Les data scientists à l’école de la stratégie

 

Ces profils qui mélangent compétences statistiques, mathématiques et codes informatiques sont de plus en plus prisés par les cabinets qui répondent en cela à la demande de leurs clients. Qui sont-ils et comment s’intègrent-ils dans des environnements où, il y a à peine cinq ans, ils étaient absents ?

 

07 Fév. 2018 à 12:02
Les data scientists à l’école de la stratégie

 

« C’est l’éléphant au milieu de la pièce. » Dixit Thomas Croisier, le patron de Monitor Deloitte en France. « L’un des sujets principaux sur lesquels nous conseillons nos clients », selon Simon Freakley, le chief executive d’AlixPartners de passage à Paris au retour de Davos.

Le rouleau compresseur du digital ne s’arrête pas, bien sûr, aux portes du conseil en stratégie. Nombre de secteurs de l’économie, dont les cabinets, sont transformés par les millions de milliards de données numériques qui fleurissent partout.

Routes aériennes, authenticité des vins italiens, poids du foie gras... ces mille applications de la data science 

Et avec elles, les compétences qui sont nécessaires et attendues par certains clients changent aussi. Les missions de conseil en stratégie qui intègrent une haute dose de data science se multiplient : livrer un programme informatique qui passe en revue les milliers de routes différentes d’une flotte d’avions ; arbitrer entre « 2 700 millions d’options » de routes, celles qui sont les plus profitables pour un transporteur routier ; expurger des dizaines de millions de factures d’un groupe jusqu’à l’euro près dans toutes les filiales pour voir où réduire les coûts ; sécuriser l’authenticité de vins italiens ou de pièces détachées dans l’aéronautique avec une technologie blockchain ; modéliser l’ensemble des interactions au sujet d’une marque sur Twitter ; expliquer les facteurs de variation du poids des foies gras pour un acteur de l’agroalimentaire…

N’en jetez plus ! Et aux cabinets d’adapter leurs équipes. L’année zéro de ce phénomène RH est difficile à dater. Disons que depuis cinq ans tout au plus, des profils de data scientists apparaissent dans les cabinets où on ne les rencontrait pas précédemment.

La tendance est claire et les exemples nombreux : le BCG Paris a élargi son équipe Gamma depuis son lancement début 2016, de moins de cinq à plus de 30 personnes ; Roland Berger s’est doté d’un Monsieur data en la personne de Cyrille Vincey ; Bain a ouvert une practice ad hoc, un quart des effectifs d’Eleven Strategy sont des data scientists, PMP étrenne un data lab…

Vrais consultants ou fonction support ?

Voilà pour la revue des effectifs, loin d’être exhaustive. Mais qui sont-ils ces nouveaux profils et comment s’intègrent-ils aux cabinets ? D’une maison à l’autre, une première tendance se dégage : la demande des clients est là, mais dans l’offre apportée en réponse la nouveauté prime et l’heure est à l’apprentissage.

Deuxième constat, ces data scientists sont soit des consultants à part entière qui doivent apprendre à travailler avec les consultants des cabinets, soit des fonctions support avec qui les consultants d’un cabinet doivent apprendre à travailler.

Au BCG, on a de toute évidence opté pour l’option numéro un. « L’équipe Gamma est constituée de consultants au même titre que les autres consultants du cabinet », dit Yann Hendel, principal en data science chez BCG Gamma.

Pourtant, chez BCG Gamma, ni les profils, ni la teneur des missions ne sont les mêmes qu’au BCG. Yann Hendel est par exemple diplômé d’un PHD en science informatique de l’Institut Pierre et Marie Curie. Pas vraiment le bagage habituel classe préparatoire et école de commerce et d’ingénieur…

« Seul le short n’est pas autorisé »

« Là où un consultant utilisera Excel pour créer un modèle d’analyse, nous avons recours à des algorithmes pour modéliser des volumes de données plus complexes », nuance Thomas Lewiner, lui aussi plusieurs fois docteurs des universités en sciences de l’informatique, parti enseigné les mathématiques au Brésil pendant dix ans et désormais data scientist du BCG Gamma. En résumé : les consultants et les data scientists sont sur un pied d’égalité et mixés dans les équipes.

Boulevard Haussmann, chez PMP, les profils sont tout aussi nouveaux, mais l’organisation diamétralement opposée : les data scientists ne sont clairement pas des consultants. Si le data lab de PMP, ouvert en 2016, a commencé avec le recrutement d’un diplômé de l’ENSAE (École nationale de la statistique et de l’administration économique), le cabinet s’est rapidement tourné vers des profils dotés de compétences plus solides dans la seule gestion des données. Leur interprétation est ensuite confiée à des consultants classiques, en particulier de profil ingénieur. Les consultants issus d’écoles de commerce étant jugés moins « outillés » pour assurer l’interface.

Alex Kpenou, étudiant à 42, l’école de code informatique mise sur pied par Xavier Niel, est l’un d’eux. À 20 ans, il n’arbore pas vraiment le dress code typique du parfait consultant en stratégie : il porte baggy, hoodie et tee-shirt.

« Seul le short n’est pas autorisé », dit-il sous le regard amusé de Philippe Angoustures, l’un des associés de PMP et Maïeul Lombard, responsable data science et intelligence artificielle. Avant d’entrer chez PMP, il a travaillé pour Doctissimo où il a dû trouver un moyen automatique de répartir les sujets de conversation en catégories et livrer ces dernières classées dans une base de données exploitable.

