Comment former ses collaborateurs aux métiers de demain sans se louper ?

Mars 2020. J’accompagne l’une des écoles du groupe Orange qui souhaite lancer des parcours de reconversion sur la data. Un peu d’ingénierie pédagogique, des ateliers avec des experts, pas mal de benchmark et de dizaines de PowerPoint plus tard, je me rends à l’évidence : concevoir des parcours de formation en plein COVID n’a rien d’habituel. Quel modèle pédagogique adopter ? Quel partenaire choisir ? Comment mettre toutes les chances de notre côté pour y arriver. Flashback et retour d’expérience.

Quelques mots pour planter le décor

Je me présente : je suis Frédéric Panserrieu, manager au sein de la direction conseil d’Orange Business Services. J’accompagne les entreprises dans la définition et le déploiement de dispositifs permettant de piloter et développer le capital humain. Et devinez quoi : j’adore mon job ! Voilà qui tombe bien puisque, comme la plupart d’entre nous, j’y consacre une bonne partie de mes journées, parfois de mes soirées et, plus rarement, de mes week-end. Mais ce n’est pas de ça dont je souhaite vous parler aujourd’hui. En tout cas, pas de mes week-end 😊

L’école de la data et de l’IA

du groupe Orange

Non, ce que je souhaite vous partager, c’est une expérience professionnelle absolument formidable que j’ai vécue. Le rapport avec la formation ? Il est vite trouvé, et vous allez comprendre. Revenons un peu plus de deux ans en arrière. Nous sommes au printemps 2020 et j’ai le plaisir d’accompagner Orange Campus Data IA, une école du groupe Orange dont l’ambition consiste à faire monter tous les collaborateurs du groupe à bord du train de la donnée et de l’intelligence artificielle. Avec une offre complète de formation allant de l’acculturation à l’expertise en passant par la data pour les métiers. Comprendre : Docteur Upskill et Mister Reskill à tous les étages.

Quel modèle pédagogique

pour former en plein COVID ?

Ma mission consiste alors à designer deux parcours de reconversion vers les métiers de la data (data analyst et data engineer). Puis à décliner le modèle de déploiement jusqu’au lancement. Sur le papier, l’affaire parait plutôt classique : définir et adapter les blocs de compétences au contexte Orange, trouver l’école d’ingé, le cursus et le titre qui vont bien, négocier le partenariat, imaginer le calendrier des sessions et passer la balle à un chef de projet. Seulement voilà : nous sommes début 2020 et l’Europe connait son premier confinement. Ce qu’on ne sait pas encore, c’est combien de temps il va durer. Ce qu’on sait encore moins mais qu’on pressent, c’est qu’il peut (va ?) y en avoir d’autres. Ce dont on est sûr, c’est que le modèle pédagogique doit nécessairement être résilient. Comprendre : essentiellement digital et à distance.

Une offre plutôt présentielle,

issue de la formation initiale

Voilà qui rebat les cartes : les écoles d’ingénieur et plus largement (presque) tous les établissements qui proposent des cursus en data science proposent essentiellement du présentiel, avec un rythme par ailleurs proche de la formation initiale. Bien sûr, ces établissements vont réussir à s’adapter pour proposer des classes virtuelles, mettre à disposition des ressources sur des plateformes voire lancer leur campus virtuel. Mais auront-ils le temps et la ressource pour adapter leur pédagogie à ces nouvelles modalités ? Peuvent-ils vraiment s’éloigner à ce point et aussi vite de leur modèle historique ? Est-ce vraiment l’expérience apprenante que nous voulons offrir à nos salariés ? Pas sûr. D’autant que nous tendons vers un modèle « on the job », proche de l’alternance et donc compatible avec la prise d’un nouveau poste.

Le choix d’un pure player agile,

petit mais costaud

Le choix est cornélien : d’un côté le prestige d’établissements et titres réputés - mais avec un modèle mis sous tension, de l’autre des pure-players de la formation en data science dont le modèle essentiellement digital et asynchrone offre beaucoup de souplesse – mais sans titre à la clé, avec peu d’historique et l’impression de plonger dans l’inconnu... Et c’est à ce moment-là (après un benchmark portant sur plus d’une centaine d’acteurs, dix en shortlist et cinq en échanges resserrés) que nous plongeons et choisissons Data Scientest, jeune pousse à la croissance impressionnante avec déjà de belles références parmi les entreprises du CAC 40. Mais nous ne plongeons pas tout à fait tête baissée. A dire vrai, nous avons de solides convictions et déjà beaucoup réfléchi au parcours idéal que nous souhaitons proposer.

