Le réseau des data-scientists

Séminaire d’intégration des administrateurs de l’Insee

Lino Galiana

Contexte

Contexte général

“Data Scientist (n.): Person who is better at statistics than any software engineer and better at software engineering than any statistician.” J. Wills

Contexte général

• Cycle de production de la donnée accéléré

• Innovations à tous les stades du processus de production de la donnée: traitement, visualisation, modélisation…

• Méthodes de travail plus agiles

Références

• Davenport, T. H., & Patil, D. J. (2012). “Data scientist: The Sexiest Job of the 21st Century”. Harvard business review, 90(5), 70-76.
• Davenport, T. H., & Patil, D. J. (2022). “Is Data Scientist Still the Sexiest Job of the 21st Century? ”.

Contexte général

2012

Contexte général

2014

Contexte général

2015

Contexte général

2016

Contexte général

2017

Contexte général

2018

Contexte général

2019

Contexte général

2020

Contexte général

2021

Les data-scientists aujourd’hui

Contexte institutionnel

• Besoin data-scientists dans l’administration
• Difficulté à conserver les data-scientists
• Réforme des Grands Corps techniques
• Projets similaires disséminés dans plusieurs organisations

Références

• « Les corps de l’INSEE et les carrières de data scientist » août 2020
• « Création d’un réseau de data scientists du SSP » novembre 2020
• Rapport INSEE-DINUM sur l’« Évaluation des besoins de l’État en compétences et expertise en matière de donnée »
• « Réforme de la haute fonction publique : pour une gestion des ingénieurs par domaines de compétences » Rapport au Premier ministre sur les grands corps techniques de l’État

Principaux constats

• Besoin de formation en continu dans un champ mouvant

• Besoin d’échanges entre data-scientists

• Besoin d’une vitrine pour les projets novateurs

• Des besoins RH:
  • 400 experts nécessaires en plus (horizon 2023, toutes administrations)
  • Valoriser profils data-scientists dans les parcours RH

Solutions envisagées

• Le réseau des data-scientists
  • Existence officielle depuis septembre 2022

• Le programme 10%
  • Fonctionnement par projets : OCRisation, publications reproductibles, siretisation, cartiflette
  • Associé à des formations communautaires

Le réseau

Organisation

• Groupe informel, sur la base du volontariat :
  • \(\approx\) 280 inscrits volontaires dans la mailing list
  • \(\approx\) 150 sur Tchap
  • Equipes métiers, data-scientist méthodologues, chefs et directeurs…

• Gouvernance collective:
  • 6 “référents”: équipe innovation Insee, DGFiP, DARES, DREES
  • Organisation horizontale

• Manifeste écrit collectivement

Public cible

• Tous les agents du Service Statistique Public:
  • Indépendamment du niveau d’expertise
  • Chacun peut s’intéresser à une partie restreinte des ressources

• Proposer du contenu pour tous :
  • Différents niveaux ressources coexistent
  • Entrées thématiques

Objectifs

• Faciliter l’échange entre pairs et l’émulation

• Relayer des formations et ressources utiles

• Créer collectivement du contenu, indépendamment de notre institution d’origine

• Accompagner de manière ponctuelle des équipes

• Offrir une vitrine des initiatives de data science

• Valoriser compétences des profils data scientists

Moyens d’action

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• Site web comme porte d’entrée :
  • Vers nos projets et actions ;
  • Vers des ressources utiles ;
  • Vers nos partenaires.

• Décloisonner en faisant connaître nos projets

• Communiquer sur nos valeurs

• Nouer des partenariats avec des extérieurs
  • Chercheurs, institutions…

Newsletter

• Rappel des évènements passés/à venir et actualités
  • Formations, ressources, sujets traités…

• Valorisation des initiatives individuelles et collectives

• Revue d’actualité de l’écosystème de la donnée:
  • Technologique, juridique, institutionnelle…

Rejoignez là ! Un mail à suffit !

Evénements

• OpenHour: retour d’expérience et débats entre nous
  • Exemple: bonnes pratiques et valorisation projets data-science

• Invitation d’extérieurs pour présenter travaux/outils
  • Exemple: présentation observable par Nicolas Lambert

• Masterclass DataScientest
  • Exemple: MLOps le 9 décembre (vous pouvez suivre!)

Perspectives

• Partenariat avec DataScientest :
  • Masterclass régulières (2/mois)
  • D’autres partenariats à venir !

• Amélioration progressive du site web

• Projet d’un grand événement de lancement en 2023:
  • Présentations, retours d’expérience, tables rondes…

Rejoignez et faites vivre le réseau !