Pourquoi les data scientists hautement rémunérés ne constituent pas toujours le meilleur choix pour le développement en IA/ML et qui recruter à leur place
L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) sont des sujets d'actualité dans presque tous les secteurs. Plus de 92 % des entreprises font état de résultats mesurables grâce à leurs investissements dans l’IA, ce qui propulse le marché mondial de l’IA à un taux de croissance annuel composé de 28,5 %, pour atteindre une 827 milliards de dollars d'ici 2030. Cette croissance massive entraîne une demande accrue de data scientists. Par exemple, la demande de talents en IA générative a à elle seule été multipliée par 30 entre janvier 2023 et février 2024. Il n’est donc pas étonnant que 33 % des organisations affirment que le manque de compétences et d’expertise en IA constitue le principal obstacle à la réussite de l’adoption de l’IA.
Mais grâce aux innovations du secteur, tous les modèles d’IA/ML ne nécessitent pas forcément une équipe de data scientists qualifiés. Savoir quels talents mobiliser à chaque phase du cycle de vie du développement de l’IA et du ML — et identifier les cas d’utilisation qui ne nécessitent peut-être pas du tout l’intervention d’un data scientist — peut vous aider à optimiser vos ressources afin de continuer à innover à grande échelle grâce à cette nouvelle technologie passionnante.
Les data scientists ne sont pas indispensables pour les tâches liées aux données les plus chronophages.
Les data scientists spécialisés dans le développement de modèles d’IA/ML sont rares. Une fois qu’ils ont accepté un poste, beaucoup sont frustrés de devoir consacrer 80 % de leur temps au traitement des données — à des tâches telles que la recherche, la mise en relation et le nettoyage des données — plutôt qu’à des activités à forte valeur ajoutée comme développement et l’optimisation de modèles. Étant donné que les data scientists sont très recherchés, qu’ils perçoivent des salaires élevés et qu’ils préfèrent consacrer leur temps à des tâches pour lesquelles ils ont été formés, ce gaspillage de ressources est triplement problématique.
Si les data scientists titulaires d’un doctorat et hautement qualifiés apportent sans aucun doute des compétences précieuses, vous n’en avez pas nécessairement besoin pour réussir le développement de l’IA et du ML dans tous les cas. Il est souvent possible d’obtenir les mêmes résultats en faisant appel à des analystes de données pour le traitement des données. Ces professionnels, bien que percevant des salaires moins élevés, possèdent de solides connaissances en statistiques et en analyse de données et sont capables d’extraire, de transformer et de charger (ETL) efficacement des données provenant de diverses sources dans un pipeline de données centralisé afin d’alimenter les modèles d’IA et d’apprentissage automatique.
Le développement « low-code » et « no-code » réduit la courbe de compétences requise pour les cas d’utilisation de l’IA et du ML.
Une fois les données agrégées, l’évolution des plateformes de développement « low-code » et « no-code » transforme encore davantage le processus de développement de l’IA et du ML. Les plateformes de développement « low-code » et « no-code » offrent des interfaces conviviales et des fonctionnalités de glisser-déposer qui permettent aux utilisateurs disposant d’une expertise limitée en codage de créer, d’entraîner et de déployer des modèles d’IA/ML. Cela vous permet de réduire votre dépendance vis-à-vis des data scientists titulaires d’un doctorat et percevant des salaires élevés, et de donner aux utilisateurs métier les moyens de développer des applications d’IA/ML — sans avoir besoin de data scientists.
Scénarios dans lesquels la collaboration entre analystes de données et développeurs amateurs prend tout son sens.
