#Janvier 2018 : Point de vue de managers

Par Guillaume Lebourgeois, CTO Clustaar, Spécialiste du web-mining, du data-mining et de la machine-learning

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L’avenir des formations est dans le décloisonnement des disciplines !

Par Guillaume Lebourgeois, CTO Clustaar, Spécialiste du web-mining, du data-mining et de la machine-learning

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Il est difficile aujourd’hui de nier l’important essor de l’intelligence artificielle et du Data-Mining, ainsi que la transversalité des applications qui en sont issues. Une des grandes particularités du Data Scientist, une de ses forces, et une des composantes les plus passionnantes de son métier c’est sa capacité à apprendre, dans chaque entreprise ou pour chaque nouveau projet, un nouveau métier. La Data Science n’est en effet pas une fin en soi ; elle ne prend tout son intérêt qu’en exploitant les gisements de données et besoins d’autres métiers, au sein d’autres champs d’application : commercial, marketing, stratégie dans la banque, finance ou e-commerce… les possibilités sont infinies.

Mais il n’est de plus grande force opposée à cette soif d’apprentissage et cette volonté d’innovation que le conservatisme, la défiance, rencontrée face à des équipes de spécialistes au sein de grandes entreprises. Cette défiance je l’ai parfois vécue, notamment face à des responsables Marketing. Comment convaincre de travailler main dans la main, partager les connaissances, construire la meilleure solution possible face à cette défiance ? C’est souvent très compliqué, alors même que l’IA vient souvent soulager les parties les plus pénibles d’un métier !

Face à ce constat, il paraît de plus en plus clair que la façon cloisonnée que nous avons d’enseigner en France atteint des limites handicapantes pour les travailleurs de demain. Un responsable Marketing doit savoir travailler avec des Data Scientists, comprendre ce qu’ils peuvent apporter, mais aussi leurs limites ; et quel meilleur endroit pour favoriser cette hybridation que l’Université :

  • Pourquoi ne pas imaginer, en complément de la formation classique quelques cours magistraux d’intervenants extérieurs, afin d’être introduit à la Data-Science et à des exemples de projets appliqués au Marketing ?
  • Pourquoi ne pas imaginer d’introduire dans le cursus des projets à mener en commun avec des étudiants en Data Science, et qui nécessiteraient de mêler les compétences en travaillant main dans la main?
  • Pourquoi ne pas aller jusqu’à proposer des Master hybrides, de chefs de projets Marketing & Data Science ?

Un des plus grands facteurs d’innovation a toujours été de créer des passerelles entre des disciplines étanches ; offrons les connaissances aux étudiants d’aujourd’hui pour innover demain !