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Proximité PME présente des contenus qui mettent en valeur des approches et pratiques, d’ici et d’ailleurs, à la fois innovantes et inspirantes. À surveiller le samedi: des cas d’entreprises du Québec qui s’illustrent sur des enjeux importants du monde des affaires.

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La transformation numérique des entreprises amène le recrutement de spécialistes, ou la réaffectation d’employés déjà en poste, pour occuper des rôles d’experts en intelligence artificielle et en machine learning (IA/ML). Dans un texte publié par le magazine The Entreprisers Project, Marc Lewis, cofondateur et PDG de la société de recrutement de cadres Leadership Capital Group, y décrit les fonctions à prioriser et leur importance.

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L’un de ces rôles essentiels est celui de scientifique des données (data scientist) qui est chargé de fournir des données et des analyses pour éclairer les principales initiatives commerciales d’une organisation. Le Directeur du numérique est pour sa part responsable d’équipes dédiées à la mise en place de technologies clés pour stimuler la transformation numérique dans l’ensemble de l’entreprise, y compris la gestion d’une stratégie cloud.

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L’IA étant devenu l’outil le plus puissant utilisé par les organisations pour prendre des décisions plus éclairées, générer de nouvelles lignes de revenus, attirer de nouveaux clients et optimiser les coûts des opérations commerciales, il importe donc de compter également sur un Responsable de l’IA/ML qui saura mener une équipe d’ingénieurs en données et en apprentissage automatique.

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Autre emploi d’importance : le Responsable de l’automatisation robotique des processus, dont la tâche consiste à diriger des équipes dans les domaines de l’amélioration des processus, de la conception de produits et de la transformation de l’entreprise. Le Responsable des informations sur les clients joue aussi un rôle clé en s’assurant d’acquérir une meilleure compréhension des clients grâce aux données et à la recherche.

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Pour en savoir plus : Artificial intelligence (AI): 7 roles to prioritize now

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En collaboration avec l’École d’Entrepreneurship de Beauce

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Le secteur financier s’en remet aujourd’hui à l’utilisation des données alternatives pour mieux évaluer la santé et la performance des entreprises et éclairer ses décisions d’investissement. Ces données, qui proviennent de sources non financières et non traditionnelles, sont également devenues un point de repère dans les processus commerciaux d’entreprises oeuvrant dans d’autres secteurs d’activité. Mais leurs coûts d’intégration peuvent être plus élevés que prévu, prévient le magazine CIO.

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Les progrès technologiques réalisés ces dernières années donnent accès à de nombreuses données alternatives, comme le nombre de visiteurs d’un site Web, l’activité des médias sociaux, les données de suivi de localisation ou encore les transactions par carte de crédit. Ces données, qui peuvent être utilisées dans l’ensemble d’une organisation, allant du marketing et des ventes jusqu’aux aux fonctions financières et stratégiques, offrent ainsi aux entreprises la possibilité d’obtenir un avantage concurrentiel.

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L’approvisionnement, le stockage et la gestion des données alternatives ont toutefois un coût qu’il ne faut pas négliger. Il y a notamment ceux encourus par le biais du processus consistant à vérifier les fournisseurs de données alternatives et à s’assurer ensuite que les données fournies sont de bonne qualité. La nature des données alternatives et leurs origines dans des sources non traditionnelles peuvent en effet rendre leur validation plus difficile.

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Autre constat : la pénurie de scientifiques des données (data scientist) entraîne des hausses de salaire importantes et rend plus difficile leur maintien en poste. Les dirigeants peuvent toutefois remédier à ce manque de personnel qualifié en offrant des formations d’appoint à des employés qui travaillent déjà au sein de leurs organisations.

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Pour en savoir plus : 5 hidden costs of working with alt data

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En collaboration avec l’École d’Entrepreneurship de Beauce

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