Data Literacy : la compétence en données devient obligatoire

8 min de lecture

Les entreprises investissent des millions dans des plateformes d’analyse, des outils d’intelligence artificielle et des tableaux de bord. Mais si les collaborateurs ne sont pas en mesure de lire, interpréter et remettre en question les résultats, ces investissements partent en fumée. Selon le Bitkom (association allemande des entreprises de l’économie numérique), seuls 6 % des entreprises allemandes estiment exploiter pleinement le potentiel de leurs données. Depuis février 2025, la loi européenne sur l’IA (EU AI Act) rend la compétence en IA obligatoire par la loi. La culture des données n’est plus une option : c’est une infrastructure.

Le logiciel le plus coûteux ne sert à rien sans compétence

L’écart est mesurable. L’indice Qlik de culture numérique, développé en collaboration avec la Wharton School, révèle que seuls 24 % des employés dans le monde se sentent à l’aise avec les données. En Allemagne, selon Bitkom (association allemande des entreprises technologiques), ce chiffre est encore plus bas : seulement 7 % des collaborateurs ont une confiance totale en leurs propres compétences en matière de données.

Conséquence : les entreprises investissent dans Tableau, Power BI ou Snowflake, mais leur utilisation reste cantonnée à quelques spécialistes. Le marketing n’est pas en mesure d’évaluer la significativité statistique. La force commerciale tire des conclusions erronées à partir des tableaux de bord CRM. Et la direction financière élabore ses prévisions sur des hypothèses plutôt que sur des données fiables. Selon Gartner, 65 % des organisations utilisent sélectivement les données pour justifier des décisions déjà prises.

Cela a un coût. Gartner estime à 12,9 millions de dollars américains par an, en moyenne, les pertes liées à une mauvaise qualité des données au sein d’une organisation. La culture numérique ne résout pas entièrement le problème de qualité des données, mais elle permet aux collaborateurs d’identifier les données défaillantes avant qu’elles n’influencent des décisions stratégiques.

Ce que signifie la culture des données

La culture des données repose sur quatre niveaux de compétences. Premièrement : lire les données, c’est-à-dire comprendre les tableaux, les graphiques et les tableaux de bord. Deuxièmement : interpréter les données, autrement dit repérer des tendances et contextualiser les liens entre elles. Troisièmement : remettre en question les données, ce qui implique de savoir quand une corrélation ne signifie pas causalité, quand un échantillon est trop petit ou quand un tableau de bord induit en erreur. Quatrièmement : communiquer les données, c’est-à-dire présenter les insights de manière à permettre à d’autres de prendre des décisions éclairées.

Il n’est pas nécessaire que chacun sache programmer. En revanche, toute personne travaillant avec des données devrait être capable de repérer une visualisation erronée, d’identifier un biais de sélection (« survivorship bias ») et de faire la différence entre médiane et moyenne. Dans une organisation dotée d’une forte culture des données, ce ne sont pas les équipes informatiques qui prennent les décisions fondées sur les données, mais chaque service pour ses propres besoins.

Pourquoi la culture des données devient désormais obligatoire

Deux facteurs réglementaires ont transformé la culture des données d’un simple atout en une exigence de conformité.

Règlement européen sur l’IA (AI Act), article 4 : Depuis le 2 février 2025, tous les fournisseurs et opérateurs de systèmes d’intelligence artificielle doivent garantir que leur personnel dispose de compétences suffisantes en IA. Les règles de surveillance et d’application entreront en vigueur à partir d’août 2026. Or, ces compétences en IA supposent une solide culture des données : quiconque ne peut pas interpréter de manière critique la sortie d’un modèle d’IA ne satisfait pas à cette obligation.

CSRD (Corporate Sustainability Reporting Directive) : À compter de l’exercice 2025, des dizaines de milliers d’entreprises européennes supplémentaires seront soumises à la directive sur la publication d’informations extra-financières. La CSRD exige des données ESG structurées et vérifiables provenant de tous les départements de l’entreprise : finance, opérations, ressources humaines, chaîne logistique. Sans une culture des données répandue dans toute l’organisation, un reporting ESG conforme est tout simplement impossible.

Gartner prévoit que d’ici 2027, plus de 50 % des responsables des données et de l’analytique (Chief Data and Analytics Officers) disposeront de budgets dédiés aux programmes de culture des données et de culture de l’IA. Ce mouvement est motivé par les rendements insuffisants observés dans les projets d’IA générative au sein des organisations dont les équipes manquent de compétences en matière de données.

« Pour constituer une telle main-d’œuvre, les organisations doivent faire de la culture des données et de la culture de l’IA des compétences fondamentales. »
Melissa Davis, vice-présidente analyste chez Gartner (communiqué de presse de Gartner, janvier 2024)

Ce que font différemment les précurseurs

Boehringer Ingelheim a mis en place, en collaboration avec Capgemini, une académie interne de science des données. Plus de 50 modules de formation, huit parcours d’apprentissage distincts adaptés aux différents profils – des cadres dirigeants aux collaborateurs métiers en passant par les ingénieurs data – et plus de 50 cas pratiques concrets. Près de 800 employés ont déjà été formés. L’élément clé : ces formations sont ancrées dans des problématiques métier réelles, et non dans une théorie abstraite.

