Pour comprendre quelles compétences en données et en IA comptent le plus, nous avons interrogé plus de 500 dirigeants d’entreprises aux États-Unis et au Royaume-Uni (en partenariat avec YouGov) et leur avons demandé de classer l’importance de capacités spécifiques liées aux données et à l’IA.
Les résultats font apparaître une tendance nette et un cadre pratique pour développer la culture des données et de l’IA à l’échelle de l’entreprise.
Un cadre en 4 couches pour la culture des données et de l’IA en 2026
Les données indiquent que les capacités d’entreprise se répartissent en quatre couches distinctes, et que toutes les compétences n’ont pas le même poids.
Couche 1 : compétences fondamentales de décision et d’interprétation (valeur d’entreprise la plus élevée)
Ce sont les compétences les plus régulièrement citées dans les organisations, avec la part suivante de dirigeants les jugeant « importantes » ou « très importantes » :
- Prise de décision basée sur les données — 85 %
- Interprétation des visualisations et des tableaux de bord — 82 %
- Analyse et manipulation des données — 81 %
- Outils de Business Intelligence — 75 %
- Création de visualisations de données — 72 %
- Data storytelling — 71 %
Il ne s’agit pas de compétences hautement techniques : elles relèvent de l’interprétation et du jugement, et déterminent si les données influencent réellement les décisions ou restent enfermées dans des rapports.
Considérez ces compétences comme le cœur de tout cadre efficace de culture des données ou de l’IA.
Couche 2 : aisance fondamentale en IA et usage responsable (devient rapidement un prérequis)
Les attentes en matière de culture de l’IA augmentent rapidement. Les dirigeants ont jugé les compétences suivantes « importantes » ou « très importantes » :
- Compréhension de base des concepts d’IA — 78 %
- Compréhension des usages métier de l’IA — 74 %
- Éthique de l’IA et IA responsable — 72 %
- Utilisation de copilotes IA — 70 %
Cette couche traduit un point essentiel : la culture de l’IA au travail ne relève plus de l’expérimentation, mais d’un usage appliqué et responsable. Tout cadre moderne de culture de l’IA doit donc inclure à la fois l’usage et la gouvernance.
Couche 3 : bases techniques essentielles (selon les rôles)
Les compétences suivantes restent « importantes » ou « très importantes » pour les dirigeants, sans être des attentes universelles :
- Bases de données — 69 %
- Ingénierie des données — 66 %
- Programmation en Python ou R — 59 %
Bien sûr, ces compétences sont cruciales pour certains rôles, mais elles ne sont pas exigées de tous. Cette nuance est importante : les dirigeants savent que chaque collaborateur n’a pas à construire des systèmes. En revanche, la majorité doit savoir les interpréter et les appliquer.
Couche 4 : compétences avancées et émergentes en développement d’IA
Ces compétences sont stratégiquement importantes mais concernent un plus petit nombre de rôles. De nouveau, les pourcentages ci-dessous indiquent la part des dirigeants les jugeant « importantes » ou « très importantes » pour le travail au quotidien :
- Apprentissage automatique — 61 %
- Développement de produits logiciels d’IA — 60 %
- Création de workflows agents — 59 %
- Prompt engineering et pilotage des systèmes d’IA — 67 %
- Utilisation d’IA à raisonnement avancé — 69 %
Elles représentent des capacités de pointe, précieuses certes, mais qui ne constituent pas le socle d’une culture IA à l’échelle de la workforce.
Ce que cela implique pour les dirigeants
En 2026, les compétences les plus importantes en données et en IA ne sont pas profondément techniques, mais relèvent de l’interprétation, de l’application et du jugement. Cela a un impact direct sur la façon de concevoir les programmes de montée en compétences.
Beaucoup d’initiatives de formation à l’IA sont centrées sur les outils ou le code, mais les compétences les mieux classées par les dirigeants sont :
- Prise de décision
- Interprétation
- Communication
- Usage responsable
Ce sont elles qui déterminent si l’IA améliore la performance ou amplifie le risque.
Le classement complet et les comparaisons interentreprises sont disponibles dans le rapport 2026 sur l’état de la culture des données et de l’IA.
Pourquoi la plupart des cadres se trompent
En 2026, 60 % des dirigeants déclarent un déficit de compétences en données, et 59 % un déficit de compétences en IA.
De nombreuses initiatives de formation aux données ou à l’IA se concentrent fortement sur l’habilitation technique, pour permettre aux spécialistes de construire ou de déployer des systèmes d’IA. Ces investissements sont essentiels, en particulier pour les rôles techniques.
Cependant, l’écart de compétences apparaît lorsque la culture fondamentale, partagée par l’ensemble des équipes, ne progresse pas au même rythme que les capacités techniques. Les organisations sous-investissent régulièrement dans des sujets tels que :
- Aisance fondamentale à l’échelle de la workforce
- Data storytelling
- Science de la décision
- Culture de l’IA appliquée
Les systèmes d’IA peuvent être construits de façon centralisée, mais la valeur se crée partout. Sans une aisance interprétative large, le retour sur investissement technique reste limité.
Concevoir un cadre pratique de culture des données et de l’IA
D’après les enseignements 2026, un cadre d’entreprise efficace devrait :
- Commencer par les compétences de décision et d’interprétation
- Ajouter une aisance fondamentale en IA et l’usage responsable
- Différencier les parcours techniques selon les rôles
- Ancrer les compétences dans le temps par la pratique appliquée
- Mesurer la progression des compétences et l’impact business
Cette approche par couches reflète à la fois la manière dont les dirigeants hiérarchisent l’importance et la façon dont les gains de performance se matérialisent.
Des compétences à la performance
Les dirigeants associent une forte culture des données et de l’IA à des résultats mesurables :
- 54 % constatent une prise de décision plus rapide grâce à la culture des données, et 49 % une précision décisionnelle accrue
- 48 % constatent une prise de décision plus rapide grâce à la culture de l’IA, et 46 % une innovation renforcée
Ces gains ne viennent pas de compétences isolées : ils découlent de systèmes de capacités intégrés.
DataCamp for Business s’articule autour d’un modèle de capacités en couches, des fondamentaux de la décision et de l’interprétation des données jusqu’aux spécialisations avancées en IA.
Grâce à des parcours d’apprentissage par rôle, des projets pratiques et des référentiels de compétences, les organisations peuvent bâtir un cadre de culture des données et de l’IA aligné sur leurs priorités.
Si vous évaluez comment structurer la culture des données et de l’IA à grande échelle, découvrez comment DataCamp for Business accompagne la montée en compétences des entreprises.
