5 astuces pour (enfin) trouver le Data Scientist de vos rêves  

Pour réussir à l'ère de l’information, les entreprises doivent pouvoir compter sur des experts de la donnée. Mais comment dénicher la perle rare ? Et surtout, comment la faire briller une fois que vous l'aurez trouvée ?

Il y a quelques années, lors d’un atelier de l’Institute for the Future, les experts estimaient qu’environ 85 % des emplois de 2030 n’existaient pas encore. Les data scientists sont à l’avant-garde de cette nouvelle génération de travailleurs. Leur rôle transverse présente un potentiel inégalé de transformation pour les entreprises, que ce soit d’un point de vue technologique ou business. Mais la discipline étant émergente, ces dernières ont les plus grandes difficultés à recruter les profils dont elles ont besoin. Ce qui pose un problème de taille, alors que l’exploitation de la donnée est au cœur des enjeux actuels de modernisation. Pour rester compétitives, les organisations ont besoin des data scientists port les aider à collecter, auditer, identifier, nettoyer, analyser et visualiser, bref, valoriser des volumes toujours plus importants de données. Voici cinq astuces pour attirer, mais aussi conserver ces précieuses ressources.

1 – Affinez la « job desc« 

La data science est un champ d’expertise interdisciplinaire qui touche au data mining, au machine learning et à l’analyse. Data scientist est ainsi devenu un terme générique pour désigner toute une myriade de métiers de la tech. Si vous espérez enrôler un spécialiste de la donnée, il vous faudra être précis dans vos besoins en matière de data. Un bon point de départ est de travailler avec les métiers pour identifier leurs objectifs et déterminer comment la data peut les aider à les atteindre. Ce faisant, vous devrez considérer chaque étape du cycle de vie de la donnée : recherche, accès, conception des modèles, création des algorithmes et des modèles prédictifs, extraction, analyse, partage, etc. Chaque phase doit être soigneusement documentée. Cela permettra d’une part de trouver le profil adéquat, mais aussi de démontrer aux potentielles recrues une certaine maturité de l’organisation dans son rapport à la donnée et donc un terrain propice à la valorisation de leurs compétences.

2 – Automatisez les affaires courantes

Trop souvent, les data scientists perdent un temps précieux à essayer de découvrir les sources de données disponibles, comment accéder à ces informations dispersées dans une multitude de silos et ensuite attendre que les propriétaires des données répondent manuellement à chacune de leurs requêtes. Ces processus peuvent être simplifiées et automatisées avec la création d’un data hub par exemple. Les data scientists ont un rôle central à jouer pour permettre à la donnée d’avoir un impact direct sur la croissance de l’organisation. Ils peuvent mener des implémentations techniques bien entendu, mais doivent surtout avoir du temps pour identifier les cas d’usage innovants et les mettre en œuvre. Ils doivent également jongler avec toutes les règles autour de la gouvernance, de la souveraineté, de la confidentialité et de la conformité des données, afin d’instaurer de la confiance et ainsi construire une nouvelle culture axée sur les données. Ces missions doivent constituer leur quotidien. Et ces experts resteront plus volontiers dans une entreprise où ils peuvent se consacrer à des projets structurants.

3 – Dénichez vos propres talents

Compte tenu de cette pénurie de talents, les entreprises ont également intérêt à examiner de près ceux dont elles disposent en interne. Organiser un hackathon auprès d’une large part de vos effectifs peut permettre d’identifier des compétences insoupçonnées en informatique ou mathématiques. Mais vous pouvez également proposer des programmes de formation pour les développeurs ou autres spécialistes du numérique afin d’en faire vos nouveaux data scientists. Il y a de fortes chances pour que vous n’ayez pas beaucoup à insister. Vos collaborateurs seront ravis d’ajouter cette nouvelle corde à leur arc, d’autant que ces rôles sont particulièrement valorisés. Essayez dans ce cadre de ne pas trop vous arrêter aux qualifications de chacun. Étant donné le rythme du changement, bon nombre d’entre elles pourraient de toute façon devenir obsolètes dans quelques années. Recherchez plutôt une aptitude à apprendre, mais aussi à échouer rapidement et à en tirer des enseignements qui permettront ensuite de mieux rebondir.

4 – Démocratisez l’accès aux données

Pour exposer plus largement vos collaborateurs aux joies de la data science, vous devrez élargir l’accès à ces données, en encourageant la collaboration entre les équipes techniques et non techniques et en leur offrant un accès à la donnée en self-service. La donnée devra être facile à trouver, de qualité et prête à exploiter. Cela peut être réalisé de manière automatisée avec des technologies de machine learning et des processus standardisés. La data science ne doit pas être quelque chose d’élitiste. Et même si vous n’avez pas l’intention de former de nouveaux experts en interne, la démocratisation de l’accès aux données vous permettra d’instaurer une culture qui simplifiera le travail des data scientists déjà en place. Et n’oubliez pas de promouvoir et célébrer les succès des projets data afin d’encourager la participation d’un plus grand nombre d’employés.

5 – Déployez les bons outils

« Il n’y a pas de mauvais outils, il n’y a que de mauvais ouvriers ». Ce dicton ne s’applique vraisemblablement pas à l’IT. Pour créer un environnement productif au sein duquel les data scientists pourront travailler efficacement et délivrer des informations capables de changer le business model de l’organisation, ceux-ci doivent être correctement équipés avec des outils de gestion intuitifs et holistique, prenant en charge l’intégralité du cycle de la donnée. De manière générale, la qualité et la modernité de l’environnement de travail sont des atouts clés pour le recrutement. Les bons outils attireront les meilleurs ouvriers.

L’exploitation de la donnée n’est pas qu’une affaire de technologie ou qu’une question de recrutement. Elle résulte d’un puissant partenariat homme-machine, impliquant des solutions innovantes bien entendu, mais aussi une culture et une organisation tournée vers la donnée.

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Pierre Joly

About the Author: Pierre Joly

Directeur des Ressources Humaines Europe du Sud chez Dell Technologies.