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[Podcast] Data Guru : Anne-Claire Baschet, Chief Data Officer chez Aramisauto

Podcast Il y a des femmes et des hommes qui innovent ou transforment leur organisation grâce à la data. Ils font un métier jeune, parfois mal compris, à la croisée du business, de la statistique et de l’informatique. Sébastien Garcin, CEO de YZR, les appelle les "data gurus". Au travers d'un podcast dont nous vous offrons ici une retranscription, il les fait parler de leurs parcours, de leurs projets et de leurs retours d’expérience. Aujourd’hui, il reçoit Anne-Claire Baschet, Chief Data Officer d'Aramisauto.
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[Podcast] Data Guru : Anne-Claire Baschet, Chief Data Officer chez Aramisauto
[Podcast] Data Guru : Anne-Claire Baschet, Chief Data Officer chez Aramisauto

Sébastien : Je voudrais rapidement résumer ton parcours, et ensuite j’ai plein de questions. Tu as commencé avec des études de maths, et en particulier l’économétrie. Je te ferai parler un peu de ça, c’est un sujet qui m'intéresse. Tu as travaillé 15 ans dans la data, et 15 ans dans la data c’est presque l'âge de bronze, c’est vraiment une expérience intéressante. Tu es aussi passée des labos de recherche au monde de l’entreprise. Tu as démarré en B2B dans l’assurance, tu as fait du marketing chez Axa, tu as travaillé chez la SNCF, avant de rejoindre Aramis Auto. Pour en revenir à ce sujet d’économétrie, j’ai rencontré beaucoup de data scientists qui avaient fait de l’économétrie, et comment tu es passée de l’un à l’autre? Comment ça s’est passé?

Anne-Claire : Au moment où je faisais mes études, on parlait essentiellement de 3 domaines : statistiques, économétrie et actuariat. L’économétrie, c’est vraiment une science économique qui vise à modéliser des modèles économiques, et qui donc se nourrissait de beaucoup de données disponibles à l’époque, pour pouvoir prédire, évaluer des impacts de politique économique ; que ce soit à des niveaux européens ou locaux. C’est de la modélisation appliquée à un certain domaine, et on ne parlait pas vraiment de data science, on parlait de data minding. Et pour être un bon économètre il fallait savoir faire du data minding, tout simplement. La manière dont j’y suis passée, c'est tout simplement de faire des études d’économétrie, de faire plutôt des stages dans des labos de recherche comme l’INRA à Rennes. Et puis après, être passée au monde de l’entreprise, ça m'a apporté une diversité de champs d’applications, et donc au-delà de l’économie, appliquer à des enjeux marketing ou CRM. C’est comme ça qu’on passe d’économètre à data scientist.

Sébastien : D’accord. Tu nous as dit qu’un de tes premiers travails dans le domaine de l’assurance c’était d'analyser les feuilles d'arrêt de travail ?

Anne-Claire : Oui ! Mon premier CDI, a été de travailler chez Mercer qui est une société de conseil et de courtage en assurance collective. J’avais eu le plaisir de faire un projet étudiant pour eux, notamment avec Priscilla Cournède. Suite à ce projet, un poste a été créé, que j’ai pu prendre, et mon activité était splitée entre 2 parties. Voir comment l’ensemble des données de l’entreprise, liée à l’activité de courtage, pouvait être valorisée pour créer de la valeur, et aussi d’accompagner des équipes en conseil, qui aidaient des grands comptes sur l’analyse des arrêts de travail et notamment les propositions pour adapter les garanties que l’on appelle souvent les contrats de prévoyance. Et donc, quand on sait faire de la modélisation, des arrêts de travail, ça s'analyse avec des modèles de durée de vie, pour regarder combien de temps un arrêt de travail peut durer, et voir quels seraient les bons ajustements à faire dans les garanties d’assurance.

