À l'heure d'une transformation numérique accélérée, la formation et le développement des compétences sont essentiels pour forger une équipe résiliente, capable de s'adapter à l'évolution du travail. Plus récemment, MIT Sloan Management Review a actualisé son cadre de transformation numérique de 2014 pour y intégrer la dimension humaine, avec la culture et les compétences comme socles d'un changement organisationnel à l'échelle. Instaurer une culture d'apprentissage qui soutient la formation continue est un préalable pour réussir à l'ère du numérique.
Cela vaut tout particulièrement pour doter les organisations des compétences en données nécessaires. Face à une pénurie persistante de talents dans ce domaine, la montée en compétences et la reconversion en science des données et en analytique sont en tête des priorités de nombreux dirigeants aujourd'hui. Selon Deloitte, le nombre d'offres d'emploi exigeant des compétences en analyse dépasse régulièrement le nombre de profils disponibles pour ces postes.
Le lien entre l'usage généralisé de la science des données et la performance business est largement documenté. Au-delà des résultats commerciaux, les organisations bénéficient aussi de meilleurs taux de rétention et d'une plus grande satisfaction des employés. Un rapport LinkedIn Learning indique que 94 % des employés estiment que l'investissement dans la formation et le développement augmenterait leurs chances de rester plus longtemps dans une entreprise. Une enquête Deloitte suggère que les programmes d'apprentissage constituent un avantage prioritaire pour attirer et fidéliser les jeunes talents, et qu'ils en font désormais une attente.
Dans cet article, nous présentons les cinq étapes clés pour instaurer une culture d'apprentissage que vous pouvez commencer à déployer dès aujourd'hui dans votre organisation. Pour aller plus loin sur la mise en place d'une culture data, visionnez notre webinaire dédié.
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Cinq étapes pour instaurer une culture d'apprentissage
1. Faire de l'apprentissage une valeur de l'organisation
Les cultures d'apprentissage se construisent à tous les niveaux de l'organisation. Le point de départ, c'est l'impulsion donnée par la direction générale. Cette enquête PwC montre que 80 % des CEO craignent que les compétences clés dont leurs organisations ont besoin ne soient pas disponibles. Elle suggère que de nombreux dirigeants misent davantage sur la montée en compétences en interne que sur le recrutement externe depuis d'autres secteurs ou concurrents. Elle souligne aussi la nécessité de repenser l'évaluation de la performance pour privilégier un feedback continu lié à l'apprentissage et aux compétences acquises.
Amy Edmondson explique que les environnements propices à l'apprentissage se développent grâce à la « sécurité psychologique ». Les collaborateurs doivent se sentir en confiance et ne pas craindre de conséquences négatives lorsqu'ils prennent des risques au service d'apprentissages de qualité.
2. Mobiliser les managers intermédiaires et les contributeurs individuels
Une fois l'ambition fixée par la direction, la mise en œuvre revient aux managers intermédiaires et aux contributeurs individuels. Les managers doivent co-construire avec leurs équipes un plan d'apprentissage aligné sur les ambitions individuelles et collectives, en cohérence avec les résultats business attendus.
Il est crucial que les managers communiquent efficacement avec leurs équipes, à la fois sur pourquoi l'apprentissage est une priorité pour l'organisation et sur la façon d'améliorer la performance dans cet objectif. Lors d'un panel organisé par DataCamp avec des responsables L&D de Bloomberg et NatWest Group, Marcus Robertson, Global Curriculum Lead chez NatWest, a rappelé que les managers intermédiaires, en interface avec la direction et les équipes, doivent souligner que seules des équipes qui développent leurs compétences peuvent délivrer des résultats.
Par ailleurs, chacun apprend à sa manière. Certains préfèrent un feedback direct, d'autres une communication plus indirecte. Les managers connaissent le mieux leurs collaborateurs et peuvent s'appuyer sur cette connaissance pour fournir un retour pertinent sur l'apprentissage et le développement de leurs équipes.
3. Rendre les ressources d'apprentissage accessibles
Une fois l'organisation structurée pour encourager l'apprentissage et offrir un feedback de qualité, il est essentiel de proposer des ressources de haut niveau, en particulier pour les compétences en analytique. À mesure qu'elles montent en puissance, les organisations intelligentes et data-driven développent des ressources pour aider leurs collaborateurs à monter en compétences et à suivre l'évolution des exigences de leurs rôles.
Par exemple, Airbnb a créé « The Data University » pour proposer plus de 30 cours liés aux compétences data et aider ses équipes à développer la sensibilisation aux données, la collecte et la visualisation, ainsi qu'à travailler avec des données à l'échelle.
Autre exemple : Allianz Benelux combine les cours DataCamp et d'autres ressources pédagogiques pour faire grandir sa propre Data Analytics Academy.
4. Développer des parcours d'apprentissage personnalisés
Chaque collaborateur a des préférences et des motivations spécifiques pour apprendre des compétences en analytique. Lorsque vous créez des ressources pour donner les moyens d'apprendre, il faut tenir compte de ces objectifs individuels pour rendre le parcours plus impactant. Cet article montre que personnaliser la formation et le développement peut conduire à une meilleure rétention, à plus de productivité et à de meilleurs résultats pour les clients.
Dans toute organisation axée sur la data, on retrouve huit personas data, allant des consommateurs de données et des dirigeants dans des fonctions moins techniques jusqu'aux data engineers aux profils nettement plus techniques. Adapter les parcours d'apprentissage à chacun de ces personas est crucial pour générer des résultats tangibles avec les programmes de formation.
5. Expérimenter différentes modalités d'apprentissage
Le programme de formation doit combiner plusieurs approches, notamment l'auto-formation et des sessions plus traditionnelles animées par un formateur.
Cette démarche, connue sous le nom de blended learning, permet de réduire les coûts, de varier les styles pédagogiques (webinaires, ludification, etc.) et d'améliorer significativement le retour sur investissement. Un exemple de blended learning en science des données vient de Sheil Naik chez Bloomberg, qui combine DataCamp et des ateliers en direct, en code-along, sur des données Bloomberg, dans le cadre d'un programme de montée en compétences sur Python.
Instaurer une culture d'apprentissage, socle de la transformation data
La montée en compétences est la voie incontournable pour développer une véritable culture des données. Mettre en place une culture orientée apprentissage au sein de l'organisation est une opportunité à fort ROI qui conduit à de meilleurs insights et à de meilleurs résultats business. Les jeunes talents en font une attente. C'est aussi la seule manière de répondre à la forte demande de compétences en data analytics dans notre environnement numérique, piloté par les données.
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