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SMCP est un groupe international du secteur de la mode. Il rassemble quatre marques (Sandro, Maje, Claudie Pierlot, et Fursac) et  1700 points de ventes présents dans 44 pays.

L’entreprise vient tout juste d’initier sa transformation de la Business Intelligence à la data et procède selon 3 paliers: 

• Un premier palier technologique : choisir les bons outils, Snowflake et Tableau, pour répondre aux enjeux de volumétrie mais également de gouvernance et d’accessibilité de la data. 
• Amener les différents métiers à travailler avec l’équipe data : si la data peut apporter beaucoup et aider à répondre aux enjeux métiers, les projets data “font peur parce qu’ils sont jugés complexes”. Il y a donc un enjeu d’acculturation et de simplification pour favoriser la collaboration avec les différents métiers.
• Recruter les bons profils : il faut ensuite trouver des profils, capables à la fois d’être de bons techniciens et de comprendre les enjeux métiers, de préparer la data pour qu’elle fasse sens, qu’elle reste pragmatique.

Ulysse Lirsac intervient en école de commerce en parallèle de son rôle Data Warehouse Engineer chez SMCP. Parti du constat que ses étudiants travaillent sur des fichiers Excel sans avoir conscience des enjeux métiers et de la complexité de la data, il souhaite leur prodiguer une formation plus en phase avec la réalité des entreprises. 

Il faut sortir, selon Ulysse Lirsac, de la vision data centric, ce qui équivaut à “faire de la data science pour faire de la data science”. Selon lui, il faut au contraire enseigner avec une vision métier. Comment procéder ? Là encore,  l'expert propose un programme en trois étapes : comprendre, pratiquer, démontrer.

• Les fondamentaux du Data Scientist: inculquer les connaissances techniques, et définir le rôle du Data Scientist au sein d’une entreprise. Ulysse Lirsac montre que les étudiants peuvent avoir une vision faussée de leur futur métier. Ils pensent souvent que la partie data activation représente la majorité de leur activité alors qu’elle n’en représente en réalité que 20%. Il faut donc collecter la bonne donnée, la comprendre, l’analyser avant de l’activer.
• La data au cœur du projet : faire comprendre que sans la data un algorithme ne sert pas à grand chose, “si j’arrive à prédire quelque chose avec de la mauvaise donnée, finalement est-ce que j’arrive vraiment à prédire quelque chose?” La question est ici de coller au process métier, savoir utiliser les bons outils pour répondre à la bonne question.
• Restitution métier : devant un jury SMCP, il s’agit de laisser les étudiants proposer un projet à un autre métier, pour les amener à s’orienter vers une vision métier et pouvoir les onboarder dans l’usage de la data.

Les intervenants concluent en appuyant sur la nécessité de rester explicite, sans éléments trop complexes, pragmatique et orienté métier pour fédérer les équipes autour d’un projet data. 

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