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Comment intégrer les données dans l’alignement stratégique des SI/TI?

  • Résumé
    Le débat déjà ancien sur l'alignement stratégique des systèmes d’information (SI) et des technologies de l’information (TI) est loin d’être clos tant chez les professionnels que chez les académiques. Dans le contexte de transformation digitale, les entreprises sont conscientes que l'alignement stratégique des SI/TI est un facteur clé de succès. Cette contribution présente un état de l’art effectué à partir d’articles portant sur l'évolution du concept d'alignement et des modèles associés dans un contexte de transformation numérique Elle a aussi pour objectif de proposer un nouveau modèle conceptuel d’alignement intégrant explicitement les données qui sont l'un des vecteurs stratégiques de la transformation numérique. Les enjeux liés aux données sont multiples (stratégique, organisationnel, technologique) et soulèvent aussi des questions d’alignement.
    Citation : DAIDJ, N. (Août 2021). Comment intégrer les données dans l’alignement stratégique des SI/TI?. Management et Datascience, 5(5). https://doi.org/10.36863/mds.a.17670.
    L'auteur : 
    • Nabyla DAIDJ
       (Nabyla.daidj@imt-bs.eu) - LITEM, Univ Evry, IMT-BS, Université Paris-Saclay, 91025, Evry Département Technologie, Information & Management (TIM) Institut Mines-Télécom Business School
    Copyright : © 2021 l'auteur. Publication sous licence Creative Commons CC BY-ND.
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    Texte complet

    La transformation digitale suscite de très nombreuses réflexions et fait l’objet aussi bien de travaux académiques que de publications professionnelles (livres blancs). La digitalisation touche l’ensemble des secteurs de l’économie et les enjeux sont énormes pour les entreprises (grands comptes, ETI et PME) mais aussi pour les institutions publiques, les hôpitaux, les universités etc.

    Parallèlement, le débat déjà ancien sur l’alignement stratégique des systèmes d’information (SI) et des technologies de l’information (TI) est loin d’être clos tant chez les professionnels que chez les chercheurs. Dans le monde des affaires, les entreprises sont conscientes que l’alignement stratégique des SI/TI pourrait contribuer au succès de leur transformation digitale et à un accroissement de la création de valeur. Les investissements effectués dans les TI/SI contribuent certes à l’amélioration de la performance de l’entreprise mais cette condition nécessaire n’est pas suffisante : les projets informatiques doivent être aussi adaptés aux enjeux stratégiques de l’entreprise qui se transforme sous l’impulsion du digital. L’accent doit être alors mis sur les processus, les compétences métiers, l’agilité des SI et la gouvernance.

    L’objectif de cet article n’est pas d’effectuer une revue systématique de la littérature sur l’alignement mais de proposer un nouveau cadre d’analyse sur l’alignement en intégrant les nouvelles technologies et notamment le développement des données. Les données sont l’un des vecteurs stratégiques de la transformation numérique. Comment inclure les données comme un élément à part entière dans un modèle d’alignement ? Au préalable et pour contextualiser cette question de recherche, un état de l’art est effectué à partir d’articles portant sur l’évolution du concept d’alignement et des modèles associés.

    L’alignement stratégique des SI/TI : rappel de quelques fondamentaux     

    Le concept d’alignement (adéquation, congruence, ajustement), qui date des années 1980-1990, renvoie pour une entreprise à la mise en place d’une organisation (structure organisationnelle, activités, métiers, système d’information, processus) cohérente avec sa stratégie (vision, objectifs, valeurs) mais aussi avec son environnement externe (marché, concurrents, réglementations). Cet alignement doit être ainsi effectué à tous les niveaux de l’organisation et viser tous les domaines d’activités et fonctions.

    Sur le plan théorique, il existe plusieurs modèles d’alignements recensés dans de nombreuses revues de la littérature qui rappellent aussi l’évolution du concept au cours des deux dernières décennies (Aversano et al., 2012 ; Coltman et al., 2015 ; Jia et al., 2018 ; Njanka et al., 2021). Mais, deux parmi ces modèles ont eu un écho très important dans la communauté académique et ont été très souvent cités et réutilisés dans les années qui ont suivi leur élaboration. C’est la raison pour laquelle ils sont de nouveau présentés ici. Il s’agit des travaux d’une part, de Henderson et Venkatraman (1990) et d’autre part, de Luftman (2000). Le grand mérite de ces deux modèles, parmi les premiers historiquement, est leur grande lisibilité grâce à une représentation visuelle en blocs des principaux éléments contribuant à l’alignement et aux différents liens qui existent entre eux.

