Pénurie de compétences en Data / IA : quelles solutions ?

Les entreprises peinent à recruter des profils data et s’inquiètent du retard que pourrait leur faire prendre ce manque de compétences. Data Scientist, Data Analyst, Data Steward… tous les métiers sont touchés. Quelles sont les compétences recherchées par les entreprises ? Comment des formations pourtant pointues peuvent-elles aussi peu convenir aux besoins des entreprises ? Comment y remédier ?

Compétences Data : en tête des préoccupations pour l’avenir

Dans une enquête menée par Kantar et l’ESSEC Business School du 25 mars au 21 avril 2021, intitulée « Le futur des métiers de la data vu par les grands groupes français », 29% des responsables des activités digitales et responsables Ressources Humaines de grandes entreprises mettaient les compétences métier et data en tête des « grands enjeux liés à l’évolution des métiers de la data dans les années à venir ».

De quelles compétences liées à la Data et l’intelligence artificielle ont-ils alors réellement besoin ?

Les métiers de la Data les plus demandés

Les professionnels sont généralement issus d’écoles d’ingénieurs ou de formations scientifiques universitaires. De nouveaux métiers sont nés pour « faire face » au Big Data ; voici les 10 métiers les plus demandés, leurs principales compétences et spécificités.

Data Analyst

Le Data Analyst est le profil le plus demandé. Ses compétences techniques sont polyvalentes et s’étendent aux langages de programmation. Il possède également une grande appétence pour les statistiques. Il sélectionne les données, les intègre, élabore des dashboards, automatise des requêtes.

Data Engineer

Le Data Engineer définit des solutions techniques dans une infrastructure définie par le Data Architect. Il maintient les applications techniques, intègre les données en veillant à leur qualité, et monitore les flux.

 Data Scientist

Le terme est très utilisé, bien que les profils soient parfois très différents. Il automatise les traitements grâce à des algorithmes intelligents. Expert en mathématiques, il est aussi capable de modéliser la reconnaissance d’image ou de langage. Si certains s’interrogent parfois sur l’avenir du métier de Data Scientist, ces professionnels ont de (larges) beaux jours devant eux.

Data Architect

Le Data Architect organise la gestion de la donnée brute, en optimisant les flux. Il peut suggérer des changements de modélisation. Il conçoit l’architecture de données, assure la cohérence du modèle de données et maintient le dictionnaire de données.

Chief Data Officer

Le Chief Data Officer (CDO) est le directeur de la stratégie data. Il met en place un cadre propice et sécurisé pour les décideurs de l’entreprise. Pour ce faire il choisit les plateformes et les logiciels de Business Intelligence, et les solutions d’Intelligence artificielle, en synergie avec le DSI et avec les métiers.

 Chief Analytics Officer

Le Chief Analytics Officer est le Data Scientist en chef. Il décide quelles données fiables et cohérentes serviront la prise de décision de l’entreprise. Il utilise pour cela des outils d’analyse.

Data Protection Officer

Le Data Protection Officer (DPO) est chargé de la gouvernance des données, et tout particulièrement de la protection des données. C’est le responsable de la mise en œuvre de la Réglementation Générale sur la Protection des Données (RGPD).

Machine Learning Engineer

Ce métier est souvent confondu avec celui de Data Scientist. C’est le Machine Learning Engineer qui va mettre en œuvre des modèles d’apprentissage. Ses compétences sont multiples, allant des statistiques et mathématiques aux langages informatiques, en passant par la modélisation et la sécurité.

Database Administrator

Le Database Administrator (DBA) n’est pas un acteur nouveau. Il gère une base de données, de sa mise en place à son exploitation en passant par son paramétrage et son optimisation. Rigoureux et organisé, il a aussi su s’adapter aux nouvelles architectures.

Data Steward

Pilier de la Data gouvernance, le Data Steward est garant du cycle de vie de la donnée. Son excellent relationnel lui permet de recueillir la définition de la donnée, pour en améliorer les process de traitement, grâce à une communication aux autres acteurs du Data Management.