Des convictions pour designer l’expérience apprenante :

Des convictions, nous en avons cinq :

• Le design pédagogique est clé, que nous devons coconstruire avec notre partenaire. Il s’agit en effet de contextualiser les blocs de compétences mais aussi les langages et les outils au contexte Orange. S’assurer que la durée du parcours et l’effort apprenant soient compatibles avec la prise d’un nouveau job (reskilling) et/ou une solide montée en compétences (upskilling). Bien s’entendre sur les prérequis et « devoirs de vacances » à proposer à nos salariés, valider le test technique et plus largement le parcours de sélection. Sans oublier de proposer des alternatives à celles et/ou ceux qui ne peuvent prétendre au parcours à date.
• L’asynchrone ne suffit pas : bien qu’il permette de s’organiser comme on le souhaite, il laisse l’apprenant face à ses questions, doutes et difficultés. Bien sûr, support technique et communautés apprenantes permettent d’obtenir des réponses…à J+1. Mais nous pensons que l’apprentissage est avant toute une expérience humaine et sociale, faite d’interactions…et de temps réel. Nous souhaitons donc cadencer le parcours de formation avec des échanges synchrones : avec les experts de notre partenaire mais aussi entre pairs.
• La dimension collective est un « must have » : être soutenu et accompagné par des échanges réguliers, c’est bien. Travailler en petits groupes sur des projets concrets –si possible des projets et data sets Orange – c’est encore mieux. Non seulement pour apprendre et travailler ensemble, mais aussi pour prolonger l’apport académique par une pédagogie projet. L’occasion de s’immerger dans un contexte opérationnel, sur de vrais uses cases, en mode agile, avec toutes les dimensions d’un projet data : qualité et disponibilité des données, gouvernance, éthique et performance des algorithmes, etc. Le tout étant bien sûr accompagné par des mentors de notre partenaire.
• La formation en situation de travail (FEST) est un accélérateur du développement de compétences. Nous souhaitons proposer à chaque collaborateur un accompagnateur FEST à même de le soutenir au plus près de son quotidien métier. Le principe est simple : l’accompagnateur observe l’apprenant et l’amène à avoir une démarche réflexive. Comment aurais-je pu faire autrement ? Comment m’améliorer demain ? Comment apprendre à apprendre ? Bien sûr, tout ceci n’est pas hors sol. Au contraire, l’accompagnateur puise dans une bibliothèque de situations de travail et compétences observables définies par un expert métier associé à un ingénieur pédagogique. Avant de contextualiser le tout dans l’environnement immédiat du collaborateur.

Quels premiers résultats ?

In fine, ces convictions (j’aurais pu ajouter l’indispensable apport des softskills pour mettre tout le monde à niveau) nous ont permis de designer deux parcours de formation offrant une expérience apprenante inédite à plus de 70 salariés. A l’heure où j’écris ces lignes, le premier parcours affiche un taux de réussite de 94%. Le second, qui devrait s’achever fin 2022, devrait probablement atteindre les 100% du fait d’un parfait fit des candidats avec les prérequis. Ces chiffres ne s’expliquent pas uniquement par des convictions et du design pédagogique, aussi pertinents soient-ils. D’autres facteurs clés de succès sont à souligner.

Les facteurs clés de succès

Au premier rang desquels le suivi des apprenants : un suivi pédagogique mais pas que, humain aussi. Quand on n’a jamais codé de sa vie et qu’on aborde un premier sprint plutôt ardu sur Python, la montagne peut sembler difficile à franchir. Surtout quand un double sprint machine learning s’annonce juste après la respiration dataviz… C’est à l’équipe projet que revient la lourde tâche que d’écouter, motiver, remotiver, accompagner, conseiller et porter jusqu’au bout les salariés jusqu’à ce qu’ils réussissent. Je parlais d’expérience professionnelle formidable en ce début d’article.

Quelques mots pour boucler la boucle

C’est notamment ce à quoi je faisais allusion : le plaisir d’avoir contribué à designer un parcours qui a placé des salariés en conditions de réussite. Le plaisir de côtoyer une équipe projet qui mené le tout tambour battant mais avec le cœur sur la main. C’est un peu bisounours mais c’est vrai : c’est grâce à l’engagement de nos salariés dans ces beaux parcours mais aussi grâce à l’engagement de toute l’équipe d’Orange Campus Data IA que ce projet de reconversion professionnelle est en train de réussir. Pour des questions de design et de convictions pédagogiques mais pas que. Pour des questions de relations humaines avant tout.

Je vous le disais, j’adore mon job !