Des données fiables sont essentielles au succès de l’IA
La qualité de l’IA dépend des données sur lesquelles elle s’appuie. À l’heure actuelle, ces données sont souvent désordonnées, non structurées et manquent de gouvernance. Il s’agit là d’un véritable problème pour les entreprises qui tentent d’étendre leurs initiatives en matière d’IA. Si les données utilisées ne sont pas fiables, les résultats obtenus ne le seront pas non plus. C’est pourquoi une stratégie de données moderne est vitale.
De nombreuses architectures d’entreprise fonctionnent encore avec des cadres obsolètes qui n’ont pas été conçus pour les charges de travail liées à l’intelligence artificielle. Le volume, la variété et la vitesse des données ont considérablement augmenté, mais la gouvernance des données n’a pas suivi. Les entreprises qui ne s’attaquent pas à ce problème verront leurs efforts en matière d’IA sous-performer, voire échouer complètement. Les modèles d’IA dépendent de données structurées et de haute qualité pour générer des informations fiables. Si vous dirigez une entreprise qui s’appuie sur l’automatisation, l’analyse ou les prévisions basées sur l’IA, la priorité donnée à l’hygiène des données déterminera si vos efforts en matière d’IA seront couronnés de succès ou s’ils resteront bloqués au stade de la validation du concept.
Les professionnels des données Les professionnels des données qui comprennent cette lacune seront très demandés. Les organisations auront besoin d’experts capables de mettre en œuvre des cadres de gouvernance, de nettoyer les ensembles de données incohérents et d’optimiser les pipelines de données. Les entreprises qui prennent la qualité des données au sérieux auront un réel avantage. Lorsque les données sont bien structurées et correctement gérées, les systèmes d’IA sont plus rapides, plus intelligents et plus rentables.
Drew Firment, AWS Community Hero et Enterprise Strategist chez Pluralsight, souligne que la plupart des données d’entreprise restent aujourd’hui non structurées et non gouvernées. Cela affecte directement la capacité de l’IA à fonctionner à grande échelle. Les entreprises qui investissent aujourd’hui dans la modernisation de leur infrastructure de données seront celles qui exploiteront pleinement le potentiel de l’IA dans les années à venir.
Pour les décideurs, la conclusion est claire : l’IA est un outil. Et comme tout outil, elle dépend du matériel avec lequel elle travaille. Veillez à ce que votre organisation lui fournisse des données propres, structurées et bien gouvernées, ou attendez-vous à ce que vos investissements dans l’IA soient de moins en moins rentables.
SQL reste une compétence essentielle pour les professionnels des données
Malgré toutes les avancées en matière d’IA et d’automatisation, SQL reste l’une des compétences les plus précieuses pour les professionnels des données. Les entreprises génèrent et stockent de grandes quantités de données structurées, et SQL reste le moyen le plus efficace d’y accéder, de les gérer et de les analyser. Que vous travailliez avec des bases de données d’entreprise à grande échelle ou des plateformes basées sur le Cloud, SQL est fondamental. Il n’est pas près de disparaître.
La demande d’expertise en SQL se reflète dans les chiffres. Le Pluralsight Tech Skills Forecast 2025 classe SQL parmi les compétences les plus importantes dans le domaine de la technologie, avec le quatrième test Skill IQ le plus passé en 2024. Cela renforce sa pertinence dans tous les secteurs d’activité. Les organisations ont besoin de professionnels capables d’écrire des requêtes efficaces, d’optimiser les performances des bases de données et d’intégrer SQL avec des solutions cloud comme Amazon Redshift, Google BigQuery et Azure SQL Database.
