Lead Data Scientist : le chef d'orchestre de la stratégie data

Chaque jour, 2,5 quintillions d’octets de données sont générés dans le monde selon Findstack. Smartphones, objets connectés IoT (Internet of Things), ordinateurs, robots industriels, véhicules : les machines qui nous entourent collectent en permanence d’immenses quantités d’informations, appelées Big Data.

Ces données colossales sont devenues un levier stratégique pour les entreprises. Meilleure compréhension des clients, anticipation des tendances, optimisation des processus et des performances : leur analyse renferme un potentiel précieux. Au cœur de cette transformation numérique, le poste de Lead Data Scientist joue un rôle clé. Véritable chef d’orchestre de l’équipe data, il allie expertise technique, vision métier et compétences managériales.

En quoi consiste le métier de Lead Data Scientist ? Quelles sont ses missions ? Comment exercer cette profession ? Freelance-Informatique vous présente cette expertise cruciale sur un marché en pleine expansion.

Qu’est-ce qu’un Lead Data Scientist ?

Le Big Data : une opportunité pour les entreprises

Le Big Data, aussi appelé mégadonnées ou données massives, désigne le gigantesque volume d’informations numériques produites chaque jour, combiné aux capacités de stockage accrues et au perfectionnement des outils d’analyse qui permettent d’en tirer un potentiel informationnel et économique. Applications mobiles, navigateurs web, réseaux sociaux, capteurs industriels : ces données proviennent de multiples sources et sont plus ou moins complexes à traiter, selon si elles sont structurées ou non.

Pour définir le Big Data, on fait appel aux “5 V” qui caractérisent les mégadonnées :

• Volume ;
• Vitesse ;
• Variété ;
• Véracité ;
• Valeur.

Cette masse d'informations représente une opportunité majeure pour les organisations. Leur collecte mène non seulement à une connaissance profonde de leur clientèle, de ses usages et des opérations de l’entreprise, mais permet aussi d’anticiper la maintenance des systèmes et les tendances à venir. Mieux encore, elle entraîne la mise au point de nouveaux produits et services basés sur la donnée.

Afin d’exploiter ces ressources précieuses, une discipline intervient : la data science, mêlant statistiques, mathématiques, programmation et modélisation. Grâce à elle, les entreprises peuvent transformer les données brutes en informations stratégiques. Pour piloter ces projets complexes, un profil senior est indispensable : le Lead Data Scientist.

Le Lead Data Scientist, poste clé dans une organisation data-driven

Le Lead Data Scientist, parfois désigné par les termes Chief Data Scientist ou Manager Data Science, est un expert de la donnée ayant évolué vers des fonctions managériales et stratégiques. Il est chargé de piloter les équipes data et de garantir la pertinence scientifique, technique et métier des solutions data science.

Plus qu’un technicien, il joue un rôle de chef d’orchestre. Il supervise le développement des modèles prédictifs, assure leur qualité, guide le Data Analyst et l’ingénieur data dans leurs fonctions et veille à ce que les projets répondent aux enjeux business de l’entreprise. Sa mission est double : produire des solutions performantes et faire en sorte qu’elles soient réellement utilisées par les équipes opérationnelles.

Ce poste est central dans les organisations data-driven, qui prennent des décisions fondées sur l’analyse des données. Le Lead Data Scientist agit comme un lien entre les pôles techniques (data, IT) et les directions métiers (marketing, finance, chaîne d’approvisionnement, etc.), en contribuant activement à la transformation numérique des entreprises.

Le Lead Data Scientist peut ainsi travailler dans plusieurs types de structures :

• Les grandes entreprises et les groupes internationaux dans les secteurs de la banque, de l’assurance, de la finance, de la santé, de la grande distribution, des télécommunications ou de l’énergie ;
• Les start-ups tech ;
• Les ESN (Entreprises de Services Numériques) et les cabinets de conseil ;
• Les laboratoires de recherche et les instituts R&D (Recherche et Développement).

