class: center, middle, inverse, title-slide # Manager la donnée dans l’ESR : une approche par les métiers et compétences ## Journée d’étude “Documents et données : l’université à l’ère de la transition numérique” ### Antoine Blanchard et Romain Pierronnet ### 26 mai 2021 --- layout: true <div class='my-footer'><span>JE Documents et données</span> <center><div class=logo><a href='https://datactivist.coop/'><img src='https://github.com/datactivist/slides_datactivist/raw/master/inst/rmarkdown/templates/xaringan/resources/img/fond_noir_monochrome.png' width='100px'></a></div></center></span></div> --- class: center, middle Ces slides en ligne : http://datactivist.coop/je_docs_donnees Sources : https://github.com/datactivist/je_docs_donnees Diaporama librement réutilisable selon les termes de la licence [Creative Commons 4.0 BY-SA](https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/legalcode.fr). <br /> <br /> ![](https://mirrors.creativecommons.org/presskit/buttons/88x31/png/by-sa.png) --- ## Place des données dans la stratégie des universités L'analyse de plusieurs schémas directeurs numériques fait apparaître sept enjeux de la donnée : - données de la recherche - innovation pédagogique (*learning analytics*) - formation et sensibilisation - cohérence du SI - pilotage par la donnée - datacenter - open data Les données apparaissent donc comme une composante du patrimoine informationnel des universités (où elles sont présentées comme étant à protéger et à valoriser), sous-tendu par des infrastructures (qui seraient à développer) et des processus de gestion (qui seraient à moderniser) qui rendent possibles des usages institutionnels, notamment à des fins de pilotage (qui seraient à diffuser et à accompagner). --- ## Une stratégie de la donnée appuyée sur des métiers et compétences spécifiques Mettre en œuvre cette stratégie, dans un contexte de nouvelles pratiques issues de la LRU (2007), nécessite des profils spécialisés et compétents dans la collecte, le stockage, le traitement et l’administration des données. [![:abs 48%, 25%, 44%](img/LaDonneeESRVueParAMUE.PNG)](http://www.amue.fr/fileadmin/amue/systeme-information/documents-publications/la-collection-numerique/N__06_-_L_ESR_vu_par_le_prisme_de_la_donnee_universitaire_.pdf) --- ## .red[2017] : une GPEEC pour la filière numérique de l'État [![:abs 24%, 2%, 33%](img/Circulaire_2017.png)](https://www.legifrance.gouv.fr/download/pdf/circ?id=41952) .right-column[Cette circulaire du Premier ministre charge la DINSIC et la DGAFP « de mettre en place un plan d’action permettant d’attirer, de recruter et de fidéliser ces compétences rares » à travers la réalisation d’une gestion prévisionnelle des emplois et des compétences (GPEEC) interministérielle et la construction d’un référentiel de rémunération par métier SIC pour éviter toute politique de concurrence entre ministères.] --- ## .red[janvier 2019] : une attention portée au métier de data scientist [![:abs 24%, 2%, 33%](img/Gilet_2019.png)](https://www.economie.gouv.fr/files/files/directions_services/cgefi/Rapport-strategie-RH-filiere-numerique-SIC-CGEFI_CGEIE_IGA_janvier-2019.pdf) .right-column[Ce rapport met en évidence 13 métiers en tension au sein de l’État dans la filière du numérique et des systèmes d’information et de communication (NSIC). Parmi ceux-ci, un métier apparaît comme « critique », « affichant un besoin total en 2020 de 1,6 fois le nombre d’agents actuellement en poste » : il s’agit du **métier de *data scientist*, à la fois considéré comme « rare » et « stratégique »**.] --- ## .red[2020] : un coup de semonce [![:abs 24%, 2%, 28%](img/Mission_Bothorel.png)](https://www.gouvernement.fr/sites/default/files/contenu/piece-jointe/2020/12/rapport_-_pour_une_politique_publique_de_la_donnee_-_23.12.2020__0.pdf) .right-column[La Mission Bothorel s'attarde sur les « compétences disponibles pour mettre en œuvre [la] politique » de la donnée et des codes sources de l’État. Elle rappelle notamment que **la GPEEC interministérielle spécifique à la filière NSIC « n’a pas réellement démarré, faute de priorisation suffisante »**. Elle cite en annexe le *Digital, Data and Technology Profession Capability Framework* du service interministériel britannique des projets numériques, le *Government Digital Service*, afin « d’aider les organisations du secteur public à mieux comprendre et recruter les professionnels de la donnée et de constituer un groupe d’agents publics disposant de connaissances sur ces sujets ». **Ce cadre de référence met en avant plusieurs métiers : *data scientist*, mais aussi *data analyst*, *data engineer*, et *performance analyst***.] --- class:center,inverse, middle # Désormais réputées autonomes, où en sont les universités dans leur management des métiers et compétences de la donnée ? --- class:center,inverse, middle # Les métiers de la donnée vus par les emplois-types RéFérens .footnote[Blanchard A., Wenden B. (2021). Analyse statistique des emplois-types RéFérens relatifs à la donnée, R, version 1.0, http://doi.org/10.5281/zenodo.4730582] --- ## À propos de RéFérens RéFérens est le répertoire des branches d’activités professionnelles et des