Bien que ce taux varie d’un expert à un autre, néanmoins il reste supérieur à 50% dans toutes les prédictions ! Il s’agit d’un changement extrêmement rapide et sans précédent. Dans ce qui suit, je partage avec vous une liste des métiers les plus prometteurs :

Le spécialiste en IA

Aujourd’hui, l’Intelligence Artificielle fait partie de notre quotidien sans même nous en rendre compte. Elle décide quelles publications apparaissent sur notre fil d’actualité sur les réseaux sociaux, elle suggère des réponses toutes prêtes aux emails que nous recevons, elle décide quel CV sera examiné par un recruteur humain dans certaines entreprises, alimente notre assistant personnel, nous permet d’accéder à notre smartphone à reconnaissance faciale et bien plus encore… Malgré toutes ces applications, nous n’avons encore exploré qu’une partie infime des possibilités extraordinaires offertes par l’IA. Afin de tirer profit de cette technologie révolutionnaire, les entreprises auront besoin de spécialistes de l’IA.

Un ingénieur en Intelligence Artificielle conçoit des algorithmes capables de raisonner comme l’humain: prendre des décisions, apprendre,… afin de répondre à des tâches complexes. Les spécialistes en IA peuvent travailler pour des domaines d’activité très divers.

LinkedIn classe le métier de « Spécialiste en IA » comme le métier Numéro 1 dans son dernier rapport « 2020 Emerging Jobs Report ». Avec une demande qui a progressé de 74% en 4 ans et des salaires très alléchants, ce métier a le vent en poupe depuis quelques années et ce n’est pas prêt de s’arrêter !

Développeur de Chatbot ou Chatbot Master

Avec un client de plus en plus connecté et très exigeant, le service client en ligne ou dans les retail shops connectés est devenu une priorité pour beaucoup d’entreprises qui cherchent à répondre aux questions de leurs clients en faisant du temps réel un standard et en réduisant au minimum le temps d’attente en boutique.

Dans ce contexte, le ChatBot représente une opportunité inégalée : que ce soit au niveau des réseaux sociaux, sur le site web d’une entreprise ou même en magasin. Un ChatBot est censé répondre aux questions posées dans un langage le plus naturel possible et d’une manière la plus complète possible.

Pour construire un ChatBot, il faut étudier toutes les données historiques des conversations avec les clients afin de détecter les schémas répétitifs et anticiper l’évolution des conversations. On devra programmer ensuite le ChatBot pour lui permettre de répondre aux questions de façon pertinente. Le ChatBot Master coordonne tout le projet, depuis la conception jusqu’au Go Live. Il devra répondre aux questions de départ : Le bot sera-t-il un homme ou une femme ? Quel ton devra-t-il / elle employer? Quel avatar ? …

Avec l’évolution de la technologie, les Chatbots pourront rapidement devenir plus performant et devenir un standard. Le métier de ChatBot Master a de beaux jours devant lui !

Data Scientist

Le métier de Data Scientist est un pur produit de l’évolution du digital. En effet, de plus en plus connectés, nous produisons tous de plus en plus de données que nous soyons client ou prospect, en tant qu’entreprise ou en tant que personne active sur les réseaux sociaux… Toutes ces données représentent un trésor pour différentes parties !

Le métier de Data Scientist consiste, en fait, à exploiter pleinement les données. Cela passe par plusieurs étapes et traitements de structuration, labellisation, analyse et interprétation. Les données peuvent également servir à créer des modèles et pouvoir prévenir certains évènements ou des comportements futurs…

Ces données sont souvent complexes et déstructurées.

Les Data Scientists sont aujourd’hui très prisés par les entreprises, qui les sollicitent pour les accompagner dans leur quête continue d’amélioration de leurs performances. De plus, les Data Scientists sont plébiscités dans de nombreux secteurs d’activité : Assurance, Finance, grande distribution, e-commerce… Il y a tant de domaines dans lesquels le Data Scientist a un rôle très important à jouer !

