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05.11.2017

Which companies are behind the Smart City Awards?

At the end of January, Agoria recognised several Belgian cities at its Smart Cities Awards. Here, we take the opportunity to revisit the companies that were partners in this essential transformation.

"According to our estimates, the population of the Brussels-Capital region will increase by 35% by 2050. Our cities will have to do things differently if they want to remain viable for their citizens," explains the CEO of Agoria, Marc Lambotte.

At the end of January, the federation's Smart City Awards once again recognised six cities and municipalities, three in Flanders and three in Wallonia, from 18 candidates from all over Belgium. We have identified four of them.

Agoria Smart City Award Mobility: Kortrijk with Shop&Go

With Shop&Go, the city uses smart systems to manage its parking spaces. Everyone is entitled to 30 minutes of free parking, including in underground car parks, thanks to a number plate recognition system that is both ticket and cash free. There is also a mobile app that lets you book a parking space in advance. This is a first in Europe, and uses the expertise of the company LinkID in secure mobile payment services.

Agoria Smart City Award Living in Wallonia: Houffalize with Letsgocity

The municipality implemented use of the Belgian mobile app Letsgocity for residents and visiting tourists. It allows them to connect with local services and retailers and obtain useful information via geolocation.

Agoria Smart City Award Living in Flanders: Hasselt with CitizenLab

Hasselt turned to a co-creation system to bring the Kapermolen municipal park back to life. To achieve this, the city developed a mobile app which was set up in cooperation with CitizenLab. Through the app, residents have been able to put forward and discuss ideas. The commercial partner, Citizenlab, used cloud software to develop a platform in Belgium that is ready to use and can be fully customised in over 20 languages.

Agoria Smart City Award Digital: Brugelette with Orange and Cropland

Brugelette wanted to collect "objective, reliable and comprehensive data on the road traffic around Pairi Daiza" in order to develop an effective traffic plan. It achieved this aim thanks to a project implemented by the Public Service of Wallonia. This approach based on Big Data and an analysis of several months of mobile telephone data enabled a more precise picture of the road traffic to be compiled, as Orange Belgium's CEO Michaël Trabbia confirms:

"Working in partnership with Cropland, we were able to create six zones around Pairi Daiza to map traffic using data from the pylons at Ath and Mons. This is a great example of the power of digital tools based on Big Data working for smart cities."

To see all projects and for the latest information on this subject, visit the Agoria Smart City Awards website.

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14.12.2016

Tant qu’il y aura des data…

Le graal des big data? Créer une expérience client sans précédent. Mais pourquoi une start-up sans passé réussit à être affective là où ses ainées croulant sous les data rêvent de proximité ? Quelle est l’alchimie gagnante ?

Stocker et traiter ses données numériques, ce n’est pas nouveau. Le datamining non plus. Mais avec les objets connectés et les usages mobiles, les données déferlent littéralement. SMS, chats, photos, vidéos, requêtes à un moteur de recherche, clics sur le net, demandes d’itinéraires sur google maps ou autres, paiements en ligne, contacts client par chatbots ou messagerie, renouvellement automatique des commandes à partir d’un frigo intelligent… des données, nous en produisons sans cesse sans même nous en rendre compte ! Même lorsque nous acceptons la géolocalisation ou que nous nous connectons à une borne wifi...

En 2020, le volume des données devrait être multiplié par 50. Une voiture connectée, par exemple fournit, en une heure de temps, des millions de données utiles à l’automobile, mais aussi aux assureurs aussi ou à l’e-commerce. Et les enjeux ne sont pas moins prometteurs qu’ajuster sa stratégie, personnaliser un service, prendre de meilleures décisions, détecter des tendances, établir des prédictions… 

Il y a toujours eu des statisticiens pour interpréter les chiffres du passé afin d’améliorer le futur, mais aujourd’hui les ‘data scientists’ sont des geeks. Des cursus universitaires voient le jour et l’explosion des données adopte un rythme quasi insoutenable pour que nos connaissances puissent suivre. Seules des machines sont encore à même de gérer de tels flux de données. Les techniques d’apprentissages automatiques (‘machine learning’) permettent de faire mieux et plus rapidement. Un standard pour une utilisation correcte de l’intelligence artificielle serait en cours à l’initiative de noms comme Google, Facebook, Amazon, IBM et Microsoft. Pour Nicolas Méric, fondateur et PDG de la start-up DreamQuark, acteur de deep learning appliqué à la santé et l'assurance, de telles technologies dopent les capacités humaines mais elles ne sont pas vouées à pouvoir s’en passer.

