1. Dominique EMMANUEL
Synthèse des compétences
Issu d’un cursus scientifique (Classes Préparatoires mathématiques puis Ecole
Nationale de la Statistique et l’Analyse de l’Information), j’exerce le métier de
statisticien depuis 8 ans. Mes différents choix professionnels ont été motivés par un
esprit de curiosité et un goût approfondi pour la modélisation statistique sous toutes
ses formes.
Mon expérience et ma formation m’ont permis d’acquérir une expertise dans les
domaines du datamining et de la modélisation statistique. Je distingue trois
compétences clefs qui sous-tendent cette expertise :
 Rigueur : La manipulation de gros volumes de données, la sensibilité des
décisions prises à partir des analyses statistiques et la complexité de
certaines problématiques imposent une grande rigueur de travail. Cette
rigueur se traduit au quotidien par une méthode de travail (division des tâches,
recherche d’indicateur de qualité, auto-vérification, etc…) et un esprit critique
(souci de signification des données, sens du rapport complexité/qualité,
anticipation, etc…).
 Créativité et ouverture : Ce que l’on peut appeler le « bagage de base du
statisticien » – dans lequel se trouvent les méthodes de régression, de
classification, de test, d’analyse de données et de visualisation – est
satisfaisant dans la plupart des problématiques que rencontre un statisticien. Il
arrive cependant que des problématiques plus complexes ou des besoins de
raffinement supplémentaires soient soumis à un statisticien senior. La
créativité et la capacité à interroger les dernières avancées en statistiques
sont des atouts précieux dans ce dernier cas. La curiosité et l’attrait pour
l’actualité statistique m’ont permis de répondre rapidement et efficacement à
des problématiques complexes à de nombreuses reprises au cours de ma
carrière (cf. certaines problématiques décrites sur mon CV). Cette ouverture
implique aussi une polyvalence vis-à-vis des outils informatiques. J’ai appris à
utiliser SAS et R au cours de mes études supérieures, mais j’ai acquis une

2. expertise sur R (qui est par nature protéiforme, en raison de son caractère
open source et de la multiplicité des bibliothèques qui lui sont rattachées) par
mes propres moyens (à titre d’exemple je consulte régulièrement le site
www.r-bloggers.com). Par ailleurs, il m’arrive également de devoir utiliser de
nouveaux logiciels/langages (exemples : Gephi, Scilab).
 Communication : Le statisticien est régulièrement amené à communiquer avec
deux types d’interlocuteurs extérieurs :
o le « métier » qui fournit les données, indique les contraintes métiers et
le contexte technique,
o le « décideur » qui doit être éclairé de manière synthétique et
opérationnelle.
La communication avec le métier demande une capacité à bien reformaliser
les problématiques et à clarifier inputs, outputs et paramètres. Le statisticien
doit donc avoir une écoute analytique et savoir formaliser des problématiques
très diverses. Par ailleurs la communication avec le décideur nécessite de
savoir soutenir une analyse de manière claire et synthétique, d’en démontrer
la pertinence et de savoir concilier les différents éclairages de manière à
fournir une aide à la décision opérationnelle. Mon expérience professionnelle
m’a offert des contextes nombreux et variés pour exercer cette communication
et m’en enrichir.
Ces compétences clefs ne deviennent effectives en entreprise que si elles sont
employées en harmonie : entres elles et avec l’équipe avec laquelle travaille le
statisticien. Mes différentes expériences professionnelles m’ont enrichi et continue de
m’enrichir de cette harmonie.
Dominique EMMANUEL