Le Data Scientist : enjeux du profil, impacts sur les organisations

Non Confidentiel Confidentiel Le Data Scientist : enjeux du profil, impacts sur les organisations Programme : MASTERE - 2014 - Grenoble (2013-2014) Année : 2013-2014 EA - Session de programme : Mission Thèse 2013-2014 Nom de l'étudiant : Pougnard Raphaël Nom du tuteur / évaluateur : Pigni Federico A renseigner s'il s'agit d'une alternance: Nom de l'entreprise : CGI Ville : Grenoble Pays : France Fonction occupée durant le stage : Consultant en Business Intelligence Résumé informatif de la mission : Les données sont des actifs que les organisations devront recentrer dans les processus décisionnels stratégiques et opérationnels pour saisir de nouvelles opportunités, mieux connaitre leur marché et mieux se connaitre ellesmêmes. Ces activités nouvelles font appel à des ressources techniques, technologiques, mais surtout humaines inédites. Nouveau métier peu connu et mal défini, le Data Scientist a potentiellement de forts impacts sur l avenir de l entreprise. Quelles missions rentrent dans son champ d action? Quelles compétences techniques, business et humaines doit il avoir? Quel est son rôle vis-à-vis du reste de l entreprise? Où se place-t-il dans l organisation? A quel moment les entreprises devraient-elle le recruter? Quel management adopter pour des projets si transverses? Par une analyse lexicale d offres d emploi, des entretiens avec des professionnels du secteur, et des études de cas, cette thèse définit le profil complexe du Data Scientist. Le recueil d informations selon six axes, son analyse, et les conclusions nous ont permis de tirer des recommandations pratiques sur les missions stratégiques qu il aura à mener ; à mieux définir ses interactions avec les métiers et la DSI ; à cerner les compétences, savoirs, et savoirs-être qu il devra avoir; à décider d un modèle de placement selon la chaine de valeur de l organisation ; à préciser le tempo dans lequel l entreprise doit investir ; et à émettre des conseils sur les méthodologies à utiliser. Mots-clés principaux décrivant la mission INFORMATIQUE - ANALYSE INFORMATIQUE SCIENCE DU MANAGEMENT - AIDE A LA DECISION MANAGEMENT - MANAGEMENT TECHNOLOGIQUE TRAITEMENT DE L'INFORMATION - ANALYSE DE L'INFORMATION

CGI & GRENOBLE ECOLE DE MANAGEMENT Etude de cas : TOTAL MARKETING & SERVICES Le Data Scientist : enjeux du profil, impacts sur les organisations Thèse Professionnelle de Mastère spécialisé en Management Technologique et Innovation Raphaël Pougnard 04/12/2014 2

INTRODUCTION RESUME Les données sont des actifs que les organisations devront recentrer dans les processus décisionnels stratégiques et opérationnels pour saisir de nouvelles opportunités, mieux connaitre leur marché et mieux se connaitre elles-mêmes. Ces activités nouvelles font appel à des ressources techniques, technologiques, mais surtout humaines inédites. Nouveau métier peu connu et mal défini, le Data Scientist a potentiellement de forts impacts sur l avenir de l entreprise. Quelles missions rentrent dans son champ d action? Quelles compétences techniques, business et humaines doit il avoir? Quel est son rôle vis-à-vis du reste de l entreprise? Où se place-t-il dans l organisation? A quel moment les entreprises devraient-elle le recruter? Quel management adopter pour des projets si transverses? Par une analyse lexicale d offres d emploi, des entretiens avec des professionnels du secteur, et des études de cas, cette thèse définit le profil complexe du Data Scientist. Le recueil d informations selon six axes, son analyse, et les conclusions nous ont permis de tirer des recommandations pratiques sur les missions stratégiques qu il aura à mener ; à mieux définir ses interactions avec les métiers et la DSI ; à cerner les compétences, savoirs, et savoirs-être qu il devra avoir; à décider d un modèle de placement selon la chaine de valeur de l organisation ; à préciser le tempo dans lequel l entreprise doit investir ; et à émettre des conseils sur les méthodologies à utiliser. 3

REMERCIEMENTS Je tiens tout d abord à remercier Federico Pigni, directeur de cette thèse. Par sa passion et son dévouement, il m a permis de prendre la hauteur nécessaire à la rédaction de ce document tout en m alimentant par sa méthode, son savoir pour ne pas me laisser dérailler. Je tiens aussi particulièrement à remercier François Blondel, mon manager, qui a su me lancer, me faire réfléchir, m aiguiller et m encourager, tout en me laissant libre de développer ma pensée, ma maturité et la confiance nécessaire à l accomplissement d un tel travail. Je tiens à remercier mes responsables, Renaud Cochet et Thibaut Reboullet qui m ont permis de travailler à CGI, et d évoluer dans un environnement propice au développement des compétences managériales, et de l esprit d innovation nécessaire dans ce monde extrêmement mouvant. Sans compter leurs encouragements et leur participation à cette thèse qui m ont permis de capitaliser autour de la valeur qui y est injectée. Je voudrais également remercier mon client, Arnaud Thomas, pour sa participation, ses encouragements et son énergie. Merci de m avoir laissé libre de participer à des sujets sur lesquels je n étais pas nécessairement impliqué. Je tiens à remercier chacun des membres, un par un, des équipes TOTAL à Grenoble et Lyon qui m ont entouré depuis plus d un an. Ils m ont permis de m intégrer et d apprendre dans la bonne humeur et m ont laissé prendre le temps de bien faire les choses. En particulier Chloé, pour son aide dans l alimentation de la revue de littérature, et Gaël, qui a su m éclairer dans l obscurité des soirées de travail. Enfin, je remercie ma famille et mes amis pour leur aide et leur soutien indéfectible. 4

TABLE DES MATIERES TABLE DES MATIERES Introduction... 3 Résumé... 3 Remerciements... 4 Table des matières... 5 Introduction (Thématique)... 7 Un nouveau paradigme à saisir pour le business... 7 Les difficultés techniques connues et adressées... 7 Des difficultés managériales encore floues... 8 Lien entre le sujet choisi et la mission en entreprise... 9 Partie Thèse...10 Methodologie...10 Présentation de la méthodologie...10 Le modèle...10 Recueil d informations Pour alimentation du modèle...13 Offres d emploi...13 Entretiens...19 Etudes de cas...26 Vue globale...31 Analyse...33 Synthèse du recueil d informations...33 Missions...33 Caractéristiques...34 Rôle...35 Placement...36 Quand...37 Comment...38 Partie conclusive...40 5

Discussion / Conclusion...40 Apports théoriques...40 Limites théoriques...41 Limites méthodologiques...41 Pistes de prolongement...41 Annexes...43 Analyse lexicale complète...43 Interviews...47 Renaud Cochet...47 Thibaut Reboullet...50 Arnaud Thomas...53 Références...58 6

INTRODUCTION (THEMATIQUE) UN NOUVEAU PARADIGME A SAISIR POUR LE BUSINESS La révolution des données est en marche : avec 12 Milliards d objets connectés et une augmentation de 90% de la quantité de données stockées ces deux dernières années 1, le monde entier est en passe d être mis en données. Ces objets et enregistrements ne sont rien d autres que des représentations de l activité humaine. On sous-estime certainement encore les possibilités offertes par leur analyse, afin de comprendre, cerner, détecter et prévoir les comportements d un groupe ou d un individu en particulier. D un autre côté, les progrès quasi exponentiels des capacités informatiques de stockage, de calcul et de mise à disposition permettent de traiter ces données et de les restituer aussi bien à un consommateur, qu à un professionnel n importe où, n importe quand, en quasi temps-réel. Vu au travers du prisme de l entreprise, cette révolution est un point d inflexion stratégique qui créé des risques, menaces, mais surtout qui produit des opportunités semblables à celles des innovations de rupture les plus importantes. Quatre types de stratégies clients «datadriven» sont exacerbés par cette nouvelle donne : réduire les coûts ; recruter des clients ; récompenser la fidélité ; personnaliser l expérience 2. Recruter des clients par une stratégie data-driven, c est le service qu offre Google avec Adwords à toutes les entreprises. En parallèle, quatre axes de valorisation en temps réel pour l entreprise sont maintenant accessibles : détection; visibilité de masse; expérimentation ; coordination 3. Par exemple, Starbucks, lors du lancement d un nouveau produit, a pu analyser l accueil que lui ont réservé ses consommateurs sur Twitter. Ainsi, il a pu être détecté un désamour du consommateur pour le nouveau café, et cerné que ce problème venait du prix. Dès le lendemain, Starbucks a adapté ce prix et le lancement fut un succès. 4 Chez ThyssenKrupp, avec l aide de CGI, la décision de connecter et d analyser l ensemble de l activité de leurs ascenseurs a été prise. Grâce à des modèles prédictifs d usure de leurs pièces, ils peuvent mettre en relief l utilisation de n importe quel ascenseur et prévoir les pannes ; ou bien encore, connaitre le problème dès qu il se produit. Ainsi ThyssenKrupp peut proposer un niveau de service d une valeur ajoutée supérieure par rapport à ses concurrents et peut optimiser son service de maintenance en réduisant les coûts engendrés. LES DIFFICULTES TECHNIQUES CONNUES ET ADRESSEES Pour atteindre ces possibilités, la réalité est remplie de défis. Des défis techniques et technologiques d abord. En effet, récupérer, stocker, transformer une quantité de données aussi grande qu hétérogène et déstructurée n est pas sans mal. Les schémas historiques du stockage ont été remis en cause et de nouvelles solutions ont été imaginées (Solutions NoSQL : MongoDB, Cassandra ou Redis). Il en va de même pour les transformations et traitements (Infrastructures distribuées ; Memtables). 5 7

Il a fallu sortir des schémas historiques des bases de données, dites relationnelles, afin de pouvoir distribuer le stockage et le traitement de ces données. La quantité n est d ailleurs pas le seul défi à gérer dans l approche, il y a aussi et surtout la richesse et l hétérogénéité des sources qui nous mettent face à des données déstructurées comme des textes, de la vidéo, des données sonores, en provenance du milieu de la santé, d un appareil mobile, ou d une caméra de vidéosurveillance 6 L approche centralisée du stockage doit maintenant faire de la place à un modèle de stockage qui s adapte au cycle de vie de la donnée et à sa complexité 7. Et même si aujourd hui il s agit de manager du contenu déstructuré, les plus avancées des entreprises aux stratégies data-driven font face à l étape suivante : quelles données tirer de ces milliards d appareils mobiles ou senseurs en général qui feront la valeur de nouveaux services, et nouvelles analyses, demain. DES DIFFICULTES MANAGERIALES ENCORE FLOUES Mais qui dit nouvelles techniques et technologies pose alors la question des nouveaux savoirs et savoir-faire nécessaires pour les mettre en place, les exploiter. Ce changement de paradigme demande aux professionnels de gérer le chaos avec de nouveaux profils et de nouvelles expertises 8, là où auparavant nous avions un milieu organisé. Comme énoncé plus haut, c est d abord un défi technique qu il faudra traiter avec le recrutement de profils experts. Bien que les solutions créées soient d une richesse et complexité importantes, les éditeurs et fournisseurs sont au rendez-vous. Reste alors à former des professionnels aux compétences adéquates. Mais la question n est pas seulement technique. Le traitement des données affecte directement la stratégie de l entreprise. Le problème de management est donc transverse et chamboule les modèles établis : une DSI et un métier travaillant avec des interfaces ; des projets souvent menés en cycle en V ; des compétences techniques et métiers imperméables entre les collaborateurs. On entrevoit alors le problème de management sur lequel il faudra que l entreprise tranche pour prendre le meilleur du point d inflexion stratégique le plus important depuis internet : Le Data Scientist est le nouveau métier consacré, central, et pivot d une révolution business en marche 9. Quelles compétences techniques, business, méthodologiques et humaines doitil avoir? Face à une problématique aussi technique que business, où doit-on placer ces compétences dans l entreprise? De quelle typologie de management, de gestion des interactions, et de quels processus doiton entourer ces compétences pour optimiser leur création de valeur et impact business? La structure et la culture de l entreprise devrait-elle être conduite vers le changement afin de mieux s adapter à cette donne? 8

