Les professionnels de la data science sont actuellement des profils très recherchés dans un grand nombre d’entreprises. Les conditions de travail et les salaires sont généralement très compétitifs, et les métiers sont intéressants pour qui veut donner du sens aux données. Si le secteur est encore jeune, les recruteurs recherchent déjà des candidats avec un niveau de séniorité de plus en plus élevé. Au-delà des compétences techniques et technologiques, ils cherchent aussi des profils souples et présentant d’excellentes capacités d’adaptation, dans le but non seulement d’appréhender les changements rapides qui caractérisent le secteur, mais aussi d’en tirer des opportunités d’affaires intéressantes. Nous avons eu la chance de nous entretenir avec le fondateur et PDG de la Yotta Academy, Sacha Samama, au sujet des compétences recherchées et des attentes vis à vis des candidats dans ces métiers. Nous proposons d’en déduire leur adéquation avec les compétences doctorales, qui sont de véritables atouts dans ces métiers.
Quelles opportunités pour les docteurs en data ?
Depuis plusieurs années les leaders d'opinion des univers business et techno s'accordent à dire que la data est le nouvel or noir, à tort ou à raison. Le métier de Data Scientist, lui, a été couronné job de l’année pendant quatre années consécutives par le site de recherche d’emploi et de recrutement Glassdoor, aux États-Unis, et demeure aujourd’hui dans le top 10. En France, des centaines d’offres d’emploi sont affichées sur le réseau socioprofessionnel LinkedIn pour des postes de Data Scientists, mais aussi de Data Analyst, Data Architect, de Machine Learning Engineer.
«En termes de secteurs où la demande pour des data scientists est de plus en plus forte, on peut penser à l’industrie, par exemple pour le management des supply chains, en retail notamment » nous dit Sacha Samama. « Il y a aussi un vif intérêt pour ces profils dans les différents domaines de la santé. On commence déjà à avoir une émergence des spécialisations au niveau des fonctions de l’entreprise ou même des secteurs d’activité. », poursuit-il. Au-delà du buzz, les métiers de la data offrent des opportunités de carrière très concrètes.
Pour demeurer compétitives (ou le devenir davantage !), les petites et grandes entreprises tentent de devenir “data-driven”, c’est à dire orientées par la donnée dans leurs process, leurs décisions d’affaires, voire dans leurs services ou produits. Alors que les métiers de la data continuent de se définir et de gagner en maturité, les Chief Data Officers prennent place en haut des pyramides hiérarchiques des organisations, aux côtés des DRH et des directeurs financiers.
Mais cette transition représente des défis importants. C’est du moins ce que l’on constate à la lecture de l’édition 2019 de l’étude “Big-Data and AI Executive Survey”, menée par le professeur et contributeur fréquent du Harvard Business Review, Thomas Davenport, et Randy Bean, CEO du cabinet NewVantage Partner. Le sondage regroupe les réponses de 64 cadres chargés de la data ou des technologies de l’information au sein de très grands groupes mondiaux (Citigroup, Sanofi, Ford Motors, Crédit Suisse...). On y apprend que seulement 31% des répondants décrivent leur organisation comme data-driven. Un recul notable par rapport aux 37.1% déclarés dans l’édition 2017, et ce, malgré des investissements toujours plus importants dans les initiatives de transformation. Mais voilà : seulement 5% des répondants citent des problèmes de nature technologiques comme étant un frein à la transformation de leur entreprise, contre 40.3% pointant plutôt du doigt un manque de coordination et d’agilité organisationnelle et 23.6% une résistance culturelle au sein des équipes. Cela laisse entrevoir que la solution se trouvera plutôt à moyen et long terme ; il n’y a pas de solution toute faite à appliquer de façon uniforme.
Comme le rappellent simplement Davenport et Bean « voir la donnée comme un actif ou un atout est encore un phénomène nouveau pour la plupart des entreprises ». Il s’agit tout de même d’un contexte intéressant, parce qu’il place les collaborateurs des équipes data et IA à l’interface de problématiques proprement technologiques et humaines.
Les entreprises voient-elles un avantage à faire appel à des docteurs afin de déployer le potentiel de leurs initiatives en data et en ia ? « Oui, et de plus en plus. » Répond Sacha Samama. «Si les profils plus juniors ont déjà été favorisés, le vent tourne on arrive à un stade où les recruteurs ont plutôt besoin de séniorité, notamment technique ou business. [...] Une entreprise qui a le choix entre un profil junior et un docteur aura plusieurs raisons de favoriser la candidature du docteur, que ce soit pour sa capacité d’analyse, la profondeur de sa réflexion, et dans certains cas l’expérience dans la manipulation de données en cours de thèse.» À voir si dans ce contexte, elles sauront mettre à profit les compétences doctorales au-delà des métiers d’expertises technique ou en recherche.
Quelles compétences pour travailler en data science ?
