IA Générative : comment recruter les talents IA qui rendent votre organisation performante
L’IA générative fascine par ses promesses technologiques spectaculaires. Pourtant, de nombreuses entreprises peinent à concrétiser leurs ambitions, souvent freinées par une mauvaise gestion des attentes et un manque de compétences internes spécifiques.
Selon une étude de RAND en 2024, seulement une minorité de projets IA atteignent pleinement leurs objectifs en raison d’un manque d’alignement stratégique.
Les organisations data/IA chargées de la mise en œuvre sont sous le feu des projecteurs mais force est de constater que beaucoup d’entre elles peinent à répondre à ces nouveaux enjeux. Si par certains aspects l’IA générative (et les algorithmes qu’elle englobe) apportent des réponses rapides d’excellente qualité sur certains sujets, la capacité des modèles à produire très facilement du résultat est souvent trompeuse sur la complexité réelle du déploiement d’intitiatives de ce type.
De manière générale, les projets de GenAI ont une forte composante expérimentale et sont éminemment technologiques. Leurs résultats sont souvent directement exposés aux clients finaux et présentent donc des risques réglementaires, réputationnels ou opérationnels immédiats ; ils subissent par ailleurs une forte pression interne autant due au “hype” qu’aux possibles impacts organisationnels (cf. notre article sur la confusion des IA). D’où la nécessité d’un solide leadership, d’une collaboration interfonctionnelle renforcée (business, D&A, IT, CFO, DPO, …) et de bien gérer les attentes tantôt du top management comme des métiers (à lire également sur le leadership : link) .
Que l’on parle de BI, de ML ou de IA, nous retrouvons là les fondamentaux des défis de la transformation analytique que l’irruption de l'IA générative vient tout simplement amplifier.
Selon une étude de KPMG, 74% des dirigeants considèrent l’IA générative comme la technologie qui a le plus d’impact, devant la robotique, la blockchain ou la réalité virtuelle.
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. 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 ?
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- 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.
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- 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.
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- 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.
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- 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.
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- 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.
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- 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.
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- 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.
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- 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.
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- 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.
Pour prévenir ces problèmes, des entreprises telles que Malakoff-Humanis, accompagnée par Uman Partners, ont mis en place le recrutement d’un Data Office robuste assurant une gouvernance efficace et une exploitation optimisée des données.
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.
Pour réussir votre transformation avec l’IA générative, Uman Partners vous propose un accompagnement stratégique :
- Évaluer votre maturité data actuelle
- Identifier les talents stratégiques indispensables via notre expertise en Executive Search
- Structurer une gouvernance robuste autour des initiatives IA
- Assurer un développement continu des compétences internes en IA et Data
Les organisations qui se démarqueront à l’ère de l’IA générative sont celles qui investiront dans un recrutement stratégique, aligné avec leurs ambitions business et technologiques. Avec l’expertise d’Uman Partners, votre organisation peut devenir un leader de la transformation numérique basée sur l’IA.
Pour approfondir, consultez nos autres publications dans notre rubrique Insights ou découvrez nos missions concrètes dans nos Business Cases.
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)
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