LIEN ENTRE LE SUJET CHOISI ET LA MISSION EN ENTREPRISE TOTAL, 1 ère entreprise française du CAC40, 25 ème compagnie mondiale (Forbes) tous secteurs confondus, se divise en trois entités : une branche extraction ; une branche raffinage et chimie ; et une branche marketing et services. Cette dernière est un retailer de produits pétroliers et de services associés. Comme tout retailer, elle fait face aux enjeux de la fidélisation et de la montée en valeur des services fournis aux clients. Employé chez CGI depuis plus d un an, je fais parti d une structure innovante accolée à une TMA historique prenant en charge la maintenance du data warehouse de TOTAL Marketing & Service. Cette structure, BING (BI Next Generation) a pour objectif d accompagner TOTAL M&S dans le virage vers l entreprise numérique de demain assouplissant le cadre d une relation client fournisseur qui parfois peut entraver une agilité nécessaire dans le milieu incertain de l innovation. BING a été créé comme un laboratoire d innovation, un bac à sable permissif pour les expérimentations potentiellement créatrices de valeur. Dans ce cadre, j ai pu m intéresser à chacun des chaînons de la Business Intelligence générique : acquisition ; transformation ; restitution. Naturellement, l objectif était de coller aux besoins des métiers et d aller au-delà dans la montée en valeur lorsque c était possible. Un projet de segmentation client a permis d effleurer les problématiques qu un Data Scientist rencontrerait dans son installation et l exploitation des données dans une grande entreprise. 9

PARTIE THESE METHODOLOGIE PRESENTATION DE LA METHODOLOGIE Centrée sur le Data Scientist, il est nécessaire de comprendre l ensemble des facteurs influençant son action dans l environnement complexe de l entreprise. Le recueil d informations, l analyse, l émission d hypothèses et de réponses aux questions précédemment énoncées se font en mettant en perspective chacune de ces étapes avec la complexité de ce système. La première étape est donc de définir cet environnement en caractérisant chacun des éléments participants. Cette étape est en fait le choix d un modèle sur lequel est basée l étude. Ensuite, il est nécessaire de placer le Data Scientist dans ce système afin de comprendre quelles sont les influences autour de lui. Grâce à cela, il sera possible de construire un modèle centré sur le Data Scientist, entouré des éléments qui l influencent. D autre part, une des étapes cruciales de cette thèse est dans le recueil de données et informations tant qualitatives que quantitatives. Ces informations nécessitent d être organisées et classées pour faciliter leur analyse et leur réutilisation lors de l écriture d un recueil de recommandations. C est pour cette raison qu un système de classement en accord avec le premier modèle est réalisé. Cela permet, une fois le recueil terminé de revenir au premier système qui tient compte de toute la complexité de l environnement de l entreprise. LE MODELE Le Data Scientist, par sa technicité et les ressources qu il utilise, est fortement emprunté d un rôle IT tant par son champ d action que par ses compétences et les ressources dont il a besoin pour évoluer. De plus, le bouleversement des pratiques et des business models expliqué dans l introduction nécessitent des évolutions culturelles importantes qui vont de pair avec des contraintes sociales et sociologiques qu il faut donc intégrer. C est pour cette raison que le modèle de base retenu pour cette étude est celui proposé de manière générique dans le manuel «MIS Problems and Failures: A Socio-Technical Perspective» de Robert P. Bostrom and J. Stephen Heinen. 10

Process People Strategy Technology Structure Technical System Social Figure 1 : «MIS Problems and Failures: A Socio-Technical Perspective», Robert P. Bostrom and J. Stephen Heinen Ce système, centré sur la stratégie de l organisation, se divise en deux sous-parties dépendantes qui se différencient par leur nature. En effet le sous-système technique comprend les appareils, les outils et les techniques qui permettent de transformer de l entrée vers la sortie en améliorant la performance économique de l entreprise le plus efficacement possible. Le sous-système social quant à lui comprend tous les employés, les connaissances, les compétences, les attitudes, les valeurs et les besoins qu ils apportent au système. Cet axiome, nous permet d isoler le Data Scientist en son sein. Celui-ci est considéré comme une «Personne». Afin d étudier l entité «Data Scientist» il est nécessaire d en tirer un nouveau modèle centré sur lui, en l entourant des éléments du sous-système qui l alimentent ou le modifient. Structure People Strategic Goal Process Data Scientist Technology 11

Ce modèle d étude est donc une réinterprétation dérivée utilisant les mêmes éléments que le modèle retenu plus haut. Enfin, comme expliquer plus haut, l analyse du Data Scientist permet d alimenter le modèle ci-dessus. Ainsi, six axes d analyse du DS sont retenus : Missions Comment Caractéristiques Data Scientist Quand Rôles Placement 12

RECUEIL D INFORMATIONS POUR ALIMENTATION DU MODELE Comme expliqué dans l introduction, le Data Scientist est un nouveau métier. Son actualité et les écrits de valeur restent pauvres. Afin de mettre en lumière toutes les faces du prisme du sujet, le recueil d information fait appel à quatre sources : - Etude d offres d emploi - Interview - Etude de cas - Revue de littérature Ces quatre sources d informations permettent de mêler un recueil d informations qualitatives par les interviews, les études de cas, et la revue de littérature, avec un recueil d informations quantitatives grâce à l analyse des offres d emploi. De part la récence du sujet et la spéculation qui s est installée autour de celui-ci, il est important de récupérer les deux types d informations afin d éviter le piège d une mauvaise interprétation qualitative. Pour classer et analyser plus facilement les informations recueillies, voici la grille retenue pour alimenter les six axes d évaluation du Data Scientist : Axes de recherche Analyse Lexicale Interview 1 Interview 2 Interview 3 Etude de cas 1 Etude de cas 2 Missions Caractéristiques Rôle Placement Quand Comment Ces six axes se logeront ensuite dans un modèle logique basé sur le premier présenté et enrichi si besoin. OFFRES D EMPLOI Afin de mieux cerner les éléments qui constituent un Data Scientist, une analyse des offres d emploi proposées permet un recueil d information efficace et de mieux cerner les attentes des entreprises confrontées à ce nouveau rôle. Trois types de sources d offres sont retenus : - Sites de recherche d emploi généralistes 13

- Sites de recherche d emploi spécialisés dans les technologies de l information - Sites institutionnels d entreprises spécialisées dans l analyse de données Le mot clé cherché est «Data Scientist». En effet, il convient de faire la distinction entre le poste de Data Scientist, Data Miner ou BI Analyst. Type Sites retenus Nombre d annonces Sites de recherche d emploi généralistes Indeed, Monster, Apec 35 Sites de recherche d emploi spécialisés dans les technologies de l information LesJeudis, Jobtic 4 Sites institutionnels d entreprises spécialisées dans l analyse de données Amazon, Google, IBM, VMWare, Yahoo 39 TOTAL 78 La démarche de qualification des annonces ainsi récupérées a été réalisée grâce au logiciel NVivo. Le but est de compter les occurrences de mots afin de détecter les éléments communs entre les annonces et ainsi dégager des caractéristiques importantes du Data Scientist. L emploi de Data Scientist n est fait que par des entreprises qui sont suffisamment avancées pour le faire, d où la logique de cette démarche. Voici la retranscription des 150 mots les plus utilisés dans les annonces (mots de liaisons, ou jugés inutiles, exclus) : Mot Nombre Pourcentage pondéré (%) data 389 1,69 experience 171 0,74 business 132 0,57 research 131 0,57 learning 93 0,40 machine 84 0,36 work 79 0,34 skills 76 0,33 14

données 74 0,32 team 72 0,31 google 71 0,31 solutions 69 0,30 scientist 66 0,29 science 63 0,27 analytics 60 0,26 analysis 59 0,26 products 55 0,24 software 51 0,22 world 50 0,22 information 49 0,21 techniques 49 0,21 technologies 49 0,21 description 48 0,21 development 47 0,20 knowledge 47 0,20 yahoo 47 0,20 clients 46 0,20 large 46 0,20 product 46 0,20 degree 45 0,20 profil 45 0,20 computer 44 0,19 design 44 0,19 management 42 0,18 problems 42 0,18 qualifications 42 0,18 services 42 0,18 ability 41 0,18 modeling 41 0,18 statistical 41 0,18 strong 41 0,18 technology 41 0,18 engineering 40 0,17 systems 40 0,17 algorithms 39 0,17 mining 38 0,16 across 36 0,16 projects 36 0,16 python 36 0,16 statistics 36 0,16 votre 36 0,16 formation 35 0,15 marketing 35 0,15 related 35 0,15 scale 35 0,15 using 35 0,15 working 35 0,15 algorithmes 34 0,15 develop 34 0,15 teams 34 0,15 15

équipe 34 0,15 développement 33 0,14 poste 32 0,14 recherche 32 0,14 analytical 31 0,13 help 31 0,13 mobile 31 0,13 performance 31 0,13 scientific 31 0,13 user 31 0,13 java 30 0,13 statistiques 30 0,13 technical 30 0,13 environment 29 0,13 expertise 29 0,13 missions 29 0,13 outils 29 0,13 security 29 0,13 tools 29 0,13 labs 28 0,12 required 28 0,12 search 28 0,12 communication 27 0,12 organization 27 0,12 company 26 0,11 expérience 26 0,11 language 26 0,11 partners 25 0,11 place 25 0,11 reporting 25 0,11 high 24 0,10 société 24 0,10 analyzing 23 0,10 customers 23 0,10 including 23 0,10 intelligence 23 0,10 quality 23 0,10 responsabilités 23 0,10 understanding 23 0,10 apply 22 0,10 build 22 0,10 closely 22 0,10 drive 22 0,10 entreprise 22 0,10 hadoop 22 0,10 scientists 22 0,10 service 22 0,10 compétences 21 0,09 engineers 21 0,09 leader 21 0,09 model 21 0,09 opportunity 21 0,09 16

preferred 21 0,09 programming 21 0,09 quantitative 21 0,09 users 21 0,09 based 20 0,09 insights 20 0,09 like 20 0,09 status 20 0,09 time 20 0,09 academic 19 0,08 areas 19 0,08 committed 19 0,08 employment 19 0,08 fluent 19 0,08 location 19 0,08 mathématiques 19 0,08 methods 19 0,08 models 19 0,08 provide 19 0,08 vmware 19 0,08 applications 18 0,08 demonstrated 18 0,08 global 18 0,08 highly 18 0,08 matlab 18 0,08 modèles 18 0,08 nouveaux 18 0,08 online 18 0,08 participate 18 0,08 traitement 18 0,08 analyse 17 0,07 client 17 0,07 community 17 0,07 connaissances 17 0,07 content 17 0,07 create 17 0,07 Leur classement selon les 6 axes alimente l analyse et permet déjà de tirer des conclusions : Axe de recherche Missions Caractéristiques Rôle Placement informations business, products, clients experience, business, research, machine learning, team, analytics, software, world, techniques, technologies, clients, computer, management, design, modeling, statistical, engineering, systems, technology, algorithmique, data mining, python, marketing, développement, analytical, mobile, scientific, java, communication, langage R, reporting, hadoop, insights, mathématiques, matlab, leadership business, research, world business, products, across, marketing 17

Quand Comment Experience research, labs Cette analyse nécessite de prendre de la hauteur. Le comptage de mots sortis de leur contexte ne permet pas d avoir l entièreté du sens qui leur est attaché. Cependant, nous pouvons constater un champ lexical le plus souvent accolé à une annonce d emploi de Data Scientist. Les mots «business», «products» et «customers» (toutes langues confondues) nous conduisent logiquement vers un impact direct avec le cœur du métier de l entreprise. En effet, là où auparavant le service en charge des données pouvait arriver en support des fonctions qui sont en lien direct avec le marché, nous avons maintenant un métier de data scientist au plus proche du marché. Au niveau des savoirs, savoir-faire et savoir-être, l analyse lexicale est particulièrement pertinente puisqu elle fait ressortir des mots spécialisés dont le contexte importe peu. Le data scientist est avant tout un expert technique. Les mots «machine learning, analytics, software, techniques, technology, modeling, statistical, engineering, systems, algorithmique, data mining, Python, scientific, Java, langage R, Hadoop, mathématiques, Matlab» nous donnent une bonne vision de l étendue des compétences nécessaires et attendues dans l effectuation du métier d analyste de données. Nous avons donc un scientifique, mathématicien, statisticien, doté de très bonnes connaissances en développement informatique sur divers langage et qui doit être opérationnel sur les nouveaux frameworks et nouvelles plateformes big data. Ensuite, d un point de vue fonctionnel, le Data Scientist doit être armé pour faire bénéficier ses analyses d une bonne connaissance du «business» de l entreprise. Les mots «business, products et customers» nous y conduisent également naturellement. A partir de là, on entrevoit la difficulté d obtenir d une seule et même personne qu il soit un scientifique et un technicien pointu autant qu un professionnel du marché sur lequel son entreprise ou client évolue. Enfin, les qualités humaines attendues d un Data Scientist sont somme toute classiques pour un professionnel qui évolue transversalement dans l entreprise et à un niveau relativement élevé. Il doit être expérimenté, être doté d un bon leadership et d une très bonne capacité de travailler en équipe. Il doit également être doté d une intelligence managériale importante. D un point de vue méthodologique et placement dans l entreprise, les informations recueillies sont d une clarté moins franche. Cependant, sans risque, on peut admettre qu il effectuera un travail de «chercheur», ou du moins en mode «laboratoire» dans l entreprise. En connexion directe avec le «marketing» et de manière «transversale» («across»), sa mission portera sur des marchés internationaux («world»). En conclusion de cette analyse lexicale, on se rend bien compte de la complexité et de la richesse des caractéristiques techniques, fonctionnelles, méthodologiques, et de la personnalité d un Data Scientist. 18