Sébastien : J’adore ce genre d’exemples qui viennent d’aspects très concrets de la vie de tous les jours, et comment ça impacte des business modèles, des chiffres d'affaires ou des organisations. Tu as un autre projet qui nous impacte beaucoup, en tout cas tous ceux qui prennent le train. C’est quelque chose que tu as fait à la SNCF, sur les horaires de trains. Dis-nous en plus.

Anne-Claire : C’était effectivement sur la connaissance des clients à la SNCF. J’ai eu le bonheur de rejoindre Voyage SNCF et un des premiers éléments qui m’a surprise, venant du monde de l’assurance, c’était la multiplicité des bases de données clients qu’il y avait au sein de l’entreprise. Elles s’étaient construites avec beaucoup d’éléments d’historique, ce qui arrive souvent je pense dans des grands groupes, où on peut avoir une multiplicité de bases pour connaître les clients de l'entreprise. Un des éléments forts et programme de transformation auquel j’ai pu participer, et que j’ai pu leader, c’est un programme de transformation de l’expérience client.

Le but est de simplifier l’expérience de chacun, et de réduire une grosse friction qu’on a en terme d’expérience client. Quand on a des grèves et des perturbations sur les leans, je ne sais pas si mon train est supprimé, si ce n’est pas défini ou si on est sûrs qu’il va rouler. Une des transformations majeures a été de passer de plus d’un client sur deux qui était connu et pouvait donc être contacté et informé, à plus de 90%. Donc forcément, dans des périodes de grève comme il y en a eu il y a deux ans, ou des contextes de confinement du jour au lendemain, c’est devenu un élément assez important de data, qui aide à l’expérience client en pouvant confirmer ou non la circulation des trains, à chacun.

Sébastien : Super intéressant, un projet qui est vraiment au service des clients. Aujourd’hui tu es chez Aramis Auto. Tu peux nous en dire un peu plus sur cette entreprise? Son métier, ce qu’elle fait, toi, comment tu interviens dans la proposition de valeurs ?

Anne-Claire : Aramis Auto a été fondée il y a 19 ans par Guillaume Paoli et Nicolas Chartier, deux entrepreneurs qui sont aujourd'hui à la tête de l’entreprise. La mission d’Aramis depuis le début, c’est de simplifier les projets automobiles des français et aussi des européens. Ce qu’on cherche à proposer chaque jour à nos clients, c’est cette expérience la plus simple possible de revente et d’achat de véhicules. Dans cette proposition de valeurs, la data historiquement était vraiment là pour aider la partie analytics, mesure de la performance business. Ce qui est normal pour une entreprise qui s’est construite au début des années 2000. Aujourd’hui la data a vraiment un rôle très fort dans cette proposition de valeur, le rôle de la data c’est un peu le car matcher entre la demande du client et l’offre qu’on peut lui proposer sur notre site internet et sur notre app, et tout ça au meilleur prix. C’est vraiment de savoir capter en temps réel ce que souhaitent les clients et avec les volumétries de searchs qu’on a sur notre site web, c’est vraiment une lean d’information, et pouvoir orienter les véhicules pour ne pas juste proposer des véhicules mais aller chercher les véhicules qui correspondent à ce que veulent les clients.

Sébastien : Ça veut dire que je peux faire une recherche sans nécessairement passer par la marque ou d’autres aspects et élargir un peu ma palette de choix ?

Anne-Claire : Effectivement, sur le site Aramis Auto, chacun a la possibilité de rechercher le véhicule qui lui correspond. Soit par catégorie, soit par marque, soit par modèle, soit par des options. Toutes ces informations de recherches sont enregistrées pour nous comme des requêtes qui sont faites sur Google. Elles reflètent la demande et le besoin de nos clients. Face à ça, le client peut lui-même se créer une alerte si le produit qu’il recherche n’est pas disponible, et nous on le prend comme une commande du client. Soit ça nous pousse à faire du réassort, soit ça nous challenge.

