En 2025, la maîtrise des données ne se résume pas à des chiffres
Si votre équipe n’est pas encore familiarisée avec les données, vous avez déjà pris du retard. Mais en 2025, les compétences de base en matière de données ne suffiront pas. Vos dirigeants, vos managers et vos équipes de première ligne doivent remettre en question les données, s’interroger sur leur qualité et s’assurer qu’elles sont réellement utiles.
Les données sont partout, mais elles ne sont pas toutes fiables. Les informations générées par l’IA, par exemple, contiennent souvent des biais ou des inexactitudes – ce que l’on appelle des « hallucinations » dans l’IA. Vos collaborateurs doivent être capables de repérer ces failles, et ne pas se fier aveuglément à tout ce qu’un tableau de bord peut produire. Ils doivent poser des questions : D’où proviennent ces données ? Sont-elles actuelles ? Reflètent-elles la réalité ou ne sont-elles que du bruit statistique ?
Dan Merzlyak, vice-président senior des données, de l’analytique et de l’IA chez EnterpriseDB, le dit simplement : en 2025, la maîtrise des données signifie penser de manière critique aux données, et pas seulement les consommer. Si vos équipes non techniques ne comprennent pas cela, elles prendront rapidement de mauvaises décisions. L’avenir appartient à ceux qui savent travailler avec l’IA, interpréter les informations et prendre des décisions en toute confiance.
La maîtrise des données est un avantage concurrentiel
Observez les entreprises qui sont actuellement à la pointe de leur secteur d’activité. Quel est leur point commun ? Elles prennent des décisions fondées sur des données, et non sur leur instinct.
Les entreprises qui ne développent pas une solide culture des données prendront du retard, un point c’est tout. Elles doivent savoir comment utiliser efficacement les données. Cela signifie prendre des décisions plus rapidement, élaborer des récits convaincants basés sur des données et utiliser les connaissances pour anticiper les changements du marché avant qu’ils ne se produisent.
Casey Foss, directeur commercial de West Monroe, souligne un point essentiel : si vous n’investissez pas déjà dans la maîtrise des données, vous perdez du terrain. Vos concurrents utilisent les données pour optimiser la tarification, personnaliser l’expérience client et affiner leurs stratégies en temps réel. Sans un état d’esprit axé sur les données, vous volez à l’aveuglette tandis qu’ils naviguent au radar.
Chaque dirigeant devrait se poser la question suivante : « Utilisons-nous les données pour raconter une histoire qui convainc les clients, les investisseurs et les employés ? Utilisons-nous les données pour raconter une histoire qui convainc les clients, les investisseurs et les employés ? Sommes-nous en train de nous comparer aux leaders du secteur et d’utiliser les données pour les surpasser ? »
Les éléments essentiels de la maîtrise des données
Alors, à quoi ressemble une véritable maîtrise des données ? Il s’agit de savoir ce que ce que vous regardez et pourquoi pourquoi c’est important.
La maîtrise des données repose sur trois piliers :
- Qualité des données – Si les données sont erronées, la décision le sera aussi. Votre équipe doit savoir comment évaluer l’exactitude, l’exhaustivité et l’actualité des données. De mauvaises données entraînent de mauvaises décisions.
- Perspectives de l’IA – L’IA est puissante, mais elle n’est pas parfaite. Il est essentiel de comprendre le fonctionnement des modèles d’IA, y compris leurs limites. Les employés doivent être en mesure d’identifier les biais, de repérer les erreurs et de savoir quand le jugement humain doit prendre le pas sur l’algorithme.
- Éthique et conformité – Une mauvaise manipulation des données peut être un cauchemar juridique et de relations publiques. Les équipes doivent comprendre les lois sur la protection de la vie privée, les biais des données et l’impact sociétal plus large de leurs décisions. Ignorer cela est irresponsable et représente un risque pour votre entreprise.
Selon Dan Merzlyak, pour créer une organisation qui maîtrise réellement les données, ces principes fondamentaux doivent être intégrés dans les activités quotidiennes.
Les employés non techniques doivent apprendre les bases des données
Tout le monde n’a pas besoin d’être un data scientist, mais tout le monde a besoin de comprendre les données.
Les équipes non techniques – ventes, marketing, opérations – doivent savoir ce que les données signifient réellement. Cela signifie qu’elles doivent connaître les bases : qu’est-ce qu’un ensemble de données, comment les données sont-elles collectées et quels outils peuvent être utilisés pour les analyser ? Ils n’ont pas besoin de coder, mais ils doivent être capables d’utiliser des tableaux de bord, d’interpréter les tendances et d’identifier les signaux d’alerte dans les rapports.
Alex Li, fondateur de StudyX.AI, insiste sur le fait que les employés non techniques doivent être en mesure d’effectuer des analyses de données simples, de repérer les tendances et de reconnaître quand quelque chose ne colle pas. S’ils n’y parviennent pas, ils prennent des décisions dans l’obscurité.
