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Point de vue de décideurs : Les enseignements de Veolia sur la transformation d’un Centre d’Expertise en Digital Service Management (DSM CoE)

18 mai 2021 16:26:10

Nous avons demandé à des décideurs de partager leur point de vue sur l'évolution du support aux utilisateurs et la transformation numérique du centre de services. Le point de vue d'aujourd'hui est celui de Rob Gwatkin, Global Senior Service Delivery Manager, au sein de l'équipe Digital Service Management de Veolia.

Le groupe Veolia est le leader mondial de la gestion optimisée des ressources, avec près de 178 780 employés dans le monde, et 26,01 milliards de revenus en 2020. Les trois principales responsabilités de Rob : responsable produit (product owner) de la plateforme de production ServiceNow au niveau mondial (45 pays), responsable du service client, et responsable des processus (process owner) au niveau mondial. 

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Quel est le contexte de la transformation du DSM CoE (Digital Service Management Centre of Expertise) de Veolia ?

Veolia est un groupe mondial, dont le siège social est à Paris et qui opère des unités opérationnelles (Business Units) spécifiques dans 85 pays. Chaque BU est sa propre entreprise, avec un back-office et des opérations en tant qu'entité. Cela signifie des centaines de projets évoluant à des vitesses différentes, avec des équipes différentes, des besoins différents et des priorités différentes. 

En 2014, Veolia a lancé sa stratégie de transformation numérique avec une orientation “digital first” et “cloud first” pour l'ensemble de l'organisation. Les BU et les départements informatiques des différents pays avaient des niveaux de maturité numérique différents et des processus différents sans cohérence.

L'idée était donc d'utiliser une plateforme unique pour amener les gens à ne plus utiliser de processus individuels, centraliser les fonctions lorsque c’était souhaitable et les proposer à toutes les BU. Aucune des BU n’avait de département informatique avec une plateforme unifiée. 

Nous avons donc choisi ServiceNow comme la plateforme de fondation pour notre nouveau DSM CoE (alors Centre d'excellence ITSM), avec 3 objectifs : fournir un modèle de gestion des services qui réponde aux valeurs fondamentales de l'excellence de service, fournir et développer un ensemble d'outils de gestion des services au niveau mondial, et influencer et soutenir l'amélioration des capacités locales de gestion des services.

L'équipe fournit un modèle de cycle de vie DevOps complet qui intègre le support de la plateforme ainsi que la production d'améliorations majeures et mineures.

Après un lancement initial dans 8 pays, en commençant par l'Amérique du Nord, le Canada, le Royaume-Uni et l'Irlande, 45 pays utilisent aujourd'hui la plateforme.

ITSM CoE

Comment la transformation numérique de Veolia s'applique-t-elle au DSM CoE?

Notre stratégie de transformation numérique vise à réaliser des économies d'échelle, à offrir de la simplicité, un référentiel commun, un ensemble d'outils et la gestion des flux de travail (workflows). La logique appliquée au service desk IT est la même que pour une démarche de choix d’un ERP RH unique, ou d’outils de communication et de collaboration uniques, et de contrats uniques basés sur le cloud.

Une solution cloud est disponible partout, sur n'importe quel appareil, et est sécurisée. Elle supprime également la nécessité d'une infrastructure interne, nous permet d’éviter des contrats coûteux et de devoir disposer en interne de compétences technologiques multiples pour garantir notre autonomie.

Comment les utilisateurs réagissent-ils à la transformation digitale du service desk ?

Selon les BU, certaines personnes ont une appétence pour le changement et réagissent exceptionnellement bien. D'autres réagissent avec prudence pour diverses raisons. Mais la majorité des réponses ont toujours été, et sont encore, positives. Rappelez-vous que « vous pouvez plaire à certaines personnes tout le temps, vous pouvez plaire à toutes les personnes de temps en temps, mais vous ne pouvez pas plaire à toutes les personnes tout le temps ».

Quels indicateurs clés de performance (KPI) surveillez-vous pour la livraison de services à l'échelle mondiale ?