Sébastien : C’est une vision que tu as construite au moment où tu es arrivée, ou tu as été recrutée pour exécuter cette vision ? Comment ça s’est passé ?

Anne-Claire : Non, je n’ai pas été recrutée pour exécuter cette vision, mais plutôt par rapport à une vision de Nicolas et Guillaume, que la data est un élément important dans la proposition de valeur de l’entreprise, et que la meilleure manière pour que la data apporte la valeur au client et apporte de la valeur au business aussi, c’est d’avoir un rôle de Head Of Data ou Chief Data Officer. L’idée étant que c’est en mettant la data au coeur de problématiques clients quotidiennes, et au coeur des enjeux business, qu’on arrivera le plus à ce que la data apporte de la valeur et ne soit pas comme dans certaines entreprises, une fonction support qui ne sert qu’à voir des chiffres tous les jours. Cette vision est venue au fur et à mesure, en commençant à résoudre des problèmes, à travailler avec les acheteurs, à comprendre ce qu’il y avait sur le site web, et aussi à s’immerger dans la culture de l’entreprise Aramis Auto. C’est une vision à laquelle j’ai pu arriver au bout d’un an de prise de poste.

Sébastien : Aujourd’hui tu as une équipe ? Comment ça se passe ? A la fois au niveau de l’activité qui dépend de toi directement et aussi comment tu interagis avec les autres métiers ?

Anne-Claire : La vision forte qui était déjà celle de Nicolas et de Guillaume avant que je n’arrive c’était de mettre en place une équipe data qui a le plus d’autonomie possible, dans l’idée de créer les conditions les plus favorables pour qu’il y ait de l’impact et de l’agilité dans le delivery. Elle est constituée de l’ensemble des compétences du domaine data, c’est à dire avec un architecte data et des data engineers qui ont mis en place les plateformes et notamment la plateforme cloud sur laquelle on stocke l’ensemble de nos analytics, mais aussi sur laquelle on pousse nos algorithmes en API et aussi on collecte les comportements du client, notamment en temps réel sur notre site web.

Des data analysts, des data scientists, et nouvellement un data product manager car on adresse de plus en plus des cas d’usage très transverses. Au quotidien, comment on fonctionne ? La vision très forte que j’ai c’est que côté data, on délivre des produits. Soit à destination de nos clients, comme l’algorithme de recommandations, d’estimation en lean, ou de renting, jusqu’à des produits internes qu’on a notamment développés pour les acheteurs ou les équipes de la logistique. Donc chaque chose qu’on constitue n’est pas vraiment un service mais beaucoup plus un produit qui résout un problème utilisateur.

Sébastien : Tu as donc des équipes qui développent des produits et tu arrives à maintenir ces produits dans le temps ? Comment tu passes d’une logique très “projet” à une logique “maintenance de l’évolution fonctionnelle d’un produit” ?

Anne-Claire : Ç'a été un vrai challenge, et ça m'intéressait beaucoup de pouvoir le mettre en œuvre chez Aramis. Chez SNCF j’ai eu la chance à la fois de travailler et de mettre en place des équipes data et connaissance clients, et ensuite de mettre en place des rôles de product manager au sein de l'organisation, mais là sur des rôles classiques de product manager c’est à dire beaucoup plus sur des expériences digitales. Le challenge pour moi en arrivant chez Aramis a été : comment j’amène une équipe qui a soit une fonction de support sur des analyses soit sur des visions de projets data sciences très longs, construits depuis le siège, à cette vision de produit data ? Comment on y passe ?

Les méthodes que j'ai utilisées viennent du lean management et notamment le gemba. C’est commencer à aller découvrir les problèmes de son utilisateur, là où les problèmes se passent. Sur le site, dans les agences, au téléphone… Il a fallu démarrer complètement différemment nos sujets : on commence au post du conseiller commercial, ou on commence au post de l’acheteur, on regarde comment il fonctionne, on voit où sont ses problèmes, et on commence à les résoudre ensemble. Finalement, tout devient un peu itération et crée de la proximité entre un data scientist et l’utilisateur final.