ENTRETIENS Entouré de professionnels accessibles, experts, offreurs ou clients, je peux m appuyer sur leur vision des opportunités et contraintes nouvelles qui s ouvrent. Chacun avec leur prisme, ils ont une idée factuelle de ce que doit apporter un Data Scientist pour répondre à leurs besoins et à celui de leurs clients ou clients internes. LE QUESTIONNAIRE D ENTRETIEN Grâce à un questionnaire d entretien construit autour des 6 axes d analyse énoncés plus haut, il est possible de tirer la substantifique moelle des interlocuteurs interrogés. 1 Missionsd un Data Scientist (Pourquoi) Pourquoi les données changent la donne pour l entreprise dès aujourd hui et demain? De quels avantages l entreprise pourra-t-elle bénéficier? Pourquoi les compétences en entreprises sont insuffisantes actuellement? Pourquoi le rôle du Data Scientist va être prépondérant dans le traitement de la donnée? 2 Rôle (Qui) Comment définissez-vous le rôle du DS dans l entreprise? Comment définissez-vous le rôle du DS auprès de la DSI? Comment définissez-vous le rôle du DS auprès du Métier? 3 Caractéristiques (Quoi) Quelles compétences techniques attribuez-vous au DS? Quelles compétences métier attribuez-vous au DS? Quelles compétences «humaines» attribuez- vous au DS? 4 Placement dans l entreprise (Où) Sous quelle direction placeriez-vous le DS? Géographiquement dans l entreprise, où placeriez-vous le DS (dans quel service, sous quelle direction)? 5 A quelle étape de maturité de l entreprise (Quand) Quels sont les pré-requis que devraient remplir l entreprise avant de se doter d un DS? Comment juger si une entreprise devrait se doter d un DS? 6 Avec quels moyens (Comment) 19

Quel type fonctionnement recommanderiez-vous? (Typologie de management de projet) De quels process entoureriez-vous le DS s il devait y en avoir? Dans quelle mesure les entreprises devraient investir? 7 Ouverture Y a-t-il un point que nous n avons pas abordé qui vous semble important? THIBAUT REBOULLET Métier : Directeur Adjoint chez CGI Responsable Offre Business Intelligence et Big Data Responsable Practice Business Intelligence Expérience : 10 ans de Consulting en Business Intelligence Formation : Mastère spécialisé Grenoble Ecole de Management Ingénieur des SI Axes de recherche Missions Caractéristiques Rôle Informations - Mutation de l'avantage concurrentiel à avoir : connaissance du marché - Mieux comprendre les attentes - Informations plus précises et qui proviennent directement du marché - Informations qui arrivent plus rapidement - Parfois en temps réel - Changement de culture dans l'entreprise (centrée produit vers centrée marché) - Pour y parvenir nécessité d'avoir un nouveau profil technique et métier qui comprend le marché et le produit - Profil qui donne du sens aux données pour les transformer en informations Technologique : outils, statistique, algorithmique - DS spécialisé dans un secteur d'activité : expert métier - Compétence : Curiosité, sens de l'innovation, pas peur du changement, recherche de nouveautés, analytique, travail en équipe - Dépend des organisations : si entreprise qui commercialise un produit alors DS côté métier (4P), si entreprise qui commercialise un service (intangible) 20

alors côté DSI Placement Quand Comment - Sous le digital office ou le data officer porteur de la tranformation digitale de l'entreprise - à défaut, sous le directeur marketing - orienté moyen et long terme : au siège - C'est la stratégie d'entreprise qui dicte ce besoin - Dès que le besoin de transformer le business model est présent - Toutes les entreprises qui gagnent à connaitre le comportement du consommateur, maintenant - Cycles itératifs courts : 1 à 4 mois - Détection de l'opportunité jusqu'au test de l'algorithme : 1 à 3 mois Thibaut Reboullet, fort de ses 10 ans de consulting en Business Intelligence et de sa position actuelle à CGI a déjà dû effectuer la démarche intellectuelle déroulée pour ce sujet. Il a dû l effectuer de manière stratégique et opérationnelle afin d alimenter les offres, et les réponses aux clients pour le compte de CGI. Selon lui, nous sommes dans une mutation des avantages concurrentiels des entreprises. La connaissance de son marché sera prépondérante pour l entreprise dans son aptitude à proposer la bonne réponse à un besoin toujours plus spécialisé, spécifique et complexe. Les entreprises françaises auparavant focalisées sur le produit doivent maintenant s attacher à porter toute leur attention sur le marché. Face à des entreprises anglo-saxonnes qui culturellement étaient déjà plus attentives au marché et à tout ce qui gravite autour du produit, les entreprises françaises doivent surmonter le retard accumulé. Les données peuvent maintenant alimenter et enrichir cette démarche de connaissance du marché plus précisément et plus rapidement. Pour traiter ces nouvelles données, leur afflux plus rapide, et leur importance stratégique et marché, de nouveaux profils doivent être recrutés. Le Data Scientist doit être en mesure de combler cet appel d air. On entrevoit déjà la dimension technique et métier dont il doit être doté afin de transformer les données en informations. Thibaut Reboullet recommande que le Data Scientist soit un technicien expert d un métier et d un secteur d activité. Il devrait être spécialiste en statistique, algorithmique, et maitriser les outils permettant la modélisation des données. En outre, il doit être spécialisé dans un secteur d activité afin de comprendre précisément les facteurs d influence qui interagissent. C est une condition sine qua non sans laquelle il ne lui est pas possible de produire des analyses pertinentes ou d innover en sachant où et quoi chercher. Humainement, le Data Scientist doit être curieux, tourné vers l innovation tout en maîtrisant le changement, toujours apte à travailler en équipe et évidemment analytique. Son rôle est différent suivant si l entreprise commercialise un produit ou un service. Si l entreprise est sur un marché tangible (produit), le Data Scientist devrait être placé au plus proche du métier. A l inverse, si l entreprise évolue sur un marché intangible (service) le Data Scientist devrait être placé côté DSI. Thibaut Reboullet généralise ce placement en le 21

ramenant à celui du nouveau service des nouveaux usages numériques qui fleurissent actuellement dans les entreprises qui engagent une transformation digitale. Le timing de ces changements est dicté par la stratégie d entreprise. C est une question de besoin d évolution de business model, et d opportunité pour mieux cerner le marché ou le consommateur. Dès que l entreprise peut bénéficier d un avantage concurrentiel en connaissant mieux sa cible, alors elle devrait transformer son organisation pour centrer son business sur une stratégie data-driven comprenant donc un Data Scientist. D un point de vue méthodologique, les projets d analyse de données sont menés en cycles itératifs courts de 1 à 4 mois maximum entre la détection de l opportunité et le test de l algorithme. Il est important d agir par itérations car le processus d obtention de feedback est primordial pour l amélioration continue. RENAUD COCHET Métier : Responsable de la Business Line Business Consulting & Solutions CGI Grenoble Expérience : Directeur de mission chez Accenture Axes de recherche Missions Caractéristiques Rôle Informations - Big Data : un risque et une opportunité en même temps. Ceux qui s y mettront gagneront un avantage concurrentiel - Mieux comprendre le consommateur - Mieux savoir si son offre colle au besoin - Permettre à l entreprise de mieux se connaitre elle-même - Résultat d une adaptation de la gouvernance de données - Comprendre et analyser - Faire évoluer la culture vers moins d instinct et davantage de «speak with data» - Explorer, chercher - Amélioration continue : nouveaux services, process, et boucle de feedback - Toutes les compétences autour des données ainsi que du big data et des framworks qui l accompagnent - Un DS dans un service de data scientism peut se permettre de n être qu un expert spécialisé dans la donnée tant qu il est accompagné d autres compétences autour - Plutôt que de parler de Data Scientist il est plus pertinent de parler d une équipe de Data Scientism dont les protagonistes auront des compétences hautement complémentaires - Mieux gérer la donnée auprès de la DSI 22

- Mieux comprendre les problématiques métier et faire évoluer leur culture de la décision Placement Quand Comment - Placé à la DSI car seule elle peut fournir ce service très technique - Avec une co-direction ou un co-management du métier pour permettre à celui-ci de s impliquer facilement dans le développement de ces nouveaux usages - «Est-ce que la gestion des données a une importance dans la réalisation et les enjeux de l entreprise?» - Si oui, aussi vite que possible une fois le modèle de données et les process modélisés - A manager comme un projet de transformation d entreprise - Inclure un management de projet innovant Renaud Cochet est responsable de la branche Business Consulting & Solutions à Grenoble pour CGI et bénéficie de 10 ans d expérience chez Accenture pour le compte desquels il a mené de grands projets de transformation d entreprise. Selon lui, le Big Data est un risque mais surtout une opportunité. En effet, sur la plupart des secteurs d activité, l entreprise qui se lancera en se donnant les moyens de ses ambitions parviendra à obtenir un avantage concurrentiel important. L entreprise qui ne s y mettra pas prendra risque qui la vouera à rester un acteur mineur de son marché. L entreprise a de nombreux avantage à gagner : elle pourra mieux comprendre son consommateur ou usage ; mieux analyser l adhésion du marché à son offre ; mais aussi mieux se connaitre elle-même. Ce qui est important, c est de faire évoluer la culture d entreprise de la stratégie encore instinctive vers le «speak with data». Le Big Data est une solution d amélioration continue incomparable pour proposer de nouveaux services ou produits et améliorer ses process. Selon Renaud Cochet, il est plus pertinent de parler d un service de Data Scientism que d un Data Scientist seul à porter la responsabilité de cette transformation digitale de l entreprise. Les activités nécessaires à cette transformation seront quadruples : chercher, creuser, explorer ; analyser ; éduquer, faire évoluer les métiers ; analyser fonctionnellement un besoin. Suivant la taille et les ambitions de l entreprise, ces quatre activités pourraient être prises en charges par quatre personnes aux métiers bien distincts. Et d ailleurs, selon lui, il n est pas possible de trouver la personne capable de mener en parallèle ces quatre missions. Les compétences nécessaires sont trop différentes. Le Data Scientist en lui-même occuperait la place du chercheur, de l explorateur. En conséquence, ses compétences seraient techniques et devrait couvrir les besoins en analyse de données, en Big Data et les frameworks et plateformes concernés. Le Data Scientist peut être recruté comme un expert technique spécialisé si les compétences complémentaires développées ci-dessus sont présentes pour l entourer. Sans celles-ci sa mission serait certainement vaine ou avec un résultat bien en deçà des attentes. Ce service de Data Scientism aurait une double mission : aider l entreprise, et en particulier, la DSI, à mieux gérer ses problématiques de données ; et appuyer les métiers dans 23

l éducation, la réflexion, la mise en place de sa stratégie digitale, aujourd hui indissociable de sa stratégie générale. Placé près de la DSI, ce serait à juste titre une reconnaissance de l apport du SI à l entreprise. Seule la DSI peut fournir un service aussi technique. Cependant, la direction et le management de ce service seraient partagés avec le métier prépondérant au cœur de l activité de l entreprise. Si la gestion des données pouvaient être importante dans l accomplissement stratégique de l entreprise, alors cela voudrait dire que celle-ci doit se doter le plus vite possible de son service de Data Scientism. L autre condition est d avoir défini précisément la stratégie de gouvernance des données ainsi que cartographié les process de l entreprise. Enfin, Renaud Cochet recommande de manager la mise en place de ce service comme on managerait un projet de transformation d entreprise tout en adoptant une approche innovation laissant la place à l échec et à la multiplication des tentatives. ARNAUD THOMAS Métier : Responsable Solutions Décisionnelles TOTAL Marketing & Services Direction des Systèmes d information, Division Nouvelles Technologies & Innovation Axes de recherche Missions Caractéristiques Informations - Changement de rapport à la BI : avant, suivi de process industriel et grand contrôle de gestion ; maintenant que Total M&S a été mis en silo, nécessité de prendre des pratiques stratégiques de retailer - Nouveau relai de croissance à aller chercher puisque les produits pétroliers stagnent - Nécessité stratégique liée à un BM BtoC ou BtoBtoC de connaître le client - Segmentation des offres qui implique de devoir faire de l analyse de données - Le pricing n est plus adapté aux réalités du marché et des segmentations de nos services - Optimisation des investissements nécessaire - Données structurées avec recherche de vérité, vers des données de moins en moins structurées avec recherche de modèle probable : ce n est plus le même métier - Expertise technique autour de toutes les disciplines de la donnée (SQL, NoSQL, Hadoop, Excel, ) - Compréhension transverse des métiers de l entreprise pour adresser n importe quel client interne - «Geek», ouvert, curieux, «bricoleur», pédagogue - Analyses statistiques pilotées ou non - Prise de hauteur et compréhension stratégique et opérationnelle des métiers 24

