Chief Data & AI Officer

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Gérer le recrutement d’un Chief Data & AI officer ou d’un Chied Data Officer, c’est d’abord parfaitement connaitre son rôle. Il est ici résumé de façon très générique, et doit s’adapter à votre contexte précis.

Le Chief Data & AI Officer (CDAO) est responsable de la stratégie globale des données et de l’intelligence artificielle au sein de l’entreprise. Son rôle consiste à piloter la transformation data & AI-driven, à créer de la valeur pour les métiers internes, les partenaires externes et les clients finaux, en se concentrant sur la croissance (top line), l’innovation et l’excellence opérationnelle (bottom line). Il/elle doit concevoir une organisation agile, connectée aux dirigeants, aux métiers et aux partenaires, tout en développant une culture produit data & AI forte.

Missions principales

a. Définition et pilotage de la stratégie Data & AI

• Alignement stratégique :

  • Élaborer une feuille de route Data & AI alignée sur les priorités business.

  • Animer la gestion des cas d’usage pour soutenir les objectifs stratégiques.

• Création de valeur :

  • Identifier et prioriser les initiatives Data & AI à fort impact (produits, optimisation, expérience client).

  • Mesurer et suivre la valeur générée par les produits Data & AI à long terme.

b. Gouvernance et conformité des données

• Cadre de gouvernance :

  • Établir et appliquer des normes (qualité, sécurité, accessibilité, métadonnées).

  • Assurer l’alignement entre cas d’usage, gouvernance et plateformes data.

• Conformité et éthique :

  • Garantir le respect des réglementations (RGPD, AI Act) et des standards éthiques.

  • Collaborer avec les équipes juridiques pour mitiger les risques.

c. Organisation et leadership des équipes Data & AI

• Structuration des équipes :

  • Construire et diriger une organisation performante, centrale et décentralisée.

  • Définir les rôles clés (Data Stewards, Data Product Owners, CDAO locaux).

• Développement des talents :

  • Attirer et développer les meilleurs profils en data science, ingénierie et IA.

  • Mettre en place mentorat, formations et partage d’expertise.

d. Culture produit et collaboration

• Culture produit data/IA :

  • Développer une culture produit forte (discovery → adoption).

  • Concevoir et déployer des produits data/IA transformatifs (BI, Data, IA, GenAI).

• Collaboration transversale :

  • Travailler étroitement avec les équipes techniques, métiers et partenaires externes.

  • Animer des communautés internes pour favoriser innovation et bonnes pratiques.

e. Exécution et livraison des solutions

• Pilotage du Centre d’Excellence (CoE) :

  • Diriger des équipes agiles et cross-fonctionnelles (DS, DE, MLE, PO).

  • Allouer des ressources adaptées aux BU/métiers.

• Suivi des performances :

  • Garantir la livraison en temps et en heure (ressources, délais, budgets).

  • Mettre en place des indicateurs d’adoption et d’impact.

f. Innovation et partenariats

• Veille et innovation :

  • Suivre les innovations (IA générative, edge computing) et en évaluer la pertinence.

  • Nouer des partenariats avec techs, startups et universités.

• Alignement parties prenantes :

  • Présenter la stratégie aux parties prenantes (direction, investisseurs, régulateurs).

  • Promouvoir les succès et bonnes pratiques pour renforcer l’adoption.