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Quelle organisation adopter pour valoriser les données ? Les entreprises peuvent être tentées de suivre les effets de mode qui apparaissent sur le marché. Mais ont-elles raison de le faire ? Tous les changements que l’on voit émerger sont-ils nécessaires pour une entreprise ? A l’approche du Salon Big Data & AI 2022, retour sur la table-ronde organisée par Talend lors de la précédente édition et à laquelle nous avions participé.

La transformation digitale est un élément clé pour les entreprises dans leur gestion de la crise actuelle. La notion de transformation digitale amène à parler de budget, de technologie et d’organisation humaine. C’est sur ce dernier point que porte cette table-ronde, et plus précisément sur la gestion des compétences, avec la présence de :

  • Jacques Padioleau, RVP Sales (Talend)
  • Hymane Ben Aoun Fleury, CEO (Aravati)
  • Mick Levy, Directeur de l’Innovation Business (Business & Decision)

Pouvez-vous partager avec nous la vision du marché de la donnée ?

Mick Levy : D’un point de vue des compétences, c’est assez complexe. Les fonctions tournant autour de la data se sont multipliées et on n’a d’ailleurs jamais réussi à franciser leur nom. Il y a des Chiefs Data Officers, des Data Owners, des Data Domain Owners, des Data Managers, Data Engineers, Data Scientists, et bien d’autres professions encore commençant par Data… ! Il est donc parfois très compliqué de se repérer dans cette jungle des métiers.

Il faut donc revenir à des choses plus simples : quelles sont les grandes fonctions que l’on va avoir à couvrir humainement pour pouvoir exécuter correctement la stratégie Data ?

Je vois 5 grandes fonctions, correspondant à des cercles de compétences :

  • La stratégie : c’est là que l’on retrouve le Chief Data Officer, avec comme rôle clé de définir et d’exécuter la stratégie.
  • La fonction technologique : qui pourra être portée à l’IT, éventuellement au digital. La dimension technologique est forte derrière les projets Data.
  • La gouvernance des données, avec comme question centrale la maîtrise du capital informationnel autour de la Data.
  • La transformation : c’est le cercle des usages. On y retrouve les Data Scientists et Data Analysts qui vont réellement valoriser les données.
  • La confiance, qui est encore trop peu développée à mon avis dans les entreprises. On y retrouve le Data Protection Officer (DPO) bien sûr, mais aussi les sujets éthiques qui vont devenir de plus en plus importants.

On va pouvoir ensuite discuter des différents modèles et métiers à décliner. Mais il est essentiel de couvrir ces 5 fonctions avec les métiers, les femmes et les hommes qui composent l’entreprise.

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Data Mesh : comment Spiderman établit les concepts clés des nouvelles architectures data ?

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Hymane Ben Aoun Fleury : En tant que cabinet de recrutement, je m’intéresse avant tout à l’humain. Cela fait 15 ans que l’on parle de la Data au cœur des sujets. Néanmoins, jusqu’à la pandémie, il y avait du wording, des intentions, des idées, … mais ces sujets et métiers n’avaient pas encore l’importance qu’on leur accorde aujourd’hui.

Lorsque les magasins ont été fermés, les entreprises se sont demandé ce qu’elles avaient dans leurs bases, ce qu’elles savaient de leurs clients et comment communiquer avec eux si elles n’avaient plus la possibilité de les voir ? Les entreprises se sont alors rendu compte que leurs données n’étaient pas de bonne qualité.

Aujourd’hui, la data arrive vraiment dans l’environnement stratégie. Au sein des comités de direction, tous les clignotants sont maintenant allumés. Il n’y a pas un client qui ne crée pas de postes pour de la Data, Data gouvernance, Data quality…

Or, le problème humain que l’on a rencontré est qu’il n’y a pas un métier de la data, il y a une multitude de métiers qui gravitent autour de la terminologie data. En revanche, une compétence est à déployer chez chacun des candidats et dans ces métiers : le change management, la capacité à embarquer, à faire changer.