Qui est concerné ?

Aucun secteur n’échappe vraiment au besoin de récolter ses données afin de les faire fructifier en transformant son environnement. Mais disons que certains se montrent plus pressés – ou opportunistes - que d’autres. Les télécoms, le transport, les fournisseurs de gaz, eau, électricité, émergent : la SNCF mais aussi le fabricant de produits de beauté Nuxe épient tous les canaux en ligne en quête de verbatim client pour mieux le connaître. L’ascensoriste ThyssenKrupp, qui veut chouchouter ses cabines et surtout leurs utilisateurs, récolte moult paramètres sur celles-ci afin de parfaire la maintenance et d’anticiper les pannes désagréables.

Les responsables des Big Data en entreprise sont face à trois défis principaux, rassemblés sous la règle dite des ‘3V’: pouvoir gérer de gros Volumes, tenir compte de l’infinie Variété des informations, et parvenir à gérer la Vitesse à laquelle elles sont générées. Les banques n‘y échappent pas. Ces entreprises qui ont d’ailleurs beaucoup à y gagner puisqu’elles disposent de tonnes d’informations transactionnelles sur leur clientèle et créent des processus en tout genre, sont mises au défi : celui de se servir d’un tel trésor pour tester elles aussi de nouveaux services à valeur ajoutée dans un délai le plus court possible.

Momentum

Jean-François Vanderschrick est Head of Marketing Analytics & Research chez BNP Paribas Fortis : « Ce qui me fascine, c’est moins la multitude des données disponibles et des objets connectés que tout ce que la technologie permet désormais d’en tirer. Pas un jour ne se passe sans que je ne sois surpris par quelque chose de neuf. JP Morgan détecte des tendances en achetant les photos de l’occupation des parkings des supermarchés. La Chine développe la reconnaissance faciale pour adapter le lay-out de ses interfaces à l’expression de ses clients. Vous pouvez suivre à la trace votre paire de chaussettes made in USA de son expédition jusqu’au moment où elle franchit le seuil de votre domicile… Tout cela fait partie de notre quotidien au moment même où une banque manifeste ses intentions de s’adapter à la phase de vie que traverse son client – celui qu’elle suit depuis qu’il est actif – pour lui offrir juste ce qui lui est utile. »

Chez BNP Paribas Fortis, le management data franchit récemment un nouveau pas avec la nomination d’un Chief Data Officer membre du Comité Exécutif, Jo Couture. Ce qui signifie aussi des renforts humains, de nouveaux outils analytiques et de nouvelles capacités.

Jean-François Vanderschrick : « Les data analytics doivent nous permettre d’améliorer l’expérience client, ainsi que de garder les coûts sous contrôle et in fine, cela conduit généralement à une plus grande efficacité. »

Selon lui, la courbe d’adoption entame à peine sa phase exponentielle.

Le timing est aussi important que le service lui-même

Les données servent une multitude de domaines : excellence opérationnelle, marketing, détection des fraudes, risque crédit… Les entreprises comprennent désormais qu’elles doivent transformer leurs données en connaissances et en services et bon nombre d’entre elles ont tout pour y parvenir. Toutefois, il convient de ne pas se laisser noyer par la masse d’informations. Le plus compliqué - et source de frustration - est sans doute de pouvoir accéder aux données et de parvenir à les qualifier. Les aspects de compliance ont naturellement tendance à freiner les développements. Réduire le data to market reste cependant un défi majeur car souvent, le timing de la mise sur le marché s’avère bien trop long. Il s’agit aussi d’offrir un service en temps réel, comme c’est le cas chez Monoprix qui analyse le processus de traitement de 200 000 commandes quotidiennes de ses 800 magasins pour intervenir directement sur sa chaîne d’approvisionnement, un processus critique pour l’enseigne française.

« C’est une délicate alchimie à produire entre les tests (la maquette du service est souvent très chouette, mais encore faut-il réussir la généralisation), la mesure du risque et la ‘prioritarisation’ des objectifs », soutient Jean-François Vanderschrick.