Ce sur quoi les dirigeants devraient se concentrer, c’est sur la manière dont SQL s’intègre dans une stratégie de données moderne. SQL permet aux entreprises de traiter et d’analyser efficacement les données structurées, ce qui est essentiel pour l’IA, l’apprentissage automatique et l’analyse en temps réel. Les équipes qui travaillent avec des données doivent aller au-delà des requêtes de base. Les compétences avancées telles que les stratégies d’indexation, l’optimisation des requêtes et le réglage des performances font une réelle différence en termes de productivité et d’efficacité opérationnelle.
Pour les professionnels des données, la priorité est claire. Si vous êtes novice en SQL, commencez par les fonctions de base telles que les instructions SELECT, les jointures et les sous-requêtes. Si vous avez déjà de l’expérience, approfondissez les techniques d’optimisation et les solutions SQL basées sur le Cloud. Les entreprises transfèrent une plus grande partie de leurs charges de travail sur des plateformes cloud, et SQL reste un outil central pour gérer efficacement ces systèmes.
Les décideurs doivent reconnaître que l’expertise SQL est une nécessité pour l’entreprise. Une main-d’œuvre maîtrisant le langage SQL est mieux équipée pour prendre des décisions fondées sur des données, ce qui garantit que les informations sont accessibles, précises et exploitables.
En investissant dès maintenant dans une formation SQL, vous vous assurez que votre équipe est prête à faire face à la complexité croissante des environnements de données modernes.
Des réglementations plus strictes en matière de gouvernance des données et de protection de la vie privée redéfinissent les responsabilités.
Les réglementations relatives à la confidentialité et à la sécurité des données sont de plus en plus strictes. Les gouvernements et les organismes de réglementation surveillent de plus près la manière dont les entreprises collectent, stockent et utilisent les données. Les entreprises qui ne respectent pas la réglementation s’exposent à des conséquences juridiques et financières, sans parler de l’atteinte à la réputation qui découle d’une violation de données ou d’un manquement à la réglementation.
La demande de professionnels qui comprennent la gouvernance des données est en augmentation. Il ne suffit plus de stocker et d’extraire des données de manière efficace – les entreprises ont besoin d’experts capables de mettre en œuvre des mesures de sécurité, de maintenir l’intégrité des données et de garantir la conformité avec des réglementations telles que le GDPR et le CCPA. Les entreprises privilégient les solutions de conformité des données en tant que service pour suivre l’évolution des cadres juridiques. Cette évolution signifie que la sécurité des données ne peut plus être une réflexion après coup. Elle doit être intégrée dès le départ dans les stratégies d’entreprise.
Selon le rapport Pluralsight Tech Skills, les entreprises se concentrent plus que jamais sur la sécurité et la gouvernance des données. Les dirigeants doivent reconnaître que la prise en compte précoce de la conformité réduit les risques à long terme. Les coûts des sanctions réglementaires, des violations de données et de la perte de confiance des clients dépassent de loin l’investissement nécessaire pour mettre en place des cadres de gouvernance adéquats.
Pour les professionnels des données, rester compétitif signifie développer une expertise en matière de conformité, de lois sur la protection de la vie privée et de meilleures pratiques de sécurité. Le cryptage, l’anonymisation et les politiques de contrôle d’accès sont désormais des compétences essentielles. Les entreprises qui travaillent avec l’IA doivent également tenir compte de la gouvernance de l’IA, en veillant à ce que les modèles restent transparents, exempts de préjugés et conformes aux nouvelles directives éthiques.
Les décideurs doivent agir maintenant. La conformité n’est pas facultative, et comme les réglementations continuent d’évoluer, les entreprises qui n’ont pas de politiques de gouvernance solides auront du mal à s’en sortir. Investir dans des opérations de données sécurisées, transparentes et bien gérées garantit un succès à long terme tout en évitant les pièges juridiques et éthiques.
Les connaissances fondamentales en matière d’apprentissage automatique deviennent essentielles
L’IA et l’automatisation sont en train de remodeler les industries, et les entreprises intègrent l’apprentissage machine (ML) dans les opérations commerciales de base. Les professionnels des données qui comprennent ne serait-ce que les bases de l’apprentissage automatique auront un avantage significatif. La capacité à travailler avec des outils d’analyse, d’automatisation et de modélisation prédictive pilotés par l’IA devient une exigence essentielle.
