LCA as a Service

Quantis a connu une croissance rapide et devait poser les bases d'une gestion appropriée des données de référence. Quantis disposait d'un progiciel de modélisation devenu referentiel de données LCA pour l'entreprise. L'équipe digitale était organisée comme un pool de ressources utilisées dans des projets hétéroclites.

Notre ambition :

• Construire un référentiel de données, calculées selon les méthodologies LCA, aisément accessible à tous les analystes
• Fédérer une équipe pluridisplinaire (métier, digital, ops) dédiée au produit

En trois mois

• Nous avons livré un MVP donnant accès à 80% des données souhaitées
• La recherche de données est passée de 10 min/dataset (via progiciel) à 10 s/dataset, soit un gain de temps cumulé équivalent à la pause repas de chaque analyste

Nous avons soudé l'équipe autour de la réalisation de ce MVP

• Partage d'une vision ambitieuse du produit
• Mise en place des rituels et pratiques (livraison et démo tous les 15 jours, rétrospectives, expérimentation (ex. graphes d3js))

Nous avons mis à disposition notre expertise

• Mathématiques: calcul d'impacts environnementaux à partir d'un graphe de données
• Ingénierie des données: robustesse du pipeline assuré par une stratégie de tests appropriés et reproductibles
• Conseil orienté processus et organisation:
  • encadrement de la Product Owner (ex. toujours mesurer la valeur métier, mesurer fréquemment les retours clients)
  • responsabilisation grandissante de l'équipe (ex. chacun, juniors inclus, déploie en production)

Les prochaines étapes

• Ajouter des données de références secondaires
• Concevoir des capacités de visualisation plus riches (analyses de contributions, impacts sectoriels, etc.)

Aujourd'hui, tout en continuant à s'appuyer sur nous au besoin, l'équipe est plus autonome :

• La Product Owner est indépendante
• Les rituels sont animés et pérennisés par l'équipe elle-même
• Les déploiements en production sont réalisés sans notre intervention