L’impact de l’AI Analytics sur les équipes Data en 10 insights
#157 - Le zoom, le talk show avec Juliette, Édouard et Christelle, les 3 nouveautés de Snowflake
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L’agenda de la semaine :
🔍 L’impact de l’AI Analytics sur les équipes Data en 10 insights
📚 Les ressources recommandées par les invités
🎙 Les grandes news de Snowflake (Cowork, Vibe Coding, AI Analytics)
C’est parti !
🔍 L’impact de l’AI Analytics sur les équipes Data en 10 insights - 5 min
Ce zoom est tiré du premier Talk Show DataGen avec Juliette, Head of Data chez Photoroom, Édouard, Directeur Data Analytics chez Sorare, et Christelle, ex-Head of Data chez Lydia et May devenue freelance.
Voici les 10 points à retenir de l’échange.
1) L’adoption de l’AI Analytics est encore limitée
Lorsqu’on se balade sur LinkedIn, on a l’impression que le marché est déjà mature sur l’AI Analytics. Christelle a mené une étude auprès d’une centaine de leaders data du Modern Data Network. Résultat : il y a un gros décalage entre ce qu’on peut voir sur LinkedIn et la réalité.
"Il y a 90% des gens qui veulent se mettre à l’AI Analytics donc il y a clairement une envie d’adoption. Mais dans les faits, il n'y en a que 30% qui ont déjà fait quelque chose actuellement." (Christelle, ex-Lydia, ex-May)
2) Pour les early adopters, c’est une rupture totale
Chez Photoroom, Juliette fait des Peer Reviews en un seul prompt, les alertes qui arrivent pendant la nuit sont relues et corrigées par un agent avant même que l’équipe arrive le matin et les profils métiers accèdent directement à la donnée en langage naturel. On n’est plus sur un gain de temps à la marge, l’IA modifie comment les équipe Analytics travaillent et comment la data est utilisée en profondeur.
“Je me sens surpuissant. J’aurais jamais imaginé faire des analyses à cette vitesse-là. Je peux multiplier mon impact en passant plus de temps à réfléchir pour être dans l’action et pas uniquement dans l’analyse.” (Edouard, Sorare)
3) 4 outils tirent leur épingle du jeu auprès des leaders data
Le premier outil est Claude Code, qui est adopté massivement. Les 3 autres outils qui sont plébiscités par les leaders du MDN sont Omni, Hex et Nao (cf. l’étude menée par Christelle).
“Claude Code, c’est incroyable en termes de productivité. Ça n’a plus rien à voir avec ce qui se passait il y a 6 mois quand on copiait-collait du code de ChatGPT dans notre IDE. Claude Code, il est dans l’IDE. On lui pose une question, il choisit tout seul son plan d’exécution et fait en quelques minutes ce qu’on faisait en plusieurs heures, voire plusieurs jours.” (Juliette, Photoroom)
4) L’AI Analytics permet un Self-Service total et remet en question le rôle du Data Analyst
Avec ces outils, les équipes métier n’ont plus besoin d’un intermédiaire pour accéder à la donnée. Elles peuvent poser leurs questions en langage naturel. Les LLM sont en train de supprimer les “middle men” entre le business et la base de données. Autrement dit, les Data Analysts qui ne faisaient que des requêtes SQL vont disparaître.
“Tous les PM, Designers, Sales… sont maintenant Data Analysts puisqu’ils peuvent poser directement les questions qui vont leur permettre de prendre leurs décisions.” (Juliette, Photoroom)
5) L’objectif de l’équipe Analytics devient principalement de livrer de la donnée fiable
Le rayon d’impact de l’équipe Data est devenu énorme car la donnée, une fois mise à disposition, est utilisée en autonomie par toute l’entreprise. C’est d’autant plus important d’en assurer la fiabilité pour éviter de propager à vitesse grand V des données erronées et des mauvaises décisions.
“La bonne nouvelle, c’est que les bonnes pratiques de software engineering qui permettent de fiabiliser les données restent les mêmes : documentation, tests, monitoring…” (Juliette, Photoroom)
6) Les Data Analysts pourraient évoluer vers des rôles opérationnels
L’analyste peut évoluer et prendre un rôle plus opérationnel. Il peut exploiter ses compétences d’analyste pour avoir de l’impact en dehors de son travail d’analyste initial (ex : produit, marketing, opérations).
