«Pour faire face au tsunami numérique, et pour éviter de nous faire ubériser, nous employons des geeks, des fondus d'informatique, des joueurs de jeu vidéo, autrement dit des mathématiciens et des data scientists», déclarait Maurice Lévy, PDG de Publicis Groupe, au Financial Times en décembre 2014. Un peu plus d’un an après, le data scientist, ce profil particulier qui mêle mathématiques, analyses statistiques et connaissance fine de la technologie et du business est toujours un métier très recherché. Dans tous les domaines et dans toutes les disciplines.
Pas étonnant quand on sait que les données sont un marché en plein essor. Dans les cinq ans à venir, le business issu de la gestion des données pourrait représenter un chiffre d’affaire de neuf milliards d’euros et 137 000 emplois en France. Mieux, une étude récente menée par l’IAB (Interactive Advertising Bureau) France avec La Poste et Aquent a montré que pour 85% des sondés, le métier de data scientist était celui qui devrait le plus perdurer dans les dix prochaines années. De quoi inciter les étudiants à choisir cette filière, mais aussi inciter les entreprises à recruter ces profils nouveaux. De quoi également penser que tout va pour le mieux au pays des data scientists.
Un rôle déterminant
Pourtant, malgré l’utilité du profil, reconnue par tous, celui-ci a encore du mal à s’imposer dans les entreprises. «Ce qu’il ressort, de la part des marques, tient à leur difficulté à définir exactement et précisément la fonction de data scientist et à l’inscrire dans un modèle de carrière», analyse Vincent Montet, directeur de la stratégie digitale de l’école des métiers de la communication Efap et membre de l’IAB. Et pour cause, le data scientist est un être hybride. Il doit présenter des compétences en mathématiques et en statistiques alliées à une culture business et techno. Bref, une sorte de mouton à cinq pattes qu’il est difficile de placer dans une grille classique de profils d’entreprise.
Une difficulté qui s'explique, en partie, selon l'expert, par le fait que «tous les six mois, les entreprises voient surgir soit une nouvelle technologie, soit un nouveau profil. Leur structure parfois un poil lourde ne leur permet pas de tout absorber et de tout comprendre".» Si tout le monde est conscient que le rôle du data scientist est déterminant dans les prochaines années, il est encore difficile de reconnaître le métier à sa juste valeur. De plus, le profil lui-même devrait évoluer encore pour s'affiner. Une fois arrivé à maturité, l'aspect mathématiques prendra certainement un peu moins de place pour favoriser une plus grande culture marketing et business. Et ainsi toujours mieux savoir malaxer les données et les transformer en retombées pécuniaires pour les clients.
