Les métiers de la data : quelles compétences pour exploiter les données ?

Les métiers de la Data se développent et attirent de plus en plus de talents. En parallèle la demande des entreprises explose. Mais comment s’y repérer parmi les différents intitulés ? Et surtout quelles sont les compétences à développer pour se lancer dans les métiers de la Data ? Quels sont les besoins et par quoi doivent commencer les entreprises ? Les réponses de Mick Levy, directeur de l’Innovation Business (Business & Decision), dans une interview menée par Isabelle Barth et réalisée pour Xerfi Canal.

Nous abordons ici la question de la transformation numérique des entreprises. Or, avoir des données ou une intelligence artificielle ne suffit pas, il faut aussi des hommes et des femmes. De nouveaux métiers émergent : Data Scientist, Chief Data Officer, Data Architect… Ces nouveaux métiers vont constituer une organisation qui va permettre de développer ce qu’on appelle le nouveau pétrole, l’utilisation des données. Comment y parvenir ? Xerfi Canal a posé la question à l’un de nos experts, Mick Levy.

Quels profils pour quelles missions ?

Isabelle Barth : Imaginons que je suis chef d’entreprise et que j’ai pris conscience que mes données était le nouveau pétrole. Il faut les exploiter, je vois à peu près pour quoi (parce qu’il faut bien sûr du sens !). J’embauche qui ? Comment ?

Mick Levy : La première chose va être de faire avec les personnes que l’on a, et en particulier avec les métiers et experts qui connaissent bien le business. Allez les voir et cherchez à comprendre ce qu’ils pourraient faire de plus s’ils avaient plus de connaissances, s’ils étaient en capacité de manipuler plus de données.

J-14

Matinale Data & IA

05 Déc 2024 |08h30 – 14h00 Paris

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Isabelle Barth : Par exemple, on peut donc demander au directeur commercial ce qu’il voudrait davantage comme informations sur ses clients, au directeur prod sur la qualité du produit, etc. ?

Mick Levy :  Exactement ! A l’ensemble des directions métiers. Et peut-être les mettre dans un certain environnement pour parvenir à se projeter sur ces possibilités : par des séances d’idéation, du brainstorming et autres techniques du même genre… En premier : fixons déjà un cap ! Donnons-nous des usages, c’est la première des choses.

Ensuite, il va falloir un peu de technique dans tout cela pour arriver à manipuler les données. Peut-être y a-t-il une personne en particulier dans l’entreprise qui est déjà à l’aise dans la manipulation des données de sa direction.

Développer l’écosystème de son entreprise et favoriser l’émergence des projets Data & IA

Peu à peu, on va chercher à développer cet écosystème. D’un point de vue technologique et de création des usages, on va s’intéresser aux métiers de Data Analyst qui sont des métiers qui connaissent très bien le business. Il s’agit, par exemple, de quelqu’un qui connait bien le métier, les clients, les processus, mais également les règles qui régissent les données de l’entreprise, et qui va savoir comment les valoriser, et ce qu’il va pouvoir apporter en les manipulant.

Si l’on veut aller sur des cas d’usage plus avancés, comme aller vers de l’IA, des algorithmes, du prédictif (par exemple, prédire quel va être le chiffre d’affaires de l’entreprise pour arriver à créer des objectifs selon des potentiels réels de chacune des zones de chalandise), alors on va s’orienter vers des profils un peu plus experts : les Data Scientists. Ce sont des profils à la croisée des chemins entre l’informatique et les mathématiques, et qui ont aussi une vision business pour parvenir à valoriser de la plus forte manière possible les données.

Nous sommes en train d’entrer dans un nouveau volet de la transformation numérique, qui est celui la transformation Data et IA.

Mick Lévy

Isabelle Barth : En fait, on est toujours sur des principes de gouvernance, des TIC de production ? On retrouve tous les schémas classiques autour de cette exploitation des data et de leur valorisation ?

Mick Levy : Effectivement, on va retrouver tous les schémas classiques de la valorisation d’un actif de l’entreprise. Il va donc falloir mettre toute l’organisation qui va autour, avec des spécialistes de cette valorisation – Data Analysts et Data Scientists.

