La littératie des données sur le marché du travail : une revue systématique

Pourquoi les travailleurs du quotidien devraient se soucier des compétences en données

Dans les emplois d’aujourd’hui, l’information circule en permanence — des tableaux de bord commerciaux aux dossiers de santé en passant par les flux des réseaux sociaux. Cet article examine la « littératie des données » : l’ensemble des capacités quotidiennes nécessaires pour comprendre et utiliser ces informations au travail, même si l’on n’est pas data scientist. En passant en revue des centaines d’études, les auteurs montrent comment la demande pour ces compétences augmente rapidement, comment la recherche sur le sujet se développe, et quelles aptitudes pratiques les travailleurs et les entreprises doivent réellement maîtriser pour prospérer dans une économie axée sur les données.

Du mot à la mode à l’exigence professionnelle de base

Les auteurs commencent par situer la littératie des données dans le cadre plus large de « l’économie de la connaissance », où les décisions et l’innovation reposent de plus en plus sur les données plutôt que sur l’intuition ou l’ancienneté. Ils distinguent ceux qui construisent des systèmes et des modèles de données du groupe beaucoup plus large de travailleurs, dans tous les services, qui manipulent désormais les données d’une manière ou d’une autre. Pour ces non-spécialistes, la littératie des données ne concerne pas la programmation ou les statistiques avancées ; il s’agit d’être à l’aise pour utiliser les données afin de comprendre des problèmes, repérer des tendances et étayer des décisions. Pourtant, des sondages montrent que près de la moitié des travailleurs déclarent avoir des difficultés à lire et interpréter des données, créant un écart entre la promesse des organisations pilotées par les données et ce qu’elles peuvent réellement accomplir.

Comment la littératie des données se relie à d’autres littératies quotidiennes

L’article précise comment la littératie des données recouvre, sans se confondre, d’autres notions familières. La littératie statistique porte sur la lecture de statistiques produites par d’autres, tandis que la littératie informationnelle concerne la recherche et l’évaluation des sources d’information. La littératie numérique touche à l’utilisation des appareils et des outils en ligne. La littératie des algorithmes et de l’IA ajoute la compréhension du fonctionnement des systèmes automatisés. La littératie des données se situe au centre de ces approches, couvrant tout le parcours des chiffres bruts aux insights exploitables : savoir d’où viennent les données, comment elles sont stockées et traitées, comment fonctionnent la confidentialité et la propriété, et comment les représenter visuellement. Les auteurs soutiennent que, sans cette base, les individus ont tendance soit à se méfier des données, soit à les considérer comme une « boîte noire » mystérieuse.

Ce que révèle le paysage de la recherche

À l’aide de techniques bibliométriques, les auteurs analysent les principales bases scientifiques et trouvent 831 publications reliant littératie des données et compétences, la production ayant doublé depuis environ 2015 — signe d’une phase de croissance rapide du domaine. La plupart des articles proviennent des États-Unis et de quelques autres pays à revenu élevé, et beaucoup sont liés à l’éducation ou à l’informatique technique. Après avoir appliqué des filtres pour éliminer les travaux principalement axés sur l’enseignement aux étudiants, la construction d’infrastructures ou la discussion éthique à un niveau social large, seuls 44 articles sont restés, traitant directement des compétences transversales en données pour les travailleurs. Cela montre que, si le terme « littératie des données » est largement employé, étonnamment peu de recherches se concentrent sur ce que les employés ordinaires, dans des rôles variés, doivent réellement savoir et faire.

Capacités fondamentales qui définissent une personne compétente en données

À partir des études filtrées, les auteurs dégagent des capacités récurrentes qui définissent ensemble la littératie des données en milieu professionnel. Celles-ci incluent la reconnaissance des données nécessaires pour atteindre un objectif concret, leur recherche et leur accès, l’évaluation de leur qualité et de leur pertinence, et la compréhension du contexte dans lequel elles ont été produites. Les travailleurs doivent posséder une compréhension suffisante des méthodes d’analyse pour choisir des approches adaptées ou pour dialoguer de manière productive avec des spécialistes, et ils doivent être capables d’interpréter les résultats, de les remettre en question et de communiquer clairement les conclusions aux autres. La conscience juridique et éthique — comme le respect des règles de confidentialité — est également essentielle, bien que ses exigences exactes varient selon le secteur et les politiques organisationnelles. Les auteurs notent qu’aucune personne seule ne peut maîtriser tous les aspects ; les organisations doivent plutôt assembler des compétences complémentaires à travers des rôles tels que producteurs de données, lecteurs et communicateurs.

Pourquoi le rôle et le contexte professionnel comptent

Un message clé de la revue est qu’il n’existe pas de définition unique et universelle de la littératie des données. Au contraire, la profondeur de compétence requise dépend du poste, du secteur et du niveau de responsabilité de la personne. Un employé de première ligne peut n’avoir besoin que de comprendre des indicateurs simples ; un manager doit relier les données à la stratégie et au risque ; un data steward ou un analyste doit gérer des détails techniques et réglementaires plus poussés. Les auteurs proposent de penser en niveaux de connaissance : savoir qu’un concept existe, le comprendre suffisamment pour le juger et en discuter, et être capable d’exécuter la tâche soi‑même. Ils soulignent également que la culture des données d’une organisation — la façon dont les informations sont partagées, comment les outils sont configurés et comment les décisions sont prises — peut soit amplifier, soit saper les compétences individuelles.

Ce que cela signifie pour les travailleurs et les organisations

Pour les travailleurs non spécialistes, la conclusion de l’article est rassurante : il n’est pas nécessaire de devenir programmeur, mais il faut s’habituer à poser des questions avec les données, comprendre d’où elles proviennent et s’en servir pour étayer ses décisions. Pour les entreprises, la littératie des données devrait être traitée comme une langue seconde partagée qui permet aux personnes de rôles différents de collaborer efficacement. Les auteurs proposent une définition pratique : la littératie des données est l’ensemble des compétences qui permettent d’identifier les données nécessaires à un objectif, de les remettre en contexte, d’en vérifier la validité, de choisir ou de travailler avec des analyses appropriées, d’extraire des insights et de les communiquer. Selon eux, les travaux futurs devraient construire des cartographies de compétences spécifiques aux rôles et des parcours de formation afin que les organisations puissent développer délibérément ces capacités et devenir véritablement pilotées par les données.

Citation: Alarcón, A., de Ramón, J., Ginieis, M. et al. Data literacy in the labor market: a systematic review. Humanit Soc Sci Commun 13, 506 (2026). https://doi.org/10.1057/s41599-026-06824-w

Mots-clés: littératie des données, compétences en milieu de travail, économie de la connaissance, transformation numérique, apprentissage organisationnel