Sébastien : D'accord. Il se trouve que je viens d’apprendre le mot de gemba que j’ai beaucoup pratiqué sans savoir que ça s'appelait comme ça, tu peux nous en dire plus sur cette approche lean ?

Anne-Claire : L’approche lean a été un changement de stratégie de l'entreprise pour Aramis il y a maintenant quatre ans, impulsée par Nicolas. On a un problème qu’ont beaucoup de start up : on est petits et on fait de la croissance, on a un produit qui fonctionne, on commence à avoir une organisation qui passe à l’échelle, et donc on a trouvé dans le lean un moyen d’orienter notre stratégie pour qu’elle soit toujours connectée avec les vrais problèmes du client. Et la deuxième chose, pour continuer à entretenir cette logique d’organisation apprenante, il faut s’orienter sur la résolution des problèmes. Ça a l’air pénible et négatif, mais notre approche consiste à dire “regardez les problèmes, ce sont des occasions d’apprendre et de s’améliorer”.

La manière dont je résumerais le lean, c’est une stratégie pour aider une entreprise à s’orienter sur les problèmes du client tout en créant les meilleures conditions pour les collaborateurs sur de l'apprentissage. Le gemba est un élément fort pour savoir la prochaine itération que je vais faire sur mon produit. Pour le savoir, je vais voir mes utilisateurs et je vais chercher à comprendre ce qui n’est pas simple pour eux aujourd’hui, ou ce qui est en train de changer chez eux en ce moment, et qui doit m’orienter sur les prochaines évolutions de mon produit. En ce moment avec le Covid on est tous confrontés au fait qu’il y ait moins de déplacements ou de besoins de se déplacer, qu’est ce que ça veut dire quand on est Aramis Auto ? Comment aller plus loin ? Comment s’améliorer par exemple sur la reprise de véhicules directement depuis chez soi ?

Sébastien : Je te rejoins à 100% sur le fait que la résolution de problèmes, ça motive les gens. C’est un très bon vecteur de motivation.

Anne-Claire : C’est surtout un très bon vecteur pour se connecter aux clients et l’impact, plutôt que d'être hors sol. Si on s’attache à résoudre un vrai problème, il y aura de l’impact et ça nous apporte beaucoup de satisfaction et beaucoup d’apprentissage. Un bon livre, si j’ai une référence à donner pour ceux qui sont curieux du lean et qui veulent rentrer dedans, et à tous ceux qui pensent que le lean n’est que pour un secteur industriel avec des usines, c’est “Learning to Scale” de Régis Médina. Il y a une très bonne introduction sur l’approche lean et comment le lean est vraiment une stratégie qui permet aux équipes de scaler et qui crée aussi les conditions d’une entreprise apprenante.

Sébastien : A propos d’apprentissage, tu as une formation qui ne t’a pas vraiment formée aux aspects techniques et technologiques de ton métier. Comment tu es montée en compétence la dessus ?

Anne-Claire : Ma curiosité m’a toujours aidée à monter en compétence ! C’est d’abord mon cycle initial, qui nous forme, et puis mon attachement à avoir toujours cherché à comprendre profondément les choses. Quand j’ai commencé chez Mercer, je voyais des interfaces utilisées par des gestionnaires de paies, je voyais des données dans les copies des bases de prod que m’avaient mises à disposition les équipes de l’IT. Et en fait, j’ai réussi à développer mes compétences plus ou moins techniques, en me mettant à côté du gestionnaire de paies et en regardant ce qu’il saisissait, comment ça rentrait dans les systèmes, en essayant de comprendre, toujours en équipe. Je continue à le faire aujourd’hui. Le gamba, pour moi, en tant que manager d’une équipe data, c’est toutes les semaines, et par exemple je discute du dernier problème de qualité auquel X ou Y personne s’est confronté sur la plateforme. Et ça m'aide à mieux comprendre, et à sans cesse développer mes compétences et transmettre aux équipes les bonnes expériences que j’ai pu acquérir.

