Catégorie : Data

Key Takeaways

• Une vision claire à 3 ans évite la dispersion des efforts et aligne les attentes entre data et métiers
• Un catalogue de services structuré transforme les demandes floues en parcours clients intelligibles
• Une marketplace de dashboards rend la donnée accessible tout en maintenant la gouvernance
• Un hub de ressources centralisé démocratise l’accès à l’information et réduit la dépendance au support
• Des formations régulières créent une culture data durable et rendent autonomes les collaborateurs

 

Introduction

Les équipes métiers n’ont jamais été aussi demandeuses de données pour éclairer leurs décisions. Elles attendent du Data Office qu’il soit réactif, accessible et orienté solutions.

Mais un constat s’impose : malgré des investissements croissants dans les talents et les technologies, beaucoup de Data Offices restent perçus comme des « boîtes noires » techniques. Les métiers ne savent pas vraiment ce que l’équipe data peut faire pour eux, comment formuler leurs demandes, ni où trouver les dashboards dont ils ont besoin. Résultat : frustration côté métier, saturation côté data.

Recentrons donc les Data Offices autour de l’expérience utilisateur, comme un centre de services à valeur ajoutée. En clair : votre Data Office doit se marketer en interne comme n’importe quel département qui veut avoir de l’impact.

 

1. Clarifier la vision et le scope à 3 ans

La première raison pour laquelle les métiers ne comprennent pas votre Data Office ? Vous n’avez probablement jamais clarifié ce que vous faites et ne faites pas.

Un Data Office sans vision claire devient inévitablement une équipe de support technique surchargée. Chaque nouvelle demande est traitée au cas par cas, sans filtre stratégique. Les métiers pensent que « tout est possible », l’équipe data croule sous les sollicitations, et personne n’est satisfait.

Une solution : définir un plan à 3 ans qui fixe le périmètre d’action. Cette vision doit répondre à trois questions simples :

• Quels sont nos 3-5 chantiers prioritaires pour les 36 prochains mois ?
• Quels types de demandes métiers sont dans notre scope (et lesquelles ne le sont pas) ?
• Quelles capacités allons-nous développer, et dans quel ordre ?

Pourquoi pas plus long terme: les produits et projets sont plus courts qu’avant, et la technologie évolue rapidement. Il ne sert donc à rien d’organiser opérationnellement à plus de 2-3 ans.

Concrètement, cela se traduit par un document d’une page maximum qui explique que votre Data Office se concentre, par exemple, sur la fiabilisation des données RH et ventes, le développement de dashboards opérationnels, et la formation des équipes. Tout le reste, analyse prédictive avancée, projets IA expérimentaux, migration de systèmes legacy, arrive plus tard ou n’est pas dans le scope.

Cette clarification permet de dire « oui, mais plus tard » plutôt que de refuser sèchement ou d’accepter en sabotant vos priorités. Les métiers comprennent enfin où vous allez, et peuvent anticiper quand leurs besoins seront adressés.

Organisez une session trimestrielle avec les représentants métiers et techniques pour partager l’avancement de votre roadmap, les priorisations et points ouverts, un peu comme les PI Planning.

2. Structurer un catalogue de services intelligible

Trop de Data Offices communiquent sur ce qu’ils font avec des formulations vagues : « nous gérons la donnée », « nous assurons la gouvernance », « nous créons des Power BI ». Pour un directeur commercial ou un responsable supply chain, c’est aussi clair qu’un menu de restaurant entièrement en Maya.

Passez d’une logique de compétences techniques à une logique de services métiers. Votre catalogue doit lister 5 à 7 offres concrètes, chacune décrite comme un produit avec ses prérequis, ses délais, et ses livrables.

Exemples de services types :

• Création de dashboard métier : livraison en 3 semaines, nécessite un référent métier identifié et une liste de KPIs prioritaires
• Formation data literacy : sessions mensuelles de 2h, adaptées par niveau (débutant, intermédiaire, avancé)
• Audit qualité de données : diagnostic en 2 semaines sur un périmètre défini, rapport avec plan d’action
• Support self-service : accompagnement à l’utilisation des outils BI existants, réponse sous 48h
• Conseil gouvernance : aide à la définition de règles métiers et de processus de validation

Ce modèle de « self-service assisté » est clé : vous rendez autonomes les métiers sans les abandonner. Ils peuvent accéder aux dashboards eux-mêmes, mais savent qu’ils peuvent faire appel à vous pour des besoins plus complexes ou de la formation.

 

3. Créer une marketplace de dashboards gouvernée

Voici un problème universel : votre entreprise compte probablement 50+ (ou des milliers) de dashboards dispersés entre Power BI, et Excel partagés, et quelques outils maison. Personne ne sait vraiment ce qui existe, qui en est responsable, ni si les chiffres sont à jour.

Résultat : les métiers redemandent sans cesse des visualisations qui existent déjà, ou utilisent des dashboards obsolètes sans le savoir. Le Data Office passe son temps à recréer l’existant ou à corriger des décisions prises sur de mauvaises données.

