Management

Des DSI partagent leurs pratiques pour recruter (et fidéliser) des data scientists

Bess Healy, VP senior et DSI de Synchrony : « Les données sont le carburant qui alimente nos idées, d’où l’importance pour nous d’attirer et de conserver ces compétences. »

Les compétences en science des données sont actuellement très recherchées. Pour se démarquer sur ce marché tendu, les dirigeants IT rencontrés par CIO Etats-Unis recommandent aux employeurs de proposer des postes axés sur les objectifs et laissant la place à l'innovation, et de faire en sorte que les data scientists s'épanouissent dans l'entreprise.

PublicitéLes entreprises ont de plus en plus besoin de data scientists pour donner du sens aux quantités massives de données qu'elles ont à gérer, un atout indispensable pour gagner un avantage sur leurs concurrents. D'où l'importance du recrutement et de la fidélisation de ces profils. La pénurie de scientifiques de haut niveau ne permettant pas de pourvoir tous les postes vacants, les DSI travaillent avec les spécialistes des RH et du recrutement pour attirer les candidats. Mais une fois embauchés, il faut aussi empêcher ces employés très recherchés de partir ailleurs, à la concurrence notamment. « Les entreprises ont du mal à embaucher de vrais scientifiques des données », a expliqué Brandon Purcell, vice-président et analyste principal chez Forrester Research, un cabinet d'analyse industrielle basé à Cambridge, Massachusetts. « C'est très difficile, surtout pour les entreprises de moindre importance, et moins réputées. Seuls les data scientists peuvent transformer des données en insights. (...) On réfléchit beaucoup à la manière de les embaucher et de les retenir ». Cette constatation vaut pour tous les secteurs, depuis la santé à l'agriculture, en passant par le commerce de détail, la fabrication ou la finance.

Ces experts en données, aux compétences uniques et relativement nouvelles, rassemblent et analysent des données - structurées ou non - pour résoudre de véritables problèmes métiers, en utilisant des statistiques, l'apprentissage machine, des algorithmes et le traitement du langage naturel. En tant qu'experts en big data, ils peuvent améliorer l'expérience client, développer de nouveaux produits et trouver des modèles cachés qui auront une incidence capitale sur les décisions commerciales. Sauf qu'il n'y a tout simplement pas assez de scientifiques formés à ce métier - sans même parler d'expérience - pour répondre aux demandes de toutes les entreprises. Pour aggraver ce problème, les géants de la technologie et de l'internet, comme Amazon, Google et Facebook, déploient des moyens colossaux pour attirer et embaucher ces professionnels de l'IT, avec des atouts incontestables : une immense réputation, une grande variété de projets, et bien sûr des salaires élevés et des stock-options.

Selon un rapport de Gartner datant de 2021, il est « très difficile » d'embaucher des data scientists expérimentés, et même de trouver des talents de niveau junior dans ce domaine. Un rapport publié par Forrester en 2021 arrive à des conclusions similaires : cette année, 55 % des entreprises interrogées cherchaient à embaucher des spécialistes des données. Le rapport indique également que 62 % des entreprises avaient besoin d'ingénieurs de données et 37 % d'ingénieurs en apprentissage machine, deux domaines clés pour soutenir la science des données. Ce genre d'emplois est également synonyme de rémunérations élevées. Selon Gartner, dans l'état de Washington, D.C, un data scientist avec huit ans d'expérience ou plus, peut se voir offrir un salaire de 174 000 dollars par an, et de 110 000 dollars avec deux ans d'expérience ou moins. À San Francisco, les salaires pour ces mêmes postes sont de 192 000 et 118 000 dollars respectivement. Certes, un salaire compétitif ou plus élevé est un critère clé pour attirer des scientifiques de données qualifiés. Mais ce n'est pas le seul. Il faut souvent plus que cela pour attirer ces experts. Et le tennis de table au bureau, les déjeuners pizza du vendredi et les sacs gratuits de chips aux algues, comme en témoignent responsables IT et analystes du secteur, risquent de ne pas suffire...