Sébastien : C’est une première transfo personnelle. Et la deuxième sur laquelle j’aimerai t'interroger aussi c’est comment on passe d’experte à manager ? Est ce qu’il y a des choses que tu as abandonnées ? Ou tu as réussi à conserver l'entièreté de ce qui te plaisait dans ton métier d’avant ? Comment ça a changé ?

Anne-Claire : J’ai le syndrome de l’experte, dans le sens où pour moi, il est inenvisageable de travailler sans la data. Il y a des moments dans mon parcours, notamment chez Voyage SNCF, où j’avais un peu moins de data dans mon poste, et quand je suis arrivée chez Aramis et que je me suis retrouvée immergée dans la data, ça m’a fait beaucoup de bien. Je me suis rendue compte à quel point ça m’avait manqué. Je pense aussi que ça ne se fait pas tout seul, moi ça s’est fait avec des rencontres avec des managers qui m’ont beaucoup transmis. Soit parce que j’ai eu la chance de les observer et de travailler avec eux. Priscilla Cournède par exemple, qui m’a beaucoup apporté au début de mon parcours, chez Axa je voyais de brillants managers assez jeunes qui m’ont beaucoup appris sur le management.

Et puis il y a eu des personnes brillantes qui ont vraiment su m'élever et me tirer vers le haut, m’amener à me dépasser, aller au-delà de limites que je mettais psychologiquement mais qui n’existaient pas du tout. Je pense notamment à Amélie Oudéa-Castera avec qui j’ai eu la chance de travailler quand j’étais chez Axa France, et aussi Pierre Matuchet chez Voyage SNCF. Ce sont donc beaucoup de rencontres qui permettent, à un moment, de se dépasser, d’apprendre plus loin au côté de managers qui sont aussi des mentors. Et puis des parcours sur des projets aussi. Je pense surtout à un sujet sur le programme de fidélité chez Axa France où on a dû revoir des avantages à la baisse. C’était un moment assez déceptif pour mon expertise et moi.

Les modélisations qu’on avait faites ne donnaient pas les chiffres voulus, on a été obligés de réadapter des éléments de business plan. Et en même temps, ça m’a aidé à comprendre des choses : si c’est la meilleure décision pour l’entreprise et que ça permet à l’entreprise de continuer d’avancer et d'être en top, c’est aussi la bonne décision. Et donc je pense que c’est ça qui peut être difficile dans les parcours où on commence expert, c’est de savoir sortir de son domaine d’expertise et de comprendre que d’avoir délivré un sujet qui n’est pas avec l’algorithme le plus sexy du monde, ou d’avoir dû abandonner un sujet, c’était peut être aussi la bonne décision à prendre. Ça a été un moment de déclic pour moi dans mon parcours !

Sébastien : Tu parles beaucoup de ton équipe, comment tu les recrutes ? Tu vas chercher des très jeunes, très branchés nouvelles techno ? Des experts métiers ? Comment arrives tu à faire un mélange pertinent qui tienne la route ?

Anne-Claire : Alors, j’adore recruter. C’est toujours une opportunité d’amener une nouvelle personnalité, expérience, énergie dans l’équipe. Déjà, la manière dont je le vois c’est qu’une équipe c’est quelque chose de vivant, avec des personnes qui s’apportent des choses les unes aux autres, et c’est un élément très fort pour moi. Quand il y a un nouveau recrutement je me demande ce que cette personne va pouvoir apporter dans le collectif et est-ce qu’elle va s’y intégrer. Je ne mets pas tout le monde dans le même moule. Ce que je vais surtout regarder, ce sont ses soft skills.

