Chief Data & AI Officer

Le Chief Data & AI Officer, ou directeur data et intelligence artificielle, est le dirigeant qui réunit la stratégie des données, leur gouvernance et le développement des usages de l’IA. Il relie ces activités aux objectifs de l’organisation et coordonne les équipes qui les réalisent. L’appellation Chief Data and AI Officer désigne également cette fonction conjointe.

Son travail porte sur des décisions qui dépassent un projet : quelles données rendre utilisables, quels usages financer, quelles responsabilités confier aux équipes et comment suivre les résultats. Il fixe des orientations techniques tout en pouvant déléguer leur exécution détaillée aux responsables de plateforme et d’ingénierie. Cette délégation demande une compréhension suffisante de l’architecture et des modèles pour discuter les choix proposés.

Direction data et IA, CDO et CAIO : qui fait quoi ?

• Le Chief Data Officer (CDO) organise la stratégie et l’usage des données. Le référentiel public britannique insiste notamment sur leur qualité, leur partage et leur contribution aux décisions.
• Le Chief AI Officer (CAIO) conduit l’adoption de l’intelligence artificielle et les transformations associées. Dans le cadre public australien, cette responsabilité se distingue de celle des responsables de la gouvernance et des risques IA.
• Le Chief Data & AI Officer rapproche ces deux objets dans une direction commune. L’étendue des activités et les décisions qui lui reviennent doivent être précisées dans chaque organisation.

Le titre seul ne décrit donc ni les équipes supervisées, ni l’autorité sur les investissements, ni les responsabilités des autres directions. Avant de définir le poste, précisez ses relations avec l’informatique, les métiers et les responsables des risques. Son rattachement et son accès aux décisions de direction doivent permettre d’exercer les responsabilités effectivement confiées. Ils ne se déduisent pas automatiquement de l’intitulé.

La qualité des données et la clarté des responsabilités sont des conditions importantes pour développer les usages de l’IA. Une direction commune peut rapprocher les besoins des projets et les travaux nécessaires sur les données. Encore faut-il qu’elle puisse décider des priorités et faire intervenir les équipes concernées.

Le premier enjeu consiste à choisir les projets à poursuivre. Pour cadrer cette décision, reliez chaque projet à un besoin métier, aux données nécessaires et à un résultat observable. Examinez aussi les travaux de préparation et de suivi qu’il entraîne. Le nombre d’expérimentations lancées renseigne peu sur leur utilité si personne ne suit ce qu’elles deviennent.

Le deuxième enjeu concerne la fiabilité des données. Qualité, traçabilité et responsabilités doivent être organisées pour que les équipes sachent d’où viennent les informations et qui traite les problèmes. Le directeur fixe les orientations et les priorités. Il peut confier le détail de l’architecture aux spécialistes concernés. La fiche Data Architect approfondit cette dimension technique.

Le troisième enjeu est le passage à un usage réel. Un projet IA demande un cadre de déploiement, une supervision et une gestion du cycle de vie des modèles. La direction doit aussi organiser l’adoption par les utilisateurs, avec les formations et les échanges nécessaires. Les équipes juridiques, de sécurité et de gestion des risques participent à ce travail selon leurs responsabilités.

• Définir une stratégie commune pour les données et l’IA, reliée aux objectifs métier.
• Prioriser les investissements du portefeuille data et IA et suivre leurs résultats.
• Structurer la qualité, les métadonnées et la traçabilité des données.
• Attribuer les responsabilités de gouvernance des données avec les équipes concernées.
• Organiser le passage des expérimentations IA aux usages en production et la supervision des modèles.
• Diriger les équipes data et IA et développer leurs compétences.
• Accompagner l’adoption des usages avec les métiers et les responsables de formation.
• Coordonner les décisions data et IA avec les équipes juridiques, de sécurité et de gestion des risques.

Des études en informatique, systèmes d’information ou data science peuvent apporter des bases utiles. Ces domaines figurent notamment parmi les formations recherchées par FHLBank San Francisco pour son poste de direction data et IA. Cet exemple ne constitue pas une exigence de diplôme applicable à toutes les entreprises.

Les acquis techniques utiles couvrent la circulation des données, les choix d’architecture, la qualité des informations et le fonctionnement des modèles en production. Une formation technique prend toute sa valeur pour ce poste lorsqu’elle s’accompagne d’une capacité à relier ces sujets aux décisions de l’entreprise.