Des profils plus techniques pour accélérer sur la Data et industrialiser les cas d’usage

Et pour accélérer sur la data et industrialiser ces cas d’usage, on va devoir aller voir les personnes de l’IT. Et ce, parce qu’il va falloir passer véritablement par un mode industriel, que les tuyaux de données arrivent de façon régulière, que le moteur tourne de façon régulière et aussi – peut-être – à grande échelle.

Là, on va s’intéresser alors à des métiers plus techniques : Data Engineer, Data Architect. On parle également de plus en plus du métier de Machine Learning Engineer.  Ces derniers sont des ingénieurs qui font tourner les algorithmes de Machine Learning en production à grande échelle. Cela correspond au 2^ème cercle, parmi les 4 cercles autour des métiers de la data.

Elles sont importantes parce qu’elles font le lien dans cette connaissance quasi encyclopédique des données de l’entreprise.

Enfin, le dernier cercle – très important aussi – est celui de la confiance, de l’éthique. Évidemment, il y a la profession de DPO (Data Protection Officer) qui a été mise en lumière grâce au RGPD depuis 2018. On va aussi de plus en plus voir une personne en charge de l’éthique, autour des algorithmes d’intelligence artificielle.

Isabelle Barth : On ne va pas se mentir, c’est difficile de trouver ces personnes. Ce sont des compétences encore très rares. On a peut-être de très bons techniciens, des gens qui comprennent la conduite du changement et qui ont cette expérience métier. Mais cette capacité de dialogue – que vous avez – est quand même une denrée rare ?

Mick Levy : c’est une denrée rare et qu’il va falloir faire émerger dans l’entreprise. Parce qu’en plus d’avoir une compréhension a minima de cette matière première, de ces opportunités et des enjeux à la manipuler, il faut absolument garder une vision business, bien connaître les processus de l’entreprise et son fonctionnement. Et cela est encore assez complexe.

Isabelle Barth : Oui, il y a celui qui fait mais qui ne sait pas à quoi cela sert, et il y a celui qui voit à quoi cela sert mais qui n’est pas capable de dialoguer avec les autres métiers.

La nécessité d’une acculturation très forte de la Data et de l’IA dans les entreprises

Mick Levy : C’est là qu’il y a des zones de frottement. Nous sommes face à des enjeux gigantesques de transformation pour l’entreprise. Nous sommes en train d’entrer dans un nouveau volet de la transformation numérique, qui est celui la transformation Data et IA.

Cela va nécessiter une acculturation très forte dans les entreprises : soit de l’acculturation, soit de la formation pour les personnes dont il va falloir revoir les compétences. Cela va être une nécessité pour aller sur de nouvelles compétences. Mais, a minima, une acculturation très large dans l’entreprise va être nécessaire pour que chacun soit en mesure de comprendre les enjeux autour de cette matière première, autour de la data.

Il s’agit également de comprendre comment on va travailler avec les algorithmes demain dans l’entreprise, et de créer des algorithmes efficaces et utiles à chaque entreprise et à la société de manière générale.

Il y a de très forts enjeux d’acculturation, et véritablement de transformation de la culture de l’entreprise pour la data et l’IA.

Isabelle Barth : Si l’on voit les choses de façon positive, de nouveaux métiers émergent avec la possibilité pour de nombreuses personnes de reconversion ou de formation pour aller vers ces métiers. Ce n’est pas près de s’arrêter !

Mick Levy : Ah non, ce n’est pas près de s’arrêter ! Et ce sont des métiers passionnants pour lesquels il y a une demande énorme. Rien que chez nous, chez Business & Decision, nous recrutons à tour de bras.

Nous avons même dû créer notre propre école, l’École de la Data, pour parvenir à former des profils techniques et généralistes au départ, aux métiers spécifiques de la Data. Donc les entreprises rivalisent d’ingéniosité pour attirer les talents, trouver les profils, ou les former. C’est une mission quasi sociétale, pour parvenir à avoir plus de monde, plus d’effectifs. Cela va être un enjeu même pour la France et l’Europe en termes de compétitivité sur ces métiers-là.

Isabelle Barth : C’est un bon tour d’horizon ! Merci Mick !

Mick Levy : Merci !

Le conseil lecture 📖😉
« Sortez vos données du frigo – Une entreprise performante avec la Data et l’IA », Mick Levy, Dunod.
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