Les métiers de la data : panorama et compétences clés en 2024

Le grand boom des professions data : entre analyse, stratégie et innovation

L’omniprésence des données dans notre société n’en finit plus de transformer le monde du travail. Industrie, santé, finance, e-commerce ou services publics : partout, l’exploitation intelligente de la data est devenue un levier de valeur, d’innovation et de compétitivité. Résultat : les métiers de la data enregistrent une croissance soutenue en France, et attirent chaque année davantage d’étudiants, de salariés en reconversion et de profils techniques. Mais quels sont réellement ces nouveaux métiers ? Quelles compétences sont recherchées ? Panorama actualisé sur cooltech.fr pour comprendre les enjeux et préparer son orientation en 2024.

Un secteur en pleine expansion : chiffres clés et tendances

La montée en puissance du Big Data s’accompagne d’une explosion des offres d’emploi : selon l’Apec, la filière data compte aujourd’hui plus de 150 000 professionnels en poste en France, et près de 10 000 créations de postes par an sont recensées dans les domaines de l’analyse, l’ingénierie et la gestion de données.

Ce dynamisme s’explique par plusieurs tendances fortes :

• L’accélération de la transformation numérique des entreprises et administrations.
• L’automatisation croissante des processus industriels et de gestion via l’IA.
• L’émergence de la réglementation (RGPD, DGA, Data Act…) imposant un pilotage rigoureux des données.
• L’essor des objets connectés (IoT), du cloud et des services pilotés par la data dans tous les secteurs.

À l’horizon 2030, la France ambitionne de devenir l’un des leaders européens de la donnée, appuyée par des politiques publiques favorisant la souveraineté numérique et la formation des talents.

Panorama des principaux métiers de la data

Derrière le terme générique « métier de la data », se cache une grande diversité de fonctions, parfois complémentaires.

• Data Scientist : Pilote la création de modèles statistiques, prédictifs ou d’intelligence artificielle à partir de jeux de données massifs. À la croisée des mathématiques, de l’algorithmique et du métier, il délivre des analyses à forte valeur ajoutée (prédictions, segmentations, recommandations, etc.).


• Data Analyst : Interprète et analyse les données pour fournir des tableaux de bord, des rapports et des recommandations opérationnelles. Il collabore très étroitement avec les métiers pour transformer la donnée brute en indicateurs clés (KPIs) exploitables rapidement.


• Data Engineer : Conçoit, développe et maintien les architectures et pipelines de données. Il gère la collecte, le stockage, le nettoyage et le traitement massif des données, en assurant la « plomberie » technique entre les différentes sources et outils d’analyse.


• Machine Learning Engineer : Spécialiste du déploiement d’algorithmes de machine learning (apprentissage automatique) en production. Il intervient à la fois sur le développement de modèles et leur intégration dans les systèmes d’information (API, applications, automatisation).


• Chief Data Officer (CDO) : Membre du codir, il élabore et porte la stratégie data de l’organisation. Il définit la gouvernance, la règlementation, le pilotage des projets et la diffusion d’une culture data-driven auprès des équipes métiers.


• Data Steward : Garant de la qualité, de la sécurité et de la conformité des données, il veille à l’application rigoureuse des réglementations (notamment RGPD), à la traçabilité et à une exploitation éthique des données collectées.


• Data Product Manager : Spécialiste du pilotage de produits et services numériques basés sur la donnée : exploration des besoins utilisateurs, design de l’offre, itérations, lancement sur le marché…

D'autres métiers émergent rapidement : Data DevOps, Data Visualisation Designer, Data Architect, Data Translator ou encore Analyste de données en cybersécurité.

Quelles compétences pour réussir dans la filière ?

Les métiers data exigent un équilibre entre des compétences techniques pointues, des qualités analytiques solides et une forte appétence métier.

Socle technique indispensable

• Codage et programmation : Maîtrise indispensable de langages comme Python (scikit-learn, Pandas, TensorFlow), R, SQL, et parfois Java, Scala ou Julia pour l’industrialisation.


• Manipulation et traitement de données : Savoir nettoyer, fusionner, préparer des jeux de données via des outils adaptés (Excel avancé, Power Query, outils ETL, BigQuery, Hadoop…).


• Analyse statistique et modélisation : Maîtrise des méthodes statistiques, probabilistes, algorithmes supervisés/non supervisés, clustering, régression, réseaux de neurones, NLP (Natural Language Processing), IA générative.


• Cloud et outils big data : Utilisation des plateformes cloud (Azure, AWS, Google Cloud), containers (Docker), orchestrateurs (Airflow, Kubernetes), outils de stockage (Data Lakes, NoSQL…).

