Création de valeur à partir des connaissances d’experts, de l’automatisation, du big data et des mathématiques

Par Ricardo Machado
Mardi le 8 décembre 2020

Ceci n’est pas un autre article sur l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique ou un concept techno flou à la mode. Cet article porte sur du développement logiciel concret qui produit des résultats immédiats pour votre organisation.

Les éléments clés de notre méthodologie de création de valeur

À quand remonte la dernière fois où vous avez répété les mêmes étapes dans Excel, mais avec des données différentes, pour produire le même rapport afin que votre supérieur puisse prendre des décisions? La semaine dernière? Toutes les semaines? J’en suis désolé.

Et si à la place, vous pouviez rencontrer un ingénieur, lui expliquer vos processus pour qu’il les automatisent pour vous? La variable la plus importante dans cette méthodologie de création de valeur est votre expertise.

Le côté pratique de l’automatisation est qu’un processus doit être automatisé qu’une seule fois. Les exécutions ultérieures se font sans effort humain. Avez-vous remarqué que Excel tend à ralentir lorsque le fichier dépasse le million de lignes? Essayez un milliard! Excel n’est pas le bon outil pour analyser du Big Data. Il existe des outils de cloud computing pour cela, capables d’effectuer des millions de calculs par seconde sur des milliards d’enregistrements de données. Ensuite, ajoutez à cette recette quelques concepts mathématiques tels que les statistiques (oui, les statistiques fonctionnent toujours en 2020), ainsi que la puissance computationnelle du cloud et vous obtiendrez alors des modèles automatiques toujours basés sur vos processus et vos connaissances, mais qui seront beaucoup plus sophistiqués.

Vous lisez encore? Excellent. Attaquons-nous maintenant au vif du sujet.

Comment avons-nous libéré notre équipe d’opérations adtech de leurs tâches routinières afin qu’ils puissent concentrer leurs efforts sur de vrais problèmes et ainsi créer une valeur accrue pour nos clients ?

Notre méthodologie d’automatisation se compose de 4 activités.

Première activité: L’interview Documenter les connaissances d’expert

Cette activité est la plus cruciale de votre parcours d’automatisation: capturer les connaissances d’expert de votre personnel et les traduire en une documentation complète sans ambiguïté. Rencontrez les experts, posez-leur des questions et documentez ce qui suit: ce qu’ils font, pourquoi le font-ils, comment prennent-ils leurs décisions, les exceptions et les processus. Aucun détail ne doit être négligé. Commencez large, comme lorsque vous construisez une table des matières, puis détaillez chaque aspect.

Un entretien approfondi devrait être épuisant pour les deux parties. Autrement, le résultat de cet entretien serait incomplet. Pourquoi? Nous accomplissons nos tâches quotidiennes en nous basant sur nos propres expériences et habitudes, la plupart du temps en les exécutant sans réfléchir. Pour être en mesure de capturer formellement chaque détail, nous devons prendre du recul pour bien penser, donner un sens et établir des liens logiques entre chaque action entreprise lors d’une journée typique.

Après la rencontre initiale, l’interviewer devra organiser la documentation en une séquence d’actions logiques à l’aide d’organigrammes, de pseudo-code ou de tout autre outil approprié. Il est très probable que des rencontres de suivi et des ajustements à la documentation soient nécessaires. Comment savoir si la documentation est complète? Répondez-y par la question suivante : un nouvel employé serait-il en mesure d’exécuter les processus documentés sans poser trop de questions? Si oui, alors cette étape est terminée.

Le résultat de cette première activité est une expertise documentée.

Deuxième activité: Le développement – Bâtir une automatisation fonctionnelle

Cette activité concerne le développement logiciel de l’automatisation. Vos ingénieurs s’en chargeront.

Il y a très peu à mentionner ici mis-à-part qu’il est très important de garder un canal de communication ouvert avec vos experts. Gardez leur intérêt élevé et consultez-les pour des éclaircissements. Si vous avez beaucoup de questions à cette étape-ci, retournez à la première activité: l’interview et ajustez la documentation. Sans documentation complète, votre implémentation sera erronée et votre projet d’automatisation échouera.

Le résultat de cette activité est une automatisation fonctionnelle.

Troisième activité: L’adhésionValider les connaissances d’expert et l’automatisation

Cette activité consiste à gagner la confiance des experts sur ce qui a été construit. Comment? Simplement ; Par l’envoi automatique de recommandations à l’expert. Ces suggestions seront examinées et appliquées par l’expert. Comme ces recommandations sont directement basées sur les connaissances de l’expert, la plupart d’entre elles seront considérées comme valides. Attendez-vous à ce que cette activité entraîne des ajustements à l’automatisation fonctionnelle ainsi qu’à l’expertise documentée. Au fur et à mesure que l’expert adhère à l’automatisation développée, les recommandations seront appliquées avec de moins en moins de questions et de vérifications.

