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Peux-tu expliquer aux filles en quoi consiste ton métier de data scientist ?
On aurait pu nous appeler des statisticiens, moi j’emploie encore ce terme. Littéralement, Data Scientist signifie « scientifique de la donnée » et aujourd’hui on assiste à l’explosion des données.
On en récolte beaucoup, que ce soit quand on remplit un formulaire, quand on passe notre ticket de métro. Les volumes grandissent et on se rend compte que ces données peuvent être intéressantes dans tous les domaines. En parallèle, il y a l’open data qui est en train de croître à une échelle assez exponentielle. Il faut donc des métiers et des personnes pour moduler toutes ces données, les analyser.
Dans les métiers de data scientist, il y celui de data analyst, de data architect. Pour être data scientist, il faut avoir une vision générale puisqu’il faut comprendre comment la donnée a été structurée. Le data scientist sait manipuler les chiffres, nettoyer la donnée, l’organiser, l’analyser, et publier pour transmettre sur les résultats.
Où travailles-tu et est-ce qu’un data scientist a une journée type ?
Je travaille dans une TPE à Toulouse, puisque nous sommes moins de 10 employés. Je n’emploie pas le terme de startup car nous avons plus de 15 ans. Nous créons un logiciel web de cartes interactives qui va permettre de visualiser des chiffres sur des cartes. On colorie des cartes suivant la densité de population par exemple ou bien on peut mettre des ronds aussi suivant une proportion. Où est-ce qu’il y a le plus d’habitants dans le monde ?
Au moment des élections aussi, on voit beaucoup de données sur des cartes. Nous fournissons un logiciel qui s’adapte à tout type de données et il faut que cette donnée soit rattachée à quelque chose de géographique ; que ce soit un département, une commune, un établissement, un lycée, un hôpital.
Y-a-t-il d’autres filles dans ton entreprise ?
Oui, il y a 3 filles sur six salariés. Nous sommes deux à avoir un profil de statisticienne.
« Je n’ai pas vraiment une journée type, par contre, j’ai beaucoup de tâches différentes, c’est ce qui me plaît dans mon métier. »
Nous sommes en relation régulièrement avec nos clients, il y a donc une grosse partie de projets clients, c’est-à-dire répondre aux questions, répondre aux mails. Lorsqu’il y a des problèmes techniques, il faut qu’on soit là en support. Il y a aussi tout un aspect de recherche sur comment faire évoluer le produit, quelles sont les demandes actuelles en terme de visualisation ? Il y a des cartes mais on fournit des rapports qui permettent de visualiser des chiffres avec des camemberts, des barres verticales.
Il y a aussi une partie formation car nous souhaitons qu’à la fin, nos clients soient complètement autonomes avec notre logiciel. Souvent on se rend sur place et on va leur expliquer comment fonctionne GeoFIS. Ce côté pédagogie et humain est pour moi important. Parfois, j’anime aussi le compte Twitter de l’entreprise, je peux avoir des tâches variées.
Quel a été ton parcours pour arriver au métier de data scientist ?
Après un bac S, option mathématiques, je me suis orientée vers un IUT statistiques et informatique décisionnel à Niort, parce que j’avais regardé comment je pouvais intégrer l’INSA de Toulouse, qui était l’une des rares écoles publiques d’ingénieur à avoir une option en mathématiques et modélisation.
« Dans ma promotion à l’IUT, nous devions être 1/3 de filles et à l’école on était 50/50. J’ai eu la chance de savoir depuis toute petite quel était le domaine qui m’intéressait. »
Au final, les statistiques, c’est un domaine technique, où il y a beaucoup d’informatique, donc on va côtoyer pas mal de services, de domaines où il y a moins de filles mais je pense que le métier est assez équilibré.
Ce qui est chouette avec les statistiques, c’est qu’on peut les appliquer dans beaucoup de domaines, nous sommes toutes parties dans des domaines différents.
« J’étais partie faire de la recherche sur les maladies du café au Costa Rica, comment mettre en lumière les pertes de rendement. J’avais une copine qui faisait le marketing de nescafé à paris. Il y en a une qui fait une thèse sur les déplacements dans les transports publics. »
Je suis rentrée de stage de fin d’études, et j’ai commencé dans la foulée et cela fait deux ans que j’y suis maintenant, diplômée depuis 2015.
Quelles qualités faut-il pour exercer le métier de data scientist ?
Quel que soit le métier, je pense qu’il faut avoir de bonnes qualités de communication. On ne se rend pas compte durant nos études, mais une fois qu’on est dans le monde du travail, on comprend vite que si on n’arrive pas à communiquer, on n’arrive pas à avancer. On collabore souvent entre différentes équipes, on a besoin d’analyses de personnes qui s’y connaissent mieux qu’eux nous sur la thématique sur laquelle on travaille, savoir comment récolter les données. Il faut pouvoir vulgariser ce qu’on fait et être pédagogue dans nos explications. Si on fait un travail qu’on n’arrive pas à expliquer, ça va être difficile ensuite pour qu’il soit utile.
Qu’est-ce qui fait que tu aimes ton métier ?
J’aime pouvoir rendre les données accessibles à tous et j’ai envie qu’on démocratise les chiffres. Il y a un côté que je n’aime pas vraiment mais que je sais qu’il existe, qu’on peut faire tout dire aux chiffres, c’est vrai, et malheureusement certains s’en servent un peu trop. En tout cas, j’ai envie de croire qu’en France, il y a plus de 60 millions d’habitants, que tout le monde est capable de comprendre un camembert ou un diagramme en barre.
Auriez-vous une anecdote à raconter aux filles sur ton métier de data scientist ?
Durant mes études, j’ai fait des analyses sur le rendement d’un foie gras, sur sa qualité, et en fait, je n’apprécie pas le foie gras. Mon stage de fin d’études était sur le café et je n’aime pas le café. Cela m’a peut-être permis de ne pas saliver toute la journée sur du foie gras ou du bon café, c’est le pur hasard. Ce qui est anecdotique chez nous, ce sont les données.
Quels conseils donnerais-tu aujourd’hui à une fille qui veut exercer le métier de data scientist ?
« En règle général, dans les métiers du digital, c’est un atout d’être une fille. Il ne faut pas forcément avoir du caractère mais aller jusqu’au bout de ses idées même si par moment, on va avoir des barrières, peut-être parce qu’on est une fille, peut-être pour d’autres raisons. »
Je crois qu’on mérite d’être entendu autant qu’un garçon. Quand on est déterminé, tout se passe bien. Cela ne peut pas être un frein, au contraire, cela peut devenir très vite un avantage. Je me suis créée ma voie toute seule.
Quelle est l’avenir de ton métier et son secteur, selon toi ?
Cela fait deux ans que j’ai terminé mes études, et on voit déjà qu’il évolue. Il y a des technologies que je n’ai pas connues pendant mes études. C’est un métier où il faut se former continuellement, je ne peux pas vous dire ce que mon métier sera dans deux ans. Il y a un marché où les entreprises peinent à trouver des personnes compétentes ou alors j’ai l’impression qu’elles recherchent tout de suite des gens très expérimentés, sauf que c’est un nouveau métier, c’est tout le paradoxe. Les data scientist junior ont toute leur place pour se faire dans ce métier. Mais cela va encore évoluer, parce qu’aujourd’hui, on emploie des sous-métiers tels que data analyst, des data visualisation, data manager, etc…
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