Chercher des « superstars » n’est pas la solution

À mesure que les entreprises se font concurrence pour exploiter le pouvoir de l’analytique et se transformer en organisations orientées sur l’information, le recrutement de talents spécialisés en analytique devient un enjeu d’affaires essentiel. Cependant, beaucoup d’entreprises s’aperçoivent que leurs efforts de recrutement ne produisent pas les résultats souhaités.

D’après notre expérience, c’est souvent parce que les efforts déployés créent des équipes déséquilibrées qui ne répondent pas aux besoins actuels. Trop d’organisations se concentrent sur la recherche des rares « superstars » qui possèdent des compétences techniques ou quantitatives exceptionnelles, souvent un doctorat et un titre de poste vague, par exemple « scientifique des données ». D’autres organisations recherchent les rares ingénieurs de données, statisticiens et quantistes, entre autres, qui sont des experts en matière de recherche et de modélisation de données précises pour en extraire des perspectives éclairantes qui permettent de prendre des mesures sans tarder et de produire des résultats rapidement.

Cependant, la réalité est plus complexe. Tout d’abord, ces « superstars » sont rares, elles coûtent cher et elles sont souvent difficiles à maintenir en poste, ce qui crée de nouveaux risques pour l’entreprise. La mise en place de toute une équipe composée uniquement de talents exceptionnels serait ruineuse pour la majorité des organisations, même si elles réussissaient à attirer autant de ces talents.

À de nombreux égards, une équipe d’analytique est semblable à une équipe de hockey qui doit évoluer dans les limites de plafonds salariaux, de structures salariales, d’obligations contractuelles et d’autres facteurs qui limitent les sommes que la direction peut affecter aux talents. Une équipe qui investit énormément dans une ou deux personnes pourrait se trouver à court dans d’autres domaines tout aussi importants. Nous avons tous vu des cas où des équipes qui misent sur un ou deux joueurs – ou même des équipes entièrement formées de talents réunis à grands frais – n’ont pas donné les résultats escomptés. Il en va de même pour les équipes d’analytique parce que souvent, les superstars ne constituent qu’un élément de ce dont une équipe réellement efficace a besoin pour réussir.

Autrement dit, il vaut toujours mieux avoir une équipe championne qu’une équipe de champions.

Les organisations orientées sur l’information qui réussissent savent qu’une équipe d’analytique doit avoir un vaste éventail de capacités, de connaissances, d’expériences et de talents pour produire les résultats souhaités. Ces équipes comprennent aussi bien des professionnels techniques chevronnés, comme des ingénieurs de données, des modélisateurs et des statisticiens, que des personnes qui comprennent l’aspect commercial de l’équation, c’est-à-dire des gens qui peuvent cerner les questions auxquelles il faut apporter des réponses, fournir des communications narratives qui éclairent les connaissances fondées sur les données et persuader les autres employés de l’organisation à agir ou à changer.

Il est temps que les organisations cessent de chercher des « superstars » pour créer l’équipe d’analytique « parfaite ». Elles doivent commencer à réunir la meilleure équipe d’analytique possible : une combinaison de personnes douées qui travaillent ensemble et produisent des résultats concrets maintenant, et non pas dans un avenir hypothétique.