Si votre entreprise n’investit pas dans la maîtrise des données pour tous ses employés (et pas seulement pour les techniciens), vous créez un déficit de connaissances. Et dans le monde des affaires, ces lacunes sont exploitées par les concurrents.
La maîtrise de l’IA est la prochaine frontière
La maîtrise des données est essentielle, mais en 2025, la maîtrise de l’IA sera tout aussi importante.
L’IA n’est plus réservée aux data scientists et pénètre désormais dans tous les départements. Qu’il s’agisse de prévisions de ventes, de prédictions du comportement des clients ou de rapports automatisés, les outils d’IA remodèlent la manière dont les décisions sont prises. Mais le problème, c’est que si vos employés ne connaissent pas l’IA, ils ne peuvent pas l’utiliser. comment d’utiliser correctement l’IA, ils obtiendront des résultats médiocres (voire néfastes).
Maîtriser l’IA, c’est comprendre comment transformer des données brutes en quelque chose d’utile. Cela signifie savoir ce que l’IA peut et ne peut pas faire, et quand remettre en question ses résultats. À l’heure actuelle, une grande partie de la formation à l’IA est superficielle : les gens apprennent à connaître les outils, mais pas à les utiliser. utiliser efficacement. Cela doit changer.
Raviraj Hegde, SVP of Growth chez Donorbox, fait une observation pertinente : les entreprises passent trop de temps sur les mots à la mode en matière d’IA et pas assez sur les applications réelles. Vous avez besoin d’employés capables d’intégrer l’IA dans leurs flux de travail d’une manière qui génère une valeur commerciale réelle.
« Si votre équipe ne comprend pas l’IA, elle l’utilisera mal ou l’ignorera. Et dans les deux cas, vos concurrents auront une longueur d’avance. »
Alphabétisation GenAI
L’IA change tout, mais la plupart des gens ne savent toujours pas comment l’utiliser correctement. Ce sera un problème.
D’ici à 2025, connaissance de l’IA générative (GenAI) sera aussi vitale que de savoir utiliser le courrier électronique. Il s’agit de savoir comment utiliser les outils de l’IA générative pour créer de la valeur. Les employés capables de générer des rapports, d’automatiser des flux de travail et d’améliorer la prise de décision grâce à l’IA seront exponentiellement plus productifs que ceux qui ne le peuvent pas.
La maîtrise de la GenAI permet d’éviter des erreurs coûteuses. L’IA n’est cependant pas parfaite et peut « halluciner » (inventer des choses), introduire des biais ou mal interpréter les données. Les employés qui font aveuglément confiance aux résultats de l’IA créeront plus de problèmes que de solutions. Ils doivent au contraire comprendre comment l’IA génère du contenu, comment vérifier les faits et quand l’intervention humaine est nécessaire.
Kjell Carlsson, responsable de la stratégie en matière d’IA au Domino Data Lab, soulève un point essentiel : La connaissance de la GenAI ne remplace pas la connaissance traditionnelle des données. Les outils d’IA ont encore du mal avec les données structurées des entreprises, ce qui signifie que l’expertise humaine est essentielle. Plus important encore, les entreprises qui s’appuient uniquement sur la connaissance de la GenAI sans investir dans de véritables talents en matière d’IA – scientifiques des données, ingénieurs ML, développeurs d’IA – ne parviendront pas à mettre en place des solutions d’IA véritablement transformatrices.
Intégrer la maîtrise des données dans la culture d’entreprise
Vous ne pouvez pas « former » votre entreprise à l’utilisation des données. Vous devez créer une culture où les données font partie de l’ADN.
Un atelier unique ne permettra pas à vos employés de maîtriser les données. L’adoption réelle se produit lorsque les données sont intégrées dans les flux de travail quotidiens. En d’autres termes :
- Tableaux de bord intuitifs – Si les employés ont besoin d’un doctorat pour comprendre vos rapports, vous avez déjà perdu. Les tableaux de bord alimentés par l’IA doivent simplifier les données complexes et fournir des informations claires dans un langage simple.
- Un état d’esprit axé sur les données – Les décisions ne doivent pas être fondées uniquement sur l’instinct. Les employés devraient être censés justifier leurs choix par des données et remettre en question les hypothèses qui ne sont pas étayées par des faits.
- L’adhésion des dirigeants – Si les dirigeants n’utilisent pas les données, leurs équipes ne le feront pas non plus. La direction doit donner l’exemple d’une prise de décision fondée sur les données en intégrant les données dans les réunions, les rapports et les discussions sur la stratégie.
Joe Depa, Global Chief Innovation Officer chez EY, le dit bien : la maîtrise des données n’est pas quelque chose que l’on « apprend » – c’est quelque chose que l’on « vit ». c’est quelque chose que l’on vit. Les meilleures entreprises créent un environnement où l’expérimentation est encouragée, où les erreurs sont des opportunités d’apprentissage et où l’utilisation des données pour prendre des décisions est une seconde nature. Si votre entreprise ne renforce pas ces habitudes au quotidien, vos programmes de formation sont une perte de temps.