Hardcores gamers, casual gamers et néophytes

« Sur la mobilité, avant, vous bloquiez quinze jours de travail pour rassembler les données relatives aux usages et aux prix. Désormais, vous passez commande au lab et le robot va lui-même chercher l’information auprès de Google Maps, de Bus Radar, de Blablacar, de Mappy… Il les compulse et nous les rend sous une forme exploitable pour analyser et formuler des recommandations », explique Maïeul Lombard.

Entre le quasi tout intégré du BCG, et la boutique de data PMP où les consultants viennent faire leurs courses, il y a presque autant de modèles d’intégration des data scientists que de sociétés de conseil. Le plus abouti est peut-être celui d’Eleven Strategy où on revendique le fait qu’il n’existe aucune différence entre les consultants lambda et les data scientists : mêmes grades et mêmes rémunérations pour tous.

Au-delà de ces nuances, quelques mouvements communs cependant émergent ; par exemple, la nécessité de sensibiliser les consultants plus classiques à de nouveaux outils de gestion des données. « Vous avez trois cercles : les hardcores gamers, les data scientists professionnels, les casual gamers. Tous les consultants de profils ingénieurs qui ont soit suivi des compléments de formation en data science, soit ont plus de facilité à s’adapter à ces nouveaux outils ; le dernier cercle étant celui des néophytes », dit Cyrille Vincey, partner en charge des offres « data analytics & artificial intelligence » de Roland Berger depuis juillet 2017.

Autre urgence dans l’intégration de ces nouveaux profils : faire se parler deux mondes qui s’ignorent, quand ils ne se méprisent pas. Exemple, l’intégration de Bluestone Consulting, un pure player d’exploitation des données numériques chez EY, qui l’a racheté en 2015. Arnaud Laroche, un des trois ex-associés de Bluestone désormais associés chez EY, en garde un souvenir ému.

Les efforts à faire pour un mariage réussi

« On est arrivé ici avec une centaine de personnes qui avaient clairement une culture de geeks. L’intégration, on se l’est coltinée. Le risque aurait été que les consultants et data scientists se dédaignent les uns les autres, sur le mode “les consultants n’y comprennent rien”, “les geeks sont loin des clients” ; charge aux associés qui viennent des deux mondes de marier les profils », explique-t-il.

C’est le rôle qu’occupe Audrey Lacombe, senior project manager chez Roland Berger, en charge de faire le pont entre les deux mondes. Idem pour Olivier Lluansi, associé chez EY Strategy : il est la courroie de transmission entre les missions de conseil d’EY dans le secteur manufacturier et les compétences du lab data dont EY s’est doté au 17e étage de la tour First de la Défense en décembre 2016. « Les trois quarts des cinquante missions de ce lab à date ont été commandités par des directions générales », tient à préciser Bertrand Baret, coresponsable de l’activité Advisory d’EY, ancien partner de Bain, de Roland Berger et d’A.T. Kearney.

Les efforts pour un mariage réussi entre consultants et data scientists sont loin de s’arrêter au niveau du management. « Concevoir un modèle algorithmique et le coder ne se fait pas du jour au lendemain. Parfois, il a fallu faire preuve de pédagogie auprès des consultants habitués à des points d’étape très resserrés », raconte Yann Hendel au BCG.

Même appel à la souplesse et à la pédagogie d’Alex Kpenou, chez PMP : « On doit s’adapter aux habitudes Excel des collaborateurs. Clairement, on sait qu’un fichier de 5 giga-octets en python (langage de code, NDLR) ne sera pas consulté. On doit bien garder à l’esprit les réalités de marché auxquelles les données s’appliquent et comment les rendre compréhensibles par les consultants ».

« Le data scientist doit dépasser le cliché de l’informaticien. Il doit avoir des compétences de vulgarisation et de communication centrales », dit aussi Pietro Turati, senior consultant et data scientist chez Eleven Strategy depuis un an, après des études à Polytechnique Milan et une thèse à Centrale Supélec.

L'impact des data science sur l'organisation des cabinets

Dans ces conditions, l’impact des data scientists sur les missions de conseil se fait déjà sentir et pourrait s’accentuer encore à l’avenir. Les rendus changent : aux traditionnels PowerPoint peuvent s’ajouter des applications ou une dose de data visualisation. Les règles de staffing pourraient être amendées tout comme les process de recrutement. La formation à la data science, elle aussi, pourrait voir davantage de consultants, ce que Roland Berger fait à échéances régulières à Polytechnique avec ses profils d’ingénieurs.

D’autant plus que les débouchés commerciaux sont réels et qu’une bonne force de frappe dans les data peut être valorisée dans les propositions commerciales. « Dans un monde idéal, dans cinq ans, les consultants et les data scientists n’auront plus à être distingués. Tout le monde saura apporter des réponses pertinentes aux problématiques et opportunités liées à la data », formule Audrey Lacombe, senior project manager chez Roland Berger. Pour l’heure, l’équipe de Cyrille Vincey est regroupée dans un bureau dédié à Terra Numerata, le hub digital de Roland Berger. Celui d’Anne Bioulac, la co-head de Roland Berger en France, chantre de Terra Numerata, est juste en face.

Benjamin Polle pour Consultor.fr

 

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