Data Scientist : Quel est son rôle ?

Il chasse dans la vaste étendue des données générées et/ou importées par une entreprise les informations pertinentes à l’analyse et la prise de décision (Business Intelligence). Avec la gestion des données produites et stockées, il les analyse afin d’exploiter leur plein potentiel et créer de valeur avec les données. 

Le Data Scientist transforme de vastes volumes de données, structurées et non structurées, en insights exploitables pour orienter la stratégie. Il combine expertise technique (statistiques, machine learning, IA générative) et vision métier pour résoudre des problèmes complexes, améliorer la performance organisationnelle et contribuer à la gouvernance des produits Data & IA.
Mission clé : extraire de la valeur, créer de nouvelles données pertinentes et diffuser une culture “data-driven” à l’échelle de l’entreprise.

Le Data Scientist : Un Acteur Central de la Gouvernance Data & IA

Avec l’essor du Big Data et de l’IA générative, le volume, la variété et la complexité des données dépassent la capacité des équipes IT traditionnelles.
Le Data Scientist agit comme architecte et explorateur de cet univers, capable de :

Soutenir les décisions avec tableaux de bord et analyses avancées

Le Data Scientist doit avoir des notions en calculs statistiques, des connaissances qui vont lui permettre de développer la bonne approche d’analyse des données dans un contexte précis. Ce DataBaker doit aussi maîtriser des outils analytiques, comme SAS ou R. 

• Identifier les informations clés dans un océan de données

• Concevoir des modèles prédictifs et prescriptifs

• Améliorer la qualité et la fiabilité des données

Pour devenir Data Scientist, il faut savoir gérer des données non structurées.

Ces données en énormes quantités qui arrivent des réseaux sociaux, de flux vidéo ou audio, des applications, etc. doivent être maîtrisées pour espérer en tirer de la valeur. Enfin, ce scientifique des données doit pouvoir traiter des données imparfaites, incohérentes, avec des valeurs manquantes ou des formats incohérents. C’est notamment le cas dans une structure qui n’est pas habituée à l’analyse des données.

Les données sont devenues trop nombreuses et complexes pour que leur étude soit confiée aux équipes SI. Extraire des informations cruciales et pertinentes depuis des données brutes (structurées ET déstructurées) est une tâche qui requiert une analyse approfondie et une agilité d’esprit: celle d’un Data Scientist.

C’est le chercheur d’or de la Data, qui s’aventure dans le nouveau Far West: celui du Big Data. Le Data Scientist est indispensable, tout secteur confondu, si il y a besoin de:

• Résoudre des problèmes induisant une large quantité de données.
• Valoriser des données pour toutes les fonctions de l’entreprise.
• Prendre des décisions basées sur des données de confiance (BI).

Il crée et applique des algorithmes pour jouer avec les données et fournir aux équipes métiers des atouts, qu’il s’agisse de compte rendu, d’analyses en temps réel, comme d’analyses prédictives.

Le Data Scientist utilise les données existantes mais toute sa valeur ajoutée s’exerce lorsqu’il crée des données pertinentes nouvelles en recoupant les données existantes.

Ainsi, il est en position d’insuffler la transformation digitale d’une entreprise.
Un Data Scientist est une vrai contribution à votre processus de décision (business intelligence), et il est facteur d’agilité, à condition que le business embrasse le changement induit, et choisisse cette agilité.

Un esprit critique, l’envie de recherche et la volonté de comprendre l’origine des problèmes sont des compétences qui peuvent faire qu’un Data Scientist deviendra indispensable.

Enfin, le Data Scientist ne pourra pas faire grand chose seul. Il est nécessaire qu’il puisse communiquer avec toutes les équipes qui manipulent les données. Il doit échanger avec elles, pour comprendre leurs attentes, leurs problématiques et leurs objectifs. In fine, pour répondre à leurs attentes en terme d’analyse de la donnée.

Il doit en effet comprendre et connaître les enjeux économiques de l’organisation pour fournir des prédictions pertinentes. Le Data Scientist peut ainsi faire le lien entre les aspects techniques et les besoins métiers et ainsi:

• Résoudre des problèmes métiers (réel) à l’aide des données.
• Communiquer avec les équipes concernées, techniques ET fonctionnelles, afin de mieux comprendre les problèmes, et ainsi mieux transmettre des solutions.
• Vulgariser, et évangéliser la culture du “data-driven business”.

Missions Principales du Data Scientist

1. Analyser et Exploiter les Données

Il mobilise des langages comme Python, R, SQL et des plateformes telles que Databricks, SAS, Power BI pour traiter :

• Données structurées : bases relationnelles, ERP, CRM
• Données non structurées : texte, images, vidéos, audio, logs

2. Créer de la Valeur avec les Algorithmes

En appliquant machine learning, deep learning et IA générative, il développe des modèles pour :

• Prédire la demande d’un produit
• Détecter des anomalies en temps réel
• Personnaliser l’expérience client
• Optimiser la supply chain

3. Nettoyer et Fiabiliser les Données

Il résout :

• Valeurs manquantes
• Doublons
• Incohérences de formats
• Et met en place des règles de data governance pour prévenir la dégradation.

4. Diffuser la Culture Data-Driven

Il collabore avec :

• Métiers : marketing, finance, production
• Techniques : Data Engineers, MLOps
• Gouvernance : conformité réglementaire et stratégie

Compétences clés du data scientist

Tendances actuelles et futures pour le métier de data scientist

• Gouvernance des produits Data & IA : implication accrue dans la validation et le suivi des modèles
• MLOps et industrialisation : intégration continue des modèles en production
• Responsabilité et éthique de l’IA : conformité avec IA Act, RGPD et autres réglementations
• Interaction avec les LLMs : génération, classification et enrichissement de données

Conclusion

En 2025, le Data Scientist n’est plus seulement un “chercheur d’or” du Big Data, mais un stratège de la donnée et de l’IA, indispensable pour créer de la valeur durable.
Dans un monde où les données sont le carburant de l’innovation, son rôle est de garantir leur fiabilité, leur exploitation optimale et leur alignement avec les objectifs business et réglementaires.

À propos de l'auteur

Jessica Sandifer

Passionnée par la transformation de la complexité des données en clarté, Jessica Sandifer est une gestionnaire de contenu expérimentée qui conçoit des histoires qui résonnent auprès d'audiences techniques et commerciales. Chez DataGalaxy, elle crée des messages de marketing de contenu et de produit qui démystifient la gouvernance des données et rendent la préparation à l'IA réalisable.