La solution : une marketplace centralisée qui rend tous les dashboards accessibles facilement et référencés. Pensez à cela comme un Netflix interne pour la donnée. Trois dimensions sont essentielles :

• Découvrabilité : chaque dashboard est catégorisé par fonction métier (ventes, RH, supply chain), par fréquence d’usage (quotidien, hebdomadaire, mensuel), et par mots-clés. Un commercial qui cherche « performance région » trouve immédiatement les 3 dashboards pertinents.
• Statut transparent : chaque dashboard affiche clairement s’il est actif, en maintenance, obsolète ou en cours de migration. Fini les confusions entre « l’ancien tableau qui ne marche plus » et « le nouveau qui n’est pas encore prêt ».
• Propriétaire identifié : pour chaque dashboard, un responsable métier et un référent technique sont clairement mentionnés. Les utilisateurs savent à qui s’adresser pour des questions ou des évolutions.

Cette marketplace ne demande pas d’investissement technique lourd. Un simple intranet avec une page dédiée, un tableau structuré et une barre de recherche suffisent. L’important est la discipline : chaque nouveau dashboard doit être référencé, chaque dashboard obsolète doit être archivé.

 

4. Centraliser les ressources sur un hub dédié

Les métiers ont des questions simples : « Comment demander un accès aux données produits ? », « Quelle est la définition officielle du chiffre d’affaires net ? », « Qui a déjà utilisé les données fournisseurs pour un projet similaire ? ». L’option facile envoyer un email au Data Office, qui répond individuellement, encore et encore.

Un hub de ressources centralisé transforme cette dynamique réactive en approche proactive. Créez un espace dédié qui regroupe tout ce dont les métiers ont besoin pour être autonomes.

Quatre idées rubriques pour ce hub :

• FAQ vivante : les 20-30 questions récurrentes avec des réponses claires et régulièrement mises à jour. Pas un document Word de 40 pages, mais des fiches courtes, une question = une réponse.
• Guides pratiques : tutoriels pas à pas pour les actions courantes (créer un rapport dans Power BI, comprendre la différence entre deux sources de données, formuler une demande au Data Office). Privilégiez les formats courts : vidéos de 3 minutes, fiches PDF d’une page.
• Success stories : exemples concrets de projets data réussis dans l’organisation. Le service client qui a réduit son temps de traitement grâce à un nouveau dashboard, l’équipe achat qui a identifié 200K€ d’économies en analysant les données fournisseurs. Ces cas d’usage inspirent et montrent la valeur concrète du Data Office.
• Actualités data : une newsletter mensuelle qui partage les nouveaux dashboards disponibles, les formations à venir, les changements dans les processus. Cela maintient le Data Office visible et dynamique.

L’erreur classique est de créer ce hub puis de l’abandonner après 3 mois. La clé est la mise à jour régulière : assignez un responsable éditorial qui actualise le contenu chaque mois, sollicite des retours métiers, et fait vivre cet espace.

5. Former et évangéliser en continu

La formation ponctuelle ne suffit pas. Former 50 personnes une fois par an puis les laisser se débrouiller crée de la frustration, pas de l’autonomie. Les collaborateurs oublient ce qu’ils ont appris, les outils évoluent, les nouveaux arrivants sont perdus.

Créez des rituels de formation réguliers qui s’intègrent au quotidien de l’organisation. Trois formats ont fait leurs preuves :

• Lunch & Learn mensuels : une heure sur le temps du déjeuner, un sujet data concret (comprendre les indicateurs de performance, utiliser les filtres avancés, interpréter un dashboard financier). Format court, interactif, avec un replay pour ceux qui ne peuvent pas venir.
• Ateliers métiers trimestriels : sessions de 2-3 heures adaptées à chaque fonction. Les commerciaux apprennent à exploiter les données CRM, les RH à analyser les turnover, la supply chain à anticiper les ruptures. Vous parlez leur langage, pas le vôtre.
• La hotline : une communauté Teams (ou Slack) où n’importe quel collaborateur peut poser ses questions data. Pas de présentation formelle, juste du support à la demande et de l’entraide. Cela crée une proximité et désamorce l’image de « tour d’ivoire technique ».

L’important est d’adapter le contenu au niveau de maturité. Les débutants ont besoin de comprendre ce qu’est une donnée propre avant de parler gouvernance. Les power users veulent des tips avancés et des nouveautés. Segmentez vos audiences.

Mesurez l’impact de ces formations : suivez le taux de participation, le nombre de questions posées, et surtout la diminution des tickets de support basiques. Si vos formations fonctionnent, vous devriez voir moins de demandes du type « comment accéder à ce dashboard » ou « pourquoi ces deux chiffres ne matchent pas ».

Les Data Offices les plus matures consacrent au moins 15-20% du temps de leur équipe à la formation et à l’évangélisation. Ce n’est pas du temps perdu : c’est de l’investissement qui réduit la charge opérationnelle et accélère l’adoption.

Derniers mots

Le véritable changement réside dans le mindset : traiter les métiers comme des clients, pas comme des demandeurs. Cela implique de penser produit, expérience utilisateur, et communication continue. Les Data Offices qui réussissent sont ceux qui se marketent en interne avec autant de soin qu’un département commercial qui cherche à conquérir des parts de marché.

L’enjeu n’est pas seulement technique. Il est organisationnel, culturel, et stratégique. Les entreprises qui positionnent leur Data Office comme un partenaire métier indispensable plutôt qu’un centre de coûts technique se donnent un avantage compétitif durable.