Nous mesurons le succès par trois indicateurs clés. Le volume, « Combien de projets nous construisons et déployons », avec des projets petits, moyens et grands. L'agilité, « La rapidité avec laquelle nous les construisons et les déployons ». Nous identifions également les éléments qui bloquent ce temps de cycle et réduisons ces temps de blocage. Et la qualité, « La fréquence à laquelle nous cassons les choses » pour nous assurer que nous ne répéterons pas ces erreurs à l'avenir, et lorsque les choses tournent mal, « Comment nous les corrigeons ».

Nous mesurons également la satisfaction de nos clients de deux manières.

We also measure our customer satisfaction in two ways

Tout d'abord, par une mesure spécifique au service client, la satisfaction client (customer service satisfaction - CSAT). Avec des questions à différentes étapes du parcours client et des points de contact (touch points) à des moments précis. Par exemple à la fin du processus de traitement des demandes ou de gestion des incidents. 

L'année dernière, nous avons également déployé des mécanismes de Net Promoter Score (NPS). Même s'il ne s'agit pas d'un NPS classique tel qu’on peut le comprendre sur un  marché “concurrentiel”, il s'agit d'une métrique utile pour mesurer les deux éléments de service essentiels du DSM : l'outil (avec la question « recommanderiez-vous la plateforme ») et l'équipe (« recommanderiez-vous l'équipe DSM »). Nous sommes très heureux que pour 2020, notre CSAT ait été de 95% et notre NPS de 90%, mais nous avons encore une marge d’amélioration.

Comment le DSM CoE a-t-il évolué ces 5 dernières années ?

L'un des meilleurs exemples de notre évolution est son expansion en dehors de notre champ IT traditionnel. La plateforme est maintenant utilisée pour la chaîne d'approvisionnement, les RH, la formation et le développement, et la gestion des installations, avec une application de gestion de flotte est en construction.

La plateforme a également été adoptée pour le reporting et la gestion des risques, les projets juridiques, la robotique. Tous ces cas “non informatiques” montrent la flexibilité d'une plateforme de gestion de services.  

L'évolution est en partie stimulée par une communauté très active de gestion des services numérique, organisée en une communauté de pratique (Community of Practice - CoP). Nous collaborons dans Google Workspace en publiant 2 ou 3 fois par semaine des informations sur les projets ou les fonctionnalités des équipes.

Nous avons également un rendez-vous téléphonique mensuel de la communauté, des webinaires réguliers, et un intranet pour un accès en libre-service à l'information.

Je vois également la puissance de l'écosystème, avec des évolutions axées sur les clients. Il n'y a rien qu'ils ne puissent demander, chaque demande est traitée avec le même respect et la même diligence. Et bien sûr, nous passons toujours du temps avec la personne pour nous assurer que ses besoins sont clairement compris. Ce n'est jamais “solution first” mais toujours “outcomes first” (priorité à l’objectif de résultat).

Comment voyez-vous l’IA contribuer à l'évolution du service ?

L'intelligence artificielle est encore très récente chez Veolia SM, nous n'avons fait qu'effleurer la surface. Nous gérons plus de 300 000 incidents ou requêtes par an, dans l'ensemble du groupe et dans 45 pays.

Avec l'introduction d'un chatbot pour certains Service Desks locaux, et pour les RH au Royaume-Uni au début de cette année, nous essayons de ne plus avoir à répondre manuellement à chaque contact client.

Nous appliquons le “Shift left”, en permettant aux utilisateurs de trouver des réponses et des solutions pour eux-mêmes, d'une manière qui leur convient. C'est l'une des principales tendances qui façonnent le paysage des services, le “self-service first” et le “knowledge first” (priorité à l’autonomie et aux connaissances).

Et lorsque vous commencez à introduire les chatbots, vous obtenez aussi plus de données, et les gens deviennent meilleurs pour enregistrer les données de la bonne manière. Mais nous avons besoin de cohérence dans les données pour obtenir une IA de qualité. Sinon, le résultat peut être pire.

