Arrive-t-il qu’un projet de business intelligence échoue ? Qu’il s’avère inadapté ? Ou que personne ne l’utilise ? Si éditeurs et SSII assurent le contraire, ils reconnaissent aussi que l’échec, quoique rare, est possible. La première difficulté tient à la motivation des uns et des autres. “Si les personnels ne sont pas demandeurs de ces systèmes, il ne faut pas les leur imposer”, estime Yves Cointrelle, directeur développement chez Homsys. “Si vous impliquez décideurs et utilisateurs, vous devez réussir. Si les utilisateurs ne sont pas impliqués, alors vous risquez de déployer une usine à gaz que personne n’utilisera”, ajoute Patrick Dauga, vice-président de Showcase.
Adapter le système aux spécificités de l’entrerpise
La perspective utilisateur est facile à comprendre : la business intelligence, même si elle devient un middleware d’analyse de données, arrive jusqu’au bureau de l’utilisateur, qui choisira ou non de s’en servir. Trop complexe, elle le rebutera. Inadaptée, mal conçue ou trop pauvre, personne ne l’utilisera. Ainsi, éditeurs et SSII mettent en garde les entreprises contre l’abus technologique : “Il faut chercher l’équilibre entre l’informatique et le fonctionnel”, note Marcel Lemahieu, responsable business intelligence chez SAS. “Une informatique trop dogmatique fait courir un risque au projet”, renchérit Patrick Dauga. “Réduisez au maximum le nombre d’interlocuteurs techniques”, conseille Benoît Gandillot, contrôleur financier chez Nexans et chargé du projet de business intelligence acheteurs. “Les échecs sont fréquents dans la communication entre la technique et les opérationnels”, ajoute Paula Lubet, vice-présidente business intelligence chez PeopleSoft.Une autre difficulté est liée à la conduite du projet. Utilisateurs comme éditeurs admettent la nécessité de la confier à une personne qui en assure la direction de bout en bout. Conception, déploiement et livraison devront se faire par itérations. En effet, la partie assurée par défaut par l’application dépassera rarement 60 %, 20 % demeurant tributaires du domaine d’activité de l’entreprise et 20 % restant propres à chaque entreprise, à ses habitudes managériales et à son organisation. Enfin, le dernier obstacle concerne les données. Selon Benoît Gandillot, “un système décisionnel est un compromis. On ne peut avoir à la fois un niveau de détail élevé, un temps de réponse faible, un large périmètre observé et un coût de maintenance minime. Il faut faire des choix”. Un projet de business intelligence implique de savoir de quels types d’indicateurs les utilisateurs veulent disposer. Puis, il faut vérifier la capacité de répondre à ces besoins selon les données disponibles, quitte à renoncer à certaines analyses. “Il y a parfois un manque d’informations en amont, juge Benoît Contamine, directeur du pôle business intelligence de Valoris. On aimerait disposer de plus d’informations à injecter dans le système, mais il faut identifier les manques et savoir faire l’impasse sur des informations rêvées mais inaccessibles. On ne peut pas inventer l’information.” D’ailleurs, cet impératif n’est pas seulement fonctionnel, il est aussi technique. La business intelligence a profité de la montée en puissance des équipements informatiques, mais alimenter un data warehouse et construire des cubes Olap demeurent des opérations longues. D’autre part, si les opérations de reporting sont rapides, simuler et créer des profils demandent énormément de traitements statistiques. “La simulation n’est efficace que si elle ne porte que sur la partie significative des données”, conclut Chakpali Messan, directeur du département industrie de la SSII Micropole-Univers.
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