Processus, IA, mathématiques : nos idées, sans jargon.

En septembre 2025, Adama Ouattara, alors cofondateur et CEO de Gencovery, publiait un livre blanc destiné aux dirigeants : Digital Leadership Mastery (DLM). Sa question de départ était simple : comment activer la valeur de vos données ? La méthode qu'il y décrit est née de nombreux échanges avec des dirigeants, notamment dans les sciences de la vie et la santé, et de vingt ans d'expérience entre recherche et industrie.

Terminus 2π reprend aujourd'hui ces principes et les prolonge avec une conviction : la donnée naît dans les processus. C'est en digitalisant et en automatisant les processus qu'elle devient enfin un actif. Cet article présente le livre blanc dans son intégralité, puis ce que nous en faisons.

Le constat : toujours plus d'outils, des données toujours plus éclatées

Le livre blanc part d'un constat. Depuis vingt ans, les technologies de l'information se transforment à un rythme accéléré, particulièrement depuis la pandémie de COVID-19 et l'essor de l'IA générative. La crise sanitaire a révélé l'incapacité de nos systèmes à gérer des données fragmentées, cloisonnées et peu interopérables, dans les entreprises comme dans les organisations de santé.

Une étude publiée en 2018 recensait déjà plus de 20 000 outils numériques et bases de données créés entre 1990 et 2017 dans la seule bio-informatique (Clément et al.). Avec l'IA générative, la fragmentation s'accentue : chacun développe son propre agent ou assistant, souvent hors de tout cadre structuré, ce qui complique leur validation et leur intégration. Pour une direction, bâtir une stratégie numérique sereine et cohérente devient extrêmement difficile.

La digitalisation active : faire travailler vos données

Au sens courant, la digitalisation consiste à utiliser le numérique pour améliorer les processus. Mais une amélioration n'est pas forcément rentable : il faut mesurer le retour sur investissement de chaque projet numérique. Le livre blanc propose donc une définition plus exigeante.

La digitalisation active est l'art de faire travailler vos données pour votre activité : elles doivent devenir des leviers de croissance, d'innovation et de rentabilité.

Une donnée est un passif lorsqu'elle est produite pour rendre un service, puis stockée, souvent mal, et laissée en sommeil : elle coûte et, avec le temps, a de moins en moins de chances d'être réutilisée. Elle devient un actif lorsqu'elle est :

• stockée intelligemment ;
• annotée, et structurée quand c'est nécessaire, pour être accessible et exploitable ;
• réutilisée en continu pour rendre de nouveaux services.

Et tout cela de façon autonome, sans effort supplémentaire à chaque fois. C'est précisément ce que permet l'automatisation des processus.

Les quatre étapes de la création de valeur

Qu'est-ce qui crée le plus de valeur dans une entreprise ? Le livre blanc répond par un cycle en quatre étapes. Vos collaborateurs développent vos connaissances et votre savoir-faire. Ce savoir-faire se matérialise en informations, c'est-à-dire en données : protocoles, méthodes, procédures, résultats, modèles. Ces informations font la valeur de ce que vous apportez à vos clients. Vos clients, en retour, enrichissent vos processus et vos données.

D'où l'ordre de priorité proposé au dirigeant : investir dans ses collaborateurs et les protéger, puis ses connaissances (capital intellectuel), ses données (capital numérique) et enfin ses clients. Ces clients ne sont pas seulement externes : un service qui développe une technologie pour d'autres équipes a des « clients internes », un levier encore trop peu utilisé pour activer ses données de façon mesurable.

Lorsque les données appartiennent à vos clients, comme les données de patients, elles restent valorisables avec leur consentement, dans le respect de la réglementation et d'un partage équitable de la valeur. Vouloir tout garder pour soi est, le plus souvent, une stratégie vouée à l'échec.

Annoter avant de structurer

Faut-il structurer ses données pour en tirer de la valeur ? La réponse du livre blanc est nette : non. La structuration n'est ni nécessaire ni suffisante. Elle suppose d'avoir défini les cas d'usage à l'avance et produit souvent des systèmes rigides, coûteux à maintenir.

Le conseil est de commencer par annoter et harmoniser : enrichir les données d'étiquettes et de métadonnées, comme des articles étiquetés dans un entrepôt, sans les enfermer dans un schéma figé. C'est moins cher, plus rapide, et le retour sur investissement est bien plus élevé.

Le quadrant de la digitalisation active

Cœur de la méthode, le quadrant permet à une entreprise de se situer et de visualiser le chemin qui fait de ses données un levier de performance. Il décrit quatre postures.

• Utilisateur (U) : vous exploitez vos données à la main et en tirez peu de valeur. C'est le point de départ.
• Bâtisseur (B) : vous tentez systématiquement de construire vos propres outils. Les données restent passives, l'activité s'alourdit et l'efficacité baisse, car ce n'est pas votre métier.
• Accélérateur (A) : vous vous appuyez sur des plateformes expertes externes et gagnez en productivité, mais vous ne captez pas encore toute la valeur de vos données, souvent dispersées entre plateformes.
• Master (M) : vous maîtrisez vos données et les transformez en valeur sans effort supplémentaire. C'est l'objectif : une rentabilité continue et des revenus récurrents.

