Cet article est issu d’une présentation donnée dans le cadre de la formation doctorale Parcours R&D en entreprise à l’université Paris-Saclay. Les slides associées sont disponibles ici.
Introduction #
En France, seuls 20% des docteurs restent dans le milieu académique. On pourrait se dire que l’on forme trop de docteurs ou que l’on ne met pas les moyens pour les intégrer. Cependant, ces réflexions occultent le fait que le doctorat apporte des compétences qui sont très prisées et utiles pour le secteur privé. L’objectif de cette présentation est de mettre en avant les atouts des docteurs, en particulier en dehors des services R&D des entreprises.
Les éléments partagés ici sont des observations et des retours d’expérience personnels, liés à mon parcours. J’ai fait un doctorat à l’Université Paris Saclay (en physique des particules), puis j’ai rejoint le privé comme data scientist. J’ai évolué dans plusieurs types d’entreprises (de la startup au grand groupe) et dans différents domaines d’activité (finance, logistique, restauration). J’ai alors pu observer, dans ces contextes très différents, les enjeux des différents services au-delà de ce que l’on peut appeler la R&D.
L’innovation interne #
Rester compétitives oblige les entreprises à innover dans l’ensemble de leurs services : finance, organisation, opérations, expérience client, mais aussi façons de produire, de livrer et de contractualiser. L’innovation ne se limite donc pas à la R&D ; elle peut prendre la forme d’ajustements concrets qui réduisent les délais, diminuent les frictions et rendent les équipes plus efficaces au quotidien.
Dans cette partie, l’objectif est de montrer que l’innovation interne ressemble souvent à une série de petites révisions intelligentes. Ces changements ne sont la plupart du temps pas des découvertes, mais une application d’éléments existants dans un nouveau contexte permettant ainsi d’améliorer les performances de l’entreprise Voici quelques-uns de ces exemples.
Le leasing comme innovation financière #
Lorsqu’une entreprise veut se développer, le réflexe est souvent d’acheter le matériel nécessaire pour produire un service ou un produit. Mais acheter, c’est mobiliser immédiatement de la trésorerie et augmenter le besoin en fond de roulement : la rentabilisation de l’équipement peut arriver parfois après plusieurs semaines ou mois, et parfois plus longtemps encore.
Pour limiter ce décalage, certaines entreprises modifient leur structure financière : au lieu d’acheter l’équipement, elles le prennent en leasing, même quand elles sont propriétaires de la technologie qui permet de le fabriquer. Le leasing coûte davantage sur le long terme (intérêts), mais il reporte une grande partie de la charge au moment où le retour sur investissement commence. Concrètement, cela laisse de la marge de manœuvre au début : l’entreprise investit plus tôt dans d’autres moyens de production et vise une croissance plus soutenable. Pour une startup qui cherche à atteindre la rentabilité tout en investissant massivement, ce report de trésorerie devient un levier : elle utilise plus efficacement ses financements et réduit le risque de blocage financier.
L’agilité pour améliorer la collaboration #
Dans le développement logiciel, un problème classique est le décalage entre les besoins métiers et ce qui est réellement construit. Historiquement, on demandait au chef de projet de produire un cahier des charges, puis on transmettait aux développeurs pour implémentation. Même lorsque le document est très bon, il reste toujours des cas limites, des arbitrages implicites et des détails qui ne sont pas écrits : les échanges supplémentaires allongent alors les boucles de validation et peuvent faire diverger le produit avant le premier feedback terrain.
L’approche agile change la logique : plutôt que de viser un gros livrable sur plusieurs mois, on travaille par séquences. On met rapidement en production une version fonctionnelle (même minimaliste), on récupère le feedback des équipes métiers, puis on itère. Cette méthode permet aussi de décider plus tôt quoi arrêter ou quoi continuer, en fonction des retours réels.
Optimiser l’organisation d’un entrepôt #
Les entrepôts ne sont pas simplement des endroits de stockage sans activité. Les équipes sont en permanence en train de circuler pour chercher, déplacer et récupérer les produits. Selon l’organisation des produits les équipes peuvent se retrouver à entrer en collision, se ralentir voire bloquer mutuellement.
Chez Foodles, l’organisation des chambres froides a subit une refonte complète pour réduire la distance parcourue par les équipes de préparation de commande et les frictions en général. D’apparence plus éclatée, avec les mêmes produits en plusieurs endroits, la nouvelle ligne de production a en pratique été pensée pour faciliter le travail des équipes qui utilisent les produits et non plus pour celles qui les stockent.
