Modernisation des outils d’IA : Comment accompagner les collaborateurs dans cette transition? Réponse par Dataiku et DataScientest 

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Dataiku et DataScientest ont conjointement orchestré un petit déjeuner-débat, focalisé sur les défis cruciaux de la transformation data. Cet événement a mis en lumière le changement de paradigme technologique en cours et les enjeux majeurs liés aux outils de la data et à l'intelligence artificielle en entreprise.

Des invités éminents issus du secteur bancaire et des assurances, ont largement contribué au succès de cette rencontre. Leur expertise a stimulé des discussions fascinantes sur la meilleure manière d’orienter la transition data de leurs collaborateurs.

L’événement a démarré avec la brillante intervention de Xavier Horem, expert en transformation Big Data et IA, qui a abordé les enjeux du processus de transformation et ses implications pour l’entreprise.

 Il y présente les enjeux majeurs liés aux ressources humaines comme « l’internalisation des compétences Data et IA » , « l’employabilité et la conservation des talents » et enfin « l’importance de lier la culture data à la culture d’entreprise ».

Il évoque également l’importance de la nature de la démarche de formation des collaborateurs et explique qu’il ne s’agit pas seulement de former des Data Scientists à des métiers spécifiques, mais de doter différents métiers de compétences en matière de gestion de données. Xavier Horem soutient ainsi la nécessité de développer un ensemble de compétences transversales au sein de l’entreprise pour naviguer avec succès dans l’ère de la data.

Après l’exposition des enjeux de la transformation, il est essentiel de plonger plus profondément dans la réalité de cette transformation data : quels sont les outils concrets dont il est question, et à quelles fins sont-ils utilisés ?

Pour éclairer notre compréhension, Théophile Roques, chargé du développement international chez DataScientest, a dressé un panorama des divers outils de traitement de données disponibles (comme Dataiku, Looker ou encore Tableau) mettant en lumière leur remarquable capacité à aborder une multitude de problématiques liées à la préparation des données.

Nous nous sommes ensuite penchés sur la question de l’onboarding des parties prenantes et de la mise en place de la formation à l’outil convoité avec Yoel Tordjman, CEO de DataScientest. La méthode est la suivante : après la création de référentiels de compétences détaillés et de fiches métiers précises, DataScientest met en place un projet fil rouge qui permettra aux collaborateurs formés de monter en compétences dans le cadre de leurs différentes missions.

Le partenariat entre DataScientest et Dataiku vise à simplifier le processus de transformation en entreprise, en rendant l’appréhension de la plateforme Dataiku aussi fluide et efficace que possible pour tous les collaborateurs. 

Pour ce faire, DataScientest a pensé un « parcours Dataiku » présenté par Yohan Cohen, lead data scientist chez DataScientest,  il s’agit d’une courte formation couvrant le processus d’acculturation data, les fonctionnalités de Dataiku pour la « data preparation » ainsi que pour l’utilisation de modèles de Machine Learning.

Enfin, l’événement s’est cloturé avec l’intervention de Pierre Carrere , Directeur des partenariats chez Dataiku, qui rappelait l’objectif commun de Dataiku et DataScientest de promouvoir la littératie des données. Il s’agit pour Dataiku d’habiliter chacun à travers une expérience complète, permettant ainsi une collaboration multi-utilisateur sur une plateforme unique. Grâce à une variété de fonctionnalités, la démocratisation de la science des données devient accessible et ne nécessite pas de compétences de codage.

Comme le déclare Yoel Tordjman, CEO de DataScientest, à la fin de l’événement “DataScientest est fier d’être le seul partenaire officiel de Dataiku pour la formation en Europe” et cette collaboration permettra  à chacun de s’impliquer activement dans le processus de transformation data des métiers en rendant l’IA et le ML plus tangibles et compréhensibles.

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