Il y a cinq ans, Cyrille Limousin a pris un chantier ambitieux chez Scania France : construire une équipe data de zéro. Choisir les profils, installer les rituels, trouver un mode de travail qui tienne dans la durée.
Pas de grand discours ici. Un retour d’expérience très concret sur ce qui fonctionne, sur ce qui reste difficile, et sur ces choix qui semblaient simples mais ne l’étaient pas vraiment.
Quelle était ta mission en arrivant chez Scania France, et qu’attendait-on de la data ?
Je suis arrivé chez Scania en 2021. L’ambition était claire : aller vers une organisation data driven. Il faut l’admettre, il y avait des moyens en face. Mais pas de stratégie vraiment formalisée.
L’organisation était assez silotée, voire très silotée. Chaque service utilisait ses propres données, sans mutualiser les référentiels.
À qui étais-tu rattaché ?
Au départ, à un CDO, qui avait monté une équipe data. Puis l’organisation a évolué et nous avons été rapprochés de l’IT.
Combien êtes-vous aujourd’hui, et avec quels profils ?
Nous sommes cinq. Deux data engineers, deux data analysts avec une coloration data science, et moi-même.
Au tout début du projet, nous avons travaillé avec de la prestation externe. Nous étions jusqu’à une dizaine de personnes. Comme les besoins s’inscrivaient dans le long terme, nous avons assez vite construit une équipe interne.
Comment as-tu construit ta vision de l’équipe cible ? Quels étaient tes critères de recrutement ?
Dire que j’avais une stratégie de recrutement dès le départ serait un peu prétentieux. En 2021 et 2022, le marché était tendu, et celui de la data encore plus.
Finalement, c’était plutôt une opportunité qu’un problème. J’ai pu m’attacher aux personnalités plutôt qu’aux compétences techniques. L’idée était de construire une équipe stable, faite pour travailler en collectif. J’ai évité les profils avec trop d’ego, trop individualistes. Les compétences, nous avons fait le choix de les faire monter.
Ton équipe mêle aussi des âges très différents.
Oui. Certains profils étaient très juniors à l’époque, autour de 25 ou 26 ans. D’autres dépassent la quarantaine, plus seniors, avec l’expérience qui va avec. Et la combinaison fonctionne bien.
Tu évoques une très bonne cohésion et beaucoup d’entraide. Comment l’expliques-tu : le recrutement ou l’animation ?
Un peu des deux. Au recrutement, nous avons fait très attention aux personnalités. Les compétences sont venues ensuite, alors que nous partions de rien. Mais la personnalité était essentielle.
L’animation compte tout autant pour maintenir l’esprit d’équipe. Nous avons été beaucoup dans l’écoute. Nous avons construit nos méthodes ensemble, progressivement, sans chercher la rigidité ni la perfection. Et nous les avons fait évoluer au même rythme que notre data platform. C’était important.
Je ne suis pas un défenseur de l’agilité en tant que telle. Mais ce que j’en retiens, c’est le collectif. On réussit ensemble, on joue ensemble. Il n’y a pas de hiérarchie, tout le monde est responsable. Ça a bien marché.
Vous avez installé un point du lundi et des rétrospectives régulières. Comment fonctionnent ces rituels ?
Nous avons deux grands rituels, maintenus depuis le début. Le point du lundi, pour démarrer la semaine. Et en fin de semaine, un point consacré au data modeling.
Le point du lundi mélange plusieurs choses : le suivi de sprint, des rétrospectives régulières pour regarder ce que nous avons fait, et quand c’est nécessaire, des ateliers ou des moments de partage sur la méthode ou le fonctionnel.
Plus récemment, nous avons partagé nos montées en compétences sur l’IA générative. Dès que quelqu’un apprend quelque chose, on essaie de le partager à tous.
Qu’as-tu gardé de l’agilité, concrètement ?
Les points hebdo pour se caler, et l’approche par sprint. Nos sprints sont courts, deux semaines en général, pour maintenir un rythme de livraison. On ne cherche pas toujours à livrer un gros bloc projet. On préfère régler des petits points. La cible peut être à long terme, et sur le chemin, on règle les problèmes un par un.
Je demande aussi à chacun de porter trois, quatre ou cinq grands sujets en parallèle. Nous savons que nous serons régulièrement bloqués. La data n’est pas toujours la priorité des métiers, qui ont aussi leur opérationnel à gérer. Avoir plusieurs chantiers en parallèle garantit que certains avancent toujours.
Comment priorisez-vous ?
Nous restons souples, sur les méthodes comme sur les priorités. Les priorités stratégiques de l’entreprise entrent bien sûr en jeu.
Mais pour moi, la capacité à livrer est un vrai critère de priorisation. Je préfère livrer quelque chose rapidement. L’équipe est satisfaite, elle avance, elle voit ce qu’elle a produit en quinze jours. Petit à petit, l’oiseau fait son nid.
Quel défi vous reste-t-il à relever ?
À titre personnel, c’est de continuer à faire progresser l’équipe. Dans une petite structure, on n’a pas forcément beaucoup de perspectives d’évolution à offrir.
Au début, avec des profils juniors, gérer plusieurs sujets en parallèle était déjà un vrai levier d’autonomie. Ensuite, il y a la montée en compétences fonctionnelles, sur le business.
Aujourd’hui, l’IA générative apporte un vent d’air frais. Elle ouvre de nouvelles perspectives, techniques et technologiques. Il y a beaucoup de curiosité dans l’équipe, c’est un vrai terrain de jeu.
Il faut aussi équilibrer les sujets stimulants et ceux qui le sont moins ?
Oui. Il y a beaucoup de run. On demande parfois de livrer des reportings déjà faits dix ou vingt fois, avec une petite évolution. Ce n’est pas toujours valorisant.
À côté, il faut trouver des sujets stimulants, avec de l’innovation. C’est important pour eux.
Ce que nous retenons
Construire une équipe data performante, c’est d’abord un choix de personnes avant d’être un choix de compétences. La technique s’apprend, et doit même continuer à s’apprendre tout au long de la vie professionnelle. La capacité à écouter, à partager, à jouer collectif, l’entraide sans ego, c’est plus rare. Et donc extrêmement précieux.
Ce retour d’expérience rejoint ce que nous observons chez Datalogy. Les équipes data qui délivrent ne sont pas forcément celles qui ont les meilleurs outils. Ce sont souvent celles qui ont trouvé leur rythme, leur culture, leurs rituels. Pour les petites équipes, l’enjeu est aussi de continuer à donner envie et de rester au meilleur niveau sur des compétences qui évoluent à toute vitesse.
C’est précisément là que nous intervenons : structurer l’animation des équipes data, créer les conditions de la cohésion et de la montée en puissance collective. Si ces sujets vous parlent, vous savez où nous trouver.