Le design comme clé de l’usabilité #
Dans la recherche, on manipule souvent des outils numériques avec des interfaces austères, voire exclusivement en ligne de commande. Mais pour la majorité des utilisateurs, l’interface est le produit : une expérience confuse ou pénible suffit à rendre une offre moins crédible, même si elle est techniquement excellente. Les designers ont donc un rôle d’innovation : rendre les parcours compréhensibles, rendre les actions évidentes, réduire la charge mentale. L’exemple le plus marquant est l’iPhone : l’interface a été repensée autour d’un modèle simple (un bouton unique, puis l’écran tactile), et a ouvert la voie à de nouvelles manières d’utiliser un téléphone. Au final, l’innovation ne concerne pas seulement la technologie : elle concerne aussi la façon dont l’utilisateur interagit avec elle.
Les smoothies pour réduire les pertes #
Les grandes surfaces jettent de grandes quantité de fruits tous les jours : des fruits moches, d’autres abimés par les palpations des clients voire juste trop approvisionnés. Souvent, ces produits restent techniquement consommables, mais ne trouvent pas preneur en rayon. C’est du gaspillage alimentaire mais aussi une perte financière pour le magasin. Une innovation simple et rentable a consisté à valoriser ces fruits sur place par la fabrications de jus ou de smoothies avec ces fruits sur le point d’être jetés. Le produit fini se vend plus cher que le fruit invendu : une ligne de perte devient une marge.
Les compétences doctorales essentielles des entreprises #
Ces quelques exemples reflètent la diversité des contextes d’innovation et des métiers. Mais lorsque l’on fait abstraction des expertises spécifiques à chacun de ces exemples (comptabilité, UX, etc.), on retrouve la nécessité d’un socle commun de compétences nécessaires au cadrage et à l’implémentation de ces solutions innovantes.
Or il se trouve que ces compétences transversales sont justement des compétences particulièrement développées durant le doctorat.
S’épanouir dans la complexité #
L’environnement économique des entreprises évolue chaque jour et gagne en complexité. Les équipes se retrouvent à l’intersection d’enjeux et de contraintes multiples, parfois contradictoires : « faire plus avec moins » devient la norme. Pour absorber cette complexité, les organisations doivent également gagner en complexité en ajoutant des process et des outils.
Quand la complexité devient trop élevée, certaines équipes perdent le contrôle : le système fonctionne, mais chaque nouvelle évolution ralentit les évolutions futures, voire peut introduire des erreurs graves à cause d’un angle mort. Les fuites de données de 2025 illustrent bien ce risque.
Garder le contrôle repose sur deux idées clés :
- avoir dans les équipes des personnes capables de maîtriser cette complexité,
- utiliser cette maîtrise pour limiter son expansion et identifier des simplifications.
Les sujets data illustrent particulièrement bien ces enjeux. Les données doivent être organisées pour être mises à disposition de différentes entités, avec des objectifs différents : les utilisateurs ont besoin de leurs données, tandis que les analystes auront besoin de données agrégées. À grande échelle, cela exige aussi des infrastructures capables de traiter de gros volumes, tout en minimisant les coûts de calcul.
Dans ce contexte, des docteurs apportent une valeur immédiate. La formation à la recherche place les docteurs en permanence dans un environnement complexe. Même dans des métiers où le doctorat n’est pas “évident”, comme le développement web, on reconnaît souvent cette compétence : anticiper les effets de bord et raisonner proprement sur l’imprévu.
La force de l’autonomie #
Dans une organisation complexe, avec un nombre croissant d’expertises différentes, il est illusoire de penser que “tout le monde” maîtrise “tout”. Les managers ne peuvent pas détailler chaque tâche ni valider chaque décision : ils n’en ont ni le temps ni, parfois, les compétences. Ils finissent donc par faire redescendre des consignes pas assez claires.
L’autonomie devient alors une compétence très recherchée : obtenir l’information essentielle, prendre des décisions et agir dans un environnement incertain. Ce n’est pas forcément une injonction à tout faire seul : l’autonomie utile en entreprise, c’est savoir quand solliciter les bonnes personnes, et avec quelle question. Les profils autonomes réduisent l’incertitude au fil du travail, au lieu d’attendre un cadre complet.