À gauche du quadrant (U et B), la donnée est un poids ; à droite (A et M), elle est un actif. Différence fondamentale : en U, B et A, l'entreprise reste utilisatrice d'outils numériques ; en M, elle a bâti un modèle économique viable autour de ses données. Une même entreprise peut d'ailleurs occuper plusieurs quadrants selon ses segments de marché.

Le piège du Bâtisseur

Le quadrant B est celui des « faiseurs ». Ses outils sont souvent solides, construits par des experts internes talentueux. Le problème est ailleurs : un produit numérique n'est jamais figé. Il faut le maintenir, le mettre à jour, l'adapter, dans un écosystème qui change sans cesse. L'effort part dans les outils, et le Bâtisseur ne parvient pas à automatiser ce qui ferait travailler ses données.

Le livre blanc l'appelle aussi le « quadrant des sceptiques » : on y défend un empire numérique construit en interne, et l'on peine à arrêter, sans émotion, un projet qui ne fonctionne pas. Paradoxalement, c'est aussi le quadrant qui dispose souvent des meilleures ressources pour progresser vers M, à condition de décider de faire travailler ses données pour lui, et non l'inverse.

Pourquoi les projets de digitalisation échouent

Pour le livre blanc, la cause est unique : la vision stratégique ne prend pas en compte la valeur réelle des données. Des directions non formées à la valeur économique de la donnée prennent de mauvaises décisions numériques, et les équipes manquent d'outils pour mesurer le retour sur investissement. La réussite commence donc par la sensibilisation des dirigeants, avant la formation des équipes opérationnelles.

Une anecdote l'illustre. En septembre 2024, trois dirigeants cherchaient une formation à l'IA. Au lieu d'une formation, trente minutes d'échange sur le rôle de la donnée dans leur entreprise ont suffi : ils se sont repositionnés d'eux-mêmes vers les quadrants A et M, ont évité le piège B, puis ont obtenu le financement d'un projet de digitalisation, qu'ils ont confié à l'auteur.

Le cycle vertueux de croissance, et le rôle de l'automatisation

Le cycle vertueux n'est possible qu'en M : les clients génèrent en retour des informations qui améliorent en continu, et sans effort, les services de l'entreprise. Il suppose de regarder ses données comme un produit ou un service à part entière, utilisable tel quel.

Condition essentielle : la valorisation doit se faire sans effort supplémentaire à chaque étape. Il faut donc automatiser les processus répétitifs. Et l'on n'optimise que ce que l'on mesure : il faut des outils qui mesurent les processus, les automatisent et les améliorent en continu. Des processus bien annotés peuvent alors être consolidés, tracés et optimisés.

Les trois piliers de la digitalisation active

Le livre blanc distingue la numérisation, qui fait passer du papier au numérique pour améliorer les processus, de la digitalisation, qui fait aussi produire de la valeur aux actifs numériques. Cette dernière ne repose pas sur la seule DSI : l'informatique, données comprises, doit être au cœur de l'innovation et de la création de valeur, alignée sur la vision de l'entreprise. Trois piliers la portent :

• la vision, portée par la direction générale ;
• l'innovation, portée par la direction R&D ;
• les revenus, portés par la direction financière.

Trois histoires

• L'entreprise 1, prestataire d'analyses d'échantillons biologiques, livrait ses résultats en PDF grâce à un outil maison. Accompagnée, elle a automatisé une partie de ses flux d'analyse et construit avec ses clients un modèle de revenus récurrents.
• L'entreprise 2 développe ses outils en interne depuis des années, avec des équipes dédiées. Elle gère bien ses données, mais peine à en tirer de la valeur et à piloter des projets complexes : un Bâtisseur typique.
• L'organisation 3, une organisation non gouvernementale, détient dix ans de données sur des dizaines de milliers de patients. Elle a choisi une valorisation éthique, respectueuse du consentement, pour mieux servir les populations.

Ce que Terminus 2π en fait aujourd'hui

Le livre blanc fixait le cap : activer la valeur des données. Terminus 2π en fait un chemin opérationnel, en partant de là où la donnée naît : les processus. C'est le sens de notre signature, « Digital process first. AI at the core. »

• Digitaliser les processus de bout en bout, pour que l'information soit saisie une fois et tracée par construction : la donnée cesse d'être un passif.
• Intégrer des agents IA au cœur des processus pour automatiser ce qui est répétitif : la valeur arrive sans effort supplémentaire, la condition du cycle vertueux.
• Mesurer chaque cycle (heures gagnées, erreurs évitées, coûts réduits) pour piloter le retour sur investissement, comme le recommande le livre blanc.
• Construire pas à pas le jumeau numérique agentique de l'entreprise : le modèle sur lequel les agents simulent et proposent, et la voie vers le quadrant M.

Pour une entreprise, s'appuyer sur la plateforme et l'équipe Terminus 2π revient à suivre la trajectoire conseillée par le livre blanc : accélérer avec un partenaire expert plutôt que tout construire soi-même, puis faire de ses données un véritable actif. L'auto-diagnostic, construit sur ce quadrant, vous situera bientôt en 3 minutes.