Partager la publication "« Data literacy » : savoir lire et interpréter les données, un nouvel impératif professionnel"
La data literacy, la nouvelle compétence fondamentale
Définir la data literacy en entreprise
Le terme « data literacy », que l’on pourrait traduire en français par « datalphabétisation », se définit par la capacité à lire, comprendre et communiquer avec les données. Cela implique de savoir d’où elles proviennent, d’évaluer leur fiabilité et de les interpréter avec justesse.
C’est un enjeu clé des entreprises d’aujourd’hui. Avec l’apparition du Big Data, des algorithmes et autres intelligences artificielles, le monde professionnel est saturé d’informations et il devient indispensable d’utiliser les données à bon escient. Cela ne signifie pas forcément assimiler des compétences pointues, mais plutôt à savoir lire un tableau de bord, comprendre un indicateur clé de performance (KPI) ou encore décrypter un graphique. À composer avec ce nouvel alphabet moderne, en somme.
Or, selon une étude réalisée par Qlik en 2024, seulement 24 % des salariés se considèrent comme « data literate ». La data literacy a donc encore une belle marge de progression.
Le changement de paradigme de la data literacy
L’environnement de travail ne cesse de se transformer : ce qui est la norme aujourd’hui ne sera plus celle de demain. Il est donc important d’anticiper ces changements et de comprendre comment s’adapter, et l’usage de la data literacy illustre parfaitement cette nécessité.
En effet, elle change radicalement la manière de diriger. Pendant de nombreuses années, seuls l’instinct, l’intuition ou l’expérience comptaient dans la prise de décision et l’élaboration de stratégies. Or, cette approche, bien que précieuse, montre aujourd’hui ses limites. Avec la data literacy, on dispose désormais d’indicateurs concrets qui permettent d’appuyer ses choix et de proposer des analyses objectives et cadrées.
On assiste ici à un véritable changement de paradigme : ressentir une situation ne suffit plus, il faut également la comprendre grâce à des faits mesurables. À condition, bien sûr, de bien savoir les lire.
Les risques d’une lecture naïve des données
La donnée inspire confiance. Elle est souvent classée comme objective et incontestable, ce qui peut donner l’impression qu’il existe une « science infuse » basée sur les chiffres. En réalité, la data literacy n’est pas innée et aucune donnée n’est infaillible. Certaines informations peuvent être mal interprétées, partielles ou faussées, et conduire à des erreurs aux conséquences parfois lourdes pour l’entreprise.
Par ailleurs, notre propre perception influence la manière dont nous lisons les données. Il est fréquent de retenir uniquement celles qui confirment nos idées, au risque de passer à côté d’éléments importants ou d’effectuer des choix biaisés.
Pour éviter cela, il est primordial de développer la maîtrise des données à tous les niveaux de l’entreprise. Quand tous les collaborateurs partagent un même niveau de lecture et une compréhension commune des indicateurs, les décisions deviennent plus fiables et cohérentes.
Ainsi, la donnée retrouve sa vraie valeur : un outil au service de l’intelligence collective.
Les RH et les managers : moteurs de la data literacy
Le recrutement prédictif : un atout pour les RH
La data literacy a commencé à transformer en profondeur la fonction RH. Comment ? Avec la naissance du recrutement prédictif, une approche innovante qui consiste à acquérir de nouveaux collaborateurs en se basant sur les données et les statistiques. L’objectif est d’analyser la performance d’un candidat sur un poste donné afin de prédire au mieux sa réussite. En d’autres termes : l’IA sert à identifier les soft skills.
Pour cela, les outils de recrutement prédictif s’appuient sur plusieurs éléments, notamment l’analyse de CV, de parcours et de compétences, de quoi identifier dans les potentiels profils les plus adaptés. C’est un moyen d’effectuer un premier tri et de réduire le risque d’erreurs de casting. Cependant, cette méthode exige impérativement une maîtrise impeccable de la lecture des résultats.
Attention également à voir dans le recrutement prédictif un moyen, et non une finalité. Le risque est que les recruteurs, en se fiant uniquement à la data, accordent trop de confiance aux algorithmes et négligent l’aspect humain. Tout est une question d’équilibre.
B. Mesurer l’engagement et les compétences
Enquêtes internes, taux de turnover, analyses d’absentéisme… Les données sont également pratiques pour mesurer l’engagement des collaborateurs et dresser un état des lieux précis des compétences disponibles.
C’est un excellent moyen de comparer les besoins futurs de l’entreprise avec ses ressources actuelles : au même titre qu’un data scientist va analyser les KPI de ses clients, les RH et les managers vont surveiller les données intrinsèques à l’entreprise pour adapter leur stratégie interne. Cette lecture facilite l’identification de signaux négatifs, comme une baisse de motivation ou des lacunes dans certains postes clés. Ainsi, il est possible de proposer des solutions plus rapidement et de préserver la productivité des collaborateurs.