BYMADA se positionne à l’avant-garde de cette transformation, en accompagnant les organisations dans la structuration et l’animation de leurs Data Offices pour maximiser leur impact métier.

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A bientôt!

Key Takeaways

• L’IA générative et les Agents augmentent les capacités humaines sans les remplacer, démocratisant l’accès aux données
• Les architectures décentralisées (type Data Mesh) transforment les données en véritables produits business
• La gouvernance devient adaptative, automatisée et intégrée aux workflows
• La préparation des données conditionne le succès des initiatives IA
• La culture data est LE pilier indispensable de la transformation

 

Introduction

Les métiers n’ont jamais été à la fois aussi exigeants et perdus dans la complexité. Ils attendent de la donnée qu’elle soit fiable, accessible, actionnable.

Mais un constat s’impose : malgré les investissements par les data offices, les outils modernes et les expérimentations difficiles à scaler, beaucoup d’organisations peinent encore à transformer leurs essais data en gains réellement mesurables et à exploiter les plateformes à 100%.

C’est précisément pour cela que 2026 doit être une année de simplification et consolidation des fondamentaux. Une année où l’on arrête de courir après chaque nouveau concept, pour se concentrer sur ce qui crée vraiment de la valeur : des process maîtrisées, une gouvernance adaptée, une exécution disciplinée, et des cas d’usage alignés sur les besoins métiers.

En clair, 2026 sera l’année où l’on fera surtout « ce qui est utile pour le business ».

Ce qui a marqué 2025

• L’entrée en vigueur de l’EU AI Act
• La CSRD et autres réglementations demandant des audits de plus en plus rigoureux
• La popularisation de l’IA générative et agentique dans nos pratiques data quotidiennes
• Des apprentissages clés sur la scalabilité et la sécurité du « vibe coding »
• L’émergence d’éditeurs proposant des outils « IA flex » sans véritables fondamentaux

 

Les 5 tendances majeures pour 2026

1. La gestion augmentée des données : le partenariat IA-humain

La gestion augmentée des données (Augmented Data Management) utilise l’IA et le Machine Learning pour améliorer chaque aspect du travail data : du tagging de métadonnées à la génération de schémas, en passant par l’optimisation des requêtes, les recommandations de pipelines et la qualité des données.

Concrètement, cela se traduit par :

• Des interfaces en langage naturel qui permettent aux utilisateurs métiers de poser des questions en français et de recevoir des requêtes SQL, des visualisations ou des insights, sans compétences techniques spécialisées
• Des catalogues de données alimentés par l’IA qui classifient automatiquement les données sensibles, infèrent les relations et suggèrent des jeux de données pertinents
• Des outils de qualité prédictifs qui anticipent les problèmes avant qu’ils ne surviennent

Le résultat ? une barrière à l’entrée fondamentalement plus basse pour travailler avec les données.

En 2026, les organisations qui exploitent la gestion des données augmentée par l’IA pourront soutenir un self-service plus large, opérer plus efficacement et faire évoluer leurs capacités data sans augmenter proportionnellement leurs effectifs.

2. Data Mesh et produits de données : démocratiser et monétiser l’information

Le modèle traditionnel d’équipes data centralisées peine à répondre à d’infinies demandes métiers. Deux approches complémentaires émergent pour y remédier.

• L’architecture Data Mesh distribue la propriété et la responsabilité entre les domaines métiers. Dans ce modèle, chaque fonction (finance, produit, RH) prend possession de ses données comme de véritables produits. La philosophie mesh combine une propriété décentralisée orientée domaine avec des plateformes en self-service. Avec la Domain Ownership, les pipelines de données deviennent eux-mêmes des produits qui doivent répondre à des standards de qualité et de fiabilité.
• Les produits de données (Data Products) traitent la donnée comme du software : packagée, versionnée, documentée et certifiée pour la réutilisation. Un produit de données diffère d’un simple dataset : c’est une combinaison intégrée de données, métadonnées, sémantiques et logique d’implémentation. La donnée est découvrable, documentée et partageable pour des résultats métiers spécifiques.

En 2026, les organisations nomment des data product owners, responsables de l’usage et de l’intégrité de leurs data products. Des catalogues internes servent de moteurs de découverte où les utilisateurs métiers parcourent les datasets disponibles comme dans une boutique en ligne. Des marketplaces de données (Snowflake, AWS Clean Rooms) permettent même de partager ou monétiser ces actifs informationnels.

Le succès nécessite cependant une forte culture data avec des data stewards responsabilisés et des outils partagés pour éviter le bazar entre équipes distribuées.

3. La gouvernance adaptative : de la contrainte à l’enabler

La gouvernance adaptative est une approche flexible qui s’ajuste aux besoins changeants d’une organisation. Contrairement à une gouvernance de données classique, elle est proactive et collaborative, permettant aux politiques de données d’évoluer avec la croissance de l’entreprise, les avancées technologiques et les nouvelles réglementations.

La gouvernance de données doit donc suivre les principes agiles:

• Collaboration : Impliquer toutes les parties prenantes (équipes métier, IT, data) pour instaurer une culture de confiance et de partage.
• Scalabilité: Concevoir des processus modulaires et automatisés capables de s’adapter à l’augmentation du volume de données.
• Proactivité : Anticiper les problèmes de qualité ou d’accès aux données avant qu’ils ne deviennent critiques (notamment avec l’aide des outils d’observabilités)
• Agilité : Adopter une approche itérative permettant d’ajuster rapidement les règles en fonction des retours d’expérience.
• Conformité : S’aligner en continu sur les réglementations (RGPD, EU AI ACT, etc.)
• Amélioration continue : Utiliser des OKR pour évaluer et affiner constamment le cadre de gouvernance.