“Chez Sorare, les analystes prennent des roles de PM. Leurs capacités d’aller chercher de l’information sont tellement décuplées qu’ils sont aussi capable de prendre en charge le design et la réalisation de certaines features dans le produit.” (Édouard, Sorare)
7) À défaut de se reconvertir entièrement, il y a énormément d’opportunités pour les profils Data Analysts qui deviennent “builders”
Les profils data sont bien placés pour saisir une nouvelle catégorie d’opportunités : construire des outils (internes ou embarqués dans le produit) à forte composante data (chatbots pour le service client, automatisations pour les Sales, outils de productivité pour les Ops…). Un profil seul avec Claude Code peut décupler son impact en développant des solutions pour d’autres équipes.
“Côté data, on connait les bonnes pratiques, on sait gérer des flux de données, on est bien placé pour devenir performant dans ces nouvelles organisations. Là où ça peut bloquer, c’est sur les compétences business. Il faut bien comprendre les process pour proposer des solutions qui ont de l’impact.” (Édouard, Sorare)
8) L’AI Analytics pourrait marquer la fin du dashboarding
Si tout le monde accède à la donnée directement via un agent, le dashboard statique perd une grande partie de son intérêt.
“Chez Sorare, on a pris une décision radicale qui était de ne plus avoir un outil dédié au reporting et au dashboarding. On a stoppé notre contrat avec Looker pour tout centraliser sur Hex. Les agents répondent aux questions simples et les Data Analysts produisent les analyses complexes.” (Edouard, Sorare)
9) Une petite équipe Analytics centrale continuera d’exister
La démocratisation de l’accès à la donnée côté métiers, combinée à l’explosion de la productivité côté data, mène à une même conclusion : les équipes Analytics seront à priori plus petites.
“Cependant, l’équipe centrale ne peut pas disparaître, on a besoin d’une équipe dont la préoccupation est d’aligner tout le monde sur les définitions des données et d’assurer le bon usage des données. En revanche, tout ce qui peut être fait par les équipes métier doit être fait par les équipes métier.” (Juliette, Photoroom)
10) Les premiers effets sur l’emploi se font ressentir
Selon l’étude menée par Christelle auprès des leaders du Modern Data Network :
Les salaires des juniors ont stagné (la demande a probablement baissé avec l’arrivée de l’IA et les gains de productivité notamment sur les tâches simples)
Les salaires des profils seniors ont augmenté (la demande a probablement augmenté car la mise en place de l’architecture AI Analytics est complexe et apporte énormément de valeur à l’entreprise)
Les salaires des profils “Head of” et “Leads” ont un peu baissé (la demande pour des profils managers a probablement baissé car on est moins sur un enjeu de management et plus sur un enjeu de “build”)
“On remarque qu’il y a une prime au contributeur individuel senior qui sait un peu tout faire lui-même et qui a un impact important tout seul.” (Christelle)
🎙 Le premier Talk Show DataGen avec Juliette, Édouard et Christelle
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📚 Les ressources recommandées par Christelle, Juliette et Edouard
L’article “How to finally trust Claude's advice” d’Ole Lehmann
Le repo d’Antoine Sauvage
L’article “Something Big Is Happening” de Matt Shumer
L’article “AI's effects on programming jobs”
L’article “LLM Wiki” de Karpathy
La newsletter “Five things I believe about the future of analytics” de Tristan Handy
La newsletter d’ArthurSrz
🎙 Les grandes news de Snowflake (Cowork, Vibe Coding, AI Analytics)
J’ai reçu Marie-Cécile Riom qui est AI Product Specialist chez Snowflake, la plateforme Data & IA que tout le monde connaît. Snowflake connaît depuis des années une croissance exceptionnelle. De nombreuses entreprises telles que Qonto, Sanofi et Swile l’utilisent au quotidien.
On aborde :
Les 3 grandes nouveautés chez Snowflake : Cowork, Cortex Code (Vibe Coding) et Cortex Sense (Contexte & AI Analytics)
Comment Cowork permet de centraliser le travail des équipes métier (Gmail, Slack, Salesforce…) dans une interface unique
Comment Cortex Sense apporte le contexte nécessaire aux agents et augmente la fiabilité des réponses
L’événement Snowflake World Tour à Paris le 15 octobre où plus de 2000 personnes sont attendues
“Cortex Code permet aux builders de vibe coder leurs applications avec un agent IA qui a une compréhension fine de l’univers technique de Snowflake et qui est connecté à tout le contexte data de l’entreprise.”
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