Longtemps considérées comme deux disciplines complémentaires mais distinctes, la Data Analyse et l’intelligence artificielle (IA) convergent aujourd’hui à grande vitesse. Cette évolution donne naissance à une nouvelle génération de métiers dits « hybrides », où l’analyse de données ne consiste plus seulement à produire des tableaux de bord, mais aussi à entraîner des modèles prédictifs, automatiser les prises de décision, ou encore construire des systèmes d’aide à la stratégie. À l’heure où les entreprises s’outillent massivement en IA, comment se former efficacement à ces nouvelles compétences ? Et quels sont les enjeux pour les professionnels qui souhaitent se positionner sur les métiers data de demain ?
Une fusion progressive entre analyse et automatisation
Dans son dernier rapport sur les technologies émergentes, le cabinet Forrester estime que plus de 80 % des fonctions analytiques seront augmentées par l’IA d’ici 2026. Concrètement, cela signifie que les métiers de la donnée évolueront vers des fonctions plus avancées, intégrant des compétences issues de la science des données et de l’ingénierie. Cette fusion s’observe déjà sur le terrain : les entreprises ne recherchent plus seulement des Data Analysts capables de comprendre des bases de données ou de construire des visualisations. Elles attendent désormais qu’ils sachent manipuler des outils de machine learning ou anticiper des comportements à l’aide de modèles prédictifs.
Des compétences nouvelles, mais pas hors de portée
Face à cette montée en puissance de l’IA, de nombreux professionnels s’interrogent : faut-il devenir Data Scientist pour rester dans la course ? Pas forcément. Il est tout à fait possible de rester sur le versant « analyse » tout en intégrant des briques d’IA dans sa pratique. L’important est de se former aux bons outils et aux bons usages. Aujourd’hui, maîtriser Python, comprendre les fondamentaux de l’apprentissage supervisé, savoir utiliser des bibliothèques comme scikit-learn ou exploiter les fonctions IA intégrées dans des outils comme Power BI sont des compétences très recherchées. Certaines formations, comme celle proposée par La Capsule, permettent justement d’acquérir ces savoir-faire de manière concrète et opérationnelle, en s’appuyant sur des cas d’usage réels.
Un positionnement stratégique dans les entreprises
Les entreprises qui recrutent aujourd’hui des Data Analysts attendent de plus en plus de ces profils qu’ils puissent dialoguer avec les Data Scientists, comprendre les logiques d’entraînement de modèles, ou tester des prototypes d’IA sans forcément tout développer de zéro. Ce positionnement intermédiaire est stratégique : il fait du Data Analyste un maillon essentiel entre les données brutes et les systèmes d’IA, entre les enjeux métiers et les technologies avancées. Se former à ces usages permet donc non seulement de se différencier sur le marché de l’emploi, mais aussi de s’inscrire dans une dynamique d’évolution continue.
S’ouvrir aux métiers hybrides, dès aujourd’hui
Le rapprochement entre intelligence artificielle et Data Analyse ne fait que commencer. Pour les professionnels qui souhaitent s’engager dans une carrière d’avenir, il devient crucial d’acquérir une double culture : analytique et algorithmique. Ce n’est plus une option, mais une nécessité pour rester compétitif dans les années à venir. Suivre une formation Data Analyste qui anticipe cette évolution est une excellente façon de se préparer aux enjeux de demain, tout en restant ancré dans les besoins concrets des entreprises d’aujourd’hui.
