A travers notre livre blanc « Les humains derrière l’Intelligence Artificielle », nous nous sommes intéressés aux enjeux de l’IA en matière de performance et de compétitivité pour les entreprises et, de fait, en termes de compétences et de recrutement. Chafika CHETTAOUI, Group Chief Data Officer chez Suez, nous apporte un éclairage complémentaire grâce à son expertise en matière de Data Gouvernance. Pour elle, « l’IA est une extraction de la valeur à partir d’une donnée ». Pourquoi développer une culture data ? Quelles nouvelles orientations pour les métiers de la data ? Comment structurer cette compétence clé pour plus de performance ? Retour à la source des évolutions technologiques récentes : la donnée.

Pourquoi le développement d’une culture data est essentiel

Pour que les technologies de l’IA puissent se révéler à la fois fonctionnelles et efficaces, l’enjeu premier est, pour une organisation, d’avoir accès à une grande quantité de données de qualité. Selon Chafika CHETTAOUI,

il y a une responsabilité des producteurs des données sur les biais et la qualité des données qu’ils produisent pour que l’IA apporte toute sa valeur. Pour des solutions d’IA performantes, il faut commencer par penser : garbage in – garbage out !

Mais ce n’est pas tout. La data, à travers les exploitations qui en sont faites (développement d’offres commerciales sur mesure, de services personnalisés, approche prédictive, …) contribue à créer de la valeur et à améliorer les performances des entreprises. Pour Chafika CHETTAOUI, on parlera bientôt davantage de gouvernance IA ; le travail de la donnée doit donc pouvoir être l’usage de chacun.

L’expertise doit exister et perdurer bien sûr, mais chaque collaborateur doit être en mesure d’utiliser la data pour « augmenter » son quotidien. Il y a donc un effort à faire à grande échelle pour sensibiliser sur la qualité et l’usage des données à différentes niveaux de l’entreprise.

Plus concrètement, l’enjeu est donc aujourd’hui de développer largement la culture data.

Mieux appréhender l’IA, son apport et ses limites, est essentiel. Il faut pouvoir identifier les projets prioritaires, où l’IA aura un impact clair. Pour cela, nous avons besoin d’acculturer les sociétés et utilisateurs, de les informer sur les prérequis d’usage de l’IA, - des données de bonne qualité et harmonisées – pour créer de la confiance sur le sujet, et de mener une vraie réflexion sur le ROI associé car les projets IA peuvent être coûteux .

Des orientations de plus en plus « business » pour les experts de la data

Il existe, dans les métiers de l’IT, un déficit structurel de compétences qui trouve son origine dans les évolutions continues des technologies et le manque d’adéquation constaté entre l’offre de formation et ces évolutions, dans un contexte où émerge un besoin fort de compétences spécialisées pour soutenir le développement des entreprises. Chafika CHETTAOUI confirme :

Le Master data management doit par exemple se développer pour les raisons évoquées plus haut. Il n’y a pas aujourd’hui de formation pour les Data Officers.

D’autant qu’il n’existe pas de réalité unique face à l’IA mais une multitude de missions avec une variété de profils, de parcours et donc de compétences. Ce dernier point vient complexifier les recrutements sur ces expertises. Pour chaque poste, il s’agit en effet de bien appréhender les contours, missions, interactions et objectifs afin d’y associer les bonnes compétences.

Pour un profil expérimenté de Chief Data Officer, il faut par exemple à la fois des connaissances techniques fortes (techno, cybersecurité, analytics,…) pour échanger avec la DSI, mais également un background de transformation car la data, c’est surtout une transformation humaine :

Un CDO doit être à même de jongler entre la technique, la culture de l’organisation, et l’axe RH (formation, construire les rôles data).

De la même manière, un Data Scientist n’est pas « simplement » un professionnel cherchant à étudier la data.

Cet expert doit aujourd’hui être conscient et proche des problématiques métier. Une des limites des data scientistes est parfois la recherche du meilleur modèle (meilleur taux de prédiction) alors que le vrai succès de leur travail réside dans l’apport business concret de l’algorithme (gain en performance, amélioration de prise de décision, réduction de coût).  

La capacité à travailler la donnée pour développer un algorithme qui aura un impact réel en matière de performance opérationnelle doit être au centre des prérogatives de ces profils aujourd’hui.

