La maturité data des entreprises : 3 grands défis restent à relever pour que les Métiers s’approprient pleinement les projets IA et en dégagent de la valeur.
En bref
• 68 % des sondés déclarent que le bénéfice moyen tiré des usages data et IA augmente
• Le taux d’industrialisation moyen des cas d’usage IA a bondi de 27 % à 46 % en un an
• Seules 29 % des directions data pilotent leur activité en corrélation avec des métriques métiers
• 44 % des interrogés considèrent leur organisation data comme un frein
• Les profils techniques sont toujours très recherchés avec 78% d’intention de recrutement sur les Data Engineers et Machine Learning Engineers
Quantmetry, cabinet français de conseil en intelligence artificielle, dévoile aujourd’hui les résultats et enseignements de la quatrième édition de son étude qualitative « Baromètre des Directions Data 2022 », menée en France auprès de plus de 50 dirigeants et responsables data de grandes et moyennes entreprises françaises. L’objectif est de permettre aux entreprises d’analyser leur maturité data par rapport à celle du marché, de comprendre les bonnes pratiques en matière d’organisation, de compétences ou de technologie, et enfin d’éclairer les prises de décisions.
La maturité data des entreprises est devenue un enjeu économique de premier plan. Les entreprises recherchent des gains d’efficience sur leurs opérations, souhaitent améliorer leur relation client ou encore développer de nouvelles offres de produits et services. Dans ce contexte, les dépenses en matière d’IA et data progressent partout dans le monde et cette tendance se confirme en France : les investissements continuent de croître, si bien que cette année, près de 8 Directeurs Data sur 10 considèrent que leur entreprise investit à la hauteur des enjeux de leur transformation data.
En plus de la dynamique d’investissement, les organisations franchissent également des jalons de maturité. Cette année, la capacité à concrétiser leurs expérimentations dans de véritables IA en production, plutôt que rester au stade de pilotes, a fortement augmenté. Le taux d’industrialisation bondit en effet de 27 à 46% en un an. Les progrès proviennent en grande partie d’améliorations portées sur la stratégie, l’organisation et les socles technologiques.
Le prochain jalon des entreprises sera d’assurer que ces IA soient pleinement exploitées au sein des processus Métiers. Pour cela, les entreprises sondées dans notre Baromètre ont placé 3 défis au centre de leurs priorités.
Défi n°1 : Faire aboutir le modèle organisationnel
84 % des entreprises adoptent une organisation hybride avec un Data Office central et des compétences data au sein des entités Métiers. Ce sont aussi celles qui réussissent le mieux l’industrialisation de l’IA. Le développement de ces modèles reste toutefois complexe. Les entreprises doivent aligner leur modèle d’organisation à leur architecture, raison pour laquelle certaines se tournent vers le Data Mesh, transformation organisationnelle visant à décentraliser le data management, tout en offrant une cohérence nécessaire pour que les données circulent sans entrave à travers l’organisation. Aujourd’hui, 44% des Directions data considèrent encore leur organisation data comme un frein.
« Historiquement, notre Datalake fonctionnait de façon hypercentralisée. C’est le Groupe qui poussait les données aux filiales. Nous avons évolué vers plus de décentralisation pour résoudre certaines problématiques d’accessibilité à la donnée. » Chief Data Officer
Défi n°2 : Sécuriser les compétences sous tension
38% des sondés estiment que les compétences dont ils disposent sont insuffisantes ou mal adaptées à leurs besoins. Les intentions de recrutement restent donc élevées, particulièrement pour les profils techniques, mais les entreprises font face à une pénurie de talents qui s’inscrit années après années comme un problème chronique.
Nous constatons 78 % d’intentions de recrutement sur les profils de Data Engineers et Machines Learning Engineers.
« La rareté des Machine Learning Engineers en font une cible prioritaire dans notre appel aux ressources externes. » Chief Data Officer
Défi n°3 : Combler le fossé culturel entre data et métiers
Les métiers n’intègrent pas encore pleinement la data dans leur pilotage. Trop souvent, la data ne s’inscrit pas dans les grands programmes stratégiques et les métiers ne se sentent pas responsables du ROI data. Les directions data sont handicapées quant à elles par un pilotage trop opérationnel et souvent décorrélé de la valeur délivrée au métier. Seules 29 % d’entre elles pilotent leur activité en corrélation avec des métriques métiers. Pour la plupart des entreprises, il est encore difficile de se prononcer sur des résultats chiffrés de l’industrialisation de leurs projets IA et Data. Les résultats sont principalement mesurés sur des valeurs qualitatives et des retours d’utilisateurs, mais sont véritablement encourageants.
« La poursuite de l’accompagnement des métiers en termes de sensibilisation et de formation est nécessaire pour qu’ils puissent devenir pleinement propriétaires des modèles. » Maxime HAVEZ, Chief Data Officer, Arkea