Une 2ème compétence me semble extrêmement importante : savoir connecter les sujets Data à la vision, à la stratégie, au business, et à des indicateurs qui parlent à tout le monde et non plus aux seuls experts de la donnée. C’est l’essor de la data visualisation. Cela demande aux gens d’être expert Data et de comprendre les enjeux du business. Beaucoup de sujets tournent autour de cela.

Enfin, il y a une part d’expertise technique importante présente sur toutes les créations de postes que l’on nous demande. Or, on ne peut pas être le Chief Data Officer d’une entreprise sans savoir réellement dans le détail de quoi on parle et comment tout cela est organisé.

Un autre sujet essentiel est d’évangéliser les comités de directions et les comités exécutifs sur l’intérêt de tous ces métiers et ce qu’ils apportent : Chief Digital Officer, Chief Data Officer, Chief Performance Officer, Chief Analyst, Business Intelligence Officer… Je pense que tous ces métiers de la Data vont être amenés demain à rejoindre les Comex.

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

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Mick Levy : Ce que l’on dit, l’un et l’autre, c’est que la data va engager l’entreprise dans une véritable transformation. Des entreprises vont faire des projets de plus en plus ambitieux. On peut empiler les cas d’usage et, à chaque fois, cela va amener de la valeur. Mais l’entreprise ne tirera véritablement de la valeur par les données que le jour où elle considérera que la data est un véritable actif. Cela conduira alors une vraie transformation afin de la valoriser pleinement. Cela passe par le très haut niveaux : Comex, Codir…

Est-ce qu’une personne seule est capable de gérer tout cela ?

Hymane Ben Aoun Fleury : Non, c’est une équipe, avec une périmètre géographique variable. Selon la taille de l’entreprise, ses sujets et son organisation intrinsèque, le Lead Data peut être du côté DSI, du côté du Chief Data Officer ou du côté Finance.

C’est donc non seulement une équipe, mais surtout une équipe qui peut travailler dans des environnements différents. Certaines entreprises n’ont pas de Chief Data Officer, tandis que d’autres en ont plusieurs. Nous ne sommes pas arrivés à une organisation idéale type que l’on pourrait projeter dans toutes les entreprises, et nous en sommes loin.

Justement, lorsque l’on tape « Data Scientist offre d’emploi » dans un moteur de recherche, on tombe sur 3 millions d’offres. En revanche, par rapport à la tendance de 2020, on serait à -45 % d’offres…

Mick Levy : Tu nous lâches un chiffre, nous ne pouvons pas laisser passer cela, il faut qu’on en discute 😊

Hymane Ben Aoun Fleury : Je vais donner un indicateur… Il y a toujours eu beaucoup d’offres de Data Scientists mais il n’y avait pas de candidats. Ainsi, on peut toujours publier des offres. Une baisse de 45% d’offres ne signifie donc pas qu’il y a moins de postes ouverts.

En revanche, proportionnellement à cette baisse de 45% sur les demandes de postes de Data Scientists, il y a une augmentation extrêmement forte des Data Analysts, des Business Analysts et de tous les métiers un peu plus concrets autour de la donnée.

Par ailleurs, il y a une baisse des offres de Data Scientists mais étaient-ce des Data Scientists que recherchaient auparavant les clients ? Je me suis beaucoup amusée à prendre des briefs pour des postes de Data Scientists qui étaient en réalité des Data Miners. Il y a le terme à la mode, ce que l’on croit d’un métier, et sa réalité…

Deuxième piste : lorsque le business se contracte, que les sujets sont devenus très complexes à cause de la pandémie et de la situation que l’on a tous vécue, des projets « nice to have » ont été mis en stand-by au profit de projets « must have ». Cela a par exemple été le cas de certains projets de R&D, de création, tous les projets liés à l’IA, qui n’ont alors pas été considérés comme des sujets prioritaires.

Il y a une rationalisation aujourd’hui, une meilleure définition des rôles, des attendus… Mick, un commentaire ?

