Une discussion avec Caroline, Senior Project Manager et Chef de cabinet chez Agilytic, offre des perspectives sur le monde des projets de données, des idées reçues courantes au développement de carrière. Caroline, qui a un parcours en audit chez KPMG et en analyse financière chez Swift, parle de sa transition vers les données et comment les entreprises peuvent implémenter avec succès des initiatives de données et d'IA.

Le Point de Départ des Projets de Données

Lors du démarrage d'un projet de données, Caroline conseille aux dirigeants d'entreprise de commencer par leurs besoins commerciaux, et non par la technologie. Au lieu de se précipiter sur les dernières tendances en IA, elle recommande d'identifier les grandes priorités stratégiques et les points de douleur au sein de l'entreprise. Par exemple, une douleur courante pourrait être le temps passé sur des tâches administratives à faible valeur ajoutée, comme la saisie de données. En se concentrant sur quelques cas d'utilisation spécifiques, une entreprise peut déterminer quelles solutions basées sur les données pourraient être les plus efficaces.

Une première étape cruciale est de garantir la qualité et la quantité des données. Les données doivent être complètes, bien formatées et exemptes d'erreurs. Une mauvaise qualité des données, même si elle est considérée comme correcte à 80%, peut conduire à des résultats décevants. Comme le dit l'adage, "garbage in, garbage out". Un volume de données suffisant est également nécessaire pour dériver des tendances significatives, ce qui est souvent lié à un historique de données étendu.

Malgré l'importance du volume de données, les projets de données ne sont pas seulement pour les grandes entreprises. Une entreprise avec un nombre limité de clients peut encore avoir un grand volume de données si ces clients ont de nombreuses interactions ou effectuent de nombreux achats.

Applications Réelles de l'IA

Caroline donne plusieurs exemples de l'application de l'IA :

• Gestion des Factures : L'IA peut être formée pour lire et structurer les données des factures entrantes, même les plus complexes avec plusieurs pages ou des mises en page irrégulières. Cela peut économiser beaucoup de temps, réduisant potentiellement le travail manuel jusqu'à 80%.

• Segmentation de la Clientèle : L'analyse de données peut être utilisée pour segmenter les clients à des fins marketing ou de recouvrement de créances. En analysant les données transactionnelles et comportementales, une entreprise peut différencier un client simplement distrait d'un client présentant un risque potentiel de fraude. Cela permet une approche plus adaptée, comme envoyer un simple rappel à un client distrait plutôt que d'adopter un ton plus ferme avec un client difficile.

L'Élément Humain dans les Projets de Données

L'un des principaux enseignements est que l'IA n'est pas destinée à remplacer les humains mais à assister et améliorer leurs capacités. L'IA traite les tâches répétitives et à faible valeur ajoutée, libérant les employés pour se concentrer sur des activités nécessitant une expertise humaine et des interactions.

Pour qu'un projet réussisse, il doit être perçu comme un effort organisationnel, et non seulement technique. Tous les intervenants doivent être impliqués dès le début, y compris la direction, les équipes terrain et le personnel technique. Cela garantit que la solution s'aligne sur les priorités stratégiques de l'entreprise et les réalités des opérations quotidiennes.

Carrière et Développement Professionnel

Caroline aborde également le développement professionnel dans le domaine des données. Elle insiste sur l'importance d'un ensemble de compétences complet qui combine connaissances techniques et compréhension des défis commerciaux. Elle recommande aux futurs professionnels des données de ne pas avoir peur de poser des questions et de maintenir une attitude curieuse face aux problèmes commerciaux. Pour le développement de carrière, elle suggère une philosophie de « oser » sortir de sa zone de confort, même si cela signifie initialement faire un pas en arrière.

Chez Agilytic, les nouveaux employés suivent un processus d'intégration comprenant une formation de base et des exercices pratiques. Les projets sont généralement courts, environ trois mois, avec des livrables concrets à la fin. Cette structure permet aux consultants d'acquérir rapidement une exposition à une variété d'industries et de problématiques commerciales. La progression de carrière passe de rôles juniors, où les consultants sont encadrés par des collègues seniors, à des postes seniors plus autonomes, puis éventuellement à des rôles de gestion ou d'expertise.

Écoutez l'intégralité de l'épisode (en français) ici.