Head of Data & AI

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Gérer le recrutement d’un(e) Head of Data & AI (qui est peut-être un Chief Data Officer pour une petite entité), 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 Head of Data & AI est responsable de la stratégie et de la mise en œuvre des initiatives Data & AI au sein d’une entreprise. Ce rôle combine des responsabilités stratégiques et opérationnelles, visant à transformer les données en valeur business, tout en assurant la gouvernance, la conformité et l’innovation. Contrairement à un CDAO, ce poste est plus hands-on, avec une implication directe dans la conception et le déploiement des solutions.

Missions principales

a. Définition et mise en œuvre de la stratégie Data & AI

Vision et feuille de route :
Élaborer une stratégie Data & AI alignée sur les objectifs business de l’entreprise, en collaboration avec la direction et les équipes métiers.
Prioriser les initiatives en fonction de leur impact business (ex : nouveaux produits, optimisation des processus, expérience client).

Gouvernance des données :
Établir des politiques de gouvernance des données (qualité, sécurité, accessibilité) adaptées à la taille de l’entreprise.
Mettre en place des processus pour garantir la conformité (RGPD, normes sectorielles).

b. Leadership et gestion des équipes Data & AI

Structuration des équipes :
Construire et diriger une équipe pluridisciplinaire (data scientists, data engineers, analysts) ou travailler avec des ressources externes (freelances, cabinets de conseil).
Définir les rôles et responsabilités pour une exécution efficace des projets.

Développement des compétences :
Former et accompagner les équipes sur les bonnes pratiques en Data & AI.
Promouvoir une culture data-driven au sein de l’entreprise.

c. Développement et déploiement des solutions Data & AI

Conception et industrialisation :
Superviser le développement de solutions Data & AI (tableaux de bord, modèles prédictifs, automatisations).
Industrialiser les solutions pour un déploiement scalable et fiable (utilisation d’outils comme Dataiku, Databricks, ou des solutions cloud).

Collaboration avec les métiers :
Travailler en étroite collaboration avec les équipes métiers pour comprendre leurs besoins et traduire ces besoins en solutions techniques.
Assurer un support continu aux utilisateurs pour maximiser l’adoption des outils.

d. Gestion des infrastructures et des outils

Architecture Data & AI :
Choisir et déployer les outils et plateformes adaptés aux besoins de l’entreprise (ex : Snowflake, Power BI, Python, SQL).
Superviser la maintenance et l’évolution de l’infrastructure data (data lakes, pipelines, bases de données).

Sécurité et conformité :
Garantir la sécurité des données et le respect des réglementations.
Mettre en place des audits réguliers pour identifier et corriger les risques.

e. Création de valeur et mesure d’impact

Cas d’usage prioritaires :
Piloter des projets Data & AI à fort impact (ex : personnalisation client, maintenance prédictive, optimisation des coûts).
Mesurer et communiquer le ROI des initiatives pour justifier les investissements.

Innovation et veille technologique :
Suivre les tendances en Data & AI (ex : IA générative, automatisation) et évaluer leur pertinence pour l’entreprise.
Expérimenter de nouvelles solutions pour rester compétitif.

f. Relation avec les parties prenantes

Communication interne et externe :
Présenter la stratégie et les réalisations Data & AI à la direction et aux équipes métiers.
Collaborer avec des partenaires externes (fournisseurs de technologie, startups) pour accélérer l’innovation.

Gestion des attentes :
Aligner les attentes des parties prenantes avec les capacités réelles de l’équipe et des outils.
Prioriser les projets en fonction des ressources disponibles.

Exemples de réalisations concrètes

Mise en place d’une plateforme data : Déploiement d’une solution centralisée (ex : Snowflake + Power BI) pour améliorer l’accès aux données et réduire les coûts opérationnels de 20 %.
Déploiement d’un modèle prédictif : Développement et industrialisation d’un modèle de maintenance prédictive, réduisant les temps d’arrêt de 15 %.
Automatisation des rapports : Création de rapports automatisés pour les équipes commerciales, augmentant la productivité de 25 %.