Mick Levy : A côté de la baisse de 45 % des offres d’emploi de Data Scientists, il doit sûrement y avoir une augmentation assez conséquente des offres d’emploi sur les fonctions Data d’une manière générale. Nous sommes face à un excellent signal : les entreprises veulent accélérer sur la Data. Elles ont enfin compris toute la valeur qu’il y a à en tirer et que c’est une transformation. Et surtout, vrai signe de maturité : on a enfin compris qu’on n’attendait pas le magicien d’Oz ou Harry Potter !

L’acculturation doit commencer par une sensibilisation du très haut niveau : le Comex ! C’est de là que doit venir l’impulsion.

Mick Levy

Beaucoup d’entreprises se disaient qu’elles allaient faire de la Data, et imaginer qu’en recrutant un Data Scientist avec un ordinateur et des données, il allait sortir quelque chose de magique. Or, cela ne fonctionne pas comme cela.

On arrive enfin à une rationalisation de cette fonction, et une concentration sur sa valeur ajoutée la plus forte : les maths, les algorithmes, le Machine Learning (ML).

Les Data Scientists vont pouvoir travailler avec les Data Engineers en amont, et avec les Data Architects sur l’architecture, avec les gens de l’infra ou du cloud sur toutes les machines à faire tourner, avec des Data Analysts pour avoir l’approche métier, avec des spécialistes de la Dataviz pour la visualisation des données. Jusqu’ici, les entreprises attendaient tout cela d’un homme providentiel.

La baisse des offres d’emploi de Data Scientist est donc une excellente nouvelle, et est à mettre en corrélation avec une très forte hausse des demandes d’emploi sur la Data.

D’ailleurs, sachez que chez Business & Decision, nous recrutons à peu près tous les postes… 😊

Jacques Padioleau : Chez Talend, nous recrutons aussi 😉

Nous sommes en train de définir tous les rôles et responsabilités. Comment arrive-t-on à insuffler une culture de la donnée ? Comment s’y prendre ?

Hymane Ben Aoun Fleury : Le Change Management est très important. Par exemple, sur l’un de nos recrutements en cours, un de nos clients cherche son Chief Data Officer mais lui a donné un intitulé de type Gouvernance Quality… parce que son enjeu à lui est que chacune des marques du groupe remonte de la donnée qualitative exploitable, correctement organisée et structurée. Le premier enjeu est donc de savoir de quoi on parle exactement, afin d’alimenter intelligemment la prise de décision, quelle qu’elle soit.

Mick Levy : Le volet sur l’acculturation est essentiel. En la matière, on dit souvent qu’un escalier se balaie par le haut. Eh bien, pour l’acculturation, il faut donc commencer par sensibiliser le très haut niveau : le Comex ! C’est de là que doit venir l’impulsion.

La responsabilité des Comex est très forte. Dans beaucoup d’entre eux dans lesquels j’interviens, on se rend compte qu’un actif à part entière de l’entreprise a été laissé de côté : la donnée ! Il est de la responsabilité de tout Comex de se demander quels sont les actifs de son entreprise, et si tout a été fait pour valoriser chacun des actifs. Il faut absolument qu’il y ait ce réveil.

Ensuite, cette acculturation à la Data et à l’IA doit être déployée partout. La data est l’affaire de tous ! C’est une phrase un peu éculée néanmoins c’est la réalité puisque tout le monde est acteur de la qualité des données. C’est un sujet clé dès la collecte des informations.

Ainsi, tout le monde dans les métiers doit être acteur dans la génération des usages. Un exemple : nous accompagnons un grand groupe bancaire dans l’acculturation de 40 000 collaborateurs. Ce groupe a placé la data au cœur de sa stratégie pour les 5 ans à venir. Il a compris que cette transformation se conduit de l’entreprise et passe donc par une transformation de l’humain. L’entreprise a défini alors un certain nombre de personas (fonctions exécutives, business, IT, Data…) et nous avons mis en place un cursus particulier pour accompagner chacune de ces équipes.

