Les entreprises n’ont jamais eu accès à autant de données. Interactions clients, emails, statistiques commerciales, comportements d’achat, abonnements, devis, retours du service après-vente… Chaque activité génère aujourd’hui une quantité massive d’informations. Pourtant, beaucoup d’organisations peinent encore à exploiter pleinement ce potentiel.
La science des données et l’intelligence artificielle offrent justement des solutions concrètes pour transformer ces données en décisions stratégiques plus rapides, plus fiables et plus pertinentes. Mais comment passer de la théorie à la pratique ? Et surtout, comment permettre aux managers de comprendre ces outils sans devenir eux-mêmes développeurs ou experts techniques ?
Pour répondre à ces enjeux, HEC Liège Executive Education propose la formation « Data science et IA au service des décisions stratégiques ». Nous avons rencontré Cédric Heuchenne, professeur de statistiques et de science des données, afin de mieux comprendre comment la data science transforme déjà les entreprises.
L’expertise de Cédric Heuchenne se situe à la croisée des statistiques, du machine learning et de l’intelligence artificielle appliquée aux problématiques concrètes des organisations. Dans le cadre de cette formation, il accompagne les participants dans la compréhension des outils d’analyse de données et de leur utilisation dans les processus de décision.
Bien que les notions de data science et d’intelligence artificielle soient souvent utilisées ensemble, elles ne désignent pas exactement la même chose.
Comme l’explique Cédric : « [La science des données], c'est la possibilité, les méthodologies qui permettent d'extraire l'information d'ensembles de donnée, qui permettent d'avoir de la connaissance que l'on tire des données ». Elle s’appuie notamment sur les statistiques, les mathématiques, l’analyse de données et les algorithmes.
L’intelligence artificielle, quant à elle, met davantage l’accent sur l’automatisation des traitements et sur la capacité des machines à effectuer certaines tâches de manière autonome.
Pour Cédric Heuchenne, les deux disciplines sont intimement liées : « L'intelligence artificielle et la science des données, c'est la même chose, mais quand on va parler d'intelligence artificielle, on va mettre en avant peut-être un peu plus le côté automatisé, robotique, technique qui permet de faire de l'analyse de données, mais plus rapidement, de manière automatique ».
Aujourd’hui, les entreprises disposent de plateformes et d’outils capables d’analyser des volumes de données gigantesques en quelques secondes. Cette évolution change profondément la manière de prendre des décisions stratégiques.
Pendant longtemps, ces décisions reposaient principalement sur l’expérience, l’intuition et des analyses partielles des données disponibles.
L’intelligence artificielle permet désormais d’aller beaucoup plus loin. Grâce aux outils d’analyse prédictive et aux algorithmes d’apprentissage automatique, les organisations peuvent :
Selon Cédric Heuchenne, cette évolution n’est plus une simple option stratégique : « C'est un atout compétitif essentiel. […] C'est presque un nouveau métier dont il faut pouvoir s'emparer, qu'il faut essayer de comprendre ».
L’enjeu est désormais de permettre aux décideurs de comprendre ces outils afin de pouvoir les intégrer dans leurs processus de management et de pilotage.
La majorité des entreprises possèdent déjà énormément de données. Pourtant, beaucoup ne savent pas encore comment les utiliser efficacement.
Le premier obstacle n’est pas toujours technologique. Il est souvent lié à la difficulté de structurer les données et de comprendre par où commencer. « Le blocage, ça peut être dès le départ simplement se dire j'aimerais bien utiliser l'IA, mais je ne sais pas comment », explique Cédric Heuchenne.
L’un des premiers défis consiste donc à rassembler ces informations pour pouvoir ensuite les exploiter avec des outils adaptés.
Contrairement à certaines idées reçues, se lancer dans la science des données ne nécessite pas toujours des infrastructures gigantesques.
Bien sûr, les entreprises doivent disposer de capacités de stockage, d’outils d’analyse et de plateformes adaptées. Toutefois, pour Cédric Heuchenne, le facteur humain reste central : « Il faut surtout de l'accompagnement humain, des gens qui ont la motivation, qui ont envie de se former, qui ont envie de comprendre leur entreprise ».
La transformation passe donc avant tout par le développement des compétences et par une meilleure compréhension des enjeux liés aux données.
L’un des grands objectifs de la formation est de montrer que la science des données peut être appliquée à des problématiques très concrètes, comme :
Avant le lancement d’un nouveau produit, les entreprises peuvent analyser leurs données clients afin d’identifier :
Cette exploitation des données permet de réduire les risques liés au lancement d’un produit.
Les interactions entre les clients et le service après-vente constituent également une source précieuse d’informations. Comme l’explique Cédric Heuchenne : « Vous faites de l'analyse sémantique de tout ça. Ce sont des données, des mots que vous transformez en chiffres ».
L’analyse des échanges permet alors :
La science des données peut aussi accélérer des tâches administratives répétitives. Dans certaines entreprises, les algorithmes peuvent automatiser une grande partie de la création des devis en utilisant :
Résultat : les équipes gagnent du temps et peuvent se concentrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée.
