Manager de la performance des organisations par la data

La certification Manager de la performance des organisations par la data vise à former les décideurs de l’entreprise aux enjeux et applications de la data, dans un monde professionnel en pleine mutation numérique. L'objectif est de répondre à une demande croissante pour des profils hybrides, capables de comprendre les sciences des données (y compris les modèles s’appuyant sur l’Intelligence Artificielle) et les opportunités qu’elles offrent en matière de création de valeurs dans le monde de l’entreprise.

L'intrication des enjeux du monde de l’entreprise avec l’analyse de données est relativement récente et s'inscrit dans un contexte marqué par trois facteurs principaux :

• L'explosion du ‘Big Data’ a entraîné l'accumulation de grandes masses de données, générées par une variété de sources, des médias sociaux aux dispositifs IoT ;
• Le développement de moyens de calculs puissants, notamment grâce à l'essor des technologies Cloud, a permis d'exploiter ces données de manière plus efficace et à une échelle sans précédent ;
• La mise au point récente d'algorithmes puissants, comme les réseaux de neurones et le Deep Learning, a ouvert de nouvelles perspectives pour l'analyse de données et l'IA.

Ces évolutions ont créé un besoin pour des profils capables de naviguer à l'interface de la technologie et du business. Les entreprises ont besoin de professionnels qui comprennent non seulement comment fonctionnent les technologies de la data et de l'IA, mais aussi comment elles peuvent être utilisées pour générer de la valeur, que ce soit en optimisant les opérations, en améliorant la prise de décision ou en créant de nouvelles opportunités d'affaires.

Le Manager de la performance des organisations par la data répond à cette double problématique. D'une part, il maîtrise les outils et les techniques d'analyse de données, de gestion de projet et d'IA. D'autre part, il comprend le fonctionnement des entreprises, les enjeux du marché et les tendances du secteur. Il est ainsi capable de faire le lien entre les volets technologiques et organisationnels des stratégies toujours plus basées sur les données et l'IA.

Dans ce contexte, la certification couvre les deux grands domaines de compétences nécessaires pour exercer ce métier. D'une part, les compétences en "Business et Management" permettent aux étudiants de comprendre l'environnement commercial, de développer des stratégies de marketing, de piloter financièrement ces dernières et de gérer des projets stratégiques. D'autre part, les compétences techniques en analyse de données et en IA leur permettent de manipuler et d'interpréter les données, d'utiliser les outils de gestion de données et d'appliquer l'IA à la poursuite des objectifs métiers sus-évoqués.

Le profil Manager de la performance des organisations par la data est encore rare sur le marché du travail, mais la demande est forte et devrait continuer de croître dans les années à venir. Cette certification entend ainsi contribuer à la formation de ces nouveaux décideurs, capables de piloter la transformation numérique des entreprises et de les guider dans l'ère de la data et de l'IA.

• Explorer et évaluer la qualité des données
• Manipuler diverses structures de données et utiliser l'algorithmique
• Nettoyer et gérer les données
• Visualiser les données
• Créer des tableaux de bord avec des outils de business intelligence pour communiquer efficacement et faciliter la prise de décision
• Établir une stratégie décisionnelle basée sur les données
• Transformer les données grâce aux techniques de feature engineering
• Développer et implémenter un algorithme d'apprentissage (supervisé ou non-supervisé)
• Optimiser un modèle d'IA
• Entraîner et ajuster un modèle d'intelligence artificielle générative, en utilisant le RAG
• Implémenter et exécuter des modèles d’intelligence artificielle hébergés dans le cloud
• Analyser un marché et son environnement concurrentiel
• Réaliser une analyse marketing stratégique basée sur les 7P
• Analyser un business model numérique, type SaaS ou plateforme
• Effectuer le diagnostic financier d'une entreprise
• Identifier les leviers de durabilité de l'entreprise
• Analyser les processus de gestion des données pour assurer la conformité au RGPD
• Identifier les risques, biais et limites des modèles de données et d’IA
• Gérer le projet d'intelligence artificielle (cahier des charges, budget, ressources)
• Communiquer avec impact en mobilisant des récits fondés sur les données pour créer de la confiance et de la compréhension autour d’un projet IA
• Convaincre des parties prenantes internes ou externes de la valeur d’une solution IA en articulant arguments métiers et preuves chiffrées
• Simplifier sans dénaturer les messages techniques pour fédérer les acteurs opérationnels d’un projet data sur une vision commune