Les entreprises qui n’adoptent pas ces technologies risquent de prendre du retard. Les prévisions de compétences technologiques pour 2025 soulignent que les professionnels ayant des connaissances fondamentales en ML détiennent un avantage concurrentiel. Comprendre comment les modèles sont formés, évalués et déployés permet aux équipes de collaborer plus efficacement avec les scientifiques des données et les ingénieurs en IA. Même les concepts fondamentaux tels que les modèles de régression, les techniques de clustering et l’ingénierie des caractéristiques contribuent à une meilleure prise de décision.
Pour les dirigeants, l’objectif est de s’assurer que leur personnel est préparé à ce changement. L’IA ne remplace pas les professionnels des données, elle renforce leurs capacités. Les employés qui comprennent l’impact des données de formation sur les performances de l’IA peuvent aider à affiner les modèles, à détecter les biais potentiels et à améliorer la précision des analyses prédictives. Ceci est particulièrement important à mesure que les industries évoluent vers des prises de décision basées sur l’IA.
Investir aujourd’hui dans la formation à l’apprentissage automatique s’avérera payant à long terme. Les entreprises devraient encourager les équipes chargées des données à développer leurs compétences dans les principes fondamentaux de l’apprentissage automatique. Même les dirigeants non techniques ont intérêt à comprendre comment l’IA génère des informations, ce qui leur permet de prendre des décisions stratégiques plus éclairées. Les entreprises qui intègrent la connaissance de l’IA au sein de leurs équipes seront celles qui maximiseront l’efficacité, l’innovation et la croissance à long terme.
La visualisation des données et la narration sont essentielles pour une communication efficace
Les informations générées par l’IA et les ensembles de données complexes n’ont de valeur que si les décideurs peuvent les comprendre. Les professionnels des données doivent aller au-delà de l’analyse technique et développer de solides compétences en matière de visualisation et de narration. Des données claires et bien présentées permettent de prendre des décisions plus rapides et plus efficaces.
Les outils de visualisation tels que Power BI, Tableau et Databricks SQL aident à transformer les données brutes en rapports structurés et interactifs. Ces outils permettent aux organisations d’identifier des modèles, de suivre les indicateurs clés de performance et de communiquer les résultats à l’ensemble des équipes. Cependant, une bonne visualisation ne suffit pas – c’est la compréhension de la manière de présenter les informations de manière significative qui pousse à l’action. La narration des données permet de s’assurer que les rapports techniques se traduisent par un impact sur l’activité de l’entreprise.
Les dirigeants devraient reconnaître que sans une visualisation et une communication appropriées, même les modèles d’IA et les analyses les plus sophistiqués peuvent être sous-utilisés. Des tableaux de bord et des rapports bien structurés fournissent un aperçu en temps réel des performances d’une organisation, mais leur efficacité dépend de leur clarté, de leur pertinence et de leur accessibilité. Les décideurs s’appuient sur des données pour formuler leur stratégie, et des données mal communiquées sont source d’inefficacité.
Les entreprises qui développent de solides pratiques de communication des données acquièrent un avantage. La formation des équipes aux meilleures pratiques de visualisation et aux techniques de narration garantit que les informations sont claires, exploitables et alignées sur les objectifs de l’entreprise. Les entreprises qui accordent la priorité à cet ensemble de compétences verront s’améliorer la collaboration entre les équipes techniques et non techniques, ce qui se traduira par une meilleure exécution des initiatives fondées sur les données.
Un ensemble équilibré de compétences est essentiel pour assurer l’avenir des carrières dans le domaine des données.