Chafika CHETTAOUI suggère dans cette optique

d’intégrer dans les formations techniques de data science une dimension sur la compréhension plus fine des cas d’usage, un calcul de la puissance du projet (non uniquement en puissance prédictive mais aussi en impact business) et un volet sur comment développer en mode agile et fédérer l’utilisateur dès le début du projet pour que l’acceptation du modèle dans son quotidien soit plus aisée.

Par ailleurs, il faut dans les organisations pouvoir articuler les compétences complémentaires. Par exemple, un Data Scientist seul ne pourra mettre à l’échelle des algorithmes et des projets IA. C’est là toute l’importance du Data Engineer, dont le rôle pivot est d’ores et déjà stratégique.

Cet expert reste encore rare sur le marché. C’est le profil qui parle le plus de langages et qui est capable d’être l’intermédiaire avec l’IT pour que les algorithmes des Data Scientists puissent être mis en production dans les conditions de sécurité et scalabilité nécessaires,

comme l’indique notre experte.

Chafika CHETTAOUI souligne par ailleurs que le métier de Data Steward, dont on parle encore peu, sera un poste clé pour l’avenir, dans l’optique de ce lien que nous avons évoqué entre les projets IT et le rendu opérationnel concret des solutions développées.

Cette fonction vise à valoriser les données pour le business. Il sera une sorte d’Auditeur de la Data sans devoir être un Data Scientist pour autant. Demain, il y aura en effet besoin de mesurer et de monitorer la valeur apportée par l’IA et la Data pour l’entreprise.

Parmi les 10 postes clés de l’IA et de la data relevés par PageGroup, la majorité sont des profils data à proprement parler. Data Engineer/Data Scientist/Data Consultant/Data Analyst/Data Steward d’une part, mais aussi DataOps Engineer, Data Protection Officer (DPO), Chef de projet BI/Data, Data Visualisation Consultant, Data Architect ou encore Chief Data Officer (CDO).

>> Lire aussi : Intelligence Artificielle : recruter au-delà des compétences techniques.

Structurer la compétence IT pour gagner en performance grâce aux experts de la data

Enfin, nous avons demandé à Chafika CHETTAOUI quels conseils elle donnerait aux entreprises pour structurer leur équipe IA pour l’avenir. Selon elle, il faut avant tout s’adapter à la maturité de l’entreprise. 

Soit il y a un capital (humain ou organisationnel) et on le complète et/ou l’adapte, soit il faut le créer. Pour le créer, il y a une véritable action de chef d’orchestre à mener au sein de différents services de l’entreprise (RH /DSI/ Business), et un audit à réaliser pour bien comprendre le business, les clients, les attentes, le marché et la culture d’entreprise.

Pour structurer les compétences data science et avoir une vision business stratégique et non plus seulement technique, Chafika CHETTAOUI souligne l’importance de la création de la data office, service intermédiaire entre la DSI et le métier, qui apporte une vision plus business et opérationnelle (use case driven) que purement technique (system driven).

Cette vision transformation, apportée par la data office accompagnée par la DSI et les RH, intègre l’usage de  la data et l’IA au sein d’une organisation par un accompagnement sur les dimensions culturelle (formation, accompagnement du changement), organisationnelle (identifier des rôles data et les internaliser) et technique (plateformes et architectures).

Pour réussir la transformation data et pour une intégration efficace des projets IA au sein d’un groupe : « Think big, start small and show value fast » ! Mettre en place un data office, doté de moyens et travaillant de concert avec les départements IT tout en étant plus connecté au terrain et au business, une piste pour garantir l’impact des projets d’IA et permettre aux entreprises françaises de se repositionner dans la course à la compétitivité.

Chafika Chettaoui est Chief Data Officer du groupe SUEZ depuis 2018. Elle accompagne la transformation du groupe en accélérant l’usage de la donnée dans une optique d’amélioration de la performance, de la satisfaction client et de création de nouveaux business models. Elle opère cette transformation sur les volets technique, organisationnel et culturel. Docteure/ingénieure en Mathématiques et Informatique, elle est experte sur les questions de gouvernance de la donnée et de data science et a accompagné de nombreux groupes dans leur transformation digitale depuis le début de sa carrière professionnelle.

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