- Compétences relationnelles et de communication pour favoriser le développement Agile Rôle Placement Quand Comment - «Fait chanter les données» - Produit des analyses non pas vraies, mais probable sur lesquelles on peut construire des offres pour aller au-delà du simple contrôle de gestion et remplacer les décisions stratégiques instinctives - Service en charge des données à la DSI - Quand le métier est mature sur ce que peut lui apporter un Data Scientist - Avoir fiabilisé et asservi sa BI classique afin de pouvoir se mettre dans de bonnes conditions d innovation - Agilité, Lean startup dans l approche pour co-constuire, confiance, écoute et humilité, transversalité - Pas de cadre mais un process de formalisation du besoin ouvert - Exploratoire et recherche Arnaud Thomas, Responsable Solutions Décisionnelles chez TOTAL Marketing & Services est au cœur de toutes les problématiques développées plus haut. Depuis la scission en trois entités bien distinctes, TOTAL M&S est confronté aux défis d un retailer comme les autres. Le passif de l extraction de pétrole, de la chimie et du raffinage qui ne mettait pas au défi le marketing au quotidien a entraîné un retard que TOTAL cherche maintenant à couvrir. De plus, là où la Business Intelligence n avait d utilité que dans le suivi de processus industriels et le contrôle de gestion, il faut lui trouver de nouveaux usages. Les produits pétroliers stagnent à cause d une consommation qui n augmente plus et il est nécessaire de trouver de nouveaux relais de croissance. Le marché de TOTAL M&S est principalement en BtoBtoC et en BtoC ce qui implique de devoir mieux connaitre le consommateur final pour proposer des offres davantage adaptées aux attentes. Le pricing des produits n est pas ajusté aux réalités du marché. La segmentation des offres marketing n est pas basée sur des données concrètes. Les stations ont besoin de recevoir des investissements préalablement ciblés et optimisés. Autant de questionnements auxquels l analyse de données peut apporter des réponses. Ces réponses ne pourront être trouvées que si les développements BI évoluent d une représentation véritable à un modèle probable. De plus, les données en entrée commencent à se diversifier et à se complexifier. Les métiers de la donnée chez TOTAL M&S sont alors amenés logiquement à évoluer. C est pour toutes ces raisons que le Data Scientist est une réponse incontournable. Selon Arnaud Thomas, le Data Scientist sera doté d une expertise technique avancée autour de la donnée. Il sera capable de comprendre, et d utiliser toutes les disciplines nouvelles et anciennes autour du stockage et du traitement des données pilotées ou non. Il devra être curieux, ouvert, bricoleur, mais aussi pédagogue pour accompagner le métier dans l évolution culturelle à laquelle il doit se préparer. Egalement, ses bonnes capacités 25

relationnelles lui permettront de travailler aisément en Agilité. Enfin, la compréhension transverse des métiers tant stratégique qu opérationnelle est une nécessité pour «faire chanter les données». Son placement est sans équivoque auprès de la DSI, son fournisseur de données, de solutions, afin de ne pas multiplier les interfaces entre le Data Scientist, le métier et la DSI dans une organisation déjà suffisamment complexe. Pour que le Data Scientist puisse effectuer son action avec le meilleur retour sur investissement, la maturité du métier doit être au rendez-vous. En effet, sans cette maturité, les différents services ne seront pas en mesure d exprimer et de qualifier leurs besoins. De plus, pour se mettre dans un environnement nutritif et ouvert à l innovation, il convient de dégager les préoccupations des sujets récurrents. C est pour cela qu avoir asservi et fiabiliser sa BI «classique» est également une nécessité. Pour modéliser une probabilité que l on améliorera par des allers-retours continus, une méthodologie Agile est appropriée alors que le développement en cycle en V ne conviendrait pas. Afin de mieux coller au besoin et de co-construire une solution en faisant adhérer le futur utilisateur, se rapprocher d une méthodologie Lean Startup semble être idéale. La formalisation du besoin nécessitera d être guidée par un processus ouvert. Il faut se rapprocher d un processus de recherche laissant toute la place à l incertitude, aux accidents, pour laisser aussi arriver les réussites. ETUDES DE CAS DISPOSITIF BING PRESENTATION HISTOIRE TOTAL Marketing & Services a amorcé un virage vers un modèle d Entreprise Numérique pour faire face aux évolutions des métiers de la distribution et des services pétroliers en avals. Afin d assister TOTAL M&S dans sa mutation dans l exploitation marketing de ses données, CGI a proposé la mise en place d un dispositif destiné à favoriser l innovation par la valorisation des données et l innovation technologique. Cette cellule indépendante a su, sait et saura accélérer et sécuriser ses résultats en s appuyant sur le dispositif BI TMA existant pour répondre aux 2 enjeux stratégiques majeurs : DATA AS AN ASSET DIGITAL VALUE 26

OBJECTIFS Développer un véritable laboratoire d idées au cœur de la stratégie de développement de services et produits innovants. Réduire le time-to-market et disposer d un dispositif très réactif aux besoins Adresser les évolutions du métier vers les activités de services portées par TOTAL M&S RESULTATS Solution BI Agile La stratégie de montée en valeur de Total autour de l informatique décisionnelle a amené des questions sur la restitution finale de cette valeur aux utilisateurs. Grâce à BING, CGI a pu répondre rapidement à cette problématique en lançant un comparatif de solutions BI Agiles et Self-Service. En quelques jours d intense co-construction, CGI a pu fournir à Total une réponse en phase avec ses besoins. Aujourd hui, ce comparatif créé l adhésion autour du choix final. Data Quality Management Grâce au dispositif BING, une première itération d amélioration de la qualité de données à pu être réalisée sur le périmètre Monétique de Total. La démarche s est voulue didactique et formatrice. Elle a permis de valider une méthodologie d audit et d amélioration de la qualité de données. Cette démarche a été prise en exemple par les équipes ETL afin d être reproduite sur de nouveaux périmètres et implémenter plus en amont dans la chaîne de transformation de la donnée. KISS : Supply - Logistics Dans le cadre de la création de la branche Supply chain et logistique de M&S, Total cherche à industrialiser la maintenance de l outil KISS. Cet outil, aujourd'hui basé sur Excel, doit être migré vers les solutions BI traditionnelles de TOTAL de manière à permettre de garantir le niveau de service attendu. Grâce à BING, CGI a pu adresser très rapidement ce besoin et démontrer son savoir faire historique tout en proposant une méthodologie projet adaptée. LA PHILOSOPHIE BING «L'innovation est une alliance entre recherche, marketing, instinct, imagination, produit et courage industriel.» - Antoine Riboud «La vie est trop courte pour construire quelque chose dont personne ne veut.» - Ash Maurya 27

«Les innovations sont presque toujours le fait d'explorateurs individuels ou de petits groupes, et presque jamais celui de bureaucraties importantes et hautement structurées.» - Harold J. Leavitt ANALYSE Axes de recherche Missions Caractéristiques Rôle Placement Quand Comment Informations - Faire face aux évolutions des métiers - Favoriser l innovation - Valorisation des données - Construire un laboratoire d idées au cœur du développement de services et produits innovants - Réduire le time-to-market - Etre réactif au besoin - Etre force de proposition - Agile et flexible - Favorise l itératif au cycle en V - Palette Compétences BI complète - Porter les nouveaux usages de la donnée - S appuie sur une TMA pour sécuriser ses résultats - En interface entre DSI et Métier pour écouter, cerner, adresser, produire et livrer - Lorsque la mise en place de la stratégie nécessite la mutation digitale de l entreprise - Agilité - Brainstorming - Recherche/ Laboratoire BING est un symptôme du besoin exprimé chez Total M&S par le Top Management de se transformer en entreprise digitale. Ce dispositif est le vecteur d une mutation qui n en n est qu à son embryon. Ce triptyque qu entretiennent le Métier Total, la DSI Total et CGI est assimilable à la relation qu un Data Scientist devrait entretenir dans son rôle d interface DSI Métier. Le Data Scientist et le rôle d interface sont identiques, c est en ça que cette étude de cas est 28

porteuse de sens. Dans la mesure où ce dispositif répond au même besoin et entretient le même rôle, ses principes sont appropriés pour un Data Scientist. BING répond donc à de nombreuses attentes. Le métier est amené à évoluer, et il faut que le niveau de service proposé par la DSI augmente, en valeur, et s améliore pour les accompagner dans cette démarche. Pour ça, favoriser l innovation avec un bac à sable, un laboratoire, à même de recevoir toutes les tentatives faisant appel à la mine d or qu est le Data Warehouse chez Total, est une tentative intéressante. Le but : toujours mieux valoriser les données et sortir des sentiers battus. En d autres termes, il s agit de favoriser l innovation. Un autre enjeu du dispositif est de sortir des schémas traditionnels de développement avec les raideurs historiques de part et d autre de la DSI, tant dans l interface Métier DSI, que DSI CGI. Le but est de réduire le temps entre l émission du besoin et la livraison d une solution et le time-to-market. En rendant plus flexible la relation avec les interlocuteurs fonctionnels, il est ainsi possible de construire des solutions plus proche de la peine constatée en entrée. Cette flexibilité passe par du développement Agile et des cycles itératifs qui permettent une co-construction. KISS est un projet typiquement dans cet esprit. Le besoin en reporting opérationnel et stratégique est affiné chaque semaine avec des développements qui suivent. Le placement de BING, adossé à une TMA qui a pu fiabiliser la BI et en particulier les nuits applicatives, permet à ce bac à sable d améliorer ses résultats. En effet, les experts présents sur cette TMA connaissent et maîtrisent le traitement de la donnée de Total ce qui leur permet d amener tout leur savoir en réduisant les risques liés à des projets sortant d un cadre classique, et en accélérant le développement grâce à leur expérience du Data Warehouse et des outils de Total. Il n était pas envisageable de lancer ce projet de nouvelle structure il y a deux ans. En effet, la fiabilisation de la Business Intelligence et la migration des outils étaient trop chronophages pour laisser le temps nécessaire pour innover. Logiquement, on peut poser l hypothèse que pour se lancer dans l analyse de données, des étapes de maturité doivent être franchies. Cela relève donc de la convergence d un récurrent asservi et maîtrisé avec une digitalisation de la stratégie de l entreprise. En pratique, BING se veut permissif dans la réflexion et la réalisation. Cela entraine de nombreux brainstorming entre la DSI Total et CGI afin d émettre et de cadrer de nouvelles initiatives de part et d autre. C est également un management Agile qu il n est pas toujours facile de mettre en place quand le poids d un historique en cycle en V est présent tant dans les processus quotidiens que dans les cultures et les comportements. PROJET DE SEGMENTATION HISTOIRE Le Marketing chez Total a commandé une segmentation clients auprès d un prestataire externe. Ce prestataire a restitué sa réponse au besoin. La DSI a pu avoir accès à cette restitution et aux critères de segmentation. Accompagnée de CGI, la DSI a cherché à reproduire cette segmentation pour prouver au métier qu elle était maintenant capable 29

d adresser ce genre de besoin. Le projet a eu lieu sur quatre semaines. Le but était de coller à la réponse du prestataire externe. Leur restitution a donc servie de spécifications fonctionnelles. Avec des boucles itératives très rapides sur les parties techniques mais une première présentation au métier tardive, seulement une fois que la segmentation serait réalisée, le projet se voulait pédagogique pour la DSI. Les spécifications techniques se sont faites au fur et à mesure afin de réduire les incertitudes à leur minimum. D autres points d interrogations ont pu être levés quant à la faisabilité technique et la simplicité de développement. Ainsi, la DSI et CGI ont pu capitaliser sur une première expérience de Data Mining. A la suite de cette segmentation technique, la question de la restitution à l utilisateur s est présentée. En effet, Total n était pas équipé en solution de reporting stratégique ou opérationnel pure. Le projet de segmentation a donc débouché sur un comparatif de solutions très concret répondant à un besoin émanant d un autre besoin stratégique. C est aussi de cette manière qu il a été nécessaire d avoir la flexibilité requise pour prolonger le projet de quatre semaines. Une fois la solution choisie, la segmentation a été traduite en data visualisation afin d être mise à disposition pour les utilisateurs métier de Total, les futurs clients de la DSI. Cette livraison est intervenue nécessairement tard pour être suffisamment aboutie afin de ne pas recevoir un mauvais accueil de la part de l utilisateur. Mais elle intervient suffisamment tôt pour aider l utilisateur à comprendre les problématiques de l analyse de données. ANALYSE Axes de recherche Missions Caractéristiques Rôle Placement Quand Comment Informations - Segmenter la clientèle BtoB - Apprendre à sortir des usages classiques des données pour monter en valeur - Comparer les solutions afin de disposer des outils adéquats pour restituer à l utilisateur - Bonne connaissance technique de BDD, du DTW Total, des fonctions mathématiques en SQL - Bonne connaissance fonctionnelle du métier de Total et des problématiques métier - Faire un pont entre le métier et la technique - Croiser des données grâce à des fonctions mathématiques pointues - Près de la DSI en lien direct avec le métier - A l expression d un besoin métier de segmentation clients - Cycle itératif technique court et rapide 30

