« Le data analyst est la courroie de transmission entre le besoin client et le besoin de l’entreprise »

Le data analyst traite les données (data) afin d’en extraire les informations utiles au pilotage de l’activité de l’entreprise. Au sein de la direction Data IA de MAIF, il est un acteur proche des différents métiers du groupe (distribution, gestion de sinistre, marketing…). Retour avec Louis Marolleau, data analyst et Agathe Tissandier, manager data analyst, sur les spécificités de ce métier.

Avant tout, que représente la data chez MAIF ? « Chaque équipe data possède une orientation produit data. On a une équipe consacrée aux données commerce (les devis, les contrats et les personnes liées aux devis). Une équipe qui s’occupe des données sur la sinistralité ainsi qu’une autre sur le fonctionnement de l’entreprise, sur des typologies comme la lutte anti-fraude, etc. Enfin, une dernière équipe gère la tarification, les offres, les formules, etc. », détaille Louis. Avec les préoccupations actuelles grandissantes, les données climatiques intéressent également les équipes data. « Par exemple, on va pouvoir autant utiliser des données internes liées à nos sinistres que des données publiques liées au climat sur la sécheresse, les inondations. Ensuite, on va les croiser pour en tirer des axes d’analyses pertinents », souligne Agathe.

« La donnée, c’est l’or noir du XXIᵉ siècle »

Au sein de la Direction Data IA, les data analyst sont spécialisés en data preparation (data prep), data visualisation (dataviz) ou data ownership *. Pour Louis, il s’agit de la data prep. Sa mission part du besoin des clients internes. « On travaille au plus proche d’eux afin de définir au mieux le besoin. Puis nous entrons dans une phase d’exploration, afin d’étudier les données nécessaires. A cela, s’ajoute une phase de conception de la solution en réfléchissant à l’architecture, au choix de l’outil et à la réglementation associée (RGPD), les bonnes pratiques, etc. Arrive ensuite la phase de développement, lors de laquelle on code. Dans la plupart des cas, on va produire un dashboard (tableau de bord). Enfin, on entre dans une phase de service après-vente, en quelque sorte, lors de laquelle on améliore nos livrables selon les retours de nos utilisateurs et on les maintient en condition opérationnelle. », explique Louis.

Louis Marolleau

Data analyst chez MAIF

Issu d’une formation d’ingénieur à Polytech Lille en spécialité Informatique et statistique, Louis a rejoint MAIF il y a bientôt quatre ans, après une expérience à l’agence régionale de santé (ARS) de Nantes, pendant la pandémie. Ce qu’il aime dans son métier ? L’analyse ! « Aller chercher la donnée et la transformer. La donnée, on dit que c’est l’or noir du XXIᵉ siècle », illustre-t-il. Concrètement, le data analyst aide ses clients à trouver les indicateurs les plus pertinents pour piloter leur activité. Il peut, par exemple, s’agir d’une courbe d’évolution de vente, d’un taux de performance des flux téléphoniques, afin de répondre au mieux au sociétaire. Le résultat ? « Le client se dit que s’il avait eu cette donnée avant, cela aurait pu changer beaucoup de choses et c’est cela qui me plaît ! »

« On vous demande d’être toujours à la pointe »

A son poste, Louis dit ne jamais s’ennuyer : « En quatre ans, les journées et semaines n’ont jamais été les mêmes. On a toujours des sujets différents, des évolutions à mener sur les produits data, de nouveaux besoins, des clarifications de besoins existants, etc. Parfois, il faut revenir sur un besoin existant, tout casser et tout refaire ! »

Chez MAIF, les data analyst visent l’innovation et cherchent à devancer les attentes du marché. « Ils sont la courroie de transmission entre le besoin client et la stratégie de l’entreprise. Leur expertise est au croisement entre le pilotage de la donnée, la connaissance fonctionnelle et technique. On vous demande d’être toujours à la pointe, d’être en veille sur l’exercice de votre métier : de nouveaux langages, développer de nouveaux indicateurs, de nouveaux tableaux de bord, etc. Le climat d’entreprise, émancipateur, permet aux collaborateurs d’évoluer, on ne reste pas 10 ou 15 ans au même poste si on le souhaite. On peut exercer d’autres rôles, revenir dans son équipe initiale et partager son expérience », explique Agathe. Pour la formation des data analyst, MAIF a imaginé plusieurs dispositifs. « Un nouvel arrivant est tout d’abord formé aux outils que nous utilisons puis, tout au long de sa carrière, il bénéficiera de formations individuelles et collectives, pour l’accompagner dans l’évolution de ses compétences », ajoute-t-elle.