La demande de professionnels des données augmente, mais les connaissances techniques ne suffisent plus. Pour assurer l’avenir d’une carrière dans le domaine des données, il faut combiner l’expertise technique, la pensée analytique et la connaissance du monde des affaires. Les entreprises ont besoin de professionnels qui comprennent les données et savent comment les appliquer efficacement au sein d’une organisation.
Le langage SQL reste fondamental, car les données structurées constituent toujours un atout essentiel pour les entreprises. La maîtrise de la gouvernance des données et de la conformité est tout aussi importante, d’autant plus que les réglementations deviennent plus strictes. Les connaissances en matière d’IA et d’apprentissage automatique sont désormais des compétences essentielles, même à un niveau de base. Comprendre le fonctionnement des modèles d’apprentissage automatique permet aux professionnels de mieux intégrer les connaissances issues de l’IA dans la prise de décision stratégique. Dans le même temps, une visualisation claire des données et une communication solide garantissent que les résultats techniques se traduisent par une valeur commerciale réelle.
Les cadres doivent s’attacher à développer ces capacités au sein de leurs équipes. Les organisations qui investissent dans le développement continu des compétences disposeront d’une main-d’œuvre capable de s’adapter à l’évolution des technologies et des exigences réglementaires. Les professionnels des données qui affinent leur expertise en matière de sécurité, de gouvernance, d’IA et de narration des données seront les mieux placés pour occuper des rôles de leadership dans un paysage commercial de plus en plus axé sur l’IA.
Les entreprises qui reconnaissent la nécessité d’une approche globale des données seront celles qui domineront leur secteur. Celles qui investissent dans une main-d’œuvre alliant des compétences techniques approfondies à une réflexion stratégique et à la communication conserveront un avantage concurrentiel dans les années à venir.
Principaux enseignements pour les dirigeants
- Des données fiables sont essentielles à la réussite de l’IA: L’efficacité des initiatives d’IA dépend des données sur lesquelles elles s’appuient. Les dirigeants devraient investir dans des stratégies de données modernes, garantissant des ensembles de données structurés, de haute qualité et bien gouvernés afin d’optimiser les performances et l’évolutivité de l’IA.
- Le langage SQL reste une compétence essentielle pour les professionnels des données: Le langage SQL reste une compétence fondamentale pour tous les rôles liés aux données. Les organisations doivent s’assurer que leurs équipes maîtrisent le langage SQL pour une interrogation efficace des données, l’optimisation des performances et la gestion des bases de données basées sur Cloud.
- Des réglementations plus strictes en matière de gouvernance des données et de protection de la vie privée remodèlent les responsabilités: Les exigences en matière de conformité évoluent, faisant de la gouvernance des données une priorité pour l’entreprise. Les dirigeants doivent intégrer la sécurité, le cryptage et le respect des réglementations dans leurs stratégies de données afin d’éviter les risques juridiques et de maintenir la confiance des clients.
- Les connaissances fondamentales en matière d’apprentissage automatique deviennent essentielles: La prise de décision basée sur l’IA se développe dans tous les secteurs d’activité. Les entreprises devraient développer des compétences en apprentissage automatique au sein de leur personnel afin d’améliorer la collaboration entre les analystes et les scientifiques des données, en veillant à ce que les outils d’IA soient exploités de manière efficace.
- La visualisation des données et la narration sont essentielles pour une communication efficace: Les données ne sont utiles que si elles peuvent être comprises et exploitées. Les cadres devraient donner la priorité à la formation aux outils de visualisation et aux techniques de narration afin d’améliorer la clarté de la prise de décision.
- Un ensemble équilibré de compétences est essentiel pour assurer l’avenir des carrières dans le domaine des données: Une combinaison d’expertise technique, de connaissances réglementaires et de réflexion stratégique est nécessaire pour réussir à long terme. Les organisations qui investissent dans des équipes de données bien équilibrées conserveront un avantage concurrentiel à mesure que l’IA et l’analytique évolueront.