La gouvernance adaptative ne cherche pas à restreindre l’usage des données par des règles fixes, mais à créer un cadre évolutif qui soutient l’innovation tout en maîtrisant les risques.

En 2026, les organisations doivent s’appuyer sur des plateformes de métadonnées actives (comme celle proposée par Atlan, Data Galaxy, Purview) qui permettent d’automatiser le lignage des données, de faciliter la découverte et d’intégrer la gouvernance directement dans le flux de travail des utilisateurs.

4. Culture data: le pilier indispensable de la transformation

De nombreuses entreprises reconnaissent que la data literacy sous-tend une approche mature de la gestion des données et l’utilisation réussie de l’IA. Dans l’enquête TDM 2025, les répondants identifient la data literacy comme l’un des plus grands défis de gestion des données et l’un des sujets les plus précieux pour la formation et le contenu éducatif.

Les professionnels ont souligné un besoin de formation sur :

• La gouvernance et la qualité des données
• La stratégie data
• L’IA et le Machine Learning

En 2024 et 2025, dans les grandes entreprises, nous avons vu le déploiement de programme “IA pour tous” permettant de démocratiser la compréhension de l’IA. Maintenant, il faut aller plus loin, et cela cela passe par la construction de parcours, notamment avec des mix de contenus internes et externes (pour la relevance des informations), programmes certifiants etc.

En 2026, les plans de formations data sont priorisés et standardisés autours de compétences critiques et adaptées à l’ensemble des personas de l’entreprise. Aussi la culture ne passera plus seulement par des formations descendantes, mais par l’infusion de profils data au sein même des métiers comme les « Community of Practice » ou de « Data Champions ».

5. Les données prêtes pour l’IA : combler le gap entre ambition et réalisation

La préparation des données est le principal facteur contribuant à l’écart entre l’ambition IA et la réalisation IA. La disponibilité et la qualité des données restent le premier obstacle à une mise en œuvre réussie de l’IA.

Les données prêtes pour l’IA vont bien au-delà de la qualité traditionnelle. Elles nécessitent de prouver l’adéquation pour des cas d’usage IA spécifiques à travers trois dimensions critiques :

• Représentativité : les données correspondent-elles au cas d’usage ?
• Qualification continue : pouvez-vous prouver l’adéquation des données à grande échelle ?
• Gouvernance IA robuste : gérez-vous le biais, la dérive et la conformité ?

L’IA générative présente un double défi. Les organisations se précipitent pour implémenter la GenAI dans leurs opérations, tandis que la GenAI s’appuie fortement sur des modèles pré-entraînés par des fournisseurs. Cela fait de la donnée la principale source de différenciation et d’avantage concurrentiel. Les organisations sans pratiques de données prêtes pour l’IA font face à des retards de projet, des résultats erronés, des violations de conformité et des résultats biaisés.

En 2026, Les organisations mettent en œuvre une gestion active des métadonnées, des frameworks complets de qualité des données et une observabilité continue. Elles diversifient les sources de données pour réduire les biais, établissent des standards minimaux de données pour chaque cas d’usage et créent des boucles de feedback entre les équipes de gestion des données et d’IA.

Derniers mots – Retour aux fondamentaux pour des gains mesurables

Ces cinq tendances représentent un retour aux fondamentaux de la gouvernance de données, enrichis par les innovations technologiques récentes. L’automatisation pilotée par l’IA transforme les tâches routinières, les approches décentralisées réduisent les silos, la gouvernance adaptative garantit la conformité sans friction, et les données prêtes pour l’IA ouvrent la voie à une véritable création de valeur.

Les entreprises qui embrassent ces tendances se positionnent pour un avantage concurrentiel long-terme. Les organisations qui réussiront seront celles qui forment et capitalisent sur les compétences data de leurs employés. Comprendre l’avenir de la gestion des données est essentiel pour naviguer dans cette nouvelle vague de transformation digitale.

BYMADA se positionne à l’avant-garde de la gestion moderne des données, en offrant une expertise qui adresse ces tendances émergentes. Les organisations travaillant avec BYMADA peuvent compter sur une transmission aux équipes Tech et Métier de son expertise pour plus d’impacts.

A bientôt!

La collaboration dans l’ère intelligente, C’est le thème du World Economic Forum 2025.

“Quelque chose de profond se passe à l’intersection du potentiel humain et des capacités technologiques. Nous ne parlons plus de l’IA comme d’un concept distant et abstrait, mais comme d’un outil aux possibilités immenses, intégré dans nos vies et redéfinissant fondamentalement notre compréhension de la valeur, de la connexion et du progrès.

Il est clair que les capacités que l’IA nous offre sont bien plus nuancées que de simples remplacements technologiques. Cette nouvelle ère concerne plutôt la relation complexe entre l’intelligence humaine et l’intelligence machine. Dans cet Âge Intelligent, les percées les plus passionnantes ne concernent pas ce que l’IA peut automatiser et remplacer, mais ce qu’elle peut augmenter.”

