Réussir l’innovation dans la Big Data – 7Circles et Centrale Paris (2/2)

Comment bâtir un modèle économique scalable? L’innovation dans les Big Data permet-il d’enrichir le modèle économique d’une startup?

L’enjeu du projet : réinventer le modèle économique

L’objectif du projet, c’est identifier un modèle économique scalable.

7Circles a besoin, non pas de créer une application big data particulière pour un client particulier, mais de créer une application big data qui puisse répondre aux besoins de plusieurs clients, en minimisant les adaptations nécessaires à chaque nouveau client. Ceci  permettrait de faire des économies d’échelles.

La méthode : le Lean Startup

Par conséquent 7Circles souhaite :

• D’une part, identifier un ensemble d’applications possibles du Big Data. Pour cela, 7Circles a identifié trois livres qui présentent des applications du Big Data. Il est proposé aux étudiants de Centrale Paris de lire ces livres et de faire la liste des applications possibles.
• Ensuite, réaliser une analyse concurrentielle des acteurs pour identifier les applications déjà disponibles sur le marché et leur niveau de maturité technologique.
• Enfin, tester l’attractivité de ces applications auprès de professionnels concernés

En regardant l’offre disponible sur le marché, 7Circles pourrait en induire les besoins prioritaires.

7Circles mène ce projet en s’appuyant sur la méthode du Lean Startup, un courant d’innovation venu de la Silicon Valley. Il y a plusieurs experts reconnus tels que Steve Blank, Eric Ries et Ash Maurya. En outre, j’ai également traité du Lean Startup sur The Innovation and Strategy Blog, ici. Pour ce projet d’innovation, nous allons nous appuyer sur Ash Maurya dont le livre est paru en français.

Les actions

• Concrètement, il s’agit d’identifier d’abord les problèmes les plus importants des consommateurs et des clients. Pour cela, 7Circles souhaiterait que :
  • Des étudiants de Centrale Paris lisent trois livres

• Des étudiants de Centrale Paris réalisent une analyse concurrentielle
• Ensuite, il s’agit de rencontrer des entreprises pour leur poser des questions afin de mieux comprendre la nature de leurs problèmes. Grâce à ces interviews, 7Circles souhaite identifier les applications Big Data qui paraissent les plus porteuses. Le mieux serait de réaliser 60 entretiens qualitatifs de visu (soit 20 interviews par étudiants).
• Puis, 7Circles complétera cette étude qualitative par une étude quantitative afin de valider ses résultats.
• Une fois que 7Circles aura une idée des problèmes des consommateurs ou des clients, elle évaluera les solutions possibles. Pour cela, les étudiants de Centrale Paris pourront travailler de concert avec une équipe de mathématiciens chercheurs basée en Russie ainsi qu’un chercheur du CEA spécialisé en Machine Learning. Cette équipe de R&D devrait être capable de fournir un prototype en l’espace de quelques semaines, sur la base des éléments qui auront été retenus.

Si l’on résume, le projet de collaboration entre les étudiants de Centrale Paris et 7Circles s’expose en trois points :

• 7Circles est en quête d’innovation afin de rendre son modèle économique scalable
• Les étudiants de Centrale Paris sont conviés à explorer les moyens pour y parvenir à travers l’utilisation de la Big Data
• La recherche s’effectuera en partenariat avec une équipe de chercheurs qui proposera un prototype issu d’une analyse quantitative et qualitative de la part de 7Circles et des étudiants

Lectures complémentaires

• Pour une discussion plus concrète sur le Lean Startup appliqué avec Guillaume Fradet, fondateur d’Expert Council, lire ce billet.
• Pour découvrir quelles autres méthodes la France peut importer de la Silicon Valley, voir cet article.
• Pour un article de Steve Blank qui définit les contours de la startup scalable, lire cet article.