L’une des difficultés majeures d’une fusion/acquisition est de pouvoir accéder rapidement et en toute sécurité aux données des deux structures pour créer une vue d’ensemble. Le Cognitive Search et l’analyse de l’ensemble des données des deux entreprises offrent aux utilisateurs du nouveau groupe une vision contextuelle et unifiée de toute l’information quelle que soit sa provenance et sa structure.

Les fusions et acquisitions sont des opérations complexes qui nécessitent la consolidation des offres, des structures et processus organisationnels, des infrastructures informatiques, et des règles de gouvernance de chaque entreprise. L’intégration de tous ces éléments, notamment d’un point de vue technologique, nécessite souvent des projets longs et onéreux. Parfois, les difficultés rencontrées lors de cette phase entrainent un échec de la fusion-acquisition. Pour éviter ces écueils, la mise en place d’une plateforme de Cognitive Search et Analytics est l’un des moyens de faciliter et d’accélérer la réussite d’une fusion des deux compagnies.

Le nouveau groupe créé par une fusion se retrouve face à des données hébergées dans de multiples applications avec des formats divers et variés (structurés, non structurées, documents, vidéos, images, …). Chaque entreprise possède, par exemple, son propre CRM (Customer Relationship Management) et ERP (Enterprise Ressource Planning) … Etre en mesure d’accéder au capital informationnel des deux structures est une étape fondamentale mais souvent très complexe. Or, une fusion n’a d’intérêt que si elle est rapidement opérationnelle, c’est-à-dire capable de tirer immédiatement partie des atouts de chaque entreprise afin d’assurer à la nouvelle société un positionnement stratégique, une diversification de son offre, de son marché, ou encore des gains de synergie. Mais ces objectifs ne sont atteints que si les collaborateurs peuvent accéder aux informations consolidées dont ils ont besoin pour faire leur travail dans le contexte élargi et mettre en commun leurs compétences.

Analyse sémantique, machine learning, classification : trois techniques au service d’une meilleure intégration  

Déployer une plateforme de Cognitive Search et Analytics permet aux collaborateurs d’accéder aux informations pertinentes dans le cadre de leur mission via une interface unique. Ils n’ont pas forcément besoin de connaître la structure des données ou les applications diverses et variées des deux entreprises : chacun exprime sa requête dans sa langue maternelle et accède à l’information où qu’elle soit dès lors qu’il dispose des droits d’accès.
L’intervention de technologies telles que la classification, le calcul de similarité et le clustering est clé dans ce processus. Grâce à ces dernières, les plateformes de Cognitive Search découvrent des grappes d’information sémantiquement similaires entre les deux univers de données, permettant ainsi aux personnes autorisées d’accéder à l’ensemble des informations quels que soient leurs lieux de production d’origine. Les documents semblables sont ensuite rassemblés dans un cluster et les systèmes redondants ou inutilisés sont identifiés afin d’être supprimés.

Par ailleurs, les algorithmes du Machine Learning analysent dynamiquement les écrits des collaborateurs afin d’identifier des « user profiles » et de créer des « groupes de pairs » en reliant les personnes avec des intérêts et des compétences similaires au sein des deux compagnies. Ainsi, les plateformes de Cognitive Search et Analytics leur proposent des contenus pertinents du nouvel univers dans leur contexte de travail. Une façon de faciliter la collaboration et le partage d’informations dans le groupe consolidé tout en respectant les profils de sécurité.

Vente, marketing, finance, RH, R&D…un challenge pour l’ensemble de l’entreprise  

Dans une fusion, chaque direction métier doit se regrouper avec son homologue : les directions marketing entre elles, directions financières entre elles, etc. Pour simplifier le travail de ses collaborateurs, chaque direction peut créer des applications métier au-dessus de la plateforme de Cognitive Search, des « Search-based applications » (SBA), offrant l’interface la plus naturelle pour chaque métier, adaptée aux processus métier les plus répandus.

Par exemple, pour les processus de vente et marketing, les « SBA » offrent un accès unifié aux différents CRM et permettent plus facilement la découverte de contenus et d’informations pertinents (données client, documents produits, processus de vente, contrats…).

La démarche est identique dans le rapprochement des directions Finance, Comptabilité RH ou R&D. Des « SBA » dédiées fournissent un accès complet et consolidé à l’information de chacune des solutions métiers des deux entreprises, parfois très disparates.

Déployer une plateforme de Cognitive Search et des SBA nécessite de s’entourer de compétences internes ou externes. Pour assurer le bon fonctionnement des algorithmes de Machine Learning, il est à la fois nécessaire de pouvoir contrôler la qualité des données injectées et des résultats fournis. Des compétences de Data Scientist et de paramétrage d’une plateforme de Cognitive Search sont donc essentielles pour le bon déroulement du projet.

Si l’adoption d’une plateforme de Cognitive Search nécessite l’entourage de quelques professionnels, elle facilite considérablement la consolidation des entreprises lors d’une fusion-acquisition. En permettant ainsi aux collaborateurs d’accéder, en toute simplicité, à l’ensemble des informations issues des deux compagnies, cette technologie favorise la transparence, la communication et le partage de l’information dans l’ensemble de l’entreprise.  Une façon de s’assurer une fusion rapide et réussie.

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Youssra El Harrab est Responsable Marketing chez Sinequa