Zoom sur l'équipe Tech de Sibylone
Sibylone expert en data, pousse la donnée et cultive le green IT.
Depuis 2001, Sibylone aide ses clients à construire leurs plateformes Data et à développer leurs cas d’usage afin de piloter leurs activités et soutenir de nouvelles opportunités business. Cette petite pépite de la Data cultive cette dernière pour libérer les usages métier tout en contribuant activement au green IT.
Opening files:
Chaque nouveau « sibylonien » est intégré à une promo d’accueil avec plusieurs autres nouveaux consultants.
Un onboarding RH est d’abord effectué, avec mise à disposition des équipements, présentation des outils internes et de l’équipe au complet.
Dès la seconde journée, le nouveau consultant rejoint sa Practice et rencontre le management de celle-ci avec lequel un plan d’actions est défini pour les premières semaines : Formations et Certifications à venir, recherche d’une 1ère mission, identification d’activités en interne, …
Organisation de Sibylone:
L’organisation du cabinet se construit autour de trois Practices qui portent chacune y des piliers de la société :
-
La « Business analyse » avec des compétences technico-fonctionnelles qui vont intervenir au sein des directions métiers de nos clients
-
La « Data » à proprement parler plutôt destiné à collaborer dans les DSI
-
La « Méthode et l’Architecture » sans lesquelles aucune transformation digitale n’est possible
Une Practice est composée de 50 à 100 consultants et elle est dirigée par un Practice Director. L’équipe de management est constituée d’un responsable des activités techniques appelé Practice Leader, d’un ressource manager (qui fait le lien avec les équipes commerciales pour le staffing des missions), des Teams Leaders (qui assurent un suivi RH des consultants) et des Community Leaders (qui assurent le développement des compétences en interne).
Dans la Practice Data, plusieurs corps de métier cohabitent :
-
La data engineery : conception et gestion des Data Platforms on-premise, cloud & hybrides
-
Les analytics : couvrant les usages des données de la Viz jusqu’à l’IA avec du machine learning et du deep learning
-
La data architecture : urbanisation, architectures technique & fonctionnelle, API, virtualisation, containerisation, infra as code, …
-
Le data management : catalogage & lignage de données, qualité de données, auditabilité, gouvernance …
Cartographie et arbre de décisions :
Le cadre de méthodologie principal utilisé en mission est l’Agile mais pas uniquement : cela dépend des clients et c’est selon la nature du projet. On peut néanmoins dire que le marché se dirige logiquement vers plus d’agilité.
Le management RH des consultants est effectué par un Team Leader (plan de formation, bilan annuel, point de mission, …) et le développement des compétences se fait au sein de Communauté Techniques et Fonctionnelles (Analytics, IA, Cloud, Cyber, Data Management, …).
Chez Sibylone, on travaille soit en régie client, au forfait ou au sein d’un centre de compétences.
Il y a 7 ans on ne parlait pas encore de Python, chez nos clients. Peut-être que dans 7 ans, à nouveau, Python ne sera plus utilisé.
Pour conséquent, il est essentiel de faire de la veille et de montée en compétences sur les nouvelles méthodes et outils.
Le code n’est pas la finalité pour nous, il est juste un moyen pour nous d’aider nos clients à valoriser leur patrimoine de données.
Clé-valeur :
Parmi nos valeurs, nous sommes particulièrement fiers du « sens du service » qui permet à nos consultants de s’intégrer pleinement dans les environnements de nos clients et la recherche de « l’excellence ». La proximité et le fun sont également de mise chez Sibylone.
Prendre plaisir dans notre activité est une proposition de valeur qui va au-delà de ce qu’on peut faire au quotidien.
Cruncher les données :
A la question : notre vision technique est-elle bonne ou pas, Dany Mousset nous répond : “plus que d’apporter des certitudes absolues et pérennes, nous voulons questionner et chercher les meilleures solutions”. Pour cela, une cellule R&D composée de 8 personnes dont un docteur et trois doctorants analyse les problématiques émergentes dans notre incubateur FIRST. Nous nous appuyons également sur un partenariat fort avec Centrale Supélec qui se traduit par la réalisation conjointe de projets ou la rédaction de papiers de recherche.
“FIRST a maintenant 2,5 ans et nous nous réjouissons tous les jours des avancées de cette équipe sur des sujets innovants et nombreux comme les Données Synthétiques, le Knowledge Management ou le Green IT”
Virtualisation et robustification :
Au sein de cette entreprise, la polyvalence des collaborateurs est fondamentale. Une façon de créer rapidement et efficacement de la valeur avec les données est le prototypage. Quand on fait un cahier des charges from scratch, la part d’intuition est très importante mais il faut pouvoir rapidement la vérifier avec les données.
Ensuite on robustifie. Une fois qu’on a obtenu le MVP (prototype) on doit être capable de façon itérative, via des techniques de dataOps, de cranter pour arriver à un produit fini digne de ce nom. Les prototypes sont toujours réalisés sur des données réelles et sont consolidées progressivement.
Le principe qui drive toutes les équipes de SIBYLONE depuis toujours, est la Business Intelligence, qui consiste à partir des données hétérogènes issues de leurs systèmes natifs d’alimenter des entrepôts appelés datawarehouses ou datalakes pour en extraire des KPI. De plus en plus, on observe une accélération de cette chaine avec une sourcing de données en casi « temps-réel », un time-to-market des cas d’usages toujours plus court et une croissance exponentielle des volumes.
Quant à la qualité de la data, la situation parfaite n’existant pas ou à un coût prohibitif, le bon sens opère alors afin de prioriser les données stratégiques à fortes valeurs ajoutées. Il s’agit de travailler en entonnoir sur la sensibilité de la donnée. La mise en qualité des data est une opération de longue haleine qui ne s’arrête jamais véritablement. C’est un travail au long court.
100% des consultants doivent connaître le langage SQL et ils utilisent aussi en fonction des missions du Python, du Scala, du Java, …
Le petit plus de cette entreprise : Sa Sibyl School permet une formation avec une Académie Data gérée par les Practice et Community Leaders. Elle généralise les parcours certifiants (ex : Power BI ou Dataiku) par des dizaines de ressources d’apprentissage, comme les Mooc, les contenus de formation des éditeurs, ou bien encore les cas d'usages de leurs propres consultants.
- Views158