Tous les métiers du futur ne sont pas nécessairement directement centrés sur la technologie. Les métiers qui mettent l’humain au centre seront encore plus valorisés à mon sens, surtout dans lesquels les facteurs humains sont importants : l’empathie, le leadership, la créativité…

L’un des métiers qui est en train de prendre de plus en plus d’ampleur ces dernières années est le métier de Customer Success Manager. 

Si l’on compte déjà de nombreux « Customer Success Managers » aux États-Unis et en Angleterre, ce métier est encore peu connu dans les pays francophones. Sa mission? Garantir la meilleure expérience client possible à travers tous les canaux disponibles. Parmi les principales missions d’un Customer Success Manager sont la compréhension et détection des besoins client, le monitoring et pilotage de l’expérience client, la mise en place d’actions correctives ainsi que l’optimisation de la connaissance et de la satisfaction client. Afin de réussir dans ce genre de poste, un Customer Success Manager doit se doter d’une excellente capacité d’analyse et d’anticipation, être force de proposition, savoir utiliser et exploiter les données client, avoir un sens développé de l’écoute et enfin, bien gérer les  remarques et réclamations.

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Dans un contexte de transformation digitale à l’échelle planétaire, de nombreuses industries (recherche médicale, finance, Blockchain, aéronautique, jeux vidéos…) reposent sur le Big Data, une gigantesque base de données exponentielle, répartie à travers les serveurs du monde entier.

Pour analyser et gérer toute cette quantité d’informations, les entreprises font appel à un métier de plus en plus en vogue, celui du Data Scientist.

La Data Science, un métier qui touche à tous les domaines

Il faut savoir, tout d’abord, que la « Data Science » ou sciences des données est une étude d’informations basée à la fois sur les mathématiques, les statistiques et l’informatique. En conjuguant ces trois matières, on arrive à analyser et à traiter cet afflux massif de données qui circule en temps réel sur le réseau mondial.

L’analyse et l’interprétation de toutes ces données est réalisée par un Data Scientist qui, grâce à son interprétation, peut rendre lisible ces informations à la fois, complexes et déstructurées. Il les convertit ensuite en informations utiles pour le développement d’une entreprise ou pour réaliser un travail de recherche scientifique ou d’expertise, dans différents domaines d’intervention.

Oumaima Lahiani, Data Scientist intern chez Barac.io, affirme que « Le travail de Data Scientist n’est pas simplement de faire parler l’information recueillie. Il faut avant tout savoir qu’il existe pas mal d’étapes dans des projets issus de différents domaines (pharmaceutique, sécurité, finance, assurances…) et que chacun de ces domaines, possède son propre jargon et outils d’analyse ».

En effet, le Data Scientist doit d’abord connaître les besoins spécifiques d’une entreprise, son environnement ou, dans le cas d’une expertise pour le domaine public, avoir une idée préalable sur la problématique. Après avoir recueilli un maximum de données, il les quantifie en algorithmes et statistiques afin d’en tirer des données pertinentes qu’il pourra utiliser pour réaliser son rapport final.

Un métier évolutif dans le temps

La spécialiste des données nous explique que ce métier implique surtout, une connaissance dans la formulation d’une problématique et ce, dès le début d’un projet. Par exemple, la première étape pour chaque projet de Data Science consiste à reformuler la demande du client afin de pouvoir identifier ses besoins en Business Intelligence, avant de passer à la phase de documentation et de quantification.

« En général, ce n’est pas le coding qui est déterminant dans ce métier mais pouvoir présenter des idées claires, lors de la période documentation. Le plus important, c’est d’identifier ses objectifs dès le début d’un projet car au cours de la phase de recueil de la data, il est indispensable de bien maîtriser des termes spécifiques au domaine qui nous concerne. De plus, il s’agit d’un travail durant lequel on finit par développer notre intuition ! » précise Oumaima, avant de conclure : « Ce qui me plaît dans la data Science, c’est que c’est un métier qui évolue constamment, notamment au niveau des outils et des process technologiques qui nécessitent des formations et des mises à niveau régulières ».

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