- Boucle d itération avec le métier plus longue afin d obtenir leur adhésion et de les «éduquer» sur les problématiques de l analyse de données Ce projet est un cas d école de ce qu un Data Scientist aurait pu avoir à mener. Même si ce premier test n était pas le plus abouti techniquement, il était fonctionnellement sensible. En effet, une très bonne connaissance métier a été nécessaire afin de comprendre le comportement hybride d un consommateur de produit pétrolier mais aussi des services proposés autour de ce besoin basique pour définir les bons critères de segmentation. Egalement, il a fallu se doter d une très bonne connaissance technique de l entrepôt de données afin de cibler et croiser les bons indicateurs. Les buts de cet exercice ont donc été variés : segmenter la clientèle BtoB de Total en analysant des comportements BtoBtoC ; apprendre à réaliser «en laboratoire» une première itération d analyse de données afin d obtenir l adhésion et l engagement du marketing pour les prochaines itérations ; comparer des solutions de restitutions de tableaux de bords stratégiques et opérationnels. Au-delà de cette segmentation, un vrai travail pédagogique pour la DSI et le métier à tous les niveaux a permis de capitaliser sur cette expérience. La dimension progressive de l investissement de Total en matière d analyse de données est ici mise en évidence puisque les moyens engagés étaient très limités (un alternant Total, un alternant CGI, des données, et un serveur). Ramené au Data Scientist, pour parvenir à réaliser cette segmentation, il a été nécessaire d avoir une bonne connaissance technique des disciplines classiques de la gestion des données. Le SQL a suffi pour extraire les données mais ses limites ont été atteintes avec les fonctions mathématiques utilisées. Nous aurions gagné à pouvoir utiliser des algorithmes de clustering ou des arbres de décision. L autre savoir, complètement nécessaire, a été la connaissance fonctionnelle du Data Warehouse et de toutes les données qu il renferme. En effet, la complexité du modèle de données a induit une certaine superposition des règles métier qui rendent le choix et la définition d un champ très complexe. La connaissance des métiers de Total, des règles fonctionnelles des différentes entités et des clients, apportées par une experte de la DSI nous a été primordiale dans la réussite de ce projet. Pour réussir cette première itération, le placement proche de la DSI était important afin de sélectionner et récupérer les données, de s équiper au niveau matériel. De plus, les spécifications fonctionnelles écrites, permissives, mais précises, ont permis de ne pas devoir être en contact direct avec le métier. Cette première itération de réalisation a été la plus longue et c est généralisable à tous les projets de ce type. Ensuite, une fois la première présentation au métier réalisée, c est une question d affinage plus ou moins important, mais surtout fonctionnel. C est pour cette raison que la proximité avec le métier mériterait à ce moment-là d être plus importante. L opportunité métier exprimée auprès du prestataire externe a été le déclencheur de l initiative de la DSI pour ce projet. L impulsion aurait pu venir des deux parties sans préférence mais ce qui a permis ce projet c est la maturité et l ouverture du métier à ce genre de proposition, et l envie d innover et de monter en valeur de la DSI dans la proactivité. 31

L opportunité métier exprimée auprès du prestataire externe a été le déclencheur de l initiative de la DSI pour ce projet. L impulsion aurait pu venir des deux parties sans préférence mais ce qui a permis ce projet c est la maturité et l ouverture du métier à ce genre de proposition, et l envie d innover et de monter en valeur de la DSI dans la proactivité. 32

VUE GLOBALE Analyse Lexicale Entretien 1 Entretien 2 Entretien 3 Etude de cas 1 Etude de cas 2 Axes de recherche informations informations informations informations informations informations Missions Caractéristiques business, products, clients experience, business, research, machine learning, team, analytics, software, world, techniques, technologies, clients, computer, management, design, modeling, statistical, engineering, systems, technology, algorithmique, data mining, python, marketing, développement, analytical, mobile, scientific, java, communication, langage R, reporting, hadoop, insights, mathématiques, matlab, leadership - Mutation de l'avantage concurrentiel à avoir : connaissance du marché - Mieux comprendre les attentes - Informations plus précises et qui provient directement du marché - Informations qui arrivent plus rapidement - Parfois en temps réel - Changement de culture dans l'entreprise (centrée produit vers centrée marché) - Pour y parvenir nécessité d'avoir un nouveau profil technique et métier qui comprend le marché et le produit - Profil qui donne du sens aux données pour les transformer en informations Technologique : outils, statistique, algorithmique - DS spécialisé dans un secteur d'activité : expert métier - Compétence : Curiosité, sens de l'innovation, pas peur du changement, recherche de nouveautés, analytique, travail en équipe - Big Data : un risque et une opportunité en même temps. Ceux qui s y mettront gagneront un avantage concurrentiel - Mieux comprendre le consommateur - Mieux savoir si son offre colle au besoin - Permettre à l entreprise de mieux se connaitre elle-même - Résultat d une adaptation de la gouvernance de données - Comprendre et analyser - Faire évoluer la culture vers moins d instinct et davantage de «speak with data» - Explorer, chercher - Amélioration continue : nouveaux services, process, et boucle de feedback - Toutes les compétences autour des données ainsi que du big data et des framworks qui l accompagnent - Un DS dans un service de data scientism peut se permettre de n être qu un expert spécialisé dans la donnée tant qu il est accompagné d autres compétences autour - Changement de rapport à la BI : avant, suivi de process industriel et grand contrôle de gestion ; maintenant que Total M&S a été mis en silo, nécessité de prendre des pratiques stratégiques de retailer - Nouveau relai de croissance à aller chercher puisque les produits pétroliers stagnent - Nécessité stratégique liée à un BM BtoC ou BtoBtoC de connaître le client - Segmentation des offres qui implique de devoir faire de l analyse de données - Le pricing n est plus adapté aux réalités du marché et des segmentations de nos services - Optimisation des investissements nécessaire - Données structurées avec recherche de vérité, vers des données de moins en moins structurées avec recherche de modèle probable : ce n est plus le même métier - Expertise technique autour de toutes les disciplines de la donnée (SQL, NoSQL, Hadoop, Excel, ) - Compréhension transverse des métiers de l entreprise pour adresser n importe quel client interne - «Geek», ouvert, curieux, «bricoleur», pédagogue - Analyses statistiques pilotées ou non - Prise de hauteur et compréhension stratégique et opérationnelle des métiers - Compétences relationnelles et de communication pour favoriser le développement Agile - Faire face aux évolutions des métiers - Favoriser l innovation - Valorisation des données - Construire un laboratoire d idées au cœur du développement de services et produits innovants - Réduire le time-to-market - Etre réactif au besoin - Etre force de proposition - Agile et flexible - Favorise l itératif au cycle en V - Palette Compétences BI complète - Segmenter la clientèle BtoB - Apprendre à sortir des usages classiques des données pour monter en valeur - Comparer les solutions afin de disposer des outils adéquats pour restituer à l utilisateur - Bonne connaissance technique de BDD, du DTW Total, des fonctions mathématiques en SQL - Bonne connaissance fonctionnelle du métier de Total et des problématiques métier 31

Rôle Placement business, research, world business, products, across, marketing - Dépend des organisations : si entreprise qui commercialise un produit alors DS côté métier (4P), si entreprise qui commercialise un service (intangible) alors côté DSI - Sous le digital office ou le data officer porteur de la tranformation digitale de l'entreprise - à défaut, sous le directeur marketing - orienté moyen et long terme : au siège - Plutôt que de parler de Data Scientist il est plus pertinent de parler d une équipe de Data Scientism dont les protagonistes auront des compétences hautement complémentaires - Mieux gérer la donnée auprès de la DSI - Mieux comprendre les problématiques métier et faire évoluer leur culture de la décision - Placé à la DSI car seule elle peut fournir ce service très technique - Avec une co-direction ou un co-management du métier pour permettre à celui-ci de s impliquer facilement dans le développement de ces nouveaux usages - «Fait chanter les données» - Produit des analyses non pas vraies, mais probable sur lesquelles on peut construire des offres pour aller au-delà du simple contrôle de gestion et remplacer les décisions stratégiques instinctives - Service en charge des données à la DSI - Porter les nouveaux usages de la donnée - S appuie sur une TMA pour sécuriser ses résultats - En interface entre DSI et Métier pour écouter, cerner, adresser, produire et livrer - Faire un pont entre le métier et la technique - Croiser des données grâce à des fonctions mathématiques pointues - Près de la DSI en lien direct avec le métier Quand Experience - C'est la stratégie d'entreprise qui dicte ce besoin - Dès que le besoin de transformer le business model est présent - Toutes les entreprises qui gagnent à connaitre le comportement du consommateur, maintenant - «Est-ce que la gestion des données a une importance dans la réalisation et les enjeux de l entreprise?» - Si oui, aussi vite que possible une fois le modèle de données et les process modélisés - Quand le métier est mature sur ce que peut lui apporter un Data Scientist - Avoir fiabilisé et asservi sa BI classique afin de pouvoir se mettre dans de bonne conditions d innovation - Lorsque la mise en place de la stratégie nécessite la mutation digitale de l entreprise - A l expression d un besoin métier de segmentation clients Comment research, labs - Cycles itératifs courts : 1 à 4 mois - Détection de l'opportunité jusqu'au test de l'algorithme : 1 à 3 mois - A manager comme un projet de transformation d entreprise - Inclure un management de projet innovant - Agilité, Lean startup dans l approche pour co-constuire, confiance, écoute et humilité, transversalité - Pas de cadre mais un process de formalisation du besoin ouvert - Exploratoire et recherche - Agilité - Brainstorming - Recherche/ Laboratoire - Cycle itératif technique court et rapide - Boucle d itération avec le métier plus longue afin d obtenir leur adhésion et de les «éduquer» sur les problématiques de l analyse de données 32

ANALYSE SYNTHESE DU RECUEIL D INFORMATIONS De ces trois entretiens, deux études de cas, analyse lexicale et nombreuses lectures de papiers de recherche, ont pu être dégagés des consensus. Répartis sur les 6 axes, pour continuer d avancer dans la caractérisation du Data Scientist et la définition de l environnement le plus à même d apporter un retour sur investissement, il convient de synthétiser simplement les informations et d en enrichir encore le sens. MISSIONS Détecter des opportunités Capacité à prévoir Dégager un avantage concurrentiel fort Améliorer la connaissance du marché S'adapter plus rapidement Définir des offres plus précisément Améliorer la connaissance de l'entreprise sur elle-même Réduire les coûts Accroitre le niveau de service et de valeur Optimiser les investissements Cette représentation résume et synthétise l ensemble des attendus grâce aux nouvelles possibilités apportées par les techniques et technologies de l analyse de données. Concrètement maintenant, il est possible de définir une fiche de mission du Data Scientist : Détecter des opportunités : Mesurer le futur de l entreprise en termes de taux de pénétration des offres, de taille et d évolution du marché Grâce aux données de l entreprise, ses actifs, détecter des synergies permettant la création de nouveaux produits ou services Améliorer la connaissance du marché : 33