Cela a permis aussi de mettre en avant un autre enjeu : l’upskilling. Par exemple, que fait-on à l’égard de ceux qui font de l’infocentre depuis 30 ans dans l’entreprise et que l’on veut faire tourner maintenant sur Big Query, Snowflake, Denodo, et alimenter tout cela par Talend ?

Ces équipes savent faire de la data, elles connaissent très bien les règles de gestion et la matière première. En revanche, et c’est le plus compliqué, elles ont besoin d’être formées sur les nouvelles technologies pour pouvoir continuer à travailler. L’upskilling est donc aussi un challenge très fort dans les entreprises.

La donnée devient un actif de l’entreprise, cela implique donc que l’on crée une entité data. A qui celle-ci reporte-t-elle ?

Mick Levy : Si l’on suit l’idée que la data est un actif à part entière, on doit alors procéder comme avec tous les autres actifs. Le CDO doit donc à mon avis siéger au Comex au même titre que tous les autres directeurs (RH, financier, production, …) qui gèrent un actif.

Ensuite, suivant le niveau d’ambition et la taille de l’entreprise, le choix pourra finalement être fait de le rattacher au digital ou à l’IT. Dans tous les cas, il doit être rattaché à quelqu’un qui siègera au Comex, qui aura directement la responsabilité de la valorisation de ce patrimoine, de la stratégie à exécuter et qui reporte aux membres du Comex et à la Direction Générale en particulier.

Hymane Ben Aoun Fleury : Je suis d’accord !

Cependant, j’ai vu sur plusieurs comptes la direction Data rattachée au CFO…

Mick Levy : Attention danger ! Premier signal : si une entreprise veut réaliser beaucoup de cas d’usage pour la finance, alors pourquoi pas. Néanmoins, le directeur financier devra un jour renoncer à avoir la direction Data sous sa responsabilité afin que la data puisse s’appliquer correctement à d’autres activités transverses à l’entreprise.

Le 2ème signal : rattacher la direction Data au CFO (Chief Financial Officer) indique probablement un pilotage énorme par les budgets et une attente ROI directe. Or, chiffrer un ROI tel que pourrait l’attendre un directeur financier est parfois très compliqué. On y parvient parfois, et c’est une bonne chose. Mais dans les autres cas, l’entreprise doit aller un peu au-delà de ce seul indicateur. Elle doit chercher de la valeur aussi sur d’autres indicateurs, en attendant des retours financiers indirects ou des retours financiers qui peuvent être longs. Encore une fois, nous sommes sur un schéma de transformation.

Lorsque l’on travaille sur un projet data en tant que sujet de transformation, le ROI direct n’est pas ce que l’on recherche en premier donc ce n’est pas le CFO qui doit porter cela.

Gérer la donnée implique de bien connaître le contexte et les enjeux de l’entreprise. Ceux qui connaissent bien l’entreprise ont donc une valeur à apporter. Comment peut-on les aider à évoluer et quelles ressources additionnelles doit-on ajouter pour créer une équipe pertinente ?

Hymane Ben Aoun Fleury : les compétences sont un vrai enjeu. Il faut garder les collaborateurs employables et avoir une capacité à développer leurs compétences tout au long de la vie. Cela va être plus facile lorsque l’on sait que les compétences externes sont rares, chères et volatiles. Autant donc capitaliser sur des ressources internes.

De plus, on voit aujourd’hui que tout le monde ne va pas devenir Data Engineer demain, ni Data Scientist. Mais les nouvelles générations sont plutôt « data driven » en natif. Il est donc possible de faire évoluer des personnes vers ces nouveaux métiers relativement facilement. Il y a des partenaires, des formations, des sites… Et pour moi, c’est une responsabilité de l’entreprise.

