Données internes et externes, le big data constitue une multitude d’informations à gérer. Le data manager est responsable de cette source aussi dense que riche. La data est l’ensemble des données numériques collectées sur le web ou d’autres plateformes… Elle est aujourd’hui essentielle à l’intelligence artificielle, au pilotage d’une entreprise et au développement de ses offres.

« Nouvel or noir », carburant de l'économie numérique, les données sont devenues une source d’enrichissement pour les entreprises qui savent les traiter et les valoriser. Le business data analyst est en charge de définir la façon avec laquelle une entreprise peut les exploiter, il en extrait des indicateurs essentiels pour améliorer la stratégie globale de l’entreprise, les processus opérationnels, la relation client, le marketing…

La data est l’ensemble des données numériques internes et externes présentes sur le web. Source d’indications précieuses sur le marché, elle est indispensable au pilotage d’une entreprise et au développement de ses offres.

L’intelligence artificielle a besoin d’équipes de développeurs, et ces équipes ont besoin d’un pilote. Le lead développeur allie des compétences techniques et humaines pour conduire ses collaborateurs à l’élaboration d’un produit IA performant.

Le machine learning et le deep learning sont des branches de l’intelligence artificielle. Liées au big data, ces technologies permettent aux ordinateurs d’exploiter des flux de données dans une logique d’apprentissage. L’ingénieur machine learning ou deep learning est un expert de cette spécialité.

Le machine learning est une technologie d’intelligence artificielle. On l’appelle aussi apprentissage automatique. L’ordinateur reçoit des flux de données qui lui permettent d’apprendre et de réagir. Le développeur machine learning crée, pilote et ajuste les programmes informatiques qui permettent la mise en œuvre de cette technologie.

Le big data est une richesse à condition de donner du sens et de la valeur aux données collectées. C’est le rôle du data scientist de les trier et de les interpréter pour qu’elles servent au pilotage de l’entreprise.

Digitalisation, mégadonnées, chatbot, expérience utilisateur, e-commerce, objets connectés … autant de sujets que couvrent la fonction de responsable des systèmes digitaux intelligents. Pour que les technologies IA et data révèlent toutes leurs possibilités, il faut les inscrire dans un cycle de complémentarité et de performances individuelles et générales. C’est là tout le travail du chef d’orchestre : le responsable des systèmes digitaux intelligents.

Le marketing est un des grands bénéficiaires de l’intelligence artificielle et de la data en entreprise : analyse prédictive, amélioration de l’expérience client, personnalisation, adaptation permanente de la stratégie marketing, gain de temps. Métier hybride par définition, le chef de projet IA en marketing initie et accompagne la transformation technologique de son domaine en tenant compte des implications éthique et sociétales.

La banque et la finance font figure de précurseurs de l’intelligence artificielle, parce qu’elles se sont emparées du sujet très tôt. Cette stratégie a permis au secteur, un développement fulgurant. Automatisation, blockchain, analyse prédictive… Le chef de projet IA en banque & finance pilote l’évolution technologique de son entreprise en respectant le cadre réglementaire et l’éthique professionnelle.