    Henderson et Venkatraman (1990) sont les premiers à proposer un modèle qui intègre à la fois des éléments stratégiques et une dimension TI/SI. Le modèle est fondé sur l’hypothèse que l’alignement stratégique repose sur les relations entre quatre blocs (tableau 1) et identifie deux niveaux d’alignements : un niveau externe qui consiste à aligner la stratégie (corporate et business) et les choix technologiques et un niveau interne portant sur l’alignement des processus organisationnels (et métiers) et l’infrastructure SI.

    Tableau 1 – Le modèle d’alignement stratégique (SAM)

    Source : Adapté de Henderson & Venkatraman (1990, p.7)

    Dans la continuité de ces travaux, Luftman (2000) élabore un modèle nommé ‘Strategic Alignment Maturity Model (SAMM)’ : l’alignement est un processus évolutif passant par plusieurs étapes pour atteindre un certain degré de maturité. Il est composé de 41 facteurs regroupés dans les six composantes suivantes : communications, mesure de la valeur, gouvernance, partenariat, technologie (périmètre & architecture), et compétences. Luftman (2000) insiste sur le fait que l’alignement entre la stratégie de l’entreprise et les TI est le résultat de l’action conjointe de ces six composantes (tableau 2).

    Tableau 2 – Le modèle SAMM

    Source : Adapté de Luftman (2000, p. 12)

    Données et alignement dans le contexte de la transformation numérique 

    Les deux modèles présentés précédemment sont toujours valables mais les nouvelles conditions de création de valeur exigées par la transformation numérique conduisent à une vision plus dynamique de l’alignement (Manfreda et Indihar Štemberger, 2018 ; Gajardo et La Paz, 2019 ; Jonathan et al., 2020). La stratégie d’alignement doit être revue plus régulièrement en raison de l’adoption croissante de nouvelles technologies telles que le cloud computing (Woitsch et Utz, 2015) ou la robotisation des processus automatisés (Zhang & Liu, 2018). Une autre évolution majeure est liée aux données et à leur place dans la stratégie d’alignement des entreprises.

    Les données sont devenues un enjeu majeur pour toutes les entreprises. Qu’elles soient structurées ou non, personnelles (sensibles) ou stratégiques, internes ou externes à l’entreprise, elles apparaissent désormais à presque toutes les étapes et activités de la chaîne de valeur de l’entreprise et contribuent directement à la création de valeur. Les données nécessitent également de repenser l’alignement car elles peuvent être considérées comme une passerelle entre la stratégie d’entreprise et la mise en œuvre des ressources informatiques et plus largement technologiques.

    A ce jour, il existe très peu de publications académiques visant à examiner les liens entre l’alignement et les données et/ou à proposer de nouvelles façons d’inclure les données dans un modèle d’alignement (Brinch et al., 2021 ; Contador et al., 2021). Nous avons privilégié un modèle d’alignement stratégique-IT déjà existant développé par Berberat et Baudet (2019), que nous avons adapté en intégrant la composante des données. Dans la continuité du modèle SAM, Berberat et Baudet (2019), ont analysé les conditions d’alignement entre une application logicielle, la stratégie (business et TI), la structure organisationnelle, ainsi que les activités/processus du département informatique. Le modèle repose sur deux piliers (Business et TI) et est divisé en trois blocs (stratégie, structure, opérations/exploitation). Les données n’apparaissent pas explicitement.

    Table 3 – Un nouveau modèle d’alignement

    *Le principe ‘vision, build et run’ est inhérent au département TI/SI (AFAI-ISACA et al., 2019, p. 5).

    Source : Adapté de Berberat and Baudet (2019)

    Notre modèle applique la même démarche complétée avec un troisième pilier relatif aux données (tableau 3) qui contribueront à l’alignement sous réserve de la prise en compte des éléments suivants :

    • Les entreprises ne créent généralement pas d’entité (département) dédiée au management des données mais elles mettent en place des équipes avec des compétences professionnelles variées (Chief Data Officer, Data Privacy Officer, Data Scientist, Data Manager) ce qui implique une communication régulière entre ces acteurs ;
    • Généralement au sein d’une entreprise, des entités variées utilisent des données (en particulier les données de référence). La responsabilité des données se trouve ainsi souvent partagée entre plusieurs unités/fonctions/acteurs stratégiques de l’entreprise (propriétaires des données) et le département informatique ;
    • Outre les trois niveaux d’intégration (stratégique, organisationnel et opérationnel), pour parvenir à l’alignement, la mise en œuvre d’une stratégie de données réussie nécessite de renforcer les interactions et les pratiques collaboratives entre les différents acteurs et entités (unités opérationnelles, département informatique) au sein de l’entreprise. Enfin, le développement de relations entre les neuf blocs (numérotés de 1 à 9) sera un facteur clé de succès de l’alignement d’une entreprise.