« Nos sociétaires nous font confiance »

Les équipes ont aussi pour objectif d’effectuer leur travail de la manière la plus responsable possible. « Quand on réalise un développement, on réfléchit à la conception sous l’angle Privacy by Design **. On se demande de quelles sources on va partir, pourquoi on les choisit, qu’est-ce qu’on va construire, quels indicateurs, pourquoi on a besoin de telle ou telle chose, etc. On étudie aussi l’historique des données, autrement dit, est-ce qu’on doit garder autant d’années de data. On se pose ces questions pour répondre aux exigences réglementaires externes, avec la RGPD, et internes, comme l’uniformisation des pratiques, les normes de développement ou la construction du produit sous l’outil HOPEX », indique Louis.

Agathe Tissandier

Manager data analyst chez MAIF

Pour assurer une certaine « frugalité » de la production de données, la data responsable répond à quatre grands principes, précise Agathe : « La maîtrise du type de données et du volume, la durée de conservation des données collectées ou traitées, la maîtrise d’accès de données et celle de l’information délivrée, pour éviter les incertitudes et s’assurer que les personnes qui y ont accès vont vraiment l’utiliser. »

Les équipes MAIF travaillent aussi sur la notion de consentement : « Si la personne ne donne pas son consentement, on ne va pas utiliser ses données ! » Car Louis, Agathe et leurs collègues, vont plus loin que la réglementation. « Nos sociétaires nous font confiance donc quand ils donnent leur accord pour l’exploitation de leurs données, c’est pour leur fournir un meilleur service et pas juste pour le plaisir d’utiliser leurs données. Cela leur garantit des process optimisés et des interactions de qualité avec nos sociétaires », souligne Agathe.

« Il y a mille façons de faire ce métier ! »

A la Direction Data IA, les équipes travaillent en méthode agile. Cette dernière met en avant la collaboration entre de petites équipes d’environ huit collaborateurs, auto-organisées et pluridisciplinaires. « Du fait de cette organisation, nous avons une approche matricielle du métier. On a des responsables opérationnels d’activité qu’on appelle les responsables de tribu. Pour ma part, je suis responsable d’équipage et donc en animation d’équipe. Je suis au service des data analyst ! On échange sur leur manière d’exercer leur métier et comment ils veulent développer leurs compétences », éclaire Agathe. Chaque responsable d’équipage est aussi responsable de « guilde ». La guilde Dataviz est « un espace où toutes les personnes qui font de la data visualisation dans l’entreprise se réunissent régulièrement pour partager les meilleures pratiques, des cas concrets, réaliser de la veille, de façon à développer leurs compétences. »

En plus d’un attrait pour les statistiques, les mathématiques et des compétences informatiques hardware et software, les collaborateurs recherchés par MAIF doivent être à la fois autonomes, rigoureux et rompus au travail d’équipe. « Le data analyst doit être à l’aise sur le temps à consacrer à une tâche, sur son degré d’expertise et son envie de monter en compétences sur de nouveaux sujets. Les équipes sont autonomes, cela veut dire qu’on les responsabilise sur les priorités. On est dans un fonctionnement par la confiance », précise Agathe.

Avec le fort développement de ses besoins, MAIF a souhaité internaliser ces compétences clés et a donc lancé un plan de recrutement de data analyst. Une vingtaine de collaborateurs ont déjà été recrutés et, dans les deux années à venir, autant seront embauchés. Les profils recherchés ? Bac + 5 avec « des connaissances en data prep et dataviz, principalement. La connaissance des outils utilisés à MAIF n’est pas primordiale car on cherche des personnes engagées, curieuses, dynamiques qui sont dans un état d’esprit proactif. On cherche également des profils communicants, capables de comprendre le besoin des clients, de les accompagner, les guider et surtout de valoriser les données. Le métier de data analyst est très riche et les profils très variés, il y a mille façons de l’exercer ! » conclut Agathe.

* La data visualisation résume, de manière graphique, des données statistiques. La préparation de données, quant à elle, est le processus précédent l’analyse de données (collecte, nettoyage, enrichissement, fusion des données). Le data owner, enfin, est le responsable de la donnée.

** Le principe de Privacy by Design implique de protéger les données personnelles dès la conception d’une application, d’un site, d’un outil etc.