Comment les données associées à l'analytique constituent une puissance pour tous ?
Le paysage économique actuel exige des décisions avisées pour que les entreprises puissent prospérer. Mais pour y parvenir, il faut tout capitaliser sur la démocratisation de la culture de la donnée.
Plus nous disposons de personnes maîtrisant l’analytique, mieux c’est ! En effet, généraliser l'accès aux données et leur analyse implique un travail plus rapide, plus intelligible ainsi que de meilleurs résultats pour les entreprises qui opèrent dans un contexte d'immédiateté.
Aujourd’hui, il existe deux obstacles majeurs empêchant les organisations de pleinement exploiter les données. Le premier est la pénurie de talents en Data Science, qui a fait couler beaucoup d'encre, et le second est l'idée reçue selon laquelle la multiplication des technologies peut compenser cette pénurie. Selon Gartner, d'ici 2023, la culture de la donnée deviendra un moteur explicite et nécessaire de la création de valeur pour chaque entreprise. Et en parallèle à ce déficit croissant de compétences, la France continue d'assister à une progression significative de l'adoption de la Data Science.
Toutefois, d’une certaine façon, cette demande en spécialistes de la donnée est trompeuse. Les entreprises n'ont pas nécessairement besoin de data scientists, mais plutôt de personnes dotées des compétences adéquates en matière de données, pour les transformer en informations utiles à l'entreprise. Les connaissances en matière de données et d'analyse sont de plus en plus rares en France, à tel point que nous ne sommes pas seulement confrontés à un simple déficit, mais à une crise urgente des compétences.
En outre, un autre obstacle moins connu et qui pose un réel problème à l'innovation éthique fondée sur l'IA se profile : le manque de diversité et d'inclusion dans la sphère de la Data Science. Si le développement d'une IA éthique est à la portée de toutes les entreprises, il demeurera difficile d’y parvenir sans la mise en place d'un vivier de talents diversifiés de travailleurs de la donnée sur lequel s'appuyer.
En définitive, il est impossible de transformer son entreprise pour relever les défis d'aujourd'hui ou anticiper ceux de demain sans des personnes capables d'affiner les données brutes pour en tirer des enseignements. Plus important encore, cela nécessite un groupe varié et diversifié de personnes compétentes en matière de données. Pour pallier cette pénurie existante et développer une IA éthique, il faudra mettre l'accent sur la création d'une culture de la donnée plus large, au sein même des systèmes de formation et au-delà.
Cette évolution de la demande vers la culture de la donnée incite les entreprises à former leurs employés, mais également les gouvernements à créer davantage de programmes éducatifs en Data Science pour répondre à cette attente. Ce n'est qu'en sensibilisant le système éducatif à l'analyse des données – comme étant une compétence professionnelle requise – que les offres de recrutement commenceront à répondre à la tendance du marché.
Il y a encore peu de temps, la connaissance des données était exclusivement réservée aux étudiants de l'enseignement supérieur spécialisés en informatique, en technologies de l'information et en statistiques. De nos jours, tous les secteurs d'activité sont axés sur les données. Il devient dès lors crucial de développer la culture de la donnée et les compétences analytiques chez tous les individus, quels que soient leur âge et leur formation. Cela signifie que le système éducatif doit développer les connaissances en Data Science et en analytique à travers un ensemble de programmes nationaux d'enseignement primaire et secondaire. Car lorsqu'il s'agit de former les travailleurs actuels et futurs, il est essentiel de leur permettre de « parler couramment data », langue commune des entreprises.
Auparavant, les réponses les plus courantes à la question « Que souhaites-tu devenir quand tu seras grand ? » étaient toujours astronaute, pompier, médecin, vétérinaire ou pilote. Aujourd'hui, on répond footballeur, sportif, YouTuber, influenceur... autant de métiers entièrement transformés par la digitalisation. Les héros de demain seront ceux qui analyseront les données et résoudront les défis liés au changement climatique, à la recherche médicale et autres questions sociétales.
On ne saurait trop insister sur les avantages de l'analyse en temps réel et des prévisions fondées sur les données. De plus, les succès ou échecs de demain reposent sur des stratégies de développement des compétences et de recrutement, basées sur des perspectives multiples et variées. Pour encourager un vivier aussi diversifié de futurs talents en matière de données, les plus jeunes doivent entamer très tôt cette aventure et développer des compétences numériques ainsi qu’un état d'esprit centré sur les données.