« Tout seul on va plus vite, ensemble on va plus loin. »
Constituer une équipe data peut s’avérer être un réel défi. Comme dans toute démarche RH, et afin de créer une cohésion d’équipe, votre objectif va être de constituer un collectif au service de votre vision, mais en tenant compte du fait que les talents en data sont rares. Ne soyez pas dépendant des prestataires externes et investissez dans la pérennité de votre équipe, elle sera un pilier solide de votre réussite.
Les éléments à considérer avant de commencer
Construisez votre équipe de manire itérative et séquentielle
Identifier les rôles clés dans une équipe data
Une équipe data comprend plusieurs métiers :
Data Engineer (construction des pipelines de données),
Data Analyst (analyse et restitution),
Data Scientist (modèles avancés et IA),
Développeur IA ( déployer des systèmes d’IA),
Data manager (qualité et gouvernance),
Chef de projet data ( pilotage et cadrage ),
Chief Data Officer (vision stratégique).
Ces rôles ne sont pas figés : selon la taille de l’organisation, une même personne peut porter plusieurs casquettes.
Assurer la complémentarité des compétences techniques et métiers
Une équipe efficace ne se limite pas à la technique. Les profils doivent aussi comprendre les enjeux métiers pour transformer les données en actions concrètes.
Il y a en général 4 axes à staffer :
– Data factory ( tech)
– Data management ( gouvernance)
– Data-Labs ( innovation)
– Data-School ( accompagnement et formation)
La réussite dépend de l’équilibre entre expertise technique et compréhension business.
Adapter la taille et la composition de l’équipe au contexte de l’entreprise
Il n’existe pas de modèle unique. Une start-up commencera avec 1 à 2 profils hybrides, tandis qu’une grande organisation pourra créer une data factory de plusieurs dizaines de personnes. Le facteur clé est d’adapter la structure aux ambitions réelles de l’entreprise et à la temporalité de votre projet.
Construire un modèle de collaboration efficace
La diversité des rôles peut générer des silos internes si la collaboration n’est pas structurée. Définir des responsabilités claires, instaurer des rituels de coordination (daily meetings, sprint reviews) et mettre en place des outils collaboratifs est essentiel pour garantir l’efficacité collective.
Un chef de projet data transverse sera nécessaire pour mener à bien cette mission
méthodologie
Étape 1 : Définir les besoins
Identifier les cas d’usage prioritaires (reporting, IA, automatisation).
Évaluer les compétences déjà présentes dans l’entreprise.
Déterminer les profils manquants.
Étape 2 : Structurer les rôles
Formaliser une fiche de mission pour chaque rôle (ingénierie, analyse, gouvernance, stratégie). Vous pouvez télécharger un pack de fiche de poste ci-dessous.
Définir le rôle central du Chief Data Officer ou d’un référent data.
Étape 3 : Recruter et/ou former
Recruter des profils externes pour les compétences critiques (ingénierie, science des données). avec pour objectif la transmission des connaissances à vos internes.
Former des collaborateurs internes pour favoriser l’acculturation data.
Établir un plan de montée en compétences continue (formations, certifications).
Étape 4 : Mettre en place une animation et les rituels
Définir les circuits de décision et de priorisation des projets.
Instaurer des points réguliers pour partager l’avancement.
Mettre en place un outil collaboratif (Jira, Confluence, Slack, Teams).
Avoir une approche pragmatique de la construction de votre équipe
Il n’est pas nécessaire de recruter 10 personnes en 1 mois.
Si vous partez de rien, le premier poste a rechercher est celui du CDO qui aura la mission de construire cette équipe.
Veillez à construire votre équipe avec des collaborateurs qui partageront votre vision et sont prêts à vous accompagner tout au long du projet.
Dans le fichier « pack de modele de fiche de poste », je vous ai mis à disposition les fiches pour les postes suivant. :
Data Engineer , Data Analyst , Data Scientist Développeur IA , Data manager (qualité et gouvernance), Chef de projet data , Chief Data Officer.
Il s’agit d’une base qu’il vous faudra affiner/ compléter au besoin et adapter à votre contexte.
Téléchargez les modèles de fiches de poste à compléter
À retenir dans cette section
Complémentarité des rôles
Une équipe data performante repose sur des rôles complémentaires : ingénierie, analyse, science, gouvernance, stratégie.
Trouver l’équilibre
L’équilibre entre compétences techniques et compréhension métier est indispensable.
Avancer par itération
La taille et la composition de l’équipe doivent être adaptées au contexte et aux ambitions de l’entreprise.
