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Nous serons toutes et tous des professionnels des données 

Dire « Je ne comprends pas les données » en 2030 sera l'équivalent d'imprimer les e-mails en 2010 

La familiarité avec les données deviendra la norme. Tout le monde aura une compréhension de base de ce que les données peuvent faire et comment les interpréter.  

Scientifiques des données : une évolution 

Il existe des parallèles entre les carrières en science des données aujourd'hui et celles des développeurs de technologies de marketing au début des années 2000. Avant les années 2000, les entreprises investissaient souvent dans de grandes équipes informatiques et développaient leur propre technologie. Avec l'avènement du nouveau siècle, ces équipes se sont transformées en architectes et spécialistes capables de configurer et d'intégrer des logiciels tiers. Dans la bataille entre l'achat et la conception, c'est l'achat qui a gagné.

De nos jours, les architectes et les spécialistes sont généralement des prestataires extérieurs, et un logiciel fournisseur permet aux utilisateurs professionnels d'effectuer eux-mêmes une grande partie du travail. La modélisation de l'apprentissage automatique suit une trajectoire similaire, voire accélérée. Nous ne nous attendons plus à ce que les entreprises recrutent des équipes de scientifiques des données, préférant laisser le développement de modèles aux entreprises spécialisées et aux big tech. Cependant, les entreprises doivent encore embaucher des analystes des données hautement qualifiés pour travailler avec les modèles, identifier leur utilisation commerciale la plus efficace et les mettre en œuvre.

Nous en sommes à l'étape des « architectes et des spécialistes ». L'apprentissage automatique est déjà courant dans de nombreux logiciels de marketing, mais il existe encore des possibilités d'expérimentation et d'innovation, et nous pensons que cela se poursuivra au cours de la prochaine décennie. Nous n'avons pas atteint la pleine maturité, loin de là.

Les utilisateurs de données seront également des penseurs

Néanmoins, d'ici 2032, de nombreuses entreprises devraient externaliser l'analyse de leurs données de base, ce qui leur donnera plus de temps pour se concentrer sur la façon d'obtenir de la valeur commerciale à partir de leurs données.

À ce stade, nous devrons tous jongler avec les préoccupations commerciales, éthiques et de durabilité, de sorte que les analystes hautement qualifiés seront soutenus par des penseurs issus de divers horizons : spécialistes des sciences sociales, économistes, historiens, etc., qui seront appréciés pour leurs différentes perspectives sur la façon d'utiliser efficacement les données.

Recrutement et points de données

Les données façonnent également le marché de l'emploi d'une autre manière : par leur utilisation dans le recrutement. Depuis un certain temps, les départements de ressources humaines essaient d'utiliser la technologie et les données pour améliorer le recrutement. Mais dans l'expérience précoce d'Amazon, l'entraînement du modèle de recrutement par l’apprentissage automatique sur des données historiques a pu donner à réfléchir, car il a perpétué une préférence pour les hommes dans l'embauche.

Mais tout comme les clients sont divisés en points de données pour les cibler plus efficacement, nous prévoyons que les employés seront bientôt recrutés pour leurs compétences individuelles et leur expérience plutôt que pour leurs rôles antérieurs, créant ainsi la possibilité d'un transfert beaucoup plus important entre les carrières et les secteurs d'activité. Dans ce scénario, les CV seraient remplacés par des listes d'attributs beaucoup plus normalisés, donnant potentiellement plus de poids aux réalisations facilement classifiables telles que la formation et la certification.

La pandémie a démontré que, pour de nombreux travailleurs du savoir, les bureaux sont excellents pour entretenir un réseau social, mais le sont moins pour la productivité. Il existe très peu d'études fiables ou de chiffres précis, mais le travail à domicile semble avoir des avantages en termes de productivité, notamment parce qu'il implique un environnement calme et évite les trajets domicile-travail, ce qui permet de gagner du temps.

Cela ne fonctionne pas pour tout le monde ou pour toutes les industries mais, d'ici 2032, nous prévoyons que le travail hybride et entièrement à distance sera bien établi et que les employeurs ne limiteront plus le recrutement à celles et ceux qui se trouvent dans la zone de déplacement autour du bureau. Assemblez ces idées et vous pouvez créer une situation dans laquelle l'expérience et les compétences peuvent être atomisées, et où le recrutement peut être mondial.

Bien sûr, cette prédiction se heurte à de sérieux obstacles. Tous deux étendraient considérablement la tâche de recrutement, et un logiciel d'analyse des données serait nécessaire pour faire correspondre les besoins spécifiques d'un emploi aux compétences d'une réserve mondiale de candidats. Cela nécessiterait une réflexion éclairée sur la liberté de circulation transfrontalière, ainsi qu'un accord mondial sur la définition des compétences : une proposition particulièrement intimidante. Peut-être que cette prédiction ne deviendra pas tout à fait réalité dans les 10 prochaines années.

Le traitement des données sera quelque chose d'aisé

D'ici 2032, les employés seront si à l'aise avec les données qu'ils remarqueront à peine le rôle de celles-ci dans leur prise de décision. Compte tenu des bouleversements en cours dans le domaine du contrôle des données, nous nous attendons à une gouvernance et une appréciation beaucoup plus grandes de l'éthique dans la collecte, le traitement et l'utilisation des données, mais cela sera bien intégré dans les processus commerciaux et deviendra une seconde nature.

Nous voyons la discipline de la science des données mûrir, des analystes qualifiés décider de la meilleure façon d'appliquer ces modèles dans un contexte commercial, et des entreprises employer délibérément des équipes de divers horizons pour tirer le meilleur parti des données.

Notre conseil à quiconque pense que les données sont une distraction indésirable (dans le cas improbable où ils lisent ceci) est de les adopter. Tous les emplois futurs impliqueront des données, alors ne vous contentez pas d'être un utilisateur de médias sociaux, mais plutôt la personne qui connaît le fonctionnement des algorithmes des plateformes. Soyez à l'aise avec les données pour savoir comment les utiliser de manière responsable.

Di Mayze, directrice mondiale des données et de l'IA, WPP

Cet article est le troisième de la série de trois articles tirés de l'étude Thoughtful Data 2032 de WPP, qui fait suite à Data 2030.