Les clés des organisations performantes à l'ère de l'IA générative

Nous voyons sur le terrain comment certaines des entreprises avec qui nous travaillons parviennent clairement à tirer leur épingle du jeu, emmenées par leurs organisations data et leurs CDO (même si ce n’est pas simple pour beaucoup : link). Au delà du discours, quels sont les signes forts de ces organisations et comment reconnaît-on les vrais “game changers” à la tête de ces organisations ?

• • Leadership fort et visionnaire
  • Avoir une vision claire et orientée business

Un Leader Data efficace ne se limite pas à la technique. Son rôle est d’identifier et de prioriser les opportunités qui apportent une réelle valeur business. Son impact doit être stratégique, à forte valeur ajoutée et axé sur l’innovation. Il est le garant d’un équilibre entre enjeux techniques et impératifs business, en évitant de réduire la data à un simple sujet technologique.

• • Être dans l’action

Piloter une transformation ne se limite pas à une feuille de route : cela implique un engagement fort en interne et la capacité à tisser des relations stratégiques. Un Leader Data performant ne reste pas en périphérie des décisions, il se positionne au cœur des échanges pour influencer et aligner les acteurs clés pour obtenir des résultats. Par ailleurs, le paysage technologique et économique étant en constante évolution en particulier dans le domaine de l’IA, il est important que le Leader Data soit adaptable et capable, de gérer l’incertitude et de prendre des risques calculés.

• • Être en mission

Changer, c’est le cœur du rôle, dont l’objectif ultime est le « Data driven company ». Certains CDOs considèrent d’ailleurs avec une certaine lucidité que leur fonction est associée à une date de péremption : une fois la transformation analytique réalisée, leur mission devient obsolète. En attendant, ils doivent composer avec le « legacy » et les résistances internes et externes (qu’elles soient technologiques, organisationnelles ou culturelles). Le rythme des entreprises étant souvent lent, inertie et frustration font partie du jeu. Résilience et diplomatie sont des atouts essentiels pour gagner.

• • Savoir s’entourer

Un Leader Data ne peut porter seul tout le poids de stratégie et de l’éxécution. Pour embarquer l’organisation et porter la transformation à tous les niveaux de l’entreprise, il doit s’entourer des bonnes personnes, bâtir une équipe de talents plurdisciplinaires alignée avec sa vision.

• • Hybridation des compétences
  • Un pont entre data, tech, produit et business

Les Leads Data les plus efficaces ont une double compétence : une forte appétence business et une capacité à dialoguer avec des équipes techniques et scientifiques. Ils comprennent aussi bien la valeur métier des données que les enjeux technologiques et produits.

• • Fusion des rôles et évolution des profils

On observe une évolution nette du profil des Leader Data. Après une phase où les rôles tech se sont multipliés, les leaders data semble aujourd’hui être plus valorisés à l’aune de leur capacité à penser business, tout en s’appuyant toujours sur une compréhension approfondie de la data et des technologies. Plus loin encore dans l’évolution, on assiste aujourd’hui à des réflexions sur la possible fusion progressive des rôles Data, Produit, et Technologie, avec un leader unique pilotant la technologie, la data, les produits, l’innovation et la transformation. L’objectif : éviter les silos et garantir un alignement stratégique optimal entre les capacités et le business. Finalement, avec le temps, on se rend compte que la question du rattachement hiérarchique (par exemple « à qui doit reporter le CDO ? ») est plutôt secondaire. Ce qui compte, c’est la capacité à avoir l’impact attendu.

• • Communication et influence
  • Influencer, en particulier le top management

Un Leader Data performant sait faire adhérer la direction générale à sa vision et sécuriser les investissements nécessaires. Sa capacité à convaincre et influencer à haut niveau est un facteur clé de succès.

• • Briser les silos organisationnels

La réussite d’une transformation data passe par une communication fluide entre les équipes, notamment entre les pôles techniques et métiers. Le Leader Data doit jouer un rôle de catalyseur pour faire collaborer ces univers souvent cloisonnés. Nous avons évoqué précedemment comment la GenAI nécessite en général une plus forte mobilisation et coordination entre équipes transverses dans l’entreprise.

• • Mettre en valeur l’impact business de la data et de l’IA

Communiquer régulièrement les résultats concrets de la stratégie data et IA est essentiel. Il ne s’agit pas uniquement de metriques techniques, mais bien d’expliquer l’impact business de ces initiatives de façon régulière et claire. Le chemin est long, et le “hype” autour de la technologie et en particulier de l’IA crée une très grande confusion en particulier auprès du top management. Pour maintenir le niveau d’engagement de l’organisation, il est important de montrer les avancées tout en gérant habilement les attentes. La carence sur ce point est probablement un des principaux motifs derrière le taux de rotation encore très élevé des Leader Data dans les entreprises.

Alors comment agir maintenant ? Si vous êtes à la tête d’une organisation qui cherche à capitaliser sur l’IA générative et l’IA en général, challengez votre organisation. Identifiez les talents clés et renforcez vos équipes avec les bons profils, alliant leadership et capacité d’inspirer et de guider la transformation. Data-driven, AI-powered, Human-led.

Guillaume Léorat – PhD

Quelques liens externes intéressants:

 “2025 AI & Data Leadership Executive Benchmark Survey” (link)

“Survey: GenAI Is Making Companies More Data Oriented” (link)

“The Gartner 2025 Leadership Vision for Data & Analytics” (link)