Quel avenir des métiers de la data et de l'IA ? [conférence DataBird]

Le marché de la data et de l’IA évolue avec l’essor de l’Analytics Engineering, l’industrialisation des projets Data & IA et l’adoption croissante de l’IA générative. Pour rester pertinent, un professionnel de la data doit renforcer ses compétences techniques, produire des analyses à forte valeur ajoutée et développer ses soft skills. 🚀 Cette table ronde réunit des experts de BlaBlaCar, Avisia, DataGen et DataBird pour décrypter les grandes évolutions du marché de la data et de l’intelligence artificielle en 2025. Les échanges portent notamment sur l’évolution des métiers, des compétences recherchées et des pratiques quotidiennes des professionnels de la data. Au programme : ⚙️ L’émergence de l’Analytics Engineering et son positionnement entre le Data Analyst et le Data Engineer 🏗️ L’industrialisation des projets Data et IA et la nécessité de structurer davantage les méthodes de travail 🤖 L’impact de l’intelligence artificielle générative sur le quotidien des Data Analysts 📊 L’évolution des attentes envers les professionnels de la data 🛠️ L’importance de renforcer ses compétences techniques 🎯 La nécessité de produire des analyses à plus forte valeur ajoutée et de développer une expertise métier 🤝 Le rôle des soft skills dans les carrières data Intervenants Robin Conquet — Fondateur du podcast DataGen Laura Sommer — Data Analyst chez BlaBlaCar Matthieu Brochard — Directeur Data & IA chez Avisia Alexandre Miny de Tornaco — Co-fondateur de DataBird Données et informations clés L’Analytics Engineering est présenté comme un métier pivot entre le Data Analyst et le Data Engineer. Les projets Data et IA connaissent une industrialisation croissante, qui nécessite des approches plus structurées. L’IA générative transforme les pratiques quotidiennes et fait évoluer les attentes envers les Data Analysts. Les compétences mises en avant pour rester pertinent dans la data sont la montée en compétences techniques, la capacité à produire des analyses à forte valeur ajoutée, la spécialisation métier et les soft skills. Les tendances abordées concernent le marché de la data et de l’IA en 2025. Questions fréquentes Quelles sont les grandes tendances du marché de la data et de l’IA en 2025 ? Les tendances abordées sont l’essor de l’Analytics Engineering, l’industrialisation des projets Data & IA, l’impact de l’IA générative et l’évolution des compétences attendues. Qu’est-ce que l’Analytics Engineering ? L’Analytics Engineering est présenté ici comme un rôle pivot situé entre les métiers de Data Analyst et de Data Engineer. Comment l’IA générative transforme-t-elle le métier de Data Analyst ? L’IA générative fait évoluer les pratiques quotidiennes et les attentes envers les Data Analysts, qui doivent notamment renforcer la valeur ajoutée de leurs analyses. Quelles compétences sont importantes pour travailler dans la data en 2025 ? Les compétences mises en avant sont la technique, la capacité à produire des analyses à forte valeur ajoutée, la spécialisation métier et les soft skills. Pourquoi les soft skills sont-elles importantes dans les métiers de la data ? Les soft skills sont présentées comme une compétence essentielle pour rester pertinent dans un environnement data où les métiers, les outils et les attentes évoluent rapidement. Quels experts interviennent dans cette discussion sur les métiers de la data ? La discussion réunit Robin Conquet de DataGen, Laura Sommer de BlaBlaCar, Matthieu Brochard d’Avisia et Alexandre Miny de Tornaco de DataBird. #Data #DataAnalysis #AnalyticsEngineering #IAGenerative #GenAI #FormationData #CompetencesData #CarriereData #IA #DataAnalytics #DataGen #BlaBlaCar