Recruter un dev .NET et un data scientist en même temps : un seul besoin, pas deux

Une entreprise qui recrute en même temps un développeur .NET et un data scientist m’envoie un signal clair : elle ne sait pas encore qu’elle cherche une seule personne. Je vois cette annonce revenir régulièrement chez des prospects sous système d’information Microsoft. Deux postes, deux process de recrutement distincts, pour un seul vrai besoin : faire dialoguer l’intelligence artificielle avec l’existant.

Deux compétences, rarement réunies

Le développeur .NET connaît le système d’information : la base SQL Server, les règles métier accumulées au fil des années, les intégrations qui tiennent depuis dix ans sans qu’on ose y toucher.

Le data scientist connaît les modèles : les grands modèles de langage, le RAG, le scoring.

Ces deux profils se recoupent rarement dans une seule personne. Pendant que l’entreprise cherche à recruter les deux séparément, le patrimoine applicatif attend, et le recrutement traîne, souvent pendant des mois.

Ce que ça change dans une mission de transformation IA

Je ne pars jamais du principe qu’il faut tout reconstruire l’existant, ni du principe inverse qu’il ne faut surtout rien toucher. La vraie question est de cartographier avant de trancher : qu’est-ce qui, dans l’existant (Microsoft 365, SQL Server, les applications métier), doit rester le socle sur lequel s’appuyer, et qu’est-ce qui, au contraire, freine tout le reste et mérite d’être repensé.

La différence entre un projet IA et une transformation IA

C’est exactement ce qui distingue une transformation IA réussie d’un simple projet d’intelligence artificielle isolé. La première commence toujours par cette cartographie du système existant et des process réels. La seconde saute directement à la solution technique, sans avoir vérifié si elle s’articule avec ce qui existe déjà.

Un signal à surveiller avant même le premier appel

Si vous repérez, chez un prospect ou dans votre propre organisation, une offre d’emploi qui cherche séparément un profil .NET et un profil data science pour un même projet d’IA, c’est souvent le signe qu’une cartographie de l’existant n’a pas encore été faite. C’est précisément le point de départ d’un diagnostic sérieux : identifier ce qui, dans le patrimoine applicatif .NET, doit porter la nouvelle capacité IA, avant de se demander quel profil recruter pour l’implémenter.