La formation traditionnelle à la maîtrise des données ne suffit pas
La plupart des programmes de maîtrise des données passent à côté de l’essentiel.
La formation se concentre généralement sur les outils – comment lire des graphiques, utiliser des tableaux de bord ou analyser des feuilles de calcul. Mais savoir lire un graphique n’est pas la même chose que savoir utiliser des données pour obtenir des résultats concrets. C’est pourquoi tant d’entreprises investissent dans la formation mais n’obtiennent que peu de résultats.
Une véritable maîtrise des données signifie savoir ce qu’il faut faire avec des idées. Les employés doivent être formés :
- Prise de décision – Comment transformer les données en actions ? Il ne sert à rien de savoir comment analyser les tendances si vous ne pouvez pas relier ces informations à des décisions stratégiques.
- Collaboration avec les parties prenantes – La maîtrise des données est davantage une compétence organisationnelle qu’individuelle. Les équipes doivent être en mesure de communiquer des informations entre les services et de s’aligner sur les objectifs.
- Casser les silos – Si les services thésaurisent les données, ils en perdent la valeur. Les employés doivent être formés à partager ouvertement leurs connaissances afin que l’ensemble de l’entreprise en bénéficie.
Piyanka Jain, PDG d’Aryng, souligne que le plus grand défi n’est pas d’enseigner aux gens comment lire, mais de leur apprendre à lire. lire données, c’est de leur apprendre à appliquer Il s’agit d’un changement de cap. Les entreprises qui n’opèrent pas ce changement ne verront pas le retour sur investissement de leur maîtrise des données.
« La formation n’est que la première étape. Le véritable travail consiste à faire évoluer la culture de l’entreprise pour que la réflexion fondée sur les données devienne la norme. »
Intégrer la maîtrise des données dans les processus de travail quotidiens
La maîtrise des données ne peut pas être une compétence « supplémentaire », elle doit être intégrée dans les activités quotidiennes. Les meilleures entreprises font de l’utilisation des données une obligation pour leurs employés. En d’autres termes :
- Justifier les décisions par des données – Si un employé propose une nouvelle initiative, il doit l’étayer par des chiffres. S’il ne peut pas le faire, c’est qu’il n’a pas fait ses devoirs.
- Mentorat et collaboration – Associer des employés non techniques à des experts en données permet de faire tomber les barrières et d’accélérer l’apprentissage.
- Gamification – Les hackathons de données, les défis triviaux et l’apprentissage basé sur un tableau de classement peuvent rendre l’apprentissage amusant et augmenter l’engagement.
Alejandro Manzocchi, directeur technique pour les Amériques chez Endava, propose une autre approche efficace : l’apprentissage basé sur les tâches. Au lieu d’une formation théorique, les employés devraient apprendre en travaillant sur des problèmes commerciaux réels avec des experts en données. Plus ils auront d’expérience pratique, plus ils intégreront naturellement les données dans leur prise de décision.
Si vous voulez que la maîtrise des données soit durable, vous devez en faire une habitude. Cela signifie qu’il faut concevoir des flux de travail où les données sont la norme.
De la maîtrise des données à la fluidité des données
À l’heure actuelle, la plupart des entreprises se concentrent sur l' »alphabétisation ». Mais l’alphabétisation ne suffit pas. L’avenir appartient aux entreprises qui vont au-delà de l’alphabétisation. comprendre des données à l’utilisation de manière proactive. C’est ce qu’on appelle la fluidité des données.
Quelle est la différence ?
- Employés maîtrisant les données – Ils peuvent lire des graphiques, interpréter des tendances et comprendre des informations.
- Des employés qui maîtrisent les données – Ils peuvent élaborer une stratégie, poser les bonnes questions et utiliser les données pour créer de véritables avantages concurrentiels.
La fluidité des données signifie qu’au lieu de réagir aux données, les employés peuvent anticiper les problèmes, repérer les opportunités et favoriser l’innovation.
Rohit Choudhary, fondateur et PDG d’Acceldata, affirme que les entreprises qui passent de l’alphabétisation à la maîtrise de la langue seront celles qui innoveront vraiment. La transition s’opère lorsque les employés passent de l’alphabétisation à la maîtrise de la langue. en utilisant des tableaux de bord à l’élaboration active de stratégies basées sur les données. C’est lorsque les équipes cessent d’attendre les rapports et commencent à poser les bonnes questions. avant que avant que des problèmes ne surviennent.
Si votre entreprise se contente d’enseigner la maîtrise des données sans jamais insister sur la fluidité, vous laissez de la valeur sur la table. En 2025, les gagnants seront ceux qui transformeront les données d’un outil passif en un moteur actif de réussite.
