Quel rôle pour les Docteur.e.s / PhDs dans la transformation digitale des entreprises ?
par Amandine Bugnicourt, PhD et Dounia Belghiti, PhD

La révolution digitale et le big data ont bouleversé les entreprises depuis près de dix ans. Sources d’opportunités à saisir, ils ont aussi engendré des défis humains majeurs pour les sociétés. L’attractivité et la rétention des talents permettant de se transformer en profondeur est l’un des enjeux sur lequel tous s’accordent. Notre regard multiple d’acteurs de l’écosystème doctoral nous conduit à penser que les docteurs sont des atouts à divers niveaux pour les entreprises face à ce défi.

À travers les propos de différents experts du domaine, recueillis au premier semestre 2019, nous reviendrons ici sur les caractéristiques de la transformation digitale et les compétences nécessaires chez les collaborateurs recherchés par les entreprises, et en particulier l’apport des docteurs, dans ce nouveau contexte. Nous nous appuyons notamment sur les témoignages d’Etienne de Rocquigny, Président de l’Opération Data, de Joseph Pellegrino, ex-Chief Data Scientist de KERNIX, et de Stephane Cordier, ex-directeur d'AMIES.

Transformation digitale : les piliers de la réussite

Depuis 10 ans, le terme de transformation digitale a émergé comme étant le défi majeur auquel les entreprises sont confrontées. Quelle que soit leur taille et leur secteur d’activité, elles sont amenées à se repenser en profondeur dans leurs technologies, leurs organisations, leurs propositions de valeurs. On parle alors de disruption des business models : les data et algorithmes permettent de réimaginer produits /services et expérience utilisateur associée.

Les défis technologiques sont forts certes. Néanmoins, notamment « dans les secteurs matures ou traditionnels de notre économie (comme la logistique agricole, déménagement, etc.), pour réussir la transformation digital – ou plutôt désormais, la transformation data-algorithmique -, c’est toute une nouvelle culture partagée de l’innovation et du digital qu’il faut mettre en place dans l’entreprise », commente Etienne de Rocquigny, Président de l’Opération Data en partenariat national avec Bpifrance et ayant dirigé en 2015 le Livre Blanc "Modèles, Data et Algorithmes : Les nouvelles frontières du numérique". Il témoigne d’une accélération depuis 2010 : « les briques technologiques sont déjà largement présentes, de l’acquisition de données massives à la puissance de calcul, et ne constituent donc plus un verrou ». Pour le dirigeant de PME, la modélisation des processus et phénomènes va lui permettre de prendre des décisions bien plus optimales, robustes et d’enclencher la scalabilité du développement. Parmi les piliers de la réussite de la transformation digitale dans une entreprise qu’Etienne de Rocquigny identifie, il précise « il faut penser à la valeur en premier lieu via une hiérarchisation des « douleurs » (interne : argent ou temps perdu, risque, insatisfaction client et/ou externe : besoins non satisfaits qui permettront de commercialiser un nouveau service ou produit). Cela nécessite tout autant une fine connaissance de ses clients et des données métiers associées, qu’une collaboration entre experts data, experts métiers et dirigeants, avec une organisation agile et rapide […] ».

KERNIX fait partie de ces entreprises œuvrant de longue date dans l’aire du digital. En 2014, afin de prendre le virage de la data, l’entreprise s’est étoffée d’un data lab. Joseph Pellegrino, ex-Chief Data Scientist du Kernix Lab expliquait : « Nos clients sont très variés, de la startup aux grands groupes. Ils sont aussi bien dans les secteurs de la banque et de l’assurance, que dans l’industrie, les médias ou la santé. Le point commun entre tous nos clients est qu’ils souhaitent résoudre une problématique grâce aux données qu’ils ont collectées ou qui sont disponibles en Open Data. Il s’agit par exemple d’améliorer les performances de processus existants (acquisition de clients, gestion des stocks…) ou de créer de nouveaux services (moteur de recommandation, prédiction d’éligibilité à un produit…). »