La formation en science des données repose sur une approche concrète et opérationnelle.
L’objectif n’est pas seulement de comprendre les concepts théoriques, mais surtout de voir comment les appliquer dans des situations réelles : « On comprend réellement, concrètement ce que ça veut dire appliquer un algorithme sur des données », souligne Cédric Heuchenne.
Les participants travaillent ainsi sur des cas pratiques liés aux problématiques rencontrées en entreprise. Par exemple, une journée de formation peut débuter avec une problématique très concrète : comment réduire le désabonnement des clients ?
À partir de cette problématique, les participants apprennent progressivement à structurer une démarche d’analyse de données. Ils identifient les informations disponibles, les rassemblent, les organisent et les analysent à l’aide de techniques statistiques. L’objectif est de comprendre quels profils de clients sont les plus susceptibles de se désabonner, quels signaux peuvent être repérés en amont et quelles actions pourraient être mises en place pour limiter cette perte.
Cette mise en situation permet aussi de relier directement la science des données à la prise de décision stratégique. Il ne s’agit pas seulement de produire un résultat technique, mais de se demander comment ce résultat peut être utilisé : faut-il proposer une promotion à certains clients ? Quel serait le coût de cette action ? Quels collaborateurs faut-il mobiliser ? Quelle stratégie de rétention peut être construite à partir des données disponibles ?
L’intérêt pédagogique de cette approche est de montrer que la science des données aide à répondre à des questions opérationnelles, à arbitrer entre plusieurs options et à construire une stratégie sur base d’éléments concrets.
« Un manager éclairé, c’est un manager qui connaît suffisamment le métier, sans rentrer dans le code, sans rentrer dans les maths ».
Pour un manager, manipuler lui-même des outils de science des données ne signifie pas qu’il devra, demain, devenir data scientist ou coder ses propres algorithmes. L’objectif est ailleurs : comprendre suffisamment le métier pour mieux dialoguer avec les équipes spécialisées, mieux cadrer les projets et mieux interpréter les résultats produits par les modèles.
Comme l’explique Cédric Heuchenne, en expérimentant concrètement les outils, le manager découvre les étapes d’un projet data : rassembler les informations, vérifier leur qualité, formuler une question exploitable, choisir une méthode d’analyse, interpréter les résultats, puis transformer ces résultats en actions. Cette compréhension change profondément sa posture. Il ne se contente plus de demander « ce que l’IA peut faire » ; il apprend à poser les bonnes questions.
Cette capacité est essentielle dans une stratégie d’entreprise fondée sur l’analyse de données. Elle permet de mieux évaluer la faisabilité d’un projet, d’anticiper les ressources à mobiliser, de comprendre les délais nécessaires et de superviser plus efficacement les équipes métier. Le manager devient ainsi un interlocuteur plus éclairé, capable de faire le lien entre les enjeux business, les données disponibles et les possibilités réelles de l’intelligence artificielle.
L’utilisation des données en entreprise soulève également des questions importantes en matière de protection des données personnelles.
La formation aborde donc également ces dimensions afin de permettre aux participants d’identifier les points de vigilance et de développer des pratiques responsables.
La formation s’adresse principalement :
Aucune expertise avancée en mathématiques ou en informatique n’est requise.
« Des gens qui sont sensibles aux enjeux de leur entreprise, c'est ceux-là que l'on attend », déclare Cédric Heuchenne.
À l’issue de la formation, les participants auront développé une compétence clé : savoir poser les bonnes questions face aux données. Avant même de lancer un projet d’intelligence artificielle, il faut être capable de se demander si l’information existe, si elle est exploitable, comment elle peut être utilisée et à quelles décisions elle peut réellement contribuer.
Les participants apprendront également à mieux comprendre le fonctionnement général des outils d’IA. Sans entrer dans les mathématiques avancées ni dans le code, ils seront capables d’interroger les résultats d’un modèle :
La formation permet aussi de développer des compétences en analyse et en visualisation des résultats. Savoir lire un indicateur, interpréter un graphique ou comprendre les limites d’un résultat est indispensable pour transformer une analyse de données en action concrète.
Enfin, les participants travailleront sur la dimension stratégique et managériale des projets data. Ils apprendront à définir les étapes de travail, à identifier les bons indicateurs, à élaborer une stratégie à partir des résultats obtenus et à superviser les personnes chargées de traiter le problème.
En ce sens, la formation ne vise pas uniquement l’acquisition d’une culture générale de l’IA. Elle permet aux managers et décideurs de devenir des utilisateurs éclairés de la science des données, capables de faire le lien entre information, analyse, stratégie et action.
Pour conclure, Cédric Heuchenne compare l’arrivée de l’intelligence artificielle à celle de l’ordinateur ou de la calculatrice : « Qu'est-ce qui se serait passé si vous ne l'aviez pas utilisé ? »
Aujourd’hui, la science des données et l’intelligence artificielle deviennent progressivement incontournables dans les entreprises. Comprendre leur fonctionnement n’est plus réservé aux experts techniques : c’est désormais une compétence stratégique pour les managers et les décideurs qui souhaitent accompagner la transformation de leur organisation.
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