Le Data Scientist, à peine créé, déjà stressé

Les Data scientists sont sous pression. Nouveaux en entreprise, ils travaillent sur des projets hautement visibles qui impactent fortement la stratégie. Ils doivent s’adapter en permanence et prendre des responsabilités qui ne font pas forcément partie du poste. 

Les Data Scientists sont plutôt des hommes, pouvant jouer une dizaine de rôles différents, et déjà majoritairement stressés. C’est un des enseignements de l’étude présentée lors de la conférence DataJob 2014, le 20 Novembre à Paris par Ariane Liger-belair, directeur académique chez l’éditeur américain Sas et Mouloud Dey, directeur solutions & marches émergents, également chez Sas. L’étude a été réalisée au Royaume Uni et menée en partenariat avec Tech Partnership.

Adaptation permanente

Une grande majorité des Data Scientists affirment que leur métier est  générateur de stress. La plupart d’entre eux ont moins de 3 ans d’expérience. Impliqués sur des projets à haute visibilité et à fort impact, ils doivent jouer des rôles variés au sein des organisations et en permanence adapter leur rôle à ces nouveaux enjeux.

En particulier, ils doivent prendre des responsabilités et adopter des modes de travail qui ne correspondent pas toujours à leurs fonctions. De plus, certains de leurs résultats peuvent mettre à mal des décisions ou des projets lancés par des dirigeants de haut niveau très bien rémunérés, des HIPO (« HIgh Paid persOn »).

Les Data Scientists doivent s’intégrer dans une organisation verticale existante, tout en travaillant dans des petites équipes collaboratives horizontales. A la méritocratie verticale s’oppose la factualisation des décisions, d’équipes horizontales.

Une ressource rare et chère

Les résultats de l’enquête révèlent un accroissement important du besoin des entreprises en Data Scientists jusqu’en 2020. Ainsi on passerait de 21 400 postes ouverts en 2013, à 47 600 en 2017 (soit une augmentation de 200%)  à 56 000 en 2020 (une augmentation de 100%). Même si la France est légèrement en retard par rapport aux pays anglo-saxons on peut établir un parallèle avec l’hexagone d’ici à 18 mois.

Les trois quarts des entreprises ont beaucoup de mal à recruter des personnes expérimentées. Le salaire médian d’un Data Scientist est d’environ 70 000 € (55 000 livres). C’est 24% supérieur aux autres fonctions IT.

Pas un seul individu

Les métiers de la data au sens large requièrent des compétences très variées, qu’il est illusoire de vouloir concentrer dans un seul individu. S’il est vrai que lorsqu’on parle de Data Scientist on pense souvent aux compétences techniques, métiers et mathématiques, il ne faudra pas négliger les « soft skills » telles que la curiosité, la capacité de collaboration et de communiquer.

Au-delà de cette étude, Sas a créé une segmentation des profils types de Data Scientist basée sur une autre enquête auprès de 600 personnes. Dix profils types ont été mis en exergue, dont six dominants, avec une répartition entre homme et femme d’environ 70% et 30%. On trouve ainsi le geek, le gourou, le conducteur (le driver), le cruncher, le delivreur  (deliverer) et la voix (voice).

Le geek en tête

Le geek est majoritaire dans les profils à plus de 40%. Il est plutôt féminin et c’est d’ailleurs le seul dans ce cas. C’est un expert  technique qui programme, généralement junior, et qui est très orienté processus. Le gourou a pour sa part plutôt un profil scientifique, qui sait communiquer et à la capacité à expliquer et à convaincre sa direction.

C’est un rôle d’influence et d’évangélisation primordial. Le pilote, quant à lui est très pragmatique et centré sur les résultats. C’est typiquement quelqu’un qui gère les projets. Le cruncher a un rôle d’étude, de préparation, de normalisation et de gestion des données intensives. Il soutient les projets et les accompagnent.

Communiquer

Quant au délivreur, il est proactif, et gère des équipes collaboratives avec des approches très techniques. Il est proche de la réalisation. Enfin, les « voix » ont des missions de communication, plus conceptuelles, présentent les résultats, et dynamisent les équipes.

Quatre autres profils moins marqués, devraient se développer à l’avenir. Le « ground breaker » est un inventeur, amené a développer des nouvelles approches et modèles. Le curieux (« seeker ») recherche des données et des modèles dans le patrimoine de données existant contrairement au ground breaker qui cherche à les inventer.

Le professeur  (teacher) est un mentor et un communicant qui assure la formation et l’accompagnement des équipes, mais aussi l’engagement de l’entreprise autour d’un sujet. L’intermédiaire (lynchpin) a un rôle de pivot, presque d’administration, c’est lui qui met de l’huile dans tous les rouages.

Photo :  Ariane Liger-belair, directeur académique, le 20 Novembre.