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Intelcia : la data au service de l'excellence opérationnelle et financière

Compte-rendu du séminaire industriel data science des Mastères Spécialisés Big Data et IA de Télécom Paris du jeudi 10 juin 2021 avec Kamal Lachhab, Directeur Contrôle de gestion et Reporting chez Intelcia et Ismail Alaoui Drai, Data Scientist chez Intelcia.

Intelcia accompagne ses clients depuis 20 ans dans l’externalisation de leurs opérations, en conjuguant talents, technologies et processus pour offrir un service sur-mesure à des clients nationaux et internationaux. Afin de permettre à ses clients de se concentrer sur leurs enjeux et cœur de métier, Intelcia propose une offre globale onshore, nearshore et offshore autour de 4 pôles de solution : gestion de la relation client, externalisation de solutions IT, BPO (Business Process Outsourcing) et services digitaux.

Présent en Europe, en Afrique et en Amérique, à travers 17 pays, le Groupe compte actuellement près de 27 000 collaborateurs répartis sur 56 centres (dont 14 centres partenaires sur 7 pays). Le chiffre d’affaires à fin 2020 s’élève à près de 365 millions d’euros, avec des prévisions pour 2021 de près 500 millions d’euros. Depuis 2016, Intelcia compte le Groupe Altice parmi ses actionnaires ; partenaire sur lequel il s’appuie pour accélérer sa croissance à l’international.

Pilotage de la performance

Le pilotage de la performance est un enjeu majeur au sein des grands groupes. Il sert à améliorer la compétitivité de l’entreprise à travers l’identification des axes d’amélioration et à la déclinaison des objectifs sur les centres de profit et de coût.

Dans le secteur de la relation client, où les outils de travail se digitalisent de plus en plus, plusieurs millions de lignes de données sont générées quotidiennement. Capitaliser sur ces données et offrir un pilotage cohérent devient donc un avantage compétitif certain.

Informatique décisionnelle

L’informatique décisionnelle est une branche de l’informatique qui a pour but d’aider à la prise de décision et d’améliorer les performances financières et opérationnelles de l’entreprise et de ses filiales.

Evolution de l’utilisation des données :

  • Centralisation des données
  • Mise en place de tableaux de bord centralisés et spécialisés réalisés par les services eux-mêmes via des fichiers Excel ou outils de visualisation (Tableau, QlikView…)
  • Mise en place de modèles prédictifs

Pour pouvoir exploiter et communiquer efficacement les données, il est enfin nécessaire de mettre en place un modèle opérationnel unique (à titre d’illustration, un référentiel unique pour l’ensemble des collaborateurs et des filiales qui permet d’avoir des indicateurs comparables).

Enterprise performance management tools (EPM)

Intelcia s’appuie sur des EPM pour gérer le cycle de performance des groupes, faciliter la construction des budgets, l’allocation des ressources, et le pilotage des opérations. En outre, les EPM permettent de gérer les workflows liés aux données ainsi que de répondre à la problématique du référentiel commun.

Le Cycle EPM. Source : Oracle

Cas pratiques : centres d’appels

Etude de cas 1 : Une prévision plus fine de la capacité des centres d’appels

Intelcia a mis en place des modèles (arbres de décision) prédisant la capacité des centres d’appels en fonction d’indicateurs tels que les volumes quotidiens, hebdomadaires, mensuels, les jours fériés ainsi que des indicateurs de tendance (évolution des volumes par exemple). Ces modèles sont réévalués et ajustés en fonction des données de production mises à jour toutes les 30 minutes. Les modèles affichent des scores de prédiction élevés (91.3%), supérieurs aux prévisions des clients.

Etude de cas 2 : Des données collectées contrôlées et des indicateurs plus fiables

L’objectif du “data monitoring” est d’anticiper les éventuels dysfonctionnements dans la chaîne d’alimentation des données, comprenant la collecte, la transformation et la restitution. Un algorithme détecte les données manquantes et incohérentes et envoie des alertes. Ces dernières déclenchent des analyses ; les dysfonctionnements identifiés (ex : fichier clients non parvenu, heures d’absences incorrectes) sont ensuite corrigés, évitant ainsi des impacts en termes de pilotage, de paie ou de facturation.

Compte-rendu rédigé par Laurent Nguyen, Lingli Zhan et Morgan Fassier, étudiants du Mastère Spécialisé Big Data promotion 2020-2021.