IA et lieu de travail du futur : comment les entreprises peuvent-elles préparer leurs équipes à posséder les compétences numériques nécessaires ?
Les entreprises font face à une incertitude liée aux défis posés par le contexte économique et géopolitique.
Dans cette ère de production de données sans précédent, les chefs d'entreprise sont confrontés à une pression croissante pour se moderniser et s'adapter afin de pouvoir tirer parti d'outils accessibles permettant d'exploiter les données pour prendre des décisions intelligentes.
Des études ont montré que d’ici 2025, 180 zettaoctets de données seront générés, contre 64,2 zettaoctets en 2020. Bien que cette abondance de données offre d'énormes possibilités, de nombreuses entreprises ont du mal à s’adapter pour les utiliser efficacement. Il est essentiel que les organisations reconnaissent que les données seules ne peuvent pas résoudre les problèmes de l'entreprise. Pour prendre plus rapidement de meilleures décisions, il faut intégrer les personnes, les processus et la technologie.
L'incapacité d'extraire des informations significatives des données laisse les entreprises frustrées, entravant leur capacité à prendre les décisions nécessaires pour atteindre des objectifs commerciaux en constante évolution. Cependant, la clé réside dans la prise de conscience que chaque entreprise possède une réserve considérable de talents inexploités en matière de données, prêts à libérer tout leur potentiel.
L'importance croissante des compétences numériques
L'étude de PwC sur les PDG a révélé que 55 % d'entre eux investissent dans la technologie pour transformer leur entreprise afin de s'assurer qu'elle puisse faire face aux turbulences économiques actuelles. La montée en compétences est considérée comme un investissement prioritaire par 87% des dirigeants français. Principalement pour pallier la pénurie de compétences à laquelle nous faisons face depuis un certain temps. Il est urgent d'agir pour combler le déficit de compétences, en mettant l'accent sur la nécessité d'équipes maîtrisant à la fois les compétences techniques et non techniques.
La gravité de la situation est évidente et les entreprises ne peuvent pas se permettre d'attendre une réduction de cette pénurie de compétences ou une augmentation de l'offre de professionnels des données. Pour relever le défi posé par le déficit de compétences, il faut prendre des mesures immédiates afin de s'assurer que la main-d'œuvre actuelle et future dispose des compétences analytiques nécessaires.
Il est essentiel de reconnaître que pour combler le déficit de compétences en matière d'analyse, il ne suffit pas d'enseigner le codage à un plus grand nombre de personnes. Il faut plutôt mettre l'accent sur le développement de compétences non techniques qui permettent à un plus large éventail de personnes de contribuer à une prise de décision éclairée, au lieu d'être le domaine exclusif des analystes de données traditionnels.
Former de l'intérieur une équipe compétente en matière de données
L'utilisation de l'IA et des technologies de grands modèles de langage (LLM) étant de plus en plus répandue dans les entreprises, il devient essentiel que tous les individus saisissent l'art d'extraire des informations précieuses à l'aide de ces outils avancés.
Encourager la curiosité pour les données et la pensée analytique sont des outils fondamentaux pour cultiver la prochaine génération de talents en Data Science. Toutefois, les compétences non techniques transférables telles que la collaboration, la curiosité et la communication sont tout aussi essentielles. Selon les projections de Gartner pour 2025, les compétences analytiques et non techniques seront les plus recherchées sur le marché des talents en matière de données et d'analyse. Les entreprises doivent reconnaître que les compétences non techniques essentielles jouent un rôle vital pour transformer les experts métier en travailleurs du savoir dotés d'une capacité d'analyse. Cette transformation leur permet de convertir les données en informations essentielles à la prise de décision, en mettant en évidence leur capacité à poser les bonnes questions, à mettre en œuvre des techniques de données efficaces et à produire des résultats exploitables.
Les employés qui allient expertise technique et compétences non techniques sont extrêmement précieux pour les entreprises, même si cette valeur n'est pas immédiatement apparente. Ce groupe comprend les professionnels en milieu de carrière, quels que soient leur formation et leur âge, les personnes qui envisagent d'améliorer leurs compétences pour progresser dans leur carrière ou celles qui cherchent à revenir sur le marché du travail. Leur atout le plus précieux réside dans leur compréhension unique du contexte général de l'entreprise, qui joue un rôle déterminant dans l'élaboration d'idées pertinentes. Bien que cette expertise ne corresponde pas forcément à l'idée traditionnelle que l'on se fait des compétences d'un Data Scientist, elle est la clé de voûte qui permet d'obtenir des informations précieuses.