Aussi, le contexte économique et budgétaire des entreprises est en à prendre en compte, ce qui va ajouter une pression supplémentaire pour garantir le ROI des projets data. Découvrez les tendances et défis des équipes data 2025 dans cet article avec les 5 tendances data (au-delà de la tech).

 

1. Renforcer la confiance dans les données

L’accès aux données ne garantit pas leur utilisation par les employés si la confiance n’y est pas. D’autant plus où l’enjeu de prouver que les données sont de confiance est grandissante. Les données doivent répondre à certains critères qualité essentiels : elles doivent être accessibles, fiables, compréhensibles et à jour, mais également faciles à trouver si l’on veut démocratiser leur utilisation.

Créer ce rapport de confiance nécessite que les équipes data et tech travaillent en étroite collaboration avec les équipes Métier, afin de comprendre leurs besoins et d’améliorer la qualité des données (notamment les plus critiques).

En résumé en 2025, c’est l’année où la standardisation des données ainsi sur leur audit devient la norme, pour créer comme des filigranes data.

 

2. Gouvernance des Données by design

La protection des données n’est pas seulement une exigence légale, mais aussi une nécessité commerciale. Gartner® prévoit que d’ici 2025, 75 % de la population mondiale sera couverte par des réglementations récentes sur la confidentialité des données. Ainsi, la gouvernance des données à travers différents prismes, continue à être sur le devant la scène et les entreprises qui parviennent à mettre une gouvernance solide en garantissant la protection et confidentialité des données renforcent la confiance des employés et clients.

💡 La nouveauté 2025: L’IA générative va permettre d’automatiser la gouvernance et surveiller de manière plus fine, les flux de données, l’application des règles data, etc.

 

Les Données et les “Produits de Données” ou data products deviennent une nouvelle norme

En 2025, les données et les data products formalisés continuent à progresser (concept venant des data mesh en data analytics). Ces data products permettent de rendre la données déjà formattée et disponibles sur des platformes, permettant d’aller un cran plus loin dans la démocratisation des données et et le self-service avec les applications low-code et no-code.

Ce self-service va réellement permettre de réduire les les goulots d’étranglements sur les équipes IT, améliorer le time-to-market des actions. Cependant, cela ne fonctionnera qui se la gouvernance est réellement adoptée.

 

 

3. Data Fabric : Débloquer l’Intégration des données sans couture

Source: Hyperight

Le data fabric émerge comme une architecture transformatrice, intégrant des sources de données disparates à travers des environnements complexes pour éliminer les silos et permettre un accès fluide aux données. En tissant une architecture de données unifiée, les organisations peuvent améliorer l’efficacité opérationnelle et accélérer l’innovation dans divers secteurs.

Dans le domaine de la santé, le data fabric rationalise la gestion des informations des patients, soutenant les avancées en médecine personnalisée et stimulant les percées en recherche. Dans le secteur financier, il améliore les processus d’analyse des risques et assure une conformité robuste aux normes réglementaires.

À mesure que de plus en plus d’organisations adoptent des services basés sur le cloud et des écosystèmes de données de plus en plus complexes, la pertinence du data fabric continuera de croître, consolidant son rôle en tant que technologie fondamentale pour l’innovation et l’excellence opérationnelle.

 

 

4. Les premiers résultats des réglementations

CSRD et EU AI ACT sont entrés en vigueur en 2024 et attendent les premières publications publiques en 2026 pour les grandes entreprises. On s’attend alors à des priorisations de projets dans ces aspects, surtout autour d’outils data pour la CSRD, aidés par de nouvelles plateformes de données et des modèles de machine learning. De plus, des outils plus matures sur les marchés permettront d’auditer efficacement les risques liés aux outils de GenAI.

Ces initiatives devraient également pousser les entreprises à renforcer leurs capacités en matière de gouvernance des données et de transparence algorithmique, afin de se conformer aux exigences réglementaires tout en maintenant la confiance des clients/stakeholders.

 

 

5. Les agents IA, nouvelles stars

Source: MIT Sloan Review

L’IA Agentique — Le Type d’IA qui effectue des tâches de manière indépendante. Et son ascension semble inévitable : tout le monde des fournisseurs techs aux professionnels data sont enthousiasmés par la perspective d’avoir des programmes d’IA collaborant avec les humains, pour effectuer de véritables tâches au lieu de simplement générer du contenu, bien que personne ne soit tout à fait sûr de la manière dont cela fonctionnera. Ce qui est a peu prêt certain c’est les premiers agents IA seront pour les petites tâches internes structurées avec peu d’argent en jeu (par exemple, aider à changer votre mot de passe du côté informatique, ou réserver des congés dans les systèmes RH).

Le MIT Sloan, pense qu’il y aura (et il y a déjà, dans certains cas) des bots génératifs d’IA qui exécuteront les ordres des gens pour des tâches spécifiques de création de contenu. Il faudra plus d’un de ces agents pour accomplir quelque chose de significatif, comme faire une réservation de voyage ou effectuer une transaction bancaire. Mais ces systèmes fonctionnent toujours en prédisant le mot suivant, ce qui peut parfois entraîner des erreurs ou des inexactitudes. Il y aura donc encore besoin que des humains les surveillent de temps à autre.