Savoir-être et culture générale

• Pensée analytique et curiosité : Facilité à aborder des problématiques métiers complexes, intérêt pour la découverte de nouveaux modèles et techniques.


• Communication et vulgarisation : Capacité à présenter des résultats à des publics non experts, à raconter la data sous forme d’histoires compréhensibles (data storytelling).


• Rigueur éthique : Respect scrupuleux des règles de confidentialité, de la fiabilité scientifique et de l’usage responsable des données.

Compétences métiers et sectorielles

• Connaissance métier : Comprendre les enjeux de l’organisation (assurance, retail, énergie…), dialoguer avec les équipes métiers pour transformer la donnée en leviers de performance.


• Gestion de projet : Méthodologies agiles, conduite du changement, définition des priorités et suivi de roadmap.

Formation : quels parcours privilégier en 2024 ?

Les possibilités sont multiples pour rejoindre la filière :

• Formations universitaires spécialisées (Masters Data Science, Statistiques, Mathématiques appliquées, Computer Science).
• Écoles d’ingénieurs avec cursus data ou informatique option Big Data/IA.
• Programmes d’écoles spécialisées en data, bootcamps intensifs ou MOOC certifiants (OpenClassrooms, DataScientest, Le Wagon…).
• Reconversion professionnelle via la formation continue ou l’alternance, avec accompagnement possible en entreprise.

Les profils hybrides (double compétence technique & métier ou informatique & gestion) sont particulièrement recherchés : l’agilité à dialoguer avec différents services et à remettre en question ses outils font aujourd’hui la différence.

Quels secteurs recrutent en France aujourd’hui ?

Tous les secteurs ou presque recrutent en data :

• Banque, finance, assurance : Analyse du risque, détection des fraudes, scoring d’octroi, automatisation des process réglementaires.
• Énergie, transport, industrie : Maintenance prédictive, optimisation logistique, intelligence embarquée dans les objets connectés, gestion énergétique.
• Santé, biotechnologies, pharmaceutique : Détection précoce des maladies, épidémiologie, recherche clinique, personnalisation des traitements.
• Distribution, e-commerce : Marketing ciblé, gestion des stocks, expérience client personnalisée, analyse des comportements d’achat.
• Secteur public : Smart cities, analyse des politiques publiques, open data, sécurité et cybersécurité nationale.

À noter : la part de l’IA et du machine learning ne cesse d’augmenter, générant de nouveaux besoins en maintenance d’algorithmes et en « MLOps » (industrialisation des modèles d’IA).

Défis à venir : éthique, souveraineté et automatisation

La montée en puissance des métiers de la data s’accompagne de nouveaux enjeux à surveiller :

• Protection des données personnelles : L’expertise RGPD est devenue incontournable, imposant de nouveaux rôles et référents dans chaque organisation.
• Biais algorithmiques et éthique de l’IA : Développer des modèles justes, inclusifs, transparents, explicables devient une priorité réglementaire et citoyenne.
• Souveraineté des données : Les tensions géopolitiques accélèrent le besoin de data centers locaux et de compétences maîtrisées sur le territoire national.
• Automatisation accrue : Les outils « no code/low code » ou la génération automatisée de rapports bouleversent la répartition des tâches, imposant une agilité constante des professionnels de la data.

Checklist express pour s’orienter dans les métiers data en 2024

1. Identifiez votre appétence : préférer l’analyse métier, le développement, la gestion de projet ou la veille stratégique ?
2. Sondez vos compétences techniques : un socle en programmation, statistique et compréhension informatique est déterminant.
3. Formez-vous de façon continue : les outils et méthodes évoluent vite ; MOOC, certifications, communautés spécialisées sont à entretenir.
4. Cultivez votre esprit critique : savoir questionner la donnée, repérer les biais et restituer simplement son analyse est clé.
5. Soignez votre veille : podcasts, newsletters, événements data, meetups professionnels (notamment ceux relayés sur cooltech.fr !).

En résumé : la data, un terrain d’innovation ouvert… à qui sait se former

Face à la demande croissante et à la diversification des métiers, la data ouvre des perspectives inédites de carrière pour tous ceux qui aiment résoudre des énigmes, manipuler l’information et mettre l’innovation au service du progrès. Au-delà du mythe du « data scientist superstar », il s’agit d’un domaine pluraliste, inclusif, où chaque profil — technique, métier, créatif, administratif — peut trouver sa place.

Chez cooltech.fr, nous croyons à une filière data éthique, collaborative, ancrée dans les réalités de notre société. Guides spécialisés, retours d’expérience, interviews de professionnels : retrouvez dans nos rubriques Actus & nouveautés, IA & data, Guides d’achat et Cybersécurité de quoi construire votre parcours, affûter vos compétences… et garder une longueur d’avance sur les tendances de demain !