{"id":10044,"date":"2021-09-08T09:00:33","date_gmt":"2021-09-08T07:00:33","guid":{"rendered":"https:\/\/www.sage.com\/fr-fr\/blog\/?p=10044"},"modified":"2026-02-05T14:21:46","modified_gmt":"2026-02-05T13:21:46","slug":"data-scientist-pourquoi-ce-poste-est-il-si-crucial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.sage.com\/fr-fr\/blog\/data-scientist-pourquoi-ce-poste-est-il-si-crucial\/","title":{"rendered":"Data scientist : pourquoi ce poste est-il si crucial ?"},"content":{"rendered":"
\n\t
\n\t\t
\n\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\tDigitalisation & Tendances<\/a>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\tData scientist : pourquoi ce poste est-il si crucial ?\t\t\t\t\t<\/h1>\n\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/p>\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n\t\t

\n\t\t
\n\t\t\t
\n\t
\n\t\t
\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t\n\t\t
\n\t\t\t\n\t\t\t\t\"Romain\t\t\t\tRomain Jacquier<\/span>\n\t\t\t<\/a>\n\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

Comp\u00e9tence tr\u00e8s recherch\u00e9e sur le march\u00e9, le data scientist murmure \u00e0 l\u2019oreille des chiffres. Sa mission ? Cr\u00e9er de la valeur pour l\u2019entreprise, non seulement \u00e0 travers l\u2019analyse et la valorisation de donn\u00e9es dormantes \u2013 mais aussi par le d\u00e9veloppement d\u2019algorithmes d\u2019intelligence artificielle et de mod\u00e8les pr\u00e9dictifs. Cr\u00e9er ce poste dans votre entreprise peut \u00eatre un avantage concurrentiel majeur. \u00c0 condition de miser sur les bonnes comp\u00e9tences et de bien d\u00e9finir les objectifs du poste en fonction de vos enjeux m\u00e9tiers.<\/p>\n\n\n\n

Selon l\u2019APEC, le volume d\u2019offres d\u2019emploi pour un poste de data scientist<\/strong> a augment\u00e9 de 55 % depuis 2017. La progression de la demande est m\u00eame sup\u00e9rieure pour le m\u00e9tier de data analyst<\/strong>, avec qui le data scientist partage une grande partie de son champ d\u2019intervention : celui du recueil, de l\u2019analyse et de l\u2019exploitation des donn\u00e9es existantes. Le data scientist va plus loin que le data analyst en cr\u00e9ant si besoin de nouvelles sources de donn\u00e9es et en y associant de nouveaux mod\u00e8les d\u2019exploitation, comme le ferait un chercheur.<\/p>\n\n\n\n

Si ces profils ont tant la cote aupr\u00e8s des recruteurs, c\u2019est qu\u2019ils sont en capacit\u00e9 de transformer des donn\u00e9es brutes ou inexploit\u00e9es en sources de revenu, aussi bien au profit du marketing, de la relation clients que des activit\u00e9s de production.<\/p>\n\n\n\n

Un contexte favorable au d\u00e9veloppement du m\u00e9tier de data scientist<\/h2>\n\n\n\n

Du secteur bancaire \u00e0 l\u2019\u00e9nergie, en passant par les services ou le e-commerce, on sait depuis plusieurs ann\u00e9es que le big data<\/a> est un levier de croissance pour les grands groupes. Aujourd\u2019hui, c\u2019est aussi le cas pour les start-ups et m\u00eame pour des PME plus traditionnelles. Pourtant, plus de la moiti\u00e9 de l\u2019\u00e9norme volume d\u2019informations stock\u00e9 par le secteur priv\u00e9 rel\u00e8ve du \u00ab dark data \u00bb. Il s\u2019agit de donn\u00e9es sauvegard\u00e9es par les entreprises mais laiss\u00e9es \u00e0 l\u2019abandon dans le Cloud<\/a>, faute de ressources pour les organiser et les traiter. Parmi elles, on peut citer les donn\u00e9es de g\u00e9olocalisation des clients, les fichiers d\u2019archives nich\u00e9s dans les serveurs ou autres donn\u00e9es textuelles issues des .pdf, des emails et de leurs pi\u00e8ces jointes, des \u00e9changes de messagerie instantan\u00e9e…<\/p>\n\n\n\n

D\u00e8s lors qu\u2019elles sont structur\u00e9es et trait\u00e9es, ces donn\u00e9es peuvent avoir une valeur ajout\u00e9e importante, pour cr\u00e9er de nouveaux services, aider \u00e0 la prise de d\u00e9cision<\/strong> en interne ou identifier de nouvelles opportunit\u00e9s commerciales<\/strong>. \u00c0 l\u2019inverse, abandonner cette gigantesque masse de donn\u00e9es dans les disques durs des data centers<\/strong> n\u2019est pas sans risque pour l\u2019entreprise, notamment en mati\u00e8re de conformit\u00e9 r\u00e9glementaire ou de cybers\u00e9curit\u00e9<\/a>. Sans compter les millions de tonnes de CO2 qu\u2019elles g\u00e9n\u00e8rent<\/a>. Innovation, gestion des risques, transition \u00e9cologique\u2026c\u2019est dans ce contexte que le m\u00e9tier de data scientist prend tout son sens.<\/p>\n\n\n\n

Preuve de ce besoin d\u2019organisation de la data, selon le Data Report 2021 de V\u00e9ritas, parmi les informations stock\u00e9es et trait\u00e9es par les entreprises :<\/p>\n\n\n\n