Secteurs d’activités :

• 62.01Services de programmation informatique
• 62.02 Services de conseil en informatique
• 63.11 Traitement de données, hébergement et activités connexes

Certains secteurs se montrent particulièrement dynamiques en matière d’analyse de données, et d’Intelligence Artificielle, constituant ainsi les principales locomotives de projets IA. Ces secteurs se distinguent par une grande vulnérabilité des effectifs aux transformations induites par l’essor du numérique et la révolution du ‘Big Data’ et de l'IA. À titre indicatif et non-exhaustif, les secteurs ci-dessous ont en commun d’intégrer de plus en plus de données et d'IA pour optimiser leurs processus, améliorer l'expérience client et innover dans leurs offres de services et produits.

• Industrie : utilisation de l'IA dans la robotique, l'automatisation, la maintenance prédictive, le contrôle qualité et les interfaces homme-machine, améliorant ainsi l'efficacité et la productivité.
• Transport et logistique : optimisation des itinéraires, gestion des flottes et amélioration de la chaîne d'approvisionnement grâce à l'IA, permettant une réduction des coûts et une amélioration de la ponctualité des livraisons.
• Services financiers : transformation profonde avec l'IA dans les activités de marché via l'analyse prédictive et la gestion des fonds d'investissement. Optimisation des opérations courantes, telles que l'octroi de crédits et la détection de fraudes. Amélioration des services financiers à la personne grâce à des chatbots intelligents.
• Service juridique : impact significatif de l'IA sur la recherche et l'analyse de documents juridiques, facilitant le tri et le regroupement d'informations pertinentes. Optimisation de la gestion des contrats par l'automatisation de l'analyse et du suivi des documents contractuels, ainsi que du suivi des opérations juridiques quotidiennes.
• Commerce de détail : personnalisation de l'expérience client par l'IA grâce à l'analyse en temps réel des comportements des consommateurs et une meilleure anticipation de leurs besoins. Optimisation du fonctionnement des points de vente et des opérations de backoffice.
• Éducation : personnalisation de l'apprentissage, amélioration des résultats et optimisation des ressources pédagogiques par l'IA, permettant aux institutions d'adapter les curricula et d'intégrer les technologies éducatives.
• Santé : intervention de l'IA dans la médecine préventive, l'aide au diagnostic, le choix des traitements, le coaching patient, l'épidémiologie, la chirurgie autonome et la médecine augmentée, transformant radicalement les soins de santé.
• Agroalimentaire : optimisation des rendements agricoles, surveillance des conditions de culture en temps réel, et amélioration de la traçabilité des produits grâce à l'IA, contribuant à une agriculture plus durable et efficace.

Type d'emplois accessibles :

Les types d'emplois immédiatement accessibles à l’issue de la formation :

• Analyste de données (data analyst)
• Consultant en systèmes d'information
• Consultant en IA
• Ingénieur en traitement de données
• Data Scientist junior
• Ingénieur junior IA générative
• Chef de projet informatique junior
• Spécialiste en hébergement de données

À horizons 5 – 7 ans, les diplômés peuvent briguer les postes suivants :

• Analyste de données senior (data analyst senior)
• Data scientist senior
• Consultant senior en IA
• Chef de projet senior IA
• Responsable des solutions cloud
• Adjoint au directeur des données
• Manager en transformation numérique