emplois-types des ingénieurs et personnels techniques de recherche et de formation des universités (ITRF) et des ingénieurs et personnels techniques de recherche du CNRS (ITA) – soit plus de 70% des personnels BIATSS titulaires. Il comprend **242 emplois-types, 8 branches d’activités professionnelles (BAP), 35 familles d’activités professionnelles (FAP), et 5 corps** : - ATRF = adjoint technique - TECH = technicien - AI = assistant ingénieur - IE = ingénieur d'études - IR = ingénieur de recherche ??? Les fiches métiers ne correspondent pas aux fiches de postes locales mais ce sont de bons archétypes issus d'un travail collectif. Les métiers des bibliothèques y sont représentés par 7 emplois-types, contre 7 emplois-types dans Bibliofil' et 4 dans REME. Les métiers des archives s'y retrouvent également. --- ## .red[La donnée], une compétence opérationnelle et une activité principale ![:abs 43%, 25%, 26%](img/frequence_par_variable-1.png) ??? Comme on pouvait s’y attendre, le terme données apparaît le plus dans les champs qui décrivent les compétences opérationnelles (rang 1) et les activités principales (rang 2) des fiches métiers. Il apparaît assez peu dans l’intitulé des fiches métiers, qui est au 9e rang. Au 6e rang, donc assez haut, on trouve le champ “Facteurs d’évolution à moyen terme” du métier qui vise, selon la documentation de RéFérens, à identifier les facteurs clés et en déduire leur impact qualitatif sur le métier. --- ## .red[La donnée], facteur majeur d'évolution à moyen terme des emplois-types “données” est le troisième terme le plus fréquent dans le champ “Facteurs d’évolution à moyen terme” des fiches métiers. |racine |occurrences | |--------- |------:| | développ | 108 | | gestion | 45 | | **donné** | **43**| | evolut | 36 | | techniqu | 34 | | numériqu | 30 | | nouvel | 26 | | recherch | 26 | ??? Ce qui conforte notre analyse sur l’importance de la donnée dans le développement de l’université et des compétences de ses agents. Etonnamment, aucune fiche métier de la BAP J ne considére la donnée pour son évolution moyen terme. Pourtant, les entretiens que nous avons menés montrent que le domaine du pilotage est fortement amené à évoluer dans le contexte de la donnée. --- ## .red[La donnée], dénominateur commun des BAP D et E ![:abs 63%, 18%, 32%](img/frequence_par_BAP-1.png) ??? L’étude des branches d’activités professionnelles montre que les BAP E Informatique, statistiques et calcul scientifique et BAP D Sciences humaines et sociales possèdent en proportion la plus grande part de métiers liés aux données. Par ailleurs, les BAP A, B et C qui concernent le soutien à la recherche sont moins concernées par les données que les BAP F et J qui sont liés à l’administration de l’université. --- ## .red[La donnée] progresse avec le niveau d'emploi ![:abs 52%, 20%, 27%](img/frequence_par_corps-1.png) --- ## .red[La donnée], présente dans 154 fiches métiers
??? On regarde la concentration du terme données par fiche métier. --- ## Les 13 emplois-types de la donnée Nous avons défini une liste de 13 "emplois-types de la donnée” où le terme apparaît le plus (≥ 17 fois), sinon dans l’intitulé.
--- ## Conclusion de l'analyse RéFérens - la donnée est prédominante et transversale aux métiers de soutien à la recherche (BAP D et E) comme aux métiers de l’administration centrale (BAP E, F et J) - elle apparaît moins fréquemment dans des fiches métiers liées à l'exécution d'opérations techniques ou spécialisées (corps de catégorie C ou B : ATRF, TECH et AI) qu’au développement de techniques et à l'organisation du travail (corps de catégorie A : IE et IR) - elle est un facteur majeur d’évolution à moyen terme des métiers de l’université. Pour aller plus loin, il faudrait réaliser une étude sémantique des missions et des qualificatifs liés à la donnée. --- class:center,inverse, middle # Vers un management stratégique des emplois et compétences de la donnée --- ## État des lieux pour les données de la recherche Selon le rapport de l'IGÉSR sur *[La place des BU dans le développement de la science ouverte](https://www.enseignementsup-recherche.gouv.fr/cid157819/la-place-des-bibliotheques-universitaires-dans-le-developpement-de-la-science-ouverte.html)* (2021) : > Il est souhaitable qu’une université qui a des ambitions fortes en matière de recherche aille jusqu’à recruter et former des bibliothécaires spécialisés dans le traitement et la gestion des données pour un champ disciplinaire délimité. Le *[Plan données de la recherche du CNRS](https://www.cnrs.fr/sites/default/files/pdf/Plaquette_PlanDDOR_Nov20.pdf)* (2020) prévoit : > Inventorier tous les rôles joués par les personnels dans la FAIRisation des données et les compétences nécessaires dans ces rôles, pour nourrir et faire évoluer les référentiels d’évaluation des chercheurs et des chercheuses et les référentiels de postes IT (Referens). Cette action conduira à identifier de nouveaux profils et de nouveaux métiers. > Cibler les recrutements grâce aux nouveaux profils identifiés et bénéficier ainsi de moyens humains supplémentaires pour accompagner la gestion et le partage des données. (Les moyens humains sont majoritairement IT (*data stewards*) mais peuvent être aussi des chercheurs ou des chercheuses (*data scientists*). (…) Le besoin immédiat en ingénieurs est très fort. Il peut faciliter le partage des expériences et des efforts. --- ## État des lieux pour les données de la recherche (suite) Le rapport *[Realising the European open science cloud](https://op.europa.eu/en/publication-detail/-/publication/2ec2eced-9ac5-11e6-868c-01aa75ed71a1)* (2016), dans son chapitre *Data expertise is lacking in the EU*, constate : > There is an alarming shortage of data expertise in the EU and a pressing requirement with regards to the data expertise needed to support the aims of the EOSC is apparent. (…) We use the term Core Data Experts [to emphasize] that we are dealing with a range of skills that warrant the definition of a new class of colleagues with core scientific professional competencies and the communication skills to fill the gap between the two cultures. Et il avance : > The number of people with these skills needed to effectively operate the EOSC is, we estimate, likely exceeding **half a million within a decade**. (…) The success of the EOSC depends upon it. ??? Il y a environ 2700 universités en Europe, soit un ordre de grandeur de 185 experts de la donnée par université. --- ## Démarches de formation dans les universités Des entretiens menés dans deux universités fusionnées nous ont montré que : - une logique équiper/former/accompagner est mise en œuvre par les personnels BIATSS en poste dans des services centraux, en essayant d'intégrer les besoins et les attentes des chercheurs, avec plus ou moins de succès (manque de contenu disciplinaire) - les chercheurs peuvent résister à certaines des injonctions qui leur sont faites, d'où peut-être le choix de concevoir des dispositifs de formation prioritairement orientés vers les jeunes chercheurs (doctorants…) - les personnels BIATSS rencontrés ont pris l’initiative de se former pour développer leurs compétences : le développement de compétences individuelles, leur intégration à des réseaux nationaux comme leur croisement local, peuvent également être analysés comme une manière de répondre aux difficultés de recrutement. .footnote[Antoine Blanchard et Romain Pierronnet (2021), "La donnée : un enjeu managérial à saisir pour les universités", *Colloque AIRMAP*, Association internationale de recherche en management public, 26–28 mai] ??? 14 entretiens réalisés durant le printemps 2021, auprès de 19 acteurs nationaux et majoritairement locaux de la transformation numérique des universités. --- ## Difficultés à recruter Les entretiens ont également mis en évidence des demandes de poste refusées (e-archiviste, personnel de soutien à la recherche en unité) et des postes très difficiles à pourvoir (juriste données personnelles, *data librarian*, développeur). Il y a une faible lisibilité des métiers de la donnée dans un contexte très technique et en rapide évolution, avec une inflation verbale (« *data scientist* », « *data analyst* », « e-archiviste », « administrateur des données », « *data steward* », « *data librarian* »). Faute de réussir à recruter des titulaires sur des postes mal représentés par les emplois-types RéFérens, des contractuels sont recrutés ou des formations sont organisées pour faire évoluer les compétences. .footnote[Antoine Blanchard et Romain Pierronnet (2021), "La donnée : un enjeu managérial à saisir pour les universités", *Colloque AIRMAP*, Association internationale de recherche en management public, 26–28 mai] ??? Le terme de data scientist est souvent un fourre-tout qui sert à cacher la distinction entre les trois métiers phares de la donnée (data analyst, data scientist, data engineer). --- ## Des référentiels de compétences à développer PIX, qui s’impose désormais comme le “service public en ligne d’évaluation, de développement et de certification des compétences numériques” (Tessier et Tremion, 2019), liste deux compétences : - gérer des données - traiter des données Nous proposons de les affiner selon les quatre dimensions d'un profil de compétences data (Labelle, Gilliard et Haÿ, 2017) : - consommation - lire des données - utilisation - exploiter des données - production - écrire des données - communication - partager des données .footnote[<p> </p>Labelle S., Gilliard A., Haÿ L. (2017). « [Datactive : Cultivez vos capacités à jouer avec des données](https://frama.link/datactive) » <br />Tessier, L. et Tremion, V. (2019). « La certification des compétences numériques dans les universités françaises : du C2i à Pix », *Revista Universitara de Sociologie*, XV, n° Hors-Série 2, p. 13‑23 <br />] --- class:center,inverse, middle # Perspectives --- ## Pistes d'approfondissement Il serait possible de poursuivre l'analyse en : - étudiant la place de l'enjeu de la donnée dans la prospective métiers utilisée en GPEEC - interrogeant les facteurs d'évolution des métiers et besoins de formation identifiés lors des entretiens professionnels - analysant les profils de poste ouverts au recrutement. --- class:center,inverse, middle # Merci de votre attention ! <br /> <br /> ### antoine@datactivist.coop ### romain.pierronnet@u-pec.fr ???