PublicitéSe concentrer sur l'objectif

Avec 72,4 millions de comptes clients actifs et 7 milliards de points de données, Bess Healy, vice-présidente senior et DSI de Synchrony, une entreprise de services financiers aux consommateurs basée à Stamford (Connecticut), cherche toujours à élargir son équipe de data scientists. « Comme beaucoup d'autres institutions, nos quantités de données augmentent très fortement. C'est le carburant qui alimente nos idées », a expliqué Mme Healy. « Nos besoins vont continuer à croître au fil du temps. D'où l'importance pour nous d'attirer et de conserver ces compétences. Nous savons que nous sommes tous les jours en concurrence dans ce domaine. Garder une longueur d'avance sur nos concurrents est pour nous une priorité. Nous pensons que nous sommes bien positionnés en termes de recrutement, mais nous faisons en sorte de ne pas prendre de retard », a-t-elle ajouté. Pour trouver et garder ces scientifiques de données aguerris, Synchrony propose des horaires flexibles, des possibilités de formation continue et des options de travail à distance, à domicile ou en mode hybride.

Selon Anupam Khare, vice-président senior et DSI chez Oshkosh, pour attirer les scientifiques et autres experts en données, l'entreprise mise sur une offre de projets inspirants. L'entreprise industrielle basée dans le Wisconsin conçoit et fabrique des produits très divers, notamment des camions spécialisés, des véhicules militaires et des appareils de lutte contre les incendies pour les aéroports. « Nous pouvons donner un sens à leur travail. Nous concevons et fabriquons des produits utiles pour la communauté et c'est une assez bonne motivation », a estimé M. Khare. « Nos produits sont destinés aux héros du quotidien - pompiers, soldats, travailleurs de l'environnement et éboueurs. C'est une mission importante et très inspirante... Nous pouvons facilement voir que tel modèle analytique contribue à la production, et que ces héros du quotidien peuvent travailler avec les meilleurs produits dans le meilleur délai. C'est très concret, et l'impact est visible ».

Le DSI fait également remarquer qu'Oshkosh dispose d'une technologie révolutionnaire pour exploiter les données afin d'optimiser ses activités. L'entreprise a remporté quatre années de suite le CIO 100 Award, prix qui récompense les entreprises qui utilisent l'informatique de manière innovante. Elle a aussi remporté le prix MIT Sloan CIO Leadership Award en 2021. Ces récompenses, qui témoignent de l'inventivité et de l'engagement de l'entreprise, ont un impact sur l'attractivité des professionnels. L'équipe de science des données d'OshKosh est également confrontée à des problèmes très variés, qui touchent tous les aspects de l'activité, depuis la fabrication jusqu'aux ventes et à la chaîne d'approvisionnement. « Non seulement cela diversifie leur travail quotidien, mais ça élargit les compétences des équipes », a encore déclaré le DSI. « La culture de l'équipe de technologie numérique est très innovante, évolutive, et encourage la nouveauté et l'apprentissage. Les membres de l'équipe peuvent tester des technologies qui leur semblent intéressantes », a ajouté M. Khare. « Tout à fait l'endroit où l'on peut donner vie à ses idées ».

Laissez les innovateurs innover

Selon Chandana Gopal, directrice de recherche pour The Future of Intelligence chez IDC, le cabinet d'analyse industrielle basée à Needham, Massachusetts, pour attirer et retenir les scientifiques des données, il est essentiel de les faire travailler sur une technologie de pointe et des projets intéressants. Les responsables du recrutement et les dirigeants IT doivent se rappeler que les scientifiques des données sont des professionnels de très haut niveau, souvent titulaires d'un doctorat en mathématiques ou en science des données. Ils ont envie de résoudre des problèmes difficiles, critiques pour l'entreprise, susceptibles aussi de présenter un avantage plus large pour la science, leur communauté ou la société. Et si ce problème n'a jamais été résolu auparavant, c'est encore mieux. « S'ils s'ennuient dans ce qu'ils font, ils ne resteront pas », a déclaré Mme Gopal. « Il faut leur réserver une place spéciale dans l'écosystème, ne pas les impliquer dans la préparation des données et les faire travailler sur les sujets les plus intéressants. Il faut aussi les associer à des équipes où il y a des commerciaux pour les mettre en contact avec les besoins clés de l'entreprise. Enfin, il faut intégrer dans leur équipe des personnes qui comprennent les données ».

