ING démocratise la data science dans ses rangs

On nous dit que, si la banque doit devenir une entreprise technologique, alors tous ses collaborateurs doivent acquérir une culture informatique. De la même manière, si elle doit être pilotée par les données, alors ils doivent aussi appréhender les bases de l'analyse de l'information. C'est pourquoi ING va créer une académie sur ce thème en 2019.

Le mouvement a été amorcé depuis quelque mois, notamment dans la banque d'investissement, avec, par exemple, la formation des nouveaux analystes de JPMorgan au langage Python (un incontournable dans la data science) ou les exigences émergentes des opérateurs de marché américains lors du recrutement de leurs traders. Pour Görkem Köseoğlu, directeur de l'analytique d'ING, c'est une évidence : la donnée est la compétence de demain et il veut aider ceux qui ne la possèdent pas encore.

Pour ce faire, il va donc lancer une académie dédiée, ouverte à tous les employés de la banque, dont l'objectif prioritaire est, fondamentalement, de « combler le fossé qui existe entre les métiers et les spécialistes de la donnée ». En effet, il ne s'agit pas spécialement de transformer tous les salariés en experts, mais plutôt de leur inculquer les bases qui, peut-être, leur permettront de concevoir quelques modèles simples et, surtout, faciliteront le dialogue avec leurs collègues ayant vocation à leur fournir la matière première de leur future activité quotidienne et leur apprendront comment l'exploiter.

Görkem Köseoğlu – Chief Analytics Officer ING

En arrière-plan, ING a probablement une deuxième cible avec cette initiative, qui fait écho à la description de sa difficulté à attirer des talents, rares et exigeants, pour compléter sa petite équipe de 80 « data scientists », chargés de développer les projets d'intelligence artificielle pour toutes les entités du groupe. Dans cette optique, toutes les opportunités de réduire la pression sur ces véritables stars sont bienvenues et la possibilité de reporter les tâches les moins complexes – dont l'interprétation des résultats des modèles – vers les utilisateurs finaux est naturellement l'une des plus efficaces.

Sous un angle inverse, l'initiative d'ING mérite également d'être soulignée dans sa dimension d'accompagnement des collaborateurs de l'institution financière dans la mutation de leurs métiers (en espérant que cet aspect ne soit pas qu'une simple coïncidence). Même si la stratégie pilotée par les données ne se concrétise pas à court terme, il est important de préparer au plus tôt les personnes dont les professions actuelles sont menacées aux rôles qui, demain, les remplaceront et deviendront essentiels.