En ce sens, il y a peu de chances que les entreprises laissent ces agents se débrouiller seuls avec de vrais clients dépensant de l’argent réel de sitôt. Et en conséquence, il n’y aura pas d’impact majeur sur l’emploi à cause des agents IA en 2025.

Le mot de la fin

C’est une nouvelle année riche en perpective, innovation dans le monde de la data. Restez connectés sur le blog pour suivre les actualités. 😊

Très belle année 2025 à tous,

Laura

Deux ans : c’est désormais la durée moyenne d’une compétence, selon l’OCDE. L’accélération de la digitalisation des entreprises depuis le Covid-19, la popularisation de l’intelligence artificielle (IA) et son adoption augmentant dans toutes les sphères de notre vie, la compréhension des données ainsi sur son contrôle humain est essentiel pour assurer un futur transparent et éthique.

En tant que professionnels, nous avons la responsabilité de former, de permettre la montée en compétences (upskilling) ou la reconversion (reskilling) des talents pour qu’ils puissent utiliser l’IA efficacement, tout en étant équipés pour s’adapter à l’environnement de demain.

L’un des aspects souvent sous-estimés est que ces compétences ne concernent pas seulement le domaine technique, mais aussi la capacité à comprendre les enjeux sociaux et juridiques liés à la data et l’IA.

Selon IBM, les dirigeants estiment que 40% de leurs employés auront besoin d’être reformés à cause de l’implémentation de l’IA et de l’automatisation dans les trois prochaines années. Cette transformation implique aussi bien des compétences techniques que des compétences plus « humaines », comme l’interprétation des données.

En tant que Data Manager et Learning addict, je considère que la littérature des données, ou data literacy, fait partie des compétences que tout employé devrait avoir, afin d’être mieux préparés aux enjeux d’aujourd’hui et demain.

 

 

Qu’est-ce que la Data Literacy? Des compétences clefs pour l’avenir

La data literacy, ou la littératie des données, désigne la capacité à lire, comprendre, créer et communiquer des données de manière appropriée. Cela dépasse l’utilisation des outils, pour inclure une véritable compétence critique en matière d’interprétation et de prise de décision.

Elle inclut la capacité à comprendre les données, à les analyser avec des outils spécifiques, et à en tirer des conclusions pour prendre des décisions fondées sur ces données. DataCamp a d’ailleurs développé un framework modulaire très complet pour structurer ces compétences.

On peut ainsi regrouper la data literacy en trois grands piliers principaux :

• Lire : Savoir analyser les données, comprendre les indicateurs clés de performance (KPI) et les facteurs déterminants.
• Rédiger : Être capable de créer ou modifier des tableaux de bord, ainsi que des modèles de données pour rendre les informations plus compréhensibles.
• Communiquer : Présenter, discuter et poser les bonnes questions sur les données pour éclairer les décisions.

En fonction des évolutions rapides du domaine des données, j’ajoute deux autres piliers pour mieux refléter les exigences actuelles :

• Manipuler: Être capable de créer, modifier et partager des données, impliquant des compétences plus techniques, telles que le développement, la modélisation, ou l’ingénierie des données. Ce pilier est essentiel pour ceux qui travaillent directement avec les outils d’analyse ou d’ingénierie.
• Diriger: Utiliser les données pour prendre des décisions stratégiques. Cela inclut non seulement la capacité à interpréter des données complexes, mais aussi à les traduire en actions concrètes et des décisions d’investissement.

Adapter les compétences selon les profils

Tout le monde n’a pas besoin de maîtriser l’ensemble de ces piliers de manière égale. Les compétences requises varient en fonction des rôles et des responsabilités. Par exemple, un business analyst doit être capable de lire et de parler des données de manière avancée, alors qu’un data scientist aura besoin de maîtriser la lecture et la manipulation des données à un niveau beaucoup plus technique.

Cette distinction permet d’établir des parcours de formation adaptés, optimisant ainsi le temps et les ressources tout en s’assurant que chaque employé dispose des compétences adéquates à son rôle.

Ainsi la création de personas permet de mettre en lumière ces différences. Ces profils facilitent non seulement la priorisation des besoins en formation, mais aussi la définition des compétences attendues pour chaque rôle.

 

Cinq personas pour mieux comprendre les rôles liés aux données

Lors de la mise en place de formations pour des clients, je m’appuie sur cinq types de personas pour structurer la montée en compétences :

• Data Consumer : Utilisateur des données qui consulte et exploite les informations sans nécessairement les manipuler techniquement.
• Data Citizen Practitioner : Employé ayant une bonne maîtrise des données et qui les utilise régulièrement pour prendre des décisions dans son domaine sans être un spécialiste technique.
• Data Practitioner : Professionnel qui manipule, analyse et gère les données dans le cadre de ses activités, avec des compétences techniques spécifiques (ex. : data analyst).
• Data Expert : Spécialiste ayant une expertise approfondie dans un domaine lié aux données, capable de gérer des projets complexes et d’apporter des solutions pointues.
• Data Leader : Responsable stratégique des données, en charge de la gouvernance, et de l’orientation des initiatives liées aux données.

Ces personas permettent d’aligner les formations et les besoins de compétences sur les rôles stratégiques, garantissant ainsi que chacun évolue dans un cadre clair et adapté à sa fonction. Il est néanmoins important de mettre ces personas en regard de votre société, car chaque organisation est différente.