Donc est-ce qu’en terme de culture elle fit avec l’entreprise, est-ce qu’elle se reconnaît dans les valeurs et la mission de l’entreprise, est-ce qu’elle va se sentir bien dans la grande équipe d’Aramis dans sa totalité. La deuxième chose c’est de se demander si cette personne est très axée sur la résolution de problèmes, sur la compréhension profonde des choses et l’envie d’apprendre continuellement, car c’est un élément essentiel. Si on a ça, et qu’on manque d’une ou deux compétences techniques, ce n’est pas très grave parce que ce moteur-là nous aidera à le dépasser largement. Je dirais que ce sont vraiment ces côtés-là : curiosité, profonde envie d’apprendre, envie de travailler en équipe.

Sébastien : On est très lean là dessus. C’est vrai que les soft skills ne s’apprennent pas tellement, alors que les hard skills s’apprennent en parfois quelques semaines ou quelques mois de formation.

Anne-Claire : Tout à fait ! Après, il est sûr que par moment on cherche des expertises un peu plus pointues sur tel ou tel sujet. Mais quelqu’un qui arrive et qui a déjà travaillé sur des sujets de computer vision, alors qu’on cherche justement quelqu’un qui aie cette compétence de façon très développée, c’est très intéressant et il va venir compléter l’équipe avec.

Sébastien : Pour conclure, je t’entend citer beaucoup de femmes dans ton parcours. Pas que, mais beaucoup. Je pense qu’il ne t’a pas échappé qu’il n’y en a pas beaucoup dans ton domaine d’activité. Quand on interroge des femmes, souvent elles nous disent qu’elles n’ont pas été encouragées par leur contexte familial, à s’engager dans des études techniques ou scientifiques. Est ce que ç’a été ton cas ? Comment est-ce que cela t’a encouragée à rentrer dans ces métiers-là ?

Anne-Claire : Moi j’ai effectivement une famille plutôt de scientifiques, et essentiellement dans le milieu universitaire, donc plutôt des enseignants chercheurs. La personne qui m’a vraiment encouragée c’est mon grand-père, qui était quelqu’un toujours dans l’avenir. Il faisait sans cesse des projections du moment où l’on aurait plus de pétrole etc… Il avait vu dans les statistiques, quelque chose d’avenir, il m’avait dit : "Je suis sûr que vu le nombre de données que l’on collecte, ça va être un métier qui va être très demandé. Vas-y ! Tu n’es pas la meilleure en maths (ce qui est vrai) mais tu es très curieuse et appliquée. Regarde les débouchés, c’est quelque chose dans lequel tu vas probablement t’épanouir, il y a d’énormes enjeux d’applications possibles." C’est donc comme ça, en discutant avec lui fin des années 90, que j’ai commencé à m’inscrire en Deug Math, puis j’ai fait ensuite de l’économétrie, et maintenant j’en suis là. Donc, c’est un homme scientifique qui m’a incitée à aller dans ce parcours.

Sébastien : Super, bravo à lui ! Merci pour cet échange, tu as un parcours très intéressant et surtout tu en parles très bien. Je suis sûr que ça va beaucoup intéresser nos auditeurs. Je ne sais pas si tu as un mot pour conclure ?

Anne-Claire : Je dirais à mes pairs de sortir de leur domaine data parce que c’est comme ça qu'ils arriveront à créer de la valeur et de l’impact, en allant là ou les problèmes se créent. Dans un certains nombre d’organisations on est très relégués à “fais de la data !” et non, aujourd'hui, la data est vraiment là pour adapter et transformer le business, et les éléments d’expériences clients. Il faut donc sortir de son domaine d’expertise, aller au contact de ses pairs, aller au contact du terrain, pour pouvoir apporter des éléments data qui vont impacter.

Sébastien : Super, et merci beaucoup Anne Claire. A très bientôt !

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