Alors que les besoins en spécialistes de la science des données ou de l'intelligence artificielle continuent à croître sans espoir de les satisfaire tous, une enquête du cabinet Gartner sur les 12 premiers pays du monde (selon leur P.I.B.) révèle que ce sont toujours les lignes métiers qui recrutent le plus, loin devant les départements informatiques.
L'écart s'est certes resserré depuis la dernière étude sur ce thème, en 2015, mais l'embauche de talents en IA (en simplifiant) est toujours plus de deux fois supérieure du côté du marketing, des ventes, du support à la clientèle, de la finance ou encore de la recherche et développement – pour concevoir, entre autres, des capacités d'anticipation et réduction de l'attrition, de ventes croisées, de planification de demande, de gestion de risque, de maintenance prédictive, d'optimisation de production… – que dans la DSI.
La plupart du temps, ce sont des cas d'usage clairs et précis qui inspirent les offres d'emploi dans ces structures. Le principal avantage est alors que les experts sont intégrés au plus près des porteurs d'idées ainsi que des utilisateurs finaux des résultats qu'ils produisent (clients ou collaborateurs internes), ce qui non seulement facilite les interactions entre parties prenantes et renforce l'agilité des projets mais également encourage une intimité féconde avec les problématiques de l'activité concernée.
Malheureusement, ce choix comporte aussi quelques sérieux inconvénients. Tout d'abord, il induit des difficultés majeures dès qu'il est question d'établir dans les algorithmes un lien direct (voire en « temps réel ») avec les systèmes existants, notamment dans le but d'accéder aux données qu'ils hébergent. Selon les circonstances, elles génèrent des handicaps à l'industrialisation des solutions créées ou à l'expression de leur plein potentiel (par exemple pour un outil de gestion des risques au fil de l'eau).
L'écart s'est certes resserré depuis la dernière étude sur ce thème, en 2015, mais l'embauche de talents en IA (en simplifiant) est toujours plus de deux fois supérieure du côté du marketing, des ventes, du support à la clientèle, de la finance ou encore de la recherche et développement – pour concevoir, entre autres, des capacités d'anticipation et réduction de l'attrition, de ventes croisées, de planification de demande, de gestion de risque, de maintenance prédictive, d'optimisation de production… – que dans la DSI.
La plupart du temps, ce sont des cas d'usage clairs et précis qui inspirent les offres d'emploi dans ces structures. Le principal avantage est alors que les experts sont intégrés au plus près des porteurs d'idées ainsi que des utilisateurs finaux des résultats qu'ils produisent (clients ou collaborateurs internes), ce qui non seulement facilite les interactions entre parties prenantes et renforce l'agilité des projets mais également encourage une intimité féconde avec les problématiques de l'activité concernée.
Malheureusement, ce choix comporte aussi quelques sérieux inconvénients. Tout d'abord, il induit des difficultés majeures dès qu'il est question d'établir dans les algorithmes un lien direct (voire en « temps réel ») avec les systèmes existants, notamment dans le but d'accéder aux données qu'ils hébergent. Selon les circonstances, elles génèrent des handicaps à l'industrialisation des solutions créées ou à l'expression de leur plein potentiel (par exemple pour un outil de gestion des risques au fil de l'eau).
Le plus grave de cette approche, cependant, à l'échelle de l'entreprise, est sa propension à entretenir la pénurie de compétences et à accentuer l'isolation entre silos organisationnels. En effet, en période de rareté, il est beaucoup plus efficace et productif de mettre en place une équipe transverse (dans la DSI, logiquement), capable de répondre à toutes les sollicitations, celles-ci étant appelées à fluctuer dans le temps.
Naturellement, afin de ne pas perdre le bénéfice de la proximité, une approche adaptée, pas toujours adoptée dans les grands groupes, est envisageable. Des interventions en mode commando, dans lesquelles les collaborateurs sont délégués au cœur des entités demandeuses, en maintenant l'immersion dans leurs contextes, peuvent constituer une réponse, qui va en outre contribuer à accroître la perméabilité entre les métiers, aider à partager des bonnes pratiques et explorer des opportunités nouvelles.
À l'inverse, la démarche pourrait avoir une autre conséquence, plus positive, en particulier dans les institutions financières qui prétendent se transformer en sociétés technologiques : l'intégration de l'informatique (pour l'instant partielle) dans les départements qui l'exploitent représente une excellente opportunité d'accélérer cette mutation, même si elle ne peut s'abstraire d'une exigence de cohérence globale.
Naturellement, afin de ne pas perdre le bénéfice de la proximité, une approche adaptée, pas toujours adoptée dans les grands groupes, est envisageable. Des interventions en mode commando, dans lesquelles les collaborateurs sont délégués au cœur des entités demandeuses, en maintenant l'immersion dans leurs contextes, peuvent constituer une réponse, qui va en outre contribuer à accroître la perméabilité entre les métiers, aider à partager des bonnes pratiques et explorer des opportunités nouvelles.
À l'inverse, la démarche pourrait avoir une autre conséquence, plus positive, en particulier dans les institutions financières qui prétendent se transformer en sociétés technologiques : l'intégration de l'informatique (pour l'instant partielle) dans les départements qui l'exploitent représente une excellente opportunité d'accélérer cette mutation, même si elle ne peut s'abstraire d'une exigence de cohérence globale.
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