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Data Scientist : comment se lancer en Indépendant ? Les étapes, les aides financières et le choix du statut juridique pour devenir Data Scientist Indépendant

Mis à jour le 25/06/2020

Se lancer en freelance sur le marché du Data Scientist répond à des critères très encadrés, à commencer par des compétences métier indispensables. Dans ce guide, découvrez quelles sont les démarches de l'entrepreneuriat dans la data, ainsi que les opportunités de rémunération en tant qu'indépendant. Apprenez aussi comment trouver des missions en tant que Freelance dans la Data.


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Le métier de Data Scientist freelance

Un data scientist freelance travaille comme un data scientist salarié. Spécialiste des données informatiques à grande échelle, le big data, il est aussi capable de développer des algorithmes et des programmes d'intelligence artificielle (IA). Souvent confondu avec le métier de data miner, data analyst ou data engineer, le data scientist est, pour ainsi dire, le métier le plus élevé dans le traitement des données et leur application concrète. Un data scientist indépendant ou salarié a donc une responsabilité élevée.

 

Comme un data analyst, les compétences du data scientist freelance concernent entièrement la stratégie de l'entreprise dans laquelle il intervient directement. Le traitement des données utilisateurs amène ainsi à définir ses choix commerciaux.

En tant que freelance, le data scientist intervient sur un projet en particulier et peut rester plusieurs mois dans une entreprise. Par ailleurs, comme support au traitement des données stratégiques, il peut aussi intervenir ponctuellement par la suite.

Les études nécessaires avant de se lancer en tant que consultant data

Généralement, les data scientists les plus qualifiés ont un diplôme Bac + 4 ou 5, dans des domaines variés et transverses : informatique, management, stratégie, marketing. À cela s'ajoute une formation spécifique en big data (master informatique, école d'ingénieur).

Le marché des métiers de la Data aujourd'hui et pour les freelances

 

Le data scientist et tous les métiers de la data sont aujourd'hui au centre de la stratégie d'innovation des entreprises. Les grands groupes, le secteur bancaire, le commerce, la santé, tous sont à la recherche des meilleures solutions pour augmenter leurs performances et leurs ventes en comprenant les attentes de leurs clients. Les métiers de la data sont donc parmi les plus essentiels à l'avenir des entreprises et plus généralement, aux évolutions technologiques.

 

Sur le marché de l'emploi, la demande de data scientists est forte et régulièrement en tension, malgré un nombre grandissant de spécialistes de la data qui arrivent sur le marché de l'emploi après leurs études. Et selon les secteurs, les demandes en matière de langages informatiques changent. Les langages R et Python font partie des plus plébiscités en machine learning, auxquels s'ajoutent des frameworks comme SPARK et HADOOP.

Les freelances de la Data sont en bonne position, répondant aux besoins ponctuels des entreprises. Celles-ci peuvent aussi les tester avant, éventuellement, de les embaucher à long terme.

En France, près de 900 000 freelances de la Tech se partagent le marché entre le développement et la data.

Pourquoi c'est intéressant de se lancer en freelance pour les métiers de la Data ?

 

La data regroupe plusieurs métiers. La confusion faite entre chacun d'entre eux provient du cœur de leur activité qui est identique : le traitement de la donnée. Mais, selon l'intitulé du poste, ce traitement est plus ou moins poussé vers d'autres objectifs. L'ensemble des métiers de la data peuvent ainsi se prêter au freelancing, en plus des data scientists :

 

 

  • data analyst ;

  • data miner ;

  • data engineer ;

  • architecte big data ;

  • chief data officer ;

  • Etc.

 

 

Les consultants en base de données représentent pour les entreprises un véritable pas en avant. Elles ne peuvent pas forcément les embaucher à long terme, tablant plutôt sur des projets à mener à bien. Elles cherchent quelqu’un de compétent, d’opérationnel immédiatement. A cet égard, une première mission en freelance nécessitera d’avoir eu une première expérience en entreprise à plus long terme auparavant.

 

 

Sachant que les missions Data en entreprise durent souvent 6 mois ou plus, tous ces métiers sont adaptables au statut freelance. L'entrepreneuriat dans la data est d'ailleurs de plus en plus courant. Les profils souhaitent ainsi profiter des avantages que leur confère la pénurie de talents.

 

 

Être freelance plutôt que salarié dans ce secteur offre d’abord l’avantage d’être libre et de choisir ses missions. La rémunération - une fois les charges soustraites - peut aussi être encore plus intéressante.

 

 

Quelle rémunération pour les data scientists (salaire / TJM) ?

 

Le salaire d'un data scientist se situe en moyenne autour de 45 K€/an, avec plus de 70 K€/an en fin de carrière dans les grands groupes. Selon l'expérience et l'ancienneté, la rémunération d'un data scientist peut ainsi aller de 2900 à 6200 € par mois, auxquels s'ajoutent les variables.