Le référentiel public britannique cite plusieurs voies possibles vers la fonction de CDO : architecture, analyse, ingénierie des données, gouvernance et data science. Pour un poste réunissant data et IA, vérifiez ensuite les responsabilités réellement exercées sur l’IA. Un parcours vers la direction des données ne démontre pas à lui seul une expérience de direction des usages IA.

Des apprentissages complémentaires peuvent rapprocher technique et management. Le programme Data Science & AI For Managers d’HEC et Polytechnique associe notamment data, IA, enjeux métier et droit. Il s’adresse à des étudiants et ne vaut pas, à lui seul, préparation suffisante à cette fonction de direction.

GetPro structure l’évaluation à partir d’une grille de critères priorisés, en distinguant ce que le parcours permet de vérifier et ce qui doit être approfondi en entretien. Chaque critère est associé à une modalité d’évaluation. Les questions ouvertes appellent des exemples concrets, et les prises de références servent à approfondir les points encore incertains.

Pour un Chief Data & AI Officer, les pistes ci-dessous vous aident à adapter ce cadre aux responsabilités du poste. Les questions et le cas fictif sont des suggestions pour préparer votre évaluation.

1. Définir les critères avant les entretiens

Précisez les responsabilités prioritaires du poste : stratégie, gouvernance, projets IA, équipes et adoption. Pour chaque responsabilité, indiquez une décision attendue et un résultat que vous pourrez observer.

Construisez une grille commune aux évaluateurs. Distinguez la compréhension technique, la capacité de décision et le management. Donnez davantage de poids aux critères qui répondent aux difficultés de votre organisation.

Un signal favorable est une correspondance claire entre les expériences du candidat et les décisions du poste. Une alerte apparaît si l’évaluation récompense surtout la connaissance de marques ou un titre prestigieux.

2. Examiner des réalisations et des arbitrages

Demandez au candidat de présenter un portefeuille de projets dont il a organisé les priorités. Faites préciser l’objectif métier, les contraintes et les critères employés pour poursuivre ou arrêter un projet.

Demandez ensuite un exemple de gouvernance des données : qui était responsable de leur qualité, comment les problèmes étaient signalés et quelles décisions relevaient du candidat ?

Distinguez sa contribution de celle des spécialistes et des autres dirigeants. Un récit solide décrit des décisions, leurs limites et les enseignements tirés. Des résultats annoncés sans explication du rôle personnel appellent un approfondissement.

3. Proposer un cas proche du poste

Exemple fictif : deux métiers demandent des projets IA qui utilisent les mêmes données, alors que l’équipe technique signale des problèmes de qualité.

Demandez au candidat de préparer une recommandation pour la direction. Laissez-le demander les informations manquantes et expliciter ses hypothèses. Examinez la façon dont il relie les usages envisagés aux travaux sur les données.

Faites préciser les interlocuteurs à associer, les décisions à prendre et les conditions du passage en production. Interrogez aussi le suivi des modèles après leur déploiement.

Un signal favorable est la distinction entre un choix de direction et une question à instruire techniquement. Une alerte est une solution présentée comme certaine malgré des informations essentielles manquantes.

4. Évaluer la conduite d’équipes et l’adoption

Demandez comment le candidat a développé les compétences de ses équipes et travaillé avec des responsables sans lien hiérarchique direct. Faites décrire un désaccord et la manière dont la décision a été rendue compréhensible.

Examinez également une difficulté d’adoption. Cherchez à comprendre comment les utilisateurs ont été écoutés et quels apprentissages ont conduit à adapter l’accompagnement.

Une réponse utile nomme les acteurs, leurs responsabilités et les actions du candidat. Une description qui attribue toute résistance aux utilisateurs, sans examiner l’organisation, mérite d’être questionnée.

5. Croiser les regards et les références

Si votre entreprise manque d’expertise, faites participer un professionnel capable d’examiner les choix d’architecture et d’industrialisation IA. Réservez aux dirigeants concernés l’appréciation des priorités métier et de l’autorité à confier.

Avec l’accord du candidat, confrontez les responsabilités décrites à des références professionnelles. Posez des questions ciblées sur les décisions prises, la coopération et le développement des équipes.

Rapprochez enfin ces observations de la grille initiale. Documentez les points établis et les incertitudes restantes, puis décidez lesquels nécessitent un échange complémentaire. Évitez qu’une impression générale remplace les critères convenus.