 

Comment développer un programme de Data Literacy?

Pour préparer l’avenir, la montée en compétences (upskilling) et la reconversion (reskilling) des talents sont indispensables. Un programme de data literacy bien conçu doit être accessible à tous les niveaux et adaptable aux besoins spécifiques de chaque rôle.

Voici quelques exemples d’actions concrètes que vous pouvez mettre en place :

• Former les employés avec des méthodes variées : formations en ligne, présentiel, ou modèles hybrides (blended learning).
• Organiser des rencontres pour favoriser les échanges et les retours d’expérience, comme des « petits-déjeuners données » qui sont souvent efficaces pour engager les collaborateurs.
• Lancer des concours internes autour de la data pour dynamiser l’apprentissage tout en favorisant l’innovation.
• Communiquer régulièrement sur l’importance des données dans les prises de décisions stratégiques, que ce soit via des newsletters, des podcasts ou des communautés internes dédiées. (vous pouvez vous inspirer du compte instagram @bymadafr)

Une autre stratégie gagnante consiste à encourager la collaboration autour des projets de données, ce qui favorise la transversalité et la compréhension globale des enjeux.

Bref, il existe plein de manière de s’amuser! 

La conviction BYMADA – Vers une démocratisation des compétences en données

La data literacy n’est plus un luxe, mais une nécessité. Dans un monde de plus en plus axé sur les données, les entreprises et leurs employés doivent maîtriser cette compétence pour rester compétitifs.

Dans la continuité de démocratiser la gestion des données, mais aussi donner les clefs à travers le partage d’expérience, j’ai développé un programme Data Manager. Ce programme se déroule sur 2 jours en présentiel, afin d’acquérir les fondamentaux, avec l’objectif de vous aider à construire une stratégie simple mais efficace de gestion des données, et prendre action!

Ce programme est autour de 6 modules :

• Introduction au data management
• Le monde du Data Modeling
• Les fondamentaux de la Data Quality
• Data Security – Protégez vos données comme vous le devez
• Data Governance ou comment orchestrer les processus et collaborateurs
• Change Management – Créer une culture data qui vous correspond
• Une montagne de bonus.

Si ce programme vous intéresse pour former vos collaborateurs, voici la suite.

 Salut 👋,

Si vous vendez fréquemment des produits (en ligne ou physique), cet article est fait pour vous.

Dans un monde où l’hyper-personnalisation et les connexions sont devenus des leviers essentiels pour attirer et fidéliser les clients, les programmes de fidélité (Loyalty Programs) sont devenus un outil incontournable pour les entreprises. Mais au-delà des récompenses, des points et des remises, ces programmes permettent aux marques de collecter une mine d’informations très intéressant sur leurs clients.

Je ne vais pas m’attarder sur les types de Loyalty programs mais plutôt sur l’aspect des données générées.

🪄 Comment les programmes de fidélité collectent-ils les données ?

Un programme de fidélité, qu’il soit physique (carte à scanner en magasin) ou digital (application mobile, site web), repose sur la création d’un compte client. À partir de là, vous pouvez capturer une variété d’informations.

• Données démographiques : Nom, âge, genre, adresse, etc. Ces informations de base permettent d’établir le profil du client.
• Historique des achats : Chaque achat effectué avec la carte de fidélité ou l’application est enregistré, permettant de suivre les préférences et les habitudes d’achat du client.
• Comportements en ligne : Avec les programmes numériques, les marques peuvent suivre les interactions sur leurs plateformes, comme les produits consultés, les paniers abandonnés ou les clics sur certaines catégories.
• Données de géolocalisation : Dans les applications mobiles, les entreprises peuvent parfois accéder à des informations sur les lieux visités, permettant de mieux cibler les offres locales ou de personnaliser les messages.
• Préférences personnelles : Via des sondages ou des quiz, les programmes de fidélité peuvent demander aux utilisateurs de préciser leurs goûts, leurs centres d’intérêt, ou même leurs intentions d’achat à venir.

Au-delà de l’intérêt de créer une rétention client (car le coût d’acquisition devient de plus en plus élevé), grâce aux données vous pouvez mieux connaître votre clientèle. En créant aussi une interaction constante et enrichissante qui est win-win, vous pouvez-préciser la connaissance que vous avez de vos clients.

 

🔜 Aller plus loin avec l’IA générative: petit à petit on voit des marques insérer de l’IA dans les programmes de fidélité permettant d’aller plus loin dans la collecte et l’analyse de données. Voici 3 exemples: 

• La détection et la prévention des fraudes sont beaucoup plus rapides et se font en temps réel, et la plupart des marques l’utilisent, par exemple AMEX l’utilise pour détecter si les utilisateurs ne fraudent pas pour obtenir plus de points.
• La société Persado permet de générer et analyser tout type de contenus (emails, sms, communiqués etc.) de manière ultra-personnalisé. Carrefour, GAP, COACH sont clients!
• Plusieurs sociétés du type Viable, permettent d’analyser le contenu des retours clients, ou conversations chat pour analyser plus efficacement les retours clients.  

Bref plein de nouvelles idées vont émerger à l’avenir pour rendre les Loyalty Programs toujours plus unique pour chaque client.

 

🩷 Bienvenus dans le monde du Retail Analytics

Si vous lancez un Loyalty Program, avant de procéder à l’analyse des données, vous devez avoir une idée claire de votre objectif final en ce qui concerne votre programme de fidélité, car le type de données à collecter peut varier.