Analyser l’engagement pour construire la fidélisation
Ce qui fonctionne pour la performance de l’entreprise fonctionne aussi pour le bien-être des équipes. La data literacy permet aux managers de disposer d’une vision claire de la satisfaction des collaborateurs. Comment ? Grâce aux données issues des sondages internes ou des entretiens de feedback. Ils peuvent ainsi déterminer des indicateurs d’engagement (Employee Net Promoter Score, taux d’absentéisme, etc.).
Cette analyse est la clé pour identifier plus rapidement certains facteurs de démotivation, anticiper les départs et agir de manière proactive pour améliorer le bonheur et la fidélisation des collaborateurs. Les données deviennent un véritable outil qui facilite le dialogue et la construction de relations plus saines et transparentes. La data se met au service du bien-être des salariés.
Déployer la data literacy en entreprise
L’évaluation et la sensibilisation aux données : le point de départ
Toujours selon l’étude réalisée par Qlik en 2024, 85 % des cadres supérieurs estiment qu’être « data literate » sera, dans le futur, aussi important que savoir utiliser un ordinateur. Il convient donc de sensibiliser les collaborateurs le plus tôt possible. Les résultats sont probants : une enquête McKinsey démontre que les entreprises ayant mis en place une culture « data-driven » ont 23 fois plus de chances d’obtenir des clients.
Toutefois, avant toute initiative, il est essentiel de savoir d’où l’on part. En effet, il n’est pas rare que les entreprises surestiment le niveau de leurs équipes ou, au contraire, pensent qu’elles sont « à la traîne » alors que des compétences sont déjà présentes. Un diagnostic précis permet donc d’identifier les services où la data est déjà bien intégrée, les zones de blocage ou encore les priorités à court terme. À partir de là, il sera possible de définir des objectifs clairs et savoir où déployer les efforts.
Former les collaborateurs à la data
La maîtrise des données est loin d’être innée. Elle peut même parfois sembler intimidante, surtout pour les profils plus « littéraires » ou qui n’ont pas l’habitude de travailler avec des chiffres, des graphiques ou des indicateurs de performance. C’est la raison pour laquelle la formation des collaborateurs est une étape absolument incontournable du déploiement de la data literacy. Attention, car elle doit être pensée pour s’adapter au poste de chaque salarié et à son niveau initial de connaissance – d’où l’importance de faire un état des lieux au préalable.
Ici, il ne s’agit pas de transformer tous les collaborateurs en data scientists, mais de leur donner les clés pour comprendre et exploiter les données dans leurs tâches quotidiennes. Il existe pour cela plusieurs formations pour les aider.
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COMMUNIQUER EFFICACEMENT LES CHIFFRES DE GESTION
1 jour – En présentiel ou à distance
- Développer ses aptitudes à communiquer sur des données chiffrées pour être clair et pertinent..
- Concevoir des présentations attractives et percutantes.
- Valoriser sa fonction.
- Convaincre efficacement ses interlocuteurs.
- Améliorer le dialogue de gestion.
Mettre en place les bons outils et processus
Afin que la data literacy s’ancre durablement, la théorie ne suffit pas : il est indispensable de mettre en place des outils adaptés et des processus clairs. Les tableaux de bord sont l’exemple parfait de cette mise en application. En condensant les données importantes sur une interface visuelle et facile à comprendre, ils transforment des chiffres bruts en informations exploitables. En trouvant les bons KPI à suivre, ils peuvent être utilisés à chaque poste.
L’essor de l’intelligence artificielle offre également de nouvelles perspectives. Prédiction de comportements clients, analyse de l’engagement des collaborateurs, automatisation de reportings, rédaction de contenus, traduction de textes… Les possibilités sont nombreuses mais pour être utiles, elles doivent rester encadrées. L’entreprise doit définir des règles claires sur l’éthique, la transparence et la gouvernance des algorithmes. Autrement dit, l’IA doit être un support à la décision, et non un substitut au discernement humain.
Conclusion
La data literacy, qui consiste à savoir maîtriser, interpréter et utiliser correctement les données pour en tirer toute la valeur, n’est plus une option, mais une compétence essentielle pour toute organisation. Véritable levier de performance, elle bénéficie autant aux RH et aux managers qu’aux collaborateurs dans leur quotidien. Les entreprises ont donc tout intérêt à prendre une longueur d’avance en construisant une culture « data-driven ». Car demain, celles qui sauront parler le langage de la donnée seront aussi celles qui sauront décider plus vite et plus juste.