Réaliser une segmentation discriminante afin de cibler parfaitement sa clientèle et la fidéliser Comprendre les effets de levier des flux de consommation afin de faire évoluer ses offres au plus proche du marché Mettre en exergue tous les comportements autour des produits et du marché par des données multi-canaux Améliorer la connaissance de l'entreprise sur elle-même Optimiser la gestion des centres de coûts en implémentant une modélisation prédictive Aux produits et les services, joindre des solutions data-driven qui augmentent la valeur et le niveau de service apportés Lors de décisions stratégiques d investissements, fonder l étude d un modèle probable de décision s appuyant sur les données. Porter le management et la gouvernance de la donnée dans un but d enrichissement quantitatif, qualitatif et en variété CARACTERISTIQUES Sur l axe des savoirs, des compétences et des savoir-être, le recueil d information a pu mettre en évidence les bases qu un Data Scientist devait posséder au minimum. Voici le diagramme radar des compétences du Data Scientist parfait (tout à 100%) : DATA SCIENTIST Sens de l'innovation Curiosité Analyse de données 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 Gestion des données Architecture de traitement des données Management du changement Programmation diverse (Python, Java) Communication interpersonnelle Connaissance métier/fonctionnelle Capacité à travailler en équipe 34

Ce diagramme est à nuancer. En effet, la largeur du champ de compétence dépend de l équipe qui l entoure et des compétences dont cette équipe dispose. D une manière générale, plus le Data Scientist sera seul, moins il sera spécialisé mais aura un éventail plus de compétences plus large. C est pour cette raison que dans une entreprise dont les moyens pour ce service sont importants, nous préfèrerons parler d une équipe de Data Scientism dans laquelle les compétences sont réparties et où chaque membre est spécialisé, davantage que d un Data Scientist seul, et inversement. ROLE Les missions du Data Scientist nous indiquent plutôt clairement quel sera son rôle : Détecter des opportunités Capacité à prévoir Dégager un avantage concurrentiel fort Améliorer la connaissance du marché S'adapter plus rapidement Définir des offres plus précisément Améliorer la connaissance de l'entreprise sur elle-même Réduire les coûts Accroitre le niveau de service et de valeur Optimiser les investissements Pour les mener à bien, il devra être le chercheur, le mineur, qui parviendra à «faire chanter les données». Il aura donc un rôle d explorateur et d innovateur avide d améliorer sans cesse les processus, capacités décisionnelles, connaissances du marché et services/produits de son entreprise. Concrètement, il faudra qu il s approprie les problématiques des métiers pour tenter d y apporter une réponse data-driven. Au-delà du technicien de la donnée qu il doit être, il aura un rôle d évangélisateur au sein de l entreprise. En effet, il portera l évolution culturelle des métiers sur ses épaules avec l appui d un top management engagé. Il évoluera avec l entreprise en distillant avec la pédagogie nécessaire et fera adhérer le métier aux enjeux de sa mission afin d obtenir toute la collaboration nécessaire à la réussite des projets qui apporteront des relais de croissance à son organisation. Enfin, il portera la stratégie et la gouvernance des données de son entreprise dans l objectif de toujours développer cet actif de l entreprise. Il devra être le porteur de la complétude, la conformité, la cohérence, l exactitude, l unicité et l intégrité des données, les six piliers d un 35

Supports Marge management de la qualité de données. Dans le développement de la donnée, il est également compris le management des données de référence mais également l enrichissement transactionnel. Les données sont dorénavant une ressource vitale de l entreprise donc le produit/service ou le business model est data-driven. PLACEMENT Concernant le placement du Data Scientist ou du service de Data Scientism dans l entreprise, il se dégage une relativité du recueil de données. Pour plusieurs raisons, l analyse de données ne peut s éloigner de la DSI et n arriver qu en support des métiers lorsque la maturité face aux nouvelles pratiques est faible. La première raison est liée aux ressources dont a besoin le Data Scientist pour évoluer. Les données, les solutions, les architectures, etc, ne sont facilement accessibles qu en étant proche de la DSI. De plus, le premier partenaire avec qui construire pour capitaliser sur de nouvelles expériences est la DSI. La seconde raison est que les différents métiers ne sont pas prêts culturellement, et en pratique, à passer à des processus de décisions complètement data driven. Ils ont besoin aussi de capitaliser progressivement sur des évolutions mineurs qui prendront de l ampleur afin d engager leur confiance, leur adhésion, et leur investissement tant numéraire que temporel. Le Data Scientist n aurait pas suffisamment à se mettre sous la dent dès le départ et gaspillerait ses ressources. C est pour ces raisons que, dans un premier temps, grâce au recueil d informations préalable, cette représentation du placement du Data Scientist dans l organisation. Le choix de la chaine de valeur de Michael Porter, bien qu elle ne soit pas aussi adaptée à un Assureur qu à une Manufacture, permet de dégager une représentation générique, bien connue et laissant de côté les nombreux types d organisations qu il existe aujourd hui mais en concentrant sur une vision «valeur» pour l entreprise : Infrastructure de l entreprise Gestion des ressources humaines Développement technologique, R&D + Data Scientism Approvisionnements Logistique Interne Production Logistique Externe Commercialisation et vente Service Activités Principales Chaine de valeur de Michael Porter Maturité Big Data faible Dans un second temps, lorsque l organisation aura acquis la maturité nécessaire, elle devrait se diriger vers une intégration du Data Scientism à tous les niveaux de la création de valeur, et même dans les autres fonctions supports. 36

Supports Marge En effet, en allant au bout du raisonnement, et pour accentuer l avantage concurrentiel qui peut s établir à chacune des étapes d injection de valeur dans le produit ou le service, le Data Scientism devrait être présent à toutes ces étapes de l activité principale. Ainsi, pour porter le fait que le Data Scientist est spécialiste d un métier sur un secteur, il devrait être présent «personnellement» sur chaque étape indépendamment des autres tous en créant des synergies transversales. Cela voudra aussi dire que chaque métier de l entreprise sera adepte des pratiques de l analyse de données. Créer de la valeur, la capturer, et dégager un avantage concurrentiel peut se produire à n importe quel niveau de cette chaine de création de valeur de Michael Porter. En support de ces métiers formés aux analyses de données ou comportant un Data Analyst, il y aurait un Digital Office, ou Data Office, porteur de la stratégie digitale globale de l entreprise et offreur de solutions de manière transverse : Infrastructure de l entreprise Gestion des ressources humaines Développement technologique, R&D, Digital/Data Office Approvisionnements Logistique Interne + Data Scientism Production + Data Scientism Logistique Externe + Data Scientism Commercialisation et vente + Data Scientism Service + Data Scientism Activités Principales Chaine de valeur de Michael Porter Maturité Big Data avancée QUAND Plusieurs éléments peuvent déclencher le besoin d accéder à la valeur de l analyse de données. Le premier est le besoin de mieux connaître son marché. L analyse de données est par essence un moyen de mieux cerner les leviers qui font passer à l acte de consommation les clients et usagers. Alors, si un besoin de mieux connaitre son marché est présent, alors il est nécessaire pour dégager un avantage concurrentiel ou un relais de croissance de se démarrer des activités d exploration de données. Typiquement, ce peut être à l expression d un besoin métier, d une question stratégique laissée sans réponse, ou encore de l échec d un lancement produit ou d une campagne marketing. Le second besoin peut venir d une nécessité de transformer son business model à cause d un marché devenu stagnant, décroissant, sans perspectives Alors, en se servant de l expérience et de ses produits et services déjà sur le marché, transformer son business model en utilisant des technologies analytiques est une option à considérer. La réponse est donc quasiment toujours : «maintenant». 37

Cependant, certains pré-requis sont nécessaires pour parvenir à installer une stratégie digitale. Le premier est la maturité du métier pour le faire évoluer vers des usages qu ils ne maîtrisent pas forcément encore. Il ne faut pas sous-estimer le chemin à parcourir pour faire évoluer une culture d instinct vers du «speak with data». Le second pré-requis est d avoir le temps pour se préoccuper de demain sans qu aujourd hui ne soit chaotique. En effet, se placer dans un environnement nutritif 10, propice à l innovation, n est pas possible lorsque le récurent et le quotidien sont chronophages, préoccupants. Le dernier pré-requis tiré du recueil d informations de cette étude est d avoir formalisé un modèle de processus et le modèle de données qui servira au mieux l organisation. Chaque entreprise est unique et comprend ses particularités qui ne lui permettent pas d installer un système complètement générique. COMMENT De par la nécessité d inclure le «client» du développement de l analyse de données tout au long du design de l algorithme, du modèle, pour la compréhension fonctionnelle des données, et de la question à adresser, un management Agile est apparu comme incontournable selon chacune des sources du recueil d informations. Non seulement l Agilité est de mise, mais il serait préférable de raccourcir au maximum les boucles itératives afin de co-construire une solution qui bénéficiera de tous les apports techniques et business nécessaires. En effet, tout au long de cette étude, il est démontré que la connaissance métier est omniprésente et indispensable pour parvenir aux fins qui feront prospérer l organisation. Les cycles itératifs sont nécessaires pour pallier à plusieurs problèmes. Nous sommes sur de nouvelles disciplines dont les meilleures pratiques commencent à peine à émerger. C est d ailleurs la raison d être de cette thèse. Afin de gérer l incertitude liée aux projets analytiques, les allers-retours avec le client afin de co-construire une solution qui répond aux attentes techniques et fonctionnelles sont nécessaires. Pour impliquer, engager et faire adhérer l utilisateur avant même la mise à disposition de la solution pour commencer, mais également pour faire bénéficier le développement de tout le savoir nécessaire au bon déroulement du projet. La portée pédagogique d un développement itératif est utile dans cette situation où le métier doit évoluer culturellement dans ses pratiques. Rappelons-nous que nous voulons purement et simplement changer le métier de l utilisateur de l instinctif vers du «speak with data». Tout au long d un projet analytique des choix fonctionnels déterminants seront faits. Eviter l effet tunnel est le gage d un biais réduit dans ces choix. Cependant, les enjeux et difficultés techniques sont importants. Dans le recueil d informations nous avons pu avoir des recommandations précises sur la première itération post-spécifications qui devrait prendre de 1 à 3 ou 4 mois. Cette durée est indispensable pour produire une première version d un modèle, algorithme, qui tranche. Les itérations suivantes seront plus courtes car il ne s agira principalement que de petites retouches fonctionnelles, l obtention de feedbacks métier ou marché étant vitale pour un produit dont le cœur tourne essentiellement autour de sa cible. L autre aspect de ce service de Data Scientism serait, d après les données recueillies, de le manager avec la bienveillance financière la plus totale. En effet, évoluant complètement dans le milieu incertain de l innovation, laisser la place à l échec pour encourager les essais 38

et prises de risques est primordial pour obtenir un résultat. Le champ d exploration, de recherche, de minage est si vaste que toutes les tentatives ne seront pas fructueuses. Trouver une pierre précieuse dans le lit d une rivière requiert au préalable d avoir trouvé la rivière par hasard et d avoir effectué de nombreux prélèvements infructueux. Bien que les données ne le fassent pas ressortir le plus souvent, l utilisation d une méthodologie Lean liée au marketing de l innovation semble être un alliage managérial correspondant aux enjeux d un tel projet. 39