La Harvard Business Review a interrogé en 2019, 400 entreprises de grands secteurs d’activité du monde entier pour voir comment elles utilisaient leurs programmes de fidélité. Ces statistiques sur les programmes de fidélité client peuvent vous aider à orienter la conception de votre programme:

• 65 % des entreprises utilisent leur programme de fidélité pour attirer de nouveaux clients.
• 57 % des entreprises indiquent que leur objectif principal est de renforcer les liens émotionnels entre leur marque et leurs clients.
• 50 % utilisent leur programme de fidélité pour obtenir des informations et des données sur leurs clients.
• 42 % des entreprises utilisent leur programme de fidélité client pour vendre des produits et des services de manière croisée (cross-selling).
• 31 % des programmes de fidélité sont conçus pour augmenter les dépenses des clients ou augmenter les visites sur les sites de e-commerce.

Votre programme de fidélité est-il lancé pour fidéliser la clientèle ou pour recueillir l’avis et les commentaires des clients ? En fonction, vous collecterez des données différentes. Retrouvez quelques exemples dans cet article des programmes des plus grands retailers.

Analyser les résultats des programmes de fidélité

L’analyse des données est critique pour évaluer l’efficacité de votre programme de fidélité client. Les données de fidélité aident à comprendre si le programme produit les avantages souhaités. Elles aident à :

• Étudier les habitudes des clients : cela implique d’examiner les habitudes des consommateurs qui ont échangé des points de fidélité par rapport à ceux qui ne l’ont pas fait.
• Déterminer la récompense : en exploitant l’historique des achats, les détaillants peuvent concevoir les récompenses les plus adaptées à chaque client.
• Clarté et profondeur : l’analyse des données offre une compréhension plus approfondie des mécanismes des programmes de fidélité client.
• Déterminer les détails : les détaillants peuvent identifier précisément ce qui fonctionne et ce qui ne fonctionne pas grâce à l’analyse des données.
• Concevoir des stratégies marketing : l’analyse des données permet aux détaillants d’obtenir des informations plus approfondies pour concevoir des stratégies marketing post-campagne visant à maximiser la satisfaction des clients.
• Optimiser vos opérations supply: En analysant, vous pouvez optimiser la gestion de vos stocks et le time-to-market pour faciliter la vie de vos clients.

 

🖍️ Les enjeux et défis de la collecte de données via les programmes de fidélité

Bien que la collecte de données via les programmes de fidélité soit extrêmement bénéfique, la collecte peut ne pas être aussi simple face à des enjeux éthiques, techniques et réglementaires.

 

🔘 La protection des données personnelles

Le premier enjeu est évidemment, est la confidentialité des données et les règlementations associées (RGPD, HIPAA etc.). Vous devez vous montrer particulièrement vigilant sur la manière dont elles collectent, stockent et utilisent les données personnelles des clients.

Cela implique de demander des consentements explicites, expliquer le pourquoi, collecter les données seulement nécessaires, et de permettre aux clients de contrôler ou supprimer leurs informations à tout moment.

 

🔘 La sécurité des données

Les programmes de fidélité collectent souvent des données sensibles. Il est donc essentiel de mettre en place des mesures de cybersécurité robustes pour éviter toute fuite ou vol de données. Un incident de ce type peut non seulement nuire à la réputation d’une entreprise, mais aussi entraîner des sanctions financières sévères.

 

🔘 L’équilibre entre personnalisation et intrusion

Bien que la personnalisation soit un objectif clé, il est important de ne pas franchir la ligne entre une offre pertinente et une perception d’intrusion dans la vie privée du client, au risque de provoquer des réactions négatives envers votre marque.

La fin en quelques mots 

Les programmes de fidélité sont bien plus que des outils marketing : ils sont une véritable mine d’or de données pour les marques qui savent les exploiter correctement. En comprenant mieux leurs clients, en personnalisant les offres et en optimisant leurs opérations, les entreprises peuvent renforcer leur compétitivité tout en augmentant la satisfaction de leurs clients.

Cependant, ces avantages s’accompagnent de responsabilités. La gestion des données doit être menée avec soin, en respectant les lois et les attentes des consommateurs en matière de protection de la vie privée. En relevant ces défis, les entreprises pourront maximiser les bénéfices de leurs programmes de fidélité tout en conservant la confiance de leurs clients.

💣 Vous souhaitez aller plus loin dans la gestion de vos données ? Venez découvrir le programme Data Manager.

Have fun!
Laura

Pour aller plus loin, HBR vient de récemment publier cet article (sept 2024 – en anglais): Why Loyalty Programs Fail

Résumé de l’article: Les programmes de fidélisation efficaces incitent les clients à adopter des comportements désirables, à fidéliser les clients et à générer un retour sur investissement élevé. Les programmes peu performants souffrent de problèmes tels que des aspects économiques médiocres, un manque de connaissances des clients et un faible engagement. Six techniques peuvent aider à réorganiser un programme peu performant : 1) Établir un profil précis des clients ; 2) Connaître ce que ces clients apprécient ; 3) Concevoir une accroche convaincante ; 4) Que les jeux commencent ; 5) Construire une communauté ; et 6) Envisager un écosystème avec des partenaires.