Cursus
Principes fondamentaux de l'intelligence artificielle dans le monde des affaires
12 h
Comprendre la pénurie de talents en IA
Les données et l’IA reconfigurent le paysage des entreprises et des organisations. La révolution actuelle de l’IA générative n’est que le dernier jalon d’une série d’avancées technologiques qui transforment nos vies et la manière de faire des affaires. Inévitablement, ces évolutions profondes et rapides rebattent aussi les cartes des compétences.
Jusqu’à récemment, l’attention portait sur la culture des données : la capacité à lire, écrire, analyser, communiquer et raisonner avec les données, un ensemble de compétences permettant aux individus et aux organisations de prendre des décisions éclairées et basées sur les données. Indispensables en soi, ces compétences sont aussi complémentaires pour développer la culture de l’IA : comprendre, utiliser et piloter des systèmes d’IA de façon efficace, éthique et responsable.
L’essor récent de l’IA entraîne des investissements massifs dans les infrastructures et les initiatives IA, afin d’améliorer la prise de décision, d’automatiser des tâches, d’accroître l’efficacité opérationnelle et d’optimiser l’expérience client, entre autres bénéfices potentiels. Mais cette transition exige du temps, des moyens et, surtout, les bons talents.
Or, trouver des collaborateurs à l’aise avec l’IA reste un défi de taille. Selon une étude Deloitte, il n’y avait en 2022 que 22 000 spécialistes de l’IA dans le monde, bien en deçà des besoins urgents. Plusieurs facteurs expliquent ce manque, notamment des lacunes de formation initiale et le retard des programmes de formation formels.
Résultat : les entreprises doivent miser très haut pour recruter un vivier limité de talents en IA ou payer des coûts supplémentaires pour des consultants externes. Ce contexte retarde le déploiement des projets IA et réduit les opportunités de prendre un avantage concurrentiel, en particulier pour les petites et moyennes entreprises.
C’est pourquoi des entreprises de tous secteurs envisagent progressivement des programmes de formation internes comme moyen plus abordable de combler l’écart de compétences. Voyons comment réussir une initiative de montée en compétences et de reconversion dans votre organisation.
Stratégies pour développer les compétences IA en interne
Malgré des efforts croissants pour bâtir des programmes internes, l’écart de culture de l’IA demeure marqué dans les entreprises.
Plusieurs raisons l’expliquent. D’abord, la montée en compétences et la reconversion autour de la culture de l’IA s’inscrivent dans la durée. Ensuite, à mesure que l’innovation s’accélère en IA et data science, la pression s’intensifie pour s’adapter, accentuant encore le déficit de culture des données.
Par ailleurs, comme nous l’avons constaté dans le rapport State of Data & AI Literacy 2024 de DataCamp, les entreprises se heurtent à plusieurs obstacles pour combler l’écart de compétences, au premier rang desquels le manque de budget et des ressources de formation inadaptées.
Source : DataCamp
Dans la section suivante, nous partagerons plusieurs conseils pour mettre en place avec succès un programme interne de formation à l’IA.
Évaluer les compétences actuelles pour identifier les écarts
La première étape d’une initiative interne consiste à évaluer le niveau de compétences actuel de vos équipes afin d’identifier les manques et de définir les besoins précis. Une évaluation approfondie permet de mesurer la maîtrise de l’IA, des données et des technologies associées.
Cette évaluation peut prendre la forme d’enquêtes, d’entretiens et de tests pratiques pour jauger les connaissances, l’expertise et la familiarité avec divers outils et techniques d’analyse de données. Vous pouvez aussi utiliser l’évaluation de maturité data de DataCamp pour situer votre équipe, votre département ou votre organisation sur l’échelle de maturité.
Mettre en place des programmes de formation complets
La culture des données et de l’IA ne se résume pas à un modèle unique. Chaque collaborateur a des besoins spécifiques selon son rôle et son niveau. Un programme réussi doit proposer des parcours personnalisés, adaptés à ces besoins, afin que chacun puisse progresser et en tirer un bénéfice concret.
Comprendre le niveau actuel de vos équipes vous permet d’ajuster efficacement les programmes. La collaboration avec un partenaire d’apprentissage en IA et analytique, comme DataCamp, facilite ce travail. Nos équipes d’experts peuvent vous aider à adapter des parcours existants ou à en créer de nouveaux, alignés sur les besoins de votre organisation.
Instaurer une culture d’apprentissage et d’innovation
Développer la culture de l’IA dépasse l’acquisition de compétences : il s’agit d’ancrer un état d’esprit informé par l’IA. Cela requiert une communication et un engagement continus.
Votre initiative interne doit informer les apprenants de l’importance de la culture de l’IA, de ses bénéfices pour leurs rôles et de l’avancement du programme. Elle doit aussi encourager les expériences d’apprentissage interactives, proposer des cadres d’échanges (ateliers, séminaires) et reconnaître ou récompenser les progrès pour maintenir l’engagement.
S’appuyer sur le mentorat et des équipes transverses
Un apprentissage efficace dépasse les compétences individuelles. Apprendre l’IA et la data peut être exigeant – et parfois isolant en ligne –, d’où l’importance de créer du lien. Une initiative réussie doit structurer des communautés de pratique où les apprenants collaborent, partagent leurs insights et s’entraident, afin d’améliorer l’expérience et l’application concrète des nouvelles compétences.
Plusieurs leviers permettent d’accroître l’interactivité et le partage de connaissances au sein de votre programme :
- Organiser des sessions animées par des experts internes, avec des cas d’usage réels à résoudre.
- Favoriser la collaboration inter-départements pour intégrer des solutions d’IA.
- Intégrer des projets de fin de parcours notés au terme de chaque parcours d’apprentissage.
- Introduire des éléments de gamification (classements, badges, récompenses) pour rendre l’apprentissage stimulant.
Étude de cas : réussir le développement des compétences IA en interne
Nous sommes fiers d’accompagner des entreprises de toutes tailles et de tous secteurs prêtes à embrasser l’IA. Dans cette section, évoquons une collaboration récente entre DataCamp et Bankinter, une grande banque espagnole. Il y a trois ans, l’établissement a noué un partenariat avec DataCamp for Business pour répondre à un besoin critique en compétences avancées en données et IA.
Au départ, l’initiative visait à combler les écarts dans les métiers analytiques, afin que les profils STEM puissent tirer pleinement parti des outils modernes. Constatant ensuite la nécessité de changer d’échelle, Bankinter a étendu le programme à l’ensemble de l’organisation – en Espagne, au Luxembourg, en Irlande et au Portugal – et a ancré une culture data-centric.
Magdalena Ozores Avanzini, Talent & Development Manager chez Bankinter, résume l’objectif de l’initiative :
La montée en compétences en données et en IA permet à nos équipes de comprendre, d’explorer et d’analyser les données avec des méthodes et des outils de pointe. Cela améliore la qualité et la rapidité de nos décisions, et accélère notre time-to-market avec des produits, des solutions et des approches centrées client plus innovants.
Magdalena Ozores Avanzini, Talent & Development Manager at Bankinter
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