Les résultats de cette activité sont une expertise documentée et une automatisation fonctionnelle validées.

Vous êtes maintenant prêt pour l’activité finale.

Dernière activité: L’audit Surveillance et ajustement de l’automatisation

Les recommandations sont désormais automatiquement appliquées par l’automatisation fonctionnelle. L’expert doit avoir accès à un journal qui répertorie toutes les modifications apportées par l’automatisation. L’objectif de ce journal est que l’expert puisse auditer (vérifier) le comportement de l’automatisation. L’expert détermine l’échantillonnage approprié à l’audit.

Tout écart par rapport à ce qui est souhaité doit être signalé par l’expert à l’équipe d’ingénierie ou de produit. L’ expertise documentée et l’automatisation fonctionnelle seront adaptées en conséquence. Si nécessaire revenir à l’automatisation fonctionnelle de l’étape 3 : L’adhésion.

Cette activité n’a pas de résultat. L’audit doit être effectué régulièrement tant que l’automatisation est active.

Exemple concret chez district m

district m est une société de technologie publicitaire basée à Montréal. district m propose des plates-formes de technologie publicitaire aux acheteurs et aux vendeurs. FLO, la plate-forme d’achat, est proposée autant aux clients en libre-service qu’à ceux en régie.

Dans le contexte des clients en régie, afin que ceux-ci puissent obtenir les meilleures performances pour le budget publicitaire investi, notre équipe d’opérations exécute chaque jour de nombreuses tâches répétitives afin d’optimiser les campagnes programmatiques. Garder un pacing constant (le rythme auquel le budget est dépensé au fil du temps) est l’une de ces tâches.

Les publicités affichées passent par un processus d’enchères : l’offre la plus élevée détermine l’acheteur qui remportera l’impression. Par conséquent, le prix de l’offre (bid price) de l’acheteur est une variable ayant un fort impact sur le pacing. Plus l’offre est élevée, plus l’acheteur dépensera et vice-versa.

Pour un instant donné, le prix offert optimal est égal au prix du marché. Le prix du marché varie constamment en raison d’innombrables facteurs. En termes absolus, les opérateurs de campagnes publicitaires (ad ops) devraient ajuster le prix de l’offre en continu afin de toujours obtenir le prix optimal. Chaque opérateur gère plusieurs dizaines de campagnes en simultané. Il n’est pas possible pour un humain d’analyser et de mettre à jour des dizaines de campagnes en continu. Par contre, un logiciel peut aisément le faire.

Value creation from expert knowledge, automation, big data and math

Nous avons construit une automatisation basée sur les connaissances d’experts, du Big Data et des mathématiques qui ajuste en permanence le prix de l’offre sur toutes les campagnes publicitaires afin de maintenir un pacing constant.

Deux avantages immédiats se sont manifestés lorsque nous avons activé l’automatisation sur une campagne : un pacing parfait et une baisse du prix de l’offre jusqu’à 60%. Cela signifie que nos clients peuvent acheter jusqu’à 60% plus d’annonces avec le même budget publicitaire. Pour ce qui est des performances : la visibilité, le taux de clic et le taux de conversion sont restés les mêmes, ce qui signifie qu’une campagne génère 60% plus de vues, de clics et de conversions lorsque cette automatisation est active. Trop beau pour être vrai? Nous avons eu le même sentiment et avons tout vérifié pour nous assurer qu’il n’y avait pas d’erreur.

Afin d’assurer un audit régulier, l’automatisation communique chaque changement (via l’application de messagerie Slack) à l’équipe d’opérations. Notre application FLO, quant à elle, affiche sur demande l’historique des modifications au niveau des campagnes.

Prochaine étape

Avez-vous trouvé cet article utile? Vous voulez en savoir plus sur district m? Veuillez contacter notre personnel à [email protected] Celui-ci est désormais libre de nombreuses tâches répétitives et sera donc disponible pour vous accorder une attention immédiate.

Ricardo Machado

À propos de l’auteur

Ricardo MACHADO est ingénieur principal chez district m. Il développe des modèles d’apprentissage automatique destinés à l’optimisation de campagnes publicitaires et des automatisations visant à libérer le personnel des corvées répétitives. Il est aussi le gardien d’une pile technologique expérimentale sans serveur visant à réduire considérablement les coûts en cloud computing.

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