Eduquer l’algorithme

Pour peu que l’on dispose des données et de la technologie, et qu’il y ait des enjeux financiers liés, l’imagination reste notre seule limite pour libérer la valeur des données. A côté de projets conséquents et complexes, des quick wins relativement simples sont ici aussi tout à fait possibles et souhaitables, notamment pour permettre aux directions opérationnelles de l’entreprise d’effectuer des analyses élémentaires à partir de grands volumes de données. « Aujourd’hui, une variété d’informations qui semblent peut-être anodines peuvent nous éclairer et servir de déclencheur d’actions : un client qui commence à travailler avec la concurrence, qui place des lignes de crédit ailleurs, ou emprunte un montant particulièrement important, traite avec un autre pays… autant d’informations qui commercialement parlant, méritent toute notre attention et qui sont jugées utiles dans 70 % des cas » ajoute le responsable de BNP Paribas Fortis. Analyser le modèle transactionnel d’un client permettrait de prendre de meilleures décisions de crédit. Il est possible d’améliorer de manière conséquente la pertinence des décisions, comparé à ce que nous pourrions faire sans modèle, prétend Jean-François Vanderschrick qui ajoute encore :

« Grâce au machine learning, nous éduquons l’algorithme à fournir des réponses de plus en plus pertinentes.» 

Si ‘Big is better’, est-ce accessible aux petites ?

Grâce au Cloud (espace en ligne), les PME disposent désormais des capacités de stockage - auxquelles s’associe la puissance de calcul nécessaire pour exploiter les données. C’est un des enjeux majeurs des Big Data. Le second est de savoir comment les traiter. Des logiciels de gestion d’entreprise usant de la technologie cloud, style CRM, outil de suivi des commandes ou des coûts de production, traçabilité des fournisseurs, rendent les big data accessibles aux petites et moyennes entreprises. Seule condition : rassembler toutes ses données au même endroit. La différence entre les corporates et les PME se jouera sur le long terme. Mais les PME pour qui un super statisticien serait impayable, peuvent toujours acquérir des études ciblées et enrichir leurs données par des bases externes…

(Sources : BNP Paribas Fortis, Les Echos, Transparency Market Research, IDC, Ernst & Young, CXP, Data Business)
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27.12.2016

These 4 giants from Silicon Valley want to seduce your IT management

Already champions in everyday life, Google, Facebook, Slack and LinkedIn are adopting innovative and complementary approaches to convert companies. What strategies are they implementing in order to convince you?

Google: the value of data intelligence

Google is adopting an approach which goes beyond communication tools and suites of productivity apps/services. The company has largely transformed its business divisions so that they can exploit cloud infrastructures, big data, analytics and machine learning as a matter of priority. Two competitors are blocking it along the way: Amazon and Microsoft, but for different reasons. Developers have been using Amazon Web Services for a long time, which gives it a history of trust. Microsoft (Cloud, Office) also has a historical presence in IT departments around the world. In this approach, linked to the processing of sensitive data, Google still needs to evangelise: a company is not as easily convinced as a consumer, particularly when it comes to strategic or confidential data. Its weapon: the power of its artificial intelligence tools to process data silos.

Facebook: introducing WorkPlace, naturally

After more than a year of development with partner companies such as Danone, Starbucks, Royal Bank of Scotland and Booking.com, Facebook officially launched WorkPlace last October. This Facebook spin-off enables organisations to create an internal social network - completely private and secure - within an interface familiar to all employees in their everyday life, introducing head-on competition for already widespread tools such as Chatter (Salesforce) or Yammer (Microsoft). Unlike free Facebook, WorkPlace is billed monthly depending on the number of users: $3 for the first 1,000, $2 for the next 9,000 $1 for over 10,000 users.

Slack: real-time collaboration becomes mainstream

Despite the introduction of Microsoft Teams on its turf, Slack remains confident in its strategy of creating tools that allow greater communication and productivity within companies.

"We find this offensive both flattering as well as intimidating, given Microsoft's means, but we think there is sufficient space in the market for several players", declared April Underwood, VP of Slack at the beginning of November.

A market that Slack has largely contributed to opening and driving, by introducing the concept of real-time collaboration. Its weapon? Agility, despite its still limited size and its proven and copied tools. Result: 4 million active users everyday and constant growth.

LinkedIn: from B2B marketing for... Microsoft

Microsoft Closes Acquisition of LinkedIn at the beginning of December. The transaction, which runs into billions of euros, has been followed closely by the European Commission. Despite a strong position in the business, mainly at a human resources level, LinkedIn needs 25 billion euros from Microsoft to pursue its offensive in the domain of professional tools, in a hugely competitive climate. For Microsoft, the acquisition will enable the company to reach B2B marketing targets such as recruitment agencies, head-hunters and businesses. To explain the synergy sought in simple terms, the CEO of Microsoft, Satya Nadella, gives the example of a meeting where everyone present sees their LinkedIn profile, linked to their invitation.