L’étape que nous vivons aujourd’hui est celle de la classification des informations. Nous devons réfléchir à la structure organisationnelle et penser aux équipes qui recevront les demandes. Nous devons nous assurer que les mécanismes de capture des données sont structurés de manière à être compréhensibles des utilisateurs et réutilisables pour une IA.

N'oubliez pas non plus que la qualité d’une intelligence artificielle dépend de la qualité de son apprentissage. En fait, Luc Julia, qui a inventé Siri, a écrit que "l'IA n'existe pas", car nous devons lui apprendre comment apprendre et quoi apprendre. Et il faut un volume de données d'apprentissage dans lequel puiser et sélectionner les bonnes données.

Quelles leçons retirez-vous de l'introduction de l'IA dans le Service Desk ?

La plus grande leçon pour nous a été d'investir beaucoup de temps et d'efforts dans l’apprentissage avant le lancement, “pour minimiser le potentiel de mauvaise réponse après le lancement du produit”. C'est une chose que beaucoup de gens négligent. Les mauvaises réponses peuvent avoir un impact psychologique négatif à très long terme sur la façon dont sont perçus les chatbots ou toute forme d'IA.

Pour nous, une mauvaise réponse est une réponse totalement absurde, ou qui amène à une impasse. À l'inverse, ne pas avoir de réponse et passer élégamment la main à un agent humain est une réponse acceptable. Investissez massivement dans l’entraînement de l'IA avant de la mettre en service.

C'est pourquoi l'outil que vous choisissez doit être facile à utiliser pour être entraîné, et aussi proche que possible du point de contact. Et cette formation du chatbot est mieux faite par les personnes qui comprennent le mieux le contexte des conversations plutôt que par celles qui ne le comprennent pas.

Il s'agit généralement d'agents humains ou d'analystes du service desk et de chefs d'équipe, qui gèrent les conversations ou tickets si le robot ne peut fournir une réponse utile, plutôt que d'un développeur.

That is why the tool you select must be easy to use to be trained, and as close to the point of contact as possible. And this training of the chatbot is better done by the people who best understand the context of the conversations rather than those who don’t.

Nous apprenons également de nos erreurs. Nous avons essayé de faire un test bêta avec un petit sous-groupe d'utilisateurs, mais nous n'avons tout simplement pas pu générer le volume de données nécessaire pour valider la formation.

Mais nous disposions de plusieurs années de données de “live chat” sur comment les gens posent leurs questions, les mots spécifiques, les acronymes, les expressions familières et les variations linguistiques locales. C'était un atout considérable pour nous.

We also learn from our mistakes. We tried to beta-test  with a small subset of users, but we just could not generate the volume of data to validate the training. But we did have several years of live chat data to draw from on how people ask questions, specific words, acronyms, colloquialism, and local language variation. This was a huge benefit for us. 

Nous avons choisi Konverso comme partenaire car ils offraient toutes les fonctionnalités que nous recherchions. En outre, nous n'avons pas à nous soucier des traductions, car le bot est configuré localement dans la langue de la BU utilisatrice.

Quelles meilleures pratiques pouvez-vous partager après la mise en place de ce DSM CoE?

Je peux résumer ce parcours en expliquant que nous sommes passés du chaos à l'excellence. Nous avons fait beaucoup d'erreurs, mais il est important de ne pas avoir peur de faire des erreurs, d'être suffisamment honnête pour admettre une erreur et la corriger rapidement.

Au fil du temps, nous avons appris de nos erreurs et de nos réussites, ainsi que de celles des autres. Nous avons adapté et fait évoluer notre produit, nos processus et notre façon de penser afin de fournir l’intégration continue, le test continu et la livraison continue (continuous build, continuous test, continuous release). Nous utilisons pour cela une combinaison de méthodologies (SAFe, ITIL, LEAN, etc.), d'expérience et de fonctionnalités produits.

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Bertrand Lafforgue

Written by Bertrand Lafforgue

Bertrand has co-founded Konverso where he leads strategy, sales, partnerships and business development. Konverso has developed a vertical chatbot powered by artificial intelligence to augment the Service Desk team to better support millions of employees everyday.