Professionnels des données : parcours professionnels et défis de l'intelligence artificielle

Dans un monde de plus en plus axé sur les données, les professionnels spécialisés dans la gestion, l'analyse et l'interprétation de l'information jouent un rôle crucial (et bénéficient de rémunérations attractives). Dans cet environnement, une variété de carrières liées aux données ont émergé, chacune avec ses propres responsabilités et exigences spécifiques.

Avant d'explorer les caractéristiques de ces différentes carrières, examinons d'abord le contexte actuel et les perspectives d'évolution de ces options, en particulier en raison de l'impact de l'intelligence artificielle.

Quelle est la situation actuelle dans le domaine des données ?

Ces dernières années, nous avons constaté une croissance constante de la demande en professionnels qualifiés, et souvent le marché ne dispose pas de suffisamment de personnes pour répondre à cette demande. Ces circonstances poussent les entreprises à importer de la main-d'œuvre en provenance de pays plus vastes et moins développés tels que le Brésil, l'Inde et la Chine. Cette tendance a commencé dans les années 2000 et est désormais observée partout en Europe.

En conséquence, nous avons assisté à une croissance continue et à de nombreuses opportunités dans les carrières technologiques, en particulier dans le domaine des données, étant donné la valeur croissante de l'information. Pour citer l'article célèbre de Forbes : « La ressource la plus précieuse du monde n'est plus le pétrole, mais les données. Les données sont le nouveau pétrole ».

Quel est le rôle de l'intelligence artificielle ?

Le sujet actuellement en vogue est déjà en train de changer la façon dont travaillent les professionnels de la technologie, et cela ne fait pas exception dans le domaine des données. L'intelligence artificielle ne devrait pas être perçue comme une menace, mais plutôt comme un outil de productivité pour développer des solutions d'entreprise plus efficaces et intelligentes.

Dans ce contexte, examinons comment ChatGPT peut être intégré dans le travail sur les données pour l'améliorer :

• Compléter ou formater du code dans différents langages
  Il est impossible pour un professionnel de maîtriser toutes les fonctionnalités de tous les langages simultanément. Ainsi, cet outil peut aider à compléter du code ou à établir des modèles pour faciliter le travail.
  
  
• Analyser les erreurs
  Lors du développement d'une solution, des erreurs surviennent souvent et les messages affichés peuvent être confus ou incomplets. L'IA peut aider à comprendre la cause du problème.
  
  
• Apprendre de nouvelles fonctionnalités
  Les explications générées par l'IA sur un sujet donné peuvent souvent être plus claires que de nombreux tutoriels en ligne. L'outil peut être utilisé pour apprendre de nouveaux langages de programmation.
  
  
• Générer des modèles pour les problèmes courants
  La programmation dans n'importe quel langage peut être répétitive. Des modèles peuvent être créés pour automatiser des tâches fréquentes et ainsi gagner du temps.
  

En conclusion, il est évident que l'intelligence artificielle ne remplacera pas les professionnels des données, mais elle viendra plutôt compléter leur travail et le rendre plus efficace.

Carrières dans les données

Explorons à présent et comprenons comment sont segmentées les carrières dans le domaine des données, mettant en avant le profil de chaque professionnel et l'importance de leur rôle dans la gestion efficace de l'information. Parlons des différents métiers suivants dans le domaine des données :

• Collecte de données
• Nettoyage et transformation de l'information
• Création de rapports et de tableaux de bord
• Soutien à la prise de décision.

Le Data Analyst doit maîtriser les outils BI, posséder des compétences analytiques, des connaissances en programmation et une solide compréhension des objectifs commerciaux.

Ci-dessous, le diagramme radar met en évidence les compétences clés d'un analyste de données:

Data Engineer ou Ingénieur de données

Un ingénieur de données est un spécialiste de la gestion et de l'optimisation de l'infrastructure de données d'une organisation. Leurs responsabilités comprennent notamment :

• Création et maintenance de pipelines de données ;
• Intégration de diverses sources de données ;
• Garantie de la qualité des données ;
• Sécurité de l'information. 
  
  

Le graphique radar ci-dessous illustre les compétences clés d'un ingénieur de données:

Data Scientist

Un Data Scientist est un professionnel hautement qualifié spécialisé dans l'analyse de données complexes pour en extraire des insights précieux et orienter les stratégies d'une organisation. Leurs responsabilités incluent :

• Collecter, nettoyer et traiter les données ;
• Développer des modèles prédictifs et prescriptifs ;
• Créer des algorithmes de Machine Learning (ML) ;
• Présenter les résultats de manière

Une maîtrise avancée des langages de programmation, des statistiques, du Machine Learning, ainsi qu'une compréhension approfondie des objectifs commerciaux sont essentielles dans ce domaine. Avec des perspectives de carrière prometteuses, les Data Scientists sont des acteurs clés dans la transformation des données en insights stratégiques pour le succès des organisations.

Le graphique radar ci-dessous illustre les compétences clés d'un Data Scientist:

Data Architect

Un Data Architecte est un expert en planification et conception de l'infrastructure de données d'une organisation. Leurs responsabilités comprennent :

• Définir des stratégies de stockage ;

• Intégrer les systèmes ;

• Modéliser les données ;

• Gérer la gouvernance des données.

Ce professionnel joue un rôle crucial dans la gestion efficace et sécurisée des données, alignée avec les objectifs commerciaux de l'entreprise. Ils doivent posséder une expertise approfondie des technologies de bases de données, de l'architecture des données, de la sécurité de l'information et une compréhension claire des besoins commerciaux spécifiques.

Le diagramme radar ci-dessous met en lumière les compétences clés d'un Data Architecte :

Tech Lead

Un Tech Lead est un leader stratégique chargé de superviser l'ensemble de l'infrastructure et des opérations liées aux données d'une organisation. Leurs responsabilités incluent :

• Élaborer et mettre en œuvre des stratégies de données ;
• Assurer la gouvernance des données ;
• Gérer les équipes de professionnels des données ;
• Veiller au respect des réglementations en matière de confidentialité et de sécurité.

Pour exceller dans ce rôle, les Tech Leads doivent avoir une vision globale des besoins de l'entreprise en matière de données, ainsi que des compétences en gestion de projet, en leadership et en communication. De plus, une connaissance approfondie des technologies et de l'analyse des données est essentielle.

Avec la reconnaissance croissante de l'importance des données dans les prises de décision commerciales, ces professionnels jouent un rôle crucial et bénéficient de perspectives de carrière solides, souvent en accédant à des postes de direction tels que Chief Data Officer (CDO).

Le graphique radar ci-dessous met en lumière les principales compétences d'un Tech Lead :

Conclusion

Dans le domaine des carrières liées aux données, les professionnels ont de nombreux chemins à explorer, souvent nécessitant un mélange de compétences de différentes disciplines. Ces domaines se chevauchent fréquemment et se complètent mutuellement, donnant lieu à des rôles hybrides tels que Data Analyst/Engineer ou Data Architect/Scientist.

Dans le paysage commercial dynamique d'aujourd'hui, les rôles ne sont pas toujours rigoureusement définis, laissant place à la flexibilité et à l'adaptation aux exigences en constante évolution. L'adaptation à l'intelligence artificielle en est un bon exemple : les professionnels des données doivent tirer parti de ces outils pour améliorer leur travail.