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27.12.2016

Trend spotting. A manual.

Would you like to know what people will want next? If so, all you have to do is look at successful innovations and the expectations they generate, according to David Mattin, trendwatcher at www.trendwatching.com and co-author of the book Trend-Driven Innovation.

Any professional is long accustomed to the hyper-accelerated pace of innovation that sees new products and services arrive and disappear at light speed. With that comes the sense that consumer behaviours and mindsets change faster, more unpredictably — chaotically, even — than ever. Put together, it's an avalanche that can feel overwhelming.. That is, in summary, what David Mattin writes in his article How to spot a trend at www.trendwatching.com.

Still, being on board wih the latest trends or even anticipating them doesn't have to be the preserve of a chosen few with seemingly magical intuition, Mattin says. According to him, trendspotting can be a simple, replicable process that anyone can do. His article provides a model that answers the question that any start-up, CEO, marketing director or product developer struggles with: what will my customers want next?

Human needs

There are various methods to determine what customers want. Traditional market research is the most well-known method. Yet Mattin believes this method is inadequate to spot future trends in an environment of rapid change.

”After all, our job is to figure out what people will want before they want it. People often don't know what they want until you show it to them."

Observing potential customers with ethnographic fieldwork is another research method. This can yield deep insights, but it is hard, slow and expensive. Big Data can provide useful customer information, but it usually only allows you to optimise what you’re already doing. Big data rarely generates the radical insights that can underpin something truly new, Matting claims.

So what’s the answer? The key to actionable foresight lies in looking at the overwhelming onslaught of innovation — new brands, products, services, campaigns, experiences and more — that now parade before our eyes and across our screens every day.

Mattin: "The ultimate answer lies in the customer expectations those innovations are creating. In order to be successful, businesses must meet those expectations at the right time.”

In order to spot consumer trends, it is essential to define what a trend is exactly. According to the trendwatcher a trend is a new manifestation - in behaviour, attitude or expectation - of a fundamental human need or want, usually via a new technology or an economic or social change. In other words:, when an age-old human need: for connection, security value, excitement… is served by a new technology, this will most likely introduce a new trend. A good example of this is Napster, the well-known illegal music streaming platform from 1999 This innovation served the basic needs ‘novelty’ (more music) and 'convenience' (instant access). It was this innovation that has led to iTunes, Netflix and Spotify, all of which satisfy those needs and are extremely successful.

Learning from Uber

But there's still a piece of the puzzle missing. How does a cluster of innovations that serve a basic need in a new way become a worldwide trend? The answer lies in two words: expectation transfer.

David Mattin: “When an innovation serves a basic human need in a new way, it sets new customer expectations: it primes consumers to expect something new. Once created, new expectations spread across markets, industries, product and service categories.”

He refers to Uber as an example, with which the basic human needs of 'convenience' and 'low-cost transport' are served. The iconic innovation of Uber raised consumer expectations of one-touch smartphone fuelled services, and these expectations were served by others, such as Handy, an American on-demand home services start-up that earned 50 million dollars in just one month.

Mattin claims it is crucial to watch as many innovations as possible, as this allows you to tap the collective intelligence of the business crowd around the question: what will customers want next? When you spot a cluster of similar innovations, you'll know that you could be on to an interesting new signal of where customers are heading. The trendwatcher also emphasises to not dismiss innovations that seem niche or even ridiculous — they can often be weak signals of powerful new emerging expectations.

“Remember when couch-surfing was just for students and broke travellers? Now, Airbnb will let you rent the Villa Machiavelli in Tuscany for 5,164 pounds per night”, Mattin argues.

Goldmine of opportunities

The trendwatcher concludes that in order to spot trends, you should start interrogating every innovation you see for the new customer expectations it creates, and pretty soon it will become a habit.

“That habit becomes something more: a new way of seeing the world that turns the overwhelming flood of innovations into a goldmine of opportunity. Of course, you'll need to apply the trends you spot. That means turning them into winning new innovation ideas, and then executing.”

Read the whole article here

(Source: www.trendwachting.com)

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26.01.2017

Disruptie zegt u?

