovations exige des bulles spéculatives pour briser les plafonds de verre du conservatisme ; et comment l’explosion de ces bulles, loin de stopper ces cycles d’innovation, est la condition nécessaire au déploiement de nouveaux cycles.
    • You can see the computer age everywhere, except in the productivity statistics”. C’était la formulation de ce qui allait rapidement être qualifié de “paradoxe de Solow” et captiver les économistes pendant des années.
    • Dans un monde où les gains de productivité seraient traduits en dividendes, ou seraient investis en recherches inutiles, il n’y aurait pas de lien entre productivité et croissance… Et dans un monde, dans lequel nous sommes peut-être bien entrés, où l’innovation n’a pas besoin de beaucoup de capital, il n’est pas certain que les gains de productivité soient indispensables à la croissance…
    • De nombreux économistes ont travaillé là dessus, de Philippe Ashkenazy et Christian Gianella à Daniel Cohen, qui, dans son bel ouvrage “Richesse du monde, pauvreté des nations” a parfaitement synthétiser le fait que les nouvelles technologies n’apportent pas de gains de productivité à une organisation sans une refonte complète de l’organisation.
    • la croissance serait durablement affectée par le manque de gains de productivité de notre économie, lui-même imputable à la faible puissance d’innovation actuelle, et au caractère trop faiblement disruptif des technologies numériques
    • Les gains de productivité n’engendent pas forcément de croissance. La capacité à produire les mêmes choses en distribuant moins de salaire pourrait avoir un effet de décroissance
    • La grande question est de savoir comment faire pour que l’Europe ne s’installe pas définitivement en  “colonie numérique” des Etats-Unis,
    • Ce qui est inquiétant, précisément, c’est l’incapacité des grands groupes industriels à intégrer les tenants et les aboutissants de cette révolution numérique, et à en faire levier pour gagner de la productivité, et, – pourquoi pas ? – un surcroît de puissance… La révolution numérique, dans toutes ses composantes, dans ce qu’elle offre comme perspectives de disruption, dans les produits, les stratégies, les organisations, les relations avec les clients ne se voit pas encore dans les statistiques de productivité ? Mais c’est qu’elle est restée à la porte de tous ces grands groupes. C’est cela, l’urgence qui est devant nous…

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Head of People and Business Delivery @Emakina / Former consulting director / Crossroads of people, business and technology / Speaker / Compulsive traveler
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