Les entreprises ne doivent pas non plus faire des promesses qu'elles ne peuvent pas tenir, ou qu'elles n'ont pas l'intention de tenir, car retenir les data scientists est tout aussi difficile que de les recruter. « Il est important que les scientifiques des données puissent accompagner les projets jusqu'à leur réalisation. Et si l'entreprise dispose d'un logiciel capable d'effectuer des tâches peu qualifiées ou répétitives, il vaut mieux qu'elle forme des gens à cela pour libérer ses meilleurs spécialistes des données de ce genre de tâches », a encore expliqué Mme Gopal. « Il faut les stimuler, les valoriser, leur montrer que les dirigeants ont envie d'utiliser les données ».

Conseils et stratégies d'embauche

Des dirigeants IT comme Bess Healy, la vice-présidente senior et DSI de Synchrony, et Anupam Khare, le vice-président senior et DSI chez Oshkosh sont d'accord pour dire qu'il faut recruter des talents de haut niveau en science des données. À l'instar de Mme Gopal d'IDC et d'autres responsables informatiques et analystes du secteur, voici les conseils qu'ils donnent pour recruter et retenir ces professionnels de l'informatique particulièrement recherchés :

- Leur offrir un but. En matière d'emploi, les scientifiques des données ont l'embarras du choix. S'ils s'ennuient dans ce qu'ils font, ils ne resteront pas. Il est important de stimuler leur curiosité et leur dynamisme en leur proposant des projets d'avant-garde ou en leur donnant un travail qui sert une cause. En particulier, il faut faire en sorte que les scientifiques des données se sentent indispensables en leur confiant des projets essentiels à la mission de l'entreprise.

- Les libérer des tâches secondaires. Si les scientifiques des données peuvent souvent accomplir toute sorte de tâches scientifiques, du nettoyage des données à la collecte d'informations à partir de modèles en production, ils sont plus efficaces - et plus heureux - quand ils sont soutenus par une équipe. Il est important de les laisser se concentrer sur leur travail créatif et de confier le travail d'ingénierie et de préparation des données à des ingénieurs de données et à des ingénieurs en apprentissage machine. Il est également utile de choisir parmi ses employés ceux qui sont les plus compétents en matière de données et de les associer en tant qu'experts à l'équipe de science des données, afin qu'ils puissent aider les vrais scientifiques des données à créer une valeur adaptée aux besoins de l'entreprise.

- Les connecter à l'entreprise. S'assurer que les scientifiques des données, ou les équipes de data science ne travaillent pas de manière isolée. Il faut les connecter à l'équipe métier afin qu'ils collaborent sur les questions importantes et que leur impact sur l'entreprise soit toujours mesurable.

- Créer un pipeline d'outils - et de talents. En plus de s'assurer que les data scientists sont soutenus par des ingénieurs des données, il est important de mettre en place des logiciels intelligents pour gérer les tâches secondaires et répétitives, et d'envisager un partenariat avec des universités et des collèges pour créer un pipeline de stagiaires et de nouveaux diplômés qui renforceront son équipe de support à la science des données.

- Se former pour garantir une réussite sur le long terme. Comme dans tout domaine IT, les techniques et outils de science des données progressent constamment. Il est important d'aider les scientifiques des données à se maintenir à niveau en leur proposant des formations continues, et de donner aux employés actuels la formation dont ils ont besoin pour assumer des rôles d'analyse de données qui aideront les véritables scientifiques des données.

- Offrir une bonne rémunération. Évidemment, malgré tout cela, si l'entreprise n'offre pas un salaire au taux du marché, la bataille risque d'être difficile. Elle doit faire en sorte que la rémunération proposée est égale, voire supérieure, à celle d'entreprises équivalentes en taille et à celle de ses concurrents. Elle doit veiller aussi à ce que son offre soit assortie de certains avantages, par exemple, la possibilité de travailler à distance et des horaires de travail flexibles.