Il existe plusieurs scénarios dans lesquels les analystes de données et les utilisateurs métier peuvent créer avec succès des applications d’IA/ML à l’aide de plateformes « low-code » et « no-code ». Parmi ceux-ci, on peut citer :
- Business intelligence et analyse : création de modèles prédictifs pour les prévisions de ventes, la prédiction du désabonnement des clients ou l’optimisation des campagnes marketing, pouvant être utilisés pour prendre des décisions fondées sur les données et améliorer les performances globales de l’entreprise
- Automatisation des processus : automatisation des tâches répétitives telles que la saisie de données ou les tâches d’assistance client afin de rationaliser les flux de travail quotidiens et de réduire le travail manuel
- Marketing : mise en place de campagnes marketing personnalisées et de recommandations de produits pour améliorer l’engagement client et stimuler les ventes
- Maintenance prédictive : Création de modèles prédisant les pannes d’équipement ou les besoins de maintenance dans les secteurs de l’industrie manufacturière ou de la logistique afin de minimiser les temps d’arrêt
- Détection des fraudes : Développement de modèles d’IA/ML détectant en temps réel les transactions ou activités frauduleuses afin de prévenir les pertes financières et de renforcer les mesures de sécurité
- Chatbots et assistants virtuels : Conception d’applications d’IA conversationnelle répondant aux questions courantes des clients afin d’améliorer la satisfaction client ou facilitant les processus internes pour gagner en efficacité
Dans ces scénarios, les compétences des analystes de données en matière de préparation des données, de statistiques et de techniques de ML de base suffisent pour créer des pipelines de données destinés aux plateformes « low-code » ou « co-code » que les utilisateurs métier peuvent exploiter pour créer des applications d’IA/ML apportant une valeur significative à l’entreprise.
scénarios dans lesquels les data scientists apportent une valeur ajoutée.
Bien que les analystes de données et les collaborateurs des métiers puissent gérer de nombreux aspects du développement IA/ML à l’aide de plateformes « no-code » ou « low-code », il existe certains cas d’utilisation et secteurs d’activité où l’expertise d’un data scientist est inestimable. Par exemple :
- Recherche et développement : dans les secteurs ou les organisations axés sur l’innovation en matière de technologies et de méthodologies, les data scientists dotés d’une expertise de niveau doctorat peuvent apporter la profondeur et l’étendue des connaissances nécessaires à une recherche et un développement innovants.
- Modèles prédictifs complexes : des secteurs tels que la finance et l’assurance nécessitent souvent des modèles prédictifs complexes et des analyses statistiques avancées. Les data scientists dotés d’une solide formation en mathématiques et en apprentissage statistique peuvent fournir des informations précieuses qui peuvent dépasser le champ de compétence des analystes de données.
- Traitement du langage naturel (NLP) et vision par ordinateur : Dans des secteurs comme le marketing, la santé et les véhicules autonomes, où des tâches avancées de TALN ou de vision par ordinateur sont utilisées pour l’analyse des sentiments ou la reconnaissance d’objets, la compréhension approfondie des algorithmes d’apprentissage automatique par un data scientist peut être cruciale pour obtenir des résultats précis.
- Traitement de données à grande échelle : Les secteurs traitant des données à grande échelle, tels que les télécommunications et les plateformes de commerce électronique, ont souvent besoin que les data scientists conçoivent des algorithmes efficaces et des solutions de calcul distribué pour traiter et analyser les données de manière optimale.
Cependant, même dans ces cas, on peut faire appel à des analystes de données pour la première phase de préparation des données, afin de libérer du temps aux data scientists pour qu'ils puissent se consacrer à l'innovation.
le besoin de nombreux types de talents différents.
Quelle que soit la voie que vous choisissiez, vous devrez vous appuyer sur des talents experts pour vous aider à vous adapter à la demande croissante d’applications d’IA/ML sans compromettre la qualité ni la rapidité de livraison. Un partenariat avec Randstad Digital vous apporte la force et la flexibilité nécessaires pour accéder à des talents spécialisés possédant des compétences et des niveaux d’expérience variés, et pour adapter rapidement vos effectifs à la hausse ou à la baisse en fonction des besoins de votre entreprise. Cela permet de réduire les coûts liés au recrutement, à la formation et à la fidélisation des employés permanents, et contribue à garantir que les data scientists de votre équipe se consacrent aux projets les plus critiques et les plus enrichissants.
l’avenir du développement en IA/ML.
À mesure que les plateformes de développement « low-code » et « no-code » continuent de mûrir, on peut s’attendre à une évolution plus marquée vers le recours à des analystes de données pour les premières étapes du développement en IA/ML. En faisant appel à des analystes de données pour gérer les pipelines de données, les entreprises peuvent réduire leurs coûts et améliorer leur efficacité tout en atteignant les résultats escomptés. Les entreprises qui adopteront cette approche seront mieux placées pour tirer parti de la révolution de l’IA et du ML.
En savoir plus.
En vous assurant que vos données sont préparées et prêtes à l’emploi, vous pouvez tirer pleinement parti du potentiel et des capacités des solutions d’IA. Découvrez comment Randstad Digital peut vous aider à libérer la puissance et la valeur cachées dans vos données.