Big data et data science : les compétences d’avenir pour les ingénieurs IT

Afin d’asseoir leur avantage concurrentiel, tous les employeurs issus de tous les secteurs économiques sont concernés par les mégadonnées et principalement par les nouveaux experts arrivant sur le marché.

À l’horizon 2020, la valeur des données personnelles des consommateurs européens avoisinera les 1 000 milliards d'euros*. En plein cœur de cette révolution digitale, économique et citoyenne où nos informations individuelles s’exploitent et se monnaient, le marché du big data explose. Pour les cinq prochaines années seulement, le gouvernement Edouard Philippe l’évalue à 9 milliards d'euros en France, avec à la clé, la création de 137 000 emplois. 

La filière n’est pas prête de connaître la crise. Aucun secteur ne semble pouvoir d’ailleurs échapper à sa révolution. Pour opérer ce virage à 180°, Grandes entreprises, PME ou start-up mettent les bouchées doubles pour recruter une myriade d’experts compétents afin d’accompagner leur transformation digitale.

Afin d’asseoir leur avantage concurrentiel, tous les employeurs issus de tous les secteurs économiques sont concernés par cette filière et principalement par les nouveaux experts arrivant sur le marché. Cependant si les premiers à recruter sont issus des services numériques, de la banque et de l’assurance, le secteur de la santé n’est pas en reste avec la volonté de voir émerger une médecine prédictive, préventive, personnalisée et participative. A terme le phénomène s’étendra à la totalité du secteur industriel : transports, énergie, nucléaire…  

S’il n’existe pas encore à ce jour d’études pour quantifier les besoins RH en big data dans l’Hexagone, nos bases de données, chez Computer Futures, nous montrent que deux profils se distinguent : le data scientist et le data engineer.

Déjà en 2012, la Harvard business Review qualifiait le métier de data scientist comme étant "le plus sexy du XXIème siècle". La demande se concentre sur des profils ayant une double compétence en algorithmie et en programmation ainsi qu’une compréhension bien ancrée des problématiques de l’entreprise. Cependant, si ces talents sont très convoités par les recruteurs, on relève un nombre important de profils juniors. Ce constat résulte des formations qui, encore inexistantes il y a quelques années, se démultiplient aujourd’hui. Parallèlement et sans surprise, la rareté des profils "scientist" fait grimper les exigences salariales qui commencent en France autour de 40 K bruts annuels.

Afin de répondre à une demande croissante, les écoles d’ingénieurs n’hésitent pas à proposer des programmes spécialisés. Preuve de cette prise de conscience, deux écoles ont créé en 2016 une formation dédiée au "data scientist des métiers de l’assurance" proposé aux acteurs du monde de la bancassurance.

Autre profil qui se distingue, le data engineer, très prisé par toutes les structures. Ce dernier développe et entretient les systèmes de collecte, de stockage et de mise à disposition des données. Si comme le scientist, la demande de profils engineer est importante, l’offre actuelle est loin de suffire pour répondre aux attentes des recruteurs. La rareté des candidats peut s’expliquer par le fait que ce métier peut sembler encore mouvant et ne rencontre pas encore la notoriété du scientist. A cela s’ajoute une pénurie de développeurs face aux demandes croissantes et différentes des structures. La pluralité des profils n’est pas de mise.

Le big data et ses métiers liés émergent encore en France et représentent la panacée dans le secteur IT. Actuellement, les candidats juniors investissent de plus en plus le marché mais ne bénéficient pas encore de l’approbation et d’une reconnaissance totale des recruteurs. Ces derniers apparaissent frileux à l’idée de confier "les enjeux de demain" à des novices.

Si le big data ne peut être qualifié de révolution technologique à proprement parler, une réelle prise de conscience générale de la quantité de données qui est désormais à la disposition des entreprises et collectivités s’opère. Les entreprises sont convaincues de l’importance d’analyser de grandes quantités de données "anciennes" et "actuelles" pour optimiser l’avenir et opérer une meilleure customisation des produits et services. L’open data permet d’en apprendre plus sur le client, son environnement et de mieux cibler ses enjeux, ses consommateurs ou encore ses prospects.

Dans cette dynamique et pour aller plus loin encore, l'intelligence artificielle (IA) représente un enjeu considérable pour répondre aux différents enjeux entrepreneuriaux de demain. S’il faut abandonner les fantasmes d’IA capables de rivaliser voire de supplanter l’intellect humain, des entités algorithmiques autonomes permettraient de maximiser l’analyse de contenu.

*Étude du Boston Consulting Group 

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