Quelles sont les missions du Lead Data Scientist ?

Le Lead Data Scientist endosse un rôle à la fois technique, organisationnel et stratégique. Son quotidien est marqué par une forte polyvalence. Encadrer les équipes, garantir la qualité des livrables, assurer l’adéquation des projets avec les objectifs business de l’organisation : ses missions à 360° interviennent tout au long de la chaîne de traitement de la data.

Encadrer et animer l’équipe data

Le Lead Data Scientist est avant tout un manager. Dans un grand groupe, il pilote une équipe pluridisciplinaire, composée des différents métiers de la data, comme le Data Scientist, le Data Analyst et le Data Engineer, mais aussi de profils spécialisés en machine learning ou deep learning. Profil senior, doté de plusieurs années d’expérience au sein du service data, il organise le travail collectif, définit les priorités, attribue les tâches et accompagne les collaborateurs dans leur montée en compétences.

Sa mission comprend également la création d’une dynamique positive en favorisant l’innovation, en encourageant le partage de bonnes pratiques ou en mettant en place des méthodes agiles comme Scrum. Il est garant de la cohésion, du niveau technique et de la performance de son département.

Superviser les projets data

De la phase d’idéation à la mise en production, le Lead Data Scientist supervise les projets de bout en bout. Il veille à leur structuration efficace : cadrage des besoins, choix des solutions, planification, suivi des jalons, validation des livrables.

Il est également responsable du respect des délais, de la qualité scientifique des travaux et de leur alignement avec les objectifs métiers. Cela suppose une capacité à arbitrer entre les exigences techniques et les contraintes opérationnelles, en lien avec toutes les parties prenantes.

Assurer la qualité des modèles de machine learning

Le machine learning, ou apprentissage automatique, est une discipline de l’Intelligence Artificielle (IA) qui a pour objectif de conférer des capacités d’apprentissage aux machines grâce à des modèles mathématiques, qui peuvent mener à des projections sur l’avenir. Ces derniers sont perfectionnés grâce à des ensembles de données d’entraînement fournis à l’IA générative.

Les modèles prédictifs développés par l’équipe data doivent être fiables, robustes et explicables. Le Lead Data Scientist supervise leur conception, leur entraînement, leur validation et leur déploiement, en s’assurant qu’ils respectent les meilleures pratiques en matière de data engineering. Il contrôle aussi leurs performances dans le temps et leur maintien en conditions opérationnelles, en lien avec les Data Engineers. Son but ? Garantir que les solutions performantes en phase de test le sont également dans leur environnement réel.

Faire le lien entre la data et les métiers

Interlocuteur privilégié des directions métiers, le Lead Data Scientist traduit les besoins commerciaux en problématiques data exploitables par les experts IT. Il aide les techniciens à formuler leurs questions sous forme d’hypothèses testables, puis à interpréter les résultats des analyses.

Cet expert veille à ce que les équipes métiers s’approprient les outils et les modèles développés par les techniciens. Pédagogue, il accompagne le changement en formant les différents services à l’utilisation des solutions data. Sa capacité à vulgariser des concepts complexes est donc essentielle dans l’exercice de ses fonctions.

Contribuer à la stratégie data de l’entreprise

Le Lead Data Scientist contribue activement à la stratégie data de l’organisation. Il participe à la planification de cette dernière en élaborant une feuille de route, mais prend aussi part au choix des technologies, à la gouvernance des données aux côtés du Data Owner et à la définition des cas d’usage prioritaires.

Il travaille en étroite collaboration avec le Chief Data Officer (CDO), le Chief Technology Officer (CTO) ou encore les responsables de départements pour aligner les initiatives du service data science sur la stratégie de l’entreprise. Il peut aussi intervenir dans le recrutement des différents postes liés à la data, dans la sélection des partenaires externes intervenant dans le cadre d’une mission freelance ou dans la définition de la politique interne en matière d’utilisation, de gestion et de gouvernance de la data.

