On parle beaucoup de use cases data.
Dans les comités de direction.
Dans les projets data.
Dans les présentations d’outils.
Mais derrière ce terme omniprésent, une réalité s’impose dans beaucoup d’entreprises :
👉 on utilise le mot, sans vraiment savoir ce qu’il recouvre.
Résultat :
- des projets data qui démarrent mal,
- des tableaux de bord peu utilisés,
- des équipes qui produisent de la donnée sans impact visible,
- et une question simple qui reste sans réponse :
« En quoi la data m’aide-t-elle concrètement à piloter mon entreprise ? »
Pour répondre, il faut commencer par clarifier ce qu’est — et ce que n’est pas — un use case data.
Un use case data, ce n’est pas ce que l’on croit souvent
Avant de définir, éliminons les confusions les plus fréquentes.
Un use case data n’est pas :
- un KPI,
- un reporting,
- un tableau de bord,
- un outil,
- un objectif vague comme « améliorer la qualité » ou « réduire les coûts ».
Tout cela peut exister dans un use case., mais aucun de ces éléments ne définit un use case.
– Un indicateur mesure.
– Un outil affiche.
– Un use case, lui, sert à décider et à agir.
Alors, qu’est-ce qu’un use case data ?
Un use case data est une situation récurrente dans laquelle la donnée aide l’entreprise à prendre de meilleures décisions et à déclencher des actions concrètes pour atteindre ses objectifs.
Autrement dit :
Un use case data est une boucle décision → action → valeur, éclairée par la donnée.
Un use case relie toujours quatre éléments :
- un enjeu business clair,
- des décisions à prendre,
- des actions à mener,
- une valeur mesurable.
– Sans action, il n’y a pas de valeur.
– Sans décision, l’action est subie.
– Sans enjeu business, la data devient décorative.
Pourquoi les use cases sont le vrai point de départ de la data
Dans toutes les entreprises, quelles que soient leur taille ou leur secteur,
les dirigeants se posent en permanence trois questions fondamentales :
- Est-ce que je vends suffisamment, et est-ce que je vends bien ?
- Est-ce que mon chiffre d’affaires se transforme réellement en marge ?
- Est-ce que je maîtrise ce qui peut mettre ma trajectoire en danger ?
Ces trois préoccupations structurent toute la stratégie de l’entreprise :
- Vendre mieux ou plus.
- Maximiser la marge.
- Maîtriser l’incertain.
Un use case data n’a de sens que s’il contribue clairement à au moins un de ces trois axes.
Une grille simple pour comprendre tous les use cases data
1️⃣ Vendre mieux ou plus
La question clé :
Où perd-on des ventes, de la crédibilité ou des opportunités ?
Vendre ne se limite pas à signer des contrats.
C’est aussi :
- tenir ses promesses,
- livrer au bon moment,
- fidéliser les clients,
- protéger la relation commerciale.
Exemples de use cases data :
- fiabiliser la promesse client,
- réduire les retards de livraison à impact client,
- prioriser les clients stratégiques en cas de tension,
- comprendre les vraies causes du churn.
Ici, la data sert la confiance commerciale.
2️⃣ Maximiser la marge
La question clé :
Où crée-t-on de la valeur… et où en détruit-on sans le voir ?
La marge ne se joue pas uniquement sur les prix.
Elle se joue sur :
- les urgences,
- la non-qualité,
- les arbitrages tardifs,
- les clients ou produits non rentables.
Exemples de use cases data :
- identifier les clients, produits ou commandes non rentables,
- arbitrer les priorités pour limiter les coûts cachés,
- réduire les pénalités et coûts d’urgence,
- comprendre la marge réelle, pas seulement théorique.
Ici, la data sert à rendre visible l’invisible.
3️⃣ Maîtriser l’incertain
La question clé :
Où subit-on des événements que l’on pourrait anticiper ?
L’incertitude est partout :
- délais,
- approvisionnements,
- charge,
- aléas humains ou techniques.
L’objectif n’est pas de tout prévoir, mais de :
- voir venir,
- décider plus tôt,
- éviter de piloter en permanence en mode crise.
Exemples de use cases data :
- anticiper les situations à risque,
- identifier les causes récurrentes de défaillance,
- simuler des scénarios de tension,
- réduire les décisions prises en urgence.
Ici, la data sert la résilience.
Un bon use case data est presque toujours transverse
Prenons un exemple simple :
Réduire durablement les retards de livraison.
Ce use case :
- améliore la vente (promesse tenue),
- protège la marge (moins d’urgences, moins de pénalités),
- réduit l’incertain (moins de crises).
C’est un excellent use case précisément parce qu’il touche les trois axes.
Les use cases les plus utiles :
- traversent les silos,
- parlent à plusieurs métiers,
- créent de la valeur à plusieurs niveaux.
Pourquoi le choix des use cases est le vrai sujet data
Dans beaucoup d’entreprises, le problème n’est pas :
- le manque de données,
- le manque d’outils,
- le manque de technologie.
Le vrai problème, c’est le choix des use cases.
Quand on part des use cases :
- on sait quelles données sont réellement critiques,
- la qualité devient relative à la décision,
- les outils redeviennent des moyens,
- la valeur devient mesurable.
Quand on part des outils ou des données :
- on accumule,
- on complexifie,
- on perd le lien avec le business.
La règle d’or
Si un use case ne contribue ni à vendre mieux ou plus,
ni à maximiser la marge,
ni à maîtriser l’incertain,
alors il n’est pas prioritaire.
Cette règle simple permet de :
- trier les demandes,
- aligner les équipes,
- sécuriser les investissements data.
Conclusion : atteindre ses objectifs grâce aux use cases et à la data
Chez SmartData Pilot, la data n’est pas une fin en soi.
Elle est un levier au service des objectifs de l’entreprise.
Le point de départ n’est jamais l’outil, ni le volume de données disponible,
mais une question simple :
Quels objectifs voulons-nous atteindre,
et quels use cases peuvent réellement nous y aider ?
En partant des use cases, SmartData Pilot :
- traduit les objectifs business en décisions concrètes,
- identifie les actions à mener,
- sélectionne les données réellement critiques,
- définit le bon niveau de fiabilité pour décider,
- met en place un pilotage orienté action,
- mesure la valeur créée ou protégée dans le temps.
La data devient alors un moyen d’atteindre des objectifs,
pas un projet technique de plus.
La data éclaire.
Les use cases structurent.
Les objectifs sont atteints.