Préparer les équipes à une IA encore plus présente sur le lieu de travail du futur
Alors, comment les entreprises peuvent-elles doter leurs collaborateurs de la maîtrise des données et de l'expertise nécessaires pour fournir des informations fondées sur les données ? Le développement de la maîtrise des données et des compétences numériques dépend de la manière dont les chefs d'entreprise s'engagent auprès de leurs employés, en les encourageant à saisir les opportunités d'analyse, à explorer de nouveaux cas d'utilisation et à atteindre des résultats spécifiques grâce à un cercle vertueux d'amélioration.
Voici quelques étapes que les chefs d'entreprise devraient suivre pour améliorer les compétences de leurs collaborateurs :
- Évaluer les compétences techniques et non techniques actuelles : La résolution créative des problèmes est cruciale. Il faut veiller à ce que la formation corresponde à l'ensemble des compétences de l'employé, en prévoyant une certaine flexibilité et du temps pour l'apprentissage.
- Tirer parti du cloud pour démocratiser l'accès aux données et aux analyses : Simplifier l'accès aux données et aux outils afin de consacrer plus de temps à l'apprentissage.
- Fournir des outils en libre-service et un accès aux données faciles à utiliser : Les progrès réalisés dans le domaine de l'analyse no-code/low-code permettent à tout un chacun de résoudre les problèmes de l'entreprise et de fournir des informations décisionnelles, indépendamment d'une qualification en Data Science.
- Traiter l'amélioration des compétences comme un investissement : La montée en compétences crée un lieu de travail plus inclusif et une culture qui permet à chacun d'utiliser les données pour prendre des décisions stratégiques.
- S’amuser : La ludification de l'expérience d'apprentissage, l'intégration d'activités pratiques telles que les "datathons" rendront l'amélioration des compétences attrayante et inciteront les membres de l'équipe à poursuivre leur parcours d'apprentissage.
En suivant ces étapes, les travailleurs pourront acquérir les compétences nécessaires en matière de données et d'analyse pour conduire un changement transformateur au sein de leur entreprise. Les entreprises qui adoptent cette stratégie montreront la voie en encourageant une culture de la maîtrise des données, permettant à chacun d'exploiter les données pour prendre des décisions stratégiques sans dépendre uniquement de travailleurs qualifiés dans ce domaine. Celles qui négligent ces étapes risquent de se laisser distancer par la concurrence.
La montée en compétences est un processus constant
À mesure que les organisations continuent d'intégrer les technologies d'IA générative dans leur pile analytique, elles peuvent efficacement réduire le déficit de compétences, automatiser l'identification des modèles, prédire les besoins futurs et aligner les stratégies sur les objectifs de l'organisation. Cette intégration permet d'améliorer la productivité des équipes et d'obtenir un avantage concurrentiel indispensable. En facilitant l'extraction d'informations à partir des données, les décideurs peuvent dévoiler sans effort des informations décisionnelles complètes basées sur les données, quelle que soit leur expertise technique.
La combinaison de données de haute qualité, d'une intelligence humaine diversifiée et d'un contexte commercial est primordiale pour que l'IA permette aux entreprises d'acquérir une compréhension approfondie du "quoi" et du "pourquoi" des décisions commerciales cruciales. Cette compréhension, à son tour, apporte l'agilité et l'avantage concurrentiel nécessaires à la réussite.
Pour cultiver une main-d'œuvre dotée des compétences numériques nécessaires au lieu de travail de demain alimenté par l'IA, l'intelligence décisionnelle pilotée par l'IA doit reposer sur une base solide de maîtrise des données, associée à une formation et à un perfectionnement efficaces. Ce n'est que par un mélange harmonieux de données de qualité, d'analyses accessibles et d'intelligence humaine diversifiée que les individus, quelle que soit leur expertise technique, seront en mesure d'exploiter tout le potentiel de l'IA.