Dans les coulisses de Wavely
Partie 2: Compétences et expertises
Depuis la crĂ©ation de Wavely en 2017, nous sommes animĂ©s par la recherche de solutions Ă des verrous technologiques, le dĂ©veloppement de solutions techniques pour nos clients et nos produits. Nicolas et Alexis, deux des trois cofondateurs de Wavely sont issus de la recherche scientifique, ce qui impacte bien Ă©videmment notre vision de lâorganisation du travail. Ainsi, Wavely, câest avant tout une Ă©quipe dâexpertes et dâexperts dans les domaines, de lâacoustique, du traitement de signal et de lâintelligence artificielle dont 40% â soit 7 personnes â sont titulaires dâun doctorat.
Expertise : savoir, savoir faire et prise de risque
Lâexpertise dâune Ă©quipe, câest la combinaison des connaissances thĂ©oriques et des savoir faire de chaque personne, dans son domaine. La notion dâexpertise intĂšgre aussi pour nous lâidĂ©e de lâessai, de lâexpĂ©rimentation, comme le suggĂšre lâĂ©tymologie du mot âexpertâ :
le latin âexpertusâ (« Ă©prouvĂ©, qui a fait ses preuves ») est le participe passĂ© de experiri qui signifie « faire lâessai de ».
Ainsi, lâexpert câest celui qui a lâexpĂ©rience, qui sait, mais câest aussi celui qui essaie et expĂ©rimente, parfois Ă©choue mais jamais ne se dĂ©courage comme lâillustre cette citation de Thomas Edison choisie par lâĂ©quipe pour ĂȘtre affichĂ©e dans nos locaux.
Ce double sens est intĂ©ressant pour qualifier notre façon de faire â notre expertise â chez Wavely : sâappuyer sur des connaissances scientifiques solides et essayer pour innover et rĂ©pondre aux enjeux de nos clients.
DĂ©finir lâexpertise de cette maniĂšre implique plusieurs principes dans notre organisation au quotidien :
- Encourager une certaine prise de risque, et donc doter chacun dâune grande autonomie,
- Avoir le droit de se tromper,
- Se faire confiance,
- Encourager les Ă©changes, notamment informels (cf notre article prĂ©cĂ©dent sur la convivialitĂ©), car lâapprofondissement de nos connaissances vient souvent des confrontations de point de vue,
- Faire en sorte que chaque personne se sente libre et lĂ©gitime dâexprimer son point de vue (mĂȘme sâil faut reconnaĂźtre que ce nâest pas toujours facile !)
âLâapprofondissement de nos connaissances vient souvent des confrontations de point de vue.â
CompĂ©tence : faire face Ă lâinĂ©dit et faire coĂŻncider
Nous nâallons pas nous contenter ici de dire que lâĂ©quipe de Wavely est âcompĂ©tenteâ (câest un peu la baseâŠđ), mais tenter dâexpliquer ce que revĂȘt pour nous cette notion souvent galvaudĂ©e.
Revenons, lĂ aussi, Ă un peu dâĂ©tymologie :
competentia en latin signifie, âproportion, rapport exactâ et competere âse rencontrer, coĂŻncider, sâaccorder, convenirâ.
La compĂ©tence au sens de âcompetentiaâ, ce nâest pas tant le fait de possĂ©der une connaissance thĂ©orique et savoir appliquer une technique, que celui de savoir mobiliser ce quâil faut, avec juste mesure et proportion (de temps, de ressource) face Ă une situation singuliĂšre et donc inĂ©dite. ConsidĂ©rer ainsi lâidĂ©e de compĂ©tence implique donc, lĂ aussi, confiance et autonomie plutĂŽt que respect de procĂ©dures préétablies.
âConsidĂ©rer ainsi lâidĂ©e de compĂ©tence implique donc, lĂ aussi, confiance et autonomie plutĂŽt que respect de procĂ©dures préétablies.â
Comment les connaissances et savoir faire des uns et des autres se rencontrent et sâaccordent
la seconde idĂ©e intĂ©ressante autour de la compĂ©tence au sens de âcompetereâ
Cette coĂŻncidence des connaissances et savoir faire est au cĆur de ce quâest Wavely. La singularitĂ© de notre Ă©quipe, câest justement le croisement entre 2 disciplines : La comprĂ©hension des processus liĂ© Ă la crĂ©ation et la propagation de signaux acoustiques, et la crĂ©ation de modĂšles pour lâanalyse et le traitement automatique de ces signaux pour en extraire lâinformation utile pour nos clients, le tout embarquĂ© dans nos capteurs.
Les techniques de machine learning et du big data permettent de traiter de façon automatisĂ©e de trĂšs grandes quantitĂ©s de donnĂ©es et ouvrent un champ des possibles considĂ©rable de cas dâusages en termes de reconnaissance automatique de sons. Mais les signaux que nous Ă©tudions, le son, les ultrasons et les vibrations, sont trop riches et trop complexes pour ĂȘtre apprĂ©hendĂ©s par une Ă©quipe de data scientists nâayant pas de connaissances en acoustique et en physique.
Câest bien la rencontre des deux expertises (expertise au sens : on sait et on essaie), associĂ© Ă la capacitĂ© de construire une infrastructure pouvant supporter cela, qui nous permet dâinnover dans ce domaine de la reconnaissance automatique de certains Ă©vĂ©nements sonores spĂ©cifiques.
Notre équipe est bien plus que la somme des connaissances théoriques et des savoir faire de chacun.
Les thĂ©oriciens allemands de la âGestaltâ estiment que si des Ă©lĂ©ments apprĂ©hendĂ©s individuellement sont dĂ©pourvus de sens, ils acquiĂšrent une signification au moment de leur interaction. Dit autrement, le tout est plus que la somme de ses parties. AppliquĂ© Ă notre Ă©quipe, nous estimons que câest en encourageant au maximum les Ă©changes de connaissances plutĂŽt quâen cantonnant chacun dans sa spĂ©cialitĂ© que lâon progresse tous collectivement et que lâentreprise se dĂ©veloppe !
Cet article est la suite dâune sĂ©rie â4Cs to foreseeâ : les 4 idĂ©es qui rĂ©sument ce que nous sommes Ă Wavely. Si vous avez ratĂ© la premiĂšre partie sur la convivialitĂ©, câest par ici ! đ