Ce que le big data peut apporter à la défense

Le « big data », la science des données et l'intelligence artificielle sont devenus un élément central de la transformation des organisations et un ferment incontournable d'innovation : qu'elles concernent des actifs matériels ou humains, les données et les algorithmes qui permettent d'en tirer du sens sont de plus en plus au cœur de l'activité économique et de l'innovation qui sous-tend son développement.

Depuis bien longtemps, le secteur de la défense est concerné par cette tendance et, à bien des égards, a même été précurseur quand il s'agissait d'exploiter l'intelligence algorithmique au service de la performance des radars ou du guidage des missiles. Mais au-delà de l'industrie de l'armement, c'est toute l'institution Défense qui peut aujourd'hui se saisir de la science des données pour se transformer et améliorer sa performance, en particulier sur le plan des ressources humaines et de la gestion de sa performance opérationnelle.

Les données au service d'une armée de métier adaptée et réactive

Alors que l'institution disposait d'une ressource « captive » avec la conscription, elle doit désormais composer avec une armée de métier pour laquelle il faut chaque année conquérir de nouveaux effectifs. Pour satisfaire ses besoins, l'armée doit aujourd'hui recruter 20 000 personnes par an dans plus de 400 spécialités. La dimension interarmées de l'organisation est toujours plus importante, ce qui accroît la somme d'informations échangées. L'armée professionnalisée doit enfin répondre davantage aux aspirations individuelles et aux évolutions sociétales, relatives notamment au temps de travail ou à l'équilibre entre vie professionnelle et vie personnelle.

Dans cet environnement RH qui gagne en complexité, la data science représente un atout important pour « objectiver » et transformer la gestion des ressources humaines. Les données disponibles, déjà nombreuses, peuvent être réunies et croisées afin de mieux évaluer la performance, identifier les potentiels ou planifier les ressources. Pour une organisation à forte mobilité comme l'armée, l'analytique RH peut ainsi jouer un rôle important dans la prévision des effectifs futurs et des besoins en recrutement, le pyramidage, les besoins en formation et développement, etc. Et dans un corps de métier où le « moral des troupes » a une influence très importante sur l'activité, elle peut aussi intervenir dans la mesure de l'engagement.

La data science, facteur de performance opérationnelle

Un autre domaine de la défense pourrait être profondément transformé par les data analytics : celui de la maintenance des matériels et des véhicules. Depuis quelques années, le rythme de régénération des parcs reste nettement inférieur à celui de leur consommation, entamant fortement les capacités opérationnelles des forces terrestres. Les effectifs de "maintenanciers" risquent aussi de subir une érosion importante et les coûts de soutien s'en trouveront augmentés.
La préparation du Programme Scorpion, qui vise à renouveler les capacités du combat de contact à compter de 2018, implique de réorienter les capacités de la maintenance étatique et d'optimiser la performance des soutiens réalisés par les industriels.

Logique prédictive

Dans ce contexte, il faut rapidement passer d'une logique corrective à une logique prédictive. Les données sont sources d'amélioration continue, car elles permettent d'analyser l'historique des défaillances, de prédire les dérives des appareils, de mesurer l'impact des facteurs environnementaux sur les pannes... Les données relatives aux gestes réalisés sur le terrain constituent aussi un gisement encore peu exploité. Avec l'analyse des opérations effectuées pour résoudre des incidents et leur taux de réussite, les méthodes de maintenance pourraient être enrichies de manière permanente et les temps d'intervention raccourcis.

On soulignera également que l'exploitation des données peut contribuer à l'optimisation des flux logistiques et de la gestion des stocks, autant de facteurs d'amélioration de la performance des armées qui contribuent à la réduction des coûts, une exigence toujours plus forte dans un contexte budgétaire contraint.

Analyse humaine

Mais le « big data » n'a d'intérêt que s'il se traduit en « big knowledge », et les data analytics ne sont rien sans l'art de la prise de décision humaine. Il ne s'agit pas seulement d'investir dans la technologie ; il faut intégrer dans un même mouvement science des données et analyse humaine pour recueillir les bénéfices de l'analytique dans l'ensemble de l'organisation (culture, processus, formation...). C'est ce facteur humain qui fera de la donnée non plus une simple source d'information, mais un outil de transformation.