    Conclusion

    Que faut-il retenir de cette première ébauche de représentation d’un cadre d’alignement piloté par les données ? L’intégration des données doit être considérée comme un vecteur essentiel de l’alignement, même si elle introduit un degré supplémentaire de complexité et exige une vision transversale. À ce stade, le modèle présenté précédemment doit être affiné en prenant en compte de manière plus précise l’architecture, les processus et les technologies associés qui permettent de faciliter la collecte, la transformation et la monétisation des données.

     

    Bibliographie

    AFAI-ISACA · CIGREF · IFACI (2019). Guide d’audit de la gouvernance du système d’information de l’entreprise numérique. Repéré à https://www.cigref.fr/wp/wp-content/uploads/2019/03/2019-Guide-Audit-Gouvernance-Systeme-Information-Entreprise-Numerique-2eme-edition-Cigref-Afai-Ifaci.pdf

    Aversano, L., Grasso, C. et Tortorella, M. (2012). A Literature Review of Business/IT Alignment Strategies. Procedia Technology, 5, 462-474. doi.org/10.1016/j.protcy.2012.09.051.

    Berberat, S. et Baudet, C. (2019, décembre). Assessing a business software application using strategic IT alignment factors: A new way for IS evaluation? Communication présentée à la 19ème International Conference on Electronic Business (pp. 77-89), Northumbria University, Newcastle upon Tyne, UK. Repéré à https://core.ac.uk/download/pdf/301389583.pdf

    Brinch, M., Stentoft, J. et Näslund, D. (2021). Alignment capabilities of big data’s value creation in the context of service delivery processes. Supply Chain Management, 26(3), 402-417. doi/10.1108/SCM-05-2019-0196/full/html

    Coltman, T., Tallon, P., Sharma, R. et Queiroz, M. (2015). Strategic IT alignment: twenty-five years on. Journal of Information Technology, 30(2), 91-100. doi.org/10.1057/jit.2014.35

    Contador, J.C., Cardoso, W., Contador, J.L et Spinola, M.d.M. (2021). Taxonomy of organizational alignment: implications for data-driven sustainable performance of firms and supply chains. Journal of Enterprise Information Management, 34(1), 343-364. doi: 10.1108/JEIM-02-2020-0046.

    Gajardo, P.A. et La Paz, A. (2019). Measuring Business-IT Alignment in a
    Digitally Revolutionized Economy. International Journal of IT/Business Alignment and Governance, 10(2), 1-19.

    Henderson, J. et Venkatraman, N. (1990). Strategic Alignment: A Model for Organizational Transformation via Information Technology. Working Paper 3223-90, Cambridge, MA: Sloan School of Management, Massachusetts Institute of Technology.

    Jia, Y., Wang, N. et Ge, S. (2018). Business-IT Alignment Literature Review: A Bibliometric Analysis. Information Resources Management Journal, 31(3), 1-16. doi:10.4018/IRMJ.2018070103

    Jonathan, G.M., Rusu, L. et Perjons, E. (2020, janvier). Business-IT Alignment in the Era of Digital Transformation: Quo Vadis? Communication présentée à la 53ème Hawaii International Conference on System Sciences, Grand Wailea, Maui, Hawaii. Repéré à https://doi:10.24251/HICSS.2020.685

    Luftman, J. (2000). Assessing business-information technology alignment maturity. Communications of the Association for Information Systems (AIS), 4(1), 1-49.

    Manfreda, A. et Indihar Štemberger, M. (2018). Establishing a partnership between top and IT managers: A necessity in an era of digital transformation. Information Technology & People, 40(2), 16–24.

    Njanka, S.Q., Sandula, G. et Colomo-Palacios, R. (2021). IT-Business Alignment: A Systematic Literature Review. Procedia Computer Science, 181, 333-340. doi.org/10.1016/j.procs.2021.01.154.

    Woitsch, R., & Utz, W. (2015, octobre). Business process as a service: Model based business and IT cloud alignment as a cloud offering. Communication présentée à la 14ème IFIP WG 6.11 Conference on e-Business, e-Services, and e-Society (I3E), Delft, The Netherlands. Repéré à https://hal.inria.fr/IFIP-LNCS-9373/hal-01448060. doi.org/10.5281/zenodo.35581

    Zhang, N., & Liu, B. (2018, juillet). The key factors affecting RPA-business alignment. Communication présentée à la 3ème International Conference on Crowd Science and Engineering, Singapour. Repéré à https://dl.acm.org/doi/proceedings/10.1145/3265689.

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