Le CIGREF, association de grandes entreprises et administrations publiques qui se donne pour mission de réussir le digitale, recrute de longue date des doctorants et docteurs afin de mieux comprendre l’impact du numérique sur les métiers et organisations des entreprises. Déjà en 2005, le Cigref avait conduit une étude sur la place des docteurs en informatique en entreprises (CIGREF, Docteurs en informatique : quelle(s) carrière(s) en entreprise ? , Mai 2011). Plus récemment, le CIGREF a publié un ouvrage qui revient sur les neuf défis majeurs pour mettre en œuvre la nécessaire transformation digitale des entreprises (CIGREF, Entreprise 2020 à l’ère numérique, enjeux et défis, 2016). Parmi ceux-ci, citons la culture numérique, l’innovation, la collaboration au sein d’écosystèmes ou encore l’attractivité et la rétention des meilleurs talents. D’après le CIGREF, les dirigeants devront s’entourer d’experts pour réussir cette transformation. Ainsi, la lecture des principaux challenges pour l’entreprise 2020 par le CIGREF voit une opportunité dans l’intégration en entreprises des docteurs issus des sciences dures comme des sciences humaines et sociales.

Transformation digitale: une révolution humaine avant tout

Évidemment ces changements profonds s’accompagnent de changement dans les compétences dont les entreprises ont besoin de s’entourer. On pense d’emblée aux compétences scientifiques et techniques en data sciences, machine learning, intelligence artificielle. Le premier apport des docteurs dans les entreprises est ainsi sur les problématiques techniques et l’algorithmie. Ce besoin s’est traduit par l’émergence de nouveaux métiers tels que des data scientists, data analysts, data engineers, etc.. À noter, le métier de data scientist est considéré comme « le plus sexy du 21eme siècle » par Harvard Business Review (H.Davenport, Data Scientist: The Sexiest Job of the 21st Century, 2012).

Il s’agit d’un secteur de l’emploi très dynamique où la demande progresse plus vite que l’offre. Dans son rapport de 2016 « The Future of Jobs - Employment, Skills and Workforce Strategy for the Fourth Industrial Revolution », le World Economic Forum prévoit un gain net de 2 millions d’emplois en informatique, mathématiques, architecture et ingénierie dans les pays étudiés entre 2015 et 2020.

Il y a donc bien une guerre des talents en cours sur laquelle revient le DAP (Data Analytics Post) dans une série d’articles sur les « emplois dans la data ». Isabelle Belin y revient sur les différents métiers ainsi que les nouvelles formes de carrière, avec un turn-over rapide et des alternances entre salariat et free-lance.

Les demandes pour des profils issus d’un doctorat sont très importantes à ces postes. Ainsi, Dounia Kamouni Belghiti, Présidente de PhDTalent, qui organise chaque année le PhD Talent Career Fair précise : « le domaine des data sciences a été le plus important en termes de réservations de stands en 2018. Aussi, nous avons noté au sein de PhDTalent, une croissance de demande d’experts pour des missions courtes sur des problématiques touchant au domaine du numérique. Pour répondre à cette affluence, nous avons dû constituer avec notre partenaire Dataswati un pôle d’expert PhD pouvant être placés rapidement en entreprise. Les experts PhDs ont une capacité certaine à formaliser un problème complexe et cela constitue 80% du travail d’un data scientist ». Amandine Bugnicourt, Directrice associée d’Adoc Talent Management, ajoute : « Les data scientists et autres experts en machine learning sont le premier type de poste en nombre pour lequel nous avons accompagné des entreprises dans leurs recrutement en 2018, pour des secteurs allant de l’aéronautique à la finance, de l’IoT au conseil, etc. La discipline d’origine des docteurs recrutés à des postes de data scientists est souvent les mathématiques appliquées ou l’informatique, mais aussi l’astrophysique, la mécanique des fluides, la biomodélisation/bioinformatique, l’économétrie ou la sociologie… car dans tous ces domaines, les jeunes chercheurs apprennent à manipuler de gros volumes de données (collecte, nettoyage, traitement des données) pour en tirer du sens. »

Joseph Pellegrino expliquait qu’au Kernix Lab : « nous cherchons des gens ayant été confrontés à l’exploration, l’analyse et la modélisation de données et capables de faire preuve d’esprit critique par rapport aux résultats obtenus. Nous avons donc recruté des docteurs issus de sciences expérimentales, car grâce à l’expérience acquise durant leur doctorat, ils disposent de ces qualités et ils ont analysé des données réelles, assez proches de celles dont nous disposons dans nos projets. Ils ont aussi acquis lors de leur formation les compétences en mathématiques, en statistiques et en programmation qui sont clés pour le métier de data scientist. Par ailleurs, l’expérience du doctorat implique souvent une démarche de design expérimental. Ils ont ainsi appris à analyser les problèmes et à formuler des hypothèses. Cette démarche est très proche de celle que nous adoptons pour traduire des enjeux métiers en problématiques data. Enfin, les docteurs que nous avons recrutés sont très curieux et ils s’épanouissent en apprenant. Nous sommes dans un secteur où tout évolue très rapidement et c’est cette soif d'apprentissage qui constitue une compétence clé pour identifier le meilleur outil ou la meilleure technique permettant de résoudre un problème donné ».

