Longtemps vu comme une discipline scientifique, la démocratisation de la data dans le quotidien pousse les entreprises à s’intéresser à la formation de leurs salariés dans ce secteur. Afin d’apporter un débat construit et des réponses à leurs questionnements, DataScientest a organisé, ce mardi 13 décembre à La Défense, la première édition des Cercles de la Data, une réunion de 40 décideurs Data et Formation. Lors de sa première table ronde, la question de savoir si la data doit rester un secteur d’experts a été abordée.
Quel est l’intérêt de cette table ronde ?
Cette réunion, organisée et dirigée par DataScientest, a permis à 5 invités, choisis en amont, de venir partager leurs connaissances et discuter des enjeux et des thématiques que cette question aborde. Les 5 invités de cette table ronde étaient : François-Xavier Vieil, Responsable Programme Data, Groupe BPCE – Agnès Gimenez, Training Engineering Project Manager, Total Energies – Aurelia Dine, Data Culture Program manager, Technip Energies – Jean François Deldon, Data leader, Michelin, et Eric Pestel, Responsable formation et transformation digitale, SAFRAN.
En venant à cet événement, nos invités souhaitaient savoir ce qui se fait ailleurs, obtenir des réponses ou des conseils de partenaires et de personnes expertes dans leurs domaines.
Faut-il acculturer la Data Science aux non-initiés ?
Lors de la table ronde, les participants ont pu parler de l’intérêt et des moyens d’acculturer des milieux ou des communautés qui ne connaissent pas le domaine de la Data Science.
Pour Eric Pestel, les experts de la data ont besoin des non experts, car ces derniers apportent une grande quantité de nouvelles données.
Jean François Deldon rejoint sa position en affirmant qu’il faut sensibiliser les non-initiés à la data, car ils peuvent apporter de nouvelles idées pour de nouveaux projets “il faut faire se rencontrer ceux qui veulent faire les choses et ceux qui peuvent le faire” s’exprime-t-il.
Aurélia Dine clarifie le sujet : “Sans business, les données restent des données. C’est à nous de les exploiter et plus nous sommes à savoir les exploiter, plus nous partagerons des données de qualités.”
Comment démocratiser la Data Science ?
Selon nos experts, pour pouvoir sensibiliser ces nouvelles communautés, il faut démystifier la Data Science. Pour cela, Agnès Gimenez parle de montrer l’utilité de la Data Science, en donnant des exemples concrets, des cas d’usages dans le quotidien de ces communautés. Elle présente aussi l’usage de moyens de formation intuitifs comme des E-learning ou des articles de formation expliquant les principes de la Data Science. Elle appuie également sur l’importance du bouche-à-oreille, pour la dimension humaine et la communication positive qu’il crée.
François Xavier Vieil et Jean François Deldon montrent la difficulté de quantifier l’intérêt et le changement que cette démocratisation produit, chaque communauté est différente et nécessite des moyens d’approche particuliers. Néanmoins, Jean François Deldon parle d’un petit changement très important “Avant nous devions aller solliciter les collaborateurs pour avoir des sujets de nouveaux projets, désormais, ce sont les collaborateurs qui viennent nous solliciter”, preuve que les mentalités commencent à changer.
Quels sont les obstacles ou les échecs rencontrés à cette acculturation ?
A la suite de cette question, Aurelia Dine émet le manque de formation à jour, ainsi que la nécessité d’un apprentissage en continu en raison de l’évolution permanente des outils ou de la manière de travailler la data. A ce sujet, Eric Pestel émet la peur des sociétés de mettre une pression abusive sur les salariés pour qu’ils se forment, l’objectif est de trouver un moyen pour qu’ils le fassent et le demandent d’eux-mêmes. Aurelia Dine reprend la conversation en indiquant que la solution de rémunérer ceux qui se forment, souvent par une prime ou une augmentation de salaire, ne fonctionne pas. La plupart du temps, les salariés font la formation le plus rapidement possible afin de toucher la récompense, sans se former réellement. L’objectif en 2023, selon nos 5 invités, est de trouver le moyen de créer le désir de se former chez les collaborateurs. Jean-François Deldon précise aussi la nécessité de ne pas trop embellir la Data Science, pour ne pas frustrer les communautés ou leur donner le sentiment d’un objectif impossible à atteindre, il faut trouver un équilibre entre emballement et frustration. Il s’exprime aussi sur la notion de timing lorsque l’on forme des collaborateurs, il est important de ne pas les former trop rapidement et de manière excessive au risque de voir apparaître beaucoup de frustration chez ces derniers, à cause de la forte demande d’accompagnement qui sera nécessaire pour aider chaque apprenant.
La discussion s’est terminée sur un avis commun de devoir former et accompagner ces communautés dans leur découverte de la Data Science, leur montrer les possibilités d’évolution et les changements dans leurs quotidiens et dans leurs métiers. Créer l’envie et la motivation de se former en leur offrant une expérience intuitive.
Au cours de cette table ronde, nos invités acteurs ont pu mettre en avant l’intérêt de former ceux qui ne connaissent pas la Data Science. Des limites et des contraintes ont aussi pu être identifiées et ne demandent qu’à être dépassées, notamment grâce à DataScientest et à ses différentes formations dans le domaine de la Data Science pour les entreprises. Avec DataScientest, former ou recruter les prochains experts de la data grâce à la formation POEI ou en découvrant les offres proposées en prenant rendez-vous avec notre VP Sales. Si cet article vous a plu, et si le domaine de la Data Science vous intéresse, n’hésitez pas à découvrir les autres sujets abordés pendant les Cercles de la Data en visitant notre blog.