PARTIE CONCLUSIVE DISCUSSION / CONCLUSION APPORTS THEORIQUES Les données sont une opportunité qu il ne faut pas laisser aux autres au risque de regarder passer le train qui définit les contours du monde économique de demain. Cette thèse professionnelle est avant tout un plaidoyer encourageant à profiter des avantages procurés par une stratégie digitale étendue. De manière théorique, toute la valeur et tous les avantages concurrentiels tant internes qu externes ont été définis. Le prolongement de cette démonstration est le «Oui mais comment?». C est pour cette raison que la définition, et le dégrossissement théorique et pratique du Data Scientism est dans une continuité logique. Beaucoup d encre a coulé pour définir les techniques et technologies de l analyse de données, mais moins concernant les personnes qui les utiliseront et les mettront en pratique. Le recueil d informations selon les six axes, son analyse, et les conclusions théoriques ont permis de tirer des recommandations pratiques sur la mission, les caractéristiques nécessaires, le rôle, le placement, à quel moment, et de quelle manière installer un Data Scientist, ou du moins le Data Scientism, pour obtenir les meilleurs résultats possibles. Détecter des opportunités, améliorer la connaissance du marché et améliorer la connaissance de l'entreprise sur elle-même, telle est la mission du Data Scientist définie précisément dans cette thèse. Savoir qui doit recruter l entreprise pour parvenir à ses fins est un enjeu important. Les savoirs, savoir-faire et savoir-être ont pu être définis dans cette thèse. Bien entendu l analyse de données mais aussi leur gestion et les architectures qui les hébergent sont des compétences primordiales. En plus, il est nécessaire de rechercher des compétences mathématiques, algorithmiques, statistiques et en programmation pour compléter le panel. Ce qui a pu être mis en exergue, c est la nécessité d une connaissance métier, marché et sectorielle. Les compétences managériales importantes ont aussi été définies et justifiées. La capacité à travailler en équipe, la communication interpersonnelle, le management du changement, de l innovation et la curiosité sont les piliers d un Data Scientist se rapprochant du chercheur opérationnel. Les rôles du Data Scientist ont également été théorisés et définis. Le principal reste sa responsabilité d adresser les missions détaillées plus haut. Mais il a été démontré son importance dans l alimentation de la stratégie et de la gouvernance des données et le développement de ce nouvel actif de l entreprise qu il faudra à l avenir voir comme une ressource à part entière. Son rôle pédagogique et de médiateur du changement n est pas non plus à sous-estimer pour permettre l évolution culturelle métier nécessaire pour le faire passer dans une nouvelle dimension. Le placement du Data Scientism dans l organisation est le sujet dont la géométrie variable entraine de vives discussions. Dans cette thèse a été pris le parti d utiliser comme mesure la maturité du métier fasse à l analyse de données. Ainsi, l évolution du placement du Data Scientism dans l entreprise est fonction de la maturité. Pour accompagner un métier peu mature sur l analyse de données, le Data Scientism se placera plutôt dans support au côté 40

de la DSI et de la R&D de l entreprise. Avec une maturité suffisante, le Data Scientism sera intégré dans les processus métiers et les services seront dotés des compétences nécessaires à la gestion quotidienne des besoins. En support sera placé alors un Digital ou Data Office en charge de la stratégie et gouvernance globale de la stratégie digitale qui appuiera les métiers dans leur démarche. Le sujet du moment où l entreprise devrait se lancer dans l analyse de données a également été éclairci. Bien que la réponse soit «le plus rapidement possible» pour la plupart des cas, quelques pré-requis ont été posés. Le premier est l adhésion du métier à la démarche. Ensuite, il sera nécessaire de formaliser le modèle de processus et de données qui répond correctement aux besoins de l entreprise. A ce moment là, l organisation sera en mesure de se lancer, et même, devrait se lancer dans l analyse de données. Enfin, la manière dont doit être organisée l action du Data Scientist dans l entreprise a pu être complètement dégrossie. Agilité, processus itératif, management et marketing de l innovation et de son incertitude, souplesse financière, tels sont les maitres mots d une démarche nouvelle, transverse, transparente, pédagogique qui fonctionne. LIMITES THEORIQUES La définition des caractéristiques n a pu être définie ne manière satisfaisante. Il aurait été préférable de pourvoir dégager des technologies, techniques et langages précis pour aider les organisations à mieux recruter ou détecter des compétences déjà présentes en interne. La qualité des résultats de l analyse quantitative est dépendante du nombre d annonces d emploi récupérées. La théorisation de l environnement managérial et procédural dans lequel le Data Scientist apporterait un retour sur investissement le plus important reste superficiel. Ce pourrait être l objet d une autre thèse entière. Des pistes de réflexion ont pu être dégagées, l esprit général également, mais sans framework précis transposable. LIMITES METHODOLOGIQUES Une des limites de la méthode utilisée est sa propension à enfermer l étude dans du classique et de limiter le champ exploratoire. Cela empêche d aller chercher une solution théorique de rupture et aurait pu risquer de garder les résultats dans des principes erronés. De plus la partie quantitative de l étude s est limitée à 78 annonces. Difficile de savoir si cet échantillon est complètement représentatif et pertinent. Enfin, concernant les entretiens, j aurai aimé pouvoir multiplier les entretiens et varier les profils des interviewés afin de rendre l étude plus interactive et plus riche dans cette partie du recueil d informations. PISTES DE PROLONGEMENT 41

Un des premiers prolongements pourrait être la définition précise de chacune des compétences techniques nécessaires au lancement de Data Scientism dans l entreprise afin de clore complètement ce sujet qui est pour l instant aussi compliqué que les nombreuses technologies Open Sources sorties pour traiter le Big Data. Etudier la portée de la transformation de l entreprise liée à l évolution du business model ou de révolution culturelle métier est nécessaire pour prolonger toutes les recommandations managériales et procédurales de cette étude. Les changements nécessaires pour que l organisation tire le maximum de ses données sont peut être plus importants ou radicaux et cette étude n est pas en mesure de le dire. 42

ANNEXES ANALYSE LEXICALE COMPLETE Mot Longueur Nombre Pourcentage pondéré (%) data 4 389 1,69 experience 10 171 0,74 vous 4 162 0,70 business 8 132 0,57 research 8 131 0,57 dans 4 111 0,48 pour 4 99 0,43 learning 8 93 0,40 machine 7 84 0,36 work 4 79 0,34 plus 4 76 0,33 skills 6 76 0,33 données 7 74 0,32 team 4 72 0,31 google 6 71 0,31 solutions 9 69 0,30 scientist 9 66 0,29 science 7 63 0,27 analytics 9 60 0,26 notre 5 60 0,26 analysis 8 59 0,26 years 5 56 0,24 products 8 55 0,24 avec 4 51 0,22 software 8 51 0,22 world 5 50 0,22 information 11 49 0,21 techniques 10 49 0,21 technologies 12 49 0,21 description 11 48 0,21 development 11 47 0,20 knowledge 9 47 0,20 yahoo 5 47 0,20 clients 7 46 0,20 large 5 46 0,20 product 7 46 0,20 degree 6 45 0,20 profil 6 45 0,20 computer 8 44 0,19 design 6 44 0,19 management 10 42 0,18 nous 4 42 0,18 problems 8 42 0,18 43

qualifications 14 42 0,18 services 8 42 0,18 ability 7 41 0,18 modeling 8 41 0,18 statistical 11 41 0,18 strong 6 41 0,18 technology 10 41 0,18 engineering 11 40 0,17 systems 7 40 0,17 algorithms 10 39 0,17 mining 6 38 0,16 across 6 36 0,16 least 5 36 0,16 projects 8 36 0,16 python 6 36 0,16 statistics 10 36 0,16 votre 5 36 0,16 formation 9 35 0,15 marketing 9 35 0,15 related 7 35 0,15 scale 5 35 0,15 using 5 35 0,15 working 7 35 0,15 algorithmes 11 34 0,15 develop 7 34 0,15 teams 5 34 0,15 équipe 6 34 0,15 développement 13 33 0,14 poste 5 32 0,14 recherche 9 32 0,14 analytical 10 31 0,13 help 4 31 0,13 mobile 6 31 0,13 performance 11 31 0,13 scientific 10 31 0,13 user 4 31 0,13 java 4 30 0,13 statistiques 12 30 0,13 technical 9 30 0,13 environment 11 29 0,13 expertise 9 29 0,13 missions 8 29 0,13 outils 6 29 0,13 security 8 29 0,13 tools 5 29 0,13 labs 4 28 0,12 real 4 28 0,12 required 8 28 0,12 search 6 28 0,12 communication 13 27 0,12 organization 12 27 0,12 44

company 7 26 0,11 expérience 10 26 0,11 language 8 26 0,11 sein 4 26 0,11 sont 4 26 0,11 offre 5 25 0,11 partners 8 25 0,11 place 5 25 0,11 reporting 9 25 0,11 field 5 24 0,10 gender 6 24 0,10 high 4 24 0,10 société 7 24 0,10 analyzing 9 23 0,10 customers 9 23 0,10 including 9 23 0,10 intelligence 12 23 0,10 quality 7 23 0,10 responsabilités 15 23 0,10 understanding 13 23 0,10 apply 5 22 0,10 build 5 22 0,10 cette 5 22 0,10 closely 7 22 0,10 drive 5 22 0,10 entreprise 10 22 0,10 hadoop 6 22 0,10 scientists 10 22 0,10 service 7 22 0,10 compétences 11 21 0,09 d une 5 21 0,09 engineers 9 21 0,09 leader 6 21 0,09 model 5 21 0,09 opportunity 11 21 0,09 preferred 9 21 0,09 programming 11 21 0,09 quantitative 12 21 0,09 users 5 21 0,09 based 5 20 0,09 d'une 5 20 0,09 insights 8 20 0,09 like 4 20 0,09 status 6 20 0,09 time 4 20 0,09 academic 8 19 0,08 areas 5 19 0,08 avez 4 19 0,08 committed 9 19 0,08 employment 10 19 0,08 fluent 6 19 0,08 45

location 8 19 0,08 make 4 19 0,08 mathématiques 13 19 0,08 methods 7 19 0,08 models 6 19 0,08 provide 7 19 0,08 vmware 6 19 0,08 applications 12 18 0,08 demonstrated 12 18 0,08 global 6 18 0,08 highly 6 18 0,08 matlab 6 18 0,08 modèles 7 18 0,08 nouveaux 8 18 0,08 online 6 18 0,08 part 4 18 0,08 participate 11 18 0,08 traitement 10 18 0,08 also 4 17 0,07 analyse 7 17 0,07 client 6 17 0,07 community 9 17 0,07 connaissances 13 17 0,07 content 7 17 0,07 create 6 17 0,07 croissance 10 17 0,07 english 7 17 0,07 forte 5 17 0,07 informatique 12 17 0,07 leadership 10 17 0,07 looking 7 17 0,07 mise 4 17 0,07 mission 7 17 0,07 opportunities 13 17 0,07 platforms 9 17 0,07 project 7 17 0,07 relevant 8 17 0,07 requirements 12 17 0,07 responsibilities 16 17 0,07 results 7 17 0,07 type 4 17 0,07 valeur 6 17 0,07 youtube 7 17 0,07 également 9 17 0,07 able 4 16 0,07 advertising 11 16 0,07 capacité 8 16 0,07 creating 8 16 0,07 d'un 4 16 0,07 excellent 9 16 0,07 good 4 16 0,07 46

INTERVIEWS RENAUD COCHET 1 But d un Data Scientist (Pourquoi) Pourquoi les données changent la donne pour l entreprise dès aujourd hui et demain? Loi de moore. Données disponibles : 2 ans pour générer autant de données qu en tout temps. Risque et opportunité Risque : sécurité, difficulté Opportunité : ceux qui sauront gérer cette donnée pourront accéder a des avantages concurrentiels importants. Nouveaux services. De quels avantages l entreprise pourra-t-elle bénéficier? Selon sa capacité à les interprétrer : 1 Mieux comprendre le consommateur 2 Mieux savoir si son offre colle au besoin 3 Mieux se comprendre elle-même Pourquoi les compétences en entreprises sont insuffisantes actuellement? Plusieurs facteurs : - Schémas traditionnels de gouvernance et d exploitation du SI alors que tout change : - Faire face à l afflue de données (quantité, variété) - Gouvernance dépassée, inadaptation - Industrialisation des méthodes et des techniques très peu avancée : maturité insuffisante (open source) antinomique avec une boite du CAC40 - Les entreprises n investissent pas assez car ils n ont pas intégré les avantages concurrentiels à gagner - Sous estimation des enjeux Pourquoi le rôle du Data Scientist (DS) va être prépondérant dans le traitement de la donnée? 47

Le DS n est pas un héro, mais c est une prise de conscience générale dans l entreprise à faire. 2 Rôle (Qui) Comment définissez-vous le rôle du DS dans l entreprise? Le DS ne sera pas une seule personne. Chez google le CTO est peut être un mouton à 5 pattes mais pas ailleurs. Data Scientism : 1 Comprendre analyser 2 Faire évoluer la culture vers du «speak with data» : évangéliste : contribue à ce que l entreprise travaille davantage avec la donnée plutôt qu avec l instinct 3 Creuser «diger», explorer, chercher, tirer la substantifique moelle 4 Amélioration : nouveaux services, modification de process, boucle de retour et de feedback 3 métiers différents process/métier, BI, Evangeliste, algo Comment définissez-vous le rôle du DS auprès de la DSI? Aider la DSI à Voir au dessus. L aider à mieux gérer la donnée pour les métiers Comment définissez-vous le rôle du DS auprès du Métier? Aider le métier à Voir au dessus. Mieux comprendre, faire évoluer la culture, etc 3 Caractéristiques (Quoi) Quelles compétences techniques attribuez-vous au DS? Toutes les compétences autour des données, qualité, modèle de données Manipulation de données et leurs outils Maitriser les disciplines du big data 4V : volumétrie, vitesse (gérer la donnée en temps réel : exemples ), variété (segmentation, text mining, semantique), véracité (capacité analytique de stat, mesurer la fiabilité de l algo par exemple) qualité des données, choix des données. 48