L’attractivité de la France est forte pour les entreprises internationales du digital souhaitant investir dans la recherche et le développement de nouvelles briques technologiques. Citons des acteurs majeurs comme Facebook, Huawei, Google ou Fujitsu. Parmi les raisons phares affichées par ces sociétés pour choisir la France figurent la qualité du vivier de talents en mathématiques et dans les disciplines connexes, la richesse de l’écosystème de l’innovation et les politiques publiques de soutien à l’innovation.

Transformation digitale : une nécessaire hybridation à tous les étages !

La diversité des talents et acteurs est et sera de plus en plus un gage de réussite : entre disciplines et cursus variés, entre métiers, entre grands groupes, PME, startups, académiques, etc. Cela nécessite de faire se connaitre et se rencontrer des acteurs multiples.

Le partage de la culture numérique et de l’innovation fait partie des leviers les plus largement cités par les acteurs interrogés, que cela soit à l’échelle d’une entreprise ou de la société. Faire connaître ces nouveaux enjeux et la variété des acteurs académiques comme entrepreneuriaux est un levier auquel s’attellent des structures comme DAP, à travers un media dédié à faire s’exprimer les acteurs de la data science, ou AMIES (agence maths-entreprises), qui a été à l’origine en 2015 d’une étude sur l’impact socioéconomique des mathématiques (Etude de l’impact socio-économique des Mathématiques en France - Les Mathématiques, un atout essentiel pour relever les défis de demain : connaissance, innovation, compétitivité, mai 2015).

Stéphane Cordier, ex-directeur d'AMIES, partage des exemples d’actions pour faire collaborer des acteurs variés « À Orléans, j'ai organisé en 2014, une semaine d'étude mathématiques entreprises (SEME) qui consiste à faire travailler des doctorants par équipe (de 6 en général) sur des problèmes proposés par des entreprises (4 en général, de toutes tailles, les PME étant la cible prioritaire). […]. Outre les pistes de solution souvent originales qui sont proposées en fin de semaine, cela contribue à montrer, sur des exemples concrets, l'intérêt pour les entreprises de travailler avec des docteurs […]. Cela a débouché sur des contacts fructueux, des embauches ou des collaborations durables […] En mars 2017, nous avons également mis en place à Orléans un projet "Institut Convergence Orléans Numérique", qui rassemble les acteurs du numériques (étudiants, chercheurs, entreprises) afin de mieux les faire (se) connaitre. […] On apprend à travers des évènements sur le campus universitaire ou sur le lieu French Tech, le Lab'O, à travailler ensemble ».

Stéphane Cordier revient également sur l’interdisciplinarité nécessaire pour traiter des problématiques data en entreprise : « Nous avons également mis en place une graduate school GSON[…]. L'idée est de faire travailler ensemble des étudiants ayant des parcours différents et les habituer dès leur formation au travail collectif dans un cadre interdisciplinaire. L'objectif est de former des data scientists, mais comme cela est expliqué dans l'article qui a popularisé ce terme, en 2012, le data scientist est une denrée rare, une personne qui maitrise à la fois les méthodes mathématiques, les techniques informatiques, les aspects marketing, expert du domaine d'application avec des notions juridiques... bref data scientists est une notion qui doit plutôt être comprise au sens "pluriel" et c'est bien l'esprit de la GSON. »

Afin de permettre cette meilleure hybridation entre acteurs et disciplines, les docteurs nous apparaissent être des « ponts » entre secteurs académique et entrepreneurial, capables de partager la culture de la recherche et de l’innovation qu’ils portent en eux. C’est pourquoi leur intégration dans des entreprises face à la révolution digitale nous semble un levier de réussite.

À propos de l'auteur
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Amandine Bugnicourt, PhD est CEO du cabinet Adoc Talent Management. Dounia Belghiti, PhD est présidente et co-directrice de PhDTalent.