Pour 59 % des dirigeants d’entreprises françaises de la tech, la pénurie des talents en informatique est « l’une des principales menaces pour la survie ou le bon fonctionnement de leur société ». C’est en tout cas la conclusion de l’édition 2023 de l’étude Global Tech Trends… un état des lieux confirmé par la Direction de l’Animation de la Recherche, des Études et des Statistiques (Dares) qui prévoit « une accentuation de ces difficultés de recrutement d’ici 2030 ».
Le marché de l’emploi est clairement en faveur des candidats… pour peu qu’ils soient opérationnels et capables d’apporter des solutions concrètes et viables aux entreprises. En clair : ce sont les profils expérimentés ou dont la formation a été rythmée par des mises en pratique qui tireront leur épingle du jeu.
L’informatique, c’est les mains sur le clavier (ou la souris), et pas autrement
On apprend à conduire en prenant le volant. On apprend à marquer des buts en shootant dans un ballon. Et on apprend l’IT les mains sur le clavier ou la souris. On pourrait s’arrêter là et avancer que c’est une simple question de bon sens, mais nous allons faire preuve d’un peu plus de rigueur… car la littérature scientifique regorge de références sur le Learn by doing. Petite synthèse.
#1 Le Cône d’Expérience de Dale (1969)
Edgar Dale a avancé l’idée que les individus retiennent beaucoup plus d’informations lorsqu’ils sont engagés activement dans le processus d’apprentissage. Dans son « Cone of Experience », il a établi que la participation active (réalisation d’un projet par exemple) dépassait très largement les méthodes passives comme la lecture. Traduction : vous pouvez étudier en profondeur chaque page de la documentation officielle de Java, mais c’est en écrivant des classes, en gérant des exceptions « NullPointerException » et en optimisant vos boucles que vous parviendrez véritablement à maîtriser le langage.
#2 La Théorie de l’Apprentissage Expérientiel de Kolb (1984)
David A. Kolb explique que l’apprentissage est un processus cyclique qui nécessite une implication cognitive et émotionnelle. L’apprentissage « profond » survient lorsque l’individu traverse des cycles d’expérience, de réflexion, de conceptualisation et d’expérimentation.
En somme : laissez les livres de côté de temps en temps et mettez les mains dans le cambouis. Python vous intéresse ? Familiarisez-vous avec les List Comprehensions, gérez les erreurs « IndexError », décomposez vos fonctions et optimisez vos algorithmes. C’est en affrontant les nuances et les subtilités du langage que vous en percerez les secrets.
#3 La supériorité de l’Apprentissage Actif (2014)
Plus récemment, cette étude de référence menée par Scott Freeman et publiée dans les Proceedings of the National Academy of Sciences a démontré la suprématie de l’apprentissage actif par rapport aux méthodes traditionnelles dans les sciences, l’ingénierie et les mathématiques.
Les limites du « tout théorique » et la force du concret
Entendons-nous bien : la théorie est décisive dans l’informatique, car elle vous apporte les principes algorithmiques, les bases des langages de programmation, la structure des données et même les rudiments de l’architecture système. Ce n’est pas la théorie qui est contestée… c’est le mode d’apprentissage qui mise sur le « tout théorique », car l’IT est par nature expérimentale et évolutive.
Certains concepts sont immuables, mais le reste est en perpétuelle mutation, constamment influencé par les fulgurances de la tech et les besoins changeants des utilisateurs. Et la théorie ne peut pas absorber ce flux d’informations quasi-quotidien. Il faut se plonger dans le vif du sujet, coder, débugger et se heurter à des problèmes réels pour appréhender cette dynamique.
Prenons l’exemple du développement d’une application mobile. La théorie nous apprend comment concevoir une interface utilisateur intuitive, la logique des bases de données et les mécanismes de synchronisation des données en temps réel. Mais la mise en œuvre va indubitablement révéler des défis inattendus :
- Comment optimiser l’efficacité énergétique de l’application face à des modèles de téléphones variés et très régulièrement mis à jour ?
- Comment traiter les cas d’utilisation en conditions réelles où le réseau est instable ?
- Comment gérer les interactions de l’application avec d’autres applications tierces ?
- Comment se comporte l’application face aux notifications intempestives qui perturbent son fonctionnement ?
L’informatique dans un contexte business : la solution plutôt que le soubassement théorique
Un informaticien qui ne jure que par la théorie se retrouvera très vite désarmé face à la réalité du terrain. Les entreprises recherchent des professionnels opérationnels capables de leur apporter des solutions concrètes et viables sur le plan économique :
- L’intégration technologique : comment adapter et faire coexister de nouvelles technologies dans des systèmes IT existants ?
- La « scalabilité » : comment s’assurer qu’une solution peut répondre à une demande grandissante sans perdre en efficacité ?
- La cybersécurité : face aux nouvelles menaces et aux exigences du RGPD, comment protéger efficacement les données tout en continuant à innover ?
- Les besoins métiers : comment convertir les besoins d’un service (marketing, commercial) en solutions technologiques efficaces et accessibles aux opérateurs ?
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