Wie als eerste zijn wapen trekt, is de winnaar in de technologische Far West die disruptie of ontwrichting lijkt teweeg te brengen. Aldus filosoof Bernard Stiegler met zowel een boodschap van hoop als van vertwijfeling.

Bernard Stiegler is filosoof en directeur van het Institut de recherche et d’innovation (IRI) van het Centre Georges Pompidou. Hij is ook auteur van het werk 'Dans la disruption : Comment ne pas devenir fou ?' (Les Liens qui Libèrent).

Volgens de filosoof is disruptie het resultaat van informatica waarvan we veeleer knechten zijn geworden, terwijl we er meester over hadden moeten blijven. Die informatica is zo alomtegenwoordig en zo vreselijk snel geworden dat we niet meer kunnen volgen en zelfs het gevoel krijgen dat alles ons ontglipt. Het lijkt alsof we vanop afstand door een computer worden gestuurd en aan handen en voeten gebonden zijn.

Van afdwalen tot helemaal de weg kwijt!

Niemand, zelfs de ‘disruptoren’ niet, heeft nog het gevoel dat hij het systeem de baas is. Maar wanneer we technologie op gelijk welke manier laten ontwikkelen, mogen we, volgens Stiegler, perverse effecten verwachten. Digitale platformen, zoals Uber en Airbnb, bedreigen niet alleen onze businessmodellen, maar beïnvloeden ook sterk ons gedrag.

Leidt de disruptie tot een soort van waanzin? Bernard Stiegler gebruikt het beeld van een technologische Far West. Maar kan het eigenlijk wel dat degene die het eerst zijn wapen trekt, wint? Bernard Stiegler is van mening dat een maatschappij pas goed werkt als wat er werkelijk gebeurt ook een rechtsgeldig karakter heeft. Technologie zou bijgevolg dan zeker niet verantwoordelijk zijn voor alles, maar zou soms eens de remedie of soms eens het gif kunnen zijn.

Het zou pas echt waanzin zijn als we niet meer kunnen dromen. Het is wellicht geen toeval dat het zelfmoordcijfer bij jongeren in Palo Alto, de rijke hoofdstad van Silicon Valley, vier keer hoger ligt dan het gemiddelde in de Verenigde Staten ...

Dit alles ontkennen brengt psychose in zijn zog mee. Ook al gaat het niet echt meer, toch zeggen we niets! Managers van grote bedrijven worden al voor veel minder afgedankt.

Tijd voor een verantwoordelijke digitalisering

Bernard Stiegler zegt: "Het is ons doel om door middel van (positieve) disruptie te komen tot beschaving in plaats van tot barbaarsheid." Volgens hem heeft het Californische disruptieve model, gebaseerd op de exploitatie van het World Wide Web, ‘disruptie’ getransformeerd en verziekt door platformen te ontwikkelen die alleen maar bedoeld zijn om ons gedrag te berekenen.

Heeft er nog iemand controle over de algoritmen, vraagt ook Belgisch wiskundige Luc De Brabandère zich bezorgd af. Nu machines steeds krachtiger worden en Big Data immense proporties aanneemt, worden wij aangezet tot dingen die ons simpelweg te boven gaan. We zijn er zeker van dat we niet meer zonder machines kunnen, maar we zijn er niet meer zo zeker van dat we het allemaal nog begrijpen. Zo zou Google naar verluidt werken aan een nieuwe stopknop om machines met artificiële intelligentie te kunnen stoppen wanneer men alle controle dreigt te verliezen.

'Sociale' netwerken?

We noemen ze 'sociaal', maar wat hebben ze daarvan overgehouden? Het gevaar schuilt erin dat ze ons net minder sociaal en verslaafd maken ... "Wanneer komen er echt sociale netwerken?", protesteert de filosoof die ijvert voor een nieuwe digitale cultuur. Volgens hem is positieve disruptie een weldoordachte en beredeneerde ontwrichting, waarbij er geen structuren worden ontmanteld of de mens heimelijk door machines wordt vervangen. Het is er veeleer één waarbij de limieten en doelen duidelijk worden afgebakend en verkondigd. Lees: totaal het tegenovergestelde van de uberisering.

Automatisering kan een verstandige remedie zijn voor zover ze enorme mogelijkheden biedt, een nieuwe economische solvabiliteit tot doel heeft en een ware collaboratieve economie tot stand brengt. Disruptie? Zeker, maar dan wel positieve.

(Bronnen: https://ondernemingen.bnpparibasfortis.be/nl, filosofie en management)

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