Pour former ses collaborateurs à la data et à l’intelligence artificielle, la MGEN a inauguré, en juin 2024, une académie dédiée à une population cible parmi ses 10 000 collaborateurs. L’enjeu est de favoriser leur montée en compétences en matière de data tout en leur donnant des clés pour devenir plus autonomes. Interview avec Alexa Kehailia, data strategist au sein de la MGEN.
À quels enjeux l’académie Data & IA répond-elle ?
En 2020, bien avant de nous doter d’une direction data, nous réfléchissions à des manières de former nos collaborateurs afin qu’ils montent en compétences sur les sujets en lien avec la data. Nous souhaitions notamment former à des métiers complets plutôt qu’à de simples skills. L’élément accélérateur a été la refonte que notre DSI a opérée dans ses infrastructures et qui a généré l’obsolescence de certaines technologies et compétences. Il fallait donc reskiller nos salariés de la DSI, dont le profil est très technique. Pour les autres métiers du groupe, nous avions plutôt des besoins en upskilling, en particulier en matière de data analyse et de data science. Pour répondre à l’ensemble de ces enjeux, nous avons créé une école interne de la data qui propose des temps de formation présentiels tout au long de l’année. Nous avons entamé ce programme en y intégrant ces deux profils mixtes (techniques et « métier »). L’idée était de créer de l’émulation et que les profils techniques comprennent mieux les enjeux business de nos métiers.
Quelles formations cette académie propose-t-elle ?
Concrètement, nous avons axé le démarrage de la formation sur un socle commun de connaissances. Les cours, donnés en présentiel par un formateur, sont co-construits avec un organisme de formation. Ils portent sur la littérature data, des basiques que tout le monde doit s’approprier (SQL, Python), l’algorithmie et les fondamentaux de l’IA. À la suite de ce parcours commun, les collaborateurs suivent la spécialité qu’ils ont choisie : Data Analyst, Analytics Engineer, Business Analyst ou Data Engineer. Il s’agit pour l’instant d’un projet pilote, co-créé par les ressources humaines, la direction Data et la DSI, et mené auprès d’une cohorte de 15 collaborateurs de la MGEN. Une filière Data Science existe également mais les modalités diffèrent : la formation se déroule en distanciel et les collaborateurs qui suivent cette filière font partie de promotions qui rassemblent des personnes externes à MGEN.
Comment imaginez-vous l’évolution de ce projet ?
Notre souhait est d’accélérer le développement des compétences des profils « métier » (marketing, gestion, ressources humaines…). Et pour cause : beaucoup travaillent aujourd’hui sur la donnée sans en avoir le titre ni la compétence. Ils ont également besoin d’être plus autonomes car ils sont encore trop dépendants de la DSI pour accéder, utiliser, comprendre et interpréter les données qu’ils manipulent. Aussi, nous prévoyons de bâtir une seconde promotion d’apprenants d’ici la fin de l’année. Du côté de la DSI, nous répondons à une urgence de reskilling.
La MGEN emploie plus de 10 000 salariés. Comment les acculturez-vous à ces enjeux ?
La data a pris une place énorme au sein de l’entreprise. Elle se trouve au cœur de nos problématiques métier, que ce soit sur la relation client ou le développement informatique. L’ensemble de nos activités business et administratives sont impactées par les nouvelles technologies et le seront d’autant plus avec l’arrivée des IA génératives. Nous utilisons déjà des briques d’IA pour automatiser certaines tâches, mieux trier les e-mails, rassembler les réitérations de messages d’adhérents pour éviter aux collaborateurs de répondre plusieurs fois à une même demande… Et nous menons actuellement des premières expérimentations d’usage de l’IA générative pour aider nos collaborateurs à mieux répondre à nos adhérents. Pour aider nos collaborateurs à mieux appréhender les sujets de la data et l’IA, nous mettons à disposition des contenus pédagogiques visant à les acculturer. Il s’agit d’une offre e-learning en libre-service dont le but est de démystifier ces sujets que beaucoup considèrent comme trop techniques.