Pénurie de compétences, lacunes des formations

La pénurie de compétences autour des données est avérée. Dans une étude réalisée par l’institut YouGov pour le compte d’Alteryx en mai et juin 2021, 44% des chefs d’entreprise estiment que leur organisation va prendre du retard par rapport aux concurrents à cause d’un manque de compétences data.

Dans l’enquête de Kantar, 74% des cadres dirigeants disent avoir du mal à évaluer les besoins en compétences data, et 51% estiment que les formations de l’enseignement supérieur ne sont pas suffisantes.

La pénurie de profils Data & IA est donc installée, et les formations actuelles ne permettent pas encore de la juguler. Quelles sont alors les solutions pour lever ce frein au développement des entreprises ?

Décloisonner métiers et IT

Les entreprises cherchent avant tout des experts informatiques (63%) mais aussi des compétences métiers (50%).

Mais les sondés regrettent aussi que les profils soient ou des experts techniques manquant de soft skills, ou des experts métiers sans aucune connaissance informatique.

Pour pallier le problème, 29% d’entre eux ont pour objectif un meilleur lien entre les équipes IT et business. Or, c’est là que le bât blesse. On peut en effet difficilement espérer que des équipes qui ne parlent pas le même langage communiquent efficacement entre elles.

Constatant que les informaticiens comprenaient mal les métiers de l’entreprise, on leur a demandé pendant des décennies de se former aux métiers, mais la complexification des SI a conduit à une spécialisation technique encore plus folle. Et aujourd’hui, à cause de la pénurie, il arrive d’embaucher des gens du métier pour faire de la gouvernance de données, le plus souvent sans aucune compétence en modélisation, et parfois même sans faculté d’abstraction.

Guillaume Chevillon, professeur en économétrie et statistique à l’Essec, remarque que « les grands groupes français déplorent le manque de compétences hybrides en France, entre data et métiers, entre hard et soft skills ».

Il est donc essentiel d’adapter au plus vite les formations des uns et des autres pour hybrider les profils. En plus de leur formation mathématique et technique, les ingénieurs doivent se former aux différents business. De leur côté, les profils marketing, logistique, finance, produit… doivent être profondément acculturés à la data.

Les compétences à acquérir

Huit offres d’emploi sur 10 indiquent une volonté d’embaucher des professionnels titulaires d’un master ou d’une école d’ingénieurs. Les recruteurs privilégient ainsi des profils avec 3 ans d’expérience dans environ 50% des cas.

En termes de hard skills, les principales compétences recherchées sont :

• Blockchain
• Plate-forme cloud et bases de données
• Langages informatiques
• Architecture(s) et stockage.
• Intelligence artificielle

Dans le domaine des données, avoir des connaissances techniques ne suffit pas. Des soft skills sont cruciales, parmi lesquelles :

•     Capacité d’adaptation
•     Sens du relationnel
•     Communication
•     Travail d’équipe
•     Autonomie
•     Prise d’initiatives
•     Organisation
•     Prise de décisions
•     Esprit de synthèse
•     Rigueur
•     Polyvalence
•     Expression orale/écrite

L’École de la Data et de l’IA

L’École de la Data & de l’IA de Business & Decision est une référence pour la formation data. Créée en 2018, elle incarne les ambitions singulières des ESN : recruter les talents et les former aux métiers d’avenir. Elle propose des formations par modules pour les métiers clés : Data Engineer, Data Analyst, Data Scientist… ainsi que votre culture data.

L’enseignement s’appuie sur un programme de formation unique et exclusif, conçu et développé par nos experts qui apportent aux participants l’expérience de centaines de projets data menés pour les clients. Business & Decision s’associe à des partenaires de référence pour faire bénéficier les participants des solutions les plus innovantes du marché. Certains modules peuvent être certifiés par des partenaires commerciaux et décisionnels.

Parlant alors un même langage, les équipes d’experts de demain s’interconnecteront alors plus facilement, au bénéfice d’une entreprise qui aspire à exploiter ses données.

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