Mick Levy : Chez Business & Decision, nous avons opté pour une solution directe, en créant notre propre École de la Data & de l’IA. Face au manque de compétences générales sur le marché, aux difficultés de recrutement pour nous aussi, nous avons décidé d’aller vers des profils qui ont un bon bagage IT, qui ont connaissance de la matière première, et de les accompagner dans la fin de leur formation sur les outils et sur les approches technologiques.

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L’École de la Data et de l’IA de Business & Decision, c’est quoi ?

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Nous avons commencé par des formations Data Analysts et Data Scientists, et les formons complètement sur un cursus complet lié à la Data. Nous avons déjà eu plusieurs promos qui sont sorties de notre École de la Data & de l’IA, et nous proposons aussi ces formations à nos clients. C’est avec ce type de dispositif que l’on a accompagné par exemple le groupe bancaire évoqué précédemment, ainsi que d’autres clients sur de l’upskilling, notamment sur des fonctions technologiques.

Une dernière question, liée à l’intelligence artificielle et volontairement provocatrice. Est-ce la fin de l’humain ? La victoire de la machine ?

Hymane Ben Aoun Fleury : Je suis une experte des ressources humaines et non de la data. Cependant, il me semble que c’est une avancée et une innovation. L’intelligence artificielle permet déjà beaucoup de choses, dans les domaines de la santé, de la recherche, etc.

En revanche, les recruteurs entendent souvent que leur métier est mort parce qu’il s’agit d’un métier d’analyse et de mise en relation. Certaines personnes imaginent pouvoir faire faire ces métiers d’intermédiation par une intelligence artificielle. Eh bien, allons-y ! Cela peut nous aider et nous faire gagner du temps dans des process d’analyse, de screening, d’analyse de candidatures, etc. Mais, si la donnée n’est pas catégorisée de manière extrêmement précis, le cerveau humain continue d’aller beaucoup plus vite que n’importe quelle intelligence artificielle aujourd’hui.

Pour moi, et dans mon métier, je ne vois pas du tout l’intelligence artificielle comme une concurrence mais plutôt comme un outil qui peut faire gagner du temps à tout le monde.

Mick Levy : Je suis totalement d’accord. L’IA est une technologie formidable dont il faut arrêter d’avoir peur. Elle n’est absolument pas près de nous remplacer. Voyez là comme une intelligence augmentée.

Le cerveau humain calcule plus vite que l’IA mais pas pour tout. Par exemple, lorsqu’il s’agit d’analyser des millions de transactions en moins d’une seconde pour détecter si une transaction risque d’être frauduleuse ou non, ou bien analyser l’ensemble des visites clients sur un site web pour venir personnaliser le parcours client en temps réel… Eh bien moi, j’arrête la compet’ !

Il y a une complémentarité à trouver. Les débats ont été nombreux sur l’IA et l’emploi, et se poursuivent encore. Or, pour le moment, toutes les prédictions se sont avérées fausses. Au global, il n’y a pas eu de pertes d’emplois par l’IA jusqu’à présent. Ce qui va surtout arriver, je crois, c’est une adaptation pour parvenir à travailler de mieux en mieux avec l’intelligence artificielle.

C’est aussi un vrai challenge de transformation pour l’entreprise. Celle-ci va devoir trouver la complémentarité entre les forces de l’IA (capacité d’automatisation, de calcul et de vitesse, dès lors qu’il y a de la donnée, en effet) pour le sujet que l’on étudie, et de l’autre côté, les capacités humaines, d’empathie, de créativité et de sentiments, qui sont tout aussi essentielles au business et à l’ensemble des processus de l’entreprise. C’est là que l’on va créer le plus de valeur avec l’IA.

Jacques Padioleau : Merci beaucoup Hymane et Mick !

Business & Decision

Groupe international de consulting et d’intégration de systèmes (CIS), leader de la Business Intelligence (BI) et du CRM, acteur majeur de l’e-Business. Le Groupe contribue à la réussite des projets à forte valeur ajoutée des entreprises et accompagne ses clients dans des domaines d’innovation tels…

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