Quelles compétences sont nécessaires pour devenir Lead Data Scientist ?

Le métier de Lead Data Scientist requiert un socle technique solide, mais aussi de fortes qualités humaines. Il ne s'agit pas seulement de maîtriser la data science : ce rôle suppose de guider une équipe, de dialoguer avec les métiers et de prendre part à des décisions stratégiques.

Les aptitudes techniques

Un Lead Data Scientist est avant tout un expert en science des données. Il possède une maîtrise approfondie de l’ensemble du data pipeline, avec des compétences techniques avancées sur les sujets suivants :

• Statistiques et probabilités mathématiques ;
• Machine learning et deep learning ;
• Langages de programmation (Python, R, SQL, Spark) ;
• Manipulation des données ;
• MLOps (Machine Learning Operations) ;
• Data visualisation (Tableau, Power BI) ;
• Architecture data ;
• Cadre juridique et réglementaire.

Les qualités humaines

Le rôle de Lead Data Scientist exige un certain leadership et une excellente posture relationnelle. Pédagogue et instigateur de changements technologiques au sein des directions métiers, ce professionnel doit être doté de nombreux soft skills :

• Management d’équipe ;
• Proactivité ;
• Sens de la communication ;
• Esprit d’analyse ;
• Rigueur ;
• Compréhension des enjeux business ;
• Organisation et gestion de projet ;
• Curiosité et capacité d’apprentissage ;
• Aptitude à vulgariser des sujets techniques ;
• Travail en équipe ;
• Gestion du stress.

Comment devenir Lead Data Scientist ?

Pour occuper l’emploi de Lead Data Scientist, il est généralement nécessaire de suivre une formation de niveau bac +5, axée sur les mathématiques, le digital, les statistiques ou l’intelligence artificielle. Plusieurs parcours sont envisageables, au sein d’écoles d'ingénieurs ou d’informatique, ou encore d’universités avec l’obtention d’un master spécialisé.

Comme de nombreux secteurs de la tech, le domaine de la data est en forte tension sur le marché de l’emploi. En demande, les recruteurs s’intéressent dorénavant à des candidats aux profils atypiques, issus de formations plus courtes, de niveau bac +2 ou bac +3, ou encore de reconversions professionnelles dans le cadre de cursus intensifs, tels que des bootcamps en présentiel ou en ligne.

L’obtention d’une certification reconnue permet aussi de valoriser les compétences techniques, avec des titres comme le Certified Analytics Professional (CAP) ou le Data Science Certificate, proposé par la Harvard Extension School.

Le métier de Lead Data Scientist n’est pas accessible immédiatement après les études : il nécessite un parcours progressif et une certaine expertise dans le domaine de la data. 5 à 8 ans d’expérience au sein de postes de Data Analyst et de Data Scientist sont requis avant de candidater à des offres d’emploi pour ce poste à responsabilités.

FAQ sur le métier de Lead Data Scientist

Quelle est la différence entre un Data Scientist et un Lead Data Scientist ?

Le Data Scientist recueille les données, les analyse et formule des recommandations à partir de grands volumes d’informations.

Le Lead Data Scientist occupe un rôle plus stratégique : il encadre l’équipe data, supervise les projets, garantit la qualité des modèles et fait le lien avec les directions métiers. Il cumule donc des responsabilités techniques, managériales et organisationnelles et bénéficie d’une vision globale sur les enjeux data et business de l’entreprise.

Quel est le salaire d’un Lead Data Scientist ?

En France, le salaire d’un Lead Data Scientist en CDI (Contrat à Durée Indéterminée) varie selon l’expérience, le secteur et la localisation. En moyenne, il se situe entre 55 000 et 90 000 euros brut par an. À Paris ou dans les grandes entreprises tech, la rémunération annuelle peut dépasser les 100 000 euros pour ce poste à responsabilités.