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ITW Adrian Pellegrini

Adrian Pellegrin

ITW Adrian Pellegrini Partner,

COO de Factonics et Chief DataScience Officer de Blue DME

Adrian Pellegrini est un expert en intelligence artificielle et en machine learning. Il a contribué au développement de plusieurs start-up. A ce titre il a une vision précise des métiers dont le secteur a besoin et des profils adaptés à la bonne conduite d’un projet d’IA.

Pouvez-vous nous en dire plus sur votre expérience professionnelle dans la data ?

Je suis initialement diplômé d’une école d’ingénieurs de la statistique, l’ENSAI.

J’ai ensuite travaillé au sein de start-up et d’agences de conseil. J’ai notamment été le Chief DataScience Officer et le co-fondateur de Blue DME, une start-up dans laquelle nous avons créé un assistant virtuel, appelé Tony, pour aider les équipes commerciales au quotidien.

Comment cela fonctionne ? Les données clients sont récupérées sur des sites Internet, des applications mobiles, des points de vente physique ou des centres d’appels et transformées grâce à des algorithmes d’intelligence artificielle en actions à mener par les vendeurs : proposer le bon produit au meilleur prix et aux bons clients, organiser efficacement l’activité commerciale, fidéliser les clients… un vrai assistant intelligent mais virtuel. Il est notamment beaucoup utilisé par les commerciaux des concessionnaires automobiles.

Je me consacre actuellement en parallèle au développement de Factonics. J’en suis également l’un des associés. Factonics est à la fois une agence de conseil et une plateforme qui permet aux différents métiers de l’entreprise de gérer leur projet Data & IA avec sécurité, agilité et gouvernance. Par exemple, les collaborateurs de Nestlé ont accès directement grâce à cette plateforme aux études de marché sur leur produit, aux informations consommateurs et fournisseurs…

schema data officer commercial

Dans ces différentes start-up, quels types de profils/métiers non purement techniques recherchez-vous ?

Avec Blue DME, nous avons fait l’erreur de ne recruter que des développeurs, des profils techniques donc. Seul mon associé au double cursus école d’ingénieur / école de commerce assurait la relation client. Il aurait fallu embaucher quelques développeurs au début pour amener le projet à maturité puis ensuite recruter des spécialistes en marketing, communication et vente.

Nous avons fini par recruter un commercial mais un peu trop tard. Car malgré ses qualités, il lui a fallu du temps - et c’est normal - pour comprendre le monde de la data et appréhender le marché, et finalement être opérationnel. Mais comme nous apprenons de nos erreurs, à Factonics nous recrutons depuis un an essentiellement des profils en communication et commerce.

Nous recruterons aussi, un peu plus tard, des Customer success managers, des chefs de projet orientés clients. Leur but sera de vérifier que le client utilise bien la plateforme, qu’elle est adaptée à leurs besoins, de remonter des adaptations spécifiques à la technique et surtout de faire de l’up-selling, c’est-à-dire de vendre des services complémentaires.

> Nos conseillez d'orientation, fort de leur expérience, pourront vous aider à trouver une alternance dans la Data ou l'IA 

Et pour un chef de projet ?

Tout dépend du poste exact qu’il occupe. Un PO (Product Owner), un PMO (Project Management Officer), un Scrum Master, ou un chef de projet plus classique n’auront pas besoin des mêmes compétences techniques.

Un PO par exemple doit en avoir davantage pour être en mesure de voir comment faire évoluer le produit. Mais que ce soit dans une grande entreprise ou dans une une start-up, ces différents profils doivent tous posséder une bonne vision des métiers techniques afin d’avoir une bonne horizontalité et éviter les clivages entre les spécialités des différents collaborateurs.

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Que peut apporter selon vous une école comme l’ESG Data & IA ?

Je trouve que la création d’une école de commerce appliquée à la Data & IA avec l’ambition de se spécialiser dans le commerce au sens large de l’IA est une bonne initiative. On manque vraiment de ce type de profil. Aujourd’hui, on rencontre beaucoup de commerciaux qui vendent de la poudre aux yeux, qui ne sont pas très collés à la réalité de ce qu’il est possible de faire, à la réalité des prix et à la complexité du domaine.

Ils savent de plus très bien parler à leurs clients mais pas bien exprimer à leurs équipes techniques, en termes simples, ce qu’ils ont vendu. Cela crée des silos entre les métiers et nous conduit à l’échec dans les différentes missions. Il faut dire aussi qu’accéder à la technique pour un commercial demande un effort plus complexe que de partir de la technique et d’apprendre le management.

Enseigner un socle de connaissances techniques pendant la formation en école de commerce est donc un atout certain.

Comment vont évoluer, selon vous, les métiers de la Data ces prochaines années ?

Les entreprises faisaient, jusqu’à il y a encore peu, souvent appel à des consultants en externe pour lancer leurs projets Data. Mais les diplômés sont maintenant mieux formés en arrivant sur le marché du travail.

Les entreprises recrutent donc davantage pour sécuriser et garder leurs talents. Un vrai changement d’état d’esprit s’est ainsi opéré : on est passé de l’innovation à la réalisation.

Ces dernières années, on a aussi vu se démultiplier les métiers de la Data comme le Data Stewart et tous les data X. On pouvait s’en étonner au début mais aujourd’hui, ce sont devenus de vrais métiers qui ont tous trouvé leur place dans l’entreprise.

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