La thèse place souvent les docteurs dans cette situation : un objectif de fond parfois vague, et un chemin vers le résultat qui n’est pas toujours parfaitement défini. Si l’encadrement est moins présent, il faut néanmoins trouver des manières de faire progresser le sujet. Chaque étape devient alors une action dans un contexte incertain, orientée vers un résultat.
De l’adaptation aux changements #
L’écosystème économique est en mutation permanente. Les attentes clients évoluent. Les conventions changent. Les technologies se renouvellent vite.
Pour rester pertinentes, les entreprises doivent suivre en permanence les évolutions de leur secteur. La capacité à comprendre ces nouveautés et à estimer leur impact est alors essentielle. Elles ont besoin de profils qui vont être capables de monter rapidement en compétences sur de nouveaux outils et d’avoir un regard critique sur leurs forces et leurs limites.
Les docteurs sont justement bien armés pour cela. La thèse développe une compétence centrale : l’autoformation. Apprendre vite sur un sujet nouveau, structurer l’information utile, puis la transformer en action concrète fait partie du cœur du travail doctoral. Pendant une thèse, il faut régulièrement explorer un domaine mal balisé, identifier les sources fiables, monter en compétence sans cadre totalement prêt, puis produire des résultats défendables. Ce réflexe est exactement celui dont les entreprises ont besoin pour suivre les évolutions technologiques et les standards métiers.
Le besoin d’être data driven #
Dans ce contexte de complexité et de changement permanent, des entreprises doivent quand même prendre des décisions sur la voie à suivre et leur transformation. Décider est souvent simple. Prendre la bonne décision est souvent plus compliqué.
La prise de décision dans les entreprises oscille entre deux opposés. La première est une approche qui se base sur l’expérience, l’expertise, voire simplement sur l’intuition. La seconde repose sur la recherche de données qui pourront guider la prise de décision. Beaucoup d’entreprises se vantent d’utiliser cette dernière méthode dans leur prise de décision; ce qui laisse penser que ce n’est pas une approche évidente pour tout le monde.
Cette méthode data driven est au cœur de la formation doctorale, mais sous l’appellation de méthode scientifique. Tout le concept même de la méthode scientifique (proposer des hypothèses, confronter à des données pertinentes et défendre une position devant des pairs) est au cœur du doctorat. Par définition même, les docteurs sont particulièrement pertinents dans ces positions de prise de décision.
Un besoin de langage commun #
Dans les sections précédentes, nous avons vu des compétences doctorales qui reviennent sans cesse dans les problématiques d’entreprise. Le défi, c’est que ces compétences ne sont pas toujours bien comprises par les recruteurs : en France, l’école d’ingénieur a longtemps dominé le paysage, et les chercheurs sont souvent vus comme trop abstraits. Les docteurs doivent alors traduire leur valeur en messages compréhensibles pour leurs interlocuteurs.
“Avoir fait leurs devoirs” résume bien cet enjeu. Je l’ai entendu pendant un recrutement : l’entretien s’est arrêté rapidement, parce que je ne parlais pas la même langue que les décideurs. J’avais conscience de mes compétences, mais je n’étais pas aligné sur le cadre attendu. Quelques entretiens plus tard, pour un poste de data scientist, je n’ai pas su répondre à une question très basique : “Qu’est-ce qu’une régression logistique ?”, alors même que j’avais construit des modèles statistiques plus avancés. Le décalage venait moins du savoir que du vocabulaire et du cadre de référence attendus.
La gestion de projet illustre le même mécanisme : une thèse est un projet complexe mené sur plusieurs années, mais la compétence se construit sur le terrain, sans forcément être formalisée avec les méthodes et les mots standards de l’entreprise. Elle peut donc ne pas être valorisée en entretien si le candidat ne sait pas l’exprimer dans ce cadre.
C’est pourquoi, en fin de thèse, il est essentiel de prendre du temps pour se renseigner sur les méthodologies et le vocabulaire réellement utilisés dans le privé.
Conclusion #
Dans un monde toujours plus complexe et en mutation rapide, les docteurs sont un atout pour les entreprises grâce aux compétences acquises pendant leur formation. En France, ces compétences sont encore trop méconnues. C’est donc aux docteurs de faire l’effort de compréhension du mode de pensée du privé, afin de montrer l’adéquation entre leur parcours doctoral et les besoins concrets des entreprises.
