Quand l'IA Va Remplacer les Analyste en informatique décisionnelle ?

L'impact de l'IA sur les Data Scientists se déroule par étapes. Les premières perturbations sont déjà visibles, avec une contraction du marché du travail pour les data analysts juniors et les data scientists débutants dès 2027, les entreprises embauchant 30% de moins de postes juniors. Cela indique une tendance claire de l'IA à prendre en charge les tâches de base.

D'ici 2030, une part significative de 40% des tâches des Data Scientists devrait être automatisée. Cette vague affectera de plus en plus l'analyse de routine, la construction de modèles et la préparation des données, des domaines actuellement révolutionnés par les plateformes AutoML.

Les Data Scientists de niveau intermédiaire, se concentrant uniquement sur la modélisation standard sans expertise spécialisée dans un domaine particulier ou compétences en recherche en IA, seront confrontés à des défis d'ici 2030. Le paysage évolue de la simple construction de modèles vers des applications plus stratégiques et spécialisées de l'IA.

Les data analysts juniors et les data scientists débutants sont les plus menacés, avec une contraction du marché du travail dès 2027. Les entreprises devraient embaucher 30% de postes juniors en moins. Ceux qui se concentrent sur la modélisation standard sans une connaissance approfondie du domaine ou des compétences en recherche en IA au niveau intermédiaire auront également du mal d'ici 2030.

Les Data Scientists seniors qui se tournent vers la recherche en IA, l'architecture MLOps ou la spécialisation approfondie dans un domaine (IA pour la santé, détection de la fraude financière, modélisation climatique) peuvent prolonger leur carrière jusqu'en 2033 et au-delà. Ces rôles verront la demande augmenter à mesure que l'intégration de l'IA s'intensifie.

Vous avez une fenêtre critique de 3 à 6 ans pour passer de "concepteur de modèles" à "stratège en IA" ou "chercheur". La clé de la survie réside dans l'adaptation de vos compétences à une réflexion stratégique de haut niveau et aux applications spécialisées de l'IA, plutôt que de vous concentrer uniquement sur la construction de modèles.

Tirez parti des plateformes AutoML comme H2O Driverless AI, DataRobot et Vertex AI de Google, mais concentrez-vous sur les questions que vous posez et l'orientation stratégique que vous fournissez. La véritable valeur viendra de votre capacité à conceptualiser et à guider les initiatives d'IA, et pas seulement à les exécuter.