Maitriser les frameworks techniques qui sont autour de tout ça. Techno open sources + SAS + SAP + Microsoft être capable de choisir quelles solutions pour quel cas Multiplicité des techniques ne permet pas à une seule personne d être opé. Quelles compétences métier attribuez-vous au DS? Comprendre le modèle de données (comprendre les process (complexes selon les entreprises)) Tout est dans la compréhension des process et de leur compléxité car BM compliqué car entreprise compliquée (exemple Total avec les métiers de ses 3 entreprises). Quelles compétences «humaines» attribuez- vous au DS? Possibilité d avoir seulement un gros Geek. Selon le modèle du service de data scientism : - Un mec qui sait communiquer - Un mec en logique d innovation - Un mec qui évalue, qui est pédagogue pour faire évoluer les modèles CQFD sur le fait qu un profil est divisé en plusieurs. 4 Placement dans l entreprise (Où) Sous quelle direction placeriez-vous le DS? Sous le DSI (enfin plus considéré comme un fournisseur) Nouvelle ère du SI. Seule la DSI peut fournir un tel service. De plus en plus les métiers ont envie de participer à la transfo digitale, donc il faut les impliquer le maximum (co-direction, co-management), et cette co-direction doit être faite par le métier le plus important pour la réussite de l entreprise. (Exemple : Total MS = Marketing ; Sanofi = R&D ; ST Micro = accélérer les itérations d innovation) Géographiquement dans l entreprise, où placeriez-vous le DS? Cellule au plus proche de la DSI et des dirigeants. 5 A quelle étape de maturité de l entreprise (Quand) Quels sont les pré-requis que devraient remplir l entreprise avant de se doter d un DS? Aucun. ASAP. Démarche itérative qui part de pas grand-chose pour itérer et améliorer en déclenchant des besoins (on part de rien, puis on itère). 49

Mais le selon le modèle de data scientism : 1 Formaliser le data model, formaliser les process 2 Vision claire 3 Vision claire, priorité 4 Pareil, infrastructure et gouvernance Comment juger si une entreprise devrait se doter d un DS? «Est-ce que la gestion de la donnée a une importance dans la réalisation et les enjeux de l entreprise?» 6 Avec quels moyens (Comment) Quel type fonctionnement recommanderiez-vous? (Typologie de management de projet) La cellule de DS sera à l origine de transformation de Business et de BM. Même typologie qu une transformation d entreprise. Pour tenir compte de la maturité fluctuante, privilégier une démarche Agile et itérative. Le défi est dans la mise en œuvre des idées davantage que dans l idée. De quels process entoureriez-vous le DS s il devait y en avoir? Voir ci-dessus. Dans quelle mesure les entreprises devraient investir? Beaucoup plus massivement. Le gérer comme un projet de transformation d entreprise. Le gérer comme un projet d innovation et avec le droit à l échec. 7 Ouverture Pas insuffisant partout THIBAUT REBOULLET 1 But d un Data Scientist (Pourquoi) Pourquoi les données changent la donne pour l entreprise dès aujourd hui et demain? 50

La donnée caractérise l avantage concurrentiel (avant c était le produit). La donnée permet de se différencier dans un environnement marché, ça permet la personnalisation, créer de la valeur autour du cœur de métier. De quels avantages l entreprise pourra-t-elle bénéficier? Mieux comprendre les attentes. Maintenant on peut avoir des info plus précises en un lien direct. Les comprendre plus vite. Temps réel grâce aux données. Aussi bien données internes qu externes. Pourquoi les compétences en entreprises sont insuffisantes actuellement? Changement de culture dans l entreprise. Les entreprises anglosaxones sont très en avance sur la culture par rapport aux latins. Anglosaxons ouvert au marketing et à la com Latins (français) focalisés sur le produit. Prise de conscience d un besoin de changement chez les anglosaxons. Pourquoi le rôle du Data Scientist (DS) va être prépondérant dans le traitement de la donnée? Une nouvelle fonction complémentaire dans l entreprise. Mix DSI Métier. Profil hybride. Michelin Solutions : data scientist (Stat algo, connaissent le monde du pneu, mathématiques, SI) Révélateur et donne du sens aux données pour les transformer en informations 2 Rôle (Qui) Comment définissez-vous le rôle du DS dans l entreprise? Comment définissez-vous le rôle du DS auprès de la DSI? Ça dépend des organisations. Lorsque c est orienté produit : coté métier. (4P) Lorsque c est orienté service : coté DSI. (intangible) Comment définissez-vous le rôle du DS auprès du Métier? 3 Caractéristiques (Quoi) 51

Quelles compétences techniques attribuez-vous au DS? Technologique : outils stat Algo stat Quelles compétences métier attribuez-vous au DS? «Sur Paris il y a moins de 50 DS qui existent» Un DS est spécialisée par secteur d activité. Expert métier Quelles compétences «humaines» attribuez- vous au DS? Curiosité, sens de l innovation, pas peur du changement, recherche de nouveauté, analytique, talent de travail en groupe. Le vrai DS il n a pas besoin qu on lui explique le secteur dans lequel il travaille. 4 Placement dans l entreprise (Où) Sous quelle direction placeriez-vous le DS? Sous le Digital officer, ou Data Officer. Directeur Marketing. Géographiquement dans l entreprise, où placeriez-vous le DS? Pas de gens orientés opérations. Moyen terme et long terme Siège. C est les commerciaux qui font remonter les insights potentiels pas le DS qui va chercher les infos même s il peut y aller mais c est pas nécessaire. 5 A quelle étape de maturité de l entreprise (Quand) Quels sont les pré-requis que devraient remplir l entreprise avant de se doter d un DS? Stratégie d entreprise qui dicte ça. Quand elle sent qu elle a besoin de la donnée pour innover ou garder son leadership. Dès qu on essaye de transformer son business model Comment juger si une entreprise devrait se doter d un DS? Bcp d entreprises se posent la question, beaucoup ne connaissent pas trop. Toutes les entreprises autour du comportement clients. 6 Avec quels moyens (Comment) 52

Quel type fonctionnement recommanderiez-vous? (Typologie de management de projet) Cycle itératif court (1 à 4 mois) Détection de l opportunité jusqu au test de l algo : 1 à 3 mois. De quels process entoureriez-vous le DS s il devait y en avoir? Le plus près du métier possible. Remplace AMOA et le MO. Dans quelle mesure les entreprises devraient investir? A très court terme : ceux qui doivent investir sont en train de le faire et le font déjà. Toutes les entreprises vont y passer. Transformation digitale. Fonction DS mise en avant par la transfo digitale. 7 Ouverture DS qui se nourrit des nouvelles briques applicatives. (data viz) DS est un Data miner amélioré (data miner connait bien l algo). ARNAUD THOMAS 1 But d un Data Scientist (Pourquoi) Pourquoi les données changent la donne pour l entreprise dès aujourd hui et demain? Avant : Dans le contexte Total, boite indus. Et les données avaient 2 objectifs : - Suivre un process industriel - Grand contrôle de gestion On était sur de la BI retroviseur. Niveau management très opérationnel. Après : boite du retail. Secteur en forte décroissance (BtoB (contrat renégocié à la baisse) + écologie qui fait ça consomme moins. Marché mature qui dégage moins de marge. D où le besoin de faire du BtoC et du BtoBtoC Axe client. Connaitre le client. Segmentation du client Total Rouge + Elf avant. Total Rouge : haut de gamme, premium BtoBtoC 53

Total Access : grand public, consommateur particulier BtoC Total Proximity : (élan) réseau bien maillé. Multi services. Besoin de mieux connaitre vos offres pour segmenter. Du coup besoin des données pour faire ça. Et puis c est à la mode. Un grand groupe doit suivre ça. Conjonction de 3 points qui font que Total est prêt. De quels avantages l entreprise pourra-t-elle bénéficier? Si on va en bout de chaine : optimisation du RO Net. Gagner de l argent. Tout ce qui ramène pas d argent est hors sujet. Avantages : - Stations services franchises : Même prix partout alors qu il faudrait avoir des offres plus adaptés. - Relation directe avec les consommateurs : s adresser avec le bon discours au bon consommateur - Optimisation des investissements (corner brioche dorée ou carglass?) Pourquoi les compétences en entreprises sont insuffisantes actuellement? Contrôle de gestion modèle très structuré ou on cherche une vérité. Nouveau monde de pistes de proba, de stat. De «tendances». On cherche des segmentations choquantes. Avoir des choses qui surprennent. Equipe habituée à faire de la vérité // Equipe capable de grater, de chercher Nouvelle techno. (avant c était la donnée qui était compliquée maintenant c est la techno). Back office front office Cycle en V Agilité. Avant les métiers connaissaient ce qu ils voulaient. Maintenant ils sont dans l exploratoire. Pourquoi le rôle du Data Scientist (DS) va être prépondérant dans le traitement de la donnée? A court terme besoin d un DS pour faire, pour construire une offre, pour montrer que ce métier a du sens à la DSI et chez Arnaud en particulier. Batiste : fonctionnel nickel, animation et brainstorming nickel. 54

DS : time to market, expertise technique DS : un role parmi 4 importants. MOE Vs MOA. Manque d une force de frappe pour dérouler tout ça : besoin d un DS pour que la DSI garde une vision transversale, durable, multimétier, pas «du prêt à porter». DSI utile pour les données. Prêt à porter par viable. 2 Rôle (Qui) Comment définissez-vous le rôle du DS dans l entreprise? Il est là pour faire chanter les données. Soit avec une problématique métier, mais aussi sans. Sait définir les limites de ce qu il produit et ouvrir. Fait le bourrin dans un cadre prédéfinit. Comment définissez-vous le rôle du DS auprès de la DSI? Problématiques techniques et techno à ne pas sous-estimer : besoin techniques trop compliqués Transversalité pour répondre aux métiers adressable pour la DSI Jointure floue : extraction et jointure difficile. Identification, extraction, jointure, stockage. Comment définissez-vous le rôle du DS auprès du Métier? Correspondant interne DSI qui connait les métiers qui n est pas Data scientist 2 nde interface : business analyst, qui alimente et formalise. - Analogie architecture/ conducteur de travaux 3 Caractéristiques (Quoi) Quelles compétences techniques attribuez-vous au DS? Geek, ouvert, curieux, bourrin, pas en charge de la relation client, pédagogique (prise de hauteur), mais avec une interface, pas forcément mathématicien à voir Intagration de données interne et externe (SQL, NoSql, Hadoop, Excel, ), peu importe la nature 55

Manipulation d analyse stat plus ou moins pilotée. Maitrise des bases etc : geek. Quelles compétences métier attribuez-vous au DS? Posture vis-à-vis du métier : compétence qui dépend du business analyst. Grand levier, problématique et stratégie du métier (passés ou futurs). Connaitre les grands leviers. Boucles métier Quelles compétences «humaines» attribuez- vous au DS? Compétences humaines pour faire du projet Agile. 4 Placement dans l entreprise (Où) Sous quelle direction placeriez-vous le DS? Centre de service Data de la DSI Géographiquement dans l entreprise, où placeriez-vous le DS? Les 4 dans un bureau. Mais disparition de la reflexion individuelle. La distance fait prendre du recul. Le DS secoue le business analyst. Equilibre entre secouage distance proximité. 5 A quelle étape de maturité de l entreprise (Quand) Quels sont les pré-requis que devraient remplir l entreprise avant de se doter d un DS? Argent Faire comprendre à tout le monde que cette personne a sa place. Prouver sa valeur par des cas d usages, et des réussites. Etre capable de casser le mythe. Fournisseurs qui vendent du miracle, et qui ne font pas la pédagogie pour montrer que ce n est pas un miracle. Lean startup pour obtenir l adhésion. Valeurs prouvées. Faut pas être trop occupé par le récurrent pour pouvoir innover 56

Stratégie retail qui fait son apparition Marketing Comment juger si une entreprise devrait se doter d un DS? La condition sine quanon : maturité métier pour fournir et accompagner le technicien. Le reste c est que les moyens. La contrainte, et la pression stimule. 6 Avec quels moyens (Comment) Quel type fonctionnement recommanderiez-vous? (Typologie de management de projet) Agilité, Lean startup, confiance, écoute, transversalité. Humilité (Vs expertise.) De quels process entoureriez-vous le DS s il devait y en avoir? Pas de cadre. Mais attention process de formalisation de besoin et d attente et de demande. Process ouvert Process agile Exploratoire / recherche Dans quelle mesure les entreprises devraient investir? Progressif. 0,5 à 2 ETP Autant de DS que de Business Analyst. Licences très chères car peu de personnes les utilisent. 57

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