Les data scientists freelances les plus expérimentés affichent un TJM (tarif moyen journalier) de 571 € selon la plateforme Malt (ex-Hopwork). Celui-ci peut dépasser les 1000 € selon l'ampleur du projet. Il faut bien sûr soustraire de ces montants les charges inhérentes au statut de travailleur indépendant.

Le métier de data scientist est ainsi le métier de la data le plus lucratif, autant parmi les salariés des services informatiques (DSI) que chez les freelances de la tech et du numérique. Le plus souvent, les spécialistes des données peuvent avoir la fonction de chef de projet, freelances compris. Véritables forces de proposition, leur expertise et leur relationnel sont aussi des clés de leur attractivité.

Comment trouver des clients en tant que data scientist freelance ?

 

Ce secteur d’activité est sans doute le plus porteur de nos jours. Toutes les entreprises qui cherchent à se développer, notamment dans le numérique, doivent investir dans la data et ses opportunités. Trouver des clients n’est donc pas difficile avec les bonnes qualifications. Néanmoins, au début, il faut savoir se faire connaître :

 

  • En allant à des salons d’entrepreneurs.

  • En participant à des meetup sur la data.

  • En se rendant dans des espaces de coworking.

 

 

En parallèle, vous devrez créer un profil sur une plateforme de freelances. Malt, spécialisée dans les métiers du numérique, en est une intéressante si vous souhaitez notamment profiter d’une prospection passive, sans avoir à postuler. Les entreprises viennent directement à vous, même des grands comptes. Soyez néanmoins proactif en créant un profil intéressant et authentique. Affichez par ailleurs un TJM cohérent avec votre expérience. La Crème de la Crème est quant à elle une plateforme sélective des meilleurs freelances de la Tech.

 

Devenir Data Scientist freelance : quels changements quant à la protection sociale et la fiscalité ?

 

Les travailleurs indépendants bénéficient d’une protection sociale, comme les salariés. Mais soumis au régime des indépendants, ils paient leurs cotisations sur leur chiffre d’affaires afin d'être affiliés à la sécurité sociale (notez que le RSI, le régime social des indépendants n’existe plus).

 

 

Selon le statut que vous choisirez en tant qu’entrepreneur individuel Data Scientist, vos cotisations seront plus ou moins élevées. De même, vous paierez des impôts selon votre statut et le choix de votre régime d'imposition (IR, impôts sur le revenu, ou IS, impôts sur les sociétés).

 

Les étapes pour se lancer en tant que data scientist freelance

 

  • Démissionner de votre CDI : si vous êtes en poste en CDI, vous pouvez démissionner pour vous lancer en freelance. Il est en outre possible de négocier une rupture conventionnelle pour un départ plus serein de votre entreprise.
  • Créer votre entreprise : pour devenir Data Scientist freelance, vous devez créer votre entreprise individuelle ou votre micro-entreprise. Vous devez en effet être en capacité de facturer vos clients, autrement dit les entreprises qui vous missionnent pour du consulting data.

 

 

 

 

Focus sur le statut juridique du Data Scientist freelance : lequel choisir ?

 

Devenir data scientist freelance suppose de devoir créer son entreprise et ainsi son statut d'indépendant. Vous devez alors choisir votre régime social et fiscal. Il existe trois principaux statuts juridiques simples pour cela, lorsqu'il s'agit de rester seul dans son activité :

 

 

  • La forme juridique de l’entreprise individuelle (EI), ou Entreprise Individuelle à Responsabilité Limitée (EIRL).

  • En auto-entreprise / micro-entreprise. Être auto-entrepreneur permet notamment de tester son projet, avec un minimum de contraintes administratives et comptables. Toutefois, si vous dépassez le plafond du chiffre d'affaires deux années de suite, vous devrez ensuite changer de statut.

  • Ou enfin, sous le régime du réel à l’impôt sur le revenu, dans la catégorie des Bénéfices Non Commerciaux (BNC).

 

Quelles aides pour se lancer en tant que freelance data scientist ?

 

 

 

Tous les créateurs d'entreprise, freelances et auto-entrepreneurs ont droit à des aides financières pour monter leur projet. Les data scientists ont ainsi droit à des exonération ou des prêts :

 

  • ACRE (EX-ACCRE) : pour bénéficier d'une exonération partielle des charges sociales pendant 1 an. Les conditions ont été durcies pour les auto-entrepreneurs depuis 1er janvier 2020.

 

  • NACRE : Le Nouvel Accompagnement à la Création ou la Reprise d’Entreprise est une compétence des régions. Celles-ci apportent un accompagnement pour toute la création du projet et la recherche de financement, pendant 3 ans.

  • L'ADIE pour obtenir un micro-crédit.

  • Les prêts d'honneur, notamment de BpiFrance.

Comment être accompagné d'un point de vue comptable et administratif ?

 

 

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Cet article a été rédigé par le cabinet d'expertise comptable en ligne L-Expert-comptable.com. Notre spécialité : aider les entrepreneurs à se lancer et leur épargner la corvée d'une comptabilité.

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