Publié le 09/06/2022

Comment le Data Thinking aide à faire émerger des services innovants

À partir de la seconde guerre mondiale, les chercheurs ont commencer à étudier la question suivante : « comment développer nos  capacités créatives afin d’améliorer la production ? ». Depuis, les méthodologies comme le Design Thinking ont pu matérialiser la réponse à cette question. Le Design Thinking est une approche de l’innovation centrée sur l’être humain qui s’appuie sur la boîte à outils du designer pour intégrer les besoins des personnes, les possibilités de la technologie et les exigences de la réussite de l’entreprise ».

Or avec les mégadonnées (big data) il fallait trouver une nouvelle façon de faire. Chez JEMS on l’appelle Data Thinking.

 

Le contexte historique

 

Notre histoire commence dans les années 1940, la guerre fait rage en Europe. Dans le but de détruire l’ennemi, une course à la science et à la technologie est lancée pour trouver des stratégies, des communications et des armes plus efficaces. Le sonar pour la détection des sous-marins, le radar d’alerte précoce pour les avions, le codage des communications par Enigma, la liste est longue.

Après la guerre, la science et la technologie se sont tournées vers la reconstruction des villes et des infrastructures, qu’il fallait faire rapidement et, mieux. Le décor était planté pour la recherche : étudier la façon dont les gens pensent et interagissent dans le but d’améliorer et d’accélérer la production.

 

 

Mieux penser pour de meilleurs processus créatifs et une meilleure créativité

 

Max Wertheimer (1880-1943) dans son livre Productive Thinking (publié 1945) explore ce qui se passe lorsque les gens pensent de manière productive. Quel est le processus ? Quelles sont les conditions requises ? Existe-t-il une « bonne ou mauvaise pensée » ? Enfin : peut-on l’améliorer ? Il pensait que la logique traditionnelle stimule la pensée. Mais que cependant la logique seule ne donnait pas lieu à une pensée productive ou à de nouvelles idées. Il a apporté la notion de perspicacité (ou insight) à la logique.

Arnold (1913-1963) a enseigné l’ingénierie créative à Stanford. Il voulait comprendre le processus d’invention en l’étudiant de manière scientifique. Arnold a rompu avec l’approche courante consistant à donner aux étudiants en ingénierie des problèmes hautement spécifiques qui, par définition, n’ont qu’une seule réponse correcte. Dans la vie pratique, la conception commence par l’étude d’une situation et de l’environnement afin de définir les besoins des gens. Il a apporté une organisation scientifique à un processus créatif en basant le processus l’analyse et la synthèse en 4 étapes : questionner, observer, associer et enfin prédire.

David Kelley, fondateur de la société d’innovation IDEO et de la d.school de l’université de Stanford pense que tout le monde a une capacité d’être créatif et dans son livre « Unleashing the Creative Potential Within Us All« , il prône l’idée que nous sommes tous créatif. Dans notre petite enfance nous nous délectons de jeux imaginaires, nous posons des questions farfelues, nous dessinons des taches et les appelons des dinosaures. Mais il remarque qu’en devenant adulte, la socialisation et de l’éducation formelle étouffent ces impulsions. Nous apprenons à nous méfier des jugements, à être plus prudents, plus analytiques. David Kelley apporte des conditions qui encouragent et boostent la confiance créative.

 

Les exemples récents de produits et services liés au Design Thinking.

 

Maintenant que nous connaissons le contexte, quelles sont les choses qui ont été créées récemment grâce au Design Thinking ? Netflix, AirBnB, la brosse à dents électronique Oral B, Uber Eats, PillPack, un système de livraison de médicaments à domicile, pour n’en citer que quelques-uns. On remarque toute suite que ces innovations sont tous basées sur la donnée.

 

 

Qu’est-ce que Data Thinking ?

 

Nous avons vu le Productive Thinking et le Creative Thinking. Nous pourrons aussi inclure le Systems Thinking et maintenant le Data Thinking. La dimension commune : évidement le « thinking ». A chaque époque les besoins de la société changent et les personnalités de différents horizons cherchent dans le Zeitgeist (l’air du temps) des solutions ; les préfixes en quelque sortes « productive, créative, systems »… Le Zeitgeist aujourd’hui est « la donnée » et à JEMS il est évident qu’elle doit faire partie intégrante de la méthodologie que nous utilisons pour faire émerger les solutions.

Notre point de départ est le même : quel est le problème ? Puisque nous sommes « Data Thinkers », nous considérons que la donnée fait aussi partie du problème. Tout d’abord, nous « observons » l’utilisateur ainsi que son utilisation de la donnée. Ensuite, nous « associons » les différents éléments du problème, la donnée, son impact sur l’utilisateur en imaginons des solutions data centric. Enfin, nous construisons des prototypes pour avoir le feedback de l’utilisateur afin de « prédire » et décider de réaliser la solution, la modifier ou arrêter la piste. A JEMS nous avons adapté le design thinking et le recherche de Liza Kayser de l’University de Twente, Roland Mueller de Berlin School of Economics and Law et Tizian Krosbien de Dlighted incarné par le Data Innovation Board afin de produire des ateliers modulables pour répondre à la question de nos clients « qu’allons-nous faire de notre data ? »

 

 

Conclusion

 

Le design thinking est-il dépassé ? Certainement pas, comme vous pouvez le constater, depuis son stade embryonnaire après la Seconde Guerre mondiale, il a constamment évolué et s’est enrichi. C’est la nature même du design thinking, il est itératif, évolue et s’adapte à de nouveaux contextes et concepts, ce qui en fait un survivant des tendances passagères. Le data thinking est-il la prochaine tendance ? Certainement pas, c’est l’une des évolutions à notre monde de données. Les ingrédients du design thinking sont les besoins des personnes, les possibilités de la technologie et les exigences de la réussite commerciale. Comme l’a dit Phil Gilbert, responsable du design chez IBM : « J’ai l’impression que les ingrédients de mon gombo sont les mêmes que ceux de tout le monde, mais j’insiste différemment sur les ingrédients de la recette ».

Le design thinking a toujours été une bonne idée. Découvrir les besoins de vos clients et vendre des produits qui répondent à ces besoins est tout simplement une bonne idée commerciale. Lorsque vous introduisez les données relatives à vos clients et les données qui pourraient leur être utiles, vous obtenez des insights plus précis et plus de possibilités de meilleures solutions pour répondre à ces besoins.

 

 

Dominic DANGERFIELDCoach Design Thinking

Pourrais-je avoir plus de données là-dessus, s’il vous plaît ?

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