Les métiers de la data science requièrent de bonnes connaissances en statistiques et en mathématiques. Il n’est souvent pas nécessaire d’être mathématicien.ne, mais une maîtrise plus que correcte reste fondamentale, par exemple afin de savoir choisir les modèles et algorithmes appropriés selon le contexte (CNN, k-NN, SVM, arbres de décisions...) D’excellentes compétences en programmation sont aussi des incontournables. Parmi les langages de script les plus en demande, notons C++/C, Python, et R. Cela dit, une foule d’autres langages sont aussi recherchés, et il est important de bien prendre note des attentes spécifiques lors d’un dépôt de candidature. Une fine connaissance des bonnes pratiques de développement (CI-CD, DevSecOps, agilité,....) est aussi fondamentale.
Avec l'industrialisation de la donnée est aussi venue un autre type de profil, le machine learning engineer, métier auquel la Yotta Academy propose de former dans une école style bootcamp.
« Cela fait appel à tout un tas de notions autours de la programmation orientée objet, du Python avancé, du packaging de code, autour de technologies propres à l'intégration continue, au déploiement continu, du cloud computing, etc. Le secteur mute en accéléré, et les technologies peuvent rapidement devenir obsolètes (moins de 2 ans). Une bonne formation doit donc aujourd'hui être agile et rapidement coller à l'état de l'art. » ajoute Sacha Samama.
Remarquons ici que si les compétences techniques sont considérées comme primordiales, il n’en demeure pas moins que dans un domaine qui ne cesse d’évoluer, les soft skills se révèlent en réalité être plus que nécessaires pour permettre aux professionnels de répondre aux besoins des entreprise et d’évoluer avec elles. Notons, parmi les plus couramment demandées: l’analyse, la communication, le travail en équipe, la méthode. Alors comment les docteurs se positionnent-ils ?
Les compétences coeurs des titulaires de doctorat
Les docteurs sont, bien sûr, des experts. Cette expertise, ils la cultivent des années durant, en travaillant sur leur thèse par exemple, en écrivant des articles, en participants à des congrès, en organisant des colloques ou lors d’un postdoctorat. Néanmoins, ils ont plus que leur expertise à offrir dans les environnements professionnels où ils évoluent. Au fil des dernières années, Adoc Talent Management a mené diverses études sur les compétences doctorales. Parmi celles-ci, CAREER, menée auprès de 4500 participants en France, et PhDétectives, avec plus de 1200 répondants au Canada. Les deux études ont amené des données originales sur des questions telles que les parcours professionnels des titulaires de doctorat et leur satisfaction quant à leur programme doctoral. Elles ont aussi permis de dresser un portrait global des compétences développées en cours de doctorat et de démontrer l’existence d’un bassin de compétences coeurs, ou centrales. Les compétences coeurs sont communes à tous les titulaires doctorat, indépendamment de leur discipline de recherche, de leur séniorité, ou de tout autre facteur.
Au Canada voici les compétences qui revenaient le plus souvent parmi les réponses des répondants, et qui sont donc les plus susceptibles d’être retrouvées dans la population doctorale : la méthode, la capacité d’analyse, l’expertise scientifique et technique, la profondeur, l’indépendance, la planification et la gestion des délais, et la persévérance.
Parmi les compétences les plus citées dans le cadre de l’étude CAREER en France, notons : l’expertise scientifique, la communication, la gestion de projet, la veille, l’autonomie, la persévérance, la capacité d’adaptation, et la capacité à travailler en équipe. Autant de compétences vitales pour les équipes data chargées de permettre à leur entreprise de prendre le virage afin de devenir «data-driven» et d’instaurer une culture "data" en interne. « Ils sont habituellement très à l’aise lorsqu’on parle de reskill data. Ils ont une bonne capacité d’apprentissage et une bonne rétention, même d’un point de vue des compétences techniques. Même un docteur qui n’est pas mathématicien peut apprendre le métier.», précise Sacha Samama.
Zoom sur Sacha Samama
Après une formation initiale orientée mathématiques avec une dominante data science en dernière année, Sacha a travaillé comme data scientist chez Quantmetry, un cabinet français spécialisé en intelligence artificielle. Persuadé de la plus-value des professionnels de la data science en entreprise, mais aussi de la nécessité d’une offre de formation plus agile et pratique pour répondre aux besoins du marché, Sacha a fondé la Yotta Academy. L’école offre la première formation au métier de Machine Learning Engineer au format bootcamp en France. La Yotta Academy prépare une “d’école d’été tech’” qui sera destinée aux jeunes docteurs et doctorants en fin de thèse, avec pour l’ambition de bonifier leur employabilité à très court terme dans la data.
Avez-vous déjà songé à faire carrière en data science ou en AI ? Et au métier de machine learning engineer plus précisément ? Quels constats avez-vous fait sur l'offre de formation actuellement disponible pour ces métiers ? N'hésitez pas à nous faire part de vos réflexions en commentaires !