Siemens a formé plus de 35 000 collaborateurs dans le cadre d’un programme d’apprentissage à l’échelle du groupe, en partenariat avec Coursera. Rien qu’avec les modules dédiés à l’intelligence artificielle générative (GenAI), ce sont 229 420 heures d’apprentissage qui ont été réalisées. La logique sous-jacente : établir la culture des données (data literacy) comme socle, puis y superposer une culture de l’IA (AI literacy) pour permettre une utilisation concrète des outils d’intelligence artificielle au quotidien.

Le rapport « State of Data and AI Literacy 2025 » de DataCamp, fondé sur une enquête YouGov, confirme cette tendance : 88 % des dirigeants estiment que des compétences de base en matière de données sont indispensables dans le travail quotidien. Pourtant, 60 % d’entre eux signalent un déficit significatif de compétences (skills gap) au sein de leur organisation. La prise de conscience est là – mais la mise en œuvre peine à suivre.

Le ROI de la culture des données

Les effets économiques sont quantifiables. Selon l’indice Qlik de culture des données, élaboré avec des chercheurs de la Wharton School, la valeur d’entreprise des organisations figurant dans le tiers supérieur en matière de culture des données est supérieure de 3 à 5 % à celle des entreprises peu compétentes sur le plan des données. Pour une entreprise de taille intermédiaire réalisant un chiffre d’affaires de 100 millions d’euros, cela représente une différence de valeur de 3 à 5 millions d’euros.

Forrester confirme cet effet au niveau opérationnel : les organisations dotées d’une forte culture des données rapportent une productivité accrue de 42 %, 41 % d’innovation supplémentaire et une qualité décisionnelle améliorée de 40 %. Selon leurs propres estimations, 83 % des collaborateurs maîtrisant bien les données prennent de meilleures décisions, et 82 % décident plus rapidement.

S’y ajoute un effet de rétention : près de 80 % des employés préfèrent rester dans des entreprises qui les équipent de compétences en matière de données. À l’heure où la pénurie de talents qualifiés se fait sentir, la culture des données devient ainsi aussi un levier de fidélisation des collaborateurs.

Cinq étapes pour mettre en place un programme de culture des données

1. État des lieux : Où en est votre organisation ? Une enquête anonyme d’auto-évaluation permet d’identifier les départements nécessitant un rattrapage. Les ventes, le marketing et les opérations sont généralement les domaines offrant le plus grand levier d’amélioration.

2. Parcours d’apprentissage différenciés : Tout le monde n’a pas besoin de la même formation. Les cadres doivent savoir lire des tableaux de bord et interpréter les résultats générés par l’IA. Les analystes ont besoin de méthodes statistiques. Le personnel administratif requiert des bases en interprétation des données. Boehringer Ingelheim utilise ainsi huit parcours d’apprentissage distincts.

3. Mise en pratique plutôt que théorie : Concevoir les formations autour de problèmes métier réels. Pas de cours en ligne générique, mais des questions concrètes comme : « Comment interpréter correctement notre tableau de bord CRM ? » ou « Que nous dit réellement notre prévision commerciale ? » C’est l’intégration dans le quotidien professionnel qui détermine la réussite du programme.

4. Former des multiplicateurs : Identifier parmi les collaborateurs ceux qui sont à l’aise avec les données et les transformer en « champions » internes. Ils deviennent le premier point de contact pour leurs collègues en difficulté. Cette approche s’avère plus évolutive que des formations centralisées et ancre durablement la compétence data dans la culture d’équipe.

5. Intégrer la culture de l’IA : La culture des données constitue le socle ; la culture de l’IA en est le prolongement. Depuis l’entrée en vigueur du règlement européen sur l’IA (EU AI Act), la compétence en matière d’IA est devenue une obligation légale. En développant d’abord la culture des données, vous posez dès maintenant les fondations nécessaires pour répondre à cette exigence réglementaire.

Conclusion : la compétence en matière de données relève de la direction

La culture des données (« Data Literacy ») n’est pas une initiative informatique. C’est une décision stratégique. Les entreprises qui forment leurs collaborateurs à l’utilisation des données prennent de meilleures décisions, maximisent le rendement de leurs investissements en analytique et s’alignent simultanément sur les exigences réglementaires du règlement européen sur l’intelligence artificielle (EU AI Act) et de la directive européenne sur la communication extra-financière (CSRD).

La question n’est plus de savoir si elles doivent agir, mais à quelle vitesse. Selon Gartner, d’ici 2027, la majorité des responsables des données disposeront de budgets dédiés à la culture des données. Celui qui attend jusque-là aura perdu trois années pendant lesquelles ses concurrents auront déjà adopté une prise de décision fondée sur les données.

Questions fréquentes

Suggestions de lecture de la rédaction

• Workforce Analytics : des décisions RH fondées sur les données plutôt que sur l’intuition
• L’IA sur le marché du travail en 2026 : ce que l’étude d’Anthropic signifie pour les décideurs

Plus depuis le réseau MBF Media

• → L’IA n’est pas un problème technologique : pourquoi 27 % des PDG échouent à cause de leur propre culture d’entreprise (Digital Chiefs)
• → Conseil « AI-native » : pourquoi l’avenir du conseil informatique n’a plus besoin de pyramide junior (cloudmagazin)

Source de l’image de une : Pexels / Lukas